Wie macht man(n und frau) gute Hochschullehre?

Prof. Dr. Dr. Hans-Peter Heekerens

veröffentlicht am 06.03.2017

Zusammenfassung

Der Beitrag stellt Methodik und Ergebnisse der jüngsten und umfangreichsten Analyse von Wirkfaktoren für gute Hochschullehre und sich daraus ergebende Empfehlungen dar. Die Resultate dieser Studie werden verglichen mit jenen der jüngsten und umfangreichsten Studie zu Wirkfaktoren für gute Lehre an Schulen. Die Darstellung ist eingebettet in die Diskussion darüber, weshalb heute Studienkarrieren häufiger scheitern als früher. Ausführungen über kognitive und psychosoziale Fertigkeiten (Skills) runden den Beitrag ab.

Einleitung

Im Dezember 2016 schreckten hie und da hör- bzw. lesbare Botschaften aus dem Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) Hellsichtige und –hörige auf. So etwa die: 29 Prozent aller Bachelorstudent(inn)en brächen ihr Studium ab; laut einer (angeblich) noch nicht abgeschlossenen Studie, erstellt vom Deutschen Zentrum für Hochschulforschung im Auftrag des BMBF und der Stiftung Mercator (Wiarda, 2016).

Zu den Gründen für die gut dokumentierte Steigerung der Studienabbrecherquote gegenüber früher werden von verschiedenen Beobachter(inne)n unterschiedliche Gründe genannt. Von Karim Khakza, einem Fachhochschulprofessor und derzeit Vizepräsident der Hochschulrektorenkonferenz, etwa folgende: „Zu den Ursachen für die Erhöhung der Abbruchquoten in jüngster Zeit zählen der enorme Anstieg der absoluten Studierendenzahlen um knapp 80 Prozent in ca. zehn Jahren, die Steigerung der Studienanfängerquote von ca. 36 Prozent auf über 55 Prozent im gleichen Zeitraum, die zunehmende Heterogenität der Studierenden sowie [ein] eindeutig schlechteres Betreuungsverhältnis zwischen Studierenden und Lehrenden.“ (Khakza, 2017, S. 30)

Mehr Fragen als Antworten

Zu den letzten Ausführungen ist zweierlei zu sagen. Erstens möchte man gerne wissen, woher der Autor die genannten Zahlenwerte oder deren Grundlagen hat. In der von ihm hierfür als Quelle genannten Darstellung des Statistischen Bundesamtes (2016) „Bildung und Kultur – Schnellmeldungsergebnisse der Hochschulstatistik zu Studierenden und Studienanfänger/-innen – vorläufige Ergebnisse – Wintersemester 2016/2017“, online verfügbar unter https://www.destatis.de/DE/Publikationen/Thematisch/BildungForschungKultur/Hochschulen/SchnellmeldungWSvorlaeufig.html (letzter Aufruf am 23.2.2017) finden sich keine entsprechenden Zahlenwerte oder relevante Grundlagen.

Zum Zweiten und damit zu einem der Sachargumente: Unter sonst gleichen Umständen führt eine Erhöhung der Studierendenzahl oder Studienanfängerquote, nicht automatisch zu einer Erhöhung der Studienabbrecherquote (relative Häufigkeit), sondern lediglich zu einer der Studienabbrecherzahlen (absolute Häufigkeit). Nun können mit der absoluten Erhöhung der Studierendenzahlen Umstände einhergehen, die sich auf die Abbrecherquote auswirken; diese besonderen Umstände muss man dann tatsächlich als mögliche Ursachen für erhöhte Studienabbrecherquoten ins Auge fassen. Der Vizepräsident der Hochschulrektorenkonferenz nennt zwei solcher Umstände: „die zunehmende Heterogenität der Studierenden sowie [ein] eindeutig schlechteres Betreuungsverhältnis zwischen Studierenden und Lehrenden“ (s.o.).

Das (vermeintlich) „schlechtere Betreuungsverhältnis“ an deutschen Hochschulen

Fangen wir mit dem zweiten Punkt an. Er klingt plausibel – aber nur weil er so bekannt klingt; er gehört heute zur Dauerklage vieler Lehrenden an deutschen Hochschulen. Das Statistische Bundesamt (2016) hingegen präsentiert Zahlen, die zu solcher Klage im glatten Widerspruch stehen. Zitiert seien die einschlägigen Passagen aus der jüngsten Gesamtdarstellung „Hochschulen auf einen Blick. Ausgabe 2016“ (online verfügbar unter https://www.destatis.de/DE/Publikationen/Thematisch/BildungForschungKultur/Hochschulen/BroschuereHochschulenBlick0110010167004.pdf?__blob=publicationFile):

„Die Zahl der Studierenden lag 2014 um 37 % über dem Stand von 2004. Im Zeitraum von 2004 bis 2014 stieg die Zahl der Studierenden an Universitäten und Kunsthochschulen um 365000 Personen (26 %), an Fachhochschulen und Verwaltungsfachhochschulen sogar um 371000 Personen. Das entspricht einem Zuwachs von 66 %. …
Im Jahr 2014 waren an deutschen Hochschulen und Hochschulkliniken rund 381300 Personen als wissenschaftliches und künstlerisches Personal beschäftigt. Dies waren 61 % mehr Personen als im Jahr 2004. Berechnet in Vollzeitäquivalenten verzeichnete das wissenschaftliche und künstlerische Personal in diesem Zeitraum einen Zuwachs um 42 % auf 220700 Vollzeitäquivalente. Während im Jahr 2014 das wissenschaftliche und künstlerische Personal in Vollzeitäquivalenten an Universitäten und Kunsthochschulen um 35% über dem Stand von 2004 lag, erhöhte es sich in diesem Zeitraum an den Fach- und Verwaltungsfachhochschulen sogar um 76 %.“ (S. 7)

Zum Argument der „zunehmenden Heterogenität der Studierenden“

Kommen wir damit zur zweiten vom derzeitigen Vizepräsident der Hochschulrektorenkonferenz als (Mit-)Ursache für steigende Studienabbrecherquoten ins Feld geführten Größe: der (wie auch immer definierten) „zunehmenden Heterogenität der Studierenden“. Man kann nur fantasieren, was mit „Heterogenität“ im vorliegenden Zusammenhang gemeint ist. Ausschließen darf man (hoffentlich!), dass ein Autor namens Karim Khakza zum Ausdruck bringen will, es sei dem Gelingen des Studiums in Deutschland abträglich, dass die Studentenschaft Deutschlands heute in ethnischer, kultureller und (a)religiöser Hinsicht tatsächlich heterogener als früher sei – was tatsächlich der Fall ist. Ausschließen darf man (ebenfalls: hoffentlich!), dass der Vizepräsident der Hochschulrektorenkonferenz ausdrücken möchte, Studium in Deutschland scheitere häufiger, weil heute bedeutend mehr Frauen studieren als noch zu meiner Studienzeit, die über ein halbes Jahrhundert her ist.

