Instruktion
„Im Folgenden findest du mehrere Aussagen rund ums Thema Denken. Jede dieser Aussagen kann auf dich mehr oder weniger zutreffen. Da Personen sehr verschieden sein können, wird jeder etwas anderes ankreuzen. Es gibt also keine richtigen und falschen Antworten. Bitte lasse keine Aussage aus und kreuze zu jeder Aussage nur ein Kästchen an, je nachdem wie sehr die Aussage auf dich zutrifft.“
Items
Items der Skala mit Polung
Nr. |
Item |
Polung |
1 |
Es macht mir viel Spaß, mir Lösungen für Probleme auszudenken. |
+ |
2 |
Ich würde lieber eine wichtige Aufgabe lösen, die schwierig ist und Nachdenken erfordert, als eine Aufgabe, die zwar irgendwie wichtig ist, aber nicht viel Nachdenken erfordert. |
+ |
3 |
Ich mag Situationen, in denen ich mit gründlichem Nachdenken etwas erreichen kann. |
+ |
4 |
Ich mag keine Situationen, in denen ich mich auf mein Denken verlassen muss, um etwas zu erreichen. |
- |
5 |
Für mich ist es besonders schön, wenn ich eine wichtige Aufgabe erledigt habe, die viel Nachdenken erfordert hat. |
+ |
6 |
Ich würde lieber etwas tun, bei dem ich wenig nachdenken muss, als etwas, bei dem ich viel nachdenken muss. |
- |
7 |
Ich mag es nicht, angestrengt und stundenlang nachzudenken. |
- |
8 |
Ich denke nur nach, wenn ich muss. |
- |
9 |
Nachdenken macht mir keinen Spaß. |
- |
10 |
Ich mag keine Situationen, in denen ich intensiv über etwas nachdenken muss. |
- |
11 |
Ich habe es gern, wenn mein Leben voller kniffliger Aufgaben ist, die ich lösen muss. |
+ |
12 |
Ich mag komplizierte Probleme lieber als einfache Probleme. |
+ |
13 |
Gibt es ein Problem, dann genügt es mir, einfach die Lösung zu kennen; mir ist es nicht wichtig, die Gründe für die Lösung des Problems zu verstehen. |
- |
14 |
Mir genügt, dass etwas funktioniert und mir ist es egal, wie oder warum es funktioniert. |
- |
15 |
Ich sage mir oft, dass man gut und lange nachdenken muss, um die beste Lösung für ein Problem zu finden. |
+ |
16 |
Ich erledige gerne Aufgaben, bei denen man viel nachdenken muss. |
+ |
17 |
Ich bin jemand, der sehr gerne nachdenkt. |
+ |
18 |
Ich denke gerne über ein Problem nach, selbst wenn ich weiß, dass mein Nachdenken an dem Problem nichts ändern wird. |
+ |
19 |
Wenn ich mir in den Kopf setze, die Lösung für ein schwieriges Problem zu finden, schaffe ich das auch oft. |
+ |
Antwortvorgaben
Das Antwortformat besteht aus einer fünfstufigen Likert-Skala mit den Antwortoptionen: „stimmt gar nicht“, „stimmt kaum“, „stimmt teilweise“, „stimmt überwiegend“ und „stimmt genau“.
Auswertungshinweise
Den Antwortkategorien werden numerische Werte wie folgt zugewiesen: „stimmt gar nicht“ (1), „stimmt kaum“ (2), „stimmt teilweise“ (3), „stimmt überwiegend“ (4) „stimmt genau“ (5). Die Punkte werden über alle Items aufsummiert (Werte zwischen 19-95). Negativ kodierte Items werden vorab invertiert (zur Polung siehe Tab. 1).
Bei bis zu fünf fehlenden Werten können diese durch den auf ganze Zahlen gerundeten Mittelwert (Aufrunden ab .05) aus den vorhandenen Itemantworten ersetzt werden. Bei mehr als fünf fehlenden Werten ist die Skala nicht auswertbar.
Hinweis zur Wahl des Testwertes: Da für die betrachteten Validitätskriterien die Korrelationen der Summenwerte der Skala und der Faktorwerte des Generalfaktors NFC in fast allen Fällen vergleichbar oder sehr ähnlich ausfallen und die internen Konsistenten der Skala sehr gut sind (vgl. Abschnitt 4), kann in der diagnostischen Praxis trotz der Passung des Trait-Method-Modells (siehe Abb. 1) der Summenwert der Skala als Testwert verwendet werden. In der Forschung empfiehlt sich aufgrund der genaueren Abbildung der Datenstruktur die Verwendung des Trait-Method-Modells.
