n Empirische Arbeit Psychologie in Erziehung und Unterricht, 2018, 65, 125 -140 DOI 10.2378/ peu2018.art07d © Ernst Reinhardt Verlag München Basel Revision des Fragebogens zur Leistungsmotivation für Schülerinnen und Schüler der vierten bis sechsten Klasse (FLM 4 - 6-R) Faktorenstruktur und Validität Annette Lohbeck Universität Lüneburg Franz Petermann Universität Bremen Zusammenfassung: Die vorliegende Studie stellt eine Revision des Fragebogens zur Leistungsmotivation für Schülerinnen und Schüler der vierten bis sechsten Klasse (FLM 4 - 6-R) vor, mit dem fünf verschiedene Merkmale von Schülerinnen und Schülern erfasst werden können: Ausdauer, Leistungsstreben, Anstrengungsvermeidung, Hemmende Prüfungsangst und Angst vor Erfolg. Ziel dieser Studie war es, die Faktorenstruktur und Validität des FLM 4 - 6-R an 556 Schülerinnen und Schülern der vierten bis sechsten Klasse zu überprüfen. Alle fünf Skalen zeigten zufriedenstellende bis gute Reliabilitäten (.73 ≤ α ≤ .86). Exploratorische und konfirmatorische Faktorenanalysen belegten die Fünf-Faktorenstruktur und Messinvarianz für das Geschlecht. Korrelationen mit Außenkriterien wiesen auf die Validität der FLM-Skalen hin: Es zeigten sich positive Zusammenhänge für die Skalen Ausdauer und Leistungsstreben sowie negative Zusammenhänge für die Skalen Anstrengungsvermeidung und die Hemmende Prüfungsangst mit affekt- und kompetenzbezogenen Selbstkonzeptfacetten sowie mit den Schulnoten. Schlüsselbegriffe: Leistungsdiagnostik, Leistungsmotivation, Schülerfragebogen, Faktorenstruktur, Validität Revision of the Questionnaire of Achievement Motivation for Students From Grades 4 to 6 (FLM 4 - 6-R): Factor Structure and Validity Summary: The present study introduces a revision of the questionnaire of achievement motivation for students from grades 4 to 6 (FLM 4 - 6-R) for measuring five characteristics of students: endurance, need for achievement, avoidance of effort, inhibitory test anxiety, and fear of success. The aim of this study was to examine the factor structure and validity of the FLM 4 - 6-R with 556 students from grades 4 to 6. All scales showed satisfactory to good reliabilities (.73 ≤ α ≤ .86). Exploratory and confirmatory factor analyses confirmed the five-factor structure and measurement invariance across gender. Correlations with external criteria provided support for the validity of the scales: There were positive relations of the scales of endurance and need for achievement as well as negative relations of the scales of avoidance of effort and inhibitory test anxiety with affect-and competencerelated self-concept facets as well as school grades. Keywords: Achievement assessment, achievement motivation, questionnaire for students, factor structure, validity Der Erfassung der Leistungsmotivation von Schülerinnen und Schülern kommt zur Erklärung von Leistungsunterschieden eine hohe Relevanz im Schulkontext zu. Bislang liegen allerdings noch relativ wenige geprüfte Verfahren zur Erfassung der Leistungsmotivation von Schülerinnen und Schülern vor, vor allem für das Grundschulalter. Neben den Skalen zur 126 Annette Lohbeck, Franz Petermann Erfassung der Lern- und Leistungsmotivation (SELLMO) von Spinath, Stiensmeier-Pelster, Schöne und Dickhäuser (2012) stellt der Fragebogen zur Leistungsmotivation für Schülerinnen und Schüler der 4. bis 6. Klasse (FLM 4 - 6; Petermann & Winkel, 2007) eines der wenigen normierten Verfahren für den deutschen Sprachraum dar, das auch bereits bei Grundschulkindern angewendet werden kann. Die Verfügbarkeit angemessener Verfahren zur Erfassung motivationaler Schülermerkmale ist somit für den deutschen Sprachraum sehr begrenzt, sodass die (Weiter-)Entwicklung zuverlässiger Verfahren zur Erfassung der Leistungsmotivation von Schülerinnen und Schülern wie der vorliegende FLM 4 - 6-R als ein wünschenswerter Fortschritt angesehen werden kann. Bei dem FLM 4 - 6 handelt es sich um einen Selbsteinschätzungsfragebogen, der sowohl einige motivationale und emotionale als auch einige volitionale Merkmale bei Schülerinnen und Schülern der vierten bis sechsten Klasse global erfasst. Konzeptuell basiert er auf dem Leistungs-Motivations-Test (LMT) von Hermans, Petermann und Zielinski (1978), der sich theoretisch an die Konzepte Hoffnung auf Erfolg und Furcht vor Misserfolg orientiert. Der LMT setzt sich aus den vier Skalen Leistungsstreben (15 Items), Ausdauer und Fleiß (13 Items), Leistungsfördernde Prüfungsangst (18 Items) und Leistungshemmende Prüfungsangst (10 Items) zusammen. Vorteile dieses Tests bestehen in seiner theoretischen Fundierung (Prochaska, 1998) und Ökonomie (56 Items, Testdauer: 10 - 20 Minuten; einfache Auswertung). Die Reliabilität der Skalen kann zudem als zufriedenstellend bezeichnet werden (Split-half-Koeffizienten von r = .62 bis r = .84; Retest-Reliabilität nach sechs Wochen: r = .74 bis r = .84), während die Validität bislang nur ausreichend überprüft wurde. Basierend auf dem LMT wurden für den FLM 4 - 6 insgesamt 30 Items konstruiert, die sich als Aussagesätze auf die vier Skalen Leistungsstreben, Ausdauer/ Fleiß, Hemmende Prüfungsangst und Angst vor Erfolg mit einem fünfstufigen Antwortformat von 1 (stimmt gar nicht) bis 5 (stimmt genau) verteilen. Belege für die Validität gaben bereits die Korrelationen mit den Skalen der AMS-R (Lang & Fries, 2006), den SELLMO (Spinath et al., 2012) und der Kurzversion des Leistungsmotiv-Gitters (AMG-S; Schmalt, 2005). Die FLM-Skalen Leistungsstreben und Ausdauer/ Fleiß korrelierten mit der AMS-Skala Hoffnung auf Erfolg sowie den SELLMO-Skalen Lernzielorientierung und Annäherungs-Leistungszielorientierung positiv und mit der SELLMO-Skala Arbeitsvermeidung negativ. Dagegen korrelierte die FLM-Skala Angst vor Erfolg positiv mit der AMS-Skala Furcht vor Misserfolg und der SELLMO-Skala Annäherungs-Leistungszielorientierung. Die FLM-Skala Hemmende Prüfungsangst war zudem mit der AMS-Skala Furcht vor Misserfolg und der SELLMO-Skala Vermeidungs-Leistungszielorientierung positiv assoziiert. Weitere empirische Evidenz für die Kriteriumsvalidität des FLM 4 - 6 lieferten die Korrelationen mit den Noten in den Fächern Deutsch, Mathematik und der ersten Fremdsprache aus dem letzten Schulzeugnis: Die FLM-Skalen Leistungsstreben und Ausdauer/ Fleiß korrelierten überwiegend positiv, während die FLM-Skalen Angst vor Erfolg und Hemmende Prüfungsangst überwiegend negativ mit diesen Noten zusammenhingen. Auch die internen Konsistenzen sowie die Retest-Reliabilitäten der vier Skalen fielen weitgehend zufriedenstellend aus (Leistungsstreben: α = .74 bzw. r = .72, Ausdauer/ Fleiß: α = .80 bzw. r = .71, Angst vor Erfolg: α = .62 bzw. r = .80, Hemmende Prüfungsangst: α = .63 bzw. r = .85). Eine orthogonal rotierte Hauptachsenanalyse belegte zudem die Angemessenheit der erwarteten Vier- Faktorenstruktur (vgl. Petermann et al., 2007). Alters- und geschlechtsspezifische Normen liegen getrennt für jede Skala vor. Das Anliegen der vorliegenden Studie besteht darin, (a) die psychometrische Qualität des FLM 4 - 6 noch zu verbessern und (b) den Fragebogen um das Konstrukt Anstrengungsvermeidung zu erweitern, um auch ein negativ konnotiertes und bislang eher vernachlässigtes, weniger erforschtes Schülermerkmal in dem Fragebogen zu berücksichtigen. Leistungsmotivation für Schülerinnen und Schüler der vierten bis sechsten Klasse 127 Theoretischer Hintergrund Leistungsmotivation kann allgemein als das Bestreben verstanden werden, die Resultate des eigenen Handelns anhand von Gütemaßstäben miteinander zu vergleichen und zu erreichen (McClelland, Atkinson, Clark & Lowell, 1953). Die theoretische Basis, die zur Konzeptualisierung des FLM 4 - 6 herangezogen wurde, bilden insbesondere das Erwartungs-mal-Wert-Modell von Eccles (1983) und das Risikowahl-Modell von Atkinson (1957). Das Erwartungs-mal- Wert-Modell von Eccles (1983) geht davon aus, dass die Leistungsmotivation von zwei zentralen Komponenten abhängig ist: (a) dem erwartbaren Erfolg (= Erwartungskomponente) und (b) dem Anreiz des jeweiligen Handlungsergebnisses (Wertkomponente). Ein Schüler, der z. B. eine hohe Erfolgserwartung äußert und dem Ergebnis einen hohen Wert zuschreibt, sollte eine höhere Leistungsmotivation zeigen. Diese Leistungsmotivation wird in dem FLM 4 - 6 mit den beiden Skalen Leistungsstreben