Computerbezogene Selbstwirksamkeitserwartung in Lehrveranstaltungen mit Computernutzung

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1 Notes on Educational Informatics Section A: Concepts and Techniques 5 (1): 23 43, University of Education Ludwigsburg, Institute of Mathematics and Computer Science. Computerbezogene Selbstwirksamkeitserwartung in Lehrveranstaltungen mit Computernutzung Christian Spannagel und Christine Bescherer University of Education Ludwigsburg Abstract: Der Erfolg von Lehrveranstaltungen bei der Vermittlung kompetenten Umgangs mit Computern kann nur zum Teil mit Wissenstests erhoben werden. Da konkretes Bedienwissen oft schnell veraltet, interessiert vielmehr, ob sich die Lernenden im Anschluss an die Veranstaltung mehr im Umgang mit Computern zutrauen als vorher. Mit dieser Einstellung können sie sich zukünftig auch selbstständig in neue Programme einarbeiten. Es ist somit die Steigerung der computerbezogenen Selbstwirksamkeitserwartungen der Lernenden anzustreben und mit geeigneten Tests zu überprüfen, inwieweit dieses Ziel erreicht worden ist. In diesem Artikel werden verschiedene Instrumente zur Erfassung der Computerselbstwirksamkeit beschrieben und diskutiert. Die ins Deutsche übersetzte Fassung eines dieser Instrumente wird vorgestellt und unter Berücksichtigung verschiedener Personengruppen (Studierende und Schüler) validiert. Keywords: computer self-efficacy, computer-supported learning. Contact: {spannagel, bescherer}@ph-ludwigsburg.de 1. Einleitung Es ist unumstritten, dass der kompetente Umgang mit Computern in vielen Bereichen des Lebens von großer Relevanz ist. Daher wird in der Schul-, Hochschul- und Berufsausbildung in zunehmendem Maße auch die Computernutzung thematisiert. Dabei müssen die Lernenden vor allem befähigt werden, langfristig erfolgreich mit dem Computer umzugehen. Hierzu gehört neben dem Erwerb technischer Fertigkeiten im Umgang mit aktueller Software vor allem auch die Fähigkeit, sich selbstständig in neue Systeme und Technologien einzuarbeiten. Es ist Gegenstand aktueller Diskurse, welche Kenntnisse und Kompetenzen erworben werden müssen, damit Personen auch in Zukunft erfolgreich mit Informationstechnologie umgehen können. Hinweise hierzu finden sich beispielsweise im Rahmenkonzept Being fluent with Information Technology, das 1999 vom National Research Council Committee on Information Technology Literacy, USA, entwickelt wurde. Das FITness-Konzept (vgl. Bescherer, 2005) beinhaltet Kenntnisse informationstechnischer Grundkonzepte, informationstechnischer Fertigkeiten und geistigen Fähigkeiten bzw. Denkweisen, über die Studierende verfügen sollten. Dabei wird explizit der Begriff fluency was im Deutschen mit Flüssigkeit im Sinne von flüssig rechnen verstanden werden kann gewählt. Unter fluency verstehen die Autoren, the ability to re- 23

2 Christian Spannagel und Christine Bescherer formulate knowledge, to express oneself creatively and appropriately, and to produce and generate information (rather than simply to comprehend it). (NRC, 1999, S. viii) Es ist klar, dass simple Computertrainings, in denen der Umgang mit einer speziellen Software erlernt wird, kaum ausreichen, die erforderlichen Kompetenzen im Sinne einer allgemeinen fluency zu vermitteln. Doch nicht nur kognitive Fertigkeiten und Fähigkeiten sind für einen lebenslangen, gewinnbringenden Einsatz von Informationstechnologie relevant. Eine positive Einstellung gegenüber Computern sowie das Zutrauen in die eigene Kompetenz, diese zu nutzen, sind ebenso wichtig. Computernutzer, die der Meinung sind, dass der Computer sowieso macht was er will und sie es nicht verstehen, sind vermutlich weniger bereit, neue Anwendungen zu erlernen als solche, die eigentlich immer ganz gut mit Computern zurechtkommen. Das Zutrauen in die eigene Kompetenz im Umgang mit Computern die computerbezogene Selbstwirksamkeitserwartung hat einen Einfluss darauf, in welchem Ausmaß Personen Computer nutzen und wie sie sich verhalten, wenn Probleme auftreten. Wer sich im Umgang mit Computern für inkompetent hält, der wird sich auch nur schwerlich zutrauen, sich selbstständig in neue Software einzuarbeiten. Der Erfolg von Lehr-/Lernarrangements, die einen verbesserten Umgang mit Computern im Allgemeinen und nicht nur die Aneignung von software-spezifischen Bedientechniken zum Ziel haben, kann somit nicht nur anhand kognitiver Maßstäbe gemessen werden. Noten beispielsweise geben nicht Auskunft über die Zuversicht und die Motivation der Studierenden, auch in Zukunft (beispielsweise in anderen Lehrveranstaltungen) Computer einzusetzen (Karsten & Roth, 1998). Die Erhebung der Computerselbstwirksamkeit vor und nach einer Lehrveranstaltung kann hingegen Auskunft darüber geben, ob die Lernenden an Zuversicht im Umgang mit dem Computer gewonnen haben. Karsten und Roth (1998) konnten beispielsweise feststellen, dass Lernende, die nach einem Computerkurs eine hohe Computerselbstwirksamkeit angeben, auch tendenziell zuversichtlicher sind, sich in zukünftigen Lehrveranstaltungen neue Kompetenzen im Umgang mit dem Computer anzueignen. Wenn nun in einem Lehr-/Lernarrangement neben dem Erwerb spezifischen Wissens auch die Computerselbstwirksamkeit der Lernenden steigt, so ist dies höher zu bewerten als wenn nur das Wissen zunimmt. Vor allem bei zukünftigen Lehrerinnen und Lehrern ist eine ausgebildete Computerselbstwirksamkeit wichtig. Zum einen werden sie auf informationstechnische Dienste in ihrem späteren Berufsleben angewiesen sein. Zum anderen werden sie gegenüber ihren Schülerinnen und Schülern eine Vorbildfunktion beim Umgang mit Computern übernehmen (Delcourt & Kinzie, 1993). In der Untersuchung, die in diesem Artikel vorgestellt wird, steht daher der Computereinsatz in der Ausbildung von Lehramtsstudierenden im Mittelpunkt. Wenn der Erfolg eines computerunterstützten Lernszenarios auch anhand der Zunahme computerbezogener Selbstwirksamkeitserwartungen gemessen werden soll, dann ist das Vorhandensein eines geeigneten Messinstruments notwendig. In diesem Artikel werden im Anschluss an die Darstellung der theoretischen Grundlagen zur (computerbezogenen) Selbstwirksamkeit verschiedene Messinstrumente vorgestellt. Anhand verschiedener Kriterien (Aktualität, Programmunabhängigkeit und Bezug zu 24

