Kitabı oxu: «Pädagogische Psychologie»

2 Erfolgreiches Lernen als gute Informationsverarbeitung

Welche der in Kapitel 1 dargestellten Auffassungen vom Lernen man auch bevorzugt, sie implizieren, dass Lernen ein allgegenwärtiges Phänomen ist: Wir alle lernen vom Beginn unseres Lebens an; ein Leben ohne Lernen ist schlichtweg nicht möglich. Denken wir allerdings an das Lernen in Schule, Aus- und Weiterbildung, so interessiert weniger die Tatsache, dass dort Lernen stattfindet, sondern eher die Frage, wie bzw. unter welchen Bedingungen dieses Lernen erfolgreich verläuft.

Der Begriff des erfolgreichen Lernens weckt unmittelbar die Vorstellung, dass sich lernende Personen in ihren Lernaktivitäten und im Erfolg dieser Aktivitäten voneinander unterscheiden (interindividuelle Differenzen). Hinzu kommt, dass eine einzelne Person nicht immer gleich erfolgreich in ihren Lernbemühungen ist (intraindividuelle Variabilität). Es ist daher nicht verwunderlich, dass das Thema »Erfolgreiches Lernen« im Folgenden aus einer differenziellen Perspektive bearbeitet wird. In der Differentiellen Psychologie geht es um die Beantwortung der Frage, warum es zwischen Personen systematische interindividuelle Unterschiede gibt und warum einzelne Personen von Situation zu Situation in ihren Verhaltensweisen mehr oder weniger stark variieren. Im Unterschied zu einer allgemeinpsychologischen Betrachtung von Lernen ( Kap. 1), bei der die Frage im Vordergrund steht, was Lernen im Allgemeinen ist und wie es prinzipiell funktioniert, wechseln wir in diesem Kapitel also von einer allgemeinen zu einer differenziellen Perspektive. Trotz oder vielleicht gerade wegen der häufig geäußerten Unzufriedenheit mit dem schulisch-institutionellen Lernen sind wir davon überzeugt, aufgrund der Theorien und Befunde der pädagogisch-psychologischen Lehr-Lern-Forschung ein hoffnungsvolles Bild des Lernens skizzieren zu können. Es gibt durchaus Grund zum Optimismus. Wir wissen nämlich mittlerweile recht viel – wenn auch bei weitem noch nicht alles – darüber, wie erfolgreiches Lernen möglich wird.

Die Frage nach den Prinzipien erfolgreichen Lernens lässt sich in der Pädagogischen Psychologie grundsätzlich aus zwei verschiedenen Perspektiven heraus beantworten: aus der des Lehrenden und aus der des Lernenden. Die Perspektive des Lehrenden führt zu Instruktionsmethoden und zu Lehrprinzipien, die besonders günstig für ein zielorientiertes Lernen sind. Solche Konzepte und Prinzipien werden im zweiten Teil dieses Lehrbuches (insbesondere in Kap. 5 und Kap. 6) vorgestellt. Im vorliegenden Kapitel wird die Frage nach dem erfolgreichen Lernen aus der Perspektive des Lernenden beantwortet. Hierzu ist es zunächst hilfreich, die wichtigsten individuellen Voraussetzungen darzulegen, die zum erfolgreichen Lernen gehören.

Als Ausgangspunkt bietet sich das Ende der 1980er Jahre von Pressley, Borkowski und Schneider (1989) skizzierte Modell der »guten Informationsverarbeitung« an, das sogenannte GIV-Modell (im Folgenden wird auch von den Guten Informationsverarbeitenden als GIVs gesprochen). Auf der Basis der Informationsverarbeitungsmodelle des menschlichen Gedächtnisses ( Kap. 1.3) haben die Autoren das strategische und reflexive Verhalten der Lernenden als Grundlage allen erfolgreichen Lernens bezeichnet. Sie sind der Überzeugung, dass ein planvolles und selbstgesteuertes, also selbstreguliertes Lernverhalten, Voraussetzung für das Erlernen aller bedeutungshaltigen Inhalte ist (Pressley & McCormick, 1995).

Das Modell der guten Informationsverarbeitung. Beim GIV-Modell handelt es sich um eine Art Merkmals- oder Checkliste erfolgreich Lernender. Mit dieser Liste wird ein integrativer Rahmen bereitgestellt, der die unterschiedlichen Befunde aus der kognitiven und der motivationalen Forschungstradition bündelt, in Form einer Beschreibung kompetenten Lernverhaltens. Pressley et al. (1989) schreiben den »guten Informationsverarbeitenden« die folgenden Merkmale zu:

• Sie planen ihr Lernverhalten.

• Sie nutzen effiziente Lernstrategien.

• Sie wissen, wie, wann und warum solche Strategien einzusetzen sind.

• Sie sind motiviert, diese Strategien einzusetzen.

• Sie nutzen Lernstrategien zunehmend automatisch.

• Sie überwachen ihre Lern- und Leistungsfortschritte.

• Sie reflektieren ihr Lernverhalten.

• Sie verfügen über ein Kurzzeitgedächtnis mit hoher Kapazität.

• Sie verfügen über ein reichhaltiges Weltwissen.

• Sie vertrauen ihren Lernfähigkeiten.

• Sie sind davon überzeugt, dass sie sich stets weiter verbessern können und halten dies auch für wünschenswert.

• Sie stellen sich immer wieder neue(n) Anforderungen.

Die aufgelisteten Vorzüge der GIVs bringen weitere Vorteile für die individuelle Lern- und Leistungsentwicklung mit sich. Pressley et al. (1989) sprechen davon, dass die »guten Informationsverarbeitenden« zudem häufiger die Gelegenheit bekommen, sich in »günstigen« Lernumgebungen zu bewähren.

Besondere Bildungsressourcen, wie sie z. B. Eliteschulen bieten, werden vornehmlich jenen zugewiesen, von denen man erwartet, dass sie am meisten davon profitieren. Auch haben jene, die ihr Examen mit einer Auszeichnung bestehen, weitaus größere Chancen, nachfolgend eine Stelle in Forschungsprojekten der Fakultät angeboten zu bekommen als solche mit einem durchschnittlichen Examen. Es gibt aber noch subtilere Selektionsmechanismen. Erfolgreiche Personen werden bevorzugt von anderen erfolgreichen Personen als Mitarbeiter ausgewählt. So kommt es dann dazu, dass GIVs mehr Gelegenheit zur Kooperation mit anderen GIVs erhalten, was zusätzlich ihren intellektuellen Fortschritt stimuliert. (Pressley et al., 1989, S. 862)

Die im GIV-Modell aufgelisteten Charakteristika erfolgreich Lernender lassen sich im wesentlichen vier Bereichen individueller Voraussetzungen des Lernens zuordnen: den Aufmerksamkeits- und Arbeitsgedächtnisfunktionen bei der Aufnahme und Verarbeitung von Informationen, dem Umfang und der Qualität des im Langzeitgedächtnis verfügbaren Vorwissens, der Nutzung und metakognitiven Regulation von Lernstrategien sowie den motivationalen Dispositionen und Selbstkonzepten mit ihren spezifischen Auswirkungen auf die Intensität und Aufrechterhaltung von Lernprozessen. In enger Anlehnung an das GIV-Modell werden im Folgenden diese vier Bereiche individueller Voraussetzungen erfolgreichen Lernens näher dargestellt.

Das Lernen von GIVs ist zwar in der Regel erfolgreicher als das Lernen von Lernenden mit weniger guten individuellen Voraussetzungen. Aber es gibt durchaus auch bei den GIVs intraindividuelle Schwankungen in der Qualität guten Lernens, für deren angemessene Erklärung die vier im GIV-Modell angesprochenen Merkmalsbereiche nicht ausreichen. Deshalb erweitern wir unsere Darstellung der wichtigsten individuellen Voraussetzungen für erfolgreiches Lernen um die Bereiche der Willensbildung (Volition) und die den Lernprozess begleitenden Emotionen. Grundlage unserer Ausführungen in diesem Kapitel ist daher ein heuristisches Modell, das die fünf Merkmalsbereiche individueller Voraussetzungen erfolgreichen Lernens miteinander verzahnt. Wir nennen es das INVO-Modell (INdividuelle VOraussetzungen) erfolgreichen Lernens ( Abb. 2.1). Die Darstellungsform über miteinander verbundene – so aber nicht zum Laufen kommende – Zahnräder wurde aus didaktischen Gründen bewusst gewählt. Sie macht nämlich auf einen Blick deutlich, dass wir bei aller Detailkenntnis über die relevanten individuellen Voraussetzungen erfolgreichen Lernens derzeit noch nicht genügend darüber wissen, wie denn die Voraussetzungen erfolgreichen Lernens genau zusammenwirken müssen, um den Lernerfolg zu garantieren.

Abb. 2.1: Modell der individuellen Voraussetzungen erfolgreichen Lernens (INVO-Modell)

Die individuellen Voraussetzungen erfolgreichen Lernens unterliegen zum Teil deutlichen Entwicklungsveränderungen und bisweilen kommt es in dem einen oder anderen Bereich auch zu massiven Störungen oder Entwicklungsverzögerungen, die die Lernmöglichkeiten im Einzelfall gravierend einschränken können. Auf diese Entwicklungsabhängigkeiten und individuellen Besonderheiten des Lernens gehen wir in diesem Kapitel nicht ein. Sie sind aber für das Verstehen und Optimieren des Lernens im pädagogischen Alltag von solch großer Bedeutung, dass ihnen ein eigenes Kapitel gewidmet ist ( Kap. 4.1).

Orientierungsfragen

• Welche Funktionen der Aufmerksamkeit und des Arbeitsgedächtnisses sind Voraussetzungen für den Erfolg von Lernen?

• Welche Rolle spielt das Vorwissen für erfolgreiches Lernen?

• Was sind Lernstrategien und wie wird ihre effektive Nutzung durch Metakognitionen reguliert?

• Welches sind die für Lern- und Leistungssituationen relevanten motivationalen Prozesse und wie werden sie durch die individuelle Ausprägung dispositioneller motivationaler Merkmale, wie das Selbstkonzept, moderiert?

• Welche Rolle spielen Mechanismen der willensabhängigen hartnäckigen Zielverfolgung und begleitende Emotionen für erfolgreiches Lernen?

2.1 Aufmerksamkeit und Arbeitsgedächtnis

Die Beschreibung erfolgreichen Lernens als »gute Informationsverarbeitung« legt es nahe, das in Kapitel 1 vorgestellte modale Grundmodell der Informationsverarbeitung ( Abb. 1.2) zum Ausgangspunkt der weiterführenden Überlegungen zu den individuellen Voraussetzungen des Lernens zu wählen. Lernen wird dabei als Kette von Prozessen der Informationsaufnahme, -transformation und -organisation beschrieben. Beim absichtlichen und gezielten Lernen wird der Lernende in systematischer Weise mit Reizinformationen konfrontiert. Diese werden in modalitätsspezifischen sensorischen Registern für wenige Millisekunden festgehalten, aber noch nicht bewusst wahrgenommen. Folgt man beispielsweise einem Vortrag oder liest einen Text, dann wird die gehörte oder die gelesene Sprache zunächst einmal sensorisch-analog im Sinne einer Repräsentation ihrer physikalischen Merkmale enkodiert. Erst im weiteren Verlauf der Informationsverarbeitung erfolgen sinngebende Interpretationen, die aus den sensorischen Registrierungen Informationen für den Lernenden werden lassen. Funktional intakte sensorische Register sind mithin notwendige Voraussetzung dafür, dass sinnstiftendes inhaltsbezogenes Lernen und die Konstruktion von Wissensstrukturen überhaupt stattfinden kann.

Der Lernprozess im engeren Sinne beginnt erst dann, wenn die lernende Person einer Auswahl der in den sensorischen Registern »festgehaltenen« Reizinformationen ihre Aufmerksamkeit zuwendet. Diese Aufmerksamkeitszuwendung kann gezielt oder auch unwillkürlich erfolgen. Entscheidend für die weitere Verarbeitung ist jedoch, dass nur die mit Aufmerksamkeit bedachten Informationselemente in das Kurzzeitgedächtnis gelangen, das wegen seiner zentralen Funktionen für die komplexen Lernprozesse häufig auch als Arbeitsgedächtnis bezeichnet wird. Das Arbeitsgedächtnis hat in Bezug auf die verarbeitbare Informationsmenge und hinsichtlich der Möglichkeit ihrer zeitüberdauernden Aufbewahrung allerdings nur eine begrenzte Kapazität. Weil aber neue Informationen permanent in das Arbeitsgedächtnis »nachdrängen«, besteht für die im Arbeitsgedächtnis befindliche Information beständig die Gefahr, wieder verloren zu gehen.

Vor dem Hintergrund dieser allgemeinen Vorstellungen zum Informationsfluss wird die Auffassung verständlich, dass die Qualität der dem Lernen zugrunde liegenden Informationsverarbeitung zuallererst von der Steuerung und Qualität der Aufmerksamkeitsprozesse und von der Funktionstüchtigkeit des Arbeitsgedächtnisses abhängig ist. Tatsächlich haben Forschungsarbeiten gezeigt, dass spezifische Funktionen der Aufmerksamkeitszuwendung und des Arbeitsgedächtnisses bei verschiedenen Personen durchaus unterschiedlich gut ausgebildet sind und damit der Effektivität individueller Lernprozesse mehr oder weniger enge Grenzen setzen. Mit anderen Worten: Es gibt systematische interindividuelle Differenzen.

Insbesondere bei den Aufmerksamkeitsfunktionen sind aber zudem starke situative Variabilitäten zu beobachten. Ein und derselbe Lernende ist einmal wach und aufnahmebereit, so dass er etwa im Unterricht den dargebotenen Stoffinhalten seine volle Aufmerksamkeit zuwendet, und ein anderes Mal ist er weniger lernbereit, so dass auch entsprechend wenig lehrstoffbezogene Information im Arbeitsgedächtnis ankommt. Solche situativen Schwankungen werden auch als intraindividuelle Variabilität bezeichnet. Im Folgenden werden einige der für die Erklärung interindividueller Differenzen und intraindividueller Variabilität des Lernerfolgs relevanten Facetten der Aufmerksamkeit und des Arbeitsgedächtnisses näher betrachtet.

Selektive Aufmerksamkeit

Der Engländer Donald Broadbent hat sich bereits früh mit der Frage beschäftigt, wie unser Informationsverarbeitungssystem die ständige Überflutung durch sensorisch registrierte Informationsmerkmale bewältigt. Dabei inspirierte ihn eine Aufmerksamkeitsleistung der für die Radarüberwachung von Flugzeugen zuständigen Soldaten im Zweiten Weltkrieg. Diesen gelang es nämlich, mit verschiedenen Piloten gleichzeitig zu kommunizieren, obgleich deren Stimmen nur über einen einzigen Lautsprecher zu hören waren. Auf der Basis zahlreicher Experimente formulierte Broadbent (1958) die sogenannte Filtertheorie der Aufmerksamkeit, die von einer grundsätzlich beschränkten Informationsverarbeitungskapazität des Menschen ausgeht. Danach reguliert die Aufmerksamkeit den Informationsfluss von den sensorischen Registern zum Arbeitsgedächtnis. Die Aufmerksamkeit bzw. die Aufmerksamkeitszuwendung hat die Funktion eines Filters und wirkt wie ein früher Engpass oder Flaschenhals, der dafür verantwortlich ist, dass nur einige wenige Informationen im kognitiven System weitergeleitet werden.

Broadbents Filtertheorie der Aufmerksamkeit besagt nun, dass die Auswahl der weiter zu verarbeitenden Informationen bereits sehr früh im Prozess der Informationsverarbeitung stattfindet. Die Frage, wann genau die Selektion aufgrund von Informationsmerkmalen geschieht und welche ihrer Bestandteile in welchem Umfang »voranalysiert« werden, hat zu zahlreichen experimentellen Analysen und theoretischen Auseinandersetzungen geführt (Lamy, Leber & Egeth, 2012; Yantis, 2000). Dabei hat sich herausgestellt, dass es wohl unterschiedliche Filter gibt, die für den Flaschenhalseffekt verantwortlich sind. Ihre Funktionsweise wird sowohl von den Reizmerkmalen selbst (Bottom-up) als auch von den Zielen und dem Vorwissen der die Informationen verarbeitenden Person (Top-down) beeinflusst.

Eine hilfreiche Klassifikation der für die Aufmerksamkeitszuwendung beim absichtlichen Lernen relevanten Prozesse stammt von Neisser (1967). In seiner Zwei-Prozess-Theorie der selektiven Aufmerksamkeit unterscheidet Neisser zwischen einem Diskriminationsprozess, in dessen Verlauf die in den sensorischen Registern festgehaltenen Informationsmerkmale danach beurteilt werden, ob sie relevant sind oder nicht, und einem Prozess der Zuweisung der vorhandenen (und begrenzten) Aufmerksamkeitskapazität auf die als relevant erkannten Informationsmerkmale (Fokussierung). Die Effizienz beider Prozesse hinterlässt deutliche Spuren schon bei einfachen Lernanforderungen, wie am Beispiel des Cocktailparty-Phänomens und seiner Wirkungen deutlich wird.

Fokus: Das Cocktailparty-Phänomen

Stellen Sie sich vor, Sie befinden sich auf einer Party. Der Geräuschpegel ist relativ hoch und überall im Raum stehen kleine Grüppchen beisammen, die sich lautstark unterhalten. Auch Sie sind in ein solches Gespräch einbezogen. Plötzlich hören Sie, dass in einer der anderen Gesprächsgruppen Ihr Name fällt und schon wandert Ihre Aufmerksamkeit zu dem Gespräch der anderen Gruppe, das sie vorher gar nicht wahrgenommen haben.

Diese Veränderung der Aufmerksamkeitsfokussierung ist als Cocktailparty-Phänomen bekannt geworden (Cherry, 1953). Wood und Cowan (1995) haben sie in einer experimentellen Untersuchung etwas genauer unter die Lupe genommen. Die Teilnehmer an ihrem Experiment bekamen einen Kopfhörer aufgesetzt, der das sogenannte dichotische Hören ermöglicht: Sie hörten auf jedem Ohr eine andere Stimme. Beide Stimmen lasen einsilbige Wörter vor. Die Aufgabe der Versuchsteilnehmer bestand nun darin, nur auf das rechte Ohr zu achten und so genau wie möglich die über das rechte Ohr gehörten Wörter nachzusprechen (man nennt das »Beschatten«). Irgendwann nannte die Stimme auf dem eigentlich nicht zu beachtenden linken Ohr den Namen des Versuchsteilnehmers. Etwa ein Drittel der Teilnehmer hörte dies – andere Namen als der eigene wurden hingegen nicht wahrgenommen. Die Leistung in der Beschattungsaufgabe war natürlich währenddessen kurzeitig beeinträchtigt.

Die Befunde der Untersuchung von Wood und Cowan (1995) zum Cocktailparty-Phänomen zeigen, dass die Diskrimination von relevanter und irrelevanter Information und die Fokussierung der relevanten Information entscheidend sind für die Leistung bei einer recht einfachen kognitiven Anforderung. Sie zeigen aber auch, dass sich Personen sehr wohl darin unterscheiden, ob und wie leicht sie sich von aufgabenirrelevanten Informationen ablenken lassen. Etwa ein Drittel der untersuchten Personen ließ sich durch das Hören des eigenen Namens von der vorher vereinbarten Aufgabe ablenken. Man kann sich leicht vorstellen, dass auch für das schulische Lernen interindividuelle Unterschiede im Bereich der Aufmerksamkeit und der Aufmerksamkeitskontrolle von großer Bedeutsamkeit sind. Die bekannten Aufmerksamkeits- und Konzentrationsschwierigkeiten von Schülerinnen und Schülern (Berg, Imhof & Baadte, 2018) und die mit ihnen häufig einhergehenden Verhaltensauffälligkeiten (Döpfner, 2008; Gawrilow, 2012) sind auch auf Probleme bei der Diskrimination und Fokussierung der Aufmerksamkeit zurückzuführen.

Die Prozesse der selektiven Aufmerksamkeit sind jedoch nicht nur eine wichtige Voraussetzung erfolgreichen Lernens. Sie sind gleichzeitig ein Ergebnis vorangegangener Lernerfolge. Wie in Kapitel 2.2 noch ausführlicher dargestellt wird, ist die Effizienz, mit der relevante von irrelevanter Information unterschieden wird, in erheblicher Weise von den einschlägigen Vorkenntnissen des Lernenden abhängig. Wer sich in einem Lernbereich inhaltlich bereits sehr gut auskennt, ist im Vergleich zu Laien oder Nichtexperten nämlich sehr viel besser in der Lage, innerhalb von Sekundenbruchteilen zwischen relevanten und weniger relevanten Informationsmerkmalen zu unterscheiden (National Research Council, 2000).

Überhaupt stellt sich die Frage, ob interindividuelle Unterschiede in der Effizienz selektiver Aufmerksamkeit unabhängig von den »hierarchiehöheren« Voraussetzungen erfolgreichen Lernens auftreten. Unterschiede in der Ablenkungsanfälligkeit des Aufmerksamkeitsfokus durch aufgabenirrelevante Informationen lassen sich nämlich auch über Unterschiede in der Kapazität des Arbeitsgedächtnisses erklären (Bleckley, Durso, Crutchfield, Engle & Khanna, 2003). Bei einer Wiederholung der oben beschriebenen Untersuchung zum Cocktailparty-Phänomen wurden die Untersuchungsteilnehmer im Nachhinein danach unterteilt, ob sie – ausweislich eines entsprechenden Testverfahrens – über eine überdurchschnittliche oder über eine unterdurchschnittliche Arbeitsgedächtniskapazität verfügten. Es zeigte sich, dass lediglich eine von fünf Personen mit hoher Arbeitsgedächtniskapazität ablenkbar war, aber fast jeder dritte Versuchsteilnehmer mit einer eher niedrigen Gedächtniskapazität hörte seinen eigenen Namen auf dem eigentlich nicht zu beachtenden Ohr (Conway, Cowan & Bunting, 2001; Röer & Cowan, 2021). Dies führt uns zu der Frage, was es mit dem Arbeitsgedächtnis auf sich hat und inwiefern seine Merkmale und Besonderheiten wichtige individuelle Voraussetzungen erfolgreichen Lernens sind.

Was versteht man unter Arbeitsgedächtnis?

In den frühen Modellen der Informationsverarbeitung ging man davon aus, dass die mit Aufmerksamkeit bedachte Information in eine Art Kurzzeitspeicher gelangt, der von begrenzter Kapazität ist und – wie der Name schon sagt – die Information für kurze Zeit im »Bewusstseinsstrom« des Lernenden hält (Atkinson & Shiffrin, 1968). Die Kapazität des Kurzzeitgedächtnisses wurde lange Zeit mit Verweis auf die klassische Abhandlung von Miller (1956) auf sieben plus/minus zwei Informationseinheiten geschätzt. Bereits im 19. Jahrhundert wurde von Jacobs (1887) der Grundtyp einer Methode zur Bestimmung der individuellen Gedächtniskapazität vorgelegt, die bis heute weit verbreitet ist und auch in vielen Intelligenztests Verwendung findet: Die Prüfung der Gedächtnisspanne.

Definition: Gedächtnisspanne

Die individuelle Gedächtnisspanne einer Person ist definiert als die maximale Anzahl von Items (meist Ziffern oder Wörter), die im Anschluss an eine einmalige Darbietung (meist akustisch im Sekundenrhythmus) in der vorgegebenen Reihenfolge korrekt wiedergegeben werden kann.

Schon Atkinson und Shiffrin (1968) haben darauf hingewiesen, dass der Kurzzeitspeicher beim Verarbeiten von Informationen die Funktion eines Arbeitsgedächtnisses übernimmt. Typische Arbeitsgedächtnisfunktionen bestehen etwa in der Nutzung von Strategien und Kontrollprozessen, um den Lernfortschritt zu optimieren und den späteren Abruf von Informationen aus dem Gedächtnis zu erleichtern. Das Arbeitsgedächtnis (working memory) ist demnach ein internes kognitives System, das es ermöglicht, mehrere Informationen vorübergehend bewusst zu halten und zueinander in Beziehung zu setzen. Die klassische Vorstellung eines Speichers mit fünf bis neun Speicherplätzen erscheint zu statisch, um ein solch multi-funktionales System wie das Arbeitsgedächtnis angemessen zu beschreiben.

Interindividuelle Unterschiede in der oben beschriebenen Gedächtnisspanne hängen auch von der Geschwindigkeit ab, mit der die dargebotenen Informationseinheiten identifiziert bzw. innerlich nachgesprochen werden können (Dempster, 1981; Hasselhorn, 1988). Dies weist darauf hin, dass nicht nur strukturelle, sondern auch prozessuale Kapazitätsaspekte von Bedeutung sind. Man spricht daher heute vielfach auch von der funktionalen bzw. funktional verfügbaren Kapazität des Arbeitsgedächtnisses.

Theoretische Modelle zur Funktionsweise des Arbeitsgedächtnisses sind so zahlreich wie unterschiedlich (Logie, Camos & Cowan, 2021). Neben den Vorstellungen vom Arbeitsgedächtnis als einer einheitlichen (eigenen) Ressource, die flexibel und adaptiv bei der Bewältigung unterschiedlicher Aufgabenanforderungen Verwendung findet (z. B. Case, 1995; Daneman & Carpenter, 1980), gibt es die Auffassung, dass die Aufmerksamkeit, das Kurzzeitgedächtnis und das Langzeitgedächtnis ohnehin sehr eng miteinander verknüpft seien. Cowan (2005) hat diese Auffassung sehr pointiert formuliert: Das Arbeitsgedächtnis sei nichts anderes als jene Teilmenge des Langzeitgedächtnisses, die durch Aufmerksamkeitsfokussierung temporär gerade aktiviert ist.

Für die Beschreibung und Erklärung der Funktionen des Arbeitsgedächtnisses beim intentionalen Lernen komplexer Inhalte hat sich in der europäischen Tradition eine mehrsystemige Modellvorstellung durchgesetzt, die seit Anfang der 1970er Jahre von der britischen Arbeitsgruppe um Alan Baddeley immer weiter ausgearbeitet wurde. Frühe experimentelle Arbeiten führten Baddeley und Hitch (1974) zu der Einsicht, dass die damals verbreitete Annahme eines eindimensionalen Arbeitsgedächtnisses unangemessen sei. Bei der gleichzeitigen Bearbeitung von Anforderungen unterschiedlicher Modalitäten (z. B. Hören und Sehen) zeigten die Untersuchungsteilnehmer zwar Leistungseinbußen; diese fielen aber weit geringer aus, als man es bei einer generell begrenzten Arbeitsgedächtnis-Ressource erwarten sollte.

Baddeley (1986) beschrieb daher das Arbeitsgedächtnis als komplexes Systemgefüge, in dem einer Leitzentrale (zentrale Exekutive) spezifische Hilfssysteme für die separate Verarbeitung visuell-räumlicher bzw. sprachlich-akustischer Informationen untergeordnet sind ( Abb. 2.2). Zusätzlich postulierte Baddeley (2000) einen Verbindungsmechanismus (episodischer Puffer) zwischen den beiden Hilfssystemen, der Leitzentrale und dem Langzeitgedächtnis. Auch dieser Mechanismus hat aber wiederum nur eine begrenzte Kapazität. Seine Aufgabe ist es, die funktionale Kapazität des Arbeitsgedächtnisses zu optimieren, und zwar durch die Integration der Informationen aus den Hilfssystemen und aus dem Langzeitgedächtnis.

Abb. 2.2: Modell des Arbeitsgedächtnisses nach Baddeley (1986, 2000)

Mit Gedächtnisspannenaufgaben der oben beschriebenen Art (serielle Reproduktion von Ziffern- oder Wortlisten) lässt sich die Funktionstüchtigkeit des für die Verarbeitung von sprachlich-akustischer Information zuständigen Hilfssystems gut erfassen. Das Arbeitsgedächtnis als Gesamtsystem ist aber nicht nur für das Speichern und Abrufen von Reihenfolgeinformationen zuständig, sondern auch für die darüber hinaus gehenden Transformationsprozesse. Deshalb werden heute komplexere Aufgaben verwendet, um etwas über die Funktionstüchtigkeit des gesamten Arbeitsgedächtnisses zu erfahren. Die einfachste Form einer komplexen Anforderung an das Arbeitsgedächtnis ist eine Aufgabe zur Erfassung der sogenannten Rückwärtsspanne. Wie bei der Erfassung der »Gedächtnisspanne vorwärts« werden Sequenzen von Items dargeboten. Die Leistungsanforderung besteht allerdings darin, die dargebotenen Sequenzen in der umgekehrten Reihenfolge zu reproduzieren. Verbreitet ist die Aufgabe »Ziffern nachsprechen, rückwärts«, wobei die Ziffern im Sekundenrhythmus dargeboten werden (z. B. 6 – 4 – 2 – 5) und anschließend in umgekehrter Reihenfolge wiederzugeben sind (5 – 2 – 4 – 6).

