Tobias Richter, Johannes Naumann, Norbert Groeben Universität zu Köln

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1 1 Empirische Arbeit Das Inventar zur Computerbildung (INCOBI): Ein Instrument zur Erfassung von Computer Literacy und computerbezogenen Einstellungen bei Studierenden der Geistes- und Sozialwissenschaften Tobias Richter, Johannes Naumann, Norbert Groeben Universität zu Köln The Computer Literacy Inventory (INCOBI): An Instrument for the Assessment of Computer Literacy and Attitudes toward the Computer in University Students of the Humanities and the Social Sciences Summary: The Computer Literacy Inventory (Inventar zur Computerbildung INCOBI) is an instrument for the assessment of computer literacy and attitudes toward the computer. It is especially suitable for applications to university students of the social sciences and the humanities. The instrument includes knowledge tests for the assessment of declarative and procedural computer knowledge, rating scales for the assessment of self-confidence in using the computer and familiarity with the computer, and a questionnaire about the actual computer use; attitudes toward the computer are measured by eight attitude scales referring to different thematic fields. Employing a sample of university students (N = 80), psychometric properties, intercorrelations, and correlations with variables of the actual computer use were estimated for all subscales. The results can be interpreted as first evidence for the reliability and validity of the INCOBI. Keywords: Computer literacy, attitudes toward the computer, inventory, self-assessment scale, knowledge test Zusammenfassung: Das Inventar zur Computerbildung (INCOBI) ist ein Instrument zur Erfassung von Computer Literacy und computerbezogenen Einstellungen, das zur Anwendung bei Studierenden geistes- und sozialwissenschaftlicher Fächer gedacht ist. Das Instrument enthält je einen Wissenstest zu deklarativem und prozeduralem Computerwissen, außerdem Selbsteinschätzungsskalen zur Sicherheit und Vertrautheit im Umgang mit dem Computer sowie einen Fragebogen mit Angaben zur tatsächlichen Computernutzung; computerbezogene Einstellungen werden durch acht inhaltlich differenzierte Einstellungsskalen erfasst. Anhand einer Studierendenstichprobe (N = 80) wurden Skalenkennwerte, Skaleninterkorrelationen und Korrelationen mit Variablen der tatsächlichen Computernutzung als erste Belege für die Reliabilität und Validität des INCOBI ermittelt. Schlüsselbegriffe: Computer Literacy, computerbezogene Einstellungen, Inventar, Selbsteinschätzungsskala, Wissenstest Einleitung Seit Anfang der achtziger Jahre hat die Verbreitung von Computern in nahezu allen gesellschaftlichen Bereichen stark zugenommen. Vor allem die rapide Entwicklung bei PC- und Internet-Anwendungen hat dazu beigetragen, dass sich die Anforderungsprofile für viele Berufsfelder, aber auch Ausbildungsund Studiengänge gewandelt haben. In bildungspolitischen Diskussionen wird Computer Literacy daher immer wieder als neues Bildungsziel propagiert (Simon & Werner, 1996; Weidenmann & Krapp, 1989) oder sogar als die vierte basale Kulturtechnik angesetzt (z. B. Psychologie in Erziehung und Unterricht, 2001, 48, 1 13 Ernst Reinhardt Verlag München Basel

2 2 Tobias Richter et al. Arbinger & Bannert, 1993). Im Unterschied zu den klassischen Kulturtechniken wird Computer Literacy aber häufig erst im Erwachsenenalter erworben und muss zudem ständig aktualisiert und verbessert werden (Tully, 1996). Daraus folgt, dass die Schaffung entsprechender Qualifikationsangebote auch als eine vorrangige Bildungsaufgabe der Hochschulen und Universitäten anzusehen ist (z. B. Rüttgers, 1998). Seit etwa einem Jahrzehnt wird Computer Literacy auch vermehrt in den Forschungsbemühungen der pädagogischen Psychologie und der empirischen Pädagogik aufgegriffen, wo inzwischen sowohl das Lernen für als auch das Lernen mit dem Computer zu einem Modethema geworden ist (zu dieser Unterscheidung vgl. z. B. Frey, 1989; Weidenmann & Krapp, 1989). Ein beträchtlicher Anteil der Literatur auf diesem Gebiet ist auf die Lernsituation an der Hochschule bezogen. Die Arbeiten zum Lernen für den Computer beschäftigen sich mit Möglichkeiten, die Computer Literacy von Studierenden zu fördern (z. B. Bannert, 1996; McInerney, McInerney & Marsh, 1997; Lee, Pliskin & Kahn, 1994). In Untersuchungen zum Lernen mit dem Computer wird Computer Literacy häufig als eine wichtige Lernervoraussetzung für die Nutzung computerunterstützter Lehr-/Lern-Angebote mit fachspezifischen Inhalten konzeptualisiert (z. B. Pächter, 1997; Osman & Muir, 1994). Als weitgehend eigenständiges Forschungsfeld hat sich bisher die Untersuchung computerbezogener Einstellungen etabliert, wobei der Zusammenhang von Computereinstellungen mit Computerwissen und Computernutzung im Vordergrund steht (für einen Überblick vgl. z. B. LaLomia & Sidowski, 1991; Brock & Sulsky, 1994). Trotz des offensichtlichen bildungs- und forschungspraktischen Bedarfs existieren zumindest im deutschsprachigen Raum weder Instrumente zur umfassenden Erhebung von Computer Literacy noch Inventare computerbezogener Einstellungen, die bei studentischen Populationen eingesetzt werden können (mit der Ausnahme von Leutner & Weinsier, 1994). Die bisher entwickelten Verfahren zur Erhebung von Computer Literacy beschränken sich auf Teilaspekte des Konstrukts oder sind im Hinblick auf nicht-studentische Zielpopulationen konstruiert (z. B. Arbinger & Bannert, 1993; im angelsächsischen Bereich z. B. Miller, Stanney & Wooten, 1997; Ayersman & Reed, 1994; Hignite & Echternacht, 1996). Im vorliegenden Beitrag wird die Konstruktion und Ersterprobung eines Instruments vorgestellt, das eine umfassende und differenzierte Erfassung von Computer Literacy und computerbezogenen Einstellungen ermöglichen soll. Das Inventar zur Computerbildung (INCOBI) ist in erster Linie für die Anwendung bei Studierenden geistes- und sozialwissenschaftlicher Fächer konzipiert. 1 Seine Entwicklung erfolgte im Rahmen eines Forschungsprojekts zum Vergleich der Lerneffizienz von Hypertext und linearem Text, bei dem es als Kovariateninstrument eingesetzt wird. Computer Literacy und computerbezogene Einstellungen Unter Computer Literacy wird hier zunächst die Gesamtheit von prozeduralen und deklarativen Wissensbeständen verstanden, die dem Individuum einen kompetenten Umgang mit dem Computer und damit eine individuell wie sozial erfolgreiche Teilnahme an der computerorientierten Gesellschaft ermöglichen (vgl. ähnlich Watt, 1980). Zusätzlich zum Kernbe- 1 Der Begriff Computerbildung empfiehlt sich als Oberbegriff für sowohl Computer Literacy als auch computerbezogene Einstellungen, weil der deutschsprachige Bildungsbegriff neben theoretischem Wissen auch praktisches Können, eine funktionale affektive Zuwendung zu den Bildungsinhalten sowie eine kognitiv fundierte Einstellung gegenüber dem Bildungsgegenstand umfasst. Diese Bedeutungskombination unterscheidet den Begriff Computerbildung von möglichen Alternativen wie Computerkompetenz, Computerwissen oder Computerkönnen.