3 Computerbezogene Selbstwirksamkeitserwartung Lernsituationen) wird ein geeignetes Instrument ausgewählt (Computer User Self- Efficacy Scale von Cassidy und Eachus, 2002; kurz: CUSE). Anschließend wird eine Studie vorgestellt, in der die Gütekriterien des ins Deutsche übersetzten Instruments (CUSE-D) untersucht wurden. Es werden die Reliabilität und Validität von CUSE-D untersucht. Dabei ist neben dem Einsatz bei Lehramtsstudierenden auch von Interesse, ob das Instrument für Schüler geeignet ist und somit auch zur Untersuchung von Schulunterricht mit Computernutzung verwendet werden kann. Zum Schluss werden die Ergebnisse zusammengefasst und Ideen für weitere Forschungsansätze vorgestellt. 2. Selbstwirksamkeit und Computerselbstwirksamkeit Selbstwirksamkeit ist das Zutrauen einer Person in sich selbst, bestimmte Handlungen erfolgreich ausführen zu können (Bandura, 1977, 1997). Diese Kompetenzerwartungen haben einen Einfluss darauf, ob eine Handlung begonnen wird, wie intensiv man sich um die Durchführung der Handlung bemüht und wie lange bei deren Ausführung verharrt wird ( Durchhaltevermögen ). Situationen, denen sich Personen nicht gewachsen fühlen, werden gemieden. Wenn eine Person sich aber zutraut, eine Situation mehr oder weniger gut zu bewältigen, dann ist die Wahrscheinlichkeit recht hoch, dass sie entsprechende Handlungen initiiert. Ist eine Handlung begonnen worden, dann haben Selbstwirksamkeitserwartungen einen Einfluss darauf, wie viel Anstrengung und Engagement zur Bewältigung der Aufgabe aufgebracht werden, und ob bzw. wann die Person bei auftretenden Schwierigkeiten aufgibt oder nicht. Selbstwirksamkeit ist somit eine wichtige motivationale Größe. As a psychological construct, the self-efficacy plays a critical role in self-motivation. (Torkzadeh & Koufteros, 1994). Während eine niedrige Selbstwirksamkeitserwartung mit einer Unterschätzung eigener Fähigkeiten verbunden ist, führt eine hohe Selbstwirksamkeit zur Interpretation schwieriger Aufgaben als Herausforderung (vgl. Schwarzer, 1994). Bewegt sich allerdings die Selbstwirksamkeit in einem unrealistisch hohen Rahmen, dann wächst die Gefahr des Scheiterns und einer damit verbundenen Frustration. Selbstwirksamkeitserwartungen sind in drei Dimensionen beschreibbar. Die Größe der Selbstwirksamkeit (magnitude) drückt den Schwierigkeitsgrad von Aufgaben aus, die sich Personen zu bewältigen zutrauen. Die Stärke (strength) besagt, wie fest die Personen von dieser Aussage überzeugt sind. Selbstwirksamkeitserwartungen, die mit einer hohen Stärke versehen sind, lassen sich weniger leicht ändern als Erwartungen mit einer niedrigen Stärke. Die Generalisierbarkeit (generalizability) gibt an, inwieweit die Selbstwirksamkeitserwartungen auf spezielle Tätigkeiten oder auf ganze Tätigkeitsbereiche bezogen sind (Bandura, 1977; Compeau & Higgins, 1995). Bandura (1977) entwickelte sein Konstrukt vor allem im Hinblick auf Verhaltensänderungen im Zusammenhang mit Phobien und Verhaltenstherapie. Vier verschiedene Einflüsse wirken seiner Meinung nach auf Selbstwirksamkeitserwartungen: Verhaltensausführung (performance accomplishments). Nachdem eine Person agiert hat, erhält sie informative Rückmeldung über Erfolg oder Misserfolg ihres Verhaltens. Ist die Ausführung erfolgreich, so kann dies einen positiven Einfluss auf Selbstwirksamkeitserwartungen haben. Vor allem wenn Handlungen mehrfach 25

4 Christian Spannagel und Christine Bescherer missglücken, kann dies Selbstwirksamkeitserwartungen senken. Successes raise mastery expectations; repeated failures lower them, particularly if the mishaps occur early in the course of events. (Bandura, 1977, S. 195) Dabei ist unter anderem entscheidend, dass die Person die Erfolge ihrem eigenen Verhalten und nicht etwa äußeren Umständen zuschreibt. Indirekte Erfahrungen (vicarious experience). Die Beobachtung anderer bei der Durchführung erfolgreichen Verhaltens kann Personen in ihrer Auffassung bestärken, auch selbst bei ähnlichen Handlungen erfolgreich zu sein. Die beobachtete Person modelliert Verhalten (Bandura, 2001). Seeing others perform threatening activities without adverse consequences can generate expectations in observers that they too will improve if they intensify and persist in their efforts. (Bandura, 1977, S. 197) Dabei ist wesentlich, dass die beobachtete Person auch als vergleichbar wahrgenommen wird und nicht aufgrund ihres Status oder ihrer Ausbildung erwartungsgemäß eine höhere Kompetenz besitzt. Verbale Bekräftigung (verbal persuasion). Personen können durch Überzeugung oder Überredung dazu gebracht werden zu glauben, dass sie bestimmte Handlungen durchführen können. People are led, through suggestion, into believing they can cope successfully with what has overwhelmed them in the past. (Bandura, 1977, S. 198) Physiologischer Zustand (physiological states). Die Wahrnehmung des eigenen emotionalen Zustands liefert Information über das Zutrauen in die eigene Fähigkeit. So gibt die Wahrnehmung von Angst oder Erregung Auskunft über eine geringe Kompetenzerwartung. Den stärksten Einfluss auf Selbstwirksamkeitserwartungen hat die eigene, erfolgreiche Verhaltensausführung. Werden in einer ungefährlichen Umgebung korrigierende Rückmeldungen zu eigenen Handlungen erhalten, so kann sich langsam die Überzeugung aufbauen, die unangenehme Situation bewältigen zu können. Bei einer gestärkten Selbstwirksamkeit kann erwartet werden, dass die schädigende Wirkung von Misserfolgen reduziert ist. Indirekte Erfahrungen haben einen schwächeren Einfluss, da die erfolgreiche Verhaltensausführung nur beobachtet und nicht selbst erfahren wird und somit kein direkter Bezug zur eigenen Kompetenz hergestellt werden kann. Verbale Bekräftigungen wirken noch schwächer, da keine erlebten Handlungen (ob selbst durchgeführt oder bei anderen beobachtet) zu Grunde liegen. Personen, die sich die Durchführung bestimmter Handlungen nicht zutrauen, werden diese vermutlich auch nicht beginnen. Somit berauben Sie sich der Möglichkeit, positive Erfahrungen aufgrund eigener Verhaltensausführung zu machen. Neben einer generalisierten Form von Selbstwirksamkeitserwartungen (vgl. Schwarzer, 1994) ist Selbstwirksamkeit in der Regel situationsspezifisch. So können Personen eine hohe Selbstwirksamkeit bezüglich Mathematik, aber eine niedrige bezüglich sportlicher Aktivitäten haben. Eine weitere domänenspezifische Form der Selbstwirksamkeitserwartung ist die computerbezogene Selbstwirksamkeitserwartung, kurz Computerselbstwirksamkeit. Sie beschreibt die Überzeugung einer Person, Handlungen am Computer erfolgreich durchführen zu können. Personen mit einer hohen Computerselbstwirksamkeit trauen sich eher zu, schwierige Probleme 26