Fokus: Erfassung der Arbeitsgedächtnisspanne

Komplexe Anforderungen an das Arbeitsgedächtnis beinhalten die Durchführung vielfältiger Speicher- und Transformationsprozesse. In Aufgaben dieser Art werden Personen beispielsweise aufgefordert, ein Set unzusammenhängender Sätze zu lesen und den Wahrheitsgehalt eines jeden Satzes zu bewerten (z. B. »Der März ist der erste Monat im Jahr, der 30 Tage hat.« oder »Die Sprachen Englisch und Deutsch gehen auf die gleichen Wurzeln zurück.« oder »Der Mensch gehört zu den Primaten, weil er aufrecht geht.«). Anschließend müssen die jeweils letzten Wörter dieser Sätze in der Reihenfolge der Satzdarbietung wiedergegeben werden (also »hat – zurück – geht«). Bei einer anderen Aufgabe müssen einfache Rechenaufgaben auf ihre Richtigkeit geprüft werden (z. B. »(2 × 3) – 2 = 4« oder »(6/3) + 2 = 8« oder »(4 × 2) – 5 = 3«). Anschließend sind die vorgegebenen Lösungen in der richtigen Reihenfolge wiederzugeben (also »4 – 8 – 3«).

Die auf Teilsystemen fußende Grundkonzeption des Arbeitsgedächtnisses nach Baddeley (1986, 2000) eröffnet Möglichkeiten für eine sehr anschauliche und differenzierte Beschreibung der Funktionsweise des Arbeitsgedächtnisses beim Bearbeiten komplexer Lernanforderungen. Dies wird mittlerweile auch für die Praxis der Diagnostik individueller Lernpotenziale genutzt. So liegt im deutschen Sprachraum eine dieser Grundkonzeption verpflichtete computergestützte und adaptive Arbeitsgedächtnistestbatterie für Kinder von 5 bis 12 Jahren vor (AGTB 5–12, Hasselhorn, Schumann-Hengsteler et al., 2012), mit deren Hilfe individuelle Besonderheiten der Funktionstüchtigkeit der unterschiedlichen Arbeitsgedächtnissysteme erfasst werden können. Auch neuropsychologische Befunde stützen die Annahme getrennter und damit partiell unabhängiger Teilsysteme für die Verarbeitung verbaler und visuell-räumlicher Informationsmerkmale (Jonides et al., 1996).

Visuell-räumliches Arbeitsgedächtnis

In der neuropsychologischen Literatur finden sich Evidenzen für die Annahme, dass die Verarbeitung sprachlicher und visuell-räumlicher Informationen in partiell unabhängigen Teilsystemen erfolgt (Chai, Abd Hamid & Abdullah, 2018). Auch das Generieren visueller Vorstellungen und das kurzfristige Behalten visuell-räumlicher Informationen haben sich nach Erkenntnissen aus Studien an Patienten mit Kopfverletzungen als voneinander unabhängige Funktionen erwiesen (Morton & Morris, 1995). Während spezifische Schädigungen in der linken Hirnhälfte mit Defiziten beim Generieren von und Operieren mit anschaulichen Vorstellungsbildern einher zu gehen scheinen (Farah, 1984), findet man eher Zusammenhänge mit Schädigungen im rechten posterioren parietalen Cortex, wenn Repräsentations- und Behaltensprobleme für visuell-räumliche Informationen vorliegen (Beschin, Cocchini, Della Salla & Logie, 1997). Selbst die Verarbeitung visueller und räumlicher Informationsmerkmale scheint allerdings durch unterschiedliche Bereiche des Cortex geleistet zu werden (Courtney, Ungerleider, Keil & Haxby, 1996).

Experimentelle Analysen zum visuell-räumlichen Arbeitsgedächtnis basieren im Wesentlichen auf zwei Typen von Anforderungen: dem Behalten räumlicher Bewegungen und dem Behalten visueller Muster. Typische Varianten dieser unterschiedlichen Anforderungen sind die Corsi-Block-Aufgabe für räumliche Bewegungen und die sogenannte Muster-Rekonstruktionsaufgabe. Bei der Corsi-Block-Aufgabe handelt es sich um eine Gedächtnisspannenaufgabe für räumlich-sequentielle Information. Vorgegeben wird in der Standardversion ein graues Brett, auf dem neun Blöcke in einer unregelmäßigen Anordnung positioniert sind ( Abb. 2.3). Die Blöcke unterscheiden sich nicht voneinander. Der Untersuchungsleiter tippt einzelne Blöcke in einer bestimmten Reihenfolge im Sekundenrhythmus an. Die Versuchsteilnehmer müssen die vorgegebene Sequenz unmittelbar danach durch Nachtippen replizieren. Die Anzahl der in einer Sequenz enthaltenen Blöcke wird sukzessive gesteigert, bis eine fehlerfreie Wiedergabe nicht mehr gelingt. Erwachsene können im Durchschnitt Sequenzen von etwa sechs bis sieben Blöcken richtig antippen.

Abb. 2.3: Standardversion der Corsi-Block-Aufgabe

Bei der Muster-Rekonstruktionsaufgabe werden in der Regel quadratische Matrizenanordnungen dargeboten, auf denen einzelne Felder schwarz eingefärbt sind, so dass sich ein Muster ergibt. Häufig wird dabei die Komplexität der Muster variiert ( Abb. 2.4). Die Darbietungszeit der Muster steigt mit zunehmender Anzahl der schwarzen Felder linear an. Unmittelbar nach der Musterpräsentation muss auf einer Matrizenvorlage mit ausschließlich weißen Feldern gezeigt werden, welche Felder bei der zuvor gezeigten Musteranordnung schwarz waren. Analog zum Vorgehen bei der Corsi-Block-Aufgabe wird die Anzahl der schwarzen Felder so lange gesteigert, bis das Muster nicht mehr korrekt wiedergegeben werden kann. Die durchschnittliche Leistung junger Erwachsener liegt bei Mustern mit neun schwarzen Feldern.

Experimentelle Analysen der Leistungen bei Corsi-Block- und Muster-Rekonstruktionsaufgaben haben die Entwicklung der Modellvorstellungen über das visuell-räumliche Hilfssystem nachhaltig beeinflusst. Es zeigte sich, dass die Kapazität für das Behalten visueller Muster und die Kapazität für das Behalten von Bewegungssequenzen im Raum relativ unabhängig voneinander sind. Versucht man nämlich, die Leistungen bei Aufgaben dieser Art zu beeinträchtigen, indem man zeitgleich eine zweite Aufgabe bearbeiten lässt, so findet sich ein interessanter Unterschied: Besteht die Zweitaufgabe z. B. im Ausführen einer Armbewegung, dann werden dadurch die dynamischen visuell-räumlichen Arbeitsgedächtnisleistungen, wie sie bei den Corsi-Blocks zu erbringen sind, gestört, jedoch nicht die Leistungen bei der Standardvariante der Muster-Rekonstruktionsaufgabe, die eher Anforderungen an eine statische Repräsentation im Arbeitsgedächtnis stellt (z. B. Logie, Zucco & Baddeley, 1990). Umgekehrt wird das Behalten visueller Muster, nicht aber das von räumlichen Sequenzen, durch irrelevante visuelle Zusatzinformationen (z. B. Wechsel in der Farbgestaltung der Mustervorlagen) beeinträchtigt (z. B. Logie, 1986).

Abb. 2.4: Beispiel für die Vorlage eines einfachen (links) und komplexen Musters (rechts) bei der Muster-Rekonstruktionsaufgabe

Logie (1995) unterscheidet daher zwischen zwei Komponenten des visuell-räumlichen Arbeitsgedächtnisses: einem visuellen Speicher (Visual Cache) und einem Mechanismus für die Aufnahme räumlicher Bewegungssequenzen, den er über die Metapher eines inneren Schreibprozesses (Inner Scribe) beschreibt. Im visuellen Speicher werden vor allem Merkmale der Form und der Farbe repräsentiert – sein Repräsentationsformat ist statisch. Der räumliche Mechanismus besitzt hingegen ein dynamisches Repräsentationsformat und ist auch dafür zuständig, Informationen des visuellen Speichers durch eine Art mentalen Abschreibens zu wiederholen und damit längerfristig verfügbar zu halten.

Phonologisches Arbeitsgedächtnis

Wiederum unabhängig von der Verarbeitung visuell-räumlicher Informationen werden sprachliche und akustische Informationen verarbeitet. Das hierfür zuständige Hilfssystem des Arbeitsgedächtnisses wird phonologisches Arbeitsgedächtnis genannt. Baddeley (1986) hat dieses System als eine »phonologische Schleife« bezeichnet. Ähnlich wie beim visuell-räumlichen Arbeitsgedächtnis besteht die Schleife aus zwei Komponenten, einem phonetischen Speicher (Phonological Store) und einem subvokalen Kontrollprozess (Subvocal Rehearsal).

Der phonetische Speicher kann klangliche und sprachliche Informationsmerkmale für etwa eineinhalb bis zwei Sekunden repräsentieren. Die entscheidende Kapazitätsdimension ist weniger die Anzahl verarbeiteter Informationen – wie in Anlehnung an Millers (1956) Ausführungen zur »magischen Sieben« lange Zeit angenommen wurde –, als vielmehr die Zeitdauer, für die eine gespeicherte Information verfügbar ist. Man kann sich den phonetischen Speicher wie eine Tonbandendlosschleife mit sehr kurzer Aufnahmekapazität vorstellen. Die Schleife ist im aufmerksamen Zustand permanent auf Empfang geschaltet. Informationen, die nicht in weiterführende Verarbeitungsprozesse eingebunden sind, werden allerdings nach etwa zwei Sekunden wieder »überschrieben« und damit dem Zugriff für weiterführende Verarbeitungen entzogen. Für viele Sätze unserer gesprochenen Sprache ist dies ein sehr knappes Zeitfenster – umso problematischer, wenn es nicht effizient genutzt wird. Um vor allem beim Hören längerer Sätze am Ende eines Satzes noch zu wissen, wovon am Anfang des Satzes die Rede war, müssen wir wichtige Informationen länger verfügbar halten als nur für zwei Sekunden.

Dies leistet der subvokale Kontrollprozess. Durch eine Art »inneres Sprechen« bzw. »inneres Wiederholen« wird die Repräsentation im phonetischen Speicher immer wieder neu aufgefrischt, so dass wichtige Informationen durchaus über einen längeren Zeitraum für die weitere Verarbeitung präsent bleiben. Als Beleg dafür, dass es sich bei diesem Kontrollprozess um ein »inneres Sprechen« handelt, gilt das Phänomen des Wortlängeneffektes: Die Leistung bei der oben beschriebenen einfachen Gedächtnisspannen-Aufgabe fällt bei der Darbietung von Sequenzen kurzer Wörter besser aus als bei Sequenzen langer Wörter.

Studie: Wortlängeneffekt und Artikulationsdauer

Baddeley, Thomson und Buchanan (1975) untersuchten den Effekt der Wortlänge auf die Leistung bei einer Gedächtnisspannenaufgabe. Mit ansteigender Silbenzahl der verwendeten Wörter sank die Gedächtnisspannenleistung der untersuchten jungen Erwachsenen. Der Befund tritt auf, wenn die Wortsequenzen akustisch präsentiert werden, er zeigt sich aber auch bei einer Darbietung von Abbildungen der durch die Wörter bezeichneten Objekte. Als entscheidend für den Effekt erwies sich die zur Aussprache der Begriffe benötigte Zeit. Es zeigte sich nämlich, dass selbst bei konstant gehaltener Silben- und Phonemzahl die Gedächtnisspanne für Wörter mit kürzerer Artikulationsdauer größer ist als für Wörter mit längerer Aussprechdauer.

In einem weiteren Experiment fanden die Autoren, dass die Gedächtnisspanne in etwa der Anzahl von Items entspricht, die eine Person in 1,87 Sekunden aussprechen kann. Zu ähnlichen Schätzwerten der Kapazität des phonetischen Speichers kommen auch Schweickert und Boruff (1986) sowie Hasselhorn (1988).

Der hier beschriebene subvokale Kontrollprozess erfolgt schon im Schulalter automatisch. Er dient dem »Auffrischen« von Informationen, die bereits in den phonetischen Speicher gelangt sind, erfüllt jedoch noch weitere Funktionen. So dient er der Übersetzung von bildlicher Information in sprachliche durch das phonetische Umkodieren des visuell dargebotenen Materials. Dies gilt nicht nur für bedeutungshaltige Bilder (Baddeley et al., 1975), sondern auch für das Dekodieren von Graphemen beim leisen Lesen (Daneman & Stainton, 1991). Insgesamt bieten die Mechanismen des phonologischen Arbeitsgedächtnisses eine hervorragende Basis für die Verarbeitung von Reihenfolgeinformation, und zwar nicht nur für verbales Material, sondern auch für die Verarbeitung zeitlicher Muster, wie es sich etwa beim Reproduzieren akustisch dargebotener Zeitintervalle im Sekundenbereich zeigt (Grube, 1996).

Die Gedächtnisspanne kann auch als Indikator für die funktional verfügbare Gesamtkapazität des phonologischen Arbeitsgedächtnisses insgesamt herangezogen werden. Für die indirekte Abschätzung der Geschwindigkeit des in der Regel automatisch einsetzenden subvokalen Kontrollprozesses wird häufig die Artikulationsdauer bzw. die Sprechrate für das in der jeweiligen Gedächtnisspannenaufgabe verwendete Item-Material benutzt. Eine verbreitete Methode zur Erfassung der Sprechrate wurde von Hulme, Thomson, Muir und Lawrence (1984) eingeführt. Die Autoren schlugen vor, einfache Wort-Tripel (z. B. »Fisch – Ball – Stern«) vorzugeben und diese dann zehn Mal hintereinander so schnell wie möglich nachsprechen zu lassen. Aus der dafür benötigten Zeit lässt sich dann die für das Artikulieren eines Wortes im Durchschnitt benötigte Zeit ermitteln.

Die Funktionstüchtigkeit des phonetischen Speichers lässt sich nach Ansicht von Gathercole und Baddeley (1993) anhand eines weiteren Phänomens erkennen, des sogenannten akustischen Ähnlichkeitseffekts: Gibt man bei einer Gedächtnisspannenaufgabe klangähnliche Items vor (z. B. »Schwan, Krahn, Bahn, Zahn«) anstelle der im Standardverfahren üblichen klangunähnlichen (z. B. »Topf, Schuh, Baum, Zahn«), so fällt die Gedächtnisspannenleistung schlechter aus. Anders als der auf subvokales inneres Sprechen zurückgeführte Wortlängeneffekt bleibt der Effekt der akustischen Ähnlichkeit durch eine belanglose sprachliche Zweitanforderung (z. B. während der Item-Darbietung permanent den Laut »bla« zu wiederholen) übrigens unbeeinflusst (Baddeley, 1986).

Zur Messung der individuellen Kapazität des phonetischen Speichers haben Gathercole, Willis, Baddeley und Emslie (1994) das Nachsprechen von Kunstwörtern (Nonword Repetition) vorgeschlagen. Beim Kunstwörternachsprechen handelt es sich um eine Aufgabenanforderung, bei der eine akustisch dargebotene Lautfolge nachzusprechen ist, die zwar Ähnlichkeiten zu »richtigen« Wörtern aufweist, jedoch ohne sinnhafte muttersprachliche Bedeutung ist (z. B. »wuralten«, »kalibritzen«). Das Grundprinzip solcher Aufgaben wurde bereits in den 1950er Jahren von der Schweizer Logopädin Greta Mottier (1951) verwendet, um die »akustische Differenzierungsfähigkeit« von Kindern zu erfassen. Die Kapazität des phonetischen Speichers lässt sich so, unbeeinflusst vom »semantischen Lexikon« einer Person, über die Länge der Kunstwörter erschließen, bei denen das Nachsprechen noch weitgehend fehlerfrei gelingt.

Fokus: Das phonologische Arbeitsgedächtnis

Die folgenden Merkmale beschreiben die Funktionsweise des phonologischen Arbeitsgedächtnisses (nach Grube, 1999):

• Es ist sprachbasiert.

• Funktionale Gesamtkapazität ist begrenzt.

• Phonetischer Speicher ist zeitlich begrenzt (strukturelle Kapazität).

• Subvokaler artikulatorischer Kontrollprozess ist geschwindigkeitsbegrenzt (prozessuale Kapazität).

• Speicherformat ist akustisch-phonetisch.

• Sprache hat unmittelbaren Speicherzugang.

• Unabhängige simultane Speicherinhalte stören einander (interferieren).

• Vokale Artikulation (Sprechen) beeinträchtigt die subvokale artikulatorische Kontrolle.

Das von Baddeley (1986) skizzierte Zwei-Komponenten-Modell des phonologischen Arbeitsgedächtnisses ist empirisch gut abgesichert. Dennoch lassen sich bisweilen Dissoziationen empirischer Phänomene beobachten, die eigentlich der gleichen Komponente des phonologischen Arbeitsgedächtnisses zugeschrieben werden (Hasselhorn, Grube & Mähler, 2000). Durch eine Ausdifferenzierung verschiedener Funktionsaspekte der Speicherkomponente sowie der Komponente des subvokalen Kontrollprozesses lassen sich auch solche Dissoziationen oftmals erklären. Hasselhorn et al. (2000) schlagen vor, beim phonetischen Speicher zwischen der Größe, also der individuellen Kapazität (so macht es einen Unterschied, ob die zeitliche Begrenzung 150 oder 200 Millisekunden beträgt) und der Verarbeitungspräzision (Wie »klar« ist das phonetische Sprachmuster repräsentiert?) zu unterscheiden. Bei dem subvokalen Kontrollprozess des inneren Sprechens unterscheiden sie zwischen der Geschwindigkeit des Prozesses (erfassbar über die Artikulations- bzw. Sprechrate, s. o.) und dem Automatisierungsgrad seiner Aktivierung. Der bereits erwähnte Wortlängeneffekt kann nämlich mit der automatischen Aktivierung des subvokalen Kontrollprozesses erklärt werden. Tritt er nicht auf, was bei Kindern im Vorschulalter (Gathercole & Hitch, 1993; Jarrold & Tam, 2011) und bei lernbehinderten Grundschulkindern (Mähler & Hasselhorn, 2003) durchaus der Fall ist, dann ist dies ein wichtiger Hinweis darauf, dass dieser Prozess noch nicht automatisiert verfügbar ist ( Abb. 2.5).

Abb. 2.5: Zwei-Komponenten-Modell des phonologischen Arbeitsgedächtnisses nach Hasselhorn, Grube und Mähler (2000)

Zentral-exekutive Funktionen

Die beschriebenen Hilfssysteme des Arbeitsgedächtnisses ermöglichen eine differenzierte modalitätsspezifische Verarbeitung von Informationen. Sie bilden damit eine notwendige Voraussetzung der »guten Informationsverarbeitung«. Erfolgreiches Lernen erfordert jedoch auch eine intelligente Nutzung dieser Hilfssysteme und ihrer Verarbeitungsmöglichkeiten. Dazu ist eine Überwachung und Kontrolle der Inhalte und Verfügungskapazitäten des gesamten Arbeitsgedächtnisses ebenso erforderlich wie die Anpassung und Steuerung der darin ablaufenden Verarbeitungsprozesse. Im Modell des Arbeitsgedächtnisses von Baddeley (1986, 2000) werden diese Funktionen einer zentralen Exekutiven zugeschrieben. Die neuroanatomisch der Region des Frontallappens zugeordnete zentrale Exekutive wird dabei als ein Supervisions- und Kontrollsystem der eigenen Aufmerksamkeit angesehen. Sie überwacht die in den Hilfssystemen aktivierten Inhalte und verantwortet, welche Informationen bewusst gemacht oder in irgendeiner Form zur Verarbeitung transformiert werden sollen. Verarbeitungs- und Handlungspläne werden hier entworfen, umgesetzt, überwacht und modifiziert. Dazu koordiniert die zentrale Exekutive Informationen aus verschiedenen Quellen, stellt ausgewählte Informationen gezielt in den Fokus der Aufmerksamkeit, aktiviert Wissen aus dem Langzeitgedächtnis und sorgt während des Lernprozesses dafür, dass sich aufdrängende, aufgabenirrelevante Handlungsimpulse unterdrückt werden (Baddeley, 1996).

Einem Vorschlag von Baddeley (1996) zufolge sollten wenigsten vier verschiedene zentral-exekutive Funktionen voneinander abgegrenzt werden. Neben der Koordinationskapazität bei der gleichzeitigen Bearbeitung zweier Anforderungen sind das drei weitere Teilfunktionen: die Flexibilität beim Wechsel von Abrufstrategien, die selektive Fokussierung relevanter bei Ausblendung irrelevanter Informationen und die selektive Aktivierung von Wissensinhalten aus dem Langzeitgedächtnis. Diese Funktionen weisen eine enge Verwandtschaft mit den oben beschriebenen Mechanismen der selektiven Aufmerksamkeit auf.

Die Vorstellung, eine überschaubare Anzahl kognitiver Mechanismen zu identifizieren, um damit ein brauchbares und empirisch abgesichertes Modell für die Funktionsweise der zentralen Exekutiven zu erhalten, hat etwas Faszinierendes. Versuche, die unterschiedlichen Funktionen der zentralen Exekutiven empirisch fassbar zu machen, um so im Einzelfall feststellen zu können, was dies im Hinblick auf die individuellen Lernvoraussetzungen bedeutet, stehen allerdings vor einem Problem: Die komplexen Gedächtnisspannenmaße zur Abschätzung der funktionalen Gesamtkapazität des Arbeitsgedächtnisses weisen nämlich nur geringe Zusammenhänge zu den Leistungen bei verschiedenen Aufgaben zur Erfassung der Aufmerksamkeitsfunktionen auf (z. B. Miyake, Friedman, Emerson, Witzki, Howerter & Wager, 2000), wohl aber zu den Leistungen in herkömmlichen Tests der allgemeinen Intelligenz (Oberauer, Süß, Wilhelm & Wittmann, 2003).

Miyake et al. (2000) haben eine viel beachtete faktorenanalytisch abgesicherte Klassifikation exekutiver Funktionen vorgelegt, in der die drei basalen Funktionen Hemmung (Inhibition), flexibler Aufgabenwechsel (Shifting bzw. Set Shifting) und Aktualisierung des Arbeitsgedächtnisses (Updating) unterschieden werden. Der einzige Aufgabentyp in der umfangreichen Testbatterie von Miyake und Kollegen, der keiner dieser drei Funktionstypen zugeordnet werden konnte, waren die sog. Doppelaufgaben (Dual Tasks), bei denen simultan zwei verschiedene Anforderungen zu bearbeiten sind. Strobach (2020) hat daher vorgeschlagen, zusätzlich zu den drei exekutiven Funktionen des Shifting, Updating und Inhibition auch das Dual Tasking als eigenständige exekutive Funktion zu begreifen.

Insgesamt sind wir noch weit davon entfernt, die Funktionsmechanismen der zentralen Exekutiven so zu verstehen, dass sich ein kohärentes funktionales Modell hiervon skizzieren ließe. Unstrittig ist allerdings, dass erfolgreiches Lernen die Folge »guter« und »intelligenter« Informationsverarbeitung ist und dass der Nutzung der exekutiven Funktionen zur Überwachung und Kontrolle der Informationsverarbeitung hierbei entscheidende Bedeutung zukommt. Diesem Gedanken werden wir im Zusammenhang mit den in Kapitel 2.3 vorgestellten metakognitiven Regulationsmechanismen des Lernens erneut begegnen.

2.2 Vorwissen

Die Vorstellung vom Lernen als Wissenserwerb bzw. als Konstruktion von Wissen ist zentral für die modernen Lerntheorien. In Kapitel 1.3 wurde dargelegt, wie Wissen erworben und wie es repräsentiert, also im Langzeitgedächtnis dauerhaft aufbewahrt wird, was den Erwerb von Wissen erleichtert und was den Zugriff auf erworbenes Wissen beeinträchtigen, aber auch befördern kann. Wissen ist das Ziel von Lernen. Das Wissen, über das wir bereits verfügen, ist aber nicht lediglich zum Repräsentationsinhalt unseres Langzeitgedächtnisses geworden – es ist zugleich eine der wesentlichen individuellen Voraussetzungen bzw. Bedingungen für weiteres Lernen. Was Sie schon heute über Lernen und Gedächtnis wissen, beeinflusst in entscheidender Weise die Qualität und Schnelligkeit Ihrer Informationsaufnahme und -verarbeitung beim Lesen dieser Zeilen. Bereits verfügbares Wissen bezeichnen wir als Vorwissen. In der Regel sind wir beim Lernen umso erfolgreicher, je mehr relevantes, d. h. inhaltsbezogenes Vorwissen zur Verfügung steht.

Das Ausmaß und die Qualität inhaltsbezogenen Vorwissens sind für einen Großteil interindividueller Unterschiede des sichtbaren Lernerfolgs verantwortlich. Für Schulpädagogen ist dies eine Binsenweisheit, denn schulisches Lernen geht mit fortschreitender Schulzeit immer stärker mit der Anforderung einher, neue Informationen mit bereits Bekanntem zu verknüpfen. Da dies umso besser gelingt, je mehr Vorwissen bereits zu Beginn eines Lernprozesses vorhanden ist, ist der systematische Aufbau von Vorwissen zu Recht eines der zentralen Anliegen schulischen Unterrichtens. Erfolgreiches Lernen ist der Aufbau oder Erwerb einer inhaltlichen Expertise im Hinblick auf einen Lerngegenstand. In diesem Abschnitt wird die besondere Rolle des Vorwissens für erfolgreiches Lernen in vier Schritten erläutert. Zunächst wird anhand der Ergebnisse der sogenannten Expertiseforschung und am Beispiel der Frage, ob denn Vorwissen bei hoher Intelligenz nicht eigentlich entbehrlich sei, illustriert, dass Vorwissen von zentraler Bedeutung für erfolgreiches Lernen ist. Anschließend werden Antworten auf die weiterführenden Fragen gegeben, wann Vorwissen das Lernen besonders begünstigt und wie genau es das Lernen beeinflusst.

Expertiseforschung

Eine verbreitete Methode zur Analyse von Vorwissenseffekten beim Lernen und Behalten neuer Informationen ist der Vergleich von Experten und Novizen in einer definierten Wissensdomäne (gemeint sind natürlich »Wissensnovizen« in Bezug auf einen spezifischen Inhaltsbereich und nicht Mönche oder Nonnen in der klösterlichen Probezeit). Experten unterscheiden sich von Novizen in der Regel darin, dass sie auf dem Gebiet ihrer Expertise über ein umfangreiches und wohlgeordnetes Wissen sowie über reichhaltige Erfahrungen verfügen.

Zu den ältesten Belegen für Informationsverarbeitungsvorteile von Experten gehören Untersuchungen mit Schachspielern (Djakow, Petrowski & Rudik, 1927; de Groot, 1965; Gruber, 1994). Die Überlegenheit von Schachmeistern gegenüber weniger geübten Schachspielern und Anfängern bei der Rekonstruktion von nur kurz dargebotenen Schachkonstellationen aus dem Gedächtnis zeigt eindrucksvoll den Einfluss des Vorwissens auf das Behalten. Chase und Simon (1973) konnten zeigen, dass die Leistungsunterschiede zwischen Schachexperten und -novizen von der Bedeutungshaltigkeit der Schachkonstellation abhängig sind. Schachmeister, erfahrene Schachspieler und Spielanfänger (Novizen) unterscheiden sich in ihren Leistungen deutlich, wenn sie sinnvolle, d. h. tatsächlich mögliche Schachkonstellationen nach nur fünf Sekunden Darbietungszeit rekonstruieren sollen. Dagegen finden sich nur geringe oder gar keine Leistungsunterschiede für Konstellationen, in denen zwar die gleichen Positionen des Feldes belegt sind, jedoch mit Figuren, die den Feldern per Zufall zugeordnet werden.

Studie: Expertisevorteil und Lebensalter

Schneider, Gruber, Gold und Opwis (1993) untersuchten Kinder und Erwachsene, die jeweils entweder Schachexperten oder Schachnovizen waren, und ließen sie drei Aufgaben bearbeiten. Die beiden ersten Aufgaben bestanden darin, eine nur kurz dargebotene Schachstellung aus dem Gedächtnis zu rekonstruieren. Es handelte sich dabei einmal um eine sinnvolle (tatsächlich mögliche) und einmal um eine zufällige (den Schachspielregeln widersprechende) Stellung. Bei der dritten Aufgabe war eine »Klötzchenlandschaft« auf einem Brett mit unregelmäßiger Spielfeldstruktur nachzustellen. Mit dieser Aufgabe sollte geprüft werden, ob die Schachexperten generell über ein besseres visuell-räumliches Arbeitsgedächtnis verfügen.