und Ausdauer/ Fleiß erfasst. Entscheidend ist jedoch die Richtung der Leistungsmotivation, die auf zwei Tendenzen hinweisen kann (Atkinson, 1957): (a) Hoffnung auf Erfolg und (b) Furcht vor Misserfolg. Während Hoffnung auf Erfolg die Tendenz einer Person beschreibt, Stolz über die eigenen Leistungen zu empfinden, bezeichnet Furcht vor Misserfolg die Tendenz einer Person, Misserfolge zu meiden und Scham zu empfinden. Diese beiden Leistungsmotive werden vor allem in dem Risikowahl-Modell von Atkinson (1957) hervorgehoben, wonach die Leistungsmotivation sich aus der Motivstärke, der Erfolgsbzw. Misserfolgswahrscheinlichkeit und dem Anreizwert des Erfolgs bzw. Misserfolgs errechnet. Die Leistungsmotivation sollte vor allem dann günstig sein, wenn solche Aufgaben ausgewählt werden, die bei hoher Anstrengung gerade noch bewältigt werden können. Wählt ein Schüler z. B. zu schwierige Aufgaben aus, die er nicht bewältigen kann, könnte er Angst vor Prüfungen (FLM-Skala Hemmende Prüfungsangst) entwickeln. Bevorzugt ein Schüler dagegen nur leichte Aufgaben, um sich möglichst wenig anstrengen zu müssen (FLM-Skala Anstrengungsvermeidung), jedoch gleichzeitig auch viele Erfolge in der Schule zu erzielen, könnte er aufgrund seiner vielen Erfolge auch als Streber in der Klasse gelten, sodass er in der Folge vielleicht sogar Angst vor weiteren Erfolgen (FLM-Skala Angst vor Erfolg) entwickeln könnte. Mit der Auswahl von Aufgaben sind jedoch bestimmte Kosten verbunden, die in dem FLM 4 - 6-R mit der Skala Angst vor Erfolg als direkte psychologische Kosten adressiert werden (Beispiel: „Ich will kein Streber sein, weil mich andere dann vielleicht doof finden“). Die Skala Anstrengungsvermeidung lässt sich dagegen eher in das Eccles-Modell einordnen, da sich dieses Merkmal im Eccles-Modell eher auf eine leistungsbezogene Wahl bezieht (Reduktion von Anstrengung), also das Resultat aus einer Erwartungs-mal-Wert-Abwägung darstellt. Dies gilt ebenso für das Merkmal Hemmende Prüfungsangst, die dann entsteht, wenn die Kontrolle über die jeweilige Leistungssituation als gering eingeschätzt wird, dem Leistungsergebnis jedoch ein hoher Wert beigemessen wird (vgl. die Kontroll-Wert-Theorie von Pekrun, 2006). Eine subjektiv hohe wahrgenommene Kontrolle über eine spezifische Situation sollte dagegen mit höheren Erwartungen an die Bewältigung dieser Situation und einem besseren kontrollierten Verhalten in dieser Situation einhergehen. Im Folgenden sollen die fünf Merkmale des FLM 4 - 6-R noch präzise definiert werden: Ausdauer stellt ein volitionales Merkmal dar, da es primär auf Prozessen der willentlichen Handlungssteuerung beruht und sich durch selbstregulatorische Kompetenzen auszeichnet (z. B. sich nicht von anderen Tätigkeiten ablenken lassen). Eine Reihe von Studien zeigt, dass leistungsmotivierte Schülerinnen und Schüler länger an ihren Aufgaben arbeiten und seltener ihre Aufgaben unterbrechen (vgl. zusammenfassend Elliott & Resing, 2012). Das Konzept des Leistungsstrebens wurde im FLM 4 - 6 auf die Leistungszielorientierung fokussiert. Die Zielorientierung bezeichnet die 128 Annette Lohbeck, Franz Petermann „motivationale Ausrichtung von Personen in Lern- und Leistungskontexten“ (Schöne, Dickhäuser, Spinath & Stiensmeier-Pelster, 2004, S. 94) und lässt sich allgemein in (a) eine Lernzielorientierung und (b) eine Leistungszielorientierung aufgliedern: Lernzielorientierte Personen streben in der Regel danach, ihren Lernzuwachs zu erweitern, während leistungszielorientierte Personen eher das Ziel verfolgen, ihre Kompetenzen bei der Bearbeitung von leistungsthematischen Aufgaben trotz Schwierigkeiten zu demonstrieren oder besser sein zu wollen als andere. Doch auch eine Vermeidungs-Leistungszielorientierung kann als eine weitere Form der Leistungszielorientierung betrachtet werden (Elliot & McGregor, 2001), bei der die Personen ihre vermeintlichen Kompetenzdefizite zu verbergen versuchen. Einige Autoren fassen zudem die Tendenz zur Arbeitsvermeidung als eine weitere Zielverfolgungsvariante auf (z. B. Sparfeldt et al., 2015; Spinath et al., 2012), bei der die Personen die ihnen gestellten Aufgaben mit der geringst möglichen Anstrengung ausführen wollen. Besonders wünschenswert im Schulkontext scheint eine hohe Lernzielorientierung zu sein (Spinath, 2015). Zahlreiche Studien (z. B. Huang, 2012; Ranellucci, Hall & Goetz, 2015; Wirthwein, Sparfeldt, Pinquart, Wegerer & Steinmayr, 2013) konnten z. B. bereits nachweisen, dass eine stärker ausgeprägte Lernzielorientierung mit positiven Emotionen, einem höheren Fachinteresse und besseren Schulleistungen einhergeht. Aufgrund der unterschiedlichen Auswirkungen auf das Leistungsverhalten, die bei einer Lernziel- und Leistungszielorientierung in Erfolgs- oder Misserfolgssituationen von Schülerinnen und Schülern zu beobachten sind, sollten diese beiden Parameter deshalb getrennt voneinander erfasst werden. Da im FLM 4 - 6 der Leistungskontext im Vordergrund steht, soll das Leistungsverhalten wie in dem originalen FLM 4 - 6 auch in dem vorliegenden FLM 4 - 6-R mit der Skala Leistungsstreben erfasst werden. Das Konzept des Leistungsstrebens, das mit vier Items in dem FLM 4 - 6-R erhoben wird („Ich will gut in der Schule sein“, „Ich will gute Noten haben“, „Ich will mich verbessern, wenn ich eine schlechte Note habe“ und „Gute Noten sind für mich wichtig“), kann somit als das Bemühen definiert werden, die eigene Leistung zu steigern, das mit einem hohen Anspruchsniveau an die eigenen Leistungen verbunden ist. Es folgt in dieser Darstellung damit der Auffassung, dass das Leistungsstreben eine komplexe Wechselbeziehung zwischen Person und Situation darstellt. Das heißt: Die Motive, die dem Leistungsstreben einer Schülerin oder eines Schülers zugrunde liegen, werden als stabile, überdauernde Persönlichkeitseigenschaften durch spezielle Gegebenheiten in der Umwelt (sogenannte Anreize) aktiviert oder angeregt, sodass ein aktuelles Leistungsstreben entsteht (vgl. auch das Handlungsmodell von Heckhausen & Heckhausen, 2010). So lässt sich z. B. annehmen, dass das Leistungsstreben einer Schülerin oder eines Schülers in einer spezifischen Situation wie beispielsweise in einer konkreten Schulstunde durch die Stimmung der jeweiligen Lehrkraft, die Anwesenheit anderer Schülerinnen und Schüler oder die Erfolgserwartungen der Schülerin bzw. des Schülers in genau dieser Situation beeinflusst wird. Der FLM 4 - 6 zielt jedoch nicht auf das aktuelle Leistungsstreben ab, sondern auf die mittelfristig stabile Ausprägung des Leistungsstrebens im schulischen Kontext, die aus dem Zusammenspiel stabiler Persönlichkeitsdispositionen und mittelbis langfristig wirksamen Umwelteinflüssen (z. B. Unterrichtsstil, Klassenklima) resultiert. Das Konzept des Leistungsstrebens lässt sich zudem eindeutig von der Annäherungs-Leistungszielorientierung abgrenzen, da das Leistungsstreben im FLM ausschließlich auf das Erreichen guter Schulleistungen und die Leistungsverbesserung fokussiert, jedoch nicht das Demonstrieren der eigenen Leistungen oder der Vergleich der eigenen Leistungen mit den Leistungen anderer Schülerinnen und Schüler thematisiert. Die Bezeichnung Leistungszielorientierung oder Annäherungs-Leistungszielorientierung wäre deshalb für diese FLM-Skala missverständlich und sollte in der Weiterentwicklung vermieden werden. Leistungsmotivation für Schülerinnen und Schüler der vierten bis sechsten Klasse 129 Anstrengungsvermeidung kann als ein motivationales Konstrukt mit einer explizit meidungsbezogenen Komponente aufgefasst werden, das enge Bezüge zum Konzept der Arbeitsvermeidung aufweist (r = .55; vgl. Lintorf, Buch, Sparfeldt & Rost, 2017). Anstrengungsvermeidung ist jedoch von dem Konstrukt Arbeitsvermeidung insofern unterscheidbar, als Anstrengungsvermeidung sich eher auf die Mobilisierung von Ressourcen bei der Ausführung einer Tätigkeit bezieht (vgl. Rollett, 2005) und häufig mit negativen Emotionen wie Prüfungsängstlichkeit (oder Prüfungsangst als Synonym) einhergeht (vgl. Lintorf et al., 2017). Arbeitsvermeidung betrifft dagegen eher die Durchführung der Tätigkeit selbst (Rollett & Rollett, 2010) und ist weniger mit dem affektiven Erleben verbunden (Spinath et al., 2012). Lintorf et al. (2017) stellten z. B. fest, dass Anstrengungsvermeidung mit den Angstfacetten