5 Computerbezogene Selbstwirksamkeitserwartung am Computer meistern zu können. Sie zeigen außerdem ein größeres Interesse, mehr über Computer zu erfahren, sind eher bereit, an einem Informatikkurs teilzunehmen, schätzen Computerkenntnisse eher als wichtig für die eigene Karriere ein und sind zuversichtlicher, in Zukunft neue Computerkenntnisse erlernen zu können (Miura, 1987; Hill, Smith, & Mann, 1987; Karsten & Roth, 1998). Es hat sich vielfach gezeigt, dass Personen, die über viel Erfahrung im Umgang mit Computern verfügen, auch eine hohe Computerselbstwirksamkeit haben. Dies wurde beispielsweise festgestellt über den Vergleich mit der Zeit der Computer- und/oder Internetnutzung (Barbeite & Weiss, 2004; Loyd & Gressard, 1984; Karsten & Roth, 1998), der Anzahl bekannter Softwareanwendungen (Cassidy & Eachus, 2002), der Häufigkeit der Verwendung von verschiedenen Computertechnologien (Hill, Smith, & Mann, 1987; Ertmer, Evenbeck, Cennamo, & Lehman, 1994) oder einer Selbstauskunft der eigenen Computererfahrung (Cassidy & Eachus, 2002). Eine hohe Computerselbstwirksamkeit ist auch tendenziell bei Personen gegeben, die einen Computer besitzen (Cassidy & Eachus, 2002; Kohlmann et al., 2005). Ebenso geben Personen, die an einem Computerkurs teilgenommen hatten, eine höhere Computerselbstwirksamkeit an als Versuchspersonen ohne diesen Hintergrund (Cassidy & Eachus, 2002; Miura, 1987). Weiterhin haben Versuchsgruppen, die viel Erfahrung mit Computern vorweisen können wie beispielsweise Studierende des Fachs Software Engineering eine höhere Computerselbstwirksamkeit als Studierende anderer Fächer wie z.b. Physiotherapie (Cassidy & Eachus, 2002). Die reine Zeitdauer der Beschäftigung mit dem Computer scheint allerdings zweitrangig zu sein. Ertmer et al. (1994) stellten beispielsweise fest, dass zeitliche Unterschiede beim Arbeiten mit Computern während eines Kurses mit Computereinsatz keinen Einfluss auf den Anstieg der Computerselbstwirksamkeit der Lernenden hatten. Sie heben hervor, dass im Wesentlichen die Qualität und nicht die Quantität der Computererfahrung eine Rolle spielt. The benefit of experience appears to depend on how specific experience is interpreted or appraised by the individual (i.e., the resultant judgment of self-efficacy). (Ertmer et al., 1994, S. 46). Die Erfahrungen sollten positiver Natur sein, und der Erfolg muss der eigenen Kompetenz zugeschrieben werden. Schlechte Erfahrungen können sich hingegen negativ auf die Computerselbstwirksamkeit auswirken. Lehrveranstaltungen mit Computereinsatz sollten somit in einer positiven Atmosphäre abgehalten werden, in der gefahrlos eigene Erfahrungen im Umgang mit dem Computer gemacht werden können (Ertmer et al., 1994). So können beispielsweise ermutigende Worte des Dozenten bei Frustrationserlebnissen positive Wirkung haben. Weiterhin konnte in einigen Studien festgestellt werden, dass Männer eine höhere Computerselbstwirksamkeit als Frauen angeben (Miura, 1987; Harrison & Rainer, 1992; Cassidy & Eachus, 2002; Kohlmann et al., 2005; für eine Übersicht siehe Whitley, 1997). In einer Regressionsanalyse stellten Cassidy und Eachus fest, dass unter den Variablen, die sie in ihre Untersuchung einbezogen hatten, Computererfahrung und die Anzahl vertrauter Softwareanwendungen als primäre Prädiktoren für Computerselbstwirksamkeit angesehen werden können. Sie vermuten, dass diese Faktoren sich indirekt auch über das Geschlecht auf die Computerselbstwirksamkeit auswirken. Miura (1987) führt Genderunterschiede unter anderem auf unterschiedlich gute Voraussetzungen bezüglich der verschiedenen Quellen von Computer- 27

6 Christian Spannagel und Christine Bescherer selbstwirksamkeit zurück. So haben Frauen vermutlich weniger positive Erfahrungen mit Computern gemacht und konnten in geringerem Maße gleichgeschlechtliche Modelle im Umgang mit Computern zum Vorbild nehmen als Männer. Ebenso scheint nach Miura (1987) die mathematische Selbstwirksamkeit eine Rolle bei diesen Genderunterschieden zu spielen, da Informatik oft mit mathematischer Kompetenz in Verbindung gebracht wird. Karsten und Roth (1998) konnten hingegen keinen Genderunterschied bei Ihren Versuchspersonen feststellen. Sie vermuten, dass dies daran liegt, dass die Personen in ihrer Stichprobe während ihrer Schulzeit unabhängig vom Geschlecht ähnliche Chancen hatten, Erfahrungen im Umgang mit Computern zu sammeln, und dass in ihrem Umfeld computerbasierten Tätigkeiten nicht so sehr ein männlicher Charakter zugeschrieben wird. Torkzadeh und Koufteros (1994) fanden nur bei einem von vier Faktoren ihres Fragebogens Genderunterschiede vor der Durchführung eines Computerkurses. Murphy, Coover und Owen (1989) konnten nur bei schwierigen Computertätigkeiten einen Genderunterschied messen, bei leichten Computertätigkeiten nicht. Cassidy und Eachus (2002) vermuten, dass komplexe Tätigkeiten eher für männliche Aufgaben gehalten werden und sich daraus Genderunterschiede in der eigenen Kompetenzerwartung ergeben. 3. Erfassung von Computerselbstwirksamkeit Im Folgenden wird näher auf die Erfassung von Computerselbstwirksamkeit eingegangen. Zunächst werden Kriterien zur Auswahl eines Fragebogens beschrieben und verschiedene Fragebogen anhand der Kriterien bewertet. Schließlich wird einer der Fragebogen, die Computer User Self-Efficacy Scale (CUSE Scale) von Cassidy und Eachus (2002) in der deutschen Übersetzung näher untersucht. Dieser Fragebogen wurde auch in den anschließend beschriebenen Untersuchungen eingesetzt. 3.1 Kriterien für die Auswahl eines Fragebogens Neben den üblichen Gütekriterien für Messinstrumente spielen auch inhaltliche Erwägungen bei der Auswahl eines Fragebogens eine Rolle. Vor allem im Bereich der Informationstechnologie ist Aktualität eine wichtige Eigenschaft. Ein Fragebogen zur Erfassung der Computerselbstwirksamkeit sollte keine veralteten Begriffe enthalten und nur Tätigkeiten beschreiben, die auch den heute üblichen Prozessen im Umgang mit Computern entsprechen. Weiterhin ist zu beachten, dass beim Einsatz von Computern unterschiedliche Programme verwendet werden können. Es ist also zu überlegen, ob ein Fragebogen eingesetzt werden soll, der die Computerselbstwirksamkeit im generellen Umgang mit Computern oder in der Verwendung bestimmter Softwareklassen (z.b. Textverarbeitung) oder gar spezieller Programme (z.b. Word) erfasst (Kriterium der Programmunabhängigkeit). Dieser Aspekt steht im Zusammenhang mit der Generalisierbarkeit der computerbezogenen Selbstwirksamkeitserwartungen. Als drittes ist schließlich der Bezug zu konkreten Aufgaben zu nennen. Computer werden zu unterschiedlichen Zwecken eingesetzt, beispielsweise zur Erledigung beruflicher Angelegenheiten, zum Lernen und in der Freizeit. Fragebogen können somit derartige Aspekte gezielt einbeziehen oder unbestimmt lassen. Compeau und Higgins (1995) fordern, dass Items eines Fragebogens zur Erfassung von Computerselbstwirksamkeit erfragen sollen, ob sich eine Person zutraut, bestimmte Aufgaben zu erfüllen (und nicht nur einfache Tätigkeiten wie beispielsweise 28