Die größten Unterschiede zwischen den Experten und den Novizen gab es bei der Rekonstruktion der sinnvollen Schachstellung, hier kam der Vorwissensvorteil der Experten besonders zum Tragen. Das Alter spielte keine Rolle, d. h. Kinder- und Erwachsenenexperten zeigten das gleiche Leistungsniveau und auch Kindernovizen und erwachsene Novizen unterschieden sich nicht wesentlich in ihrer Leistung. Der Expertisevorteil verringerte sich bei der Zufallsstellung und verschwand völlig bei der Klötzchenaufgabe.

Dass Experten im Bereich ihrer Domäne nicht nur über mehr Wissen verfügen als andere, sondern auch über ein qualitativ höherwertiges Wissen, scheint unumstritten. Aber wie lässt sich die mit der Expertise einhergehende Qualität von Vorwissen näher beschreiben? De Jong und Ferguson-Hessler (1996) haben ein hierfür hilfreiches Klassifikationsmodell vorgelegt. Darin unterscheiden sie vier Wissensarten, nämlich Wissen über Situationen (situationales Wissen), über Fakten (konzeptuelles Wissen), über Handlungen (prozedurales Wissen) und über die Möglichkeiten, eigene Handlungen kontrollieren zu können (strategisches Wissen). Diese vier Wissensarten lassen sich jeweils durch fünf verschiedene Wissensqualitäten charakterisieren: Das erste Qualitätsmerkmal ist der hierarchische Status von Wissen, der von »sehr oberflächlich« bis »sehr tief« variieren kann; die damit eng verwandte Eingebundenheit von Wissen charakterisiert dessen innere Struktur und hat die Endpole »isoliert« und »vernetzt«. Drittes Qualitätsmerkmal ist der Automatisierungsgrad von Wissen, der sich darauf bezieht, wie viel bewusste Anstrengung (und damit Arbeitsgedächtniskapazität) erforderlich ist, um das Wissen zu aktivieren und zu nutzen. Beim vierten Qualitätsmerkmal, der Modalität, geht es um das Repräsentationsformat von Wissen (vor allem um das Gegensatzpaar »bildhaft-ganzheitlich« vs. »propositional-analytisch«), und mit dem Allgemeinheitsgrad von Wissen ist gemeint, ob Wissen eher »genereller« Natur ist oder eher »bereichsspezifisch« begrenzt.

Das skizzierte Klassifikationsmodell der Qualitätsmerkmale von (Vor-)Wissen erhebt nicht den Anspruch auf Vollständigkeit. Dennoch bietet es eine nützliche Orientierung, wenn es darum geht, die Komplexität und die Besonderheit der Vorwissensqualität von Experten zu umschreiben.

Expertise-Effekte auf das Verstehen und Behalten neuer Informationen sind mittlerweile in einer Vielzahl von Domänen (z. B. Physik, Radiologie, Tennis, Fußball, Stenographie, Mathematik, Geschichte, Musik) nachgewiesen worden. In einer Bilanzierung der Befunde dieser Forschung identifizierte der National Research Council (2000) die folgenden sechs Prinzipien der bereichsspezifischen Wissensqualität von Experten und des damit verbundenen besonderen Lernpotenzials:

• Experten bemerken Merkmale und Bedeutungsmuster des Lernmaterials, die von Novizen gar nicht entdeckt werden.

• Experten haben ein umfangreiches domänenspezifisches Wissen erworben und auf einem sehr hohen Verstehensniveau sinnvoll organisiert.

• Das Vorwissen von Experten lässt sich nicht auf isolierte Fakten, Konzepte oder Handlungsmuster reduzieren, es spiegelt vielmehr zugleich eine Vielzahl von Anwendungskontexten wider.

• Experten können wichtige Aspekte ihres Wissens ohne große Anstrengung abrufen und scheinbar automatisch nutzen.

• Experten verfügen über variable und flexible Reaktionsmuster im Umgang mit neuen Situationen.

• Wie gut Experten ihre besonderen Kenntnisse auch an andere Personen weitergeben können, hat mit ihrem Expertisestatus allerdings nichts zu tun.

Kann Intelligenz Vorwissen ersetzen?

Vor dem Siegeszug der Informationsverarbeitungsmodelle zur Beschreibung und Erklärung erfolgreichen Lernens galt die allgemeine Intelligenz als bedeutsamste individuelle kognitive Voraussetzung des Lernerfolgs und sie wird daher in vielen einschlägigen Lehrbüchern der Pädagogischen Psychologie noch immer als solche beschrieben (z. B. Gage & Berliner, 1996; Ormrod, 2011; Slavin, 2014; Sternberg & Williams, 2002; Woolfolk, 2008). In vielen Wissensdomänen findet man nun tatsächlich einen überzufälligen, wenn auch eher geringen statistischen Zusammenhang zwischen dem Vorwissen und der allgemeinen Intelligenz: Inhaltliche Experten in so unterschiedlichen Bereichen wie z. B. in der Physik, der Geschichte oder der Musik weisen im Vergleich zu einer Zufallsauswahl von Novizen zumeist auch bessere Intelligenztestwerte auf (Sternberg & Wagner, 1985). Dies legt die Vermutung nahe, dass die berichteten Vorteile von Experten weniger die Folge ihres höheren Vorwissens als vielmehr die Konsequenz ihrer ohnehin höheren intellektuellen Fähigkeiten sein mögen. Möglicherweise werden nämlich nur die intelligenteren Personen zu Experten in irgendeiner Domäne.

Um die Frage zu klären, ob die vielfältigen empirischen Belege des Lern- und Leistungsvorteils bei ausgeprägtem bereichsspezifischem Vorwissen in Wirklichkeit lediglich die Wirksamkeit von Intelligenzunterschieden widerspiegeln, sind unterschiedliche empirische Analysen denkbar. Eine besteht darin, eine Wissensdomäne zu untersuchen, bei der das Vorwissen nicht von vornherein mit der allgemeinen Intelligenz kovariiert. In einer solchen Domäne könnte man jeweils Experten und Novizen mit einer hohen wie mit einer niedrigen Intelligenz finden und anhand ihrer jeweiligen Lernerfolge ließe sich die Bedeutsamkeit des Vorwissens im Vergleich zum Einfluss der Intelligenz beurteilen.

Definition: Intelligenz

Unter Intelligenz versteht man die allgemeine Fähigkeit zum Lernen, Denken oder Problemlösen, die sich insbesondere in jenen Situationen zeigt, die für eine Person neu bzw. unvertraut sind.

Gemessen wird die allgemeine Intelligenz über standardisierte und normierte Testverfahren, in denen bei vorgegebener Zeitbegrenzung Aufgaben zu bearbeiten sind, die von entsprechenden Experten, den Testentwicklern, als besonders kritisch für die Bewertung vorhandener Intelligenz betrachtet werden. Die individuell gemessene Intelligenz wird im Sinne einer Relativierung auf eine Vergleichsgruppe als Intelligenzquotient (IQ) angegeben. Ein IQ von 100 entspricht in einem normierten Intelligenztest der erwarteten Durchschnittsleistung der Gleichaltrigen in dem jeweiligen Testverfahren.

Schneider, Körkel und Weinert (1989, 1990) gingen diesen Weg. Dazu wählten sie die Inhaltsdomäne »Wissen über Fußball« aus, bei der das Ausmaß des Vorwissens nicht in einem statistisch bedeutsamen Zusammenhang (auch nicht negativ!) zur allgemeinen Intelligenz steht. In ihrer umfangreichen Untersuchung erfassten die Autoren zunächst das spezifische Fußballwissen und die allgemeine Intelligenz von mehr als 500 Schülerinnen und Schülern der 3., 5. und 7. Klassenstufe. Den Kindern wurde dann eine Geschichte vorgelesen, die vom Verlauf eines Fußballspiels handelte und deren Inhalt sie später wiedergeben sollten. Selbst für die jüngeren Kinder und für die Fußballunkundigen war die Geschichte in weiten Teilen gut zu verstehen, sie enthielt jedoch einige Auslassungen, Widersprüche und Ungereimtheiten, die den fußballkundigen Experten auffallen müssten. Bei der Behaltensprüfung zeigte sich der erwartete Alterseffekt: Mit zunehmendem Alter konnten die Kinder die Geschichte vollständiger reproduzieren, mehr angemessene Schlussfolgerungen aus den Textinhalten ziehen und mehr von den »eingebauten« Widersprüchen und Ungereimtheiten entdecken. Unabhängig vom Lebensalter zeigten aber die »Fußballexperten« stets bessere Leistungen als jene Kinder, die über wenig oder gar kein Fußballwissen verfügten ( Abb. 2.6).

Die Tatsache, dass dem bereichspezifischen Vorwissen der Kinder ein deutlich stärkerer Einfluss auf die Behaltensleistung zukam als dem Alter (Klassenstufe) und vor allem der Intelligenz, weist auf die große Bedeutung bereichsspezifischen Vorwissens für erfolgreiches Lernen hin. Auch bei hoher Intelligenz ist gutes Vorwissen demnach nicht entbehrlich, wenn es darum geht, möglichst gute Lernleistungen in einem Inhaltsbereich zu erzielen. Die Studie von Schneider et al. (1989, 1990) legt sogar den umgekehrten Schluss nahe, dass nämlich ein reichhaltiges Vorwissen bisweilen einen Mangel an allgemeiner Intelligenz bis zu einem gewissen Grade kompensieren kann (Ericsson, Krampe & Tesch-Römer, 1993). Eine solche kompensatorische Wirkung hat natürlich ihre Grenzen. Die bereits erwähnte Tatsache, dass in vielen Wissensdomänen tatsächlich korrelative Zusammenhänge zwischen dem inhaltlichen Vorwissen und der allgemeinen Intelligenz gefunden werden, zeigt nämlich an, dass der Erwerb von Vorwissen in der Regel den intelligenteren Personen leichter fällt (Schneider, 1997).

Abb. 2.6: Leistung beim Nacherzählen einer Fußballgeschichte in Abhängigkeit von Vorwissen (hoch: VW⁺; niedrig: VW^–), Intelligenz (hoch: IQ⁺; niedrig: IQ^–) und Klassenstufe (Daten aus Schneider, Körkel & Weinert, 1989, Exp. 2)

Wann begünstigt Vorwissen das Lernen?

Relevantes Vorwissen kann nur dann die Lernleistung verbessern, wenn es tatsächlich aktiviert wird (was durchaus nicht selbstverständlich ist) und wenn es mit der zur Verarbeitung anstehenden Information kompatibel ist. Dies ließ sich in einer Vielzahl empirischer Untersuchungen finden. So konnte etwa Peeck (1982) die behaltensförderliche Bedeutung des Vorwissens in seiner aktuell aktivierten Form experimentell sehr anschaulich aufzeigen. Zunächst »mobilisierte« er bei seinen Versuchsteilnehmern bestimmte Bereiche ihres Vorwissens, und zwar durch die Aufforderung, alle ihnen einfallenden Exemplare einer vorgegebenen Kategorie rasch aufzuzählen. Jeweils ein Drittel der teilnehmenden Personen sollte Namen amerikanischer Präsidenten benennen, die amerikanischen Bundesstaaten aufzählen oder alle Tierarten, die ihnen einfielen, aus dem Gedächtnis aufsagen. In einer anschließenden Darbietungs- und Lernphase wurden die Namen aller amerikanischen Präsidenten und alle Bundesstaaten zum Einprägen präsentiert. Einen Tag später sollten die Versuchsteilnehmer alle Präsidenten und Bundesstaaten Amerikas aufzählen, an die sie sich erinnern konnten. Dabei zeigte sich, dass stets mehr Exemplare aus der jeweils zu Beginn des Lernexperiments aktivierten Kategorie wiedergegeben werden konnten und zwar unabhängig davon, ob die nun erinnerten Namen während dieser ersten Phase bereits aufgezählt worden waren oder nicht.

In einer anderen Untersuchung ließen Pressley und Brewster (1990) Schülerinnen und Schüler der 5. und 6. Klassenstufe Bilder von Sehenswürdigkeiten bestimmter Landstriche als Hintergrundwissen so lange lernen, bis sie diese Gegenden den Bildern leicht zuordnen konnten (also z. B. die Paulskirche und Frankfurt oder der Rhein und die Loreley). Anschließend sollte eine Reihe von Detailinformationen über diese Landstriche gelernt werden. Im Vergleich mit einer Kontrollgruppe, die solches Hintergrundwissen über die Sehenswürdigkeiten der Landstriche zuvor nicht erworben hatte, zeigte sich beim Lernen der Detailinformationen keine Überlegenheit der Vorwissensgruppe. Diejenigen allerdings, die aufgefordert wurden, sich die neuen Fakten mithilfe visueller Vorstellungen einzuprägen, profitierten von dem früher erworbenen Hintergrundwissen. Dieses Experiment weist darauf hin, dass Vorwissen genutzt werden kann, um die Behaltensleistung zu erhöhen, dass es jedoch nicht unbedingt in jedem Fall auch spontan genutzt wird.

Weiteren Aufschluss über die Auswirkungen von Vorwissen auf die Lernleistungen gibt eine Studie von Alvermann, Smith und Readence (1985), in der Sechstklässler einen kurz zuvor gelesenen Text nacherzählen sollten. Ob die Schüler vor dem Lesen des Textes bereits einen Aufsatz darüber geschrieben hatten, was sie über das Thema schon wussten, hatte Einfluss auf die spätere Behaltensleistung. Die Aktualisierung des Vorwissens wirkte sich in diesem Fall allerdings nachteilig aus, da die naiven Annahmen und Vorkenntnisse der Kinder über das Thema des Textes (Sonnenlicht und Temperaturen) mit den präsentierten Textinhalten, wie sich herausstellen sollte, in Konflikt standen. Ob es zu einem positiven Effekt des Vorwissens auf die Verstehens- und Behaltensleistung kommt, ist demnach nicht nur von der inhaltlichen Bezogenheit und von der Aktivierung des relevanten Vorwissens abhängig, sondern auch von der Kompatibilität dieses Vorwissens mit den neu zu lernenden Informationen.

Insbesondere wenn man sich in die Rolle des Lehrenden versetzt, der sich bemüht, durch geeignete Hilfestellungen die ihm anvertrauten Lernenden zum Lernerfolg zu führen, sollte man sich vergegenwärtigen, dass keinesfalls immer ein linearer Zusammenhang zwischen dem Ausmaß des Vorwissens und dem späteren Lernerfolg besteht. So hat z. B. Seufert (2003) im Rahmen eines computerbasierten multimedialen Lernszenarios zeigen können, dass eine Steigerung von Verstehensleistungen durch das Bereitstellen von Lernhilfen (z. B. graphische Veranschaulichungen beschriebener Zusammenhänge) nur bei Personen mit einer mittleren Ausprägung an bereichsspezifischem Vorwissen möglich war. Personen mit geringen oder besonders hohen Vorkenntnissen profitierten dagegen nicht von den bereitgestellten Verstehenshilfen. Die Beziehung zwischen dem Ausmaß des Vorwissens und der Wirksamkeit von Lernhilfen scheint demnach im Sinne einer umgekehrten U-Funktion beschreibbar ( Abb. 2.7). Das aber ist ein pädagogisches Dilemma: Mit zunehmendem Vorwissen wächst zwar die Fähigkeit, angebotene Lernhilfen angemessen nutzen zu können, zugleich nimmt aber die Notwendigkeit ab, solche Hilfen überhaupt in Anspruch zu nehmen. Offensichtlich resultiert aus diesem Sachverhalt für das individuelle Lernverhalten eine Art »multiplikativer Zusammenhang«, der zu dem oben beschriebenen Umstand führt, dass die Lernenden mit einem mittleren Vorkenntnisniveau vergleichsweise am meisten von den instruktional angebotenen Lern- und Verstehenshilfen profitieren.

Wie beeinflusst Vorwissen das Lernen?

Die Frage, welche Wirkmechanismen dazu führen, dass Lernende vom inhaltlichen Vorwissen profitieren, ist nicht leicht zu beantworten. Die meisten Erklärungen haben ihre theoretischen Wurzeln in der erstmals von Bartlett (1932, S. 204 f) im Rahmen seiner Schematheorie formulierten Konstruktionshypothese. Kerngedanke dieser Hypothese ist, dass das menschliche Gedächtnis bei der Konstruktion neuen Wissens die neuerlich zum Lernen vorgelegte Information nicht einfach »fotografisch« abbildet, sondern auf der Basis des vorhandenen Vorwissens interpretiert und dabei durchaus in sehr subjektiver Weise verändert. Bartlett demonstrierte die vorwissensbasierten Rekonstruktionen, indem er bestimmte Geschichten vorlegte und nacherzählen ließ. Die Inhalte und der sprachliche Stil der von ihm verwendeten Geschichten entstammten einer für die Teilnehmenden der Untersuchung sehr fremden Kultur. In den Nacherzählungen fand Bartlett eine Reihe von Verzerrungen, die er auf drei Arten vorwissensbasierter rekonstruktiver Prozesse zurückführte:

1. ein Vereinfachen von Sachverhalten (Nivellierung)

2. ein Hervorheben und Überbetonen bestimmter Details (Akzentuierung)

3. ein Verändern von Details, was zu einer besseren Übereinstimmung des Gehörten oder Gelesenen mit dem eigenen Vorwissen führt (Assimilation)

Die von Bartlett (1932) beschriebenen konstruktiven Prozesse könnten den Eindruck erwecken, Vorwissen behindere Lernen eher als es zu befördern. In der Tat kann das auch passieren. Lernen kann tatsächlich durch verfügbares Vorwissen beeinträchtigt werden. Je nach Art der Lernanforderung und des Gegenstandsbereichs, über den gelernt werden soll, können die vorwissensbasierten Nivellierungs-, Akzentuierungs- und Assimilationsprozesse unter Umständen Fehl- bzw. Misskonzepte in der Vorstellung der Lernenden zur Folge haben. So berichten z. B. Spiro, Feltovich, Coulson und Anderson (1989), dass bei der Ausbildung medizinischen Fachpersonals bisweilen Fehlvorstellungen über die Druckeigenschaften des cardio-vaskulären Systems entstehen, wenn die Lernenden durch vorherige Ausbildungsphasen Expertise über die Funktionsweise von Wasserleitungen und deren Druckeigenschaften erworben haben. Sie scheinen dann nämlich ihr Vorwissen aus der anderen Domäne als (irreführende) Analogie für das Verstehen der noch unbekannten Domäne zu nutzen.

Abb. 2.7: Hypothetischer Zusammenhang zwischen dem Ausmaß bereichsspezifischen Vorwissens und der Wirksamkeit von Lernhilfen

Grundsätzlich ist die Nutzung von Analogien beim Lernen komplexer Sachverhalte jedoch von Vorteil. Diskrepanzen zwischen vertrauten und neu zu lernenden Konzepten können nämlich auch in lernförderlicher Weise erkannt und für ein erfolgreiches Lernen genutzt werden. Analoges Zuordnen wird bisweilen als ein kognitiver Grundprozess aufgefasst, der notwendig ist, um neue Sachverhalte überhaupt zu verstehen (Hasselhorn, 2001). Man spricht daher auch von analogem Verstehen, wenn ein bekannter Sachverhalt (Vorwissen) das Verstehen eines neuen Sachverhaltes erst ermöglicht oder zumindest erleichtert. Analoges Verstehen ist übrigens auch dann möglich, wenn sich die Eigenschaften und Beziehungen eines vertrauten Sachverhaltes nur teilweise auf den neuen Sachverhalt übertragen lassen. In Kapitel 3.3 werden wir uns ausführlicher mit dem wichtigen Thema des Lerntransfers auseinandersetzen.

Beispiel: Lernen durch analoges Verstehen

Ein Schüler beschäftigt sich mit dem »Stromfluss« in einem elektrischen Stromkreis. Um sich über die Eigenschaften des Stromflusses klar zu werden, nimmt er eine Analogiebildung vor, indem er die ihm vertraute Vorstellung des Wasserflusses in einem Röhrensystem zu Hilfe nimmt. Er entdeckt gewisse Gemeinsamkeiten bzw. Korrespondenzbeziehungen. So erhöht sich z. B. der Wasserdruck, wenn mehr Wasser ins Röhrensystem gepumpt wird, was seine Entsprechung bei der Zunahme der Spannung bei erhöhter Elektrizitätsmenge im Stromkreis findet. Eine andere Gemeinsamkeit ist die Funktionsweise des Ventils im Röhrensystem, das seine Entsprechung im Schalter des Stromkreises hat.

Die Analogie zwischen Röhrensystem und Stromkreis stößt allerdings auf Grenzen. So bleibt z. B. die magnetische Wirkung des elektrischen Stroms ohne Entsprechung beim Wasserfluss. Dennoch ist der Schüler durch die Nutzung der Wasser-Analogie zu einem tieferen Verständnis des neuen Inhaltsbereiches gelangt. Er hat durch analoges Verstehen Neues gelernt (Slotta, Chi & Joram, 1995).

Die Frage, wie das Vorwissen das Lernen beeinflusst, lässt sich mit Blick auf das INVO-Modell erfolgreichen Lernens zusammenfassend auch so beantworten: Vorwissen über die neu zu lernenden Inhalte fördert die Qualität der Informationsverarbeitung über wenigstens die folgenden drei Prozesse:

1. Es erleichtert die Entscheidung über die Relevanz von Informationen und unterstützt damit die Prozesse der selektiven Aufmerksamkeit.

2. Es entlastet das Arbeitsgedächtnis durch eine schnellere Aktivierung von Konzepten und eine leichtere Verknüpfung dieser Konzepte untereinander.

3. Es steigert das Interesse am Lerngegenstand und erhöht somit die Bereitschaft, weitere Ressourcen für den Lernprozess zu mobilisieren.

Hinzu kommt ein weiterer Vorteil, der eng mit der im nächsten Abschnitt behandelten, dritten individuellen Voraussetzung erfolgreichen Lernens zusammenhängt: Inhaltliches Vorwissen fördert und erleichtert nämlich auch die Nutzung von Lernstrategien und ihre metakognitive Regulation.

2.3 Lernstrategien und ihre metakognitive Regulation

Nicht nur die funktional verfügbare selektive Aufmerksamkeit, die Arbeitsgedächtniskapazität und das bereits vorhandene Vorwissen sind bedeutsam für die Qualität und Intensität, mit der Informationen im Lernprozess zu neuem Wissen verarbeitet werden. Von entscheidender Bedeutung sind auch Techniken bzw. Strategien des Lernens und der Informationsverarbeitung. Schon in den 1960er Jahren konnte man die Bedeutung strategischer Aktivitäten für die Lernleistung bei einfachen Gedächtnisanforderungen nachweisen. Beispielsweise las man Personen Wortlisten der folgenden Art vor, mit der Aufforderung, sich die Wörter gut zu merken, um sie später in beliebiger Reihenfolge reproduzieren zu können: Tisch – Hund – Roller – Jacke – Stuhl – Bus – Hose – Lampe – Vogel – Fahrrad – Socke – Schwein – Zug – Kommode – Pferd – Pullover.

Um eine solche Behaltensanforderung möglichst gut zu bewältigen, kann man ganz unterschiedlich vorgehen. Erwachsene setzen in der Regel eine oder mehrere der folgenden Strategien ein: Sie memorieren die Liste, indem sie die gehörten Wörter möglichst mehrmals leise oder lautlos (innerlich) nachsprechen; sie malen sich (innerlich) ein Bild aus oder stellen sich eine Szene bzw. eine Szenenfolge vor, in der die in der Liste vorkommenden Objekte enthalten sind oder sie entdecken die kategoriale Ordnungsmöglichkeit der Liste – nämlich dass darin vier Einrichtungsgegenstände, vier Tiere, vier Fahrzeuge und vier Kleidungsstücke enthalten waren – und organisieren die Begriffe entsprechend beim Einprägen und Wiedergeben der Liste.

Wer die kategoriale Ordnungssystematik beim Lernen einer Liste von Wörtern nutzt, wer beim Durcharbeiten eines Lehrbuches die besonders wichtig erscheinenden Begriffe unterstreicht und für jedes gelesene Kapitel eine kurze Zusammenfassung schreibt, der zeigt strategisches Lernverhalten. Was aber sind eigentlich Strategien?

Eine Strategie besteht aus einer kognitiven Operation oder einer Sequenz unabhängiger kognitiver Operationen, die den zwangsläufig beim Bearbeiten einer Aufgabe stattfindenden Prozessen übergeordnet sind und auf diese zurückgreifen. Strategien dienen kognitiven Zielen (z. B. dem Verstehen oder Behalten) und sind potentiell bewusste und kontrollierbare Aktivitäten. (Pressley, Forrest-Pressley, Elliott-Faust & Miller, 1985, S. 4)

Die Definition von Pressley et al. (1985) trifft schon die beiden Hauptmerkmale, die in späteren Präzisierungen des Strategiebegriffs als notwendige Bestandteile identifiziert wurden: die Zielgerichtetheit und die Tatsache, dass es sich bei Strategien stets um mehr handeln muss als nur um die obligatorischen Vorgänge und Erfordernisse bei der Bearbeitung von Reizinformationen. Nach einer Sichtung der einschlägigen Literatur konnte Hasselhorn (1996) sechs weitere häufig angeführte Merkmale von Strategien identifizieren: dass Strategien (1) absichtlich, (2) bewusst und (3) spontan eingesetzt werden, dass sie vom Lernenden (4) ausgewählt und (5) kontrolliert werden und dass der Strategieeinsatz (6) Anteile der begrenzten Kapazität des Arbeitsgedächtnisses verbraucht.

Nahezu alle diese Bestimmungsmerkmale von Strategien sind bei der Strategienutzung in Lern- oder Behaltenskontexten anzutreffen, sind aber nicht zwingend notwendig. Gegen die Merkmale der Absichtlichkeit und der Bewusstheit lässt sich einwenden, dass Lernende oftmals unbewusst und nahezu intuitiv Strategien hervorbringen, die sich dann als ausgesprochen effektiv erweisen. Führt beispielsweise eine Lehrperson im Mathematikunterricht die Technik des Zerlegens bei der Addition zweistelliger Zahlen ein (41+16 = 41+10+6), so wird sie gelegentlich feststellen, dass einige Schüler diese Technik bereits beherrschen und anwenden, ohne sich dessen bewusst zu sein und ohne dass sie sich darüber jemals Gedanken gemacht hätten.

Wollte man hingegen nur spontanes strategisches Verhalten als Strategie klassifizieren, so handelte man sich das Folgeproblem ein, dass eine Lerntechnik, die erst aufgrund einer expliziten Aufforderung von den Lernenden gezeigt wird, nicht mehr als Strategie gelten könnte. Das Merkmal der Selektivität impliziert die Auswahl zwischen alternativen Verhaltensoptionen. Da es aber durchaus auch Lernanforderungen gibt, bei denen solche Optionen entweder nicht vorhanden oder nicht sinnvoll sind und in denen eine angemessene Strategieanwendung nur darin besteht, die obligatorischen (und automatisch ablaufenden) Verarbeitungsprozesse einfach zu unterbinden, ist eine Auswahl zwischen alternativen Vorgehensweisen gelegentlich gar nicht notwendig.

Ähnliche Argumente sprechen dafür, dass auch die Merkmale der Kontrolle und der Kapazitätsbelastung nicht notwendigerweise auf strategisches Verhalten zutreffen müssen. So kann z. B. bei sehr vertrauten und oft geübten Strategien auf die Kontrolle verzichtet werden. Und das Merkmal der Kapazitätsbelastung scheint eher auf das Anfangsstadium einer neu erworbenen Strategie zuzutreffen. Je routinierter eine Strategie eingesetzt werden kann, desto weniger Kapazität des Arbeitsgedächtnisses wird durch ihre Ausführung verbraucht werden.

Definition: Lernstrategien

Unter Lernstrategien versteht man Prozesse bzw. Aktivitäten, die auf ein Lern- oder Behaltensziel ausgerichtet sind und die über die obligatorischen Vorgänge bei der Bearbeitung einer Lernanforderung hinausgehen. Lernstrategien weisen wenigstens eine zusätzliche Eigenschaft auf, indem sie entweder intentional, bewusst, spontan, selektiv, kontrolliert und/oder kapazitätsbelastend sind bzw. eingesetzt werden.