Aufgeregtheit (r = .27) und Besorgnis (r = .36) höher korreliert als Arbeitsvermeidung mit diesen beiden Angstfacetten (r = .14/ .22). Der meidungsbezogene Charakter und die empirische Abgrenzbarkeit der Anstrengungsvermeidung von anderen nomologisch eng verwandten Konstrukten belegen ebenso die negativen Zusammenhänge mit den Merkmalen Hoffnung auf Erfolg (r = -.24 bis -.37; Rollett et al., 2010), Lernzielorientierung (r = -.26; Lintorf et al., 2017) und Annäherungs-Leistungszielorientierung (r = .17; Spinath et al., 2012; r = .00; Lintorf et al., 2017) sowie die positiven Zusammenhänge mit den Merkmalen Furcht vor Misserfolg (r = .32 bis .46; Rollett et al., 2010) und Vermeidungs-Leistungszielorientierung (r = .26; Lintorf et al., 2017; r = .31; Spinath et al., 2012). Dagegen finden sich eher schwache (r = -.17/ -.27; Helmke & Rheinberg, 1996) bis moderate (r = -.31; Lintorf et al., 2017) Zusammenhänge mit kognitiven Merkmalen wie dem Selbstkonzept oder den Schulnoten (z. B. Deutschnote: r = .22, Mathematiknote: r = .22; Lintorf et al., 2017). Besonders Jungen scheinen stärker Anstrengungsvermeidungstendenzen zu zeigen als Mädchen (Heyer & Kessels, 2017; Weber, Büttner, Rücker & Petermann, 2015). Die Berücksichtigung dieses Merkmals im FLM 4 - 6-R kann deshalb gerade im schulischen Kontext als eine sinnvolle Erweiterung angesehen werden, nicht zuletzt deswegen, da bislang noch relativ wenige Studien zur Anstrengungsvermeidung von Schülerinnen und Schülern vorliegen und Anstrengungsvermeidung auch kein seltenes Phänomen unter Schülerinnen und Schülern darstellen sollte. Durch die Erfassung dieses Merkmals lassen sich schließlich wichtige Hinweise auf ein auffälliges Lernverhalten oder einen Förderbedarf von Problemschülerinnen und -schülern gewinnen. Neben diesen motivationalen und volitionalen Merkmalen spielen ebenso die beiden leistungsbezogenen Emotionen Prüfungsangst und Angst vor Erfolg eine bedeutsame Rolle in der Schule (vgl. Sparfeldt, Schilling, Rost, Stelzl & Peipert, 2005; Zeidner, 1998). Prüfungsangst bezeichnet allgemein eine interindividuell variierende Tendenz einer Person, Situationen als bedrohlich wahrzunehmen, woraus Angstzustände resultieren (Krohne, 2010). Sie besteht aus (a) einer Aufgeregtheits- und (b) einer Besorgtheitskomponente (Liebert & Morris, 1967): Während die Aufgeregtheitskomponente alle subjektiven Gefühle der Anspannung (z. B. Nervosität, Unsicherheit) und die wahrgenommenen Erregungszustände (z. B. Zittern, Schweißausbrüche, Übelkeit) umfasst, beinhaltet die Besorgtheitskomponente alle selbstwertbedrohenden Kognitionen wie Selbstzweifel oder Sorgen um das eigene Versagen (Hodapp, Rohrmann & Ringeisen, 2011). Obwohl diese zweidimensionale Struktur von Prüfungsangst bereits in einigen Studien nachgewiesen wurde (vgl. zusammenfassend Sparfeldt, Schneider & Rost, 2016), hat sich in anderen Studien auch eine eindimensionale Struktur als überlegen erwiesen (z. B. Pekrun et al., 2004; Sarason, Davidson, Lighthall, Waite & Ruebush, 1971). Prüfungsangst wird in dem FLM 4 - 6(-R) eindimensional konzeptualisiert, da mehrere Items beide Komponenten gleichzeitig beinhalten (z. B. „Ich habe schlechte Noten, weil ich in den Klassenarbeiten oft sehr nervös bin“). Nach Pekrun et al. (2004) scheint eine zwei- 130 Annette Lohbeck, Franz Petermann dimensionale Konzeptualisierung von Prüfungsangst auch insofern problematisch zu sein, als dadurch die motivationalen Komponenten von Prüfungsangst nicht berücksichtigt werden, die die alltäglichen Erfahrungen, Gedanken und Erwartungen einer Person bestimmen, Misserfolge zu vermeiden und Prüfungssituationen auszuweichen. Auch in dem vielfach bewährten Angstfragebogen für Schüler (AFS; Wieczerkowski et al., 2016) oder in anderen Verfahren zur Erfassung von Prüfungsangst wie z. B. der Test Emotions Questionnaire (TEQ; vgl. Pekrun et al., 2004) oder das Test Anxiety Inventory (TAI; Spielberger, 1980) wird die Prüfungsangst eindimensional erfasst. Das Konzept Angst vor Erfolg wurde ursprünglich von Horner (1968) beschrieben und definiert die Angst vor den möglichen negativen Konsequenzen eines Erfolgs wie z. B. Neid oder soziale Ausgrenzung (Petermann & Winkel, 2007). Angst vor Erfolg sollte vor allem für solche Schülerinnen und Schüler bedeutsam sein, die meinen, dass ihr Verhalten durch Hänseleien (z. B. Titulierung als „Streber“), aggressive Reaktionen (z. B. Zerstörung von Eigentum) oder durch den Ausschluss aus der Klasse sanktioniert wird (vgl. Rentzsch, Schröder-Abé & Schütz, 2013; Steenbergen-Hu, Makel & Olszewski- Kubilius, 2016). Die Erfahrung mit oder Vorwegnahme von derartigen negativen Konsequenzen könnte allerdings dazu führen, dass herausfordernde Situationen gemieden werden oder eigene Leistungen geringer bewertet werden (z. B. Erfolge mit dem Zufall erklären), sodass der Anreiz für die Erweiterung der eigenen Fähigkeiten sich verringert oder ganz ausbleibt. Schülerinnen und Schüler mit einer stärker ausgeprägten Angst vor Erfolg sollten demzufolge eher Misserfolge anstreben, um von anderen Schülerinnen und Schülern in der Klasse nicht als Streber stigmatisiert zu werden, sodass diese Schülerinnen und Schüler nach der dualistischen Grundannahme der klassischen Motivationstheorien sowohl eine geringere Hoffnung auf Erfolg als auch geringere Furcht vor Misserfolg aufweisen sollten. Einige Studien legen in diesem Kontext nahe, dass eine höhere Beliebtheit bei Gleichaltrigen häufig auch mit einer höheren Intelligenz (Czeschlik & Rost, 1995) und besseren Leistungen einhergeht (z. B. Kiefer & Shim, 2016; Meijs, Cillessen, Scholte, Segers & Spijkerman, 2010; Vannatta, Gartstein, Zeller & Noll, 2009). So konnten z. B. Wolter und Seidel (2017) in einer Stichprobe des Nationalen Bildungspanels bei 4427 Schülerinnen und Schülern der fünften Klasse zeigen, dass Schülerinnen und Schüler mit besseren Mathematiknoten und einem höheren Selbstkonzept im Fach Deutsch sich als beliebter bei Gleichaltrigen wahrnehmen als Schülerinnen und Schüler mit schlechteren Mathematiknoten und einem geringeren Selbstkonzept im Fach Deutsch. Die Befunde von Vannatta et al. (2009) weisen dennoch auch darauf hin, dass der Zusammenhang zwischen der Beliebtheit bei Gleichaltrigen und den Schülerleistungen in höheren Klassenstufen abnimmt. Ältere Schülerinnen und Schüler der Sekundarstufe I mit besseren Leistungen scheinen sich demnach als weniger beliebt anzusehen, vor allem, wenn sie als „Nerd“ bzw. als ehrgeizig, intelligent, schulisch erfolgreich sowie gleichzeitig als schüchtern, physisch wenig attraktiv und weniger beliebt bezeichnet werden (Rentzsch et al., 2013). Fragestellung Ziel der vorliegenden Studie ist eine erste psychometrische Überprüfung und Validierung des FLM 4 - 6-R bei Schülerinnen und Schülern der vierten bis sechsten Klasse, mit dem fünf verschiedene motivationale, emotionale und volitionale Merkmale von Schülerinnen und Schülern global erfasst werden können: Ausdauer (AUS), Leistungsstreben, Anstrengungsvermeidung (AV), Hemmende Prüfungsangst (HA) und Angst vor Erfolg (AE). Das Anliegen dieser Studie besteht dabei speziell darin, (a) die psychometrische Qualität des FLM 4 - 6 noch zu verbessern und (b) den Fragebogen um die Skala Anstrengungsvermeidung zu erweitern, da bislang noch relativ wenig zur Anstrengungsvermeidung von Schülerinnen und Schülern geforscht wurde und noch keine geprüften Ver- Leistungsmotivation für Schülerinnen und Schüler der vierten bis sechsten Klasse 131 fahren zur Erfassung dieses Merkmals im deutschen Sprachraum vorliegen. Folgende Modifikationen wurden deshalb vorgenommen: - Neukonstruktion der Items: Alle FLM- Items sollten stark vereinfacht und neu konstruiert werden, da der FLM noch besser an die Leseleistungen von Grundschulkindern angepasst werden sollte. Das heißt: Alle längeren aus zwei Nebensätzen bestehenden Items des originalen FLM 4 - 6 sollten max. auf einen Haupt- und einen Nebensatz beschränkt werden. - Skalenerweiterung: Da bislang noch keine meidungsbezogene Komponente der Leistungsmotivation in dem FLM berücksichtigt wurde, sollte der Fragebogen um die Skala Anstrengungsvermeidung erweitert werden. - Testökonomie (Kosten-Nutzenverhältnis): Der FLM 4 - 6-R sollte ökonomisch in der vierten bis sechsten Klasse einsetzbar sein, sodass der Aufwand