7 Computerbezogene Selbstwirksamkeitserwartung das Formatieren von Text). In dem hier beschriebenen Zusammenhang soll die Computerselbstwirksamkeit in Lernsituationen (Lehramtsstudium, Schule) untersucht werden. Es liegt somit ein besonderer Schwerpunkt auf dem Einsatz des Computers als Instrument zum Lernen. Mit dem Bezug zu Lernsituationen ist dabei nicht nur das Erlernen der Computernutzung gemeint, sondern der Einsatz des Computers generell in Lernsituationen. In diesem Zusammenhang sollen also Items erfragen, ob sich die Person zutraut, mit dem Computer zu lernen. Dabei sollte aber offen bleiben, welche Programme zum Einsatz kommen. Daher gelten folgende Kriterien bei der Auswahl eines Messinstruments: Aktualität Programmunabhängigkeit Bezug zu Lernsituationen Diese Kriterien werden nun bei der Analyse verschiedener Fragebogen aufgegriffen. 3.2 Vergleich verschiedener Messinstrumente Die Computer Self-Efficacy Scale (CSE) von Murphy, Coover und Owen (1989) ist ein Messinstrument, das vielfach in der Literatur erwähnt ist und oft in Untersuchungen verwendet wurde (z.b. von Harrison und Rainer, 1992; in leicht gekürzter Fassung von Torkzadeh und Koufteros, 1994; in leicht erweiteter Fassung von Karsten und Roth, 1998; in stark gekürzter Fassung von Barbeite und Weiss, 2004). Es besteht aus 32 Items in drei Subskalen (Anfängerfertigkeiten, Fortgeschrittenenfertigkeiten und Fertigkeiten bzgl. des Umgangs mit Großrechnern). Der Fragebogen ist weitgehend programmunabhängig und bezieht zumindest das Erlernen der Computernutzung mit ein (Beispielitem: I feel confident learning to use a variety of programs (software). ). Das Messinstrument ist allerdings relativ alt. Er ist auf dem Hintergrund der Technologien der 90er Jahre formuliert worden und enthält somit einige Items, die heute veraltete Begriffe beinhalten ( I feel confident handling a floppy disk correctly. ), die Prozesse beschreiben, die heute anderer Formulierungen bedürften ( I feel confident storing software correctly. ) und die Tätigkeiten erwähnen, die nicht dem heutigen Nutzungsverhalten der meisten Menschen entsprechen ( I feel confident logging onto a mainframe computer system. ). Loyd und Gressard (1984) haben in ihren Fragebogen zur Erfassung von Einstellungen zu Computern (Computer Attitude Scale) eine Subskala zur Erfassung der Computer Confidence einbezogen. Die Fragen sind programmunabhängig und können durchaus als aktuell angesehen werden. Der Bezug zum Lernen ist aber wiederum nur hinsichtlich des Erlernens der Computernutzung gegeben. Ähnliches trifft auf den Fragebogen von Compeau und Higgins (1995) zu. Hier fällt der Bezug zum Lernen jedoch noch geringer aus. Der Fragebogen Self-Efficacy with Computer Technologies (Delcourt & Kinzie, 1993; in leicht abgeänderter Form auch bei Ertmer et al., 1994) besteht aus 25 Items und erhebt nicht die allgemeine computerbezogene Selbstwirksamkeit, sondern verschiedene, softwarespezifische Formen von Computerselbstwirksamkeit (Selbstwirksamkeit bezüglich der Nutzung eines Textverarbeitungssystems, der Nutzung eines -Programms usw.). Er ist damit nicht programmunabhängig. Er ist weit- 29

8 Christian Spannagel und Christine Bescherer gehend aktuell, nur die Skala zur Selbstwirksamkeit bezüglich der Nutzung einer Datenbank auf einer CD-ROM ist in Zeiten des Internet als tendenziell veraltet anzusehen ( I feel confident selecting the right data base on compact disc for a specific topic ). Obwohl dieser Fragebogen speziell für die Lehrerausbildung konstruiert wurde, besitzt er keinen direkten Bezug zu Lernsituationen. Die beiden Skalen computer self-efficacy for general/beginning activities und computer self-efficacy for advanced acitivites (Barbeite & Weiss, 2004) wurden entwickelt, um Computerselbstwirksamkeit auch bei Internetbefragungen valide zu messen. Barbeite und Weiss (2004) haben gezeigt, dass Paper-and-Pencil-Versionen eines Messinstruments für Computerselbstwirksamkeit nicht ohne weiteres auf Internetpopulationen übertragen werden können. Der Fragebogen ist eine reduzierte Version des Fragebogens von Murphy, Coover und Owen (1989) und ist mit zwei Skalen zu je vier Items sehr kurz. Es wurden zwar im Wesentlichen die Items übernommen, deren Formulierung als aktuell angesehen werden können. Es wurden aber die Fragen ausgelassen, die einen direkten Bezug zum Erlernen der Computernutzung aufweisen. Kohlmann et al. (2005) schlagen eine Skala vor (SWE-C), die von den Autoren in Analogie zum Messinstrument für generalisierte Selbstwirksamkeitserwartungen nach Schwarzer (1994) konstruiert wurde. Darin wurden Items formuliert, die spezifische Tätigkeiten mit spezifischen Programmen beschreiben, z.b. Der Schwierigkeit, mit Excel ein Diagramm zu erstellen, sehe ich gelassen entgegen, weil ich meinen Fähigkeiten immer vertrauen kann. Er ist somit nicht programmunabhängig. Ebenso sind Items erhalten, bei denen sich selbst sehr erfahrene Computernutzer nicht ohne Weiteres kompetent einschätzen dürften (z.b. Wenn ich zu einem bestimmten Stichwort eine Seite im Internet suche, gelingt es mir mühelos, sie zu finden. oder Für jedes Problem beim Arbeiten mit dem Computer kann ich eine Lösung finden. ). Der Fragebogen Computer User Self-Efficacy Scale (CUSE Scale) von Cassidy und Eachus (2002) besteht aus 30 Items, die zum Teil auf die generelle Nutzung des Computers und zum Teil auf dessen Einsatz zum Lernen ausgelegt sind. Die Fragen weisen eine hohe Aktualität auf und sind programmunabhängig formuliert (lediglich ein Item bezieht sich auf DOS-basierte Programme). Da dieser Fragebogen als einziges Instrument direkte Bezüge zum Lernen mit Computern besitzt, wurde er zum Einsatz in den Studien ausgewählt. Es ist anzumerken, dass der CUSE-Fragebogen nicht konsequent auf die Erfüllung von Lernaufgaben ausgerichtet ist (vgl. die Forderung von Compeau und Higgins, 1995). Dennoch ist es der einzige existierende Fragebogen, der derartige Items beinhaltet. Er weist zudem eine hohe Reliabilität auf. Cassidy und Eachus (2002) ermittelten eine hohe interne Konsistenz (Cronbach s Alpha = 0,97, N=184) und eine hohe, signifikante Test-Retest-Reliabilität (r=0,86, p<0,0005, N=74). Der Fragebogen kann zudem als valide betrachtet werden. Nach Cassidy und Eachus (2002) ist der erhobene Comuterselbstwirksamkeitswert hoch korreliert mit der Selbsteinschätzung der Computererfahrung (r=0,79, p < 0,0005, N=212) und der Selbsteinschätzung der Vertrautheit mit Computeranwendungen (r=0,75, p<0,0005, N=210). Cassidy und Eachus (2002) ermittelten außerdem erwartungsgemäß unterschiedliche Computerselbstwirksamkeitserwartun- 30