Schon die sehr allgemeine definitorische Umschreibung von Strategien lässt erahnen, dass die Qualität verfügbarer Strategien zu den entscheidenden individuellen Bedingungen erfolgreichen Lernens gehört. Im GIV-Modell von Pressley et al. (1989) steht das strategische Lernverhalten im Zentrum. Um die Vielzahl der bereits untersuchten Lernstrategien zu ordnen, ist es hilfreich, sie weiter zu klassifizieren (was im Übrigen zugleich eine effiziente Verstehensstrategie darstellt, s. u.).

Zu den prominentesten Taxonomien von Lernstrategien gehört die Unterscheidung zwischen kognitiven Strategien, metakognitiven Strategien und Stützstrategien des externen Ressourcenmanagements (Dansereau, 1985; Weinstein & Mayer, 1986). Als externes Ressourcenmanagement bezeichnet man alle Bemühungen zur Optimierung der Lernumwelt, z. B. durch eine angemessene Gestaltung des Arbeits- und Lernplatzes, durch die Nutzung institutioneller Gegebenheiten wie z. B. Sprachlabore, Büchereien oder Computerräume sowie durch die Bildung von Arbeits- bzw. Lerngruppen. Auf diese, das Lernarrangement betreffenden Stützstrategien (man nennt sie auch sekundäre »Studying Strategies« im Unterschied zu den primären »Learning Strategies« der Informationsverarbeitung) gehen wir im Folgenden nicht weiter ein, da wir in diesem Kapitel die internen Bedingungen erfolgreichen Lernens fokussieren. Um hierzu ein möglichst differenziertes Bild zu zeichnen, erläutern wir zunächst, was unter kognitiven Strategien und was unter metakognitiven Strategien zu verstehen ist. Die effektive Nutzung kognitiver und metakognitiver Strategien setzt weitere metakognitive Kompetenzen voraus, die wir in einem dritten Schritt vorstellen. Vor diesem Hintergrund gehen wir anschließend der Frage nach, wie Strategien erworben werden und ob es dispositionelle strategische Präferenzen beim Lernen (Lerntypen bzw. Lernstile) gibt.

Kognitive Strategien

Kognitive Strategien werden üblicherweise gemäß ihrer besonderen Funktionen im Lernprozess unterteilt. Die Bezeichnungen fallen dabei eher phänomenologisch aus, indem zwischen Memorier- oder Wiederholungs- sowie Organisations- und Elaborationsstrategien unterschieden wird (z. B. Friedrich & Mandl, 1992). In Anlehnung an Mayer (2003a) bevorzugen wir eine funktionale Beschreibung der unterschiedlichen Kategorien kognitiver Strategien und schlagen vor, von mnemonischen Strategien, strukturierenden Strategien und von generativen Strategien zu sprechen.

Mnemonische Strategien oder Mnemotechniken sind Techniken, die dabei helfen, neue Informationen im Arbeitsgedächtnis zu halten, um eine Verknüpfung mit dem bereits vorhandenen (aber nicht spontan aktivierten) Vorwissen zu unterstützen. Ein typisches Beispiel für eine einfache mnemonische Strategie ist das pure Wiederholen von Informationen, was sich insbesondere beim Auswendiglernen von Fakten als hilfreich erweist. Durch das stetige Wiederholen erfolgt eine leichtere Informationsübertragung in den Langzeitspeicher. Die neuen Informationen werden so zum Bestandteil des (Vor-)Wissens, auf das wir später zurückgreifen können, ohne dafür Arbeitsgedächtniskapazitäten erneut im nennenswerten Umfang zu benötigen. Das Erlernen des kleinen Einmaleins ist hierfür ein gutes Beispiel.

Ihr besonderes Anwendungsgebiet finden die Mnemotechniken dort, wo es um das Einprägen isolierter Fakten geht. In der angewandten Gedächtnispsychologie gibt es eine lange Tradition der Erforschung effektiver Behaltensstrategien bzw. Mnemotechniken für das Einprägen sinnarmer Informationen. Besonders effektive Behaltensstrategien nutzen eine Kombination der Funktionsmechanismen der unterschiedlichen Hilfssysteme des Arbeitsgedächtnisses, indem sie klanglich-sprachliche und bildliche Kodierungsformen miteinander verknüpfen. Ein prominentes Beispiel einer insbesondere für das Erlernen fremdsprachiger Vokabeln langfristig auch effektiven Behaltensstrategie ist die Schlüsselwortmethode, die von Atkinson und Raugh (1975; Raugh & Atkinson, 1975) entwickelt wurde. Wichtig zu wissen: Mit Hilfe der Schlüsselwortmethode sollte man sich nur die besonders »hartnäckigen« Vokabeln einprägen.

Beispiel: Die Schlüsselwortmethode

Bei der Schlüsselwortmethode geht es darum, das Erlernen der Verknüpfung zwischen einer Fremdsprachenvokabel und ihrer muttersprachlichen Bedeutung zu erleichtern. Sie besteht aus zwei »Brücken«, einer akustischen und einer bildlichen.

Angenommen, es soll die englische Vokabel »Bean« (Bohne) gelernt werden. Der erste Schritt bei der Schlüsselwortmethode besteht nun darin, ein sogenanntes Schlüsselwort zu finden, d. h. ein Wort der Muttersprache, das eine hohe Klangähnlichkeit mit der englischen Vokabel aufweist. Für »Bean« ließe sich z. B. das klangähnliche deutsche Wort »Biene« hierfür auswählen. Ist ein solches Schlüsselwort als akustische Brücke zwischen englischer Vokabel und deutscher Bedeutung gefunden, dann wird im zweiten Schritt eine bildhafte Vorstellung zwischen Schlüsselwort und der Wortbedeutung (der Sematik) des Fremdwortes hergestellt. In unserem Falle kann man sich das Bild einer Biene ausmalen, die vergnüglich auf einer Bohne sitzt. Das ist die bildliche Brücke.

In der Prüfsituation »Was heißt ›Bean‹?« wird über die Klangassoziation zur Biene das Vorstellungsbild einer Biene und damit die bildliche Brücke aktualisiert und genau das, was an dem Bild »merkwürdig« ist – also, dass die Biene auf einer Bohne sitzt – ist die gesuchte Übersetzung. Die Behaltenserleichterung ergibt sich daraus, dass die imaginale, die bildhafte Repräsentation der auf einer Bohne sitzenden Biene, zur verbalen hinzukommt.

Die strukturierenden Strategien (Mayer, 2003a) zielen auf die internen Verknüpfungen und Strukturen des Lernmaterials. Dabei geht es darum, aus der Vielzahl von Informationen die relevanten herauszusuchen und in einer verstehens- und behaltensförderlichen Weise aufeinander zu beziehen. Strukturierungsstrategien dienen der Reduktion der zu lernenden Inhalte auf das Wesentliche und führen dadurch zu einer besseren Organisation der Lerninhalte. Durch derartige Strategien werden die oft unverbundenen oder nur schwach strukturierten Informationsfluten bei komplexen Lernanforderungen zu größeren Sinneinheiten zusammengefasst und gruppiert, was ihre Bearbeitung angesichts der nur begrenzt verfügbaren Arbeitsgedächtniskapazität erheblich erleichtert.

Eine in der Grundlagenforschung häufig untersuchte Strukturierungsstrategie ist das Kategorisieren von Informationen nach semantischen Merkmalen (Hasselhorn, 1996). Aus angewandter Perspektive sind die besonders beim Textlernen erfolgreichen Strategien der Konstruktion mentaler Modelle bzw. netzartig geordneter Wissensstrukturen (Mapping) oder des Anfertigens zusammenfassender Exzerpte (Outlining) zu erwähnen. Bei diesen Strategien geht es darum, die Informationen eines gelesenen Textes (oder eines gehörten Vortrages) in Form von Flussdiagrammen oder anderer Skizzen in ihren hierarchischen, zeitlichen und/oder funktionalen Beziehungen darzustellen.

Studie: Wirksamkeit von Strukturierungsstrategien

Chmielewski und Dansereau (1998) stellten die Aufgabe, einen Text über das menschliche Nervensystem zu lesen und sich die Inhalte zu merken. Es war nicht gestattet, während des Lesens irgendwelche Notizen anzufertigen. Erst nach fünf Tagen sollte man aufschreiben, was man behalten hatte. Wenn vor der Aufgabenstellung ausführlich über mentale Modellierungstechniken und deren Anwendung informiert worden war, konnten mehr als doppelt so viele Informationen erinnert werden.

Wittrock (1974) hat Lernen als eine »generative Aktivität« bezeichnet, weil der Lernende aktiv Beziehungen zwischen Ideen bzw. Informationen herstellen muss. Solche Aktivitäten bezeichnen wir in Anlehnung an einen Vorschlag Mayers (2003a) als generative Strategien. Sie haben zum Ziel, ein tieferes Verständnis zu erzeugen. Im Gegensatz zu den Strukturierungsstrategien geht es dabei nicht um eine Reduktion der Informationsvielfalt, sondern um eine Elaboration relevanter Informationen und um Maßnahmen der Verknüpfung mit dem bereits verfügbaren Vorwissen.

Generative Strategien gründen auf der Sicht vom Lernen als Konstruktion von Wissen ( Kap. 1.4). Eine generative Strategie wäre z. B. die Analogienbildung. Analogien können hilfreich sein, um bestimmte Merkmale des neu zu Erlernenden besser zu verdeutlichen (z. B. die zuvor beschriebene Analogie zwischen dem Röhrensystem der Wasserleitung und dem Blutkreislauf). Eine weitere wirksame Strategie dieser Art ist die Selbstbefragung. Generiert der Lernende Fragen an den Text und versucht diese unter Rückgriff auf den Text und auf sein verfügbares Vorwissen zu beantworten, so führt dies zu besseren Verstehens- und Behaltensleistungen (z. B. Singer, 1978). Ob es sich allerdings bei der Selbstbefragung noch um eine kognitive oder schon um eine metakognitive Strategie handelt, ist zumindest fraglich.

Generative Strategien wurden in vielen Lernkontexten entwickelt und evaluiert (z. B. Fiorella & Mayer, 2016). Sie gelten als besonders wirksam für den Aufbau und die Erweiterung von Wissen. Brod (2021) hat für sechs der besonders häufig untersuchten generativen Lernstrategien untersucht, ob sie auf allen Altersstufen des Bildungssystems gleichermaßen nützlich sind. Die genauer betrachteten Strategien waren das Kartieren von Konzepten (concept mapping), das Generieren von Erklärungen (explaining), das Generieren von Vorhersagen (predicting), das Stellen von Fragen (questioning), das Generieren von Antworten (testing) sowie das Generieren von Zeichnungen (drawing). Während sich alle sechs Strategien als effektiv bei erwachsenen Lernenden mit hohem Bildungsniveau erwiesen, waren im Grundschulalter nur für das Generieren von Vorhersagen und von Antworten positive Lerneffekte festzustellen. Erst ab dem Ende der Grundschulzeit war auch das Kartieren von Konzepten nachweislich wirksam.

Metakognitive Strategien

Je höher die Ansprüche und Anforderungen des Lernens ausfallen und je anspruchsvoller die damit verbundenen Lernziele sind, desto schneller stößt die Nutzung der beschriebenen kognitiven Strategien an ihre Grenzen. Der flexible, kritische und reflektierte Umgang mit kognitiven Strategien gewinnt mit zunehmender Komplexität der Lernanforderung an Bedeutung. Als Schlüssel eines kritisch-reflektierten Lernens gelten übergeordnete Strategien der Planung, Überwachung, Bewertung und der darauf basierenden Regulation des eigenen Lernprozesses. Diese werden als metakognitive Strategien bezeichnet, da sie auf die Steuerung und Kontrolle der kognitiven Strategien ausgerichtet sind (Brown, 1978; Borkowski & Turner, 1990; Kap. 6.4). Kritisch-reflexivem Lernen liegt ein Wechselspiel metakognitiver Prozesse zugrunde, das sich je nach Phase des Lernprozesses, in dem sich die lernende Person gerade befindet, unterschiedlich ausgestaltet.

Die Planung steht am Beginn einer Aufgabe, ist also essentiell für die frühen Phasen eines Lernprozesses. Dazu gehört zum einen die Feststellung, welches Ziel überhaupt angestrebt wird, und zum anderen, wie dieses Ziel erreicht werden kann. Karl Christof Klauer (2000) hat eine hilfreiche Unterscheidung für die Zielfestlegung vorgeschlagen, indem er zwischen den eigentlichen Planungszielen (primäre Ziele) und den sogenannten Effizienzzielen des Lernens (sekundäre Ziele) differenziert. Effizient ist, wer mit den vorhandenen Ressourcen so schonend wie möglich umgeht, indem er Pläne verfolgt, die möglichst viele primäre Ziele auf einmal fördern. So könnte ein primäres Ziel z. B. darin bestehen, einen Text über den Niedergang der Weimarer Republik für eine angekündigte Klausur im Fach Geschichte durchzuarbeiten, während ein assoziiertes sekundäres Ziel sein mag, dafür nicht mehr als drei Stunden Arbeitszeit investieren zu müssen und (dennoch) eine gute Benotung zu erhalten. Günstig ist es, seine Ziele möglichst konkret zu fassen, also Kriterien für die Zielerreichung bzw. für deren relativen Ausprägungsgrad festzulegen. So macht es einen Unterschied, ob ein Leseziel schon als erreicht gilt, wenn alle Seiten gelesen wurden oder erst dann, wenn man die Inhalte eines Textes mit eigenen Worten wiedergeben kann.

Ebenso gehört zur Planung eine Vorstellung darüber, wie das gesetzte Ziel erreicht werden kann. Dazu bedarf es einer Auswahl von Strategien und der Festlegung einer bestimmten Reihenfolge des strategischen Vorgehens (»Erst werde ich den Text überfliegen, dann werde ich ihn abschnittsweise lesen und mir Notizen machen, anschließend …«). Genauso müssen die eigenen Ressourcen eingeschätzt und geplant werden. Eine lernende Person kann sich z. B. überlegen, wie viel Zeit ihr zur Verfügung steht oder wie lange ihre Konzentration erfahrungsgemäß reicht. Beim Planen geht es also darum, sowohl das Ziel als auch die Aufgabenanforderungen zu antizipieren und dementsprechend einen Handlungsplan zu entwerfen.

Überwachung bezieht sich nicht nur auf die Feststellung von Ist-Soll-Diskrepanzen, sondern auch auf die Korrektur einer Aufgabenbearbeitung bzw. auf das kritische Begleiten des eigenen Bearbeitungsfortschritts. Hacker (1998) sieht eine wesentliche Funktion der Überwachung darin, Informationen über den bereits erreichten Lernstand bzw. das erreichte Verständnisniveau zu sammeln. Dazu gehört auch, die zu bearbeitende Aufgabe in ihrer Zielvorgabe genau zu identifizieren, die Weiterentwicklung bei der Aufgabenlösung zu beobachten und vorherzusagen, welches Ergebnis wohl erzielt werden wird, wenn der Arbeitsprozess so wie bisher fortschreitet. Durch die Überwachung angeregt, werden Prozesse der Regulation ausgelöst, die das Verstehen und Behalten steuern. Im Ergebnis tragen diese Regulationsprozesse dazu bei, die Ressourcen für eine Aufgabenbearbeitung klarer zu definieren, eine konkrete Abfolge von Schritten für die Bearbeitung festzulegen und die Intensität und Geschwindigkeit des strategischen Vorgehens genauer zu bestimmen (Hacker, 1998). Es leuchtet ein, dass die Handlungsüberwachung und die Handlungssteuerung sehr eng zusammenhängen und auch voneinander abhängig sind. Nur wem beim Lesen überhaupt auffällt, dass die eigenen Gedanken ständig vom Text abschweifen, kann sich bewusst vornehmen, konzentrierter zu arbeiten, oder aber dazu entschließen, eine Aufgabenbearbeitung abzubrechen bzw. auf später zu verschieben.

Die Bewertung erfolgt nach Beendigung einer Lernaufgabe. In enger Bezugnahme auf den vorangegangenen Planungsprozess wird nun beurteilt, ob die Ergebnisse mit den gesetzten Zielen übereinstimmen. Gleichzeitig ist auch von Relevanz, ob der Lernprozess so wie vorgestellt abgelaufen ist. Waren die vorher ausgewählten Strategien wirklich hilfreich gewesen oder zeigte es sich schon während der Aufgabenbearbeitung, dass einige Strategien nicht zum erwünschten Effekt führten? Konnte der selbst gesetzte Zeitplan eingehalten werden, oder war die eingeplante Zeit gar zu großzügig bemessen? Schraw und Moshman (1995) haben darauf hingewiesen, dass die Reflexion solcher Fragen auch Auswirkungen auf die Art der Bearbeitung zukünftiger Aufgaben hat. So trägt auch das Bewerten zu einer ständigen Verbesserung und Verfeinerung des Lernprozesses und zur strategischen Expertise bei.

Klassifikation metakognitiver Kompetenzen

Metakognitive Strategien gehören zu den Metakognitionen. Diese umfassen Phänomene, Aktivitäten und Erfahrungen, die mit dem Wissen und der Kontrolle über eigene kognitive Funktionen (z. B. Wahrnehmen, Lernen, Verstehen, Denken) zu tun haben. Von den übrigen mentalen Phänomenen, Aktivitäten und Erfahrungen, den sogenannten Kognitionen, heben sich Metakognitionen dadurch ab, dass die kognitiven Zustände oder Funktionen selbst zu den Objekten der Reflexion werden. Metakognitionen übernehmen sozusagen die Kommandofunktionen der Kontrolle, Steuerung und Regulation während des Lernens. Somit weisen sie eine funktionale Überlappung zur zentralen Exekutive des Arbeitsgedächtnisses auf ( Kap. 2.1).

Schon die frühen Definitionen des Begriffs (z. B. Flavell, 1976) enthalten die bis heute verbreitete Zwei-Komponenten-Sichtweise der Metakognition, der zufolge zwischen dem Wissen über eigene kognitive Funktionen (den deklarativen Metakognitionen) und andererseits der Kontrolle der eigenen kognitiven Aktivitäten (den prozeduralen Metakognitionen), unterschieden wird. So sinnvoll die Unterscheidung zwischen metakognitivem Wissen und metakognitiver Kontrolle auch ist, so unzureichend ist sie für die Beschreibung der Vielfalt der Metakognitionsforschung. Hierfür bedarf es einer detaillierteren Unterscheidung zwischen nicht weniger als fünf verschiedenen Subkategorien der Metakognition, wie sie bspw. Hasselhorn in seiner Klassifikation metakognitiver Komponenten (1992) vorgenommen hat:

1. Systemisches Wissen

a) Wissen über das eigene kognitive System und seine Funktionsgesetze

b) Wissen über Lernanforderungen

c) Wissen über Strategien

2. Epistemisches Wissen

a) Wissen über eigene aktuelle Gedächtniszustände bzw. Lernbereitschaften

b) Wissen über die Inhalte und Grenzen eigenen Wissens

c) Wissen über die Verwendungsmöglichkeiten eigenen Wissens

3. Exekutive Prozesse (Kontrolle)

a) Planung eigener Lernprozesse

b) Überwachung eigener Lernprozesse

c) Steuerung eigener Lernprozesse

4. Sensitivität für die Möglichkeiten kognitiver Aktivitäten

a) Erfahrungswissen

b) Intuition

5. Metakognitive Erfahrungen bezüglich der eigenen kognitiven Aktivität

a) bewusste kognitive Empfindungen

b) bewusste affektive Zustände

Die ersten beiden Subkategorien weisen auf zwei voneinander abzugrenzende Facetten der wissensbezogenen Metakognition hin. In Anlehnung an einen Vorschlag von Cavanaugh (1989) kann nämlich zwischen systemischem Wissen und epistemischem Wissen unterschieden werden. Die systemische Wissensdomäne umfasst das Wissen über die Gesetzmäßigkeiten, Einflussfaktoren sowie Stärken und Schwächen eigener kognitiver Funktionen. Wenn ich weiß, unter welchen Bedingungen ich welche Inhalte besonders gut lernen kann, dann spricht dies für die Qualität des systemischen Wissens.

Davon unabhängig ist das Wissen über den eigenen Wissensbestand und über seine Lücken, über den Erwerb des eigenen Wissens und über seine Verwendungsmöglichkeiten sowie das Wissen über die aktuelle kognitive Verfassung und Lernbereitschaft. Dieses Wissen darüber, was ich (über mich und meine Wissensbestände) weiß, ist die epistemische Wissensdomäne der Metakognition.

Eine dritte Subkategorie bilden die exekutiven Metakognitionen, die identisch sind mit der Kontrollkomponente der traditionellen Zwei-Komponenten-Sichtweise Flavells. In diese Subkategorie gehören die bereits beschriebenen metakognitiven Strategien der Planung, Überwachung, Bewertung und Steuerung eigener Lernprozesse.

Bereits Flavell war von der Bedeutung zweier weiterer Facetten der Metakognition überzeugt, deren Erforschung sich allerdings als vergleichsweise schwierig erwiesen hat. Dabei handelt es sich zum einen um die Sensitivität, zum anderen um die metakognitive Erfahrung. Unter Sensitivität versteht man das Gespür für die derzeit verfügbaren Möglichkeiten eigener kognitiver Aktivitäten. Das ist für eine effiziente Nutzung exekutiver Überwachungsprozesse unerlässlich. Vermutlich kann dieses Gespür sowohl die Folge eines hinreichenden Erfahrungswissens sein als auch der Ausdruck einer »intuitiven« Sensitivität.

Während diese Sensitivität keineswegs bewusst sein muss, versteht man unter den metakognitiven Erfahrungen bewusste kognitive Empfindungen (z. B. »verwirrt sein« über eine scheinbar widersprüchliche Information) oder affektive Zustände bezüglich der eigenen kognitiven Aktivität (z. B. »bedrückt sein« darüber, dass man eine neue Information nicht versteht).

Im Verlauf eines Lernprozesses kommt es zu einer komplizierten Vernetzung der verschiedenen Subkategorien der Metakognition. Aufgrund dieser Vernetzung ist es oft kaum möglich, die theoretisch unterscheidbaren Aspekte der Metakognition empirisch auseinanderzuhalten. Dennoch erscheint uns die vorgelegte differenzierte Klassifikation sinnvoll und notwendig. Denn erstens kann man nur so den Versuch unternehmen, die Metakognitionen von anderen Konzepten abgrenzen. Und zweitens macht erst eine solche Differenzierung die Beschreibung und Erklärung der mannigfaltigen Einflussnahme von Metakognitionen auf das Lernverhalten möglich.

Noch Anfang der 1980er Jahre war man skeptisch, ob es überhaupt einen Zusammenhang zwischen Metakognitionen und Lern- und Behaltensleistungen gibt. Dies änderte sich erst, als Schneider (1985) eine erste Metaanalyse vorlegte. Aus 27 Publikationen mit statistischen Zusammenhangsanalysen zwischen Metakognition und Leistungen destillierte er einen mittleren Zusammenhang von r =.41 – ein Ergebnis, das die Zweifel an der Bedeutsamkeit der Metakognitionen für den Lernerfolg auszuräumen vermochte.

Doch wie nehmen Metakognitionen Einfluss auf das Lerngeschehen? Man geht davon aus, dass es nicht nur einen einzigen Wirkmechanismus gibt. Komponenten der verschiedenen Subkategorien von Metakognition können dafür verantwortlich sein, dass beim Bearbeiten einer Lernanforderung eine Reflexion über den eigenen Lernprozess, über den erreichten Wissensstand und über die strategischen Lernmöglichkeiten in Gang gesetzt wird. So kann z. B. beim Lesen eines Textes eine metakognitive Erfahrung bewusst werden, weil man Inkonsistenzen zwischen verschiedenen Textabschnitten empfindet. Oder man bemerkt bei dem Versuch, die Inhalte des gelesenen Textes zusammenzufassen, dass man einen Textabschnitt doch noch nicht verstanden hat und beginnt deshalb von neuem mit der Planung und Ausführung von Aktivitäten, um das Verständnisproblem zu überwinden. Bei aller Unterschiedlichkeit der Auslöser und der metakognitiven Komponenten, die an derartigen Lernprozessen beteiligt sind, lassen sich zwei Merkmale von Lernprozessen hervorheben, bei denen Metakognitionen offenbar eine zentrale Rolle spielen: Zum einen ist das die Reflexion über den eigenen Lernprozess und zum anderen sind es die durch diese Reflexion ausgelösten strategischen Aktivitäten.

Die Reflexion kann dabei sowohl vergangenheitsbezogen als auch gegenwartsbezogen sein: vergangenheitsbezogen als Nachdenken über Handlungen, gegenwartsbezogen als Nachdenken während des Handelns. Beide Formen der Reflexion sind gleichermaßen Ursprung wie Folge von Metakognitionen. So ist etwa das Nachdenken über Handlungen gleichzeitig die Folge exekutiver Metakognitionen und der Ursprung metakognitiver Erfahrungen und systemischen Wissens. In ähnlicher Weise zeugt auch die metakognitive Aktivität des Nachdenkens während einer Lernhandlung von metakognitiver Sensitivität und erzeugt gleichzeitig epistemisches Wissen. Die Reflexion ist somit Bindeglied zwischen verschiedenen metakognitiven Kompetenzen einerseits und zwischen Metakognitionen und Lernerfolg bzw. Lernleistung andererseits. Gleichzeitig macht sie den Lernprozess bewusst und sorgt dafür, dass verfügbare Strategien auch tatsächlich genutzt werden. So tragen die metakognitiven Kompetenzen des Lernenden zum effizienten Ablauf von Lernprozessen und damit zum erfolgreichen Lernen bei. Dies wirft die Frage auf, wann und wie solche Strategien als individuelle Voraussetzungen erfolgreichen Lernens eigentlich erworben werden.

Wie werden Strategien erworben?

Der Erwerb von Strategien ist ein mühsames Geschäft. In den wenigsten Fällen kommt es beiläufig und zufällig zum Strategieerwerb, wie es mit vielen Bausteinen unseres Vorwissens geschieht. Auch einfache biologische Reifungsmechanismen bringen keine kognitiven Strategien hervor. Sie sind bestenfalls geeignet, die Genese basaler strategischer Verhaltensmöglichkeiten zu erklären. Komplexe Lernstrategien werden in der Regel erst ab der Sekundarstufe erworben. Baumert und Köller (1996) berichten, dass sich ein Repertoire differenziert einsetzbarer Lernstrategien überhaupt erst im Alter von 15 bis 16 Jahren ausbildet. Diese Einschätzung gilt sicherlich für komplexe und vor allem metakognitive Lernstrategien. Einzelne Behaltensstrategien werden aber schon von Kindern im Grundschulalter spontan gezeigt. Die Frage, wann Strategien erworben werden, lässt sich nicht leicht beantworten, weil dies in hohem Maße von der Art und Komplexität der Strategien sowie von den instruktionalen Rahmenbedingungen einer Lernsituation abhängig ist.

Dennoch weiß man einiges darüber, wie Strategien überhaupt erworben werden. Besonders gut erforscht ist die Entwicklung basaler Behaltensstrategien im Grundschulalter, z. B. des Wiederholens und Kategorisierens von Informationen. Im ersten Stadium des Strategieerwerbs bringen die Kinder eine Strategie weder spontan hervor, noch sind sie in der Lage, eine durch ein kompetentes Modell demonstrierte Strategie selbst zu übernehmen. Es scheint ihnen an den notwendigen kognitiven Voraussetzungen bzw. an den zur Strategieanwendung notwendigen vermittelnden Vorbedingungen (den sogenannten Mediatoren) zu mangeln. Denn selbst wenn ein kompetentes Modell die in Frage stehende Strategie demonstriert und wenn die Kinder aufgefordert werden, die so demonstrierte Strategie selbst zu nutzen, sind sie dazu nicht in der Lage. Dieses Stadium wird in der Entwicklungspsychologie mit dem Begriff des Mediationsdefizits umschrieben – es ist in der Regel nur bei sehr jungen Kindern anzutreffen.

Anders sieht es bei Kindern aus, die zwar spontan eine bestimmte Strategie nicht einsetzen oder nutzen, aber nach entsprechenden hilfreichen Hinweisen dazu in der Lage sind und dann auch davon profitieren. Sie befinden sich im zweiten Stadium des Strategieerwerbs, dem Stadium des sogenannten Produktionsdefizits. Hier verfügen die Kinder zwar im Prinzip über die zur Umsetzung der Strategie notwendigen Prozeduren bzw. Mediatoren, sie übernehmen eine Strategie aber nicht in ihr spontanes Verhaltensrepertoire. Dass ihnen die Nachahmung der Strategien noch schwerfällt, lässt sich daran beobachten, dass sie eine Strategie wieder aufgeben, sobald sie nicht mehr explizit dazu aufgefordert werden, sie zu nutzen. Vermutlich liegt das Produktionsdefizit darin begründet, dass das Wissen über die Nützlichkeit einer Strategie (als Teil des deklarativen systemischen Metagedächtnisses) noch nicht hinreichend ausgebildet ist (Hasselhorn, 1996). Mit anderen Worten: Die Kinder sind noch nicht hinreichend davon überzeugt, dass sich ein (zunächst aufwendiger) Strategieeinsatz später einmal auszahlen wird.