Nicht heterogener als früher ist die deutsche Studentenschaft übrigens hinsichtlich des familiären Hintergrunds. Zwar kommen heute mehr Studierende als früher aus „bildungsfernen“ und sozial schwächeren Schichten – aber eben nicht zu einem höheren Anteil als Kinder aus „bildungsnahen“ und sozial besser gestellten Schichten; an der sozialen Disparität der deutschen Studentenschaft hat sich über die Zeit nichts Wesentliches geändert (Merkel, 2015) Geändert hat sich hingegen in Sachen „Quotenverhältnis“ etwas an anderer Stelle: bei der Art der Hochschulzugangsberechtigung. Die in Gestalt des Abiturs nach Gymnasialbesuch hat in den letzten Jahren quantitativ an Bedeutung verloren. Nur: Was folgert aus dieser unbestreitbaren Tatsache? Jedenfalls nichts, das die Annahme rechtfertigte, zunehmende Heterogenität bei den Hochschulzugangsberechtigungen führe zwingend zu höheren Studienabbruchsquoten.

Passung zwischen Studienberechtigung und Studium

Nehmen wir zur Begründung dieser (meiner) These zunächst einmal die Frage der „Passung“ zwischen den mit verschiedenen Formen der Hochschulzugangsberechtigung verbundenen und den für ein erfolgreiches Studium notwendigen Kompetenzen in den Blick. Zur Illustration ein Beispiel: In meiner Kreisstadt kann man, sofern man einen mittleren Schulabschluss mit Kernfachnotenschnitt von mindestens 3,5 vorweisen kann, binnen zweier Jahre an einer Fachoberschule (FOS) in der Ausbildungsrichtung Sozialwesen die Fachhochschulreife erwerben.

Wer mit diesem Abschluss anschließend Soziale Arbeit an einer Fachhochschule im nahe gelegenen München oder anderswo studieren kann (auch Studiengänge für Soziale Arbeit haben Zulassungsbeschränkungen), hat selten Studienschwierigkeiten. Ganz anders aber ergeht es Absolvent(inn)en oben genannter FOS und Ausbildungsrichtung, wenn sie etwa Elektro- und Informationstechnik studieren – und das nicht nur an der Hochschule München. Nur, was ist denn, die beiden Fallbeispiele in Augenschein nehmend, eigentlich „bewiesen“? Jedenfalls nicht, dass „zunehmende Heterogenität“, selbst wenn man diese auf Heterogenität in der Hochschulzugangsberechtigung einengt, als solche die Studienabbruchsquote erhöht. Worauf wir bei näherem Hinschauen stoßen, ist ein Problem der Passung, der Passung von Kompetenzen: den mit einem bestimmten Hochschulzugangsberechtigung erworbenen und den für Studienerfolg erforderlichen. Es gilt also Passung zu optimieren.

Eine erste Möglichkeit der Passung bestünde darin, dass Studienanfänger(innen) das „richtige“ Studium wählen; „richtig“ in dem Sinne, dass erworbene und benötigte Kompetenzen in Einklang stehen. Einem solchen Ansinnen begegnen vor allem Männer, die – um beim angeführten Beispiel zu bleiben – an einer FOS in der Ausbildungsrichtung Sozialwesen die Fachhochschulreife erworben haben, mit der Erklärung, dass sie das sachlich passende Studium der Sozialen Arbeit „völlig unpassend“ finden und jenes der Elektro- und Informationstechnik „viel passender“. Bei dieser Art, die Frage der „Passung“ zu beantworten, spielen jetzt nicht der Abgleich von in der Schule erworbenen und im Studium erforderlichen Kompetenzen, sondern der Vergleich der Verdienst- und Aufstiegsmöglichkeiten die entscheidende Rolle. Die aber sind für Absolvent(inn)en der Sozialen Arbeit ungleich schlechter als für jene der der Elektro- und Informationstechnik. Verallgemeinernd gesprochen: Ein bestimmter, von mir recht groß eingeschätzter Anteil der aus mangelnder Passung zwischen Studienberechtigung und Studium resultierenden Studienschwierigkeiten hat mit der großen Ungleichheit zwischen durch Studien ermöglichten Berufe zu tun. Diese Ungleichheit zeigt sich in Verdienst- und Aufstiegsmöglichkeiten, gesellschaftlicher Anerkennung – und auch darin, ob sie als „Frauenberufe“ oder „Männerberufe“ gelten. Man ahnt: Wenn man die Frage der Studienabbrecherquote radikal zu Ende denkt, stößt man letztendlich auf gesellschaftliche Widersprüche.

Solange die nicht aufgelöst oder zumindest gemindert sind, muss man möglichen Passungsproblemen mit anderen Mitteln begegnen. Eine der systemimmanten Möglichkeiten besteht darin, dass für (bestimmte) Studiengänge immatrikulationsrelevante Eingangsprüfungen eingerichtet werden, in denen geprüft wird, ob die für ein bestimmtes Studium erforderlichen Qualifikationen auch tatsächlich vorhanden sind. Von dieser Möglichkeiten wird – aus unterschiedlichen Gründe, von denen die meisten nicht stichhaltig sind – noch wenig Gebrauch gemacht. Stattdessen wird, auch weil das für den Lehrkörper mit weniger Arbeitsaufwand verbunden ist, vielerorts eine andere Art der „fachlichen Eingangsprüfung“ praktiziert. Man arrangiert im 1. oder 2. Semester eine studienbegleitende Prüfung, deren Bestehen für die Studienfortsetzung unabdingbar ist, und setzt die fachliche Hürde so hoch, dass sie viele Studierende (mitunter bis zur Hälfte) eines in keinerlei Hinsicht zulassungsbeschränkten Studienganges ausscheiden lässt. Zu einer Verminderung der Abbrecherquote trägt das allerdings nicht bei; wer eine solche Prüfung nicht besteht, zählt zu den Studienabbrecher(innen).

Wie wäre es mit einer student(inn)enorientierten Hochschullehre?