9 Computerbezogene Selbstwirksamkeitserwartung gen in verschiedenen Gruppen (Beruf, Geschlecht, Computerbesitz, Teilnahme an einem Computerkurs). Kohlmann et al. (2005) merken an, dass die Items des CUSE-Fragebogen nicht konsequent hinsichtlich des Zutrauens in die eigene Kompetenz formuliert sind. Sie stellen daher in Frage, ob mit dem Fragebogen nicht eher die Einstellung gegenüber Computern erhoben wird. Dies wird beispielsweise durch Items wie I enjoy working with computers. nahegelegt. Dieser Einwand ist durchaus berechtigt. Man muss allerdings anmerken, dass diese Kritik nur auf wenige der insgesamt 30 Items in vollem Maße zutrifft. Kohlmann et al. (2005) kritisieren beispielsweise in diesem Zusammenhang auch die Items I find working with computers very easy. und Computers are far too complicated for me., deren Formulierungen durchaus einen Bezug zum Zutrauen in die eigene Kompetenz erwarten lassen. Der CUSE-Fragebogen besteht im Wesentlichen aus 30 Items auf einer Skala von 1 bis 6. Der aus einer Summenbildung resultierende CUSE-Wert liegt somit zwischen 30 und 180, wobei 30 eine sehr niedrige und 180 eine sehr hohe Computerselbstwirksamkeit angeben. Tabelle 1. Vergleich verschiedener Messinstrumente zur Erfassung der Computerselbstwirksamkeit. Für jede Eigenschaft ist eingetragen, ob ein Messinstrument diese besitzt (+), teilweise besitzt (±) oder nicht besitzt (-). Messinstrument Aktualität Programmunabhängigkeit Bezug zu Lernsituationen Loyd & Gressard (1984) + + ± Murphy, Coover, & Owen (1989) - + ± Delcourt & Kinzie (1993) ± - - Compeau & Higgins (1995) Cassidy & Eachus (2002) Barbeite & Weiss (2004) Kohlmann et al. (2005)

10 Christian Spannagel und Christine Bescherer 3.3 Übersetzung des Fragebogens Bei der Übersetzung des Fragebogens (CUSE-D; siehe Anhang; vgl. auch Spannagel, 2007) wurde darauf geachtet, die Bedeutung der Items möglichst exakt im Deutschen wiederzugeben. Dennoch gibt es einige Unterschiede zum Original: Die Items zur Computerselbstwirksamkeit (Abschnitt A) stehen bei CUSE-D am Anfang, der allgemeine Teil (Abschnitt B) kommt zum Schluss. Das Item Nr. 8 wurde umformuliert. Im Original lautet es: DOS-based computer packages don t cause many problems for me. Da der Fragebogen auch für jüngere Personen verständlich sein sollte und der Begriff DOS heutzutage im Alltag nicht mehr gebräuchlich ist, wurde das Item abgeändert in: Computerprogramme, bei denen man Befehle mit der Tastatur eingeben muss, bereiten mir nicht viele Probleme. Der Umformulierung liegt die Vermutung zu Grunde, dass als wesentliches Charakteristikum DOS-basierter Computerprogramme der Kommandozeilenaufruf angesehen werden kann. Im allgemeinen Teil wurde bei der Frage zur Vertrautheit mit verschiedenen Computeranwendungen zu jedem Item mindestens ein Beispiel für eine entsprechende Anwendung angegeben. Außerdem wurde durch die Ankreuzmöglichkeit weiß nicht eine Antwortalternative angeboten, die auch bei Unsicherheit gewählt werden kann. Genau wie beim englischen Original sind die Items 1, 2, 6, 8, 9, 11, 12, 16, 18, 20, 24, 27 und 29 positiv formuliert. Die Werte der anderen Items müssen vor der Summenbildung umgedreht werden ( 7 minus Wert ). Die nun im Folgenden beschriebene Studie diente der Überprüfung der Reliabilität und Validität des Fragebogens. Hierbei wurden zum einen Studierende befragt, zum anderen Schülerinnen und Schüler der 8. Klasse Realschule. 4. Empirische Studie Zur Überprüfung der Reliabilität und Validität der deutschen Übersetzung des Fragebogens wurden Untersuchungen, die auch in ähnlicher Form bei Cassidy und Eachus (2002) beschrieben sind, mit verschiedenen Gruppen von Studierenden durchgeführt. Zusätzlich wurde getestet, ob der Fragebogen nicht nur bei Erwachsenen, sondern auch bei Jugendlichen, also beispielsweise Realschülern, verwendet werden kann (vgl. Spannagel, 2007). Zusätzlich wurde bei einem Teil der studentischen Versuchspersonen die allgemeine Selbstwirksamkeit erhoben, um den Zusammenhang der spezifischen Selbstwirksamkeitserwartung bzgl. Computernutzung mit der generellen Kompetenzerwartung zu untersuchen. Im Rahmen dieser Untersuchung wurde außerdem überprüft, ob sich Lehramtsstudierende verschiedener Schularten in ihren Computerselbstwirksamkeitswerten unterscheiden. Es ist anzunehmen, dass Studierende des Studiengangs Grund- und Hauptschullehramt (GHS) größere Berührungsängste mit Computern haben als Studierende des Studiengangs Realschullehramt (RS). Im Rahmen einer früheren Untersuchung (Bescherer, 2003) wurde festgestellt, dass Studierende des Studiengangs 32