Miller (1990) hat darauf hingewiesen, dass mit dem Übergang vom Produktionsdefizit zum effektiven Strategiegebrauch in der Regel noch ein weiteres Stadium zu beobachten ist, das mit den Begriffen Nutzungsdefizit (Miller, 1994) bzw. Nutzungsineffizienz (Hasselhorn, 1996) umschrieben wird. In diesem Stadium bringen die Kinder zwar die betreffende Strategie spontan hervor, jedoch wirkt sich die Strategienutzung noch nicht in der zu erwartenden Weise günstig auf die entsprechende Lernleistung aus. Miller und Seier (1994) vermuten, dass diese (vorübergehende) Ineffizienz der Strategienutzung hauptsächlich auf zwei Mechanismen zurückzuführen ist: auf die unzureichende Automatisierung der Strategie und/oder auf die mangelnde Sensitivität dafür, wann und wie die Strategie wirkungsvoll einsetzbar ist. Eine unzureichende Automatisierung der Strategienutzung hat auch zur Konsequenz, dass zu viel Kapazität des Arbeitsgedächtnisses (s. o.) für die Ausführung der strategischen Prozeduren benötigt wird. Die mangelnde Sensitivität für den wirkungsvollen Einsatz der Strategie zeigt einmal mehr die Bedeutung metakognitiver Kompetenzen für erfolgreiches strategisches Lernen.

Auch wenn in der entwicklungspsychologischen Grundlagenforschung mittlerweile mit guten Argumenten bezweifelt wird, dass das Stadium der Nutzungsineffizienz beim Strategieerwerb notwendigerweise auftreten muss (Sodian & Schneider, 1999), so dürfte dieses Stadium beim Erwerb komplexer Lernstrategien, wie sie in Schule und Unterricht vermittelt werden sollen, eher die Regel sein. Will man solche Strategien im Unterricht vermitteln, muss also damit gerechnet werden, dass beim Erlernen einer neuen Strategie erhebliche motivationale Probleme auftreten können. Da nämlich die ersten Anwendungen der neuen Strategie oftmals keineswegs zu den erhofften Leistungssteigerungen führen, ist zunächst eine Durststrecke, ein »Motivationstal« zu überwinden, weil sich der erhoffte Nutzen nicht gleich realisieren lässt ( Abb. 2.8). Oft ist es so, dass der anfängliche Einsatz einer neuen Strategie derart viel Arbeitsgedächtniskapazität erfordert, dass nicht nur kein neuer Nutzen entsteht, sondern die Leistungsresultate gegenüber dem Lernen mit Hilfe der alten Strategie sogar ungünstiger ausfallen. Erst wenn die neue (mächtigere) Strategie hinreichend automatisiert ist, erlebt der Lernende den erwünschten Leistungsvorteil.

Abb. 2.8: Motivationstal der Nutzungsineffizienz beim Erwerb einer Strategie nach Miller und Seier (1994)

Lerntypen und Lernstile: Individuelle Präferenzen in der Art strategischen Lernens?

Seit langem weit verbreitet ist die im Lichte vorliegender empirischer Befunde weitgehend kritisch zu hinterfragende Annahme, dass sich Lernende systematisch darin unterscheiden, welche Lernstrategien sie besonders effektiv und erfolgreich einsetzen können. Der französische Nervenarzt Charcot legte in den 1880er Jahren eine erste Taxonomie verschiedener Vorstellungs- bzw. Gedächtnistypen vor, indem er zwischen einem visuellen, einem akustischen, einem motorischen und einem indifferenten Typus unterschied. Je nach Typus – so glaubte er – würden eher visuelle, eher akustische oder eher motorisch-enaktive Inhalte bzw. Materialien besser gelernt werden. Anfang des 20. Jahrhunderts wurde der Gedanke der individuellen Lerntypen in pädagogischen Kreisen lebhaft diskutiert.

Das seinerzeit viel gelesene Lehrbuch von Offner (1924) fasst die wesentlichen Ergebnisse dieser Diskussionen zusammen. Danach unterschied man zwischen formalen und materialen Lerntypen. Zu den materialen Lerntypen gehören z. B. die in der Taxonomie von Charcot beschriebenen, da hier die individuellen Unterschiede am bevorzugten Inhalt bzw. am Material des Lernstoffs festgemacht werden. Die besonderen Lern- und Gedächtnisleistungen mancher Maler, Musiker oder Sportler und das – zumindest im Erwachsenenalter höchst selten auftretende – Phänomen eines überaus stark und lange anhaltenden Nachbildes sensorisch wahrnehmbarer Ereignisse (Eidetik) waren beliebte Belege für die vermeintliche Existenz der materialen Lerntypen. Doch schon Offner (1924) musste feststellen, dass »ein ganz einseitiger Typus […] eine Ausnahme [ist] […]. Vorherrschend sind gemischte Disponibilitätstypen« (S. 174).

Unter dem formalen Lerntyp verstand man die Präferenz für eine bestimmte Art des Lernens, also den von einer Person bevorzugten Lernstil. Offner (1924) unterscheidet zwischen »mechanischen«, »logischen« und »mnemotechnischen« Lernstilen. Einige Jahre zuvor hatte Meumann (1911, S. 231) bereits zwischen »analytischen« und »synthetischen Lernern« unterschieden. Aber auch die Differenzierungen nach formalen Lerntypen erwiesen sich als problematisch und ließen sich empirisch nicht stützen. Das Aufkommen faktorenanalytischer Untersuchungsmethoden führte schon bald dazu, individuelle Differenzen im Lernverhalten bzw. in den Lernleistungen als Folge unterschiedlicher Ausprägungen einer Vielzahl von Fähigkeiten (z. B. mechanisches Denken, logisches Denken) zu beschreiben. Erst zu Beginn der zweiten Hälfte des 20. Jahrhunderts griff man unter dem Stichwort kognitive Stile ein den formalen Lerntypen ähnelndes Konzept wieder auf.

Im Unterschied zu den eher unipolaren und eindimensionalen Fähigkeitskonzepten (z. B. Intelligenz) versteht man unter kognitiven Stilen bipolar beschreibbare intraindividuell stabile Präferenzen der Informationsverarbeitung. Nach Messick (1994) handelt es sich dabei um persönlichkeitsabhängige Vorlieben des Wahrnehmens, Erinnerns, Denkens und Problemlösens, die relativ unabhängig sind von der allgemeinen Intelligenz. Die bekanntesten empirisch untersuchten kognitiven Stile sind die »Impulsivität vs. Reflexivität« und die »Feldabhängigkeit vs. Feldunabhängigkeit«. Die Erwartung, dass die bipolare Differenzierung dieser kognitiven Stile vor allem mit qualitativen, nicht jedoch mit quantitativen Leistungsunterschieden beim Lernen einhergehe und dass diese Unterschiede intelligenzunabhängig seien, hat sich jedoch empirisch nicht bestätigen lassen (McKenna, 1990; Tiedemann, 1983). Am Beispiel der Feldabhängigkeit/Feldunabhängigkeit lässt sich gut zeigen, dass die sogenannten kognitive Stile eher intelligenzverwandte Fähigkeiten darstellen als individuelle und intelligenzunabhängige Strategiepräferenzen beim Lernen.

Fokus: Feldabhängigkeit vs. Feldunabhängigkeit

Um 1940 herum beobachtete der Psychologe Herman Witkin, dass einige Flugzeugpiloten, wenn sie in eine Wolkenbank hineinflogen, häufig mit ihrem Flieger in gekippter Lage aus der Wolkenbank wieder herauskamen, ohne zwischenzeitlich die Änderung der Lage des Flugzeugs realisiert zu haben. Bei der Untersuchung dieses und anderer Phänomene der Wahrnehmung einzelner Faktoren in einem visuellen Gesamtfeld, stieß Witkin auf systematische interindividuelle Unterschiede, die er als Feldabhängigkeit vs. Feldunabhängigkeit beschrieb (Witkin, Moore, Goodenough & Cox, 1977).

Feldabhängige Personen tendieren dazu, (visuelle) Muster ganzheitlich wahrzunehmen. Sie haben Schwierigkeiten, wichtige Details aus einer Situation herauszulösen und zu fokussieren und es fällt ihnen schwerer, beim Lernen den Einsatz von Lernstrategien selbst zu überwachen. Diese Personen arbeiten gut in Gruppen, haben ein gutes Gedächtnis für soziale Informationen und interessieren sich häufiger für Literatur und Geschichte. Im Gegensatz dazu überwachen feldunabhängige Personen in höherem Maße ihre eigenen Informationsverarbeitungsprozesse. Sie können die unterschiedlichen Teile eines Gesamtmusters leichter wahrnehmen und separieren und sie können ein Muster komponentenweise analysieren. Ihre Interessen liegen eher in den Bereichen Mathematik und Naturwissenschaften.

Bereits Davis und Frank (1979) wiesen darauf hin, dass sich Feldabhängige und Feldunabhängige nicht nur in der Art, sondern auch in der Quantität ihrer Lernleistungen unterscheiden. Die Annahme, dass Feldunabhängige Informationen flexibler verarbeiten und deshalb auch weniger kontextgebunden mental verfügbar haben, prüfte Frank (1983) im Rahmen eines Experiments zum Paarassoziationslernen. Die Versuchsteilnehmer mussten Wortpaare auswendig lernen, die aus einem mit Großbuchstaben geschriebenen Zielwort und einem assoziativ damit verknüpften Hinweiswort bestanden (z. B. Pilz – SCHIMMEL). Als Zielwörter wurden Homographen, also Wörter mit zwei unterschiedlichen Bedeutungen gewählt. Die spätere Verfügbarkeit des Gelernten wurde entweder unter Vorgabe der in der Lernphase dargebotenen Hinweiswörter (z. B. Pilz) oder unter Vorgabe von Wörtern, die mit der anderen Bedeutung des Homographen assoziativ verknüpft waren (z. B. Pferd) oder aber ganz ohne Vorgabe eines Hinweiswortes erfasst. Während sich die Behaltensleistung von Feldunabhängigen und Feldabhängigen bei Vorgabe des Original-Hinweiswortes nicht voneinander unterschieden, waren die Feldunabhängigen in den beiden anderen Experimentalbedingungen den Feldabhängigen überlegen. Die Überlegenheit der Feldunabhängigen war besonders deutlich bei der schwierigsten Bedingung, der ohne Hinweiswort.

Die größere Kontextunabhängigkeit des Informationserwerbs Feldunabhängiger legt die Vermutung nahe, dass sie Lernstrategien flexibler nutzen als Feldabhängige. Nach Cochran und Davis (1987) basiert die Überlegenheit feldunabhängiger Personen aber auch auf einer vergleichsweise größeren Arbeitsgedächtniskapazität, die sich z. B. in einer größeren Gedächtnisspanne für Sätze niederschlägt. Entsprechend konnten Morris, Farran und Dumontheil (2019) bei einer Stichprobe von Kindern im Grundschulalter zeigen, dass der Zusammenhang ziwschen Feldunabhängigkeit und schulischen Leistungen in Mathematik und Naturwissenschaften zu einem großen Teil (wenn auch nicht vollständig) durch Intelligenz und phonologisches Arbeitsgedächtnis erklärbar ist.

Ein im Vergleich zum Konzept der kognitiven Stile weniger genereller Erklärungsanspruch ist mit dem Begriff der Lernstile verbunden. Im Gegensatz zu dem bereits dargelegten Konzept der Lernstrategien umfassen Lernstile nämlich die Präferenzen für unterschiedliche Lernsituationen (z. B. Vortrag, Diskussion, Projekt), für Merkmale der Lernumgebung (z. B. Temperatur, Geräuschpegel) sowie für das Ausmaß an sozialer Unterstützung (z. B. Tutorien, Arbeitsgruppen). Schmeck (1988) unterscheidet z. B. drei Muster von Informationsverarbeitungsaktivitäten, die er als Lernstile oder -präferenzen bezeichnet: eine tiefe, eine elaborative und eine oberflächliche Verarbeitungspräferenz. Personen mit einer »tiefen« Verarbeitungspräferenz gehen beim Erwerb neuen Wissens kritisch prüfend vor und bevorzugen konzeptuell-organisierende Strategien, »elaborative« Informationsverarbeiter sind bemüht, beim Enkodieren eine Verknüpfung der neuen Lerninhalte mit persönlichen Erfahrungen herzustellen, und »oberflächlich« Lernende bedienen sich überwiegend einfacher Memorierstrategien.

In ähnlicher Weise haben andere Arbeitsgruppen in den 1980er Jahren vom Oberflächen- und Tiefenlernen gesprochen, von extrinsisch motiviert Lernenden mit einer »Reproducing Orientation« und von einer intrinsisch motivierten »Meaning Orientation« (Dinsmore, Peterson & Dumas, 2017). Lernende mit einer Präferenz zur tiefen Verarbeitung haben Interesse am Lernen um des Lerngegenstandes willen und machen sich daher wenig Gedanken darum, wie ihre Lernleistungen bewertet werden. Bevorzugt oberflächlich verarbeitende Personen lassen sich in ihrem Lernverhalten eher durch die in Aussicht stehenden Belohnungen, wie gute Noten, beeinflussen und es ist ihnen wichtiger als anderen, dass sie positiv bewertet werden.

Es wurden auch etliche Fragebögen entwickelt, mit deren Hilfe Lernstile und Lernpräferenzen diagnostiziert werden sollten. Sie sind jedoch aus pädagogisch-psychologischer Sicht nur von begrenztem Nutzen. Einerseits findet man nämlich enge Zusammenhänge zwischen dem »tiefen Verarbeiten« und der allgemeinen und verbalen Intelligenz sowie zwischen dem »elaborierten Verarbeiten« und dem Vorstellungsvermögen bzw. der räumlich-visuellen Intelligenz. Andererseits ist die Zuverlässigkeit (Reliabilität) und Gültigkeit (Validität) der Instrumente für eine individuelle Lernstildiagnostik in der Regel nicht ausreichend (Stahl, 2002). Unklar bleibt auch, was aus einer Lernstildiagnostik eigentlich folgen würde:

Menschen sind verschieden und es gehört zur guten pädagogischen Praxis, individuelle Unterschiede zu erkennen und sich darauf einzustellen. Ebenfalls gute Praxis ist es, neue Informationen auf unterschiedliche Weise und in verschiedenen Modalitäten darzubieten. Aber es ist nicht klug, Lernende einfach zu klassifizieren und die Lernmethoden einzig auf der Grundlage von Testverfahren mit fragwürdiger Güte festzulegen. […] Die Idee der Lernstile ist verlockend, aber eine kritische Prüfung dieses Ansatzes sollte Lehrende skeptisch machen. (Snider, 1990, S. 53)

Zusammenfassend lässt sich also festhalten, dass die nach wie vor große Popularität von Lerntypen-Klassifikationen in der einschlägigen empirischen Befundlage eigentlich keine Entsprechung findet und dass die häufig propagierten Lerntypen offenbar gar nicht existent sind (Pashler, McDaniel, Rohrer & Bjork, 2009; Rogowsky, Calhoun & Tallal, 2015). Es mag zwar sein, dass manche Personen davon überzeugt sind, dass sie eher von visuellen oder eher von akustischen Unterstützungen ihrer Lernprozesse profitieren. In der Regel wird dies jedoch die Folge von gewohnheitsbedingten Präferenzen von Modi der Informationsverarbeitung sein und nicht die Folge entsprechender typologisierbarer Dispositionen.

2.4 Motivation und Selbstkonzept

Es scheint zu den Binsenweisheiten des pädagogischen Alltags zu gehören, dass motivationale Voraussetzungen zu den wichtigsten Determinanten erfolgreichen Lernens zählen. Die Bereitschaft, sich Lernanforderungen zu stellen, sich diesen gezielt und ausdauernd zu widmen und sich dabei anzustrengen, gilt als Anzeichen für eine günstige motivationale Voraussetzung des Lernens. Überraschenderweise fallen jedoch die empirisch ermittelten Zusammenhänge zwischen derartigen motivationalen Parametern und der beobachtbaren Lernleistung eher bescheiden aus. In einer Metaanalyse über die Daten aus 355 empirischen Studien fanden Fraser, Walberg, Welch und Hattie (1987) einen durchschnittlichen Zusammenhang von r =.12 zwischen Motivation und Leistung; d. h. weniger als 2 % der Leistungsvarianz ließ sich durch motivationale Unterschiede zwischen den Lernenden erklären.

Hieraus den Schluss zu ziehen, dass der Lernmotivation beim Lernen eine weitaus geringere Rolle zukommt, als es dem pädagogischen Überzeugungswissen vieler Praktiker entspricht, wäre allerdings voreilig. Weinert (1990) hat dargelegt, dass der Einfluss motivationaler Faktoren aufgrund vielfältiger Probleme bei ihrer angemessenen methodischen Analyse notorisch unterschätzt wird. Eines dieser Probleme kommt dadurch zustande, dass motivationale Voraussetzungen mit den zuvor behandelten kognitiven Voraussetzungen des Lernens – je nach Schwierigkeitsgrad der Lernanforderung – einmal verzahnt, d. h. gekoppelt sind und einmal nicht. Bei schwierigen Lernaufgaben scheint eher ein Kopplungsmodell zu greifen, was nichts anderes heißt, als dass sowohl eine hohe Ausprägung kognitiver Kompetenzen als auch große Anstrengung für erfolgreiches Lernen notwendig ist. Bei leichteren Aufgaben hingegen wird ein Kompensationsmodell unterstellt (geringere kognitive Fähigkeiten können durch große Anstrengungen kompensiert werden und umgekehrt).

Zu den wichtigsten motivationalen Voraussetzungen erfolgreichen Lernens gehört die Qualität des eigenen Lern- und Leistungsmotivsystems, das sich durch Erfolgsorientierung bzw. Misserfolgsängstlichkeit, den eng damit verknüpften Attributionsstil sowie durch das leistungsbezogene Selbstvertrauen bzw. durch die lern- und leistungsrelevanten Selbstkonzepte gut charakterisieren lässt. Bevor wir einige interindividuelle Unterschiede des Lern- und Leistungsmotivsystems skizzieren, ist es aber notwendig, auf die Rolle des Interesses bzw. der intrinsischen Motivation für den Lernerfolg einzugehen.

Definition: Motivation und Motiv

Unter Motivation oder Motiviertheit versteht man die Bereitschaft einer Person, sich intensiv und anhaltend mit einem Gegenstand auseinanderzusetzen. Motivation kann als Prozess aufgefasst werden, in dessen Verlauf zwischen Handlungsalternativen auswählt wird. Das spätere Handeln wird dann auf die ausgewählten Ziele ausgerichtet und auf dem Weg dorthin in Gang gehalten, also mit psychischer Energie versorgt.

Von Motiv sprechen wir, wenn es um individuelle zeitüberdauernde Vorlieben für bestimmte Klassen von Zuständen geht. So sprechen wir vom Anschlussmotiv, wenn es jemand besonders attraktiv findet, sich in sozialen Gruppen aufzuhalten, vom Machtmotiv, wenn die Beeinflussung anderer Menschen als besonders anziehend erlebt wird, und vom Leistungsmotiv, wenn man sich gerne im Lösen herausfordernder Aufgaben als kompetent und tüchtig erlebt.

Greifen wir nur ein einziges Motiv, wie z. B. das Lern- und Leistungsmotiv heraus, so findet man systematische interindividuelle Unterschiede (Dispositionen) in der Art und Stärke der Annäherung an einen angestrebten (motivbezogenen) Zielzustand. Um diesen Sachverhalt zu charakterisieren, sprechen wir vom individuellen Motivsystem (Rheinberg & Vollmeyer, 2019).

Interesse und intrinsische Motivation

Interessante Tätigkeiten gehen uns leicht von der Hand. Das Interesse an einer Fragestellung bringt uns dazu, ein einschlägiges Buch darüber zu lesen, ohne dass uns jemand dazu anhält oder dafür belohnt. Beobachtungen dieser Art sprechen dafür, dass das Interesse an einer Sache ein wichtiger Bestandteil der motivationalen Voraussetzungen erfolgreichen Lernens ist. Schon zu Beginn des 20. Jahrhunderts beschäftigte man sich daher mit dem Interesse als motivationalem Faktor des Lernens (z. B. Dewey, 1913; Kerschensteiner, 1922). Eine systematische Interessenforschung und eine Untersuchung der motivationalen Auswirkungen von Interessen für das Lernen setzte jedoch erst im letzten Quartal des 20. Jahrhunderts ein (Krapp & Prenzel, 1992).

Aber was ist Interesse und wie wirkt es sich auf das Lerngeschehen aus? Mit Prenzel, Krapp und Schiefele (1986) lässt sich Interesse auffassen als eine besondere Beziehung einer Person zu einem Gegenstand. Ein solcher Gegenstand kann ein Objekt, ein Thema oder eine Tätigkeit sein.

Die Besonderheit einer interessenthematischen Beziehung äußert sich im subjektiven Erleben durch die Verbindung von positiven emotionalen Zuständen während der Interessenhandlung und einer hohen subjektiven Wertschätzung des Interessengegenstandes (emotionale und wertbezogene Valenz). (Krapp, 2018, S. 287)

Interesse führt zu einer »epistemischen Orientierung« (Prenzel, 1988), die sich vor allem für komplexe Lernziele als außerordentlich hilfreich erweist: Dem Interesse an einer Sache folgt der Wunsch, mehr über diese Sache zu erfahren, sich ausführlicher zu informieren und das eigene Wissen immer wieder zu aktualisieren. Nicht selten geht mit diesem Wunsch eine Identifikation mit dem Gegenstand des Interesses einher, was nicht ohne Auswirkungen auf die Ausformung des Bildes bleibt, das Personen von sich selbst haben (Hannover, 1998).

Krapp (2018) beschreibt in der pädagogisch-psychologischen Interessenforschung zwei unterschiedliche Forschungstraditionen. In der einen Tradition werden vorrangig situationsspezifische Prozesse fokussiert. Streng genommen handelt es sich dabei um die Analyse von Interessantheit (situationales Interesse). Empfindet eine lernende Person ein Thema oder eine Situation, in der ein Lernstoff dargeboten wird (z. B. eine bestimmte Unterrichtsstunde) als interessant, so hat das den Vorteil, dass sich sein kognitives System auf einem optimalen Funktionsniveau befindet. Vor allem die Mechanismen der Aufmerksamkeitssteuerung und des Arbeitsgedächtnisses ( Kap. 2.1) funktionieren dann »auf hohem Niveau«, da die starke Valenz der Lernanforderung potenziellen Ablenkungen durch aufgabenirrelevante Reizinformationen wenig Raum lässt. Im Zusammenhang mit dem Unterrichtsmerkmal der »Klassenführung« ( Kap. 7.2) werden wir darauf zurückkommen.

Die zweite von Krapp (1998, 2018) beschriebene Linie der Interessenforschung beschäftigt sich mit situationsübergreifenden interindividuellen Differenzen. Dort werden Interessen als individuelle Dispositionen betrachtet. Im Kontext akademischen Lernens sind hier vor allem thematische Interessen angesprochen. Diese haben sich unabhängig von allgemeinen kognitiven Fähigkeiten der Lernenden als bedeutsame Prädiktoren erfolgreichen Lernens erwiesen (Evans, 1971). Schiefele, Krapp und Schreyer (1993) trugen die empirischen Daten aus 21 einschlägigen Studien im Zeitraum zwischen 1965 und 1990 zusammen und fanden einen durchschnittlichen Zusammenhang von r = .30 zwischen Interesse und Lernleistung. Es zeigten sich dabei allerdings beträchtliche Unterschiede zwischen den Fächern: Während das thematische Interesse relativ viel zum Lernerfolg in Mathematik, Physik, Chemie und in den Fremdsprachen beizutragen scheint, ist seine Rolle sehr viel bescheidener in Fächern wie Biologie, Sozialkunde und im Literaturunterricht. Interessanterweise fiel der Zusammenhang zwischen Interesse und Lernerfolg für Jungen generell höher aus als für Mädchen, was vielleicht ein Hinweis darauf ist, dass Mädchen eher als Jungen bereit sind, sich ungeachtet ihrer Interessen in allen Fächern anzustrengen.

Beispiel: Interessanter Unterricht

Der Wunsch lernwilliger Schüler nach »interessantem« Unterricht ist angesichts der positiven Auswirkungen auf die Informationsverarbeitung durchaus verständlich. Die Forderung nach interessantem Unterricht ist jedoch leichter formuliert als umgesetzt. Zwar gibt es vielfältige didaktische Konzepte, um Unterricht interessant zu machen, aber Interessantheit ist nur in begrenztem Maße objektivierbar. So unterscheiden sich Lernende darin, ob sie eine Lernsituation für interessant halten oder nicht. Ein und dieselbe Unterrichtssituation kann von manchen Lernenden als interessant, von anderen aber als uninteressant empfunden werden.

Die Ergebnisse einer Längsschnittstudie von Köller, Baumert und Schnabel (2001) zum Zusammenhang zwischen Interesse an Mathematik und den Mathematikleistungen vom Ende der 7. bis Mitte der 12. Klasse sprechen dafür, dass sich der leistungsförderliche Einfluss des Interesses während der Sekundarstufe verändert: Ist das mathematische Interesse in der Sekundarstufe I eher geringfügig mit der Mathematikleistung assoziiert, nimmt die Stärke der Beziehung in der Sekundarstufe II deutlich zu, was sich vor allem an den Kurswahlen in der gymnasialen Oberstufe zeigt. Die Autoren vermuten, dass das Lernverhalten der Jüngeren noch vorrangig durch von außen gesetzte Anreize (z. B. durch häufige schriftliche Leistungsproben) reguliert wird, während in der Oberstufe die extrinsischen Anreize an Bedeutung verlieren und das Streben nach Selbstbestimmungsmöglichkeiten zunimmt. Ein höherer Grad an Selbstbestimmung lässt auch den Einfluss des Interesses auf die Regulation des eigenen Lernverhaltens ansteigen.

Möglicherweise wird der Einfluss des Interesses auf den Lernerfolg über die vermehrte Nutzung strukturierender und generativer Lernstrategien vermittelt ( Kap. 2.3). Der empirische Nachweis dieser Annahme ist zwar bisher nur in Teilen gelungen (z. B. Schiefele, Wild & Winteler, 1995). Man vermutet jedoch, dass vor allem dann, wenn den Lernenden relativ große Spielräume bei der Auswahl und Bearbeitung eines Lerngegenstandes eingeräumt werden, das vorhandene Sachinteresse die Qualität der Strategienutzung mit beeinflussen wird (Krapp, 1998).

Die thematischen Interessen sind eng verknüpft mit dem auch in der Umgangssprache mittlerweile weit verbreiteten Begriff der intrinsischen Motivation bzw. der intrinsischen Handlungsvalenz. Intrinsisch motiviert sind solche Verhaltensweisen, die kein offensichtliches Ziel außerhalb der Handlung selbst besitzen (Koch, 1956). Dabei kann der Wunsch, ein Verhalten auszuführen, durch Eigenschaften des Gegenstandes ausgelöst sein (gegenstandszentrierte intrinsische Motivation) oder aber durch die Freude an der Ausführung einer Handlung (tätigkeitszentrierte intrinsische Motivation). Sportliche Aktivitäten liefern bisweilen ein gutes Beispiel für das Phänomen der tätigkeitszentrierten intrinsischen Motivation: Der Jogger fühlt sich beim regelmäßigen Laufen gut; der Hobby-Fußballer erfreut sich am Balltreten auch dann, wenn es gar keinen Wettkampfcharakter hat.

Beim akademischen Lernen spielt vermutlich vor allem die gegenstandszentrierte intrinsische Motivation eine Rolle. Das Interesse am Thema führt dazu, dass der Lernende die Beschäftigung mit dem Lernstoff als etwas Angenehmes, ja sogar Lustvolles erlebt. Warum es zu diesen motivierenden Empfindungen kommt, wird in der Motivationsforschung durchaus kontrovers diskutiert (Heckhausen, 1989). Als Antrieb gegenstandszentrierter intrinsischer Motivation im Bereich schulischen und akademischen Lernens hat deCharms (1968) das Streben des Menschen nach einem persönlichen Verursachungserleben des eigenen Handelns genannt: Wo immer eigenes Handeln nicht als fremdbestimmt, sondern in hohem Maße als selbst verursacht und selbst gewollt erlebt wird, entsteht ein innerer Belohnungsmechanismus, der das Verhalten (intrinsisch) motiviert. Deci und Ryan (1985) haben diesen Grundgedanken weiterentwickelt und dabei herausgearbeitet, dass Lernen insbesondere in jenen Bereichen intrinsisch motiviert erfolgt, in denen man sich als selbstbestimmt, also autonom und kompetent wahrnimmt.

