Instruktion

„Die folgenden Aussagen beziehen sich auf Lernsituationen in Ihrem Arbeitsalltag. Bitte geben Sie an, inwieweit die Aussagen auf Ihre letzten Arbeitswochen zutreffen.

Denken Sie nicht lange nach und kreuzen Sie bitte das an, was Ihnen als Erstes in den Sinn kommt. Es gibt kein richtig oder falsch. Es geht um Ihre ehrliche Meinung und nicht darum, was Ihre Kolleg:innen oder Vorgesetzten meinen.“

Items

Tabelle 1

Items der Kurzskala für informelles Lernen am Arbeitsplatz für Industrie- und Bürobeschäftigte

Anmerkung. Die englischen Items sind aktuell noch nicht validiert.

A = Item entspricht dem Oktagon-Modell-Subfaktor „Eigenes Ausprobieren” / “Trying & applying own ideas”

B = Item entspricht dem Oktagon-Modell-Subfaktor „Modelllernen“ / “Model learning”

C = Item entspricht dem Oktagon-Modell-Subfaktor „Direktes Feedback” / “Direct feedback”

D = Item entspricht dem Oktagon-Modell-Subfaktor „Stellvertretendes Feedback” / “Vicarious feedback”

E = Item entspricht dem Oktagon-Modell-Subfaktor „Vorausschauende Reflektion“ / „Anticipatory reflection“

F = Item entspricht dem Oktagon-Modell-Subfaktor „Reflektion im Nachhinein“ / „Subsequent reflection“

G = Item entspricht dem Oktagon-Modell-Subfaktor „Extrinsische Lernintention“ / “Extrinsic intent to learn”

H = Item entspricht dem Oktagon-Modell-Subfaktor „Intrinsische Lernintention” / “Intrinsic intent to learn”

Antwortvorgaben

Die Items können auf einer Antwortskala mit den Abstufungen (1) stimme überhaupt nicht zu, (2) stimme größtenteils nicht zu, (3) stimme eher nicht zu, (4) stimme eher zu, (5) stimme größtenteils zu, (6) stimme voll und ganz zu beantwortet werden.

Auswertungshinweise

Die Items der Skala sind heterogen und erfassen ein multidimensionales Konstrukt. Jedes Item repräsentiert eine Komponente des Oktagon-Modells des informellen Lernens am Arbeitsplatz von Decius et al. (2019). Keines der Items ist negativ kodiert. Für die Auswertung der Skala wird der Mittelwert der acht Items gebildet. Die Ergebnisse können als Indikator für das Ausmaß des informellen Lernens am Arbeitsplatz interpretiert werden. Höhere Mittelwerte deuten auf ein höheres Maß an informellem Lernen hin, während niedrigere Mittelwerte auf ein geringeres Maß an informellem Lernen hinweisen. Nicht bearbeitete Items führen zu fehlenden Werten, was vermieden werden sollte, da die Aussagekraft des Mittelwerts geringer ausfällt, wenn er nicht über alle acht Items gebildet werden kann. In diesem Fall kann das Oktagon-Modell inhaltlich nicht umfassend abgebildet werden. Um Konvergenzproblemen des Modells vorzubeugen, wird für die latente Modellierung in einem Strukturgleichungsmodell empfohlen, die acht Items unter scheinbarer Außerachtlassung der Oktagon-Struktur auf einen übergeordneten latenten Faktor laden zu lassen. Die Fehlerterme der jeweils zwei Items, die zu einer übergeordneten Oktagon-Komponente gehören, sollten allerdings kovariieren. Die Berechnungsergebnisse bleiben bei diesem Vorgehen unverändert gegenüber dem Prozedere, die Oktagon-Struktur klassisch im Strukturgleichungsmodell nachzubilden (d.h. „klassisch“ wäre, die jeweiligen zwei zusammengehörigen Items wie direktes Feedback und stellvertretendes Feedback auf einen übergeordneten Faktor Feedback laden zu lassen). Konzeptionell entstehen durch dieses alternative Vorgehen keinerlei Nachteile.