3 Inventar zur Computerbildung (INCOBI) 3 reich kognitiver Fähigkeiten soll auch die subjektive Sicherheit im Umgang mit dem Computer (als Gegenpol zu Computerängstlichkeit) in das Konstrukt mit einbezogen werden (vgl. z. B. Bandalos & Benson, 1990). Computerbezogene Einstellungen können als kognitionsbasierte Einstellungen (im Sinne von Wilson, Dunn, Kraft & Lisle, 1991) aufgefasst werden, die durch die strukturierte Menge der individuell verfügbaren evaluativen Überzeugungen gegenüber dem Computer konstituiert sind. Obwohl sich in einer Reihe von Untersuchungen empirische Zusammenhänge zwischen Computerwissen und computerbezogenen Einstellungen gezeigt haben (z. B. Levine & Donitsa-Schmidt, 1997; Kay, 1990), sollen computerbezogene Einstellungen nicht als Aspekte von Computer Literacy verstanden werden. Die begriffliche Koppelung bestimmter Konstellationen von Werthaltungen an ein Fähigkeitskonstrukt ist nicht nur mit normativen Problemen behaftet, sondern im vorliegenden Fall auch deskriptiv unplausibel. So ist es beispielsweise durchaus denkbar, dass eine Person gute Kompetenzen im Umgang mit dem Computer erwirbt, obwohl sie die Computertechnologie in bestimmten Hinsichten (z. B. in Bezug auf die kulturellen Folgen) negativ bewertet. Aspekte von Computer Literacy, inhaltliche Differenzierung computerbezogener Einstellungen und Aufbau des INCOBI Im folgenden werden zunächst die in der hier zugrunde gelegten Definition von Computer Literacy enthaltenen Aspekte deklaratives und prozedurales Computerwissen, tatsächlicher Umgang mit dem Computer und Sicherheit im Umgang näher expliziert und die darauf bezogenen Subskalen des Instruments kurz vorgestellt. Anschließend wird die Unterscheidung von Inhaltsklassen evaluativer Überzeugungen erläutert, die der Konstruktion der einzelnen Skalen zur Erfassung computerbezogener Einstellungen zugrunde liegt, und die vorgesehene Abfolge der Skalen im Instrument begründet. Deklaratives Computerwissen. Eine Voraussetzung für den kompetenten Umgang mit dem Computer ist die Verfügbarkeit von Wissensbeständen, die sich formal als deklaratives Wissen (also Wissen, was ) einordnen lassen. Die inhaltliche Eingrenzung umgangsrelevanter Wissensbestände muss im Hinblick auf die Anforderungen erfolgen, mit denen Studierende der Sozial- und Geisteswissenschaften (im Unterschied etwa zu Studierenden der Informatik oder der Naturwissenschaften) typischerweise konfrontiert sind. Für unsere Zielpopulation sind im Wesentlichen ein basales Überblickswissen über die häufigsten Computeranwendungen (z. B. Standardbetriebssysteme, Standardbürosoftware, Internetanwendungen) sowie Grundkenntnisse über die technischen Möglichkeiten und die Funktionsweise von PCs erforderlich. Eine Schlüsselkomponente des deklarativen Computerwissens stellt dabei das terminologische Wissen über die vielfältigen neuen Begriffe und Abkürzungen im Zusammenhang mit dem PC dar (z. B. CD-ROM, Browser, Link). Der Fragebogen zu theoretischem Computerwissen (TE- COWI) enthält zwölf Multiple-Choice-Items (plus einem Eisbrecher-Item ) mit jeweils drei Distraktoren, die dementsprechend Begriffs- und Abkürzungswissen erfragen. Beispielitem:,FTP : (a) Standard für die Infrarot- Datenübertragung mit Notebooks, (b) Abkürzung für Firewall Transfer Permission, (c) Abkürzung für File Transfer Protocol, (d) Sammelbegriff für virtuelle Kommunikationsformen. Prozedurales Computerwissen. Unter prozeduralem Computerwissen sollen die praktischen Fähigkeiten und Fertigkeiten ( Wissen, wie ) verstanden werden, die dem Umgang mit dem Computer zugrunde liegen. Unseres Wissens liegen bislang keine Wissenstests zur Erfassung prozeduralen Computerwissens vor, obwohl hier Wissenstests durchaus einen sinnvollen diagnostischen Zugang darstellen. Für die effektive Lösung allfälliger Computerprobleme dürfte nämlich gerade die Fähigkeit entscheidend sein, sich automatisierte Routinen bewusst zu machen.