für die Vorbereitung, Durchführung und Auswertung möglichst gering ist und in einem günstigen Verhältnis zum Nutzen steht. Alle Skalen des FLM 4 - 6-R sollten deshalb nicht mehr als jeweils fünf Items beinhalten. - Vereinfachung des Antwortformats: Zur Verringerung der Tendenz zur Mitte und weiteren Vereinfachung sollte das fünfstufige Antwortformat durch ein vierstufiges Antwortformat mit den Kategorien 0 (stimmt nicht), 1 (stimmt wenig), 2 (stimmt fast) und 3 (stimmt genau) ersetzt werden. Aufgrund der Neukonstruktion der Items erfolgte die Auswahl der Items unter einer induktiven Konstruktionsstrategie. Das heißt: Auf Basis der ersten testtheoretischen und faktorenanalytischen Befunde einiger vorangestellter Pilotstudien wurden die neu generierten Items an einigen Schülerstichproben erprobt und entsprechend selektiert, sodass insgesamt 22 Items gewonnen werden konnten, die auch gute psychometrische Kennwerte garantieren. In diesen Pilotstudien füllten ca. 500 Schülerinnen und Schüler aus einem Gymnasium und zwei Oberschulen zwei Vorversionen des FLM 4 - 6-R aus. Oberschulen stellen Schulen des Sekundarbereichs I (Klasse 5 bis 10) dar, in denen sowohl Schülerinnen und Schüler auf dem Leistungsniveau früherer Hauptschulen als auch Schülerinnen und Schüler auf dem Leistungsniveau von Realschulen unterrichtet werden. Die Ergebnisse dieser Studie beziehen sich jedoch ausschließlich auf die Endversion des FLM 4 - 6-R, die an einer neuen Schülerstichprobe überprüft wurde (s. Methode). Zur Überprüfung der faktoriellen Validität des FLM 4 - 6-R sollten sowohl exploratorische als auch konfirmatorische Faktorenanalysen (CFA) berechnet werden. Da das Geschlecht bekannterweise eine relevante Variable für motivationale, emotionale und volitionale Konstrukte darstellt, sollten zudem die geschlechtsbezogene Messinvarianz und mögliche Geschlechtsunterschiede auf latenter Ebene untersucht werden. Den Befunden einiger Studien folgend wird dabei erwartet, dass Jungen in den Merkmalen Ausdauer und Leistungsstreben geringere Werte zeigen als Mädchen (Hadjar & Lupatsch, 2010; Hannover & Kessels, 2011; Heyder & Kessels, 2017). Aufgrund der heterogenen und fehlenden Befundlage für die Merkmale Hemmende Prüfungsangst und Angst vor Erfolg sollten jedoch keine Annahmen formuliert werden. Die Kriteriumsvalidität wurde mit bivariaten Pearson-Korrelationen mit (a) den Skalen zu affekt- und kompetenzbezogenen Selbstkonzeptfacetten aus dem Self-Description- Questionnaire I (SDQ I; Arens, Trautwein & Hasselhorn, 2011) sowie (b) den selbstberichteten Noten der Schülerinnen und Schüler in den Fächern Mathematik und Deutsch analysiert. Erwartet wird, dass sich positive Zusammenhänge für die Ausdauer und das Leistungsstreben (konvergente Validität) sowie negative Zusammenhänge für die Anstrengungsvermeidung und die Hemmende Prüfungsangst (divergente Validität) mit den beiden Selbstkonzeptfacetten und den Noten der Schülerinnen und Schüler zeigen. Für das Merkmal Angst vor Erfolg sollten dagegen keine Annahmen formuliert werden. 132 Annette Lohbeck, Franz Petermann Methode Stichprobe An der Studie nahmen N = 556 Schülerinnen und Schüler (Jungen: n = 353, Mädchen: n = 203) verschiedener Schulformen (Grundschule: n = 144, Oberschule: n = 306, Gymnasium: n = 106) in 30 Klassen von der vierten bis sechsten Jahrgangsstufe (n = 144/ 142/ 270) in Niedersachsen teil. Das Alter der Schülerinnen und Schüler lag zwischen 9 und 13 Jahren (M Alter = 11.06, SD = 1.22). Durchführung Alle Datenerhebungen fanden im Klassenverband statt und dauerten max. eine Schulstunde (45 Minuten). Die Genehmigung der Landesschulbehörde und das Einverständnis der Eltern lagen vor. Allen Schülerinnen und Schülern wurde vor der Bearbeitung das Antwortformat der Skalen an der Tafel durch Studierende erläutert, die vor den Datenerhebungen für diese Studie geschult wurden. Da davon auszugehen war, dass die Lesefähigkeiten von Grundschulkindern und teilweise auch noch von Schülerinnen und Schülern in der fünften und sechsten Jahrgangsstufe sehr stark differieren, wurden sämtliche Items durch den jeweiligen Testleiter laut vorgelesen. Instrumente FLM 4 - 6-R Der FLM 4 - 6-R umfasst 22 Items, die sich auf die fünf Skalen AUS, LB, AV, HA und AE verteilen. Die beiden Angst-Skalen HA und AE beinhalten jeweils fünf und die weiteren FLM-Skalen jeweils vier Items (Beispielitem AUS: „Ich bin ein/ -e fleißige/ -r Schüler/ -in“, Beispielitem LB: „Ich will gute Noten haben“, Beispielitem AV: „Ich schiebe Aufgaben häufig erst auf“, Beispielitem HA: „Ich habe oft Angst, dass ich in Klassenarbeiten versage“, Beispielitem AE: „Ich habe Angst, dass andere mich für einen Streber halten, wenn ich gute Noten habe“). Alle Items können auf einer vierstufigen Antwortskala von 0 (stimmt nicht) bis 3 (stimmt genau) bewertet werden. Die internen Konsistenzen für diese fünf FLM-Skalen fielen mit Cronbachs-Alpha-Werten zwischen .73 und .86 zufriedenstellend aus. Der Wortlaut und die Kennwerte der Items und Skalen des FLM 4 - 6-R sind bei der Erstautorin erhältlich. Self-Description-Questionnaire I (SDQ-I) Zur Überprüfung der Kriteriumsvalidität des FLM 4 - 6-R wurde der ins Deutsche übersetzte SDQ I (Arens et al., 2011) angewendet. Bei dem SDQ I handelt es sich um einen Selbsteinschätzungsfragebogen zur Erfassung verschiedener Selbstkonzeptfacetten im mittleren Kindesalter, der auf dem vielfach validierten, englischen SDQ I von Marsh (1990) basiert. Da alle Items des FLM 4 - 6-R fachunspezifisch konzipiert sind, wurde ausschließlich die SDQ I-Skala Selbstkonzept der Schulfächer herangezogen, wobei zwischen affekt- und kompetenzbezogenen Selbstkonzeptfacetten differenziert wurde. Die Differenzierung zwischen affekt- und kompetenzbezogenen Selbstkonzeptfacetten scheint insbesondere im Kontext motivationaler und volitionaler Lernmerkmale eine Rolle zu spielen, da einige Studien (z. B. Arens, Bodkin-Andrews, Craven & Yeung, 2014; Arens & Hasselhorn, 2015) zeigen, dass affektbezogene Selbstkonzepte im Vergleich zu kompetenzbezogenen Selbstkonzepten höher mit volitionalen Merkmalen wie Anstrengung oder der Wahl von Leistungskursen korrelieren. Für die vorliegende Studie wurden deshalb jeweils drei positiv formulierte Items für das affektbezogene Selbstkonzept der Schulfächer (SKA; Beispielitem: „Ich mag alle Schulfächer“, α = .80) und das kompetenzbezogene Selbstkonzept der Schulfächer (SKK; Beispielitem: „Ich bin gut in allen Schulfächern“, α = .82) angewendet. Die Beantwortung der Items erfolgte auf einer fünfstufigen Antwortskala von 1 (falsch), 2 (meistens falsch), 3 (manchmal wahr, manchmal falsch), 4 (meistens wahr) bis 5 (wahr). Schulnoten Weitere Hinweise auf die Kriteriumsvalidität des FLM 4 - 6-R sollten über die selbstberichteten Mathematik- und Deutschnoten des letzten Schulzeugnisses von den Schülerinnen und Schülern erfasst werden. Analysen Alle Analysen wurden mit den Programmen SPSS 23 und Mplus 7.1 (Muthén & Muthén, 1998 - 2012) durchgeführt. Zusammenhänge wurden mit bivariaten Pearson-Korrelationen analysiert. Aufgrund der Fachunspezifität des FLM 4 - 6-R wurden die Leistungsmotivation für Schülerinnen und Schüler der vierten bis sechsten Klasse 133 Mathematik- und Deutschnoten der Schülerinnen und Schüler aufsummiert und zu einem gemittelten Gesamtleistungsindikator verrechnet. Für die Korrelationsanalysen wurde dieser Gesamtleistungsindikator zur besseren Interpretierbarkeit umkodiert, sodass höhere Werte einer besseren Durchschnittsleistung entsprechen. Die faktorielle Validität wurde anhand einer varimax-rotierten Hauptkomponentenanalyse für eine forcierte Fünf-Faktorenlösung und mehreren CFA überprüft. In den CFA wurde ein globales Ein-Faktormodell mit einem latenten Faktor und den manifesten Items als Indikatoren mit dem erwarteten Fünf-Faktorenmodell verglichen, das zwischen fünf latenten Faktoren differenziert. Doppelladungen oder Residualkorrelationen wurden nicht zugelassen. Neben der Faktorenstruktur wurde zusätzlich die Messinvarianz für das Geschlecht mit dem Fünf-Faktorenmodell überprüft, wobei folgende vier Messinvarianzmodelle geschätzt wurden (vgl. Christ & Schlüter, 2012): (a) ein konfigurales Messinvarianzmodell, das die gleiche Faktorenstruktur für Jungen und Mädchen annimmt, (b) ein metrisches Messinvarianzmodell, das