Anwendungsbereich

Die Kurzskala für informelles Lernen am Arbeitsplatz wurde im Zuge einer Online-Befragung mit einer Stichprobe aus Bürobeschäftigen validiert. Die Langversion der Skala wurde von Decius et al. (2019) für die Verwendung bei Industriebeschäftigen unterschiedlicher Unternehmen entwickelt und validiert, die z. B. in der Kunststoff- und Metallherstellung, in der Lebensmittelproduktion, im Möbel- und im Maschinenbau tätig waren. Die Skala ist somit verallgemeinerbar und erlaubt eine breite Anwendbarkeit in vielen Wirtschaftszweigen. In abgewandelter Form wurde sie bereits auch bei Fußballschiedsrichtern (Paulsen & Decius, 2018) und Studierenden im Hochschulbereich (Decius et al., 2024) eingesetzt. Für informelles Lernen in anderen Kontexten sind jedoch möglicherweise Anpassungen der Skala erforderlich. Es ist zu empfehlen, die Generalisierbarkeit der Skala nicht zu überschätzen und je nach Anwendungsdomäne Anpassungen und weitere Validierungen vorzunehmen. Aktuell liegt noch keine Normierungsstichprobe für die Individualdiagnostik vor. Auch für den Vergleich von aggregierten Daten auf Bereichs- oder Organisationsebene mit Durchschnittswerten einer Branche (mit Ausnahme der Publikation von Decius & Schaper, 2021, zur Langversion der Skala) oder in Bezug auf bestimmte Tätigkeiten über mehrere Organisationen hinweg, müssen noch Vergleichswerte generiert werden. Während bei der Langversion mit etwa drei Minuten Bearbeitungszeit zu rechnen ist, liegt diese bei der Kurzversion bei lediglich etwa einer Minute.

Bei informellem Lernen am Arbeitsplatz handelt es sich um überwiegend selbstgesteuerte und intentionale Aktivitäten, die dem Erwerb von Wissen, Fertigkeiten und Fähigkeiten dienen und außerhalb formaler Lernkontexte stattfinden (Decius et al., 2025; Cerasoli et al., 2018; Tannenbaum & Wolfson, 2022). Informelles Lernen wird oft durch Herausforderungen bei der Arbeit und persönliche Interaktionen ausgelöst, bei denen das Lernen nicht das primäre Ziel ist (Decius, 2024; Kyndt & Baert, 2013). Auch wenn informelles Lernen am Arbeitsplatz der lernenden Person nicht immer „hochgradig bewusst“ ist, ist die Differenzierung von inzidentellem Lernen wichtig, das eher zufällig und unbewusst geschieht (Decius, 2020; Watkins & Marsick, 1992).

Tannenbaum et al. (2010) konzipierten einen Modellansatz für informelles Lernen am Arbeitsplatz („Dynamisches Modell des informellen Lernens“), bestehend aus den vier Komponenten Erfahrung/Handlung, Feedback, Reflexion und Lernabsicht. Für eine spezifischere Operationalisierung unterteilten Decius et al. (2019) auf Grundlage erster Hinweise von Tannenbaum et al. (2010) sowie konzeptionellen Überlegungen aus der Literatur die vier Modellkomponenten in jeweils folgende zwei Subkomponenten („Oktagon-Modell des informellen Lernens“):

Erfahrung/Handlung bedeutet, dass Arbeitnehmer:innen eine Handlung in Bezug auf eine Arbeitsaufgabe vornehmen und dadurch eine (neue) Erfahrung am Arbeitsplatz machen (Tannenbaum et al., 2010). Im Oktagon-Modell ist Erfahrung/Handlung in die beiden Subkomponenten Ausprobieren und Anwenden eigener Ideen und Modelllernen untergliedert (Noe et al., 2013; Lohman, 2006; Bandura, 1986).

Feedback ist die Rückmeldung, die Arbeitnehmer:innen aufgrund einer früheren Handlung erhalten, entweder durch die Aufgabe selbst oder durch andere (Boud & Middleton, 2003). Feedback kann direkt an die Lernenden gerichtet sein oder stellvertretend, wie im Rahmen von Erfahrungsaustausch abseits der konkreten Arbeitsaufgabe, erfolgen (Tannenbaum et al., 2010). Daher ist Feedback im Oktagon-Modell in die Subkomponenten direktes Feedback und stellvertretendes Feedback unterteilt.