11 Computerbezogene Selbstwirksamkeitserwartung GHS ihre eigene Fähigkeiten und Kenntnisse im Umgang mit Computersoftware signifikant schlechter einschätzen als Studierende des Studiengangs RS (U=3949, Z=-2,231, p<0,05, N=203). Sie schätzen sich weiterhin schlechter ein bei ihrer Fähigkeit, eigene Computerprogramme zu erstellen (U=3634, Z=-2,538, p<0,05, N=197). Sie fühlen sich im Umgang mit Computersoftware auch schlechter gerüstet für das Studium (U=3994, Z=-2,058, p<0,05, N=202). Es war somit zu erwarten, dass sich zwischen diesen Gruppen auch ein Unterschied in der Computerselbstwirksamkeit ergibt. Ein Vergleich der Werte von Studierendengruppen unterschiedlicher Lehramtsstudiengänge im Rahmen dieser Studie sollte einen weiteren Hinweis auf die Validität des Fragebogens liefern. 4.1 Methode Versuchspersonen An der Studie nahmen 407 Lehramtsstudierende von zwei Hochschulen (Pädagogische Hochschule Ludwigsburg und Universität Flensburg) teil. Es handelte sich dabei um Studierende verschiedener Studiengänge (überwiegend Grund-, Hauptund Realschullehramt). Das Durchschnittsalter betrug 22,63 (SD=3,87). Es waren 95 Männer und 312 Frauen beteiligt. Weiterhin wurden 172 Realschüler der 8. Klasse befragt. Die Schüler kamen aus sieben Klassen vier verschiedener Schulen im Großraum Stuttgart. Das Alter betrug durchschnittlich 13,7 Jahre (SD=0,8). Es handelte sich um 80 Schüler und 92 Schülerinnen Vorgehen Die studentischen Versuchspersonen füllten die Fragebogen CUSE-D während ihrer Lehrveranstaltungen aus. Die Schüler und Schülerinnen wurden während ihres normalen Unterrichts befragt. Es gab keine Belohnung o.ä. für die Teilnahme an der Befragung Materialien Die studentischen Versuchspersonen bekamen den CUSE-D-Fragebogen. Neben der Ermittlung des CUSE-D-Werts wurde die Computererfahrung mit einem Item erfragt ( Ihre Erfahrung mit Computern: keine sehr begrenzt mittelmäßig viel sehr viel ). Weiterhin wurden analog zur englischen Fassung des CUSE- Fragebogens die Anzahl vertrauter Computeranwendungen, die Teilnahme an einem Computerkurs und der Computerbesitz erhoben. Zusätzlich zu den aus dem englischen Original übersetzten Items wurde die Zeit erfragt, die durchschnittlich pro Tag vor dem Computer verbracht wird, um einen weiteren Indikator für die Computererfahrung zu erhalten. Außerdem wurde der Studiengang der studentischen Befragten erhoben (Lehramt an Grundschulen, an Hauptschulen, an Realschulen und sonstige Lehrämter). Ein Teil der Studierenden beantwortete zusätzlich die 10 Items des Fragebogens zur generalisierten Kompetenzerwartung von Schwarzer (1994). 33

12 Christian Spannagel und Christine Bescherer Die Version für Schülerinnen und Schüler unterschied sich von der Fassung für erwachsene Versuchspersonen in drei Punkten. Erstens wurden die Schülerinnen und Schüler mit Du und nicht mit Sie angesprochen. Zweitens wurde bei der Frage zur Anzahl vertrauter Computeranwendungen der Punkt Statistiksoftware (z.b. SPSS) ersetzt durch -Programme (z.b. Outlook). Drittens wurde bei den Schülerinnen und Schülern auf die Frage nach der Teilnahme an einem Computerkurs verzichtet, da Jugendliche in diesem Alter in der Regel noch nicht an Computerkursen teilgenommen haben bzw. Unsicherheit darüber aufkommen könnte, ob damit der Computereinsatz im Unterricht gemeint sei Datenanalyse Zur Reliabilitätsüberprüfung wird Cronbachs Alpha berechnet. Eine Test-Retest- Reliabilitätsanalyse kann im Rahmen unserer Untersuchung nicht vorgenommen werden, da die Personen nur einmal befragt werden konnten bzw. die Personen im Rahmen ihrer Lehrveranstaltungen mit Computern arbeiten mussten und die Wiederholungsmessung davon beeinflusst gewesen wäre. Zur Validitätsüberprüfung werden die Korrelationen (Spearman, zweiseitig) des CUSE-D-Werts mit der Selbstauskunft der Computererfahrung, mit der Anzahl der bekannten Computeranwendungen und mit der durchschnittlichen Zeit der Computernutzung pro Tag berechnet. Darüber hinaus werden Gruppenvergleiche vorgenommen. Es werden die CUSE-D-Werte von Studierenden, die schon einmal an einem Computerkurs teilgenommen haben, mit denjenigen verglichen, die noch nie an einem solchen Kurs beteiligt waren (Mann-Whitney-U bei α=0,05). Weiterhin werden die CUSE-D-Werte von Männern und Frauen bzw. Jungen und Mädchen verglichen (ebenfalls Mann-Whitney-U bei α=0,05). Der Computerbesitz wurde zwar erhoben, allerdings wird er nicht zu Gruppenvergleichen herangezogen, da nur sehr wenige Personen keinen Computer besaßen (Studierende: 16 von 407; Schülerinnen und Schüler: 9 von 172) Ergebnisse Die Studierenden haben im Mittel einen CUSE-Wert von 118,77 (SD=25,88). Der durchschnittliche CUSE-Wert der Schülerinnen und Schüler beträgt 140,03 (SD=22,51). Die Reliabilitätsanalyse (interne Konsistenz) ergibt bei den Studierenden ein Cronbachs Alpha von 0,94 (N=407). Bei den Schülerinnen und Schülern beträgt Cronbachs Alpha 0,92 (N=172). Im Vergleich hierzu beträgt der von Cassidy und Eachus (2002) ermittelte Alphawert 0,97 (N=184). Die Korrelationen der CUSE-D-Werte mit der Selbstauskunft der Computererfahrung sind sowohl bei den Studenten (r=0,70; p<0,001; N=406) als auch bei den Schülerinnen und Schüler signifikant (r=0,564; p<0,001; N=172). Ebenso korrelieren die CUSE-D-Werte mit der Anzahl der vertrauten Computeranwendungen (Studierende: r=0,51; p<0,001; N = 290; Schülerinnen und Schüler: r = 0,448; p < 0,001; N = 172). Auch mit der Zeit, die im Durchschnitt pro Tag am Computer verbracht 34

13 Computerbezogene Selbstwirksamkeitserwartung wird, korreliert der CUSE-D-Wert positiv (Studierende r=0,565, p<0,001, N=290; Schüler: r=0,314, p<0,001, N=172). Studierende, die bereits an einem Computerkurs teilgenommen hatten, gaben einen höheren CUSE-D-Wert an als Studierende, die noch nie an einem Kurs teilgenommen hatten (vgl. Tabelle 2). Dieser Unterschied ist signifikant (U = 6711,5; Z = -2,89; p < 0,01; N = 288). Studenten haben einen höheren CUSE-D-Wert als Studentinnen. Ebenso haben Schüler einen höheren CUSE-D-Wert als Schülerinnen. Beide Unterschiede sind signifikant (Studenten: U = 8866,0; Z = -5,93; p < 0,001; N = 407; Schüler: U=2468,5; Z = -3,72; p < 0,001; N=172). Der Gruppenvergleich im Rahmen dieser Untersuchung ergibt keinen signifikanten Unterschied zwischen Studierenden verschiedener Lehramtsstudiengänge. Es zeigt sich jedoch, dass Studierende des Studiengangs Grund- und Hauptschullehramt ihre Computerselbstwirksamkeit tendenziell schlechter einschätzen als Studierende des Studiengangs Realschullehramt (vgl. Tabelle 2). Der CUSE-D-Wert korreliert zudem positiv mit der allgemeinen Selbstwirksamkeit (r=0,392, p<0,001, N=98) Diskussion Die interne Konsistenz des Fragebogens ist sowohl bei den Studierenden als auch bei den Schülerinnen und Schülern zufrieden stellend. Obwohl die Alphawerte niedriger sind als der von Cassidy und Eachus (2002) ermittelte Wert, kann von einer hohen internen Konsistenz ausgegangen werden. Darüber hinaus geben die Korrelationen des CUSE-D-Werts mit Größen wie Computererfahrung und Anzahl vertrauter Softwareanwendungen sowie verschiedene Gruppenvergleiche einen Hinweis auf eine akzeptable Validität des Fragebogens. Im Vergleich ist die in dieser Studie ermittelte Korrelation der Computerselbstwirksamkeitswerte mit der Selbstauskunft der Computererfahrung niedriger als die von Cassidy und Eachus (2002) ermittelte Korrelation (r = 0,79; p < 0,0005; N = 212). Gleiches gilt für die Korrelation mit der Anzahl vertrauter Computeranwendungen (Cassidy und Eachus: r = 0,75; p < 0,0005; N = 210). Obwohl die studentische Versuchsgruppe dieser Studie relativ ähnliche Ergebnisse wie die von Cassidy und Eachus (2002) befragten Personen hat, fallen die Korrelationen bei den Schülerinnen und Schülern merklich niedriger aus. In diesem Zusammenhang fällt auch auf, dass die Schülerinnen und Schüler ihre Computerselbstwirksamkeit insgesamt sehr hoch eingeschätzt haben, im Vergleich ähnlich zu der Gruppe Internetnutzer bei Cassidy und Eachus (2002). Insgesamt kann vermutet werden, dass Schülerinnen und Schüler ihre Computererfahrung und ihre eigene Kompetenz im Umgang mit Computern weniger realistisch einschätzen als Erwachsene, da sie vermutlich ihre Kenntnisse im Wesentlichen auf den Einsatz des Computers im Freizeitbereich gründen. Insgesamt muss dabei aber angemerkt werden, dass direkte Vergleiche der Resultate von Cassidy und Eachus (2002) mit denen dieser Studie mit Vorsicht zu ziehen sind, da die Autoren nicht angegeben haben, welche statistischen Tests sie verwendet haben. 35