zudem invariante Faktorladungen berücksichtigt, (c) ein skalares Messinvarianzmodell, das zusätzlich invariante Itemintercepts vorgibt und (d) ein striktes Messinvarianzmodell, das ebenso invariante Messfehler postuliert. Signifikante Unterschiede im Modellfit zwischen den weniger und stärker restringierten Modellen weisen auf bedeutsame Unterschiede zwischen den Geschlechtern im Messmodell hin. Geschlechtsunterschiede wurden in dem skalaren Messinvarianzmodell überprüft, wobei Jungen als Referenzgruppe betrachtet wurden. Zur Beurteilung der Modellgüte wurden der comparative fit index (CFI), der Tucker-Lewis index (TLI) und der root-meansquare error of approximation (RMSEA) herangezogen. Der Modellfit wurde bei folgenden Grenzwerten als gut bewertet (vgl. Weiber & Mühlhaus, 2014): CFI ≥ 0.9, TLI ≥ 0.9, RMSEA ≤ 0.05. Signifikante Unterschiede im CFI und RMSEA der genesteten Modelle wurden aufgrund des MLR- Schätzers mit dem Satorra-Bentler skalierten χ ²-Differenztest spezifiziert (Satorra & Bentler, 2001). Der CFI des stärker restringierten Modells sollte dabei nicht mehr als .010 absinken und der RMSEA nicht mehr als .015 ansteigen (Chen, 2007; vgl. Cheung & Rensvold, 2002). Fehlende Werte wurden mit dem Full-Information-Maximum-Likelihood-(ML-) Algorithmus bei den Schätzungen berücksichtigt (es fehlten max. 3,9 % auf der Itemebene), der bei einer Verletzung der multivariaten Normalverteilung ein relativ robustes Verfahren darstellt (Schermelleh- Engel, Moosbrugger & Müller, 2003). Aufgrund der hierarchischen Datenstruktur wurden die Standardfehler durch die in Mplus implementierte Analyseoption type = complex korrigiert und die Intraklassenkorrelationen (ICC ) für alle fünf FLM-Skalen überprüft. Ergebnisse Testtheoretische Ergebnisse Die Tabelle 1 stellt die testtheoretischen Ergebnisse für die Gesamtstichprobe und getrennt für Jungen und Mädchen sowie die latenten Mittelwertunterschiede zwischen Jungen und Mädchen in den fünf FLM-Merkmalen dar. Die aus den Rohwerten berechneten Mittelwerte fallen bei einem vierstufigen Antwortformat von 0 bis 3 sowohl in der Gesamtstichprobe als auch bei Jungen und Mädchen relativ ähnlich aus: Die höchsten Mittelwerte zeigen sich für die Skalen AUS und LB und die geringsten für die Skala AE. Die Reliabilitäten nach Cronbachs Alpha und die Trennschärfen für die fünf Skalen können in allen Konstellationen als zufriedenstellend bis gut bezeichnet werden. Bei Mädchen sind diese grundsätzlich etwas höher ausgeprägt als bei Jungen. Auffällig hoch sind allerdings auch die Intraklassenkorrelationen (ICC) für die Skalen AUS, LB und AV. Lediglich die ICC für die Skalen HA und AE liegen nicht über 5 % (vgl. Tab. 1). Die überwiegend mittleren Faktorenladungen für die fünf FLM-Merkmale belegen dennoch die Angemessenheit der Skalen- und Itemzusammensetzung des FLM 4 - 6-R. Signifikante latente Mittelwertunterschiede zwischen Jungen und Mädchen lassen sich lediglich für die Merkmale HA (M = 0.36, p < .001) und AE (M = 0.26, p < .01) erkennen, wonach Mädchen deutlich höhere Werte erreichen. 134 Annette Lohbeck, Franz Petermann Faktorielle Validität: Überprüfung der Faktorenstruktur und Messinvarianz Die Ergebnisse der varimax-rotierten Hauptkomponentenanalyse weisen auf eine klare Fünf-Faktorenlösung hin: Alle Items der fünf FLM-Skalen laden genau auf dem Faktor am höchsten, der auch der jeweiligen Skala entspricht, wenngleich einige Items auch auf anderen, nicht erwarteten Faktoren laden und lediglich vier Faktoren einen Eigenwert von > 1 mit einer Gesamtvarianzaufklärung von ca. 61,01 % erreichen. Da der fünfte Faktor mit einem Eigenwert von .88 jedoch relativ nahe an dem Wert 1 liegt, sollten aufgrund der erwarteten Fünf-Faktorenstruktur fünf Faktoren beibehalten werden. Die Measure of Sample Adequacy-Koeffizienten zwischen .84 und .91 sowie der Kaiser-Meyer-Olkin-Koeffizient von .87 weisen ebenso auf eine gute Eignung der Items hin. Der Bartlett-Test ist zudem signifikant ( χ ² = 4600.84, df = 231, p < .001) und die Kommunalitäten der Items können mit Werten zwischen .51 und .71 als zufriedenstellend bezeichnet werden. Empirische Evidenz für das Fünf-Faktorenmodell lässt sich ebenso in den anschließend berechneten CFA feststellen. Die Tabelle 2 fasst die Befunde der CFA und der geschlechtsbezogenen Messinvarianzüberprüfung zusammen. Wie erwartet, zeigt das Fünf-Faktorenmodell signifikant bessere Fit-Indizes als das globale Ein-Faktorenmodell ( Δχ 2 = 2130.187, Δ CFI = .553, Δ RMSEA = .101). Auch die geschlechtsbezogene Messinvarianzüberprüfung weist auf die faktorielle Validität des FLM 4 - 6-R hin. Sowohl die Gleichsetzung der Faktorenladungen als auch die Gleichsetzung der Itemintercepts und Messfehler führt nach den kritischen Grenzwerten von Cheung et al. (2002) zu keiner bedeutsamen Verschlechterung zwischen den weniger und mehr restringierten Modellen: Weder das metrische Messinvarianzmodell zeigt gegenüber dem konfiguralen Messinvarianzmodell ( Δχ 2 = 9.985, Δ CFI = .001, Δ RMSEA = .002) signifikant schlechtere Fit-Indizes noch das ska- Gesamt N = 556 Mädchen (n = 203) Jungen (n = 353) Latente Mittelwerte M ( SD) α r i(t-1) λ ICC M ( SD) α r i(t-1) M ( SD) α r i(t-1) Mädchen (unstandardisiert) Jungen (unstandardisiert) AUS 2.19 (0.58) .75 .51 -.58 .60 -.70 .13 2.17 (0.59) .78 .55 -.68 2.20 (0.57) .72 .47 -.56 -0.05 (0.10) 0.00 LB 2.69 (0.45) .75 .54 -.59 .61 -.72 .16 2.72 (0.44) .78 .57 -.64 2.67 (0.46) .73 .50 -.58 0.12 (0.11) 0.00 AV 1.18 (0.74) .73 .48 -.57 .56 -.70 .16 1.15 (0.74) .73 .43 -.64 1.19 (0.74) .73 .47 -.60 -0.04 (0.11) 0.00 HA 1.15 (0.82) .86 .62 -.71 .68 -.80 .05 1.34 (0.86) .88 .68 -.76 1.04 (0.79) .84 .58 -.69 0.36*** (0.09) 0.00 AE 0.75 (0.79) .85 .60 -.70 .65 -.79 .03 0.88 (0.84) .86 .64 -.76 0.68 (0.75) .84 .59 -.68 0.26** (0.09) 0.00 Tab. 1: Mittelwerte, Cronbachs Alpha, part-whole korrigierte Trennschärfen (r i(t-1) ), Faktorenladungen ( λ ), Intraklassenkorrelationen (ICC), manifeste Mittelwerte und latente Mittelwertvergleiche zwischen Mädchen und Jungen Anmerkungen: M = Mittelwert, SD = Standardabweichung, α = Cronbachs Alpha, r i(t-1) = part-whole korrigierte Itemtrennschärfe, ICC = Intraklassenkorrelationen; AUS = Ausdauer, LB = Leistungsstreben, AV = Anstrengungsvermeidung, HA = Hemmende Prüfungsangst, AE = Angst vor Erfolg. ** p < .01, *** p < .001. Leistungsmotivation für Schülerinnen und Schüler der vierten bis sechsten Klasse 135 lare Messinvarianzmodell gegenüber dem metrischen Messinvarianzmodell ( Δχ 2 = 44.795, Δ CFI = .007, Δ RMSEA = .002) oder das strikte Messinvarianzmodell gegenüber dem skalaren Messinvarianzmodell ( Δχ 2 = 6.562, Δ CFI = .001, Δ RMSEA = .001). Insgesamt kann somit von strikter Messinvarianz zwischen Mädchen und Jungen ausgegangen werden. Interkorrelationen und Korrelationen mit Außenkriterien Die Tabelle 3 führt die Ergebnisse der auf den Rohwerten basierenden manifesten Skaleninterkorrelationen, der latenten Faktoreninterkorrelationen und der Korrelationen mit den Außenkriterien dieser Studie auf. Interkorrelationen Die manifesten Skaleninterkorrelationen und die latenten Faktoreninterkorrelationen fallen relativ ähnlich aus. Die höchsten Korrelationen zeigen sich sowohl auf manifester als auch latenter Ebene für das Merkmal AUS mit LB und AV. Auf beiden Ebenen sind nahezu alle Korrelationen signifikant, bis auf die manifesten Korrelationen für die Skalen AUS und LB mit der Skala AE sowie die latente Faktorenkorrelation zwischen AV und AE (vgl. Tab. 3). Korrelationen mit Selbstkonzepten (SDQ-I) Die Merkmale AUS und LB korrelieren auf beiden Ebenen sowohl mit dem SKA als auch Modelle χ² df χ²/ df CFI TLI RMSEA [90 % CI] 1-Faktormodell 5-Faktorenmodell 2502.187 371.194 209 199 0.8125 1.1462 .402 .955 .339 .948 .140 [.136 -.145] .039 [.033 -.046] Messinvarianzmodelle (Geschlecht) konfigural metrisch skalar strikt 656.395 675.389 734.589 741.151 398 420 442 452 1.1322 1.1456 1.1389 1.1402 .930 .931 .921 .922 .919 .924 .917 .920 .048 [.042 -.055] .047 [.040 -.053] .049 [.043 -.055] .048 [.042 -.054] Tab. 2: Fit-Indizes der berechneten Faktorenmodelle Anmerkungen: χ ² = Chi-Quadrat, df = Freiheitsgrade, CFI = comparative fit index, TLI =Tucker-Lewis index, RMSEA = root-mean-square error of approximation, CI = Konfidenzintervall. LB AV HA AE SKA SKK MN DN SN AUS .59*** .80*** -.53*** -.76*** -.28*** -.42*** .04 .06 .48*** .61*** .41*** .67*** .37*** .33* .34*** .27* .40*** .58*** LB - -.39*** -.56*** -.12** -.21** -.06 -.05 .35*** .37*** .24*** .50*** .17*** .10 .20*** .18* .21*** .28*** AV - .35*** .48*** .11* .11 -.39*** -.40*** -.25*** -.55*** -.27*** -.19 -.29*** -.26*** -.32*** -.45*** HA - .24*** .25*** -.25*** -.49*** -.39*** -.36*** -.41*** -.28*** -.41*** -.32*** -.47*** -.60*** AE - .10* .10 .07 .14* .06 .05 .04 .01 .05 .04 Tab. 3: Interkorrelationen sowie Korrelationen mit Außenkriterien Anmerkungen: AUS = Ausdauer, LB = Leistungsstreben, AV = Anstrengungsvermeidung, HA = Hemmende Prüfungsangst, AE = Angst vor Erfolg, SKA = Selbstkonzept der Schulfächer - affektbezogen, SKK = Selbstkonzept der Schulfächer - kompetenzbezogen, MN = Mathematiknoten, DN = Deutschnoten, SN = Schulnoten; Die obere Dreiecksmatrix bezieht sich auf die manifesten Skalen und die untere Dreiecksmatrix auf die latenten Faktoren der CFA. * p < .05, ** p < .01, *** p < .001. 