Reflexion bedeutet, dass Arbeitnehmer:innen über ihre vergangenen und zukünftigen Handlungen nachdenken und Arbeitserfahrungen reflektieren (Tannenbaum et al., 2010). Das Oktagon-Modell beinhaltet dabei die Unterscheidung zwischen den Subkomponenten antizipatorischer Reflexion, z. B. die vorausschauende Berücksichtigung neuer Hindernisse bei einer Aufgabe, und nachträglicher Reflexion, als Reflexion nach Beendigung der Aufgabe (Schön, 1983).

Lernabsicht ist das Bewusstsein für die Notwendigkeit, sich am Arbeitsplatz weiterzuentwickeln und arbeitsbezogenes Wissen zu erwerben (Tannenbaum et al., 2010). In Anlehnung an die Selbstbestimmungstheorie (z.B. Ryan & Deci, 2000) wird im Oktagon-Modell die Lernabsicht in die Subkomponenten intrinsische Lernabsicht (z. B. aus Gründen des persönlichen Wachstums) und extrinsische Lernabsicht (z. B. aus Gründen der Karriereförderung) unterteilt.

Die von Decius et al. (2019) entwickelte Skala enthält 24 Items mit jeweils drei Items je Subfaktor. Um das informelle Lernen mit einem ökonomischeren Konstrukt messen zu können, wurde die von Decius et al. (2023) vorgestellte 8-Item-Version der Skala validiert.

Die Kurzversion der Skala ist zu empfehlen, wenn der Einsatz der Langversion Nachteile (beispielsweise aus testökonomischen Gründen) mit sich bringen würde oder informelles Lernen nicht hauptsächlicher Fokus der Befragung ist. Die Kurzversion ermöglicht es Organisationen, das Ausmaß des informellen Lernens zu erheben, was Einblicke in die Lernkultur und die Entwicklungsmöglichkeiten am Arbeitsplatz bietet. Da jeder Subfaktor des Oktagon-Modells jedoch nur mit einem Item erfasst wird, lässt sich nicht vergleichbar valide wie bei der Langversion anhand von Subskalen feststellen, welche Bestandteile des informellen Lernens am stärksten ausgeprägt sind. Jedoch kann die Skala dabei helfen, das informelle Lernen auf ökonomische Weise in verschiedenen beruflichen Kontexten zu untersuchen.

Itemkonstruktion und Itemselektion

Die vollständige Version der Skala für informelles Lernen am Arbeitsplatz wurde von Decius et al. (2019) entwickelt. Sie enthält 24 Items in acht Subskalen und wurde mit deutschen Industriebeschäftigten validiert. Auf ihrer Grundlage wurde von Decius et al. (2023) die Kurzversion mit acht Items zur Verwendung bei Bürobeschäftigten validiert.

Decius et al. (2019) erweiterten das „Dynamic Model of Informal Learning“ von Tannenbaum et al. (2010) zum Oktagon-Modell des informellen Lernens am Arbeitsplatz, das einer Struktur zweiter Ordnung folgt. Die Itemgenerierung von Decius et al. (2019) basierte auf den Ergebnissen von zwölf leitfadengestützten, halbstrukturierten Interviews mit Geschäftsführer:innen und Personalverantwortlichen verschiedener kleiner und mittlerer Unternehmen zu den Themen Weiterbildung und Kompetenzentwicklung in der produzierenden Industrie. Alle Items wurden in der Ich-Perspektive formuliert. Negativ formulierte Items, die leicht missverstanden werden können, wurden vermieden. Durch eine qualitative Überprüfung des Fragebogens mit Hilfe der „Technik des Lauten Denkens“ (Flaherty, 1975; Willis, 2005) wurden die Inhalts- und Augenscheinvalidität sowie die sprachliche Verständlichkeit sichergestellt. Hierzu wurden 15 Mitarbeitende in drei kleinen und mittleren Unternehmen des produzierenden Gewerbes (Metall, Elektronik und Möbel) befragt, die aus Gründen der Repräsentativität nach demographischen Kriterien (Alter, Geschlecht, Betriebszugehörigkeit, Bildungsniveau, Position im Unternehmen und Arbeitsbereich) ausgewählt wurden. Die Items wurden auf der Grundlage der Interviewergebnisse überarbeitet. Die englischen Items wurden aus den deutschen Originalitems mittels eines Übersetzungs-/Rückübersetzungsverfahrens abgeleitet. Die englische Skalenversion wurde im Gegensatz zur deutschen Skalenversion bislang nicht validiert.