Eine ganz andere Möglichkeit, „Passungs“-Probleme zwischen Studienberechtigung und Studienanforderungen zu lösen oder zumindest zu mindern, besteht darin, dass sich Lehrende einstellen auf die Studentenschaft, die sie faktisch vorfinden – und nicht auf eine, die sie sich wünschen oder von der sie wähnen, es habe sie früher (das meint meist: zur eigenen Studienzeit) gegeben. Damit wären wir denn bei dem Thema, das in der deutsch(sprachig)en Diskussion um die Ausbildung(sprobleme) im tertiären Bereich eher selten thematisiert wird; es käme wegen des Junktims von Forschung und Lehre einer Selbstthematisierung. Was, so lautet die Frage, was eigentlich macht gute Hochschullehre aus und wie macht man(n) und frau sie?

Stellt man diese Frage, kommt das allfällige Jammern über „falsche“ Student(inn)en zum Erliegen und man (und frau) könnte ernsthaft und in konstruktiver Weise über „falsch“ und „richtig“ Lehrende reden. Mit der Frage, was gute Hochschullehre ausmacht und wie man gute macht, rührt man an ein genau so großes Tabu wie bei der Frage, was gute Schullehre ausmacht (zur Reaktion der deutschen Lehrerschaft auf „PISA“ vgl. Heinemann, 2017). Wer sie stellt, muss sich „gut anziehen“, sprich: sich solider wissenschaftlicher Erkenntnisse vergewissern. Man muss sich auf die Suche machen nach Forschungsresultaten, die nach üblichen und international gültigen Kriterien der empirisch verfahrenden Sozialforschung wenig Zweifel an ihrer Zuverlässigkeit und Gültigkeit aufkommen lassen.

Das „Psychological Bulletin“ – eine besondere Zeitschrift

Wer mit sich mit einiger Sachkenntnis auf die Suche begibt, stößt unweigerlich auf die Zeitschrift „Psychological Bulletin“. Die, 1904 gegründet, wird von der American Psychological Association (APA) herausgegeben und erscheint sechs Mal im Jahr. Die Zeitschrift hat eine generalistische und interdisziplinäre Perspektive; veröffentlicht werden vor allem evaluative und integrative Übersichtsarbeiten. Sie ist, beurteilt am Impaktfaktor (jüngste Angabe: 14.839; vgl. http://www.apa.org/pubs/journals/bul/), eine der einflussreichsten psychologischen Fachzeitschriften überhaupt und nimmt nach der Listung des SCImago Journal & Country Rank den dritten Rangplatz aller psychologischen Zeitschriften weltweit ein (http://www.scimagojr.com/journalrank.php?area=3200). Zum Vergleich: Die als bedeutsamste psychologische Fachzeitschrift aus dem deutsch(sprachig)en Raum anzusehende „Psychological Research“ nimmt nach benanntem Ranking erst Rang 219 ein und weist einen Impaktfaktor von lediglich 2.681 aus (http://link.springer.com/journal/426).

Diese einführenden Bemerkungen wollen vor allem diese Botschaft vermitteln: Wir können die Qualität einer wissenschaftlichen Publikation in aller Regel ziemlich genau über den Ort ihres Erscheinens abschätzen. Vorab einschätzen, sei präzisierend angemerkt. Oft sind es ja neben vorgängigem Interesse am Thema gewisse Vorabeinschätzungen, die uns – befreit vom Zwang der Pflichtlektürelisten – bewegen, eine bestimmte wissenschaftliche Arbeit zu lesen oder es aber sein zu lassen. Um nicht missverstanden zu werden: Ich stehe weder Impaktfaktoren noch Rankings unkritisch gegenüber; ich weiß, dass hoch dekorierte Zeitschriften sowohl hervorragende (wie sich später heraus stellte) Arbeiten abgelehnt als auch gefakte (wie sich ebenfalls später zeigte) angenommen haben. Aber die Chance, in einer renommierten Zeitschrift einen (sehr) guten Artikel zu finden, ist ungleich größer als die Gefahr, einem Fake in einer hoch angesehen Zeitschrift aufzusitzen oder eine hervor ragende Arbeit zu ignorieren, nur weil sie in einer Zeitschrift geringeren Ansehens erschienen ist.

Die jüngste Evaluation zu guter Hochschullehre im „Psychological Bulletin“

In beiden letztgenannten Fällen ist kritischer Sachverstand gefragt. Und ohne den geht es auch bei Lektüre eines „Psychological Bulletin“-Artikels und dem schweifenden Blick über das thematische Feld nicht. Dass eine Arbeit zur gleichen oder auch nur vergleichbarer Thematik in einer Zeitschrift geringeren Ansehens bereits früher erschienen sei, möchte ich auf Grund meiner Recherchen ausschließen. Die Gefahr, mit vorliegender Arbeit einem Fake aufzusitzen, schätze ich als äußerst gering ein. In der nachfolgend referierten Arbeit werden keine Daten benutzt, die von den beiden Forscher(inne)n erst erzeugt worden wären – und sich damit dem Verdacht der Falsch- oder Fehlerzeugung aussetzen müssten. Die Datengrundlage der hier vorgenommenen Analyse sind von anderen Autor(inn)en publizierte Analysen, deren Primärstudien durchgeführt wurden von Forscher(inne)n, auf die die beiden Autor(inn)en vorliegender Gesamtanalyse aus sachlichen Gründen keinen Einfluss genommen haben können. Sie hätten allenfalls manipulierend eingreifen können, indem sie relevante Originalstudien einfach übergangen (nicht aufgefunden oder bei Auffindung bewusst ignoriert) oder aber aufgefundene aus schwerlich wissenschaftlich zu rechtfertigenden Gründen nicht in die Analyse einbezogen hätten. Für Dergleichen habe ich keine Anzeichen gefunden.

Bei dem angesprochenen „Psychological Bulletin“-Artikel handelt es sich um eine Arbeit (Schneider & Preckel, o.J.; online verfügbar), die zwar noch nicht veröffentlicht, aber zur Veröffentlichung angenommen und damit zitierfähig ist. Verfertigt wurde sie von Michael Schneider (https://www.uni-trier.de/index.php?id=41370), Professor für Pädagogische Psychologie an der Universität Trier und Franzis Preckel (https://www.uni-trier.de/?id=7638), die den Lehrstuhl für Hochbegabtenforschung und -förderung im Fach Psychologie an der Universität Trier leitet. Dass deutsch(sprachig)e Forscher(innen) im „Psychological Bulletin“ veröffentlichen (können), ist eine Seltenheit. Im Nachfolgenden wird diese – recht umfangreiche – Arbeit hinsichtlich ihrer zwei hier interessierenden und zentralen Punkte dargestellt: ihrer Methodik und ihrer Ergebnisse.