Anwendungsbereich
Die Skala dient der Erfassung von Need for Cognition bei älteren Kindern und Jugendlichen (ab ca. 10 Jahren bzw. Klassenstufe 5). Sie wurde für schriftliche Befragungen im Einzel- und Gruppensetting entwickelt.
Bereits 1955 berichteten Cohen, Stotland und Wolfe von systematischen interindividuellen Unterschieden in der kognitiven Motivation und definierten NFC als „a need to understand and make reasonable the experiential world” (Cohen, Stotland, & Wolfe, 1955, S. 291). Petty und Cacioppo nahmen in den 80er Jahren die Arbeit zu diesem Merkmal mit veränderter Konzeption wieder auf. Sie definierten NFC als stabile intrinsische Motivation eines Individuums, kognitive Ressourcen zu investieren (Cacioppo & Petty, 1982; Cacioppo, Petty, Feinstein, & Jarvis, 1996) bzw. als “stable individual differences in people’s tendency to engage in and enjoy effortful cognitive activity” (Cacioppo et al., 1996, S. 197). Interindividuelle Unterschiede in NFC gehen danach vor allem mit Unterschieden im Ausmaß des kognitiven Aufwandes und der Mobilisierung von Verarbeitungsressourcen einher (Cacioppo, Petty, Kao & Rodriguez, 1986). Dieses äußert sich in unterschiedlicher Verarbeitungstiefe und Elaboration von Informationen: Personen mit einer hohen Ausprägung in NFC denken intensiv über Ereignisse und ihre Umwelt nach, suchen aktiv nach Informationen und reflektieren tiefer über Themen (Cacioppo et al., 1996). Personen mit einer niedrigen Ausprägung in NFC verlassen sich eher auf Heuristiken oder die Meinungen Anderer und haben allgemein weniger Freude an kognitiven Herausforderungen (ebd.).
Untersuchungen zu Korrelaten von NFC zeigen, dass Personen mit hoher NFC-Ausprägung intensiver über Ereignisse, Informationen, Argumente oder über das Verhalten anderer Personen nachdenken (z.B. Cacioppo, Petty & Morris, 1983) und dabei weniger ablenkbar sind (Haugtvedt, Petty & Cacioppo, 1992). Personen mit einer hohen NFC-Ausprägung ziehen komplexe Aufgaben einfachen vor (Cacioppo & Petty, 1982; See, Petty, & Evans, 2009). Sie zeigen eine bessere Erinnerungs- und Wiedererkennungsleistung (Peltier & Schibrowsky, 1994) und zum Teil auch bessere Leistungen bei bestimmten kognitiven Aufgaben (z.B. arithmetische Problemstellungen, Dornic, Ekehammar, & Laaksonen, 1991). NFC zeigt zudem schwache und positive Zusammenhänge mit fluider und kristalliner Intelligenz (z.B. Fleischhauer, Enge, Brocke, Ullrich, Strobel & Strobel, 2010). Bezogen auf Lernverhalten zeigte sich, dass höhere NFC-Werte mit einer tieferen Verarbeitung der Inhalte beim Lernen einhergehen (Evans, Kirby, & Fabringar, 2003). Enge Zusammenhänge von NFC wurden mit dem generellen Fähigkeitsselbstkonzept gefunden (Dickhäuser & Reinhard, 2009), moderate Zusammenhänge wiederum mit Lernzielen und Interesse an verschiedenen Schulfächern (Preckel, 2014). NFC zeigt niedrige bis mittlere Korrelationen mit Durchschnittsnoten im Studium (Richardson, Abraham & Bond, 2012). Ähnliche Zusammenhänge finden sich für NFC und Hochschuleingangstests: Cacioppo und Petty (1982) fanden einen moderaten Zusammenhang zwischen NFC und der Leistung in einem Hochschuleingangstest (r = .39). Bezogen auf Schulleistungen berichten Ginet und Py (2000) wie auch Bertrams und Dickhäuser (2009) moderate Zusammenhänge von NFC mit der durchschnittlichen Schulleistung. Im Persönlichkeitsbereich zeigt NFC bezogen auf die Big Five die höchsten Zusammenhänge zu Offenheit für Erfahrungen und hier insbesondere zu der Facette Offenheit für Ideen (um .70; Berzonsky & Sullivan, 1992; Fleischhauer et al., 2010). Sadowski und Cogburn (1997) fanden zudem einen mittleren negativen Zusammenhang von NFC mit Neurotizismus, Fleischhauer et al. (2010) mittlere positive Zusammenhänge mit emotionaler Stabilität und Traits, die zielorientiertes, beharrliches Verhalten umfassen. Einen aktuellen Überblick über Persönlichkeitskorrelate und die Abgrenzung von NFC geben Jebb, Saef, Parrigon und Woo (2016).