Intrinsische Motivation basiert auf den angeborenen, organismischen Bedürfnissen nach Kompetenz und Selbstbestimmung. Sie versorgt eine Vielzahl von Verhaltensweisen und psychischen Prozessen mit Energie, wobei als primäre Verstärker die erlebte eigene Wirksamkeit und Autonomie fungieren. (Deci & Ryan, 1985, S. 32)

Aus seiner Theorie der Selbstverursachung als Leitprinzip intrinsischer Motivation hat DeCharms (1968) abgeleitet, dass die intrinsische Motivation geschwächt wird, wenn das, was man aus freien Stücken gerne tut, zusätzlich von außen belohnt wird (extrinsischer Anreiz). Als Erklärung für dieses Phänomen wird auf die wahrgenommene Überveranlassung (Overjustification) des eigenen Handelns verwiesen (Greene & Lepper, 1977). Wird man für etwas, was man ohnehin gerne tut (intrinsische Motivierung), zusätzlich auch noch belohnt (extrinsische Motivierung), so nimmt man das eigene Verhalten als »überveranlasst« wahr. Man wird unsicher in der Frage, was eigentlich der Grund des eigenen Handelns ist (Ist es der eigene Antrieb oder doch die Belohnung?) und beginnt zu zweifeln, dass man aus freien Stücken gehandelt hat. Als Folge davon nimmt die Stärke der intrinsischen Motivation ab.

Ein solcher Korrumpierungseffekt der intrinsischen Motivation durch Belohnungen für Lernleistungen widerspricht den Annahmen der in Kapitel 1.2 dargestellten behavioristischen Lerntheorien, die im pädagogischen Alltag weit verbreitet sind. Es ist daher nicht verwunderlich, dass die Frage, was die experimentell nachweisbaren negativen Effekte von Belohnung für die Praxis akademischen Lernens bedeuten, Gegenstand heftiger Diskussionen geworden ist (Cameron & Pierce, 1994; Ryan & Deci, 1996).

Fokus: Korrumpiert Belohnung?

Edward Deci und Richard Ryan als Hauptvertreter der Korrumpierungsthese haben sich mit Judy Cameron zu dieser Frage heftige Diskussionen geliefert (Cameron, 2001; Deci, Koestner & Ryan, 1999, 2001; Eisenberger, Pierce & Cameron, 1999). Beide Seiten bedienen sich des statistischen Verfahrens der Metaanalyse, um ihre Argumentation zu stützen. Inhaltlich scheint uns das Anliegen beider Positionen berechtigt zu sein: Extrinsische Belohnungen können tatsächlich die intrinsische Motivation schwächen, was Anlass genug sein sollte, über die Praxis von Belohnungsstrategien im Bildungssystem nachzudenken. Andererseits sind auch extrinsische Lernanreize häufig wirksam und können sich am Ende sogar förderlich auf die intrinsische Motivation auswirken.

In ihrer Selbstbestimmungstheorie gehen Deci und Ryan (1985; Ryan & Deci, 2000) davon aus, dass uns Menschen eine angeborene Tendenz zu Lernen und Entwicklung innewohnt. Diese angeborene Tendenz wird in intrinsisch motiviertem Verhalten deutlich, wie man es etwa beim kindlichen Spielen beobachten kann. Drei grundlegende universelle Bedürfnisse müssen der Theorie zufolge beachtet werden, damit diese angeborene Tendenz zur Entfaltung kommen kann: das Bedürfnis nach Selbstbestimmung, nach Kompetenzerleben und nach sozialer Eingebundenheit. Entscheidend für das Lernverhalten einer Person ist dabei weniger die Stärke als vielmehr die Art der Motivation. Ryan und Deci (2000) postulieren verschiedene Arten oder Qualitäten der Motivation, die sich darin unterscheiden, wie weit dem Grad nach Selbstbestimmung Rechnung getragen ist. Dabei werden neben der reinen Form der intrinsischen Motivation vier Formen der extrinischen Motivation unterschieden. Die strikte Trennung in intrinsische und extrinsische Motivation wird dabei aufgegeben.

Die am wenigsten selbstbestimmte Form der Motivation wird demnach als externale Lernmotivation bezeichnet, weil Verhaltensweisen nur ausgeführt werden, um eine Belohnung zu erhalten (z. B. eine gute Note) oder um eine Bestrafung zu vermeiden (z. B. einen Tadel). Ein Gefühl der Selbstbestimmung bleibt dabei aus. Eine zweite verbreitete Variante extrinsischer Motivation ist die introjizierte Lernmotivation. Sie ist dadurch charakterisiert, dass die lernende Person das äußere Belohnungssystem weitgehend verinnerlicht hat und z. B. durch ein schlechtes Gewissen oder aus einem Pflichtgefühl heraus lernt, oder um Angst bzw. Scham zu vermeiden. Diese beiden Formen der extrinischen Motivation werden auch als »kontrollierte« Formen der extrinsischen Motivation bezeichnet, weil sie durch die Umwelt veranlasst werden.

In autonomen Formen der extrinsischen Motivation nimmt die Selbstbestimmung zu. Dazu gehört zunächst die identifizierte Lernmotivation. Die Person lernt dabei stärker von sich aus, weil sie die damit verbundenen Ziele selbst für wichtig erachtet. Dies trifft etwa auf Schüler zu, die sich sehr intensiv auf die Abiturprüfungen vorbereiten (was ggf. nicht immer Freude bereitet), um später einen Platz in ihrem Traumstudiengang zu erhalten. Die Person lernt also, weil sie es wichtig für die Erfüllung persönlich relevanter Ziele und Wünsche findet. Die am stärksten selbstbestimmte Form der extrinsischen Motivation ist die integrierte Motivation. Diese Art der Motivation ist empirisch kaum von der intrinsischen Motivation in Reinform abzugrenzen. Der einzige Unterschied besteht darin, dass die so motivierten Lernhandlungen durchgeführt werden, um ein bestimmtes Ergebnis zu erzielen und nicht (wie bei der intrinsischen Motivation) aus der reinen Freude an der Tätigkeit selbst.

Wie gelangt man nun zu autonomen Formen der extrinsischen Motivation, zu denen die identifizierte und die intregierte Motivation zählen? Neben dem Bedürfnis nach Selbstbestimmung müssen nach Ryan und Deci (2000) auch die beiden Grundbedürfnisse nach Kompetenzerleben und sozialer Eingebundenheit erfüllt sein. Diese Annahme deckt sich mit Ergebnissen von Untersuchungen, die gezeigt haben, dass eine erhöhte Wahrnehmung von Selbstbestimmtheit und eigener Kompetenz zu einem stärkeren Lernengagement, einem tieferen Verständnis und zu einem erhöhten subjektiven Wohlbefinden führt (Ryan & Deci, 2009). Der oben beschriebene Korrumpierungseffekt verdeutlicht, dass das selbstbestimmte Lernen auch unterminiert oder »beschädigt« werden kann: Wird bei einem ursprünglich stark selbstbestimmt motivierten Verhalten der Grad der Selbstbestimmung, des Kompetenzerlebens und/oder der sozialen Eingebundenheit reduziert (etwa durch das Einführen externaler Belohnungssysteme), dann kann eine verminderte Anstrengungsbereitschaft die unerwünschte Folge sein (Ryan & Deci, 2000).

Lern- und Leistungsmotivation

Neben den thematischen Interessen, die den Lernerfolg in themenspezifischen Kontexten oder bei themenspezifischen Inhalten begünstigen, haben Motivationspsychologen auch themenunspezifische dispositionelle Merkmale identifiziert, die die Herangehensweise an Lern- und Leistungssituationen prägen. Diese relativ zeitstabilen interindividuellen Unterschiede hängen mit dem Lern- und Leistungsmotivsystem einer Person zusammen. Rheinberg und Vollmeyer (2019) haben zu Recht darauf hingewiesen, dass umgangssprachliche Begriffe wie »Fleiß«, »Anstrengung« oder »Strebsamkeit« zwar etwas Ähnliches ausdrücken, nicht aber deckungsgleich sind mit einem günstig ausgeprägten Leistungsmotivsystem.

Leistungsmotiviert im psychologischen Sinne ist ein Verhalten nur dann, wenn es auf die Selbstbewertung eigener Tüchtigkeit zielt und zwar in Auseinandersetzung mit einem Gütemaßstab, den es zu erreichen oder zu übertreffen gilt. Man will wissen, was einem in einem Aufgabenfeld gerade noch gelingt und was nicht, und strengt sich deshalb besonders an. (Rheinberg & Vollmeyer, 2019, S. 65)

Die Motivation, sich mit einer vorgegebenen Lernanforderung auseinanderzusetzen, hängt also ab von einem subjektiv akzeptierten Gütemaßstab, der die Messlatte dafür liefert, wann ich mich als tüchtig wahrnehme. Dieser Gütemaßstab ist durchaus situationsabhängig definiert: Wenn ich z. B. aus Krankheitsgründen nur an der Hälfte des auf eine Prüfung vorbereitenden Unterrichts teilnehmen konnte, wird der subjektive Gütemaßstab niedriger angelegt, als wenn ich nicht krank gewesen wäre. Ob die eigene Leistung in einer Prüfung subjektiv als Erfolg oder als Misserfolg erlebt wird, hängt also auch davon ab, was man sich vorgenommen hatte. Dieser subjektive und situationsabhängige Gütemaßstab wird in der Motivationspsychologie als Anspruchsniveau bezeichnet.

Eine gute Beschreibung dessen, wovon die individuelle Anspruchsniveausetzung abhängt, hat Atkinson (1957) in seinem Risiko-Wahl-Modell geleistet, das als Prototyp moderner Erwartungs-mal-Wert-Theorien der Motivation gilt ( Abb. 2.9). Dieses Modell basiert auf der Annahme, dass die Anspruchsniveausetzung von der Erfolgswahrscheinlichkeit (Erwartungskomponente) und vom Erfolgsanreiz (Wertkomponente) abhängt. Eine subjektiv schwierige Anforderung besitzt zwar einen sehr hohen Erfolgsanreiz, da allerdings die Erfolgswahrscheinlichkeit extrem niedrig ist, motiviert sie nicht zum Leistungshandeln. Umgekehrt motiviert auch eine subjektiv als sehr leicht wahrgenommene Aufgabenanforderung trotz extrem hoher Erfolgswahrscheinlichkeit nicht unbedingt zum Handeln, weil kein besonderer Erfolgsanreiz gegeben ist. Besonders motivierend sind dagegen subjektiv als mittelschwer erlebte Aufgaben, weil bei ihnen das Zusammenspiel (das Produkt) aus Erfolgswahrscheinlichkeit und Erfolgsanreiz (Erwartung mal Wert) maximalen Gewinn verspricht.

Fokus: Die situative Erwartungs-mal-Wert-Theorie der Motivation von Eccles und Wigfield (2020)

Jacquelynne Eccles (1983) hat die Wertkomponente des Atkinson’schen Risiko-Wahl-Modells weiter ausdifferenziert und damit eine der weltweit attraktivsten Theorien der Lern- und Leistungsmotivation vorgelegt. Die für das Lernhandeln funktionale Motivation wird darin durch die Erfolgserwartung und durch die verschiedenen aufgaben- und situationsbezogenen Wertüberzeugungen bestimmt: (a) die Wichtigkeit einer guten Leistung bei einer gegebenen Aufgabe für wichtige Aspekte des eigenen Selbst, (b) das intrinsische Interesse an der Bearbeitung der Aufgabe, (c) die Nützlichkeit einer erfolgreichen Aufgabenbearbeitung für das Erreichen eigener Ziele, und (d) die subjektiven Kosten der Aufgabenbearbeitung.

In den vergangenen Jahrzehnten hat sich diese Theorievariante in der Motivationsforschung weltweit durchgesetzt. Eccles und Wigfield (2020; Wigfield & Ecces, 2020) sprechen davon, dass es sich bei dieser Theorie um eine »situative« (situated) Erwartungs-mal-Wert-Theorie der Motivation handele, da sie die Vorrangigkeit des aktuellen situativen Kontextes bei der individuellen Aktualisierung motivationaler Prozesse betone.

So plausibel das Atkinson’sche Risiko-Wahl-Modell auch ist, in der Empirie ist zu beobachten, dass sich nicht alle Personen modellgemäß verhalten und sich bevorzugt den Anforderungen einer subjektiv als mittelschwierig erlebten Aufgabe stellen. Manche Personen scheinen generell Aufgaben mittleren Schwierigkeitsniveaus zu meiden und stattdessen – wenn sie frei wählen dürfen – sehr leichte (bisweilen auch sehr schwere) Aufgaben zu bevorzugen. Offensichtlich gibt es systematische interindividuelle Unterschiede im Leistungsmotiv bzw. im Lern- und Leistungsmotivsystem. Diese können aus unterschiedlichen theoretischen Perspektiven beschrieben werden, von denen drei der einflussreichsten im Folgenden etwas näher betrachtet werden.

Erfolgsmotivierte vs. Misserfolgsängstliche

Um die interindividuellen Unterschiede im Leistungsmotiv zu erklären, postulierte Atkinson (1957), dass das individuelle Leistungsmotiv aus zwei unabhängigen Anteilen bestehe: dem sogenannten Erfolgsmotiv (M_e) und dem sogenannten Misserfolgsmotiv (M_m). Unter Erfolgsmotiv verstand er dabei die Tendenz, Anforderungssituationen eher erfolgszuversichtlich anzugehen, unter Misserfolgsmotiv die Tendenz, sie aus Furcht vor Misserfolg eher zu meiden. Obwohl beide Motivanteile grundsätzlich bei jedem Menschen vorhanden seien, komme es zur relativ zeitstabilen und situationsübergreifenden Dominanz der einen oder der anderen Tendenz. Bei klarer Dominanz des Erfolgsmotivs über das Misserfolgsmotiv werden Aufgaben mittlerer Schwierigkeit bevorzugt, wie es das Risiko-Wahl-Modell auch vorhersagt ( Abb. 2.9). Bei Dominanz des Misserfolgsmotivs kommt es dagegen zu einer Meidungstendenz für Aufgaben mittlerer subjektiver Schwierigkeit. Das Misserfolgsmotiv lässt eine Person defensiv agieren. Sie denkt eher an die negativen Konsequenzen eines Misserfolgs als an die positiven Konsequenzen eines (für unwahrscheinlich gehaltenen) Erfolgs. Wenn sie könnte, würde sie der Anforderungssituation ganz aus dem Weg gehen. Drängt man eine misserfolgsängstliche Person, eine Aufgabe zu bearbeiten und lässt ihr dabei die freie Wahl des Schwierigkeitsniveaus, so wird sie entweder sehr leichte oder sehr schwere Aufgabenanforderungen wählen. Die eigentlich angemessenen Aufgaben eines subjektiv mittelschweren Anforderungsniveaus sind für Personen mit dominierendem Misserfolgsmotiv am bedrohlichsten, weil sie am ehesten ihre eigene Tüchtigkeit erkennbar werden lassen. Da ihre Gedanken aber vom möglichen Misserfolg gefesselt sind, fürchten sie, bei der Bearbeitung solcher Aufgaben die eigene Inkompetenz aufgezeigt zu bekommen. Sie wählen also entweder sehr leichte Aufgaben, weil dabei der Misserfolg so gut wie ausgeschlossen ist, oder aber sehr schwere Aufgaben, weil dort das Scheitern keine Schlussfolgerung auf die eigene Tüchtigkeit erlaubt: Man muss nicht inkompetent sein, wenn man bei einer sehr schweren Aufgabe versagt.

Abb. 2.9: Abhängigkeit der Lern- und Leistungsmotivierung von der subjektiven Aufgabenschwierigkeit (Erfolgswahrscheinlichkeit) und dem Erfolgsanreiz gemäß dem Risiko-Wahl-Modell von Atkinson (1957)

Heckhausen (1963, 1989) hat darauf hingewiesen, dass es sich beim Atkinson’schen Leistungsmotiv nicht um ein typologisch trennscharfes Entweder-Oder-Konzept handelt, sondern um ein Kontinuum zwischen Erfolgszuversichtlichkeit und Misserfolgsängstlichkeit. Um die Auswirkungen der individuellen Motivausprägung auf das Verhalten in Lern- und Leistungssituationen besser zu verstehen, wurden in der Regel Extremgruppenvergleiche durchgeführt, d. h. Personen mit überwiegender Erfolgszuversicht wurden mit solchen verglichen, bei denen die Misserfolgsängstlichkeit überwog. Dabei zeigte sich, dass sich auch die Erfolgszuversichtlichen nicht exakt nach dem Risiko-Wahl-Modell verhielten, sondern dass sie tendenziell etwas riskanter agierten und eher höhere Aufgabenschwierigkeiten wählten. Die Misserfolgsmotivierten zeigten sich in den empirischen Studien insgesamt als weniger konsistente Gruppe. Wie von Atkinson vermutet wählten einige von ihnen eher zu leichte, andere eher zu schwere Aufgaben.

Aber nicht nur bei der Wahl unterschiedlich schwieriger Aufgaben unterscheiden sich Erfolgszuversichtliche und Misserfolgsängstliche. Auch hinsichtlich der Ausdauer, mit der sie vorgelegte Aufgaben bearbeiten, zeigen sich systematische Unterschiede: Erfolgsmotivierte sind insgesamt ausdauernder als Misserfolgsängstliche. Zusätzlich zeigt sich jedoch ein differenzielles Befundmuster: Während Erfolgsmotivierte besonders ausdauernd sind, wenn sie mit einer als leicht eingestuften, jedoch bislang nicht gelösten Aufgabe konfrontiert werden, zeigen Misserfolgsängstliche eine größere Ausdauer, wenn die bislang noch nicht gelöste Aufgabe als extrem schwer eingestuft war.

Angesichts der (dem Modell nach optimalen) Bevorzugung mittelschwerer Anforderungen, eines realistischeren Anspruchsniveaus und den damit verbundenen »vernünftigeren« Zielsetzungen und der zusätzlich größeren Ausdauer von Lernenden mit dominanter Erfolgszuversicht, sollte man nun erwarten, dass die Erfolgsmotivierten auch erfolgreicher lernen. In experimentellen Studien zum kurzfristigen Behalten von Informationen fand sich jedoch nur selten ein Leistungsvorteil Erfolgsmotivierter. Heckhausen (1989) und Rheinberg (1996) diskutieren verschiedene Gründe für diese Befundlage: Zum einen ist ein Zusammenhang zwischen dem Erfolgsmotiv und der Lernleistung nur bei einem hinreichenden Anregungsgehalt der Lernsituation zu erwarten. Nur wenn eine Lernsituationen überhaupt als ernsthafte Prüfsituationen der persönlichen Tüchtigkeit eingeschätzt wird und nur wenn die Lernenden meinen, ein mögliches Handlungsergebnis sei ausschließlich von ihrem persönlichen Einsatz und/oder von ihrer eigenen Kompetenz abhängig, können Unterschiede im Leistungsmotiv zum Tragen kommen. Zum anderen ist für das Ausmaß der investierten Anstrengung nicht nur die Dominanz des erfolgszuversichtlichen Leistungsmotivs, sondern auch die Motivationsstärke entscheidend. So unterscheiden sich Erfolgsmotivierte in der Stärke ihres Leistungsmotivs zum Teil erheblich voneinander und die Intensität und Ausdauer ihrer Bemühungen hängen von der Motivstärke ab. Schließlich ist zu beachten, dass vermehrte Lernanstrengungen und eine erhöhte Ausdauer nicht zwangsläufig auch zu einer besseren Lernleistung führen müssen. Ein Schüler mit stark ausgeprägtem Leistungsmotiv mag viel Zeit und Anstrengung in die Vorbereitung einer Klausur investieren und dabei viele Seiten im Schulbuch lesen. Das garantiert aber nicht, dass die Inhalte auch so gründlich verarbeitet werden, wie es für das Beantworten der Klausurfragen erforderlich wäre. Der Umfang, also das zeitliche Ausmaß des motivierten Lernverhaltens und seine Qualität können also durchaus auseinanderklaffen.

Betrachtet man anstelle der kurzzeitigen Lernergebnisse aus den laborexperimentellen Studien die Resultate langfristiger kumulativer Lernprozesse, so werden die Vorteile eines erfolgszuversichtlichen Leistungsmotivs eher deutlich. Ruhland, Gold und Feld (1978) berichteten über bessere Schulleistungen der Erfolgsmotivierten – zumindest dann, wenn sie bei ihrem Lernverhalten nicht in Rollenkonflikte verwickelt und in ihren Klassen sozial gut integriert waren. Zu Rollenkonflikten kann es für die erfolgreich Lernenden kommen, wenn ihr »vorbildliches« Lern- und Leistungsverhalten von den Lehrpersonen (positiv) und von Mitschülern davon abweichend (zurückhaltend) bewertet wird. In einer retrospektiven Befragung von Studentinnen und Studenten fand Ludwig (1982) Leistungsvorteile der Erfolgsmotivierten. Durch das Ausmaß der Erfolgszuversicht ließen sich 36 % der Varianz selbst berichteter Lernaktivitäten während des Studiums vorhersagen, 17 % der Varianz der Studienleistungen und immerhin noch 12 % der Varianz des Abiturdurchschnitts.

Studie: Auswirkungen des Leistungsmotivs auf die Leistung bei komplexen Lernanforderungen

Bei komplexen Lernanforderungen geht es oft darum, Probleme zu lösen, bei denen eine Vielzahl von Parametern zu berücksichtigen sind. Ein didaktisch beliebtes Instrument zum Einüben komplexen Problemlösens stellen Computersimulationen dar. Hesse, Spies und Lüer (1983) setzten ihre Versuchspersonen vor ein computersimuliertes Problem, das sie lösen sollten. Es handelte sich dabei um den Ausbruch einer Epidemie in einer kleinen Stadt. Die Anforderung bestand darin, als Leiter der Gesundheitsbehörde der Stadt innerhalb von 20 simulierten Wochen die Zahl der erkrankten Personen so weit wie möglich zu reduzieren. Experimentell variiert wurde die »Stärke der persönlichen Betroffenheit« über die Gefährlichkeit der Epidemie, die Realitätsnähe mit der die Situation vorgestellt wurde und die Betonung der persönlichen Verantwortung. Während bei geringer persönlicher Betroffenheit die Lösungsgüte von Erfolgsmotivierten und Misserfolgsmotivierten vergleichbar war, erzielten die Erfolgszuversichtlichen bei hoher persönlicher Betroffenheit eine weitaus bessere Leistung.

Attributionsstile

Dass wir nach Gründen und Ursachen für die Ereignisse um uns herum suchen, scheint zur Natur des Menschen zu gehören. In der Psychologie spricht man von Kausalattributionen, wenn wir Ereignissen, die wir wahrnehmen, Ursachen zuschreiben. Zu solchen Ursachenzuschreibungen kommt es auch im Zusammenhang mit Leistungsergebnissen in Lern- und Leistungssituationen, insbesondere in Folge von Leistungsbewertungen durch Benotung. Erlebt man z. B. das Resultat in der letzten Klausur als einen persönlichen Erfolg, dann hat man dafür ebenso schnell eine Erklärung parat (z. B. »Die Klausur war nicht besonders schwer«) wie im Falle eines subjektiv erlebten Misserfolgs (z. B. »Ausgerechnet das Thema, das behandelt wurde, als ich krank war, kam dran«).

Weiner (z. B. 1979, 1992) hat Kausalattributionen in Leistungssituationen systematisch erforscht und auf schulisches Lernen bezogen. Er stellte dabei fest, dass unterschiedliche Arten der Ursachenzuschreibung einen Einfluss darauf haben, ob wir bei der nächsten Lernanforderung eher einen Erfolg oder einen Misserfolg erwarten, welche emotionalen Befindlichkeiten wir gegenüber Lernanforderungen entwickeln und wie wir uns in nachfolgenden Lern- und Leistungssituationen verhalten.

Weiner (1992) unterscheidet drei Dimensionen der Ursachenzuschreibung: die Lokation (den Ort der vermeintlichen Ursache), ihre zeitliche Stabilität und ihre subjektive Kontrollierbarkeit. Die Lokationsdimension ist für die erlebten Selbstbewertungsaffekte entscheidend. Der Ort einer Ursache kann entweder internal, d. h. in der Person selbst, oder external, d. h. in äußeren Gegebenheiten liegen. Internale Ursachenzuschreibungen (z. B. die eigene Fähigkeit oder die investierte Anstrengung) führen bei Erfolgserlebnissen zu Stolz, bei erlebtem Misserfolg zu Beschämung. Die wahrgenommene zeitliche Stabilität einer Ursache beeinflusst dagegen die Erwartungen darüber, wie man künftig abschneiden wird. Glaubt man, dass ein erlebter Misserfolg auf zeitlich stabile Faktoren (z. B. auf eine geringe eigene Fähigkeit) zurückzuführen ist, reduziert sich die Erwartung, beim nächsten Versuch eine entsprechende Aufgabe erfolgreich lösen zu können. Erklärt man das Scheitern bei einer Aufgabe eher mit zeitlich variablen Ursachen (wie z. B. störendem Lärm oder großer Hitze), führt das eher zu der Erwartung, bei einem weiteren Versuch, besser abzuschneiden.

Die Dimension der Kontrollierbarkeit ist für die Intensität der Affekte und Erwartungen verantwortlich. Handelt es sich bei den Attributionen nach erlebtem Erfolg um selbst kontrollierbare Ursachen (z. B. die investierte Anstrengung), dann werden der erlebte Stolz sowie die zuversichtliche Erwartung für künftige Leistungen umso intensiver ausfallen. Einige typische Ursachenzuschreibungen nach einem erlebten Misserfolg in einer Klassenarbeit sind in Abbildung 2.10 dargestellt.

Abb. 2.10: Typische Ursachenzuschreibung nach Misserfolg im Rahmen des Klassifikationsschemas nach Weiner (1992)

Eher erfolgsmotivierte Personen unterscheiden sich von den eher misserfolgsängstlichen Personen in systematischer Weise in ihren Kausalattributionen nach Erfolg und Misserfolg (Meyer, 1973), so dass man in der Literatur von Attributionsstilen spricht.

Danach haben Erfolgsmotivierte die Tendenz, eigene Erfolge internalen Faktoren, insbesondere der eigenen Fähigkeit zuzuschreiben. Bei Misserfolg ist dagegen die Stabilitätsdimension entscheidend. Erfolgszuversichtliche schreiben Misserfolge zeitvariablen Faktoren (z. B. mangelnder Anstrengung, Pech) zu. Diese Voreingenommenheit der Ursachenerklärung macht Leistungssituationen zu Gelegenheiten, bei denen man im Erfolgsfall hoch positive Selbstbewertungsaffekte erlebt. Im Misserfolgsfall kann zwar auch Ärger auftreten. Wegen der Zeitvariabilität der Attribution bleibt aber die Aussicht auf Erfolg bei einem erneuten Versuch. Dieses Attributionsmuster wirkt also auf Erwartung und Anreiz motivational ausgesprochen günstig.

Die typische Ursachenerklärung von Misserfolgsängstlichen fällt dagegen deutlich ungünstiger aus. Im Vergleich zu Erfolgszuversichtlichen erklären sie eigene Misserfolge häufiger mit einem Mangel an Fähigkeit. Eigene Erfolge werden dagegen häufiger dem Glück oder der Aufgabenleichtigkeit zugeschrieben. Damit haben Leistungssituationen im Erfolgsfall geringen Belohnungswert. Im Misserfolgsfall führt dagegen dieses Attributionsmuster zu starker Betroffenheit und nimmt zugleich die Hoffnung auf künftig besseres Abschneiden. (Rheinberg & Vollmeyer, 2019, S. 93)

Man unterscheidet zwischen selbstwertunterstützenden und motivationsfördernden Attributionen. Als selbstwertunterstützend gelten Attributionen, die Leistungserfolge eher internal, Misserfolge external attribuieren. Als motivationsförderlich gilt es darüber hinaus, einen erlebten Misserfolg internal-variabel, d. h. durch eine zu geringe eigene Anstrengung zu erklären.