Decius et al. (2019) entwickelten die Kurzversion der Skala für informelles Lernen am Arbeitsplatz mit acht Items, indem sie eine explorative Faktorenanalyse mit den 24 Items der validierten Vollversion durchführten. Sie wählten aus den drei Items jedes Faktors des Oktagon-Modells das jeweilige Item mit der höchsten Faktorladung aus, um eine vollständige Erfassung aller acht Komponenten des Konstrukts sicherzustellen. Diese Kurzversion bildet die Grundlage für die Skalenvalidierung mit Bürobeschäftigten für die hier vorgestellte 8-Item-Kurzskala (Decius et al., 2023).

Stichproben

Anhand dreier unabhängiger Stichproben von 695, 500 und 3,134 deutschen Beschäftigten wurde die Faktorenstruktur der Skala basierend auf der Struktur des Oktagon-Modells validiert. In allen drei Stichproben wurde die gleiche 6-stufige Likert-Skala verwendet. In Stichprobe 1 wurden fehlende Werte (0.1%) mit der Full Information Maximum Likelihood (FIML)-Methode importiert. Die Stichproben 2 und 3 enthielten keine fehlenden Werte. Die Teilnehmenden wurden nicht incentiviert. Die Unternehmen erhielten als Belohnung für die Teilnahme einen Auswertungsbericht mit anonymem Benchmark-Vergleich.

Stichprobe 1

Befragt wurden 695 Bürobeschäftigte in Deutschland (45.0% männlich, 55.0% weiblich; Alter: M = 36.2, SD = 13.1, Min = 18, Max = 66) auf freiwilliger Basis zur Gewinnung einer Zufallsstichprobe mittels eines Online-Fragebogens im Jahr 2019. In Bezug auf den Bildungshintergrund hatten 2.6% keine abgeschlossene Berufsausbildung, 43.7% eine Berufsausbildung, 49.2% einen akademischen Abschluss, und 4.0% gaben „Sonstiges“ an. 61.5% gaben an, in ihrem erlernten Beruf zu arbeiten, 38.5% hatten einen anderen Beruf erlernt und arbeiteten nun außerhalb ihres Ausbildungsberufes. Die Teilnehmenden hatten im Durchschnitt 16.4 Jahre Berufserfahrung (SD = 13.6). Das informelle Lernen am Arbeitsplatz wurde mit der 24-Item-Skala (Decius et al., 2019) gemessen, die die 8-Item-Kurzversion enthielt.

Stichprobe 2

Im Rahmen einer größeren Studie im Jahr 2021 wurde eine Umfrage unter > 4,000 Bürobeschäftigen durchgeführt. Um eine Verwendbarkeit für Folgestudien ohne Datenüberschneidung zu gewährleisten, wurde für den Zweck dieser Studie aus dem Gesamtdatensatz mit Hilfe eines Zufallsalgorithmus eine Teilmenge von N = 500 Fällen gezogen (50.2% Männer, 49.2% Frauen; Alter: 12.8% zwischen 20 und 29 Jahren, 22.6 % zwischen 30 und 39 Jahren, 28.0% zwischen 40 und 49 Jahren, 29.4% zwischen 50 und 59 Jahren und 6.6% über 60 Jahren). Diese Untergruppe unterschied sich in Bezug auf Geschlecht, Alter und Bildungshintergrund nicht wesentlich vom Rest der Stichprobe. Was den Bildungshintergrund anbelangt, so hatten 3.4% keine abgeschlossene Berufsausbildung, 30.8 % eine Berufsausbildung und 65.8% einen akademischen Abschluss. 50.6% arbeiteten als Fachkräfte und 24.6% als Führungskräfte. Informelles Lernen am Arbeitsplatz wurde mit der Kurzskala mit acht Items gemessen.