4 4 Tobias Richter et al. Für die angestrebte Zielpopulation gehören Programmierkenntnisse und Fertigkeiten im Umgang mit Hardwareproblemen sicherlich nicht zum umgangsrelevanten prozeduralen Computerwissen, wohl aber Nutzungswissen für gängige Anwendungen (z. B. Textverarbeitungsprogramme, Dateiverwaltung) und Handlungsroutinen, die für ganze Programmfamilien (z. B. alle Windows-Anwendungen) wichtig sind. Der Fragebogen zu praktischem Computerwissen (PRACOWI) enthält ebenfalls zwölf Multiple-Choice-Items (plus einem Eisbrecher-Item ), die die richtigen Handlungsalternativen in bestimmten praktischen Problemsituationen erfragen. Beispielitem: Sie möchten im Internet eine bestimmte Adresse aufsuchen. Was tun Sie? (a) Ich tippe die Adresse in die Adressenleiste meines Browsers ein und drücke die,enter -Taste, (b) Ich tippe die Adresse in ein Internet-Adressenverzeichnis ein, (c) Ich rufe eine Suchmaschine auf und gebe die Adresse hier ein, (d) Ich rufe in meinem Browser den Menüpunkt,Go to Adress auf und gebe die Adresse ein. Vertrautheit mit Computeranwendungen. Zusätzlich zu PRACOWI und TECOWI wird eine subjektive Einschätzung der eigenen Computerkompetenz über den Fragebogen zur Vertrautheit mit verschiedenen Computeranwendungen (VECA) erhoben, bei dem die Testpersonen sich selbst hinsichtlich zwölf studierendentypischer Klassen von Computeranwendungen (z. B. Textverarbeitung, Datenbankprogramme, -programme) und mit Hilfe fünfstufiger Ratingskalen daraufhin einschätzen sollen, wie vertraut sie im Vergleich zu anderen Studierenden im Umgang mit diesen Anwendungen sind. Tatsächlicher Umgang mit dem Computer. Die Qualität des Umgangs mit dem Computer bemisst sich daran, wie flexibel und leicht die konkrete Aktualisierung des bereits vorhandenen deklarativen und prozeduralen Computerwissens bzw. der Erwerb neuer Kenntnisse und Prozeduren gelingen. Beide Aspekte sind auf eine extensive Einübung angewiesen (s. z. B. Levine & Donitsa-Schmidt, 1997; Gattiker, 1992). Die Qualität des Umgangs ist also eng mit quantitativen Parametern wie der am PC verbrachten Zeit, der verwendeten Computeranwendungen etc. verknüpft. Diese Maße werden zusammen mit einer Reihe weiterer Informationen (z. B. Computerbesitz, Computernutzung im Studium/beruflich/privat, Anzahl der Jahre mit Computernutzung, Gebrauch der Online-Hilfe, Internetzugang und -nutzung) in Form von Selbstauskünften der Testpersonen über einen eigenen Teilfragebogen erfasst, dessen Items je nach Bedarf auf Itemebene ausgewertet oder zu Indices wie der Anzahl der verwendeten Computeranwendungen aggregiert werden können. Sicherheit im Umgang. Die Sicherheit im Umgang mit dem Computer ist als positiver Gegenpol der (kognitiven) Besorgtheitskomponente von Computerängstlichkeit konzipiert (vgl. z. B. Bandalos & Benson, 1990; McInerney, McInerney & Roche, 1996). Ein sicherer Umgang zeichnet sich demnach durch das Fehlen von Misserfolgserwartungen und Zweifeln an der eigenen Bewältigungskompetenz aus, die den Umgang mit dem Computer durch aufgabenirrelevante Kognitionen behindern oder gar zu Vermeidungsverhalten führen (vgl. z. B. die Leistungsängstlichkeitsmodelle von Wine, 1980; Carver & Scheier, 1989). Der Fragebogen zur Sicherheit im Umgang mit dem Computer (SUCA) enthält elf fünfstufige Items (sieben mit einer positiven, vier mit einer negativen Polung), die Besorgtheitskognitionen in Bezug auf den Umgang mit studierendentypischen Computeranwendungen ansprechen. Beispielitem: Bei der Arbeit mit dem Computer lasse ich mich durch auftretende (computerbedingte) Schwierigkeiten leicht frustrieren. Computerbezogene Einstellungen. Im Unterschied zu den im angelsächsischen Bereich entwickelten Fragebogenverfahren zur Erfassung computerbezogener Einstellungen, die in der Regel induktiv aus inhaltlich heterogenen Zusammenstellungen von Items gewonnen

5 Inventar zur Computerbildung (INCOBI) 5 worden sind (vgl. z. B. Dambrot, Watkins-Malek, Silling, Marshall & Glover, 1985; Nickell & Pinto, 1986), liegt der vorliegenden Entwicklung eine a priori getroffene Unterscheidung von Inhaltsklassen evaluativer Überzeugungen gegenüber dem Computer zugrunde. Diese Unterscheidung soll zur Konstruktion von Einstellungsskalen führen, die auch sensitiv im Hinblick auf qualitativ differenzierbare Positionen sind (zu typologischen Ansätzen in der Forschung zu computerbezogenen Einstellungen vgl. z. B. Sageder, 1992). Beispielsweise sollen kulturoptimistische und kulturpessimistische Positionen gegenüber der Computertechnologie diagnostizierbar sein, auch wenn sie gemeinsam mit einer gegenläufigen Bewertungseinstellung gegenüber dem Computer im persönlichen Umfeld auftreten. Dementsprechend ist der Bewertungshorizont persönlicher Erfahrungen (a) von dem Bewertungshorizont zu trennen, der sich auf die gesellschaftlichen Folgen der Computertechnologie bezieht (b). Dabei soll die aus der Literatur zu computerbezogenen Einstellungen geläufige dimensionale Unterscheidung der beiden Bewertungsgesichtspunkte Computer als nützliches Werkzeug bzw. nutzbare Technologie (c) und Computer als unbeeinflussbare Maschine bzw. unbeeinflussbare Technik (d) aufgenommen werden (vgl. Brock & Sulsky, 1994). Schließlich wird auf der Ebene der Verwendungsmöglichkeiten zwischen dem Computer als Lern- und Arbeitsmittel (e) und dem Computer als Unterhaltungs- und Kommunikationsmittel (f) unterschieden. Aus diesen drei dichotomen Unterscheidungen ergeben sich durch vollständige Kombination 2x2x2=8 inhaltliche Klassen evaluativer Überzeugungen, zu denen acht Einstellungsskalen mit jeweils fünf bis sieben in Schlüsselrichtung formulierten Items gebildet wurden. Diese Einstellungsskalen sind im Fragebogen zur inhaltlich differenzierten Erfassung computerbezogener Einstellungen (FIDEC) zusammengefasst (s. Tabelle 1). Abfolge der Skalen im Instrument. Um Carryover-Effekte zu reduzieren, sind die Einstellungsskalen des FIDEC den übrigen Skalen vorangestellt. Erst nach den Selbsteinschätzungsskalen zur Sicherheit und Vertrautheit Tabelle 1: Einstellungsskalen des Fragebogens zur inhaltlich differenzierten Erfassung computerbezogener Einstellungen (FIDEC) mit Beispielitems. Inhaltsklasse Beispielitem 1 LA/PE/NW Für mich ist der Computer ein nützliches Arbeitsmittel. 2 LA/PE/UM Die Arbeit am Computer ist oft frustrierend, weil ich diese Maschine nicht verstehe. 3 UK/PE/NW Der Computer bereichert meine Freizeit. 4 UK/PE/UM Für mich ist der Unterhaltungswert des Computers generell gering, weil man dabei viel zu viel technischen Ärger hat. 5 LA/GF/NT Die staatliche Unterstützung der Computertechnologie in der Arbeitswelt und im Bildungsbereich ist für den gesellschaftlichen Fortschritt sehr wichtig. 6 LA/GF/UT Der Einsatz von Computern im Bildungsbereich und in der Arbeitswelt zerstört zwischenmenschliche Beziehungen. 7 UK/GF/NT Die elektronischen Kommunikationsmedien werden die Menschen stärker miteinander in Kontakt bringen. 8 UK/GF/UT Durch die große Beliebtheit von Computerspielen verblöden die Leute. Anmerkungen: LA: Computer als Lern- und Arbeitsmittel. UK: Computer als Unterhaltungs- und Kommunikationsmittel. PE: Persönliche Erfahrung. GF: Gesellschaftliche Folgen. NW: Nützliches Werkzeug. UM: Unbeeinflussbare Maschine. NT: Nützliche Technologie. UT: Unbeeinflussbare Technik.