Lernrelevante Selbstkonzepte

Vergleicht man die Unterschiede in den Attributionsstilen von Erfolgsmotivierten und Misserfolgsängstlichen, so wird deutlich, dass die Attributionen erfolgszuversichtlicher Personen günstiger für die Selbstbewertung sind: Die internale Attribuierung von Erfolgserlebnissen erhöht mit jedem Erfolgserlebnis zugleich das Vertrauen in die eigenen Fähigkeiten. Glücklicherweise tendieren Menschen häufig zu einer selbstwertdienlichen Verzerrung bei der Ursachenzuschreibung nach Erfolg. So analysierten Möller und Köller (1999) die spontanen Attributionen nach Examensprüfungen und nach der Rückgabe von Klassenarbeiten. Vor allem erwartungswidrige Noten führten zu vermehrter Ursachensuche. Selbst Schülerinnen und Schüler mit einem eher geringen Vertrauen in die eigene Leistungsfähigkeit begründeten eine erwartungswidrig gute Leistung häufig spontan mit der eigenen Fähigkeit. Solche Ursachenzuschreibungen sind geeignet, das Selbstkonzept der eigenen Fähigkeiten zu erhöhen.

Es ist wenig verwunderlich, dass bei Erfolgsmotivierten im Vergleich zu Misserfolgsängstlichen in der Regel ein günstigeres Fähigkeitsselbstkonzept zu finden ist. Wir haben oben dargelegt, dass das Anspruchsniveau und die subjektive Erfolgswahrscheinlichkeit in entscheidender Weise für die Motivierung in Lern- und Leistungssituationen verantwortlich sind. Diese individuelle Erwartungskomponente der Leistungsmotivation hängt unmittelbar davon ab, inwieweit sich eine Person im aktuellen Anforderungskontext als begabt oder fähig einschätzt. Wer sich für sehr kompetent hält, setzt sich auch hohe Ziele.

Die asymmetrischen Attributionsstile Erfolgsmotivierter und Misserfolgsängstlicher lassen vermuten, dass sich letztere als weniger kompetent erleben. Tatsächlich finden sich in der Mehrzahl einschlägiger Studien auch entsprechende Zusammenhänge zwischen dem Leistungsmotiv und der Einschätzung der eigenen Fähigkeit. Interessanterweise deuten zudem die Befunde der von Meyer (1984) zusammengetragenen Untersuchungen darauf hin, dass Erfolgsmotivierte im Vergleich zu Misserfolgsängstlichen auch dann ein besseres und realistischeres Fähigkeitsselbstkonzept zeigen, wenn sich beide Gruppen nicht in ihrem tatsächlichen Fähigkeitsniveau unterscheiden.

Beispiel: Fähigkeitsselbstkonzept als Abbild der eigenen Fähigkeit?

Individuelle Einschätzungen der eigenen Begabungen und Fähigkeiten entsprechen nicht immer den tatsächlichen Begabungen und Fähigkeiten. Häufig kommt es zu Über- oder Unterschätzungen. Dennis glaubt z. B. ein guter Fußballspieler zu sein, obwohl ein (sozialer) Vergleich mit den Klassenkameraden im Sportunterricht diese Selbsteinschätzung leicht widerlegen könnte. Dennoch hat die (positive) Selbsteinschätzung Konsequenzen, indem Dennis einem Fußballverein beitritt und mit der Zeit seine Spielstärke tatsächlich verbessert. Andere glauben, nicht singen zu können, obwohl sie es nie richtig ausprobiert haben. Aber das negative Selbstkonzept bewirkt, dass sie sich nicht zutrauen, im Schulchor mitzusingen, obwohl sie es wegen der netten Leute gerne täten.

Das Fähigkeitsselbstkonzept ist in der Regel zeitlich recht stabil. Dennoch verändert es sich bisweilen erstaunlich schnell und deutlich, wenn sich der schulische Kontext verändert und das mit ihm verbundene Leistungsniveau der Lerngruppe. In einer Längsschnittuntersuchung zum Wechsel von der Grundschule zur Sekundarschule mit über 600 Schülerinnen und Schülern fanden Jerusalem und Schwarzer (1992), dass sich das schulbezogene Fähigkeitsselbstkonzept der leistungsschwächeren Viertklässler beim Wechsel auf die Hauptschule innerhalb weniger Monate deutlich verbesserte. Mit Marsh (1987, 2005) lässt sich dieses Phänomen auf den »Big-Fish-Little-Pond«-Effekt (BFLPE) zurückführen: Zwei Lernende mit gleichem Leistungsniveau besuchen Schulen mit unterschiedlichem Leistungsanspruch. Der Lernende in der Schule mit dem niedrigeren Leistungsniveau zieht einen für den Selbstwert günstigeren sozialen Vergleich, da er zu den Leistungsstarken in seiner Klasse gehört (großer Fisch im kleinen Teich). Sein Fähigkeitsselbstkonzept entwickelt sich deshalb positiv. Der andere, grundsätzlich gleich Leistungsfähige, der die leistungsstärkere Schule besucht, gehört eher zu den Leistungsschwächeren seiner Klasse (kleiner Fisch im großen Teich); entsprechend wird sich sein Fähigkeitsselbstkonzept aufgrund der sozialen Vergleiche negativ entwickeln.

Dem auf sozialen Vergleichen basierenden negativen Bezugsgruppeneffekt kann bisweilen die positive Tendenz entgegenwirken, das eigene Selbstkonzept deshalb höher einzustufen, weil man sich des anspruchsvollen Kontextes bewusst ist, innerhalb dessen man sich bewegt (»Basking-In-Reflected-Glory«-Effekt). Dieser Effekt könnte beispielsweise in Eliteschulen oder -universitäten auftreten. In vielen Fällen wird es vermutlich zu einer Konfundierung von BFLP-Effekten mit Effekten der »ruhmreichen Umgebung« kommen. In seiner Bedeutsamkeit für die schulische Leistungsentwicklung scheint allerdings der BFLP-Effekt der stärkere zu sein (Marsh, Kong & Hau, 2000; Trautwein & Lüdtke, 2005).

Überschrieben haben wir dieses Teilkapitel mit »Motivation und Selbstkonzept«, da dem Selbstkonzept eigener Fähigkeiten für ein motiviertes Lernverhalten eine entscheidende Rolle zukommt. Sowohl in der Selbstbestimmungstheorie als auch in der Theorie der Leistungsmotivation spielt der Grundgedanke eine zentrale Rolle, dass die Initiierung von Lernhandlungen etwas mit den Vorstellungen, Einschätzungen und Bewertungen zu tun hat, die die eigene Person betreffen. Seit Mitte der 1970er Jahre hat sich daher eine eigene Forschungstradition zum Thema Selbstkonzept etabliert. Als Selbstkonzept bezeichnet man die Wahrnehmung und Einschätzung eigener Fähigkeiten und Eigenschaften. Von Beginn an wurde angenommen, dass das Selbstkonzept eine multidimensionale und hierarchische Struktur aufweist. Das Selbstbild einer Person differenziert sich demnach zunächst einmal in verschiedene Inhaltsbereiche (Shavelson, Hubner & Stanton, 1976), vor allem in einen akademischen und einen nicht-akademischen Bereich. Wo der akademische Bereich angesprochen ist, geht es um die Selbstwahrnehmung eigener schulischer Fähigkeiten. Das nicht-akademische Selbstkonzept umfasst hingegen körperbezogene und soziale Aspekte der Selbstwahrnehmung, wie z. B. ein Selbstkonzept der eigenen Sportlichkeit, ein Selbstkonzept des Aussehens, ein Selbstkonzept für die Beziehungen zu Peers und eines für die Beziehung zu den Eltern (Marsh, 1990). Eine hierarchische Struktur des Selbstkonzepts impliziert, dass sich Selbstkonzepte verschiedener Inhaltsbereiche zu übergeordneten Dimensionen zusammenfassen lassen. Die Multidimensionalität des Selbstkonzepts hat sich im Vergleich zum hierarchischen Struktur-Charakter als das prägendere Merkmal erwiesen. So differenziert sich das akademische Selbstkonzept schon im frühen Schulalter aus und umfasst die Einschätzung und Bewertung so unterschiedlicher Inhaltsbereiche wie des Rechnens sowie des Lesens und des Schreibens (Byrne, 1996). In späteren Schuljahren zeigen Schülerinnen und Schüler separate Selbstkonzepte für verschiedene Schulfächer. Marsh, Craven und Debus (1999) warfen darüber hinaus die Frage auf, ob nicht die Bereichsspezifität des akademischen Selbstkonzepts noch weiter ausdifferenziert werden müsste, indem jeweils zwischen einer Kompetenz- (wie gut meine ich etwas zu können) und einer Affektdimension der Selbsteinschätzung (wie gerne mag ich etwas) unterschieden wird. So haben Arens, Yeung, Craven und Hasselhorn (2011) eine Studie vorgelegt, deren Ergebnisse tatsächlich in diesem Sinne für eine »zweifache Multidimensionalität« des akademischen Selbstkonzeptes sprechen. Dass es funktional angemessen ist, zwischen einer Kompetenz- und einer Affektdimension der Selbsteinschätzung zu unterscheiden, zeigte sich nämlich daran, dass allein die Kompetenz- und nicht die Affektdimension des Selbstkonzepts mit dem Leistungsverhalten der Schüler kovariierte.

Fokus: Selbstkonzept als Wertkomponente in der Erwartungs-mal-Wert-Theorie von Eccles und Wigfield (2020)

Die Trennung in eine Kompetenz- und Affektdimension akademischen Selbstkonzepts entspricht auch der oben beschriebenen sehr verbreiteten Weiterentwicklung des Risiko-Wahl-Modells durch Eccles und Wigfield (2020). Hier wird die schulische Motivation in eine Erwartungs- und in eine Wertkomponente unterteilt. Die Erwartungskomponente beinhaltet Selbstwahrnehmungen eigener Fähigkeiten und Erfolgserwartungen und wird in empirischen Untersuchungen entsprechend häufig durch das akademische Selbstkonzept erfasst. Die Wertkomponente bildet den Anreizaspekt von Tätigkeiten ab und kann ihrerseits in vier Unterfacetten aufgeteilt werden: intrinische Motivation (Freude, Interesse), Nützlichkeit (Passung zu zukünftigen Plänen und Zielen der eigenen Person), Relevanz (subjektive Bedeutsamkeit guter Leistungen und Erfolge für die eigene Person) und Kosten (die zu investierende Anstrengung und die Opportunitätskosten).

Für die Genese des akademischen Selbstkonzepts sind vor allem Leistungsrückmeldungen signifikanter Anderer (z. B. von Lehrpersonen) sowie soziale und dimensionale Vergleiche bedeutsam. So vergleichen Kinder und Jugendliche ihre eigenen Fähigkeiten und Leistungen nicht nur mit denen der Anderen (sozialer Vergleich), sondern sie vergleichen auch ihre eigenen Leistungen in den verschiedenen Lernbereichen miteinander, z. B. ihre Leistungen in den sprachlichen mit ihren Leistungen in den naturwissenschaftlichen Fächern (dimensionaler Vergleich).

Fokus: Das Modell des »Internal vs. External Frame of Reference« (I/E-Modell)

Das I/E-Modell von Marsh (1990) erklärt, wie es zur Ausdifferenzierung des akademischen Selbstkonzepts in einen mathematischen und verbalen Bereich kommt. Grundlage ist das Zusammenspiel von zwei simultan ablaufenden Vergleichsprozessen. In einem sozialen (externalen) Vergleich vergleichen Schülerinnen und Schüler ihre eigenen fachlichen Leistungen mit den Leistungen der anderen ihrer Klasse im gleichen Fach. Da Schülerinnen und Schüler, die gut in Deutsch sind, oft auch gut in Mathematik sind, sollte der soziale Vergleichsprozess dazu führen, dass diejenigen mit einem positiven verbalen Selbstkonzept auch über ein eher positives mathematisches Selbstkonzept verfügen. Wenn diese Annahme stimmt, sollte es also positive Korrelationen zwischen dem verbalen und dem mathematischen Selbstkonzept geben.

Die Empirie sieht jedoch anders aus. Zumeist finden sich keine bedeutsamen Korrelationen zwischen dem verbalen und dem mathematischen Selbstkonzept. Verantwortlich ist dafür ein zweiter Vergleichsprozess. Beim dimensionalen (internalen) Vergleich werden die eigenen Leistungen in einem Fach den eigenen Leistungen in einem anderen Fach gegenübergestellt. Dieser Vergleichsprozess bewirkt einen Kontrasteffekt, wodurch das Selbstkonzept für den akademischen Bereich gestärkt wird, für den die individuell besten Leistungen wahrgenommen werden. Nimmt ein Schüler z. B. wahr, dass er besser in Mathematik ist als in Deutsch, so wird sein mathematisches Selbstkonzept gestärkt, sein verbales Selbstkonzept jedoch geschwächt. Somit führt der dimensionale Vergleich am Ende dazu, dass es zu einem negativen Zusammenhang zwischen dem mathematischen und verbalen Selbstkonzept kommt. Durch das Zusammenspiel des externalen und des internalen Vergleichsprozesses kommt es letztlich zu einer Unabhängigkeit des mathematischen vom verbalen Selbstkonzept, da sich der positive Zusammenhang nach dem sozialen Vergleichsprozess und der negative Zusammenhang nach dem dimensionalen Vergleichsprozess ausgleichen.

Das Zusammenspiel von sozialen und dimensionalen Vergleichsprozessen erklärt auch die Bereichsspezifität des Einflusses der Schulleistung auf das Selbstkonzept (Marsh & Craven, 2006). So konnte gezeigt werden, dass gute Mathematikleistungen sich positiv auf das Selbstkonzept in Mathematik, aber negativ auf das verbale Selbstkonzept auswirken. Ebenso beeinflussen gute verbale Leistungen das verbale Selbstkonzept positiv, das mathematische Selbstkonzept jedoch negativ. Der positive Einfluss von Leistung auf das Selbstkonzept innerhalb eines Inhaltsbereichs lässt sich auf den vom I/E-Modell angenommenen sozialen Vergleichsprozess zurückführen, während der negative Einfluss auf das Selbstkonzept in anderen Inhaltsbereichen durch den dimensionalen Vergleichsprozess bedingt zu sein scheint.

Das I/E Modell hat die Forschung zu dimensionalen Vergleichen vorangetrieben und zu einer Theorie dimensionaler Vergleiche geführt, die sich mit den Determinanten und Auswirkungen dimensionaler Vergleiche befasst. In diesem Zuge wurde das »Generalized Internal/External Frame of Reference« (GI/E) Modell entworfen (Möller, Müller-Kalthoff, Helm, Nagy & Marsh, 2016). In diesem Modell wird das klassische I/E-Modell weiterentwickelt: Nun wird berücksichtigt, dass nicht nur Leistungen Gegenstand dimensionaler Vergleiche sein können und dass sich dimensionale Vergleiche nicht nur auf Selbstkonzepte, sondern auch auf andere motivationale und emotionale Merkmale auswirken können. Auch wird die im klassischen I/E-Modell fokussierte Kontrastierung zwischen dem mathematischen und verbalen Bereich durch die Hinzunahme weiterer Schulfächer ergänzt. Wolff et al. (2019) haben zusätzlich das Zusammenspiel sozialer und dimensionaler Vergleiche um das Wirken temporaler Vergleiche (Vergleich der eigenen aktuellen Leistungen mit eigenen früheren Leistungen) ergänzt.

Für den individuellen Lernerfolg ist das Selbstkonzept von hoher Relevanz. Dies belegt vor allem der empirisch gesicherte Zusammenhang zwischen Selbstkonzept und schulischer Leistung (Guay, Ratelle, Roy & Litalien, 2010; Marsh & Craven, 2006). Für die Erklärung des Zusammenhangs von Selbstkonzept und Leistung findet man zwei gegensätzliche theoretische Erklärungsansätze. Nach dem Self-Enhancement-Ansatz stellt das Selbstkonzept eine Determinante der schulischen Leistung dar, während der Skill-Development-Ansatz davon ausgeht, dass es die schulische Leistung ist, die das Selbstkonzept beeinflusst (Guay, Marsh & Boivin, 2003). Die Unterscheidung dieser beiden Ansätze ist nicht nur von theoretischer, sondern auch von praktischer Relevanz. So geht der Self-Enhancement-Ansatz davon aus, dass sich eine Verbesserung des Selbstkonzepts direkt in einer Verbesserung des individuellen Lernzuwachses niederschlägt (Haney & Durlak, 1998). Von einer gezielten Förderung des Selbstkonzepts wären demnach positive Effekte auf die schulische Entwicklung zu erwarten. Auf der Grundlage des Skill-Development-Ansatzes wäre aufgrund der hypothetisch gegenteiligen Wirkrichtung die pädagogische Konsequenz jedoch eine andere. Da beide Ansätze in der Literatur vielfach Untermauerung gefunden haben (Valentine, DuBois & Cooper, 2004), wird mittlerweile davon ausgegangen, dass sowohl die schulische Leistung einen Einfluss auf das Selbstkonzept ausübt, als auch das Selbstkonzept die Leistungsentwicklung beeinflusst (Wu, Guo, Yang, Zhao & Guo, 2021).

Studie: Ist der Entwicklungszusammenhang zwischen Selbstkonzept und Leistung tatsächlich reziprok?

Die vielen empirischen Bestätigungen einer bidirektionalen Beziehung zwischen Selbstkonzept und Leistung basieren zumeist auf Variationen des klassischen Cross-Lagged-Panel-Modells. Anhand eines Längsschnittdatensatzes mit mehr als 2.000 Grundschulkindern, von denen zwischen Ende der 1. und Mitte der 4. Klasse das Lese-Selbstkonzept und die Leseleistung erhoben wurden, prüften Ehm, Hasselhorn und Schmiedek (2019) den Entwicklungszusammenhang zwischen Selbstkonzept und Leistung mit einer Reihe neuerer statistischer Modelle, etwa dem Random-Intercept Cross-Lagged Panel Model. Es ergaben sich deutliche Unterschiede in den Ergebnissen in Abhängigkeit davon, ob die klassische oder eine neuere Analysemethode gewählt wurde. Während Effekte von der Leistung auf das Selbstkonzept in allen Modellierungen nachgewiesen werden konnten, fand sich für den umgekehrten Effekt unter Anwendung der neueren statistischen Modelle kaum Evidenz. Übereinstimmend damit kommen Wu et al. (2021) in ihrer Metaanlyse zu der Schlussfolgerung, dass im Grundschulalter wohl vor allem der Skill-Development-Ansatz zutreffend sein sollte und dass die Annahme des reziproken Wirkzusammenhangs erst für ältere Jahrgangsstufen gültig ist.

Aber kommen wir abschließend noch einmal auf das Verhältnis von Leistungsmotiv und Fähigkeitsselbstkonzept zurück. Ob das Leistungsmotiv das Fähigkeitsselbstkonzept determiniert oder ob sich der Kausalzusammenhang gerade anders herum darstellt, ist genauso schwer zu beantworten wie das berüchtigte Henne-Ei-Problem. Da allerdings die theoretischen Modellvorstellungen zum Leistungsmotiv im Vergleich zu denen des Selbstkonzepts elaborierter ausfallen, scheint uns die Konzeption des Leistungsmotivs besser geeignet, interindividuelle Unterschiede individueller motivationaler Voraussetzungen des Lernens zu umschreiben. Um deutlich zu machen, dass das Selbstkonzept (oder auch das verwandte Konzept der Selbstwirksamkeitserwartungen) nicht schon vollständig in der motivationspsychologischen Theorie des Leistungsmotivs enthalten sind, sprechen wir vom Lern- und Leistungsmotivsystem als einem relativ zeitstabilen Personmerkmal, das durch die Einschätzungen der eigenen Fähigkeiten, durch differenzielle Attribuierungstendenzen nach Erfolgs- bzw. Misserfolgserlebnissen und durch die assoziierten Zielsetzungen, Selbstbewertungen und damit verbundenen emotionalen Empfindungen näher charakterisiert ist.

2.5 Volition und lernbegleitende Emotionen

Jahrzehntelang hat sich die Motivationspsychologie mit den individuellen Voraussetzungen erfolgreichen Lernens beschäftigt, die dazu führen, dass überhaupt Lernabsichten gebildet werden. Interesse an den spezifischen Inhalten einer Lernanforderung, die Hoffnung auf Lernerfolg und eine gute Leistung sowie der damit verbundene Wunsch, sich ein weiteres Mal in seinem eigenen Leistungsvermögen bestätigt zu sehen, motiviert zum Lernen. Diese Motive können dazu antreiben, eine Lernabsicht auszubilden und Anstrengungen in die Bewältigung von Lernaufgaben zu investieren. Die Absicht, ein Ziel zu erreichen, ist jedoch bekanntlich nicht identisch mit ihrer Realisierung. Hierfür bedarf es der Initiierung und Ausführung geeigneter Handlungen, die – weil sie ja gewollt sind – als volitional bezeichnet werden (Heckhausen & Kuhl, 1985).

Damit wird eine Thematik wieder aufgegriffen, die bereits zu Beginn des 20. Jahrhunderts von Narziß Ach (1905) unter der Bezeichnung »Willenstätigkeit« bzw. »Willensbetätigung« untersucht worden war. Um die Volition einerseits von der Motivation abzugrenzen und andererseits deutlich zu machen, dass beide im Handlungsablauf eng aufeinander bezogen sind, haben Heckhausen, Gollwitzer und Weinert (1987) das Rubikon-Modell zielgerichteter Handlungen formuliert ( Abb. 2.11). Der Grundgedanke dieses Modells ist, dass in dem Moment der Entscheidung für das Umsetzen einer Handlung die Grenzlinie zwischen Motivation und Volition überschritten wird. Heckhausen et al. (1987) haben die Bezeichnung Rubikon-Modell gewählt, um an die folgenreiche Entscheidung Caesars zur bewaffneten Überquerung des Grenzflusses Rubikon zwischen Gallia Cisalpina und Rom (im Jahr 49 v. Chr.) zu erinnern. Das war ein Staatsstreich. Caesar kam damit seiner geplanten Entmachtung durch den römischen Senat zuvor. Von dem Moment an, in dem Caesar seine Absicht zum Überschreiten des Rubikon gefasst hatte, gab es kein Zurück mehr.

Abb. 2.11: Das Rubikonmodell des Handelns nach Heckhausen (1989; modifiziert übernommen aus Rheinberg & Vollmeyer, 2019, S. 223)

Verspürt eine Person einen hinreichend ernsthaften Wunsch, etwas zu tun, so beginnt sie damit, die Machbarkeit und die Konsequenzen seiner Umsetzung und die Wünschbarkeit dieser Konsequenzen zu beurteilen. Dem Rubikon-Modell zufolge befindet sich die Person dabei zunächst in einer realitätsorientierten motivationalen Phase, in der sie offen für alle entscheidungsrelevanten Informationen ist. Insbesondere werden auch negative Informationen sondiert, geradezu so, als wolle die Person sich selbst davon überzeugen, dass es sich nicht lohne, dem Wunsche folgend zu handeln. Nur wenn sich die Überzeugung einstellt, dass die Folgen einer Nicht-Realisierung des Wunsches im Vergleich zu den Folgen seiner Realisierung unannehmbar sind, kommt es zur Intentionsbildung: Aus dem Wunsch wird eine Absicht. Das ist der entscheidende Punkt.

Mit der Absichtsbildung ist der Rubikon überschritten, so dass sich die Bewusstseinslage der Person schlagartig ändert. Die Person tritt in eine realisierungsorientierte Volitionsphase ein, in der vorzugsweise solche Informationen beachtet werden, die für die Realisierung der Absicht relevant sind. Wenn die Absicht etwa darin besteht, einen bestimmten schulischen Bildungsabschluss zu erreichen, dann gewinnen in der Volitionsphase jene psychischen Kräfte an Bedeutung, die über das notwendige »Motiviertsein« und über die notwendige Bereitschaft, Anstrengung zu investieren, hinausgehen. Erst die volitionalen Kräfte ermöglichen es, die Umsetzung der gebildeten Absicht unbeirrt und hartnäckig zu verfolgen. Sie äußern sich z. B. in protektiv-handlungsleitenden Einstellungen und Überzeugungen, so etwa in der Überzeugung, die bevorstehenden Ereignisse und Handlungen selbst vollständig kontrollieren zu können (Gollwitzer, 1991). Erst wenn das eigene Handeln zur Realisierung der Absicht geführt hat, lässt der volitionale Bewusstseinszustand nach. Es kommt dann zur Deaktivierung der Intention und die Person kehrt zurück in einen realitätsorientierten Bewusstseinszustand. In der motivationalen Phase konkurrieren dann erneut die unterschiedlichen Wünsche und Bedürfnislagen, bevor es zu einer neuen Absichtsbildung kommen mag.

Die volitionalen Kräfte zeigen sich in besonderen Verhaltensweisen, die wir gemeinhin als Hinweise auf ein diszipliniertes und gewissenhaftes Lernen werten. Gewissenhaftigkeit wird übrigens auch in der Persönlichkeitspsychologie als eine der zentralen Dispositionen angesehen, in der sich Menschen systematisch voneinander unterscheiden (McCrae & Costa, 1999).

Beispiel: Gewissenhaftigkeit

Seit einiger Zeit hat man sich um eine Klärung der Prädiktionskraft nicht-kognitiver Persönlichkeitsmerkmale für berufliche Leistungen bemüht. Barrick und Mount (1991) kommen nach einer Sichtung vorliegender Daten zu den von McCrae und Costa (1999) postulierten fünf Hauptfaktoren der menschlichen Persönlichkeit (Extraversion, emotionale Stabilität, Verträglichkeit, Gewissenhaftigkeit und Offenheit für Erfahrungen) zu folgendem Befund: Nur die Gewissenhaftigkeit ist ein valider Prädiktor der Performanz über alle Stichproben und Berufsgruppen hinweg. Vermutlich handelt es sich bei diesem Konstrukt um ein Konglomerat motivationaler und volitionaler Dispositionen.

Hoch ausgeprägte volitionale Kompetenzen erhöhen die Selbstkontrolle und das Selbstregulationspotenzial. Dies kommt dem Lernenden insbesondere in solchen Lernsituationen zu Gute, in denen die Lernziele relativ global und vage sind.

Angemessen eingesetzte volitionale Kontrolle hilft Personen, das zu tun, was sie tun wollen, indem sie ihre kognitiven, motivationalen und emotionalen Prozesse zielführend regulieren. (Corno & Kanfer, 1993, S. 303)

Der funktionalen Beschreibung von Corno und Kanfer (1993) ist zu entnehmen, dass die Kontrolle unterschiedlichster Prozesse während des Lernens den Kern der Volition ausmacht. Insofern hat das Konzept der Volition große Ähnlichkeiten mit dem in Kapitel 2.3 dargestellten Konzept der Metakognition, das die Potenziale zur Kontrolle und Regulation kognitiver Prozesse beschreibt. Folgt man der Terminologie von Corno und Kanfer (1993), dann ließen sich Metakognitionen auch als Teilmenge der Volition auffassen, denn Volition bezieht sich sowohl auf die Kontrolle der kognitiven als auch auf die Kontrolle der motivationalen und emotionalen Prozesse.

Während wir kognitive und motivationale Prozesse in den vorangehenden Abschnitten dieses Kapitels bereits kennengelernt haben, war von emotionalen Prozessen bisher noch nicht die Rede. Dies wird am Ende dieses Kapitels nachgeholt mit einer kurzen Skizze der bei Lernleistungen relevanten Emotionen. Zunächst führen wir aus, worin die volitionalen Probleme beim Lernen bestehen können, welche Handlungskontrollfunktionen durch volitionale Prozesse erfüllt werden und welche stabilen interindividuellen Differenzen (volitionale Stile) dabei zu beachten sind.

Volitionale Probleme

In der Willenspsychologie werden vor allem drei Arten von Volitionsproblemen unterschieden (Heckhausen, 1989): die Initiierung einer Handlung, ihre Persistenz und, damit eng verknüpft, die Überwindung von Handlungshindernissen. Viele Motivationstheorien gehen implizit davon aus, dass eine Handlung automatisch initiiert wird, wenn nur eine hinreichend starke Motivationstendenz entstanden ist. Häufig ist dies jedoch nicht der Fall, da erst der »richtige Zeitpunkt« zur Realisierung einer eigenen Absicht kommen muss. Motivationstendenzen erhöhen allerdings die Bereitschaft, eine beabsichtigte Handlung auszuführen.

Beispiel: Handlungsinitiierung

Ein durchaus begabter Schüler hat in den letzten Monaten in seinen schulischen Leistungen so deutlich nachgelassen, dass seine Versetzung gefährdet ist. Nach einem klärenden Gespräch mit seinen Eltern entscheidet er sich, die Rückstände in den besonders kritischen Fächern systematisch aufzuarbeiten. Er lässt sich von den Lehrern einen Stoffplan aufstellen und nimmt sich vor, diesen Plan abzuarbeiten. Aber die Nachmittage vergehen, ohne dass er in sein Lernprogramm einsteigt. Irgendwie »steht er sich auf dem Fuß«; es gibt immer irgendwelche Umstände, warum es jetzt gerade nicht gut passt und der Beginn immer wieder verschoben wird. Die Initiierung der ersten Lernschritte, um den Entschluss umzusetzen, wird zum Problem.