136 Annette Lohbeck, Franz Petermann mit dem SKK signifikant positiv, während die Merkmale HA und AV signifikant negativ mit diesen beiden Selbstkonzeptfacetten zusammenhängen. Etwas differenziertere Zusammenhangsmuster lassen sich für die AE feststellen: Auf manifester Ebene korreliert AE lediglich mit SKA und auf latenter Ebene lediglich mit SKK signifikant positiv. Die latenten Faktorenkorrelationen (.10 ≤ r ≤ .67) sind grundsätzlich numerisch etwas höher ausgeprägt als die manifesten Skalenkorrelationen (.07 ≤ r ≤ .57). Lediglich die Korrelation zwischen AE und SKA fällt auf beiden Ebenen numerisch etwa gleich aus, wobei sie auf manifester Ebene sogar im signifikanten Bereich liegt. Noten Bis auf das Merkmal AE sind alle anderen FLM- Merkmale mit den beiden Fachzensuren und dem Durchschnittsleistungsindikator SN signifikant assoziiert: Außer der Korrelation zwischen dem latenten Faktor LB und den MN finden sich sowohl auf manifester als auch latenter Ebene konsistent signifikant positive Zusammenhänge für die Merkmale AUS und LB sowie konsistent signifikant negative Zusammenhänge für die Merkmale AV und HA mit diesen drei Noten (vgl. Tab. 3). Die MN und DN korrelieren zudem mit .55 signifikant positiv. Diskussion Ziel der vorliegenden Studie war eine erste Überprüfung der Faktorenstruktur und Validität des FLM 4 - 6-R. Im Folgenden sollen die zentralen Befunde zusammengefasst werden: Sowohl eine varimax-rotierte Hauptkomponentenanalyse für eine forcierte Fünf-Faktorenlösung als auch mehrere CFA zeigten, dass eine Fünf-Faktorenstruktur angemessen ist. Auch wenn sich in der Hauptkomponentenanalyse einige Nebenladungen für einige FLM-Items auf mehreren nicht erwarteten Faktoren fanden, luden alle Items genau auf dem Faktor am höchsten, der auch der erwarteten FLM-Skala entsprach. Empirische Evidenz für die faktorielle Validität des FLM 4 - 6-R ließ sich ebenso in den anschließend berechneten CFA und der geschlechtsbezogenen Messinvarianzüberprüfung feststellen: Im Vergleich zu einem globalen Ein-Faktormodell zeigte das Fünf-Faktorenmodell eindeutig die besten Fit-Indizes. Die Befunde der geschlechtsbezogenen Messinvarianzüberprüfung wiesen zudem auf keine bedeutsamen Verschlechterungen zwischen den mehr und stärker restringierten Messinvarianzmodellen (konfigural, metrisch, skalar, strikt) hin. Insgesamt kann somit von strikter Messinvarianz ausgegangen werden, sodass auch Vergleiche zwischen latenten Mittelwerten von Jungen und Mädchen in den fünf FLM-Skalen sinnvoll interpretierbar sind. Bei Vergleich der latenten Mittelwerte ließen sich dabei signifikant höhere Werte bei den Mädchen in den Merkmalen Hemmende Prüfungsangst und Angst vor Erfolg ermitteln. Diese Geschlechtsunterschiede stimmen größtenteils mit den Befunden anderer Studien (z. B. Wach, Spengler, Gottschling & Spinath, 2015) überein, wonach Jungen weniger Prüfungsängste angeben als Mädchen. Die testtheoretischen Befunde fielen zufriedenstellend bis gut aus: Alle fünf FLM-Skalen zeigten zufriedenstellende bis gute Reliabilitäten und hinreichende Trennschärfen. Empirische Evidenz fand sich ebenso für die konvergente und divergente Validität des FLM 4 - 6-R, die anhand der Korrelationen mit affekt- und kompetenzbezogenen Selbstkonzeptfacetten (SKA, SKK) und den selbstberichteten Noten überprüft wurde: Wie erwartet zeigten sich sowohl auf latenter als auch manifester Ebene konsistent positive Zusammenhänge für die Merkmale Ausdauer und Leistungsstreben sowie konsistent negative Zusammenhänge für die Merkmale Anstrengungsvermeidung und Hemmende Prüfungsangst. Bis auf eine Ausnahme (Leistungsstreben mit den Mathematiknoten auf latenter Ebene) fielen alle Zusammenhänge signifikant aus. Angst vor Erfolg korrelierte lediglich auf manifester Ebene mit Leistungsmotivation für Schülerinnen und Schüler der vierten bis sechsten Klasse 137 dem affektbezogenen Selbstkonzept und auf latenter Ebene lediglich mit dem kompetenzbezogenen Selbstkonzept bedeutsam positiv. Mit den Noten ließ sich jedoch kein signifikanter Zusammenhang für die Angst vor Erfolg konstatieren. Dies begründet sich wahrscheinlich damit, dass Angst eher ein negatives Merkmal ist, Erfolg jedoch eher positiv konnotiert ist, sodass Angst vor Erfolg eher selten von den Schülerinnen und Schülern wahrgenommen wird. Möglicherweise erklärt sich dadurch auch der vergleichsweise geringere Mittelwert für diese Skala. Weitere Studien wären deshalb wünschenswert, die die Validität dieser FLM-Skala stützen. Die engen Zusammenhänge zwischen den positiv konnotierten Merkmalen Ausdauer und Leistungsstreben und den beiden Selbstkonzeptfacetten lassen sich dagegen gut in die Befunde der Selbstkonzeptforschung einreihen, wonach hohe Selbstkonzepte und wünschenswerte Lernmerkmale wie z. B. eine hohe Konzentration (Lohbeck, Hagenauer & Moschner, 2016) und eine hohe Ausdauer eng korrespondieren (Yeung, Han & Lee, 2016). Die konvergente und divergente Validität des FLM 4 - 6-R lässt sich somit anhand dieser Befunde weitgehend bestätigen. Für die Interpretation der berichteten Befunde müssen folgende Limitationen angesprochen werden: Eine erste Limitation betrifft die selektive Stichprobe, da sich diese ausschließlich aus Schülerinnen und Schülern in Niedersachsen zusammensetzte. In den Teilstichproben lagen deshalb für die drei Schulformen und Jahrgangsstufen zu geringe Fallzahlen vor (n < 200), um auch die Messinvarianz für die Schulformen und Jahrgangsstufen überprüfen zu können. Kritisch zu betrachten wären vor allem die relativ hohen Intraklassenkorrelationen (ICC) der Skalen Ausdauer, Leistungsstreben und Anstrengungsvermeidung, die darauf hinweisen, dass diese Merkmale bei Schülerinnen und Schülern sehr stark von dem jeweiligen Klassenkontext abhängen. Zukünftige Studien sollten deshalb bei der Untersuchung dieser Merkmale und unter Berücksichtigung von größeren Stichproben unbedingt mehrebenenanalytisch vorgehen. Darüber hinaus fällt das Spektrum der hier herangezogenen Validierungskriterien durch die Beschränkung auf die beiden SDQ I-Skalen und den Noten noch eher bescheiden aus und auch Retest-Reliabilitäten fehlen noch. Weitere Studien sollten deshalb auch Retest-Reliabilitäten untersuchen und zusätzlich externe Validierungskriterien wie Fremdeinschätzungen sowie Skalen zur sozialen Erwünschtheit heranziehen, um die Validität der Schüleraussagen zu überprüfen. Gerade im Grundschulalter scheinen hohe Skalenmittelwerte bei der Erfassung von Persönlichkeitsmerkmalen wie z. B. fachspezifischen Selbstkonzepten nicht ungewöhnlich zu sein. Eine hohe Zustimmung und damit einhergehende geringere Varianz in den Skalen könnten schließlich zu unterschätzten Korrelationen mit anderen Instrumenten führen (vgl. Thomas & Müller, 2016). Als problematisch anzusehen wäre außerdem die Operationalisierung der Schulleistungen durch die selbstberichteten Noten der Schülerinnen und Schüler, da in die Notengebung häufig noch andere Aspekte (Fleiß, Mitarbeit, Sympathie) miteinfließen (Tent & Birkel, 2010). Dies lässt sich dennoch zugleich insofern relativieren, als die Validität von selbstberichteten Noten auch bei Grundschulkindern im vierten Schuljahr bereits hinreichend nachgewiesen wurde (Schneider & Sparfeldt, 2016). Kritisch zu diskutieren wäre weiterhin die eindimensionale