6 6 Tobias Richter et al. im Umgang mit dem Computer (SUCA und VECA) folgen dann die Wissenstests zum deklarativen und prozeduralen Computerwissen (TECOWI und PRACOWI). Abschließend werden neben soziodemographischen Informationen die Angaben zum tatsächlichen Umgang mit dem Computer erhoben. Konstruktionsprinzipien des INCOBI Das INCOBI ist dadurch gekennzeichnet, dass bei seiner Konstruktion neben der psychometrischen Optimierung (auf Basis der klassischen Testtheorie) bestimmte methodologische Gesichtspunkte im Vordergrund standen. Aus der Perspektive eines epistemologischen Subjektmodells (vgl. z. B. Groeben & Scheele, 1977; Groeben, Wahl, Schlee & Scheele, 1988) ist das Nebengütekriterium der Transparenz essentiell. Sämtlichen Skalen sind daher ausführliche Instruktionen vorangestellt, die Sinn und Zweck der Messung erläutern. Zudem sind im INCOBI keine Items enthalten, deren Indikatorfunktion für die Testperson verdeckt ist. Damit soll auch die Motivation zur Verfälschung von Antworten minimiert werden. Aus der Kombination von subjektiven und objektiven Maßen ergeben sich gleichwohl Anhaltspunkte für die Gültigkeit der Selbsteinschätzungen. Weiterhin wurde nicht nur bei den Einstellungsskalen, sondern auch bei der Entwicklung der Wissenstests und der Selbsteinschätzungsskalen großer Wert auf die Inhaltsvalidität der Itemzusammenstellungen gelegt. Zur Maximierung der Validität von Einstellungsurteilen und Selbsteinschätzungsdaten (im Sinne der Vermeidung der Erfassung von nonattitudes ; vgl. Converse, 1970) wird zudem bei den Einstellungsskalen und der Skala zur Sicherheit im Umgang mit dem Computer (SUCA) die Möglichkeit eingeräumt, einzelne Items bzw. ganze Einstellungsskalen nicht zu bearbeiten. Analog wird die Testperson bei den Wissenstests nicht zum Raten genötigt, wenn sie ein Item nicht beantworten kann. Diese Maßnahmen sollten auch zu einer Vermeidung von Reaktanz auf Seiten der Testperson führen. Schließlich wurde für das INCOBI eine ökonomische Durchführbarkeit bei gleichzeitiger inhaltlicher Breite angestrebt. Die Durchführung des Gesamttests nimmt etwa eine halbe Stunde in Anspruch, wobei auch die Möglichkeit besteht, je nach Erkenntnisinteresse nur einzelne Skalen einzusetzen. Untersuchungsanliegen Die vorliegende Untersuchung diente zunächst der empirisch gestützten Skalenoptimierung und der Ermittlung von Skalenkennwerten (Mittelwerte, Streuungen und interne Konsistenzen) in der Zielpopulation des INCOBI. Weiterhin sollten über eine Inspektion der Skaleninterkorrelationen und der Korrelationen der Computer Literacy- und Einstellungsskalen mit Variablen der tatsächlichen Computernutzung erste Hinweise auf die Konstruktvalidität des INCOBI erzielt werden. Bei den Skaleninterkorrelationen wurden hohe Zusammenhänge zwischen den vier Computer Literacy-Skalen erwartet, die verschiedene Aspekte desselben Konstrukts abbilden sollen. Die Einstellungsskalen beziehen sich auf unterschiedliche Inhaltsklassen evaluativer Überzeugungen gegenüber dem Computer; entsprechend wurde angenommen, dass die Skalen in der Regel Zusammenhänge aufweisen, ohne dass jedoch Erwartungen über die Stärke dieser Zusammenhänge formuliert wurden. Lediglich das Vorzeichen der Interkorrelationen sollte der Valenzierung der Einstellungsskalen korrespondieren (positive Zusammenhänge zwischen valenzkongruenten Skalen, negative zwischen valenzinkongruenten Skalen). Für die Korrelationen der Skalenwerte mit Variablen der tatsächlichen Computernutzung wurden vor allem starke Zusammenhänge der vier Computer Literacy-Skalen mit der tatsächlichen Computernutzung erwartet. Zusammenhänge mit der tatsächlichen Computernutzung sollten sich darüber hinaus für die vier Einstellungsskalen zeigen, die sich auf persönliche Erfahrungen mit dem Computer beziehen.