Stichprobe 3

Außerdem wurde eine Stichprobe von N = 3,134 Bürobeschäftigten in Deutschland (49.3% Männer, 50.7% Frauen; Alter: 9.4% zwischen 20 und 30, 24.4% zwischen 30 und 40, 29.0% zwischen 40 und 50, 30.7% zwischen 50 und 60 und 6.4% über 60) erhoben. Die Online-Umfrage war Teil einer größeren Studie im Jahr 2020. 2.0% hatten keine abgeschlossene Berufsausbildung, 39.8% hatten eine Berufsausbildung und 58.2% einen akademischen Abschluss. 74.3% arbeiteten als Fachkräfte und 16.6% als Führungskräfte. 29.2% hatten mehr als 25 Jahre Berufserfahrung, 14.5% zwischen 21 und 25 Jahren, 14.8% zwischen 16 und 20 Jahren, 13,9 % zwischen 11 und 15 Jahren, 13.4% zwischen 6 und 10 Jahren, 7.9% zwischen 3 und 5 Jahren und 6.4% weniger als 3 Jahre.

Itemanalysen

Anhand dreier unabhängiger Stichproben von deutschen Bürobeschäftigten wurde die faktorielle Validität mittels einer konfirmatorischen Faktorenanalyse (CFA) mit der Maximum-Likelihood-Methode und „Effects Coding“ als Skalierungsansatz (Little et al., 2006) untersucht, unter Verwendung der Statistik-Software R (Version 3.6.2, R Core Team, 2019) mit dem Paket lavaan (Rosseel, 2012). Die Bewertung der Modellanpassung stützte sich auf χ² und die von Kline (2016, S. 269) empfohlenen globalen Kriterien für die Modellanpassung: Comparative Fit Index (CFI), Standardized Root Mean Square (SRMR), Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA). Für den Modellvergleich wurde auch das Akaike-Informationskriterium (AIC) und das Bayes'sche Informationskriterium (BIC) verwendet. Die Faktorenstruktur zweiter Ordnung wies eine bessere Passung auf als ein ungenügend fittendes Modell, bei dem alle Items auf einen einzigen Faktor luden (Weston & Gore, 2006; Kline, 2016; siehe Decius et al., 2023, S. 63 für die detaillierten Kennwerte des Modellvergleichs). Die Werte für die Modellgüte der finalen Faktorstruktur zweiter Ordnung in allen drei verwendeten Stichproben sind in Tabelle 3 dargestellt.

Die Struktur des überlegenen Modells ist in Abbildung 1 dargestellt, zusammen mit den standardisierten Faktorladungen auf der Grundlage von Stichprobe 3. Die standardisierten Faktorladungen variierten in einem zufriedenstellenden Bereich zwischen .49 und .84 (Stichprobe 1) bzw. .42 und .88 (Stichprobe 2), .56 und .89 (Stichprobe 3) auf der unteren (Indikator-)Ebene und zwischen .66 und .96 (Stichprobe 1) bzw. .49 und .96 (Stichprobe 2), .63 und .96 (Stichprobe 3) auf der oberen Ebene.

Abbildung 1. Die Darstellung folgt Decius et al. (2023). Ergebnisse für das Modell zweiter Ordnung der CFA in Stichprobe 3. N = 3,134. Die dargestellten Koeffizienten sind standardisierte Faktorladungskoeffizienten.

AA, Ausprobieren/Anwenden eigener Ideen; AR, antizipatorische Reflexion; DF, direktes Feedback; EL, extrinsische Lernabsicht; IL, intrinsische Lernabsicht; ML, Modelllernen; NR, nachträgliche Reflexion; SF, stellvertretendes Feedback.