Es wird ersichtlich, dass NFC viel Aufmerksamkeit in der psychologischen Forschung erfahren hat. Jedoch beziehen sich die meisten Erkenntnisse auf Erwachsene. Bisher gibt es keine Skala für Kinder und Jugendliche, mit Ausnahme einer französischen Skala (Ginet & Py, 2000). Eine deutsche Skala für Grundschulkinder, die NFC-Kids, erscheint im Sommer 2016 (Preckel & Strobel, in Vorb.). Folglich ist das Wissen über NFC bei Kindern und Jugendlichen gering (z.B. über die Entwicklung von NFC oder die Relevanz von NFC im Lern- und Leistungskontext). Die NFC-Teens Skala soll als erste deutschsprachige NFC Skala für ältere Kinder und Jugendliche in Kombination mit der NFC-Kids Skala für jüngere Kinder von Preckel und Strobel (in Vorb.) dazu beitragen, diese Forschungslücke zu schließen.
Itemkonstruktion und Itemselektion
Grundlage der NFC-Teens sind die NFC Skalen von Cacioppo und Petty (1982), Bless, Wänke, Bohner, Fellhauer und Schwarz (1994) sowie von Ginet und Py (2000). Die NFC-Teens ist eine Adaption der englischen 34-Item NFC Skala für Erwachsene von Cacioppo und Petty (1982) bzw. der entsprechenden 18-Item Kurzskala von 1984. Zahlreiche Studien stützen die Validität der beiden Skalen (Cacioppo et al., 1996). Bless et al. (1994) übersetzten die Skalen ins Deutsche und entwickelten eine 33-Item Langskala und eine 16-Item Kurzskala für Erwachsene. Aus der 16-Item Kurzskala wurden für die NFC-Teens Skala 15 Items adaptiert. Neun dieser 15 Items sind ebenfalls Bestandteil einer französischen 20-Item NFC Skala für Kinder (Ginet & Py, 2000), welche ebenfalls wiederum auf der Skala von Cacioppo und Petty (1982) basiert. Diese neun Items konnten direkt vom Französischen ins Deutsche übersetzt werden (einfache Übersetzung). Die verbleibenden sechs Items wurden sprachlich und inhaltlich für Kinder angepasst (z.B. „Ich versuche, Situationen vorauszuahnen und zu vermeiden, in denen die Wahrscheinlichkeit groß ist, dass ich intensiv über etwas nachdenken muss.“ in „Ich mag keine Situationen, in denen ich intensiv über etwas nachdenken muss.“). Auf Grund von Faktorladungen und Trennschärfen wurden vier weitere Items aus der französischen Skala ausgewählt und übersetzt, sodass die vorliegende NFC Skala aus insgesamt 19 Items besteht. Tabelle 2 zeigt die Zuordnung der 19 Items der NFC-Teens zu den Originalitems nach Cacioppo und Petty (1982).
Zuordnung der NFC-Teens Items zu den Originalitems nach Cacioppo und Petty (1982)
NFC-Teens Item Nr. |
Cacioppo und Petty Originalitem Nr. |
1 |
1 |
2 |
4 |
3 |
5 |
4 |
29 |
5 |
18 |
6 |
23 |
7 |
24 |
8 |
25 |
9 |
32 |
10 |
33 |
11 |
39 |
12 |
40 |
13 |
41 |
14 |
43 |
15 |
2 |
16 |
18 |
17 |
17 |
18 |
45 |
19 |
36 |
Stichproben
Die Stichprobe bestand aus 745 Schüler/innen (43% weiblich) aus 30 regulären Klassen von sieben Gymnasien in Baden-Württemberg und Bayern. Die Schüler/innen wurden wiederholt zu drei Messzeitpunkten befragt: Anfang der 5. Klasse (T1), Ende der 5. Klasse (T2) und Ende der 6. Klasse (T3). Die Befragungen fanden zwischen 2008 und 2011 im Rahmen des PULSS-Projektes[1] statt. Das Durchschnittsalter betrug zu T1 10.71 Jahre (SD = .55), zu T2 11.14 Jahre (SD = .54) und zu T3 12.26 Jahre (SD = .54).