7 Inventar zur Computerbildung (INCOBI) 7 Methode Stichprobe Eine Vorform des Fragebogens wurde einer Konstruktionsstichprobe von 80 Studierenden der Universität zu Köln (68 Frauen und 12 Männer) mit einem mittleren Alter von 28 Jahren (SD = 7.9) vorgelegt. Davon waren 53 Studierende der Psychologie im Grundstudium, 20 Lehramtsstudierende im Grundstudium und 7 Studierende anderer Fächer; 37 der Befragten verfügten über eine abgeschlossene Berufsausbildung. Die mittlere Dauer der bisherigen Computernutzung betrug 3.6 Jahre (SD = 3.4). Itemauswahl und Reliabilitätsanalyse Die Skalen der INCOBI-Vorform enthalten abgesehen von der Skala zur Vertrautheit mit Computeranwendungen durchweg mehr Items als die resultierende Endfassung (Wissenstest zu deklarativem Computerwissen 18 Items, Wissenstest zu praktischem Computerwissen 20 Items, Skala zur Sicherheit im Umgang mit dem Computer 18 Items, alle Einstellungsskalen je 10 Items). Ziel der Itemselektion war die Erstellung möglichst kurzer, dabei aber noch ausreichend konsistenter Skalen. Eliminiert wurden Items mit geringer Trennschärfe; bei den Wissenstests wurde zusätzlich auf eine breite Streuung der Itemschwierigkeiten im unteren Bereich (P <.5) geachtet, um die Differenzierungsfähigkeit des Tests auch innerhalb von Gruppen mit einem höheren Ausmaß an Computerwissen zu erhöhen. Für ein Item des Wissenstests zu praktischem Computerwissen, vier Items der Skala zur Sicherheit im Umgang mit dem Computer und sechs Items der Einstellungsskalen ergab sich ein Revisionsbedarf. Die betreffenden Items wurden leicht umformuliert (s. Abschnitt Revisionen einzelner Items). Bei der Ermittlung von Itemkennwerten und den vorgenommenen Reliabilitätsanalysen wurden bei der Skala zur Sicherheit im Umgang und bei den Einstellungsskalen die aufgrund von Nicht-Antworten zustandegekommenen fehlenden Werte durch den über alle Personen gebildeten Itemmittelwert ersetzt. Im Unterschied zu einer Ersetzung durch den über alle Items der Skala gebildeten individuellen Mittelwert führt dieses Verfahren nicht zu einer Überschätzung der internen Konsistenzen. 2 Durch den Umstand, dass die Reliabilitätsanalyse anhand derselben Stichprobe vorgenommen wurde, die auch der Itemauswahl zugrundeliegt, können die Reliabilitätsschätzungen allerdings künstlich erhöht sein. Ergebnisse Skalen- und Itemkennwerte der Subskalen Die Wissenstests zu deklarativem und prozeduralem Computerwissen sowie die Selbsteinschätzungsskala zur Vertrautheit im Umgang mit dem Computer, deren Skalenkennwerte in Tabelle 2 aufgeführt sind, weisen trotz einer durchweg relativ hohen mittleren Itemschwierigkeit (P <.3) befriedigende bis gute Reliabilitäten auf. Auch die Reliabilitäten der Skala zur Sicherheit im Umgang und der Einstellungsskalen (s. Tabelle 3) sind mehrheitlich als befriedigend einzustufen. Lediglich die geringe Zuverlässigkeit einer Einstellungsskala (Computer als Lern- und Arbeitsmittel/gesellschaftliche Folgen/unbeeinflussbare Technik) macht eindeutig eine Revision erforderlich. 2 Durch das Ersetzen der fehlenden Werte durch den Itemmittelwert über alle Personen (statt des Mittelwertes einer Person über alle Items) werden die Varianzen der betreffenden Items und damit ihre Kovarianzen beschränkt. Damit ergibt sich bei Verwendung konsistenzanalytischer Reliabilitätsschätzungen möglicherweise eine Unterschätzung, jedoch keinesfalls eine Überschätzung der Reliabilitäten. Tabelle 3 zeigt für die Skala zur Sicherheit im Umgang mit dem Computer sowie für die Einstellungsskalen, dass in einigen Fällen tendenziell höhere Reliabilitäten resultieren, wenn ausschließlich komplette Datensätze analysiert werden. Der umgekehrte Fall erhöhter Korrelationen bei durch den Itemmittelwert ersetzten fehlenden Werten tritt dagegen nicht auf.

8 8 Tobias Richter et al. Tabelle 2: Skalenkennwerte und Reliabilitätsschätzer der Wissenstests zu deklarativem und prozeduralem Computerwissen und der Skala zur Vertrautheit mit verschiedenen Computeranwendungen Skala M Skala SD Skala W r it P r tt TECOWI PRACOWI VECA Anmerkungen: M Skala : Arithmetisches Mittel der Skalenwerte. SD Skala : Standardabweichung der Skalenwerte. W: Wertebereich der Skala. r it : Mittlere (korrigierte) Trennschärfekoeffizienten der Skalenitems. P: Mittlere Schwierigkeiten der Skalenitems. r tt : Testhalbierungsreliabilität nach Spearman-Brown. : Interne Konsistenz (Cronbach s Alpha). TECOWI: Wissenstest zu deklarativem Computerwissen (12). VECA: Selbsteinschätzungsskala zur Vertrautheit mit verschiedenen Computeranwendungen (12) Interkorrelationen der einzelnen Skalen Für alle der im folgenden berichteten inferenzstatistischen Testungen von Korrelationen wurde ein Signifikanzniveau von =.05 angesetzt (zweiseitige Testung). Wie Tabelle 4 (linke obere Submatrix) zu entnehmen ist, ergeben sich hohe und signifikante Korrelationen zwischen den Wissenstests zu deklarativem und prozeduralem Computerwissen und den Selbsteinschätzungsskalen zur Vertrautheit und Sicherheit im Umgang mit dem Computer. Die höchste Korrelation weisen die beiden Wissenstests mit.78 auf, die niedrigste Korrelation mit.48 der Wissenstest zu deklarativem Computerwissen und die Skala zur Sicherheit im Umgang mit dem Computer. Bei den Einstellungsskalen (s. Tabelle 4, rechte untere Submatrix) sind 22 von 26 berechenbaren Interkorrelationen substanziell und signifikant. Die Vorzeichen der Korrelationen entsprechen der Valenzierung der Skalen. Einer informellen Inspektion lässt sich zudem Tabelle 3: Skalenkennwerte und Reliabilitätsschätzer der Skala zur Sicherheit im Umgang mit dem Computer und der Einstellungsskalen. Skala n M Item SD Item r it a r tt a a, b SUCA 80 (25) (.88) LA/PE/NW 80 (77) (.86) LA/PE/UM 79 (69) (.88) UK/PE/NW 75 (54) (.88) UK/PE/UM 77 (50) (.83) LA/GF/NT 78 (52) (.84) LA/GF/UT 78 (55) (.79) UK/GF/NT 79 (68) (.84) UK/GF/UT 80 (65) (.87) Anmerkungen: n: Anzahl der Probanden, die die Skala bearbeitet haben (Anzahl der vollständigen Datensätze in Klammern). M Item : Arithmetisches Mittel der individuellen Itemmittelwerte. SD Item : Standardabweichung der individuellen Itemmittelwerde. r it : Mittlere (korrigierte) Trennschärfekoeffizienten der Skalenitems. r tt : Testhalbierungsreliabilität nach Spearman-Brown. : Interne Konsistenz (Cronbach s Alpha). SUCA: Selbsteinschätzungsskala zur Sicherheit im Umgang mit dem Computer (11 Items). Einstellungsskalen: LA: Computer als Lern- und Arbeitsmittel. UK: Computer als Unterhaltungs- und Kommunikationsmittel. PE: Persönliche Erfahrung. GF: Gesellschaftliche Folgen. NW: Nützliches Werkzeug. UM: Unbeeinflußbare Maschine. NT: Nützliche Technologie. UT: Unbeeinflussbare Technik. a Die Berechnung von Trennschärfen und Reliabilitätsschätzern beruht auf einem Datensatz, bei dem einzelne fehlende Werte aufgrund von Nicht-Antworten (insgesamt 121 oder 14 % bei der Skala SUCA und 296 oder 7 % bei den Skalen von FIDEC) durch den Itemmittelwert über alle Pbn ersetzt wurden. b In Klammern die interne Konsistenz, die sich bei Verwendung ausschließlich der vollständigen Datensätze ergibt.

