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Ramona Stock

• Ziel von Statistikkursen an Universitäten ist es, den Studierenden statistische Kompetenz als Grundlage des wissenschaftlichen Arbeitens zu vermitteln. Trotzdem verlassen Studierende diese Kurse teilweise mit statistischen Fehlkonzepten und können das Gelernte in Studium und Praxis nicht anwenden. Zudem bereiten den Studierenden hohe Statistikangst und ein geringes Interesse an Statistik als Teil ihres Studienfachs Probleme. In der vorliegenden Arbeit geht es um die Frage, wie Statistikkurse zu Studienbeginn gestaltet sein sollten, um die statistische Kompetenz der Studierenden besser zu fördern. Dabei wird davon ausgegangen, dass für statistische Kompetenz neben kognitiven Voraussetzungen in Form von gut vernetztem und in Schemata gespeichertem Wissen in Statistik und anderen Bereichen, auch motivationale Voraussetzungen notwendig sind. Als zentrale motivationale Voraussetzung werden dabei Kompetenzüberzeugungen in Statistik aufgefasst. Solche Kompetenzüberzeugungen zeigen nicht nur kurz- und langfristige Zusammenhänge zur Leistung, sondern stehen auch mit anderen motivationalen Konstrukten wie Angst oder Interesse in Verbindung. In der folgenden Arbeit wurden zwei Untersuchungen durchgeführt, welche auf die Bedeutung dieser Kompetenzüberzeugungen bei der Entwicklung und Förderung der statistischen Kompetenz in Statistikkursen fokussierten. Die erste Untersuchung befasste sich damit, ob Kompetenzüberzeugungen zu Beginn eines Statistikkurses mit Lernverhalten und Leistung zum Ende des Kurses zusammenhängen. Dabei interessierte vor allem, ob a) eine besonders hohe oder eine besonders realistische Überzeugung von der eigenen statistischen Kompetenz zu Kursbeginn von Vorteil ist und b) ob eine Überzeugung von der Veränderbarkeit der statistischen Kompetenz die Einflüsse der anfänglichen Überzeugungen moderieren kann. In der Untersuchung wurden n = 88 Psychologiestudierende in mehreren Statistikkursen zu Beginn und zum Ende eines Semesters befragt. Es zeigte sich, dass eine hohe Kompetenzüberzeugung mit besseren Leistungen einhergeht – während die Kompetenzüberzeugung für bessere Leistungen nicht unbedingt auch realistisch sein muss. Zudem ist eine Überzeugung von der Veränderbarkeit von Kompetenz von Vorteil: sie kann negative Effekte einer geringen Kompetenzüberzeugung zu Beginn des Semesters auf die Leistung kompensieren, führt aber auch bei einer unrealistisch hohen Kompetenzüberzeugung zu besseren Leistungen. In der zweiten Untersuchung wurde analysiert, ob ein nach dem Lehrformat des „Inverted Classroom“ (IC) unterrichteter Statistikeinführungskurs die Kompetenzüberzeugungen und damit verbundene Konstrukte von Statistikangst und Interesse sowie die Leistung von Studierenden fördern kann. Letzteres sollte darauf zurückzuführen sein, dass im Gegensatz zu „traditionellen Vorlesungen“ (TL) im IC Möglichkeiten zur individuellen Anpassung des Kurses an die Voraussetzungen von Studierenden zur Verfügung stehen und die Studierenden so beim Lernen weniger überfordert und motivierter sind. In der Untersuchung wurden n = 27 Studierende ein Semester lang in einem Statistikkurs im IC und n = 43 Studierende in einem Kurs als TL unterrichtet. Eine zusätzliche Kontrollgruppe (KG) von n = 24 Studierenden erhielt keinen Kurs. Die Ergebnisse zeigten, dass Studierende im IC zwar bessere und auch homogener Leistungen erreichen als im TL, dies kann jedoch nicht auf die Überforderung oder Motivation beim Lernen zurückgeführt werden. Auch die Kompetenzüberzeugungen und das Interesse waren im IC deutlich höher. Sowohl im IC als auch in der TL wurde die Statistikangst im Semesterverlauf geringer, während sich in der KG keine Veränderung zeigt. Zu Beginn der Statistikausbildung sollten infolgedessen Kompetenzüberzeugungen – insbesondere auch die Überzeugung von der Veränderbarkeit statistische Kompetenz – gefördert werden. Dazu sind individualisierte Lehrformate wie der IC geeignet, welche die Entwicklung statistischer Kompetenz und statistischer Kompetenzüberzeugungen ermöglichen. Solche individualisierten Lehrformate können nicht nur in Statistikkursen zu Beginn, sondern auch in Statistikkursen im weiteren Studienverlauf eingesetzt werden.
• University statistics courses aim to teach statistical competence as a basis for the competence to conduct scientific research. However students leave these courses with statistical misconceptions and cannot apply their knowledge on statistical problems in studies or practice. In addition, students in statistics courses often have to deal with high statistics anxiety and low interest in statistics. The main question of this thesis is how introductory statistics courses can better promote students’ statistical competence. It is assumed that statistical competence requires cognitive preconditions, such as cognitive schemata of statistical concepts, as well as motivational preconditions. Amongst the most important motivational preconditions for competence are self-perceptions of competence. Research shows that competence self-perceptions correlate with short- and longterm achievement and are connected to other motivational constructs such as anxiety and interest. For this thesis two studies were conducted. These studies focused on the development and advancement of statistical competence in introductory statistics courses especially the role of competence self-perceptions. The first study investigated the connection between competence self-perceptions at the beginning of a statistics course with learning behavior and achievement at the end of the course. The focus of the study were two-fold: a) Understand if it is better to have a high or an accurate (e.g. high but unrealistic) self-perception of one’s competence and b) whether the correlations of competence self-perception with learning behavior and achievement can be moderated by a growth mindset of statistical competence. N = 88 psychology students in different statistics course filled out a questionnaire at the beginning and the end of the course. Results show that the higher the competence self-perception, the higher the achievement, while the accuracy of the competence self-perception doesn’t matter. In addition a growth mindset is important for those correlations. If the students assume that statistics competence can be changed, this compensates for low competence self-perceptions at the beginning of the course and leads to better achievement when those perceptions are unrealistically high. The second study investigated if an introductory statistics course taught as “inverted classroom” (IC) compared to a course taught as “traditional lecture” (TL) positively affected self-perceptions and related constructs such as anxiety and interest and leads to better achievement. It was assumed that these positive effects on achievement could be explained through more individualized learning in the IC compared to the TL, which leads to less cognitive overload and more motivation while learning. For the study, n = 27 students from different subjects and semesters were taught a course as IC while n = 43 students attended the same course as TL. An additional control group of n = 24 students did not attend a statistics course. Results show that student’s achievement in the IC is higher and more homogenous. However, these results cannot be explained due to cognitive overload and motivation in the IC. In addition, competence self-perceptions and interest were higher in the IC than in the TL. IC and TL both reduced anxiety while there was no such reduction in the control group. Competence self-perceptions – especially the perception that competence can be changed (“growth mindset”) should be promoted at the beginning of a student’s statistics education. Individualized courses such as the “inverted classroom” can promote these competence self-perceptions. Courses with individualized learning may be not only suited for introductory statistics courses but also for statistics courses in later semesters.