Itemanalysen
Die Struktur der NFC-Teens Skala wurde konfirmatorisch mit Mplus 6.1 (Muthén & Muthén, 1998-2010) untersucht. Die Modellauswahl wurde auf Grund von theoretischen Überlegungen, Vorabbefunden (z.B. Bors et al., 2006) und Forschungsergebnissen über Methodenfaktoren aufgrund von negativer bzw. positiver Itemformulierung aus anderen Forschungsfeldern (z.B. Rauch, Schweizer & Moosbrugger, 2007) getroffen. Folgende Modelle wurden untersucht: Ein Ein-Faktor-Modell (A); ein Zwei-Faktor-Modell mit korrelierten Faktoren, bei dem alle positiv formulierten Items auf einem Faktor und alle negativ formulierten Items auf dem anderen Faktor laden (B); ein Trait-Method-Modell mit einem Generalfaktor NFC und einem Methodenfaktor für negativ formulierte Items (C); ein Trait-Method-Modell mit einem Generalfaktor NFC und einem Methodenfaktor für positiv formulierte Items (D); ein Trait-Method-Modell mit einem Generalfaktor NFC und zwei unkorrelierten Methodenfaktoren für positiv oder negativ formulierte Items (E). Die Modellpassung wurde jeweils anhand des Quotienten aus χ2-Wert und Freiheitsgraden, dem Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA), dem Comparative Fit Index (CFI) und dem Standardized Root Mean Square Residual (SRMR) beurteilt (Schweizer, 2010). Zum Vergleich von nicht genesteten Modellen wurde das Akaike Informationskriterium (AIC) herangezogen. Die Ergebnisse der Modelltestungen sind in Tabelle 3 dokumentiert. Das Ein-Faktor-Modell (A) zeigte keinen akzeptablen Modellfit. Beim Zwei-Faktor-Modell mit korrelierten Faktoren (B) verbesserte sich der Modellfit, jedoch war die latente Korrelation zwischen den beiden Faktoren hoch (.72). Unter Betrachtung aller Kriterien war der Modellfit für die Trait-Method-Modelle mit je einem Methodenfaktor (C oder D) schlechter als der Fit für das Trait-Method-Modell mit zwei unkorrelierten Methodenfaktoren (E). Das letztgenannte Modell wies damit die beste Passung auf. Abbildung 1 dokumentiert die standardisierten Faktorladungen und Itemresiduen für dieses Modell.
Tabelle 3
Modell-Fit der fünf alternativen Strukturmodelle der NFC-Teens Skala (Daten: Anfang Klasse 5)
Modell |
χ2 (df) |
χ2/df |
CFI |
AIC |
RMSEA (90% CI) |
SRMR |
A (1-Faktor-Modell) |
794.25 (152)** |
5.23 |
.81 |
33278.38 |
.083 (.077-.088) |
.073 |
B (2 korrelierte Faktoren positiv/negativ formulierte Items) |
419.09 (151)** |
2.78 |
.92 |
32807.87 |
.054 (.048-.060) |
.050 |
C (Trait-Method-Modell mit 1 Methodenfaktor für negativ formulierte Items) |
395.91 (151)** |
2.62 |
.93 |
32778.31 |
.051 (.045-.057) |
.045 |
D (Trait-Method-Modell mit 1 Methodenfaktor für positiv formulierte Items) |
422.47 (151)** |
2.80 |
.92 |
32806.99 |
.054 (.048-.060) |
.050 |
E (Trait-Method-Modell mit 2 unkorrelierten Methoden-faktoren für positiv bzw. negativ formulierte Items) |
333.89 (150)** |
2.23 |
.95 |
32698.51 |
.045 (.038-.051) |
.044 |
Anmerkung. **p < .01 für alle χ2-Werte
Abbildung 1. Trait-Method-Modell mit einem übergeordneten NFC Faktor und zwei unkorrelierten Methodenfaktoren für positiv bzw. negativ formulierte Items (Angabe standardisierter Faktorladungen)
Um die Stärke des Generalfaktors NFC im Trait-Method-Modell zu beschreiben, wurde auf der Grundlage der Ladungen (s. Abb. 1) der Anteil der Gesamtvarianz, der durch den Generalfaktor erklärt wird, als explained common variance (ECV; Reise, Scheines, Widaman & Haviland, 2013; Sijtsma, 2009) berechnet. Die ECV lag mit .70 klar über der empfohlenen Schwelle von .60 für die sogenannte „praktische“ Eindimensionalität der Skala (Reise et al., 2013). Dies bedeutet, dass trotz der guten Passung des Trait-Method-Modells die Skala einen starken Generalfaktor NFC erfasst.