9 Inventar zur Computerbildung (INCOBI) 9 Tabelle 4: Interkorrelationen der vier Computer Literacy-Skalen (linke obere Submatrix), der acht Einstellungsskalen (rechte untere Submatrix) und der Computer Literacy mit den Einstellungsskalen (linke untere Submatrix). TECOWI PRACOWI VECA SUCA LA/PE/NW LA/PE/UM UK/PE/NW UK/PE/UM LA/GF/NT LA/GF/UT UK/GF/NT PRACOWI.78*** (80) VECA.69*** (80).77*** (80) SUCA.48*** (79).59*** (79).70*** (79) LA/PE/NW.20 (80).28* (80).37** (80).34** (79) LA/PE/UM -.25* 878) -.37** (78) -.48*** (78) -.72*** (78) -.42*** (78) UK/PE/NW.38** (74).50** (74).54** (74).31** (74).35** (74) -.27* (73) UK/PE/UM -.36** (77) -.48*** (77) -.50*** (77) -.50*** (76) -.51*** (77).54*** (75) -.60*** (74) LA/GF/NT -.01 (78).10 (78).19 (78).01 (77).36** (78) -.07 (77).24* (72) -.23 (75) LA/GF/UT -.24* (78) -.27* (78) -.28* (78) -.23* (77) -.22 (78).37** (76) -.29* (73).41*** (75) -.21 (76) UK/GF/NT.16 (79).25* (79).30** (79).14 (78).25* (79) -.21 (77).52*** (74) -.49*** (77).41*** (77) -.44*** (77) UK/GF/UT -.22 (80) -.27* (80) -.27* (80) -.22 (80) -.25* (80).40*** (78) -.57*** (74).64*** (77) -.17 (78).54*** (78) -.50*** (79) Anmerkungen: Computer Literacy-Skalen: TECOWI: Wissenstest zu deklarativem Computerwissen. PRACOWI: Wissenstest zu prozeduralem Computerwissen. VECA: Skala zur Vertrautheit mit verschiedenen Computeranwendungen. SUCA: Skala zur Sicherheit im Umgang mit dem Computer. Einstellungsskalen: LA: Computer als Lern- und Arbeitsmittel. UK: Computer als Unterhaltungs- und Kommunikationsmittel. PE: Persönliche Erfahrung. GF: Gesellschaftliche Folgen. NW: Nützliches Werkzeug. UM: Unbeeinflussbare Maschine. NT: Nützliche Technologie. UT: Unbeeinflussbare Technik. Die Zahlen in den Klammern bezeichnen die Anzahl von Messwertreihen, auf denen die Berechnung der Korrelationen beruht. * p <.05, ** p <.01, *** p <.001, zweiseitige Testung. entnehmen, dass die Korrelationen zwischen solchen Skalen tendenziell höher ausfallen, die thematisch enger verknüpft sind. Dass die Korrelationen dabei nicht auf einem Artefakt durch willkürliche Skalenzuordnung einzelner Items beruhen, zeigt eine zusätzlich durchgeführte Bestimmung der sogenannten Hit Rate (Gribbons & Hocevar, 1998): Für 44 der 52 Einstellungsitems (85 %) ist die Trennschärfe höher als die Korrelation mit einer der sieben übrigen Einstellungsskalen. Korrelationen mit Variablen der tatsächlichen Computernutzung Die dem Konstrukt Computer Literacy zugeordneten Wissenstests zu deklarativem und prozeduralem Computerwissen und Selbsteinschätzungsskalen zur Vertrautheit und Sicherheit im Umgang mit dem Computer weisen fast durchgängig substanzielle bis hohe und signifikante Korrelationen mit den hier aufgeführten Variablen der tatsächlichen Computernutzung auf (s. Tabelle 5). Eine Ausnahme bildet die Korrelation zwischen dem Wissenstest zu deklarativem Computerwissen und der Anzahl von Jahren, in denen bereits ein Computer genutzt wird; auch diese moderate Korrelation ist aber signifikant. Die in Tabelle 6 aufgeführten Korrelationen der Einstellungsskalen mit Variablen der tatsächlichen Computernutzung zeigen ein charakteristisches Muster: Für die vier Einstellungsskalen, die sich auf persönliche Erfahrungen mit dem Computer beziehen, ergeben sich in der Regel substanzielle und signifikante Korrelationen mit den Variablen der tatsächlichen Computernutzung, während die Korrelationen zwischen Computernutzung und den vier Einstellungsskalen, die gesellschaftliche Folgen der Computertechnologie thematisieren, mehrheitlich numerisch gering und nicht signifikant von Null verschieden sind. Ausnahmen bilden die Korrelationen der zwei Einstellungsskalen, die sich auf gesellschaftliche Folgen des Computers als Unterhaltungs- und Kommunikationsmittel beziehen (unter dem Bewertungsgesichtspunkt nützliche Tech-

10 10 Tobias Richter et al. Tabelle 5: Korrelationen der Computer Literacy-Skalen mit Variablen der tatsächlichen Computernutzung. TECOWI PRACOWI VECA SUCA Jahre Computernutzung.27* (77).46*** (77).40*** (77).42*** (77) Zeit Computernutzung.40*** (77).52*** (77).49*** (77).54*** (77) Zeit Internetnutzung.69*** (67).69*** (67).66*** (67).53*** (79) Anwendungen.57*** (79).70*** (79).67*** (79).59*** (79) Internet-Anwendungen.68*** (61).65*** (61).68*** (61).37** (61) Anmerkungen: Computernutzungsvariablen: Jahre Computernutzung: Anzahl der Jahre der Computernutzung: Zeit, die pro Woche für die Computernutzung aufgewendet wird. Zeit Internetnutzung: Zeit, die pro Woche für die Nutzung des Internet aufgewandt wird. Anwendungen: Zahl der genutzten Computeranwendungen (ohne Internet-Internet). Internet-Internet-Anwendungen: Zahl der genutzten Internet-Anwendungen. Computer Literacy-Skalen: TECOWI: Wissenstest zu deklarativem Computerwissen. PRACOWI: Wissenstest zu prozeduralem Computerwissen. VECA: Skala zur Vertrautheit mit verschiedenen Computeranwendungen. SUCA: Skala zur Sicherheit im Umgang mit dem Computer. Die Zahlen in den Klammern bezeichnen die Anzahl von Messwertreihen, auf denen die Berechnung der Korrelationen beruht. * p <.05, ** p <.01, *** p <.001, zweiseitige Testung. nologie bzw. unbeeinflussbare Technik ), mit den beiden Variablen, die das Ausmaß der Internetnutzung thematisieren. Revisionen einzelner Items Bei dem Wissenstest zu prozeduralem Computerwissen wurden die Antwortmöglichkeiten eines der beibehaltenen Items präziser formuliert, weil die qualitativen Rückmeldungen ergaben, dass in der ursprünglichen Formulierung eine richtige Lösungsmöglichkeit nicht berücksichtigt war. Bei der Skala zur Sicherheit im Umgang mit dem Computer wurde die Revision von vier Items nötig, die eine hohe Anzahl (> 15) von Nicht-Antworten aufwiesen, aber aus Gründen der Inhaltsvalidität beibehalten werden sollten. Diese Items, die die Sicherheit im Umgang mit Internet- und -Anwendungen ansprechen, wurden