Die Methodik der Schneider & Preckel-Analyse

Die Methodik der von Michael Schneider und Francis Preckel vorgenommenen Sekundäranalyse von Metaanalysen zur Frage, welche Faktoren (Variablen) sich in welchem Maße positiv auf (verschiedene Indikatoren von) Studienerfolg auswirken, lässt sich folgendermaßen zusammenfassend darstellen. Es wurde eine systematische Literaturrecherche durchgeführt nach Metaanalysen (https://de.wikipedia.org/wiki/Metaanalyse), die sich empirisch um den Zusammenhang zwischen bestimmten (Einfluss-)Variablen und (verschiedenen Indikatoren von) Studienerfolg gekümmert hatten. In den nach (methodisch beurteilt) „harten“ Kriterien in die Analyse aufgenommen 38 Metaanalysen wurden 105 mit Studienerfolg korrelierende Variablen identifiziert; die Analyse basiert auf rund 3300 Effektstärken (https://de.wikipedia.org/wiki/Effektst%C3%A4rke) und Daten von knapp zwei Millionen Studierenden. Die 105 identifizierten Variablen wurden, hierbei Vorbildern aus der Bildungs-, Schul- und Unterrichtsforschung folgend, insgesamt elf Kategorien oder „Kleingruppen“ zugewiesen und diese „Kleingruppen“ wiederum zwei sinnfälligen und in der Bildungs-, Schul- und Unterrichtsforschung immer wieder anzutreffenden „Großgruppen“; der Zusammenhang ist in Tabelle 1 übersichtlich dargestellt.

Zentrale Ergebnisse der Schneider & Preckel-Studie

Die zentralen Ergebnisse der von Michael Schneider und Francis Preckel vorgenommenen Sekundäranalyse von Metaanalysen zur Frage, welche Faktoren (Variablen) sich in welchem Maße positiv auf (verschiedene Indikatoren von) Studienerfolg auswirken, ist zusammenfassend in Tabelle 1 dargestellt.

Tabelle 1: Effekte (nach vier Stufen) der 105 beobachteten Variablen (gruppiert nach: insgesamt, Groß- und Kleingruppe) auf Studienerfolg

	(n) Variablen	Kein E.¹ (%)	Kleiner E.¹ (%)	Mittlerer E.¹ (%)	Großer E.¹ (%)
*Insgesamt*	*105*	12	36	36	15
Instruktion	42	6	25	45	24
- Soziale Interaktion²	5	0	0	40	60
- Meaningful Learning stimulieren³	9	0	22	56	22
- Assessment von Lernfortschritten	8	0	25	50	25
- Präsentation des Lehrstoffs	9	0	33	33	33
- Technische Lernhilfen	6	17	33	50	0
- Extracurriculare Lerneinheiten⁴	5	20	40	40	0
Student(in)	63	18	43	30	10
- Intelligenz und früherer Lernerfolg	4	0	0	50	50
Lern-/Studien-Strategien⁵	18	11	28	50	11
- Motivation	12	17	42	25	17
- Persönlichkeit (darunter Geschlecht)	16	31	44	25	0
- Kontext (etwa Studienfinanzierung)	13	15	77	8	0

(nach Angaben von Schneider & Preckel, o.J., S. 52 Tab. 3)
Anm. 1: „kein E(ffekt)“ meint eine in Cohen’s d dargestellte Effektstärke (ES) von kleiner als 0.11, ein „kleiner“ steht für d-Werte von 0.11 – 0.34, ein „mittlerer“ für solche von 0.35 – 0.65 und ein „großer“ für d-Werte ab 0.66
Anm. 2: Ein Beispiel für Soziale Interaktion ist durch Lehrpersonen angeregtes Diskutieren und Nachfragen
Anm. 3: Zu Meaningful Learning vgl. https://en.wikipedia.org/wiki/Meaningful_learning
Anm. 4: Zu extracurricularen Lerneinheiten zählen solche, die im Rahmen eines Studium generale angeboten werden und / oder in spezifischen Angeboten wie „Einführung in wissenschaftliches Arbeiten“ bestehen.
Anm. 5: Den höchsten Effekt hat hier mit d = 0.98 regelmäßiger Besuch der Lehrveranstaltungen.

Tabelle 1 kann man zunächst einmal entnehmen, dass die in der Großgruppe „Instruktion“ zusammengefassten Variablen einen weitaus größeren Effekt auf Studienerfolg ausüben als die unter „Student(in)“ versammelten. Über den relativen Einfluss der auf diese beiden Großgruppen aufgeteilten Kleingruppen sagt das aber noch nichts Endgültiges. „Intelligenz und früherer Lernerfolg“ der Student(inn)en weisen einen vergleichbar hohen Effekt auf wie „Soziale Interaktion“ als wirkmächtigste Kleingruppe von „Instruktion“. Wir stellen im Nachfolgenden dar, wie die Autoren der Studie selbst die in obiger Tabelle verdichtet und abstrakt dargestellten Ergebnisse in zehn Punkten näher erklären.

Ergebnisse der Schneider & Preckel-Forschung in zehn Kernaussagen

1. Es gibt eine breite empirische Evidenz in der Frage, was Hochschullehre effektiv macht.

2. Die meisten Unterrichtstechniken haben zumindest einen kleinen positiven Effekt, einige von ihnen aber nicht nur einen mittleren, sondern sogar einen großen.

3. Die Effektivität von Vorlesungen und Seminaren hängt stark von dem ab, was Dozent(inn)en dort tatsächlich tun. Diesen proximalen (direkt wirkenden) Variablen gegenüber haben distale (indirekt wirkende) wie etwa Hochschulorganisation oder Bildungspolitik eine geringere Bedeutung.
Das steht in Übereinstimmung mit zentralen Ergebnissen der unten noch näher zu betrachtenden Hattie-Studie zur Frage, welche Faktoren zu schulischem Erfolg beitragen.

4. Über die Effektivität von Lehrmethoden entscheiden oft Details. So sind etwa offene Fragen förderlicher als geschlossene oder Folien mit wenigen Stichworten hilfreicher als solche mit Sätzen.

5. Hochschullehrer(innen) können die Qualität ihres Unterrichts durch eine Reihe kleiner Änderungen steigern. Es bedarf nicht der einen „großen Revolution“, sondern vieler kleiner Reformschritte. Zur Illustration werden nachfolgend fünf zu möglicher Änderung anregenden Regeln genannt. In Klammern ist, um die Gewichtung deutlich zu machen, angegeben, welchen Rangplatz die jeweilige Variable unter den 105 beobachteten Einflussfaktoren einnimmt:

Zu regelmäßiger Teilnahme an der Lehrveranstaltung anhalten (6)
Zu Fragen und Diskussionen anregen (11)
Unterrichts- und Lernziele klar benennen (13)
Offene Fragen stellen (16)
Studentenorientierten Unterricht gestalten (17)

6. Die Kombination von dozentenzentrierten und studentenorientierten Lehr-/Lernelementen ist effektiver als das Vorgehen nach nur einer Grundausrichtung.
Der Sache nach entspricht diese These dem Hattieschen Motto: Effektiver Schulunterricht ist lehrerzentriert, aber schülerorientiert und schüleraktivierend.