Itemkennwerte

Tabelle 2 enthält die deskriptiven statistischen Ergebnisse für die acht Items der Kurzskala für informelles Lernen am Arbeitsplatz in allen drei Stichproben. Alle absoluten Werte für Schiefe und Kurtosis sind < 2, was auf eine annähernde Normalverteilung der zugrunde liegenden Daten hinweist (Cain et al., 2017; Kline, 2016, S. 76). Zu beachten ist, dass in Stichprobe 1 die acht Items als Teil der 24-Item-Gesamtskala gemessen wurden, während in den Stichproben 2 und 3 nur die acht-Item-Kurzskala verwendet wurde. Ausgehend von den Daten der Stichprobe 1 korreliert die 8-Item-Kurzskala mit der 24-Item-Gesamtskala mit r = .94 und mit der 16-Item-Restskala mit r = .87. Die hohen Korrelationen deuten darauf hin, dass die Kurzskala die Struktur des informellen Lernens sehr ähnlich erfasst wie die Langversion. Für alle drei Stichproben wurden zufriedenstellende Reliabilitätswerte (α = .76/.77/.85; ω = .78/.78/.86) gefunden.

Tabelle 2

Deskriptive Statistiken der Kurzskala zum informellen Lernen am Arbeitsplatz (Studie 1)

Anmerkung. Stichprobe 1 N schwankt zwischen 693 und 695; Stichprobe 2 N = 500; Stichprobe 3 N = 3,134. SD Schiefe Stichprobe 1 = 0.28; SD Schiefe Stichprobe 2 = 0.36; SD Schiefe Stichprobe 3 = 0.42; SD Kurtosis Stichprobe 1 = 0.81; SD Kurtosis Stichprobe 2 = 1.00; SD Kurtosis Stichprobe 3 = 0.97. Sechsstufige Antwortskala: (1) stimme überhaupt nicht zu, (2) stimme größtenteils nicht zu, (3) stimme eher nicht zu, (4) stimme eher zu, (5) stimme größtenteils zu, (6) stimme voll und ganz zu.

Tabelle 3

Kennwerte der Modellgüte (Stichprobe 1, 2 und 3)

Anmerkung. Stichprobe 1 N = 695; Stichprobe 2 N = 500; Stichprobe 3 N = 3134. AIC = Akaike-Informationskriterium; BIC = Bayes'sches Informationskriterium; CFI = Comparative Fit Index; RMSEA = Root Mean Square Error of Approximation; SRMR = Standardized Root Mean Square.

Modellstruktur: Zwei Items laden jeweils auf eine latente Komponente des informellen Lernens am Arbeitsplatz; die vier Komponenten laden auf den latenten Generalfaktor Informelles Lernen am Arbeitsplatz.

Objektivität

Die Durchführungsobjektivität des entwickelten Messinstruments ist hinsichtlich der Unabhängigkeit der Ergebnisse von der durchführenden Testleitung hoch, da der Fragebogen ohne Interaktion mit einer anderen Person ausgefüllt werden kann und alle Teilnehmenden die gleichen Instruktionen und Items erhalten. Durch die Verwendung einer Likert-Skala ist die Errechnung der individuellen Ausprägung des informellen Lernens am Arbeitsplatz klar definiert und eine Auswertungsobjektivität gegeben.

Reliabilität

Für alle drei Stichproben wurde eine zufriedenstellende Reliabilität gefunden (α = .76/.77/.85; ω = .78/.78/.86). Die Trennschärfe reichte von .35 bis .57 (Stichprobe 1), von .34 bis .57 (Stichprobe 2) bzw. von .49 bis .70 (Stichprobe 3) – und lag damit im optimalen Bereich für Validität und Reliabilität von .30 bis .80 (Lienert & Raatz, 1998, S. 255).