Ist die Handlungsinitiierung gelungen, indem beispielsweise der Einstieg in einen komplexen Lernprozess vollzogen wurde, können jedoch weitere volitionale Probleme hinzukommen: Vor allem muss die Handlungstendenz andauern, d. h. sie muss so lange das Handeln leiten, bis das Ziel einer Handlung erreicht ist. In dem oben skizzierten Beispiel wird das Erreichen des Lernzieles vermutlich Wochen oder gar Monate in Anspruch nehmen. In dieser Zeit wird der betroffene Schüler immer wieder neue Probleme der Handlungsinitiierung erleben, wenn es darum geht, einen nächsten Lernschritt zu realisieren. Auch werden sich Hindernisse unterschiedlichster Art auftun (z. B. Ärger, dass ein intensiv bearbeiteter Sachverhalt doch nicht verstanden wurde; Einladung zum Kinobesuch), um eine initiierte Handlungstendenz zu blockieren. Lernende unterscheiden sich in ihrer Fähigkeit, einmal gefasste Lernentschlüsse gegen konkurrierende Handlungsimpulse abzuschirmen und Persistenz im Lernverhalten zu zeigen (»Warum sitze ich eigentlich hier und lerne, wenn ich doch nichts verstehe?«).

Auf einer ersten Stufe besteht Persistenz nur in der Fähigkeit einer unerledigten Handlungstendenz, sich wieder zu melden, wenn die Situation die Aufmerksamkeit nicht anderweitig in Beschlag nimmt und wenn keine andere Handlungstendenz stärker ist. Höhere Anforderungen an Persistenz werden erfüllt, wenn die unerledigte Handlungstendenz die Anregungswirkung starker Stimuli der umgebenden Situation ausblenden kann. Diese Persistenz auf zweiter Stufe könnte noch von einer Persistenz auf dritter Stufe übertroffen werden, wenn es gelänge, einer Handlungstendenz selbst gegen konkurrierende Handlungstendenzen von größerer Stärke zeitweiligen Vorrang zu geben. (Heckhausen, 1989, S. 192)

Volition als Handlungskontrolle

Die Frage, wie es gelingen kann, Handlungsabsichten tatsächlich zu realisieren, zielführende Handlungen zu beginnen und sie allen konkurrierenden Handlungsimpulsen zum Trotz bis zur Zielerreichung andauern zu lassen, ist Gegenstand von Theorien der Selbstregulation bzw. der Handlungskontrolle. Kanfer (1996) hat in seinem Selbstregulationsmodell die Schritte eines selbstregulativen Zyklus am Beispiel des Auftretens von Handlungshindernissen folgendermaßen beschrieben: Wenn es zur Unterbrechung einer Lernhandlung gekommen ist, so wird die Situation (1) zunächst daraufhin beurteilt, ob sie überhaupt noch unter der Kontrolle des Handelnden steht. Ist dies nicht mehr der Fall, wird der Selbstregulationsprozess abgebrochen. Erscheint die Situation hingegen als prinzipiell kontrollierbar, so wird (2) geprüft, ob es sich bei dem aufgetretenen Hindernis um ein wichtiges Anliegen der Person handelt. Ist das der Fall, dann kommt es (3) zu einer Prüfung des erreichten Standes der unterbrochenen Handlung. Dabei wird die Diskrepanz zum Handlungsziel festgestellt und es wird geprüft, inwieweit man sich selbst in der Lage sieht, diese Diskrepanz durch fortgesetzte Handlungen zu verringern. Sieht man die Möglichkeit, die Diskrepanz durch eigenes Tun merklich verringern zu können, werden (4) die notwendigen Bewältigungstätigkeiten initiiert. Bei großer wahrgenommenen Diskrepanz und geringer Kompetenzüberzeugung, diese durch eigenes Tun merklich verringern zu können, wird der Zyklus der Selbstregulation allerdings abgebrochen.

Eine eher funktionale Klassifikation der unterschiedlichen Prozesse der volitionalen Handlungskontrolle stammt von Julius Kuhl (1987, 1996). Kuhl unterscheidet sechs Arten von Strategien, die ein Lernender mit günstigen volitionalen Voraussetzungen einsetzt, wenn sich innere oder äußere Hindernisse der Absichtsrealisierung in den Weg stellen oder wenn die der Handlungsabsicht zugrunde liegende Motivation zu schwach ist und gegen andere, stärkere Tendenzen abgeschirmt werden soll.

Fokus: Strategien der Handlungskontrolle (nach Kuhl, 1996)

1. Aufmerksamkeitskontrolle: Ausblenden von Informationen, die absichtswidrige Motivationstendenzen stärken.

2. Enkodierungskontrolle: Fokussieren der Verarbeitungsfunktionen auf zielrelevante Informationen.

3. Motivationskontrolle: Steigerung der eigenen Motivation, die beabsichtigte Handlung auszuführen.

4. Emotionskontrolle: Beeinflussung eigener Gefühlslagen zur Steigerung der Handlungseffizienz.

5. Misserfolgs- bzw. Aktivierungskontrolle: Unterbinden von Tendenzen, einem Misserfolg lange in Gedanken nachzuhängen und Abstandnehmen von unerreichbaren Zielen.

6. Initiierungskontrolle: Vermeiden übermäßig langen Abwägens von Handlungsalternativen.

Die Anwendung solcher Handlungskontrollstrategien ist hilfreich, aber nicht einfach. Leicht vorstellbar ist, dass es zu mancherlei »Störungen« der Handlungskontrolle kommen kann. Versagt etwa die Emotionskontrolle, dann kann es dazu kommen, dass etwa ein Gefühl der Verärgerung über eine Bemerkung eines Lehrers oder auch ein lähmendes Gefühl, das sich nach einer unangenehmen Nachricht einstellt, nachfolgend zu einer fortgesetzten Unaufmerksamkeit im Unterricht führt, obwohl eigentlich die Absicht bestand, heute besonders gut aufzupassen.

Volitionale Stile

Aus Alltagsbeobachtungen gewinnt man bisweilen den Eindruck, dass sich Menschen systematisch in der Art und Weise unterscheiden, wie sie mit Störungen bei der Umsetzung beabsichtigter Handlungen umgehen. Die Niedergeschlagenheit, die eine unangenehme Nachricht auslösen kann, beeinträchtigt das Lernverhalten der einen Person nur für wenige Stunden, das einer anderen aber für Tage und Wochen. Bei ihr hält das lähmende Gefühl fortwährend an, so dass sie nur noch über ihre missliche Lage nachdenken kann und ihr jeglicher Schwung fehlt, sich auf die neu anstehenden Lernaufgaben zu konzentrieren. Kuhl (1981) hat aufgrund von Beobachtungen dieser Art auf stabile Persönlichkeitsunterschiede in der Herangehensweise an beabsichtigte Handlungen geschlossen. Er unterscheidet in diesem Zusammenhang zwischen lageorientierten und handlungsorientierten Personen.

Der Begriff der Handlungsorientierung bezeichnet eine Disposition, die die erfolgreiche Umsetzung von Absichten in die Tat begünstigt. Handlungsorientierten gelingt die Handlungskontrolle in der Regel besonders gut (Kuhl & Kazen, 2003): Eine missliche Lage führt bei ihnen nicht zu einem übermäßig langen Nachgrübeln darüber, wie es dazu gekommen ist oder wer daran Schuld habe. Stattdessen beginnen sie sehr bald wieder damit, verschiedene Handlungsmöglichkeiten zu generieren. Lageorientierte Personen dagegen verharren in einer Fixierung auf eine eingetretene oder vorgestellte missliche Lage, was ein Verhalten hervorbringt, das wir in Kapitel 1.2 als Phänomen der »erlernten Hilflosigkeit« beschrieben haben.

Die Forschung hat zunächst gezeigt, dass Lageorientierung eigentlich durchaus etwas Positives sein kann: Zögern und Nachdenken kann gegenüber einem allzu schnellen Handeln Vorteile haben, besonders in komplexen Situationen, die zahlreiche, oft gar nicht sofort erkennbare Risiken bergen. Lageorientierte zeigen in der Tat auch bei [komplexeren] Alltagsaufgaben […] (z. B. Erarbeitung eines Lehrbuchtextes) gegenüber Handlungsorientierten Leistungsvorteile, wenn sie nicht unter Zeitdruck gesetzt werden und sich überhaupt in einer relativ entspannten Situation befinden. […] Lageorientierung bringt erst dann mehr Nachteile als Vorteile, wenn der Wechsel zur Handlungsorientierung auch dann nicht mehr gelingt, wenn es wirklich Zeit ist zu handeln. (Kuhl & Kazen, 2003, S. 205 f)

Individuelle Unterschiede in der Handlungs- versus Lageorientierung lassen sich anhand des Fragebogens HAKEMP erfassen (Kuhl & Beckmann, 1994). Dabei werden drei Facetten des volitionalen Stils unterschieden, die von den Autoren als prospektive Handlungs- vs. Lageorientierung (HOP-LOP), als Handlungs- vs. Lageorientierung nach Misserfolg (HOM-LOM) und als Handlungs- vs. Lageorientierung während der Tätigkeitsausführung (HOT-LOT) bezeichnet werden. Diese drei Facetten beziehen sich auf die Initiierung von Handlungen, die man sich vorgenommen hat (d. h. auf die generelle Handlungsbereitschaft), auf die Fähigkeit zur Misserfolgskontrolle (d. h. auf die »erschwerte« Handlungsbereitschaft, nachdem man bereits mit Misserfolgen oder anderen aversiven Ereignissen konfrontiert wurde) sowie auf die Persistenz des Handelns (d. h. auf die Bereitschaft, an einer Tätigkeit festzuhalten).

Beispiel: Der Fragebogen HAKEMP (nach Kuhl & Beckmann, 1994)

Wenn meine Arbeit als völlig unzureichend bezeichnet wird, dann

a. lasse ich mich davon nicht lange beirren (HOM)

b. bin ich zuerst wie gelähmt (LOM)

Wenn ich sehr viele Dinge zu erledigen habe, dann

a. überlege ich oft, wo ich anfangen soll (LOP)

b. fällt es mir leicht, einen Plan zu machen und ihn auszuführen (HOP)

Wenn ich mit einem Nachbarn über ein interessantes Thema rede, dann

a. entwickelt sich leicht ein ausgedehntes Gespräch (HOT)

b. habe ich bald wieder Lust, etwas anderes zu tun (LOT)

Dem aufmerksamen Leser wird nicht entgangen sein, dass der volitionale Stil der Handlungsorientierung an die motivationale Disposition der Erfolgszuversichtlichkeit erinnert und dass auch Ähnlichkeiten zwischen der Lageorientierung und der Misserfolgsängstlichkeit bestehen. Offenkundig besteht ein enger Zusammenhang zwischen den motivationalen und den volitionalen Voraussetzungen des Lernens. Bei aller Ähnlichkeit gibt es jedoch einen entscheidenden Unterschied: Während motivationale Dispositionen entscheidend sind für die vom Lernenden bevorzugten Zielsetzungen und die Auswahl von Aktivitäten, wird die konkrete Realisierung motivierten Verhaltens durch die volitionale Orientierung determiniert. Handlungsorientierte verfügen in der Regel über vollständig und angemessen ausgebildete Absichten, indem ihnen vier Aspekte der Verhaltensplanung gleichermaßen deutlich sind (Kuhl & Beckmann, 1994):

1. der angestrebte zukünftige Zustand,

2. der zu verändernde gegenwärtige Zustand,

3. die zu überwindende Diskrepanz zwischen Ist- und Soll-Zustand und

4. die beabsichtigte Handlung, mit der die Diskrepanz reduziert werden soll.

Bei Lageorientierten findet man demgegenüber häufig sogenannte degenerierte Absichten (Kuhl, 1987) durch eine unausgewogene Präsenz der skizzierten Aspekte. Nach einem Misserfolgserlebnis kreisen z. B. ihre Gedanken nur um den gegenwärtigen Zustand (also den 2. Aspekt). Mit einigem zeitlichen Abstand kommt vielleicht auch der Gedanke ins Spiel, wie schön doch ein Erfolg gewesen wäre (1. Aspekt). Solange jedoch nicht darüber nachgedacht wird, worin die aktuelle Diskrepanz zwischen dem erreichten und dem erwünschten Zustand besteht (3. Aspekt) und vor allem, was man tun könnte, um sie zu überwinden (4. Aspekt), wird es in der aktuellen Lernsituation nur schwerlich zur Realisierung einer notwendigen Handlung kommen.

Die bis hierhin beschriebenen Mechanismen und Prozesse der volitionalen Komponenten des Lernens mögen dem kritischen Leser erstaunlich rational, kühl und in gewisser Weise distanziert erscheinen. Aber entspricht das der von Lernenden subjektiv erlebten Realität? Vermutlich nicht ganz, denn auch Emotionen spielen eine wichtige Rolle für den Erfolg von Lernprozessen. Da ohne die Berücksichtigung der oft mit dem erlebten Erfolg oder Misserfolg in Lernsituationen einhergehenden Emotionen die Betrachtung der nicht-kognitiven individuellen Voraussetzungen erfolgreichen Lernens unvollständig wäre, wird im Folgenden der Frage nach der Rolle der Emotionen nachgegangen.

Studie: Handlungsorientierung mediiert den Effekt der Gewissenhaftigkeit auf schulische Lernleistungen

Schlüter et al. (2018) untersuchten bei Schülerinnen und Schülern der Sekundarstufe, ob sich ein Einfluss volitionaler Kompetenzen auf schulische Leistungen zeigt, der unabhängig ist von den allgemeinen kognitiven Fähigkeiten und dem oben bereits erwähnten Persönlichkeitsmerkmal der Gewissenhaftigkeit. In multiplen Regressionsanalysen konnte ein bedeutsamer Effekt der Handlungsorientierung nach Misserfolg sowie der prospektiven Handlungsorientierung auf schulische Leistungen nachgewiesen werden, der unabhängig ist von den allgemeinen kognitiven Fähigkeiten und der Ausprägung der Gewissenhaftigkeit bei den Schülerinnen und Schülern. Der Einfluss des Persönlichkeitsmerkmals Gewissenhaftigkeit auf die schulischen Leistungen zeigte sich nur bei hoher Ausprägung der Handlungsorientierung.

Welche Emotionen sind für Lernleistungen relevant?

Man stelle sich einmal vor, wie es wäre, wenn man zwar denken und rational handeln, aber nicht fühlen könnte. Man würde dann keine Angst, keine Wut und keine Traurigkeit mehr verspüren, aber auch keine Freude, keine Hoffnung, keine Zufriedenheit und keine Leidenschaft. Mit anderen Worten: Man lebte ohne Emotionen.

Definition: Emotionen

Unter Emotionen versteht man komplexe Muster körperlicher und mentaler Veränderungen. Sie umfassen physiologische Erregungen, Gefühle, kognitive Prozesse und Reaktionen im Verhalten als Antworten auf eine Situation, die als persönlich bedeutsam wahrgenommen wurde. Diese Muster können relativ überdauernder, dispositioneller Art sein oder aber auch intraindividuell sehr variabel ausfallen. Im letzteren Fall spricht man häufig auch von Stimmungen und ihren Schwankungen.

Auch wenn man sich gelegentlich darüber ärgern kann, dass negative Emotionen erfolgreiches Handeln behindern mögen, so übernehmen Emotionen in unserem Leben doch viele wichtige und nützliche Funktionen. Gefühle ermöglichen, dass wir rasch und flexibel auf wichtige und gefährliche Ereignisse reagieren können. Emotionen und Gestimmtheiten befördern auch die kognitiven Funktionen, indem sie sehr frühzeitig im Prozess der Informationsverarbeitung Einfluss darauf nehmen, worauf wir achten (selektive Aufmerksamkeit) oder wie wir uns selbst wahrnehmen (Selbstkonzept).

Wichtige Überlegungen zur Rolle von Emotionen bei der Informationsverarbeitung hat Gordon H. Bower (1981, 1991) angestellt. In seinem Modell geht er davon aus, dass ein Gefühlszustand, den eine Person in einer bestimmten Situation erlebt, zusammen mit den anderen in dieser Situation wahrgenommenen Ereignissen und Sachverhalten als kontextgebundene Episode im Gedächtnis gespeichert wird. Durch die Einbindung einer Emotion in die Gedächtnisrepräsentation kommt es zu einer stimmungskongruenten Verarbeitung von Informationen und in der Folge auch zur Stimmungsabhängigkeit der Erinnerungsleistung. Unter stimmungskongruenter Verarbeitung versteht man das Phänomen, dass Lernende selektiv solche Informationen verarbeiten (und später abrufen können), die zu ihrer gegenwärtigen Gestimmtheit passen. Stimmungskongruenter Information wird mit größerer Wahrscheinlichkeit Aufmerksamkeit zugewandt, so dass es für diese Information zu einer gründlicheren und tieferen Verarbeitung kommt. Wer in trauriger Stimmung einen Film anschaut, wird sich später eher an das Verhalten einer im Film ebenfalls traurig gestimmten Person und an traurige Details der Filmhandlung erinnern.

Fokus: Neuroanatomie, Emotionen und Lernen

Der besondere Einfluss von Emotionen auf das Lernen und Behalten von Informationen basiert auch darauf, dass in emotional gefärbten Situationen zusätzliche neuronale Strukturen aktiviert sind. In Kapitel 1 wurde bereits darauf hingewiesen, dass die Hirnstruktur des Hippocampus ( Abb. 1.1) am Lernen durch Konditionierung, aber auch bei der Aktivierung deklarativer Gedächtnisinhalte beteiligt ist. Emotional bedeutsame Reize (z. B. angstbesetzte Ereignisse) führen zu einem »Durchschalten« des Signals in die direkt an den Hippocampus angrenzende Amygdala (Mandelkern). Eine zentrale Unterstruktur des Mandelkerns (Nucleus centralis) leitet die emotionale Information breitgefächert an weitere Systeme des Organismus weiter. Die Amygdala ist an der Enkodierung und beim Abruf von emotionsbesetzten Erinnerungen maßgeblich beteiligt, ob sie auch den Speicherort für solche Gedächtnisinhalte darstellt, ist ungeklärt.

Obwohl die Amygdala bei den nicht-deklarativen emotionalen Erinnerungen und der Hippocampus bei den deklarativen Erinnerungen eine Rolle spielt, arbeiten beide Systeme zusammen, was dazu führen kann, dass lernbegleitende Emotionen das Erinnerungsvermögen verbessern. Dies zeigte sich z. B. in Untersuchungen mit hirngeschädigten Patienten, denen Geschichten erzählt wurden, die durch die Präsentation von Bildern unterstützt wurden. In einer der Geschichten ging es um einen Jungen, der von einem Auto angefahren wurde und notoperiert werden muss. Patienten mit spezifischen Verletzungen der Amygdala erinnerten sich an die nicht-emotionalen Teile der Geschichte genau so gut wie unverletzte Personen. Anders als diese erinnerten sie aber die gefühlsbeladenen Teile der Geschichte nicht besser als die übrigen Inhalte. Patienten mit Verletzungen des Hippocampus bei intakter Amygdala erinnerten sich insgesamt an sehr viel weniger Details der Geschichte, zeigten aber die auch bei den unverletzten Personen gefundene Tendenz, sich an die emotional besetzten Inhalte der Geschichte besser zu erinnern als an die neutralen (Cahill & McGaugh, 1998; Hamann, Cahill, McGaugh & Squire, 1997).

Eine systematische empirische Analyse der Wirkmechanismen, die für den Beitrag der Emotionen zum erfolgreichen oder weniger erfolgreichen Lernen verantwortlich sind, steht noch aus. Pekrun und Schiefele (1996) nehmen jedoch an, dass sich Emotionen auf wenigstens vier Arten von kognitiven Prozessen auswirken: (1) auf die Auswahl und Nutzung von Strategien, (2) auf die Prozesse der Informationsspeicherung im Langzeitgedächtnis und des Abrufs von Vorwissen, (3) auf die Transformationsprozesse im Arbeitsgedächtnis und (4) auf die Prozesse und Zustände der lern- und leistungsrelevanten Motivationen. Dabei ist davon auszugehen, dass unterschiedliche Emotionen in durchaus unterschiedlicher Weise auf das Lern- und Leistungsverhalten einwirken. Pekrun und Schiefele (1996) unterscheiden diesbezüglich zwischen drei Sorten von Emotionen: positiven, aktivierend negativen und desaktivierend negativen.

Positive Emotionen wie Lernfreude, leistungsbezogene Hoffnungen oder Stolz wirken sich günstig auf die intrinsische Handlungsmotivation aus. Obgleich sie – so wie auch negative Emotionen – das Arbeitsgedächtnis belasten können, dürfte der motivationsfördernde Effekt positiver Emotionen den Nachteil einer zusätzlichen Kapazitätsbelastung mehr als ausgleichen.

Zu den aktivierenden negativen Emotionen gehören Angst und Ärger. Diese stimulieren die psychische und physische Handlungsbereitschaft und damit auch die Nutzung von Lernstrategien. Dennoch sind sie in ihrer Auswirkung oftmals eher schädlich für die resultierende Lernleistung, da sie zugleich Anteile der aufgabenbezogenen Aufmerksamkeit abziehen und damit jene Lernprozesse beeinträchtigen, die eigentlich einer optimalen Kapazitätsausnutzung des Arbeitsgedächtnisses bedürften. Zusätzlich ist bei Zuständen von Angst und Ärger mit einer Reduktion der intrinsischen Motivation zu rechnen.

Hoffnungslosigkeit oder Langeweile fallen in die Gruppe der desaktivierenden negativen Emotionen, weil sie einer tieferen Verarbeitung von Informationen entgegenstehen und die intrinsische (wie auch die extrinsische) aufgabenbezogene Motivation reduzieren. Ebenso wie die aktivierenden negativen Emotionen beeinträchtigen auch die desaktivierenden die notwendige Aufmerksamkeitszuwendung bei der Aufgabenbearbeitung.

Allgemein ist anzunehmen, dass Emotionen wie Langeweile beim Lernen oder auch Angst vor einer bevorstehenden Prüfung Aufmerksamkeit auf aufgabenexterne Aspekte lenken und dadurch kognitive Ressourcen verbrauchen, die für die Bearbeitung von Lernaufgaben benötigt werden. Positive, aufgabenbezogene Emotionen wie Lernfreude sollten hingegen fokussiertes Lernen und Aufmerksamkeit auf aktuelle Tätigkeiten begünstigen und dadurch leistungsfördernd wirken […]. Allerdings deuten Studien […] darauf hin, dass das intensive Erleben sowohl negativer als auch positiver Emotionen ablenkende und dadurch leistungsmindernde Auswirkungen haben kann. […]

Positiv aktivierende Emotionen können Motivation und Anstrengungsbereitschaft steigern. Insbesondere Lernfreude kann dazu beitragen, dass Lernende intrinsisch motiviert arbeiten und sich dabei intensiv mit Inhalten befassen. […] Aber auch ergebnisbezogene Emotionen wie Stolz über eine bestandene Prüfung können dazu führen, dass Lernende zuversichtlich an künftige Aufgaben herantreten und Anstrengung als Mittel zum Zweck, für gute Leistung und deren Konsequenzen, aufbringen. Extrinsische Motivation, wie sie in diesem Falle entsteht, kann zudem durch soziale Leistungsemotionen wie Bewunderung der Erfolge anderer genährt werden.

Im Kontrast hierzu wirken sich negativ deaktivierende Emotionen wie Langeweile oder Hoffnungslosigkeit negativ auf intrinsische wie auch extrinsische leistungsbezogene Motivation Lernender aus […]. Aus dieser reduzierten Motivation kann sich wiederum ein Vermeidungsdrang entwickeln, der Lernende dazu verleitet, angenehmen Alternativbeschäftigungen nachzugehen. (Loderer, Pekrun, Vogl & Schubert, 2021, S. 29 f)

Die in Kapitel 2.3 begonnene Diskussion über Lernstile lässt sich vor dem Hintergrund von Theorien und Befunden zum Einfluss von Stimmungen (d. h. zeitlich variablen Emotionen) auf Lernleistungen fortführen. Es gibt einige Hinweise darauf, dass individuelle Stimmungen und Gestimmtheiten wie eine Art mentaler Schalter dafür verantwortlich sind, ob und wenn ja, auf welche Art und Weise, Information verarbeitet wird (Abele, 1996). So geht z. B. Kuhl (1983) davon aus, dass Informationen je nach Stimmungslage unterschiedlich verarbeitet werden. Negative Emotionen sollen demzufolge eher zu einer detailgenauen und systematischen, sequentiell-analytischen, also »vorsichtigeren« Informationsverarbeitung führen. Positive Emotionen sollen demgegenüber eher eine globale, intuitiv-holistische Verarbeitung auslösen, deren Vorteil darin bestehen soll, dass eine simultane Verarbeitung komplexer Informationen besser gelingt. Wenn sich negative Emotionen in intraindividuell stabilen Dispositionen niederschlagen (z. B. im Sinne einer manifesten Prüfungsangst) und wenn dadurch die Möglichkeiten der Informationsverarbeitung beim Lernen quasi habituell eingeschränkt sind, kann diese Einschränkung durch Maßnahmen volitionaler Kontrolle relativiert werden.

Zusammenfassung

Erfolgreiches Lernen wird durch eine Reihe individueller Voraussetzungen erleichtert. Zu den relevanten individuellen Voraussetzungen gehört die Funktionstüchtigkeit kognitiver (selektive Aufmerksamkeit und Arbeitsgedächtnis, Vorwissen, Strategien und deren metakognitive Regulation), motivationaler und volitionaler Merkmale.

Die Funktionen der (selektiven) Aufmerksamkeit und der verschiedenen Teilsysteme des Arbeitsgedächtnisses begrenzen die in einer Zeiteinheit verarbeitbaren Informationen. Ein umfangreiches und elaboriertes Vorwissen kann diesen Flaschenhals weiten. Auch mit Hilfe unterschiedlicher kognitiver und metakognitiver Strategien lässt sich die Informationsverarbeitung optimieren.

Günstige motivationale Voraussetzungen sind für den Erfolg des Lernens wichtig. Als dispositionelle Merkmale gelten das Ausmaß an Erfolgszuversicht bzw. Misserfolgsängstlichkeit. Aber auch typische Ursachenzuschreibungen (Attributionen) nach Erfolg und Misserfolg und die spezifischen Selbstkonzepte eigener Begabung sind bedeutsame Einflußfaktoren der Leistungsentwicklung.

Werden aus Wünschen Absichten, dann verändert sich der Bewusstseinszustand einer Person von einer motivationalen Realitätsorientierung zu einer volitionalen Realisierungsorientierung, die psychische Kräfte der hartnäckigen Zielverfolgung mobilisiert.

Auch die den Lernprozess begleitenden Emotionen nehmen Einfluss auf die Art und auf den Erfolg des Lernens, indem sie die Aktivierung der kognitiven und motivationalen Mechanismen begünstigen oder behindern. Sie können auch die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass eine Lernabsicht tatsächlich umgesetzt wird. Dieser Einfluss der Emotionen wird wiederum durch einen dispositionellen Rahmen begrenzt, der u. a. durch die volitionalen Besonderheiten der Lernenden vorgegeben ist: die Handlungsorientierung oder die Lageorientierung.

Literaturhinweis

Forsberg, A., Adams, E. & Cowan, N. (2021). The role of working memory in long-term learning: Implications for childhood development. In K.D. Federmeier (Ed.), The psychology of learning and motivation (Vol. 74, pp. 1–45). San Diego: Academic Press.

Loderer, K., Pekrun, R., Vogl, E. & Schubert, S. (2021). Leistungsemotionen in der Schule. Theoretische Grundlagen und aktuelle Befunde. In C. Rubach & R. Lazirides (Hrsg.), Emotionen in Schule und Unterricht: Bedingungen und Auswirkungen von Emotionen bei Lehrkräften und Lernenden (S. 18–44). Opladen: Budrich.

Pressley, M. & Harris, K.R. (2006). Cognitive strategies instruction: From basic research to classroom instruction. In P.A. Alexander & P.E. Winne (Eds.), Handbook of educational psychology (pp. 265–286). Mahwah, NJ: Erlbaum.

Rheinberg, F. & Vollmeyer, R. (2019). Motivation (9. Aufl.). Stuttgart: Kohlhammer.