7. Der Einsatz „Technischer Lernhilfen“ ist dann am effektivsten, wenn er „Soziale Interaktion“ (wie in Tab. 1 erläutert) wirklich ergänzt. Das gilt vom Einsatz einer Powerpoint-Präsentation in einer üblichen (off-line-)Veranstaltung bis Lehrveranstaltungen im Blended Learning-Format (etwa ein Online-Studiengang mit überwiegend internetbasiertem Selbststudium und ergänzenden Präsenzveranstaltungen).

8. Maßnahmen zur Prüfung des Lernfortschritts sind bald ebenso bedeutsam wie solche der Präsentation des Lehrstoffes. Wenn das Lernergebnis einer bestimmten Lerngruppe erst- und einmalig nach Beendigung der Lehrveranstaltung in einer Prüfung gemäß der jeweiligen Prüfungsordnung festgestellt wird, ist es zu spät, das Ergebnis lehr- und lernfördernd zu nutzen. Es geht also um Maßnahmen zur Prüfung des Lernfortschritts im Laufe der betreffenden Lehrveranstaltung.

9. Intelligenz und früherer Schul- bzw. Studienerfolg sind von den fünf identifizierten Student(inn)envariablen diejenigen zwei, die am stärksten mit (späterem) Studienerfolg verbunden sind, diesen also am ehesten vorhersagen.

10. Bestimmte Strategien der Studierenden sind mit akademischem Lernerfolg direkter verbunden als deren Persönlichkeitsattribute und -eigenschaften. Um mit letzteren zu beginnen: Alter und Geschlecht machen keinen Unterschied aus, und von den Persönlichkeitseigenschaften erweist sich nur eine als konstant bedeutsam: Gewissenhaftigkeit. Mit Blick auf die Strategien seien als bedeutsamste folgende genannt: Regelmäßiger Besuch der Lehrveranstaltungen, Aufwandsregulierung (Effort Regulation; vgl. etwa Kim, Park, Cozart & Lee, 2015), ein strategischer Lernplan und ein effektives Zeit- und Studienmanagement.

Wer könnten Agenten des Wandels in Sachen Hochschullehre sein?

Die obigen 10-Punkte-Ausführungen mögen den Eindruck erwecken, sie seien allein zur Kenntnisnahme durch Dozent(inn)en gedacht; vielleicht noch zur Information für Praktiker(innen), die erwägen, als Lehrbeauftragte oder Lehrkräfte für besondere Aufgaben / Lehrende Sozialpädagog(inn)en zu arbeiten (und dabei mindestens so gut sein wollen wie in der Praxis). Dem ist nicht so. Nicht für die beiden vorgenannten Zielgruppen alleine und nicht einmalig für diese vorrangig können die praktischen Schlussfolgerungen aus der Schneider & Preckel–Studie von Bedeutung sein. An schlechter Lehre leiden Student(inn)en objektiv und subjektiv weitaus mehr als Dozent(inn)en. Wenn sich etwas an der Lehre in deutschen Hochschulen verbessern soll, dann müssen dafür wesentliche Impulse aus der Studentenschaft kommen.

Solche richtig zu adressieren gibt es viele Möglichkeiten, die von Fachrichtung zu Fachrichtung und von Fachbereich zu Fachbereich verschieden sein können. In Studiengängen für Soziale Arbeit an Fachhochschulen legen sich zwei Optionen nahe: 1. die Studierenden haben während einer laufenden Lehrveranstaltung geplante Gelegenheiten zur Rückmeldung an ihre jeweiligen Dozent(inn)en und 2. sie haben Einfluss auf die inhaltliche Ausgestaltung jener Rückmeldebögen, die nach Vorlesungsende als (Lehr-)„Evaluations“-Bögen dienen. In beiden Fällen wird man (und frau) über kurz oder lang zu der Erkenntnis kommen, dass über Lehre sinnvollerweise nur dann geurteilt werden kann, wenn man einen Wertemaßstab, ein Kriterium hat; werden Gespräche darüber in gemischten Gruppen Studierenden und Dozent(inn)en geführt, geht das schnell ans Eingemachte. Studierende stellen unweigerlich Fragen wie diese: Warum ist das da wichtig? Oder: Warum erfahren wir hier darüber so wenig? Schließlich: Weshalb so viel Eintrichtern von kognitiven Inhalten und so wenig Entwickeln von psychosozialen Fertigkeiten?

Im Falle der Schneider & Preckel–Analyse ist das alleinige (Beurteilungs-)Kriterium der messbare Zuwachs an Fachkompetenz. Wählt man einen anderen Maßstab, sind die obigen 10-Punkte-Ausführungen völlig überflüssig, wenn nicht irreführend. Wenn man die Lehre von Dozent(innen) etwa nach „Unterhaltsamkeit“ beurteilt, ohne sich und anderen glaubhaft machen zu können, dies sei ein lernförderlicher Faktor, dann wähle man (und frau) eine Spaßveranstaltung seiner Facon als Vergleichsmaßstab; „Mainz bleibt Mainz“ etwa oder die „heute-show“.

Vergleich mit der Hattie-Analyse

Die Autor(inn)en der vorliegenden Sekundäranalyse von Metaanalysen zu den Einflussfaktoren des Studienerfolgs stellen bei verschiedenen Anlässen (von der methodischen Anlage bis zu den Ergebnissen) immer wieder Vergleiche an mit der jüngsten und umfangreichsten Sekundäranalyse von Metaanalysen zu den Einflussfaktoren des Schulerfolgs. Die hatte 2009 John Hattie unter dem Titel „Visible Learning“ vorgelegt und wurde 2013 in überarbeiteter Form in deutscher Übersetzung „Lernen sichtbar machen“ (Hattie, Beywl & Zierer, 2013; vgl. Heekerens, 2013) veröffentlicht. Im Jahr darauf erschien in deutscher Übersetzung das Nachfolgewerk „Lernen sichtbar machen für Lehrpersonen“ (Hattie, 2014; vgl. Heekerens, 2014). Seither wird John Hatties Beitrag zur Bildungs- und Schulforschung sowie seine Bedeutung für Bildungs- und Schulpolitik sowie Unterrichtsforschung und -gestaltung auch im deutschsprachigen Raum intensiv und oft kontrovers diskutiert; näher Interessierte seien verwiesen auf das Online-Angebot http://www.lernensichtbarmachen.net/ (letzter Aufruf am 23.2.2017) und das Buch „Lernen nach Hattie. Wie gelingt guter Unterricht?“ (Steffens & Hofer, 2016).