Itemkennwerte
Tabelle 4 zeigt Mittelwerte, Standardabweichungen, Verteilungseigenschaften (Schiefe und Exzess), part-whole korrigierte Itemtrennschärfen sowie Effektstärken (Cohens d) für Geschlechterunterschiede pro Item für jeden Messzeitpunkt an. Alle Items wiesen gute Trennschärfen und Verteilungseigenschaften auf. Geschlechterdifferenzen (positive Werte stehen für einen höheren NFC Wert bei Jungen) waren überwiegend klein bis vernachlässigbar und nahmen mit zunehmendem Alter bzw. späterem Messzeitpunkt ab.
Deskriptive Statistiken, Trennschärfen und Geschlechterdifferenzen pro Item zu den drei Messzeitpunkten (Beginn Klasse 5/Ende Klasse 5/Ende Klasse 6)
Item |
M |
SD |
Schiefe |
Exzess |
rit |
Geschlechterdifferenzen (d) |
1 |
3.76/3.52/3.15 |
1.14/1.14/1.14 |
–.64/–.37/–.22 |
–.33/–.59/–.51 |
.47/.63/.61 |
.08/–.03/.04 |
2 |
3.33/3.11/2.94 |
1.18/1.17/1.12 |
–.19/–.03/.04 |
–.72/–.69/–.53 |
.47/.55/.55 |
.32/.33/.15 |
3 |
3.86/3.48/3.28 |
1.10/1.15/1.06 |
–.59/–.41/–.07 |
–.55/–.53/–.58 |
.66/.70/.71 |
.26/.22/.21 |
4 |
3.50/3.42/3.38 |
1.29/1.20/1.11 |
–.44/–.49/–.31 |
–.89/–.59/–.62 |
.40/.46/.54 |
.12/.02/–.09 |
5 |
4.22/3.83/3.73 |
.98/1.12/1.09 |
–.20/–.71/–.50 |
.84/–.27/–.51 |
.42/.55/.51 |
.06/.01/.01 |
6 |
3.19/3.12/2.98 |
1.20/1.13/1.12 |
–.14/–.15/–.09 |
–.80/–.63/–.64 |
.64/.64/.59 |
.06/.03/.00 |
7 |
2.63/2.70/2.82 |
1.35/1.22/1.20 |
.31/.20/.10 |
–.06/–.83/–.80 |
.53/.57/.54 |
.04/.02/.03 |
8 |
3.71/3.63/3.57 |
1.18/1.16/1.18 |
–.78/–.74/–.62 |
–.17/–.17/–.40 |
.52/.57/.57 |
–.10/–.14/–.15 |
9 |
3.89/3.75/3.55 |
1.17/1.18/1.22 |
–.95/–.84/–.54 |
.09/–.07/–.60 |
.66/.64/.60 |
.16/–.02/–.17 |
10 |
3.48/3.36/3.35 |
1.18/1.14/1.19 |
–.35/–.41/–.36 |
–.67/–.42/–.64 |
.64/.64/.60 |
.14/.01/–.12 |
11 |
3.10/3.04/2.87 |
1.21/1.18/1.16 |
.07/.03/.14 |
–.87/–.74/–.67 |
.60/.66/.59 |
.32/.13/.24 |
12 |
2.93/2.87/2.72 |
1.27/1.19/1.13 |
.14/.25/.28 |
–.86/–.68/–.52 |
.58/.61/.57 |
.32/.25/.34 |
13 |
3.43/3.38/3.35 |
1.31/1.19/1.17 |
–.42/–.42/–.32 |
–.90/–.56/–.62 |
.25/.27/.33 |
–.05/–.22/–.17 |
14 |
3.78/3.64/3.47 |
1.21/1.19/1.18 |
–.76/–.71/–.53 |
–.35/–.26/–.44 |
.31/.47/.50 |
.07/–.11/–.03 |
15 |
3.58/3.25/3.13 |
1.15/1.11/1.08 |
–.39/–.10/.05 |
–.66/–.61/–.52 |
.49/.54/.55 |
.13/–.07/.11 |
16 |
3.25/3.09/2.98 |
1.16/1.15/1.11 |
–.11/.14/.16 |
–.76/–.67/–.50 |
.79/.75/.72 |
.22/.16/.21 |
17 |
3.29/3.18/3.14 |
1.20/1.17/1.13 |
–.12/–.05/–.08 |
–.82/–.69/–.67 |