Konzeptualisierung von Prüfungsangst, da Prüfungsangst aus einer Besorgtheits- und Aufgeregtheitskomponente besteht und damit eher zweidimensional zu konzeptualisieren ist. So lässt sich nicht ausschließen, dass diese beiden Angstkomponenten differenziell mit Leistungsindikatoren zusammenhängen. Darauf hinzuweisen ist dennoch erneut, dass mehrere FLM-Items für die Prüfungsangst gleichzeitig beide Komponenten beinhalten. Eine weitere Limitation stellt zudem die Operationalisierung der Leistungsmotivation in dem FLM 4 - 6-R dar, da sich diese letztendlich auf die Merkmale Leistungsstreben und Aus- 138 Annette Lohbeck, Franz Petermann dauer/ Fleiß beschränkt, während die Merkmale Hemmende Prüfungsangst und Angst vor Erfolg eher den Leistungsemotionen zuzuordnen sind, wobei diese Merkmale nicht direkt aus dem Eccles-Modell und dem Risikowahl-Modell ableitbar sind. Zu berücksichtigen ist dabei auch, dass der FLM 4 - 6-R wie der originale FLM 4 - 6 lediglich fachunspezifisch konzipiert ist. Die Annahme, dass leistungsmotivationale Merkmale fachunspezifisch zu konzeptualisieren sind, lässt sich jedoch mit der aktuellen Forschungsliteratur nicht stützen, obwohl auch einige andere bereits gut bewährte Verfahren wie z. B. die SELLMO (Spinath et al., 2012) und der AFS (Wieczerkowski et al., 2016) eine fachunspezifische Erfassung der Lern- und Leistungsmotivation bzw. der Prüfungsangst von Schülerinnen und Schülern vorgeben. Dennoch muss wie bei Selbstkonzepten naheliegend davon ausgegangen werden, dass motivationale, emotionale und volitionale Merkmale von Schülerinnen und Schülern sich fachspezifisch auch unterschiedlich entwickeln (Jansen in de Wal, Hornstra, Prins, Peetsma & van der Veen, 2016). Die Fachspezifität sollte deshalb im Zuge einer Weiterentwicklung des FLM 4 - 6-R beachtet werden. Zusammenfassend lässt sich dennoch trotz dieser Limitationen festhalten, dass der FLM 4 - 6-R bereits erste gute Ergebnisse in dieser Studie gezeigt hat. Obwohl die Konzeptualisierung des FLM 4 - 6 nicht auf einem theoretischen Modell basiert und eher heuristisch aus den Erwartungs-mal-Wert-Theorien abgeleitet wurde, besteht die Stärke des FLM 4 - 6(-R) vor allem darin, dass der FLM 4 - 6(-R) sowohl einige motivationale und emotionale als auch einige volitionale Merkmale der Leistungsmotivation global erfasst, die aus unterschiedlichen Forschungstraditionen stammen. Literatur Arens, A. K., Bodkin-Andrews, G., Craven, R. G. & Yeung, A. S. (2014). Self-concept of Indigenous and non-Indigenous Australian students: Competence and affect components and relations to achievement. Learning and Individual Differences, 32, 93 - 103. https: / / dx.doi. org/ 10.1016/ j.lindif.2014.03.019 Arens, A. K. & Hasselhorn, M. (2015). Differentiation of competence and affect self-perceptions in elementary school students: Extending empirical evidence. European Journal of Psychology of Education, 30, 405 - 419. https: / / dx.doi.org/ 10.1007/ s10212-015-0247-8 Arens, A. K., Trautwein, U. & Hasselhorn, M. (2011). Erfassung des Selbstkonzepts im mittleren Kindesalter: Validierung einer deutschen Version des SDQ I. Zeitschrift für Pädagogische Psychologie, 25, 131 - 144. https: / / dx.doi.org/ 10.1024/ 1010-0652/ a000030 Atkinson, J. W. (1957). Motivational determinants of risktaking behavior. Psychological Review, 64, 359 - 372. https: / / dx.doi.org/ 10.1037/ h0043445 Chen, F. F. (2007). Sensitivity of goodness of fit indexes to lack of measurement invariance. Structural Equation Modeling, 14, 464 - 504. https: / / dx.doi.org/ 10.1080/ 10705510701301834 Cheung, G. W. & Rensvold, R. B. (2002). Evaluating goodness-of-fit indexes for testing measurement invariance. Structural Equation Modeling, 9, 233 - 255. https: / / dx. doi.org/ 10.1207/ S15328007SEM0902_5 Christ, O. & Schlüter, E. (2012). Strukturgleichungsmodelle mit Mplus. München: Oldenbourg. https: / / dx.doi.org/ 10.1524/ 9783486714807 Coleman, L. J. & Cross, T. L. (2014). Is being gifted a social handicap? Journal for the Education of the Gifted, 37, 5 - 17. https: / / dx.doi.org/ 10.1177/ 01623532145214 86 Czeschlik, T. & Rost, D. H. (1995). Sociometric types and children’s intelligence. British Journal of Developmental Psychology, 13, 177 - 189. https: / / dx.doi.org/ 10.1111/ j.2044-835X.1995.tb00672.x Eccles, J. S. (1983). Expectancies, values and, academic choice. In J. Spence (Ed.), Achievement and achievement motivation (pp. 87 - 134). San Francisco, CA: W. H. Freeman. Elliot, A. J. & McGregor, H. A. (2001). A 2 × 2 achievement goal framework. Journal of Personality and Social Psycholog y, 80, 501 - 519. https: / / dx.doi.org/ 10.1037/ 0022-3514.80.3.501 Elliott, J. G. & Resing, W. C. M. (2012). Cross-cultural factors in learning and motivation. In N. M. Seel (Ed.), Encyclopedia of the sciences of learning (pp. 850 - 853). Boston, MA: Springer. Hadjar, A. & Lupatsch, J. (2010). Der Schul(miss)erfolg der Jungen. Die Bedeutung von sozialen Ressourcen, Schulentfremdung und Geschlechterrollen. Kölner Zeitschrift für Soziologie und Sozialpsychologie, 62, 599 - 622. https: / / dx.doi.org/ 10.1007/ s11577-010- 0116-z Hannover, B. & Kessels, U. (2011). Sind Jungen die neuen Bildungsversager? Empirische Befunde und theoretische Erklärungsansätze zu geschlechtsspezifischen Bildungsdisparitäten. Zeitschrift für Pädagogische Psychologie, 25, 89 - 103. https: / / dx.doi.org/ 10.1024/ 10 10-0652/ a000039 Heckhausen, J. & Heckhausen, H. (2010). Motivation und Handeln: Einführung und Überblick. In J. Heckhausen & H. Heckhausen (Hrsg.), Motivation und Handeln (S. 1 - 9). Heidelberg: Springer. https: / / dx.doi.org/ 10. 1007/ 978-3-642-12693-2 Helmke, A. & Rheinberg, F. (1996). Anstrengungsvermeidung - Morphologie eines Konstruktes. In C. Spiel, U. Kastner-Koller & P. Deimann (Hrsg.), Motivation und Lernen aus der Perspektive lebenslanger Entwicklung (S. 207 - 224). Münster: Waxmann. Leistungsmotivation für Schülerinnen und Schüler der vierten bis sechsten Klasse 139 Hermans, H., Petermann, F. & Zielinski, W. (1978). Leistungs-Motivations-Test (LMT). Amsterdam: Swets & Zeitlinger. Heyder, A. & Kessels, U. (2017). Boys don’t work? On the psychological benefits of showing low effort in high school. Sex Roles, 77, 72 - 85. https: / / dx.doi.org/ 10.10 07/ s11199-016-0683-1 Hodapp, V., Rohrmann, S. & Ringeisen, T. (2011). Prüfungsangstfragebogen (PAF). Göttingen: Hogrefe. Horner, M. (1968). Sex differences in achievement motivation and performance in competitive and non-competitive situations. Unveröffentlichte Dissertation, University of Michigan. Huang, C. (2012). Discriminant and criterion-related validity of achievement goals in predicting academic achievement: A meta-analysis. Journal of Educational Psychology, 104, 48 - 73. https: / / dx.doi.org/ 10.1037/ a0026223 Jansen in de Wal, J., Hornstra, L., Prins, F. J., Peetsma, T. & van der Veen, I. (2016). The prevalence, development and domain specificity of elementary school students’ achievement goal profiles. Educational Psychology, 36, 1303 - 1322. https: / / dx.doi.org/ 10.1080/ 01443410.2015.1035698 Kiefer, S. M. & Shim, S. S. (2016). Academic help seeking from peers during adolescence: The role of social goals. Journal of Applied Developmental Psychology, 42, 80 - 88. https: / / dx.doi.org/ 10.1016/ j.appdev.2015.12. 