Zwischen den beiden Sekundäranalysen bestehen bedeutsame Unterschiede. Einer wurde schon genannt: die hier vorgestellte nimmt ausschließlich die Lehre an Hochschulen, die Hattiesche aber ganz überwiegend die an Schulen in den Blick. Mit diesem Unterschied einher geht ein zweiter: die Datenbasis der Hattieschen Analyse ist weitaus breiter; zu diesem Unterschied trägt auch bei, dass für die hier betrachtete Sekundäranalyse härtere (methodisch restriktivere) Auslesekriterien galten. Schließlich ist zu beachten, dass die Datenbasis der vorliegenden Analyse insgesamt jüngere Befunde (aus jüngeren Metaanalysen mit jüngeren Primärstudien) widerspiegelt.

Bei aller Verschiedenheit eint beide Analysen: sie betrachten Lernen; genauer, was Lernen fördert. Dass Lernen in der Hochschule ganz anderen Gesetzen folge als in der Schule, behauptet niemand, der sich mit „Lernen“ auch nur einigermaßen intensiv und halbwegs sachkundig beschäftigt hat. Wenn also beide Analysen zu gleichen oder auch nur vergleichbaren Ergebnissen kommen, bestätigen sie sich – auch in ihrer Methodik – wechselseitig. Und das tun sie, wie auch Michael Schneider und Franzis Preckel betonen. Im Nachfolgenden wird der Versuch unternommen, die Übereinstimmung in den Ergebnissen beider Analysen sichtbar werden zu lassen. Die größte Schwierigkeit bei einer solchen vergleichenden Zusammenschau ist, dass in den zwei Analysen unterschiedliche Kategoriensysteme für die Darstellung der Ergebnisse benutzt wurden.

Das von Michael Schneider und Franzis Preckel ist in Tabelle 1 (s.o.) zusammenfassend dargestellt. John Hattie hingegen hat zunächst einmal aus einer Vielzahl von Studien und Variablen 138 Einflussfaktoren extrahiert und diese zu sechs „Domänen“ gruppiert: Lernende (Faktor etwa Leistungsniveau), Elternhaus (beispielsweise sozioökonomischer Status), Schule (z.B. Kleingruppenarbeit), Lehrperson (dessen Fortbildung etwa), Curricula (wiederholendes Lernen z.B.), und Unterrichten (beispielsweise Feedback geben). Es ist klar, dass die aufgezeigte Verschiedenheit in der Ergebnisdarstellung einen Vergleich erheblich erschwert. Man könnte ihn auch als vergeblich ansehen. Wenn er nachfolgend dennoch unternommen wird, so in vollem Bewusstsein seiner Unzulänglichkeit. Mit entsprechender Vorsicht ist er also zu betrachten. Diese Warnung gilt insbesondere für die Darstellung in Tabelle 2, mit der der Vergleich beginnt.

Tabelle 2: Einflussreiche₁ Variablengruppen nach Schneider & Preckel, 2017 im Vergleich mit Hatties Einflussfaktoren

*Schneider & Preckel, 2017*	*Hattie, Visible Learning*
Instruktion
- Soziale Interaktion: mittlerer Effekt bei 40 %, großer bei 60	- Lehrer-Schülerbeziehung: d = 0.72; Rang: 11 - Nichtetikettieren von Lernenden: d = 0.61; Rang: 21
- Meaningful Learning stimulieren: mittlerer Effekt bei 56 %, großer bei 22	- Qualität der Lehrperson (aus Schülersicht): d = 0.44; Rang: 56
- Assessment von Lernfortschritten: mittlerer Effekt bei 50 %, großer bei 25	- Klarheit der Lehrperson: d = 0.75; Rang: 8 - Lehrerfeedback über Lernfortschritte: d = 0.73; Rang 10 Ziele setzen: d = 0.56; Rang: 34
- Präsentation des Lehrstoffs: mittlerer Effekt bei 33 %, großer bei 33	- nichts eindeutig Vergleichbares zu finden
- Technische Lehr-/Lern-Hilfen: mittlerer Effekt bei 50 %, großer bei 0	- nichts eindeutig Vergleichbares zu finden
Student(in)
- Intelligenz und früherer Lernerfolg: mittlerer Effekt bei 50 %, großer bei 50 %	- Selbsteinschätzung des eigenen Leistungsniveaus: d = 1,44; Rang: 1 - Kognitive Entwicklungsstufe (nach Piaget): d = 1.28; Rang 2 - früherer Lernerfolg: d = 0.67; Rang 14
- Lern-/Studien-Strategien: mittlerer Effekt bei 50 %, großer bei 50 %	- nichts Gleiches oder Vergleichbares zu finden

(nach Angaben von Schneider & Preckel,o.J., S. 52 Tab. 3auf. S. 52 Tab. 3 und Hattie, Beywl & Zierer, 2013, S, 433-439 Anhang B)
Anm. 1: als „stark einflussreich“ werden hier solche Variablenkleingruppen angesehen, die nach den Angaben in oben dargestellter Tab. 1 mindestens zur Hälfte einen mittleren oder starken Effekt, also einen Effekt von mindestens d = 0.35 aufweisen.

Man kann in Ergänzung zu dem in Tabelle 2 vorgenommenen Vergleich einige Prüffragen stellen. Etwa die: Gibt es zwischen beiden Sekundäranalysen von Metaanalysen Widersprüche auf der Ergebnisebene, die sich weder durch Verschiedenheit in Untersuchungsdesign und -zeit (zu beidem s.o.) noch durch Unterschiede im Alter der Probanden (Studierende vs. Schülerschaft) erklären lassen? Ich kann solche nicht erkennen. Betrachten wir doch einmal die beiden in Tabelle 2 aufgezeigten Fälle, wo bei Hatties Analyse weder für „Technische Lehr-/Lern-Hilfen“ noch bei „Lern-/Studien-Strategien“ Äquivalentes zu finden ist. Zunächst einmal: Fehlen ist kein Indikator für Widerspruch. Zumal dann nicht, wenn sich das Fehlen erklären lässt: Bei der Hattieschen Analyse geraten vor allem Schüler(innen) und nicht Student(inn)en in den Blick. In der ihm zugänglichen Primärstudien und Metaanalysen dürften Untersuchungen zu „Technische Lehr-/Lern-Hilfen“ und „Lern-/Studien-Strategien“ einfach deshalb „gefehlt“ haben, weil das erste an Schulen weitaus seltener vorkommt als an Hochschulen (und an Schulen früher – und das Hattiesche Datenmaterial ist älter – seltener als heute) und das zweite bei Studierenden gut, aber (schon) bei kindlichen und jugendlichen Schüler(inne)n schwerlich auszumachen ist.