.75/.78/.72 |
.27/.08/.19 |
18 |
3.12/3.00/3.02 |
1.21/1.19/1.14 |
.01/.07/–.01 |
–.86/–.73/–.70 |
.40/.47/.39 |
.21/.13/.06 |
19 |
3.88/3.69/3.63 |
0.97/1.02/1.05 |
–.49/–.45/–.50 |
–.38/–.27/–.09 |
.46/.53/.60 |
.13/.01/–.02 |
Anmerkungen. d = Cohen´s d; Geschlechterdifferenzen mit d < .30 nicht signifikant
Standardisierte Pfadkoeffizienten für das angenommene Strukturmodell können Abbildung 1 entnommen werden (Testung zu T1). Bis auf zwei Ausnahmen (Ladung von Item 13 und 14 auf NFC), lagen alle Werte über .30.
[1] PULSS I wurde 2012 abgeschlossen. Das Forschungsprojekt untersuchte die schulische Lern- und Leistungsentwicklung in den Jahrgangsstufen 5 bis 7 (2008 - 2012) und war der erste Abschnitt der Längsschnittstudie PULSS. Dieses Forschungsprojekt wurde im Auftrag der Kultusministerien Bayern und Baden-Württemberg mit finanzieller Unterstützung der Karg-Stiftung von den Universitäten Würzburg, Erlangen-Nürnberg und Trier durchgeführt.
Objektivität
Durchführung und Auswertung der Skala sind standardisiert. Es gibt keine Normen bzw. Normtabellen zur Sicherung der Interpretationsobjektivität.
Reliabilität
Die Reliabilität der Skala wurde anhand der internen Konsistenz (Cronbachs Alpha) zu jedem Erhebungszeitpunkt bestimmt (s. Tab. 5). Werte zwischen .89 und .92 deuten auf eine hohe interne Konsistenz der Skala hin. Die Stabilität liegt für den Retest von T1 und T2 bei rtt = .58 (N = 583), von T1 und T3 bei rtt = .38 (N = 488) und von T2 und T3 bei rtt = .53 (N = 566).
Deskriptive Statistik, Reliabilität (Cronbachs α) und Geschlechterdifferenzen der Skala zu den drei Messzeitpunkten
Zeitpunkt |
N |
M (SD) |
Median (Range) |
Kurtosis (SE) |
Skewness (SE) |
α |
Geschlechter-differenzen (d) |
Beginn 5 |
605 |
65.49 (13.56) |
66.00 (19–95) |
.06 (.23) |
–.26 (.11) |
.89 |
.25 |
Ende 5 |
660 |
62.74 (14.37) |
61.00 (23–95) |
.03 (.23) |
.05 (.11) |
.92 |
.07 |
Ende 6 |
579 |
60.84 (13.35) |
60.00 (19–95) |
.48 (.23) |
.12 (.11) |
.91 |
.07 |
Anmerkung. (d) = Cohen´s d; Geschlechterdifferenzen mit d < .30 nicht signifikant
Validität
Die kriterienbezogene, externe Validität wurde über Korrelationen der NFC-Teens Skala mit Intelligenz, Schulleistung und motivationalen Konstrukten erfasst (zur faktoriellen Validität siehe Abschnitt Dimensionalität). Die Korrelationen wurden sowohl für den Summenwert der Skala als auch für den Faktorwert des Generalfaktors NFC (s. Abb. 1) berechnet.