leicht umformuliert, so dass sie auch von Personen beantwortet werden können, die wenig Erfahrung mit dem Internet haben. Gleiches gilt für zwei Items der Einstellungsskala, die sich auf den Computer als Unterhaltungsund Kommunikationsmittel/persönliche Erfahrung/nützliches Werkzeug bezieht, und ein Item der Einstellungsskala, die sich auf den Computer als Unterhaltungs- und Kommunikationsmittel/persönliche Erfahrung/unbeeinflussbare Maschine beziehen. Bei der Einstellungsskala bezogen auf den Computer als Lern- und Arbeitsmittel/gesellschaftliche Folgen/unbeeinflussbare Technik, für die sich nur relativ geringe Reliabilitätsschätzer ermitteln ließen, wurden drei Items mit geringen Trennschärfen im Sinne einer Präzisierung und einer Erhöhung der Antwortstreuung leicht umformuliert. Diskussion Die dargestellten Ergebnisse sprechen dafür, dass mit dem INCOBI ein zuverlässiges Instrument zur Erfassung von Computer Literacy und computerbezogenen Einstellungen bei Studierenden der Geistes- und Sozialwissenschaften entwickelt werden konnte. 3 Die 3 Vor allem die Items der Wissenstests zu deklarativem und prozeduralem Computerwissen sowie der Selbsteinschätzungsskala zur Vertrautheit im Umgang mit dem Computer sind im Hinblick auf die spezifische Anwendungsexpertise von Studierenden der Geistes- und Sozialwissenschaften formuliert. Die Anwendbarkeit bei anderen Zielpopulationen, z. B. Lehrer, wäre gegebenenfalls zu prüfen. Die übrigen Skalen, insbesondere die Einstellungsskalen, sind von ihrer Formulierung her nicht auf die Anwendung bei Studierenden der Geistes- und Sozialwissenschaften beschränkt; ihre Tauglichkeit für andere Gruppen müsste allerdings noch empirisch gezeigt werden.

11 Inventar zur Computerbildung (INCOBI) 11 Tabelle 6: Korrelationen der Einstellungsskalen mit Variablen der tatsächlichen Computernutzung LA/PE/NW LA/PE/UM UK/PE/NW UK/PE/UM LA/GF/NT LA/GF/UT UK/GF/NT UK/GF/UT Jahre Computernutzung.30** (77) -.29* (76) -.04 (72) -.26* (74) -.01 (75) -.32** (75).03 (76) -.11 (77) Zeit Computernutzung.29* (77) -.29* (76).40** (71) -.38** (74).04 (75) -.02 (75).18 (76) -.16 (77) Zeit Internetnutzung.24 (67) -.26* (66).56*** (62) -.49*** (64).17 (65) -.09 (65).31* (66) -.30* (67) Anwendungen.30** (79) -.39*** (78).39** (73) -.29* (76) -.02 (77) -.06 (77).11 (78) -.14 (67) Internet-Anwendungen.33** (61) -.15 (60).64*** (57) -.56*** (59).09 (59) -.22 (59).31* (60) -.35** (61) Anmerkungen: Computernutzungsvariablen: Jahre Computernutzung: Anzahl der Jahre der Computernutzung. Zeit Computernutzung: Zeit, die pro Woche für die Computernutzung aufgewendet wird. Zeit Internetnutzung: Zeit, die pro Woche für die Nutzung des Internet aufgewandt wird. Anwendungen: Zahl der genutzten Computeranwendungen (ohne Internet). Internet-Anwendungen: Zahl der genutzten Internet-Anwendungen. Einstellungsskalen: LA: Computer als Lern- und Arbeitsmittel. UK: Computer als Unterhaltungs- und Kommunikationsmittel. PE: persönliche Erfahrung. GF: Gesellschaftliche Folgen. NW: Nützliches Werkzeug. UM: Unbeeinflussbare Maschine. NT: Nützliche Technologie. UT: Unbeeinflussbare Technik. Die Zahlen in den Klammern bezeichnen die Anzahl von Messwertreihen, auf denen die Bereechnung der Korrelationen beruht. * p <.05, ** p <.01, *** p <.001, zweiseitige Testung. hohen Korrelationen zwischen den Selbsteinschätzungen der Sicherheit und der Vertrautheit im Umgang mit dem Computer und den Wissenstests zu deklarativem und prozeduralem Computerwissen, die plausiblen Interkorrelationsmuster der Einstellungsskalen sowie die Korrelationen der Computer Literacywie der Einstellungsskalen mit Variablen der tatsächlichen Computernutzung lassen sich als erste Indizien für die Konstruktvalidität der einzelnen Skalen des INCOBI interpretieren. Nach den vorliegenden Ergebnissen haben sich die inhaltlich-theoretisch begründete Skaleneinteilung wie die zugrunde gelegten Konstruktionsprinzipien als diagnostisch fruchtbar erwiesen; so zeigen die Korrelationen zwischen subjektiven und objektiven Maßen, Computer Literacy-Maßen (Selbsteinschätzungen und Wissenstests), dass die Testpersonen der untersuchten Stichprobe in der Regel zu zuverlässigen Selbsteinschätzungen in der Lage waren. Eine Einschränkung für die Anwendbarkeit des INCOBI in zukünftigen Untersuchungen ergibt sich allerdings durch den raschen zeitlichen Wandel der Computertechnologie. Insbesondere für die Wissensskalen, in geringerem Ausmaß jedoch auch für die übrigen Computer Literacy- und die Computereinstellungsskalen ist zu erwarten, dass bestimmte Items schon im Laufe weniger Jahre veralten, so dass Überarbeitungen nötig werden. Unabhängig davon bedürfen die in dieser Untersuchung ermittelten Reliabilitätsschätzungen und Validitätshinweise in jedem Fall einer Kreuzvalidierung an weiteren und umfangreicheren Studierendenstichproben, zumal für vier Skalen der nun vorliegenden Endfassung einzelne Items revidiert wurden. Als weitere Schritte der Konstrukt- und Kriteriumsvalidierung sind zunächst die Gegenüberstellung von studentischen Computernovizen/innen und Computerexperten/innen, die Einbeziehung von Instrumenten zu verwandten Konstrukten und der Einsatz des INCOBI für die Evaluation von Computerkursen vorgesehen. Da sich die Skalen zur Erfassung von Computer Literacy