14 Christian Spannagel und Christine Bescherer Tabelle 2. Mittelwerte und Standardabweichungen der CUSE-D-Angaben, nach unterschiedlichen Gruppen unterteilt. Studierende - Computerkursteilnahme M SD N ja 126,0 25,5 84 nein 116,1 26,8 204 Studierende - Geschlecht M SD N männlich 132,3 25,7 95 weiblich 114,7 24,5 312 Schülerinnen und Schüler - Geschlecht M SD N männlich 147,0 18,8 80 weiblich 134,0 23,8 92 Studierende - Studiengänge M SD N Realschule 122,0 22,9 101 GHS 117,5 27,2 250 Gruppenvergleiche auf der Basis des Besitzes eines Computers sind heute in den untersuchten Populationen vermutlich nicht mehr sinnvoll, da mittlerweile der weitaus größte Teil der Befragten einen Computer besitzt. Auch die Frage nach der Teilnahme an Computerkursen muss überdacht werden, da Computerschulungen heutzutage ein geringerer Wert zukommt als noch vor 20 Jahren. Unterschiede zwischen Personengruppen, die unterschiedliche Lehrämter studieren, konnten nicht nachgewiesen werden. Die Vermutung, dass Studierende des Studiengangs Grund- und Hauptschullehramt eine geringere Computerselbstwirksamkeit haben als Studierende des Studiengangs Realschullehramt, konnte so nicht bestätigt werden. Der CUSE-D-Wert korreliert positiv mit der allgemeinen Selbstwirksamkeitserwartung. Dies bedeutet, dass Personen, die eine höhere generelle Kompetenzerwartung besitzen, sich tendenziell auch kompetenter im Umgang mit Computern fühlen (ohne dabei eine Kausalität zu postulieren). 36

15 Computerbezogene Selbstwirksamkeitserwartung 5. Zusammenfassung und Ausblick Computerbezogene Selbstwirksamkeitserwartungen sind ein wesentlicher Faktor bei der Nutzung mit Computern im Allgemeinen und beim Lernen mit ihnen im Speziellen. In diesem Artikel wurden verschiedene Messinstrumente zur Erfassung computerbezogener Kompetenzerwartungen beschrieben und verglichen. Der CUSE- Fragebogen von Cassidy und Eachus (2002) erwies sich als geeignet für den Einsatz bei Lehramtsstudierenden, da er aktuell und programmunabhängig ist und einen Bezug zu Lernsituationen vorweisen kann. Die Reliabilität und Validität der deutschen Fassung des Fragebogens (CUSE-D) konnten nachgewiesen werden. Dabei zeigte es sich, dass auch der Einsatz bei Schülerinnen und Schülern erwogen werden kann, selbst wenn die Kenndaten nicht so gut wie bei den Studierenden ausfallen und die Schüler sich tendenziell recht hoch bezüglich ihrer Computerselbstwirksamkeit einschätzen. Es bietet sich an, in Lehr-/Lernszenarien mit Computereinsatz die computerbezogene Selbstwirksamkeit der Lernenden zu erfassen (vgl. Cassidy & Eachus, 2002). Lehrpersonen können sich so ein Bild über das Zutrauen der Lernenden in die eigene Computerkompetenz verschaffen und im Sinne innerer Differenzierung für Personen mit niedriger Computerselbstwirksamkeit besondere Hilfsangebote bereitstellen. Zur Erfassung der Computerselbstwirksamkeit kann im deutschsprachigen Raum der Fragenbogen CUSE-D verwendet werden. Compeau und Higgins (1995) stellen in Frage, inwieweit Computerselbstwirksamkeit generell erfasst werden kann, oder ob Fragebogen nicht auf konkrete Bereiche ausgerichtet sein sollen. Dabei ist fraglich, ob diese Bereiche bestimmte Anwendungsfelder des Computers (z.b. Durchführung von kaufmännischen Kalkulationen), den Einsatz bestimmter Programmarten (z.b. Textverarbeitung, - Programm; vgl. Delcourt & Kinzie, 1993) oder gar den Einsatz bestimmter Programme (z.b. Word, Excel; vgl. Kohlmann et al., 2005) repräsentieren. In diesem Artikel wurde ein Fragebogen zur Erfassung der Computerselbstwirksamkeit im Anwendungsfeld Lernen mit Computern vorgestellt. Der CUSE-Fragebogen ist der einzige Fragebogen, der Items mit Bezug zu diesem Anwendungsfeld enthält. Er ist allerdings nur teilweise auf dieses Feld ausgerichtet. Bei anderen Items ist der Bezug zur Computerselbstwirksamkeit fraglich, da in deren Formulierungen der Kompetenzbezug fehlt (vgl. Kohlmann et al., 2005). Hierzu zählen auch Items, die andere Konstrukte berühren (wie beispielsweise Computerängstlichkeit; vgl. das Item Computer machen mir Angst. ). Es sollte somit eine Kürzung des Fragebogens in Betracht gezogen werden. Hierbei könnten die auf das Lernen bezogenen Items stärker gewichtet und fragliche Items weggelassen werden. In diesem Zusammenhang sollte auch eine Faktorenanalyse durchgeführt werden, um spezifische Bereiche zu identifizieren und nach Möglichkeit die allgemeinen Items von denen, die auf das Lernen bezogen sind, zu trennen. Danksagung Wir danken Markus Vogel, Pädagogische Hochschule Heidelberg, und Rose Vogel, Universität Frankfurt, für die Mitwirkung bei der Befragung von Studierenden. 37