Tabelle 6
Korrelationen der NFC-Teens Skala mit relevanten Variablen
|
|
|
NFC-Teens |
|
Konstrukt |
Variable |
T1 |
T2 |
T3 |
Intelligenz |
KFT-IQa |
.09*/.12* |
- |
- |
|
|
|
|
|
Schulleistung |
Matheleistung (Note) |
- |
.16**/.17** |
.24**/.23** |
|
Matheleistung (Schulleistungstest) |
.10**/.13** |
.14**/.17** |
.22**/.24** |
|
Matheleistung ohne IQ (Note) |
- |
.10*/.11* |
.18*/.18* |
|
Matheleistung ohne IQ (Schulleistungstest) |
- |
.06ns/.16* |
.10*/.18* |
|
|
|
||
Motivation |
Interesse |
Mittlere Korrelationskoeffizienten s |
||
|
- Mathe |
|
.44**/.44** |
|
|
- Deutsch |
|
.32**/.28** |
|
|
Lernziele |
|
|
|
|
- Mathe Annäherung |
|
.34**/.31** |
|
|
- Mathe Vermeidung |
|
.28**/.23** |
|
|
- Deutsch Annäherung |
|
.31**/.27** |
|
|
- Deutsch Vermeidung |
|
.26**/.21** |
|
|
Leistungsziele |
|
|
|
|
- Mathe Annäherung |
|
.18**/.17** |
|
|
- Mathe Vermeidung |
|
.16**/.15** |
|
|
- Deutsch Annäherung |
|
.14ns/.13ns |
|
|
- Deutsch Vermeidung |
|
.10ns/.12ns |
|
Anmerkung. Korrelationen mit dem Summenwert/Faktorwert der NFC-Teens Skala, *p < .05, **p < .01
Die Intelligenz wurde einmalig zu Beginn der Klasse 5 (T1) mit dem KFT 4-12+R (Heller & Perleth, 2000) erfasst, der hauptsächlich die Verarbeitungskapazität im sprachlichen, numerischen und figuralen Bereich erfasst. Die NFC-Teens Skala (Summenwert/Faktorwert) korrelierte schwach positiv und signifikant mit dem KFT-IQ (s. Tab. 6).
Schulleistung wurde über Noten und Schulleistungstests operationalisiert. Aus den Zeugnissen der Schuljahre 5 und 6 (T2 und T3) wurden die Noten in den Fächern Mathematik, Deutsch, Englisch und Biologie entnommen. Durch standardisierte Schulleistungstest wurde zu allen drei Messzeitpunkten (T1-3) die Leistung in Mathematik, Biologie und Englisch gemessen. Die Tests wurden innerhalb des PULSS-Projektes entwickelt und prüften den gesamten Stoff der jeweiligen Fächer der Klassenstufen 5 oder 6 (z.B. Englisch: 15 Subtests wie beispielsweise Grammatik, Textverständnis). Des Weiteren wurde das Leseverständnis im Fach Deutsch mit dem FLVT 5–6 (Frankfurter Leseverständnistest für 5. und 6. Klassen; Souvignier, Trenk-Hinterberger, Adam-Schwebe, & Gold, 2008) gemessen. Der Test besteht aus 36 Fragen zu einer Geschichte und einem Sachtext. Die NFC-Teens Skala (Summenwert/Faktorwert) korrelierte signifikant positiv mit der Matheleistung (s. Tab. 6). Die NFC-Teens Skala wies darüber hinaus zusätzlich zur Intelligenz inkrementelle Validität in Bezug auf die Matheleistung auf (Partialkorrelationen für IQ kontrolliert). Die weiteren Korrelationen der NFC-Teens Skala mit den anderen akademischen Leistungsbereichen waren positiv, aber überwiegend nicht signifikant.
Die motivationalen Konstrukte wurden jeweils getrennt für Mathematik und Deutsch erfasst. Akademisches Interesse wurde mit drei Items von Pekrun et al. (2006) erfasst (z.B. “In Mathe strenge ich mich an, weil mich das Fach interessiert.”). Zur Messung der Lernziele und Leistungsziele wurde die deutschen Adaption (Pekrun et al., 2006) des Achievement Goal Questionnaire von Elliot und McGregor (2001) verwendet. Lern- und Leistungsziele werden jeweils noch separat als Annäherungs- und Vermeidungsziele erfasst. Jede der vier Dimensionen wurde mit jeweils drei Items erfasst (z.B. Annäherungsleistungsziele: “Mein Ziel in Mathematik ist es, eine bessere Leistung als die anderen Schülerinnen und Schüler zu zeigen.”).