Validität

Konvergente und diskriminante Validität

In Anlehnung an methodische Empfehlungen (Farrell, 2010; Fornell & Larcker, 1981) wurde basierend auf Stichprobe 1 die durchschnittlich extrahierte Varianz (DEV) für informelles Lernen am Arbeitsplatz und die Konstrukte Arbeitsautonomie, Arbeitsanforderungen und Kompetenzerwerb berechnet, außerdem die geteilte Varianz („shared variance“, SV; d. h. die quadrierte Korrelation) der Konstrukte untereinander. Ein DEV-Wert > 0.50 ist ein Hinweis auf konvergente Validität (Hair et al., 2010). DEV-Werte, die größer als die SV-Werte zwischen zwei Konstrukten sind, weisen auf diskriminante Validität der Konstrukte hin (Farrell, 2010). Da die DEV-Werte in der Spanne zwischen 0.54 (bei Arbeitsautonomie) und 0.79 (bei informellem Lernen und bei Kompetenzerwerb) und somit durchgängig > 0.50 lagen, deutet dies auf konvergente Validität hin. Der höchste SV-Wert von informellem Lernen und einem anderen Konstrukt (nämlich Kompetenzerwerb) lag bei 0.40. Da dieser Wert unter den DEV-Werten liegt, ist auch von diskriminanter Validität der Konstrukte auszugehen.

Kriteriumsvalidität

Mit Hilfe eines Strukturgleichungsmodells (SEM)wurden zur Untersuchung der Kriteriumsvalidität basierend auf Stichprobe 1 die Zusammenhänge der Konstrukte Informelles Lernen am Arbeitsplatz, Arbeitsautonomie, Arbeitsanforderungen, Kompetenzerwerb und die demografische Variable Alter als Kovariable modelliert. Das Modell zeigte eine akzeptable Modellgüte, χ² (125) = 527.793, p < .001; CFI = .906; SRMR = .066; RMSEA = .068, 90% CI = [.062, .074]. Das SEM ergab folgende latente Korrelationen des informellen Lernens am Arbeitsplatz mit den anderen Konstrukten: Arbeitsautonomie .51; Arbeitsanforderungen .24; Kompetenzerwerb .63; Alter .11. Alle Zusammenhänge waren signifikant (Alter: p = .003; alle anderen Konstrukte: p < .001).

Um die Beziehung zwischen informellem Lernen am Arbeitsplatz und dem konzeptionell verwandten Konstrukt Selbstgesteuerte Lernorientierung (Self-directed Learning Orientation; Gijbels et al., 2010) zu untersuchen, wurde die latente Korrelation zwischen beiden Konstrukten in einem SEM basierend auf Stichprobe 2 berechnet. Das Modell zeigte eine akzeptable Modellgüte, χ² (72) = 199.847, p < .001; CFI = .940; SRMR = .046; RMSEA = .060, 90% CI = [.050, .069]. Wie erwartet war die Korrelation hoch (.70). Der DEV-Wert von informellem Lernen am Arbeitsplatz lag bei 0.69, der DEV-Wert von selbstgesteuertem Lernen bei 0.45. Da die DEV höher als die SV der beiden Konstrukte (.49) war, kann informelles Lernen am Arbeitsplatz trotz seiner hohen Korrelation mit selbstgesteuertem Lernen jedoch als eigenständiges Konstrukt betrachtet werden.

Deskriptive Statistiken

Die Mittelwerte sowie Schiefen- und Kurtosis-Werte für die acht Items der Kurzskala für informelles Lernen am Arbeitsplatz werden in Tabelle 2 berichtet. Auf Skalenebene ergeben sich folgende Werte: Stichprobe 1 (N = 695): M = 4.53 (SD = 0.70), Schiefe = -0.40, Kurtosis = .0.17; Stichprobe 2 (N = 500): M = 4.38 (SD = 0.84), Schiefe = -0.73, Kurtosis = 1.07; Stichprobe 3 (N = 3,134): M = 4.12 (SD = 0.94), Schiefe = -0.88, Kurtosis = 1.35.