Dann gibt es Differenzen zwischen beiden Analysen, die sehr stark mit Unterschieden in Entwicklungsständen zu tun haben. Bei Hatties „Visible Learning“ spielt der familiäre Hintergrund eine bedeutsame Rolle: „Häusliches Anregungsniveau“ (d = 0.57; Rang: 31), „Sozioökonomischer Status“ (der Familie, d = 0.57; Rang: 32) und „Elternunterstützung beim Lernen“ (d = 0.51; Rang 45). Das mit der Elternunterstützung beim Lernen wird immer seltener selbst in den raren Fällen, da ein Kind dasselbe studiert wie ein Elternteil; oft wohnt man meilenweit entfernt und öfter wollen sich die Kids von Mom und Dad einfach nicht dreinreden lassen. Und was die beiden ersten Indikatoren des familiären Hintergrunds anbelangt: Sie verlieren an Bedeutung vom Kindergarten an. Zu Studienzeiten ist durch Sozialisation und Selektion die soziale Disparität im Leistungsbereich gegenüber Kindergarten und Grundschule deutlich(st) geschrumpft.

Eine weitere Frage lautet: Gibt es zwischen beiden Analysen Übereinstimmungen auch darüber, welche Faktoren von geringer bis zu vernachlässigender Bedeutung für den Lernerfolg sind? Aber ja doch. Die bedeutsamste Übereinstimmung zwischen beiden Analysen wurde oben als 3. Kernaussage genannt und sei hier so formuliert: Die Effektivität von Unterricht hängt stark von dem ab, was Lehrende dort tatsächlich tun. Diesen proximalen Variablen gegenüber haben distale wie etwa Hochschulorganisation oder Bildungspolitik eine geringere Bedeutung. Von geringerer Bedeutung sind nach übereinstimmender Auskunft beider Analysen weitere Größen; Geschlecht beispielsweise.

Von geringer Bedeutung zu sein scheint auch die durch entsprechende fachliche Ausbildung erworbene Fachqualifikation der Lehrenden. Untersuchungen im deutschsprachigen Raum bestätigen freilich die Annahme, dass in höheren Klassen und dort v.a. auf den Gymnasien Schüler(innen) sehr wohl bessere mathematische Kompetenzen dann vorweisen, wenn sie von studierten Mathematiker(innen) unterrichtet wurden. Für ein Fach wie Deutsch indes vermisst man entsprechend überzeugende Studien. Und überhaupt: Selbst wenn die Hochschulausbildung in einem bestimmten Lehrfach unabdingbar dafür sein sollte, ein bestimmtes Fach überhaupt mit einigem Erfolg zu lehren – für Mathematik und die naturwissenschaftlichen Fächer zumindest an den Gymnasien scheint das sinnfällig –, so ist dies doch offensichtlich keine Garantie dafür, dass solch fachlich einschlägig Qualifizierte auch gute Lehrer(innen) in diesem Fach/dieses Faches wären. Ganze deutsche Schülergenerationen können für diese These in den Zeugenstand gerufen werden.

Kognitive Lerninhalte und psychosoziale Fertigkeiten

Es ist hier bewusst von „kognitiven Lerninhalten und psychosozialen Fertigkeiten“ die Rede und nicht etwa – was eleganter klänge – von „Hard Skills und Soft Skills“. Von Hard und Soft Skills wird gemeinhin stets mit Blick und Bezug auf berufliche Fachqualifikation gesprochen. Was in verschiedenen Berufen zu den jeweiligen Fachqualifikationen gezählt wird, macht einen Unterschied aus, der einen Unterschied hinsichtlich Hard und Soft Skills ausmacht. Bei Elektrotechniker(inne)n zählen Empathisches Verstehen und Teamfähigkeit daher zu den Soft Skills, bei Sozialen Arbeiter(inne)n aber muss man sie zu den Hard Skills rechnen. Die Unterscheidung von kognitiven Lerninhalten und psychosozialen Fertigkeiten ist eine andere, sie bezieht sich auf unterschiedliche Kompetenzfelder. Die sind es, denen die Aufmerksamkeit der Lehr-/Lernforschung gilt.

Die Sekundäranalyse von Michael Schneider und Franzis Preckel hat wie die Hattiesche hinsichtlich der Ergebnisse eine thematische Fokussierung, die manche als Einengung oder Ignorierung von Wesentlichem bewerten könnten. Beide Analysen nehmen als Effekte (technisch gesprochen: „abhängige Variablen“) nur kognitive Lernergebnisse in den Blick. Da nimmt man schon vorweg, dass beispielsweise von Seiten der Disziplin und Profession Soziale Arbeit eingewendet wird, bei der Ausbildung in Sozialer Arbeit ginge es doch – zumindest auch – um Anderes. Dieses „Andere“ mag mit verschiedenen Worten und in unterschiedlichen (Fach-) Sprachen beschrieben sein, lässt sich letztendlich aber dahin gehend vereinheitlichen und darauf konzentrieren, dass es um psychosoziale Fertigkeiten geht. Dazu ist Zweierlei zu sagen. Zunächst: ohne Zweifel ist das Verfügen über eine Reihe von psychosozialen Fertigkeiten – etwa solche zur Beziehungsgestaltung mit den Klient(inn)en (vgl. etwa Heekerens, 2016) – höchst förderlich, wenn nicht unabdingbar für die Praxis der Sozialen Arbeit.

Nicht aber für das Studium der Sozialen Arbeit! Dies als zweite Bemerkung. Das Studium der Sozialen Arbeit ist hierzulande weitgehend zulassungsbeschränkt, bei der Zulassung zählen fast ausschließlich (Schul-)Noten, und die spiegeln kognitive Lernergebnisse wider (zumindest ist das der Anspruch von Noten). Wo hierzulande sind denn – für die Praxis der Sozialen Arbeit bedeutsame – psychosoziale Fertigkeiten (Skills) wie Emotionale Intelligenz, Empathie- und Teamfähigkeit ausschlaggebend oder auch nur von Gewicht bei zur Studienzulassung? Selbst bei Ausbildungsstätten für Soziale Arbeit in privater Trägerschaft werden psychosoziale Fertigkeiten allenfalls zufällig in die Waagschale geworfen; etwa wenn es an einer katholischen Hochschule einen Bonus gibt für „Bewerberinnen und Bewerber mit besonderem Engagement im kirchlichen Bereich“.