Zu jedem Messzeitpunkt korrelierte die NFC-Teens Skala (Summenwert/Faktorwert) signifikant positiv mit Interesse und Lernzielen (s. Tab. 6). Die Korrelationen mit Leistungszielen waren geringer und nur für das Fach Mathematik signifikant. Das gefundene Korrelationsmuster unterstützt die externe Validität der Skala. Sowohl in Deutsch als auch in Mathematik konnten höhere Korrelationen zwischen NFC und Interesse und Lernzielen als zwischen NFC und Leistungszielen gefunden werden. Interesse, Lernziele und NFC haben intrinsische Motivation und affektive Prozesse wie die Freude am Lernen gemeinsam. Leistungsziele hingegen sind extrinsisch motiviert und können sogar intrinsische Motivation und Freude am Lernen untergraben (Day et al., 2007).
Belege für die interne Validität der NFC-Teen Skala erbringt eine Studie mit über 400 Neuntklässlern aus Luxemburg. Hier ergab sich eine perfekte latente Korrelation von ρ = .99 zwischen dem Generalfaktor NFC aus der NFC-Teens Skala und dem Generalfaktor NFC aus der NFC Skala von Preckel und Strobel (2011; Keller, Strobel, Wollschläger, Greiff, Martin, Vainikainen & Preckel, in Vorb.).
Messinvarianz über die Zeit
Die Messinvarianz über die Zeit wurde durch ein stufenweises Vorgehen untersucht. Drei Niveaus wurden getestet: Konfigurale, metrische und skalare Messinvarianz. Invarianz wurde angenommen, wenn ein restriktiveres Modell einen ähnlichen Modellfit zeigte wie ein weniger restriktives Modell. Für das Trait-Method-Modell mit 2 unkorrelierten Methodenfaktoren (s. Abb. 1) konnte im Hinblick auf den CFI (Meade, Johnson & Braddy, 2008) bei Verwendung des Kriteriums ΔCFI < .01 (Cheung & Rensvold, 2002) metrische Messinvarianz über die Zeit festgestellt werden (s. Tab. 7).
Tabelle 7
Messinvarianz der NFC-Teens Skala über die Zeit
Invarianz-level |
χ2 (df) |
χ2/df |
CFI |
RMSEA (90% CI) |
SRMR |
Δ χ2 (df) Satorra Bendler korrigiert |
Δ CFI |
|
|
|
|
|
|
|
|
konfigural |
2346.29 (1467)** |
1.60 |
.933 |
.029 (.026-.031) |
.043 |
— |
— |
metrisch |
2456.80 (1503)** |
1.63 |
.927 |
.029 (.027-.031) |
.052 |
110.51 (36)** |
.006 |
skalar |
2735.20 (1539)** |
1.78 |
.909 |
.032 (.031-.034) |
.056 |
216.02 (36)** |
.018 |
Anmerkung. **p < .01.
Deskriptive Statistiken
Die Item- und Skalenstatistik werden in Tabelle 4 und Tabelle 5 beschrieben. Normen liegen nicht vor.
Nebengütekriterien
Wie viele Merkmale, die über Selbstauskünfte erhoben werden, ist eine Verfälschbarkeit der Aussagen (faking good, faking bad) möglich. Die Skala ist mit einer Bearbeitungs- und Auswertungszeit von wenigen Minuten ökonomisch. Testfairness im Hinblick auf beide Geschlechter ist ab Ende der Klassenstufe 5 für Gymnasialstichproben belegt (s. Tab. 5).
Prof. Dr. Franzis Preckel, Universität Trier, FB I – Psychologie, Hochbegabtenforschung und -förderung, Universitätsring 15, 54286 Trier, Tel. 0651 201-4577, Fax 0651 201-4578, E-Mail: preckel@uni-trier.de
Die Skala wurde im Projekt PULSS (Projekt für die Untersuchung des Lernens in der Sekundarstufe) eingesetzt:
· URL: www.begabungsberatungsstelle.uni-wuerzburg.de/projekte/abgeschlossene_projekte/pulss_i/
· Bericht zur ersten Projektphase: www.uni-trier.de/fileadmin/fb1/prof/PSY/HBF/PULSS_ Endbericht_17_12_12-final.pdf