Nebengütekriterien

Messinvarianz

Die Tests auf Messinvarianz mit den Daten der Stichprobe 3 wurden für die drei demografischen Merkmale Geschlecht, Schulform und Bildungsniveau mittels Multigruppen-CFA getrennt durchgeführt. Dabei wurden die drei Stufen der Messinvarianz – konfigural, metrisch und skalar – entsprechend den Empfehlungen von Vandenberg und Lance (2000) untersucht. Über die Verwerfung bzw. Beibehaltung der Invarianzmodelle wurde anhand des Vergleichs der Modellfit-Indizes sowie Chi²-Differenztests entschieden. Ein signifikanter Rückgang der Modellpassung bei restriktiveren Modellen wurde als Hinweis auf eine Verletzung der Invarianz gewertet. Die Ergebnisse sind in Tabelle 4 dargestellt. Die Modellgüte aller Modelle der konfiguralen Invarianz fiel zufriedenstellend aus (inklusive der Modelle in den einzelnen Merkmalsgruppen, deren Ergebnisse aus Gründen der Übersichtlichkeit nicht in Tabelle 4 zu finden sind), sodass konfigurale Invarianz angenommen werden kann. Die Gleichsetzung der Itemladungen in den Untergruppen (männlich vs. weiblich; Sekundarschultypen vs. höhere Schultypen; Berufsausbildung/Lehre und Bachelorabschluss vs. Masterabschluss und Diplom) veränderte die Modellanpassung nicht signifikant, so dass außerdem von metrischer Invarianz auszugehen ist. Bei Gleichsetzung der Ladungen und Intercepts über die Untergruppen ergeben sich auch für Geschlecht und Bildungsniveau keine signifikanten Veränderungen, so dass zusätzlich skalare Invarianz angenommen werden kann. Für den Schultyp zeigt sich jedoch ein signifikanter Rückgang von χ² (Δχ² = 9.912, p = .042) beim Vergleich des skalaren Invarianzmodells mit dem metrischen Invarianzmodell, wobei anzumerken ist, dass es sich hierbei angesichts der Stichprobengröße um eine konservative Evaluation der Messinvarianz handelt. Nichtsdestotrotz wurde eine Prüfung der Ursache der möglicherweise eingeschränkten skalaren Invarianz auf Itemebene vorgenommen. Der höchste Modifikationsindex bezüglich der Intercepts (6.87) wurde für das Item „extrinsische Lernabsicht“ gefunden. Es erscheint konzeptionell plausibel, dass die berufsorientierten Lernabsichten der Beschäftigten in den unteren und höheren Schulformen unterschiedlich ausgeprägt sein könnten. Diese Annahme steht im Einklang mit früheren empirischen Untersuchungen (Kyndt et al., 2014). Bei Aufhebung der Gleichheitsbeschränkung für die Intercepts dieses Items in den beiden Untergruppen der Schulform ergab sich im Vergleich mit dem Modell der metrischen Invarianz kein signifikanter Unterschied in der Modellanpassung, so dass mindestens von einer teilweisen skalaren Invarianz ausgegangen werden kann.

Tabelle 4

Ergebnisse der Messinvarianz für informelles Lernen am Arbeitsplatz (Stichprobe 3)

Anmerkung. InvMod, Invarianzmodell. N = 3,134. CFI = Comparative Fit Index; RMSEA = Root Mean Square Error of Approximation; SRMR = Standardized Root Mean Square.

^†Nicht signifikant, *p < .05.

Testfairness

Für die Variablen Geschlecht, Schultyp und Bildungsniveau kann von metrischer Messinvarianz ausgegangen werden. Das Alter der Beschäftigten sollte in zukünftigen Studien als Kontrollvariable berücksichtigt werden.

Soziale Erwünschtheit

Eine Verzerrung oder Verfälschung der Werte aufgrund sozialer Erwünschtheit ist unwahrscheinlich, da es sich um ein anonymisiertes Messinstrument handelt, welches online durchführbar ist.

Ökonomie

Die Konzipierung des Messinstruments erfolgte einmalig und ermöglicht die Verwendung der Skala in verschiedenen Untersuchungskontexten, ohne großen Mehraufwand bei der Modifizierung für die jeweilige Befragung betreiben zu müssen. Außerdem ist der Aufwand bei der Bearbeitung als gering zu verzeichnen, da es sich um ein (Online-)Messinstrument mit lediglich acht Fragebogenitems handelt, welches weder spezielle Räumlichkeiten noch Aufsichtspersonen benötigt und in kaum mehr als einer Minute bearbeitet werden kann (Schätzung der Autoren).

Weiterführende Literatur

Kortsch, T., Decius, J., & Paulsen, H. (2024). Lernen in Unternehmen – formal, informell, selbstreguliert. Praxis der Personalpsychologie, Vol. 43. Hogrefe. https://doi.org/10.1026/03093-000