16 Christian Spannagel und Christine Bescherer Literatur Bandura, A. (1977). Self-efficacy: toward a unifying theory of behavioral change. Psychological Review, 84(2), Bandura, A. (1997). Self-efficacy. The exercise of control. New York: Freeman. Bandura, A. (2001). Modeling. In W. E. Craighead & C.B. Nemeroff (eds.), The Corsini Encyclopedia of Psychology and Behavioral Science (pp ). New York: John Wiley & Sons. Barbeite, F. G. & Weiss, E. M. (2004). Computer self-efficacy and anxiety scales for an internet sample: testing measurement equivalence of existing measures and development of new scales. Computers in Human Behavior, 20, Bescherer, Christine (2003). Selbsteinschätzung der mathematischen Studierfähigkeit von Studienanfängerinnen und -anfängern. Dissertation, PH Ludwigsburg. Abrufbar unter URN:nbn:de:bsz:93-opus bzw. URL: (letzter Zugriff am ). Bescherer, C. (2005). Sicherheit im Umgang mit Informationstechnologie Ein Konzept zur FITness im Computerbereich. LOG IN, 135, Cassidy, S. & Eachus, P. (2002). Developing the computer user self-efficacy (CUSE) scale: investigating the relationship between computer self-efficacy, gender and experience with computers. Journal of Educational Computing Research, 26(2), Compeau, D. R. & Higgins, C. A. (1995). Computer self-efficacy: development of a measure and initial test. MIS Quarterly, 19(2), Delcourt, M. A. B. & Kinzie, M. B. (1993). Computer technologies in teacher education: the measurement of attitudes and self-efficacy. Journal of Research and Development in Education, 27(1), Ertmer, P. A., Evenbeck, E., Cennamo, K. S., & Lehman, J. D. (1994). Enhancing self-efficacy for computer technologies through the use of positive classroom experiences. Educational Technology Research and Development, 42(3), Harrison, A. W. & Rainer, R. K. (1992). The influence of individual differences on skill in end-user computing. Journal of Management Information Systems, 9(1), Hill, T., Smith, N. D., & Mann, M. F. (1987). Role of efficacy expectations in predicting the decision to use advanced technologies: the case of computers. Journal of Applied Psychology, 72(2), Karsten, R. & Roth, R. M. (1998). Computer self-efficacy: a practical indicator of student computer competency in introductory IS courses. Informing Science, 1(3), Kohlmann, C.-W., Eschenbeck, H., Heim-Dreger, U., Albrecht, H., Hole, V., & Weber, A. (2005). Entwicklung und Validierung einer Skala zur Erfassung computerbezogener Selbstwirksamkeitserwartungen (SWE-C). In K.-H. Renner, A. 38

17 Computerbezogene Selbstwirksamkeitserwartung Schütz, & F. Machilek (eds.), Internet und Persönlichkeit (pp ). Göttingen: Hogrefe. Loyd, B. H. & Gressard, C. (1984). The effects of sex, age, and computer experience on computer attitudes. Association for Educational Data Systems, 18(2), Miura, I. T. (1987). The relationship of computer self-efficacy expectations to computer interest and course enrollment in college. Sex Roles, 16(5/6), Murphy, C. A., Coover, D., & Owen, S. V. (1989). Development and validation of the computer self-efficacy scale. Educational and Psychological Measurement, 49, NRC National Research Council Committee on Information Technology Literacy (1999). Being fluent with information technology. Washington, D.C.: National Academy Press. Schwarzer, R. (1994). Optimistische Kompetenzerwartung: Zur Erfassung einer personellen Bewältigungsressource. Diagnostica, 40(2), Spannagel, C. (2007). Benutzungsprozesse beim Lernen und Lehren mit Computern. Hildesheim, Berlin: Franzbecker. Torkzadeh, G. & Koufteros, X. (1994). Factorial validity of a computer self-efficacy scale and the impact of computer training. Educational and Psychological Measurement, 54(3), Whitley, B. E. (1997). Gender differences in computer-related attitudes and behavior: a meta-analysis. Computers in Human Behavior, 13(1),

18 Christian Spannagel und Christine Bescherer Anhang: CUSE-D (Übersetzung des englischsprachigen Fragebogens von Cassidy und Eachus, 2002) Abschnitt A Bitte geben Sie an, in welchem Ausmaß die folgenden Aussagen auf Sie zutreffen. Beachten Sie bitte, dass es hier keine 'richtigen' oder 'falschen' Antworten gibt. Sie sollten versuchen, spontan zu antworten, jedoch nicht, ohne die jeweilige Aussage gründlich gelesen zu haben. Bitte bearbeiten Sie alle Aussagen und lassen Sie keine aus. In jeder Zeile darf nur ein Kreuz gesetzt werden. 1. Ich kann normalerweise mit den meisten Schwierigkeiten umgehen, auf die ich während der Benutzung eines Computers stoße. 2. Ich finde das Arbeiten mit Computern sehr einfach. 3. Ich bin sehr unsicher über meine Fähigkeiten im Umgang mit Computern. 4. Ich habe anscheinend Schwierigkeiten mit den meisten Computerprogrammen, die ich zu benutzen versucht habe. 5. Computer machen mir Angst. 6. Beim Arbeiten mit Computern habe ich Spaß. 7. Ich finde, dass Computer beim Lernen behindern. 8. Computerprogramme, bei denen man Befehle mit der Tastatur eingeben muss, bereiten mir nicht viele Probleme. 40

19 Computerbezogene Selbstwirksamkeitserwartung 9. Computer machen mich viel produktiver. 10. Ich habe oft Schwierigkeiten, wenn ich versuche, den Umgang mit einem neuen Computerprogramm zu erlernen. 11. Die meisten Computerprogramme, mit denen ich Erfahrungen gemacht habe, waren einfach zu benutzen. 12. Ich bin sehr sicher in meinen Fähigkeiten, Computer zu nutzen. 13. Ich finde es schwierig, Computer dazu zu bringen, das zu tun, was ich von ihnen will. 14. Hin und wieder finde ich das Arbeiten mit Computern sehr verwirrend. 15. Ich hätte es lieber, wenn wir nicht lernen müssten wie man Computer benutzt. 16. Ich finde es normalerweise einfach zu lernen, wie man ein neues Computerprogramm verwendet. 17. Vermutlich verschwende ich eine Menge Zeit, wenn ich mich mit Computern abmühe. 18. Das Verwenden von Computern macht Lernen interessanter. 19. Ich habe scheinbar immer Probleme, wenn ich versuche Computer zu benutzen. 41

20 Christian Spannagel und Christine Bescherer 20. Einige Computerprogramme machen Lernen eindeutig einfacher. 21. Computerbegriffe verwirren mich. 22. Computer sind viel zu kompliziert für mich. 23. Das Verwenden von Computern ist etwas, das ich selten genieße. 24. Computer sind gute Hilfsmittel beim Lernen. 25. Wenn ich einen Computer verwende, dann scheinen manchmal Dinge einfach so zu passieren, und ich weiß nicht warum. 26. Was Computer anbelangt, halte ich mich selbst für nicht sehr kompetent. 27. Computer helfen mir, eine Menge Zeit zu sparen. 28. Ich finde das Arbeiten mit Computern sehr frustrierend. 29. Ich halte mich selbst für einen geschickten Computernutzer. 30. Wenn ich einen Computer benutze, dann befürchte ich, dass ich eine falsche Taste drücken und ihn beschädigen könnte. 42