Während des Studiums der Sozialen Arbeit wird die hohe Bedeutung kognitiver Lernergebnisse bestenfalls gemildert, keineswegs aber bedeutsam abgeschwächt. Es gibt im Studium der Sozialen Arbeit Lerneinheiten, in denen Erwerb oder Förderung von psychosozialen Fertigkeiten im Vordergrund stehen: ein integriertes Praxissemester etwa oder Lehrveranstaltungen mit übendem und Selbstreflexion förderndem Charakter. Nur ist die Frage: Mit welchem Gewicht gehen die dort erzielten Lernzuwächse in die Endnote des Bachelor-Studiums, das wir hier vor Augen haben, ein? In der Regel mit keinem oder einem nur geringen. Weil jene Ausbildungsbestandteile, deren Lernziele nicht oder zumindest nicht primär in kognitivem Wissenserwerb bestehen, meist nicht mit formalen Prüfungen abgeschlossen und Ergebnisse nicht in Noten ausgedrückt, sondern mit Prädikaten wie „(nicht) erfolgreich“ bedacht werden. In die Bachelor-Gesamtnote geht das nicht wertend ein. Die aber ist entscheidend. Und zwar nicht nur auf dem Arbeitsmarkt, sondern auch bei der Bewerbung um einen Masterstudiums-Platz – selbst bei einem Masterstudiengang „Klinische Sozialarbeit“.

Kognitive Lerninhalte und psychosoziale Fertigkeiten zu unterscheiden ist aus theoretischen wie aus praktischen Gründen sinnvoll; wir haben das bei den obigen Ausführungen gesehen. Von einander scheiden lassen sie sich nicht. Es ist eben nicht so, als seien beides Dinge, die in der „wirklichen Welt“ nichts mit einander zu tun hätten. „Gute Lehre“ im Sinne von John Hattie sowie von Michael Schneider und Franzis Preckel nimmt als Erfolgskriterien zwar nur (in Noten oder Kompetenztestergebnissen erfasste) kognitive Lerninhalte in den Blick. Aber die sind beeinflusst von psychosozialen Fertigkeiten und wirken ihrerseits auf psychosoziale Fertigkeiten ein. Das ist die durch Resultate empirischer Forschung gut belegte Zentralthese, die in „Psychosocial skills and school systems in the 21st century“ (Lipnevich, Preckel & Roberts, 2016) entfaltet wird. Als bedeutsames Ergebnis der Schneider-Preckel-Studie wurde oben berichtet, dass sich von den Persönlichkeitseigenschaften der Student(inn)en eine (und nur diese) als konstant bedeutsam für Studienerfolg erwiesen habe: Gewissenhaftigkeit. Diese wird in „Psychosocial skills and school systems in the 21st century“ gleich in drei Kapiteln behandelt. In anderen werden psychosoziale Fertigkeiten wie „Emotionale Intelligenz”, „Empathie“ oder „Teamfähigkeit“ behandelt. Gute Gründe für Soziale Arbeiter(innen), das Buch (und sei es nur auszugsweise) zu lesen.

Literatur

Hattie, J., Beywl, W. & Zierer, K. (2013). Lernen sichtbar machen. Baltmannsweiler: Schneider Verlag Hohengehren.
Hattie, J. (2014). Lernen sichtbar machen für Lehrpersonen. Baltmannsweiler: Schneider Verlag Hohengehren.
Heekerens, H.-P. (2013). Rezension vom 12.06.2013 zu Hattie, J., Beywl, W. & Zierer, K. (2013). Lernen sichtbar machen. Baltmannsweiler: Schneider Verlag Hohengehren. socialnet Rezensionen (https://www.socialnet.de/rezensionen/15193.php).
Heekerens, H.-P. (2014). Rezension vom 26.09.2014 zu Hattie, J. (2014). Lernen sichtbar machen für Lehrpersonen. Baltmannsweiler: Schneider Verlag Hohengehren. socialnet Rezensionen (https://www.socialnet.de/rezensionen/15009.php).
Heekerens, H.-P. (2016). Psychotherapie und Soziale Arbeit. Studien zu einer wechselvollen Beziehungsgeschichte. Coburg: ZKS-Verlag.
Heinemann, U. (2017). Bewegter Stillstand. Die paradoxe Geschichte der Schule nach PISA. Weinheim – Basel: Beltz Juventa.
Khakza, K. (2017). Drohen an FH/HAW ähnlich hohe Abbrecherquoten wie an Unis? Die Neue Hochschule, H. 1/2017, S. 30.
Kim, C., Park, S. W., Cozart, J. & Lee, H. (2015). From motivation to engagement: the role of effort regulation of virtual high school students in mathematics courses. Educational Technology & Society, 18, 261-272. Online verfügbar unter http://www.ifets.info/journals/18_4/20.pdf (letzter Aufruf am 22.2.2017).
Lipnevich, A.A., Preckel, F. & Roberts, R.D. (Hrsg.) (2016). Psychosocial skills and school systems in the 21st century. Berlin – Heidelberg: Springer Nature.
Merkel, M.C. (2015). Bildungsungleichheit am Übergang in die Hochschule. Weinheim: Beltz Juventa.
Schneider, M. & Preckel, F. (o.J., zur Veröffentlichung angenommen). Variables associated with achievement in higher education: A systematic review of meta-analyses. Psychological Bulletin. Das Manuskript (Ms) des Artikels ist online verfügbar unter https://www.uni-trier.de/fileadmin/fb1/prof/PSY/PAE/Team/Schneider/SchneiderPreckel_InPress.pdf (letzter Aufruf am 12.2.2017).
Steffens, U. & Hofer, D. (2016). Lernen nach Hattie. Wie gelingt guter Unterricht? Weinheim – Basel: Beltz.
Wiarda, J.-M. (2016). Das darf doch nicht wahr sein! An Fachhochschulen steigt die Zahl der Studienabbrecher dramatisch. Eine bislang unveröffentlichte Studie nennt Gründe. DIE ZEIT Nr. 50/2016 vom 1.12.2016. Online verfügbar unter http://www.zeit.de/2016/50/studienabbrecher-anstieg-fachhochschulen-studie (letzter Aufruf am 18.2.2017).

Verfasst von
Prof. Dr. Dr. Hans-Peter Heekerens
Hochschullehrer i.R. für Sozialarbeit/Sozialpädagogik und Pädagogik an der Hochschule München
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Es gibt 6 Materialien von Hans-Peter Heekerens.

Zitiervorschlag
Heekerens, Hans-Peter, 2017. Wie macht man(n und frau) gute Hochschullehre? [online]. socialnet Materialien. Bonn: socialnet, 06.03.2017 [Zugriff am: 22.03.2025]. Verfügbar unter: https://www.socialnet.de/materialien/27800.php

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