002 Krohne, H. W. (2010). Psychologie der Angst. Ein Lehrbuch. Stuttgart: Kohlhammer. Lang, J. W. B. & Fries, S. (2006). A revised 10-item version of the Achievement Motives Scale: Psychometric properties in German-speaking samples. European Journal of Psychological Assessment, 22, 216 - 224. https: / / dx. doi.org/ 10.1027/ 1015-5759.22.3.216 Liebert, R. M. & Morris, L. W. (1967). Cognitive and emotional components of test anxiety - a distinction and some initial data. Psychological Reports, 20, 975 - 978. https: / / dx.doi.org/ 10.2466/ pr0.1967.20.3.975 Lintorf, K., Buch, S. R., Sparfeldt, J. R. & Rost, D. H. (2017). Anstrengungsvermeider: Lustlos oder hilflos? Eine latente Profilanalyse. Zeitschrift für Pädagogische Psychologie, 31, 57 - 68. https: / / dx.doi.org/ 10.1024/ 10 10-0652/ a000198 Lohbeck, A., Hagenauer, G. & Moschner, B. (2016). Zum Zusammenspiel zwischen schulischem Selbstkonzept, Lernfreude, Konzentration und Schulleistungen im Grundschulalter. Zeitschrift für Bildungsforschung, 6, 53 - 69. https: / / dx.doi.org/ 10.1007/ s35834-016-014 7-2 Marsh, H.W. (1990). Self-Description Questionnaire-I (SDQI). Manual. Macarthur, N. S. W. Australia: University of Western Sydney. McClelland, D. C., Atkinson, J. W., Clark, R. A. & Lowell, E. L. (1953). The achievement motive. New York, NY: Appleton Century Crofts. https: / / dx.doi.org/ 10.1037/ 11144-000 Meijs, N., Cillessen, A. H. N., Scholte, R. H. J., Segers, E. & Spijkerman, R. (2010). Social intelligence and academic achievement as predictors of adolescent popularity. Journal of Youth and Adolescence, 39, 62 - 72. https: / / dx.doi.org/ 10.1007/ s10964-008-9373-9 Muthén, L. K. & Muthén, B. O. (1998 - 2012). Mplus User’s Guide. Seventh Edition. Los Angeles, CA: Muthén & Muthén. Pekrun, R. (2006). The control-value theory of achievement emotions: Assumptions, corollaries, and implications for educational research and practice. Educational Psychology Review, 18, 315 - 341. https: / / dx.doi. org/ 10.1007/ s10648-006-9029-9 Pekrun, R., Goetz, T., Perry, R. P., Kramer, K., Hochstadt, M. & Molfenter, S. (2004). Beyond test anxiety: Development and validation of the test emotions questionnaire (TEQ). Anxiety, Stress, & Coping, 17, 287 - 316. https: / / dx.doi.org/ 10.1080/ 10615800412331303847 Petermann, F. & Winkel, S. (2007). Fragebogen zur Leistungsmotivation für Schüler der 4. bis 6. Klasse (FLM 4 - 6). Frankfurt a. M.: Pearson Assessment. Prochaska, M. (1998). Leistungsmotivation. Methoden, soziale Erwünschtheit und das Konstrukt. Frankfurt a. M.: Lang. Ranellucci, J., Hall, N. C. & Goetz, T. (2015). Achievement goals, emotions, learning, and performance: A process model. Motivation Science, 1, 98 - 120. https: / / dx.doi.org/ 10.1037/ mot0000014 Rentzsch, K., Schröder-Abé, M. & Schütz, A. (2013). Being called a ‘streber’: The roles of personality and competition in the labelling of academically oriented students. European Journal of Personality, 27, 411 - 423. https: / / dx.doi.org/ 10.1002/ per.1884 Rollett, B. (2005). Die Genese des Anstrengungsvermeidungsmotivs im familiären Kontext. In R. Vollmeyer & J. C. Brunstein (Hrsg.), Motivationspsychologie und ihre Anwendung (S. 90 - 106). Stuttgart: Kohlhammer. Rollett, B. & Rollett, W. (2010). Anstrengungsvermeidung. In D. H. Rost (Hrsg.), Handwörterbuch Pädagogische Psychologie (4. Aufl., S. 17 - 24). Weinheim: Beltz. Sarason, S. B., Davidson, K. S., Lighthall, F. F., Waite, R. R. & Ruebush, B. K. (1971). Angst bei Schulkindern. Stuttgart: Klett. Satorra, A. & Bentler, P. M. (2001). A scaled difference chi-square test statistic for moment structure analysis. Psychometrika, 66, 507 - 514. https: / / dx.doi.org/ 10.10 07/ BF02296192 Schermelleh-Engel, K., Moosbrugger, H. & Müller, H. (2003). Evaluation the fit in structural equation models: Tests of significance and descriptive goodness-of-fit measures. Methods of Psychological Research Online, 8, 23 - 74. Schmalt, H.-D. (2005). Validity of a short form of Achievement-Motive Grid (AMG-S): Evidence for the threefactor structure emphasizing active und passive forms of fear of failure. Journal of Personality Assessment, 84, 172 - 184. https: / / dx.doi.org/ 10.1207/ s15327752jpa 8402_07 Schneider, R. & Sparfeldt, J. R. (2016). Zur (Un-) Genauigkeit selbstberichteter Zensuren bei Grundschulkindern. Psychologie in Erziehung und Unterricht, 63, 48 - 59. https: / / dx.doi.org/ 10.2378/ peu2016.art05d Schöne, C., Dickhäuser, O., Spinath, B. & Stiensmeier- Pelster, J. (2004). Zielorientierung und Bezugsnormorientierung: Zum Zusammenhang zweier Konzepte. Zeitschrift für Pädagogische Psychologie, 18, 93 - 99. https: / / dx.doi.org/ 10.1024/ 1010-0652.18.2.93 Sparfeldt, J. R., Brunnemann, N., Wirthwein, L., Buch, S. R., Schult, J. & Rost, D. H. (2015). General versus specific achievement goals: A re-examination. Learning and Individual Differences, 43, 170 - 177. https: / / dx. doi.org/ 10.1016/ j.lindif.2015.08.022 Sparfeldt, J. R., Schilling, S. R., Rost, D. H., Stelzl, I. & Peipert, D. (2005). Leistungsängstlichkeit: Facetten, 140 Annette Lohbeck, Franz Petermann Fächer, Fachfacetten? Zur Trennbarkeit nach Angstfacette und Inhaltsbereich. Zeitschrift für Pädagogische Psychologie, 19, 225 - 236. https: / / dx.doi.org/ 10.1024/ 1010-0652.19.4.225 Sparfeldt, J. R., Schneider, R. & Rost, D. H. (2016). „Mehr Angst in Mathematik als in Deutsch? “ - Leistungsängstlichkeit in verschiedenen Schulfächern und Prüfungssituationsklassen. Zeitschrift für Pädagogische Psychologie, 30, 263 - 269. https: / / dx.doi.org/ 10.1024/ 1010-0652/ a000183 Spielberger, C. D. (1980). Test Anxiety Inventory: Preliminary professional manual. Palo Alto, CA: Consulting Psychologist. Spinath, B. (2015). Lernmotivation. In H. Reinders, H. Ditton, C. Gräsel & B. Gniewosz (Hrsg.), Empirische Bildungsforschung (S. 55 - 67). Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften. Spinath, B., Stiensmeier-Pelster, J., Schöne, C. & Dickhäuser, O. (2012). Skalen zur Erfassung von Lern- und Leistungsmotivation (2. Aufl.). Göttingen: Hogrefe. Steenbergen-Hu, S., Makel, M. C. & Olszewski-Kubilius, P. (2016). What one hundred years of research says about the effects of ability grouping and acceleration on K-12 students’ academic achievement: Findings of two second-order meta-analyses. Review of Educational Research, 86, 849 - 899. https: / / dx.doi.org/ 10.3102/ 0034654316675417 Tent, L. & Birkel, P. (2010). Zensuren. In D. H. Rost (Hrsg.), Handwörterbuch Pädagogische Psychologie (4., überarb. Aufl., S. 949 - 958). Weinheim: Beltz. Thomas, A. E. & Müller, F. H. (2016). Entwicklung und Validierung der Skalen zur motivationalen Regulation beim Lernen. Diagnostica, 62, 74 - 84. https: / / dx.doi. org/ 10.1026/ 0012-1924/ a000137 Vannatta, K., Gartstein, M. A., Zeller, M. & Noll, R. B. (2009). Peer acceptance and social behavior during childhood and adolescence: How important are appearance, athleticism, and academic competence? International Journal of Behavioral Development, 33, 303 - 311. https: / / dx.doi.org/ 10.1177/ 0165025408101275 Wach, F. S., Spengler, M., Gottschling, J. & Spinath, F. M. (2015). Sex differences in secondary school achievement - The contribution of self-perceived abilities and fear of failure. Learning and Instruction, 36, 104 - 112. https: / / dx.doi.org/ 10.1016/ j.learninstruc.2015.01. 005 Weber, H. M., Büttner, P., Rücker, S. & Petermann, F. (2015). Zusammenhang zwischen Verhaltensauffälligkeiten bei Kindern und der schulbezogenen Anstrengungsvermeidung. Praxis der Kinderpsychologie und Kinderpsychiatrie, 64, 673 - 689. https: / / dx.doi.org/ 10.13109/ prkk.2015.64.9.673 Weiber, R. & Mühlhaus, D. (2014). Strukturgleichungsmodellierung: Eine anwendungsorientierte Einführung in die Kausalanalyse mit Hilfe von AMOS, SmartPLS und SPSS (2., erweit. Aufl.). Heidelberg: Springer. https: / / dx.doi.org/ 10.1007/ 978-3-642-35012-2 Wieczerkowski, W., Nickel, H., Janowski, A., Fittkau, B., Rauer, W. & Petermann, F. (2016). Angstfragebogen für Schüler (7., neu norm. Aufl.). Göttingen: Hogrefe. Wirthwein, L., Sparfeldt, J. R., Pinquart, M., Wegerer, J. & Steinmayr, R. (2013). Achievement goals and academic achievement: A closer look at moderating factors. Educational Research Review, 10, 66 - 89. https: / / dx.doi.org/ 10.1016/ j.edurev.2013.07.001 Wolter, I. & Seidel, T. (2017). Kompetent und beliebt? Zeitschrift für Erziehungswissenschaft, 20, 387 - 404. https: / / dx.doi.org/ 10.1007/ s11618-017-0772-0 Yeung, A. S., Han, F. & Lee, F. L. M. (2016). Reciprocal relations between Chinese students’ beliefs of competence, effort goal, and academic achievement. In B. R. King & I. A. B. Bernardo (Eds.), The psychology of Asian learners: A festschrift in honor of David Watkins (pp. 319 - 335). Singapore: Springer. https: / / dx.doi.org/ 10. 1007/ 978-981-287-576-1_20 Zeidner, M. (1998). Test anxiety: The state of the art. New York, NY: Plenum. PD Dr. Annette Lohbeck Leuphana Universität Lüneburg Vertretung der Professur für Pädagogische Psychologie und Allgemeine Psychologie II Universitätsallee 1 D-21335 Lüneburg E-Mail: annette.lohbeck@leuphana.de Prof. Dr. Franz Petermann Universität Bremen Zentrum für Klinische Psychologie und Rehabilitation Grazer Str. 6 D-28359 Bremen E-Mail: fpeterm@uni-bremen.de