12 12 Tobias Richter et al. in der hier untersuchten Stichprobe als relativ schwierig erwiesen haben, besteht Anlass zu der Erwartung, dass das INCOBI auch innerhalb von Gruppen mit computererfahrenen Studierenden differenziert. Literatur Arbinger, R. & Bannert, M. (1993). Computerwissen von Schülern der Sekundarstufe I. Empirische Pädagogik, 7, Ayersman, D. J. & Reed, W. M. (1994). Assessment measures for hypermedia: Development of the IAHK. In J. Willis, B. Robin & D. A. Willis (Eds.), Technology and teacher education annual (pp ). Englewood Cliffs: Prentice Hall. Bandalos, D. & Benson, J. (1990). Testing the factor structure invariance of a computer attitude scale over two grouping conditions. Educational and Psychological Measurement, 50, Bannert, M. (1996). Gestaltung und Evaluation von EDV-Schulungsmaßnahmen. Eine empirische Studie zur Effektivität und Akzeptanz. Landau: Verlag Empirische Pädagogik. Brock, D. B. & Sulsky, L. M. (1994). Attitudes toward computers: Construct validation and relations to computer use. Journal of Organizational Behavior, 15, Carver, C. S. & Scheier, M. F. (1989). Expectancies and coping: From test anxiety to pessimism. In R. Schwarzer, H. M. van der Ploeg & C. D. Spielberger (Eds.), Advances in test anxiety research, Vol. 6 (pp. 3 11). Lisse: Swets & Zeitlinger. Converse, P. (1970). Attitudes and nonattitudes: Continuation of a dialogue. In E. Tufte (Ed.), The quantitative analysis of social problems (pp ). Reading, MA: Addison-Wesley. Dambrot, F. H., Watkins-Malek, M. A., Silling, S. M., Marshall, R. S. & Glover, J. A. (1985). Correlates of sex differences in attitudes toward and involvement with computers. Journal of Vocational Behavior, 27, Frey, K. (1989). Effekte der Computerbenutzung im Bildungswesen. Zeitschrift für Pädagogik, 5, Gattiker, U. E. (1992). Computer skills acquisition: A review and future directions for research. Journal of Management, 18, Gribbons, B. C. & Hocevar, D. (1998). Levels of aggregation in higher level confirmatory factor analysis: Application for academic self-concept. Structural Equation Modeling, 5, Groeben, N. & Scheele, B. (1977). Argumente für eine Psychologie des reflexiven Subjekts. Darmstadt: Steinkopff. Groeben, N., Wahl, D., Schlee, J. & Scheele, B. (1988). Forschungsprogramm Subjektive Theorien. Eine Einführung in die Psychologie des reflexiven Subjekts. Tübingen: Francke. Hignite, M. A. & Echternacht, L. J. (1996). Assessment of the computer literacy levels of a select group of college students: Prospective bussiness educators. College Student Journal, 30, Kay, R. H. (1990). Predicting student teacher commitment to the use of computers. Journal of Educational Computing Research, 6, LaLomia, M. J. & Sidowski, J. B. (1991). Measurements of computer attitudes: A review. International Journal of Human-Computer Interaction, 2, Lee, D. M. S., Pliskin, N. & Kahn, B. (1994). The relationship between performance in a computer literacy course and student s prior achievement and knowledge. Journal of Educational Computing Research, 10, Leutner, D. & Weinsier, P. D. (1994). Attitudes towards computers and information technology at three universities in Germany, Belgium, and the U. S.. Computers in Human Behavior, 10, Levine, T. & Donitsa-Schmidt, S. (1997). Computer use, confidence, attitudes, and knowledge: A causal analysis. Computers in Human Behavior, 14, McInerney, V., McInerney, D. M. & Roche, L. (1996). Definitely not just another computer anxiety instrument: An application of exploratory and confirmatory factor analyses to the validation of the constructs in CALM (Computer Anxiety and Learning Measure). Paper presented at the 15th International Conference of the Society for Test Anxiety Research, Madrid, Spain. McInerney, V., McInerney, D. M. & Marsh, H. (1997). Effects of metacognitive strategy training within a cooperative group learning context on computer achievement and anxiety: An aptitudetreatment interaction study. Journal of Educational Psychology, 89, Miller, L. A., Stanney, K. M. & Wooten, W. (1997). Development and evaluation of the Windows Computer Experience Questionnaire (WCEQ). International Journal of Human-Computer Interaction, 9, Nickell, G. & Pinto, J. (1986). The computer attitude scale. Computers in Human Behavior, 2, Osman, L. M. & Muir, A. L. (1994). Computer skills and attitudes to computer-aided learning among medical students. Medical Education, 28, Pächter, M. (1997). Auditive und visuelle Texte in Lernsoftware. Unterrichtswissenschaft, 25, Rüttgers, J. (1998). Hochschulen für das 21. Jahrhundert [WWW document]. Verfügbar unter: hschul.htm [ ].

13 Inventar zur Computerbildung (INCOBI) 13 Sageder, J. (1992). Computerbezogene Vorerfahrung und Einstellungen bei Studienanfängern. Empirische Pädagogik, 6, Simon, S. J. & Werner, J. M. (1996). Computer training through behavior modeling, self-paced and instructional approaches: A field experiment. Journal of Applied Psychology, 81, Tully, C. (1996). Informal education by computer ways to computer knowledge. Computers & Education, 27, Watt, D. H. (1980). Computer literacy: What should schools be doing about it? Classroom Computer News, 1, Weidenmann, B. & Krapp, A. (1989). Lernen mit dem Computer, Lernen für den Computer. Einleitung der Herausgeber zum Themenheft. Zeitschrift für Pädagogik, 35, Wilson, T. D., Dunn, D. S., Kraft, D. & Lisle, D. L. (1989). Introspection, attitude change, and attitude-behavior consistency: The disruptive effects of explaining why we feel the way we do. In L. Berkowitz (Ed.), Advances in experimental social psychology, Vol. 22 (pp ). San Diego, CA: Academic Press. Wine, J. D. (1980). Cognitive-attentional theory of test anxiety. In I. G. Sarason (Ed.), Test anxiety: Theory, research, and applications (pp ). Hillsdale, NJ: Erlbaum. Anmerkung Eine kopierfähige Vorlage des INCOBI sowie detaillierte Hinweise zur Durchführung und Auswertung können über den Erstautor bezogen werden. Die Entwicklung des hier vorgestellten Instruments erfolgte im Rahmen des von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) geförderten Projekts Wechselwirkungen zwischen Verarbeitungsstrategien von traditionellen (linearen) Buchtexten und zukünftigen (nichtlinearen) Hypertexten. Wir danken der DFG für ihre Unterstützung. Tobias Richter Psychologisches Institut der Universität zu Köln Lehrstuhl für Allgemeine Psychologie und Kulturpsychologie Herbert-Lewin-Straße 2 D Köln tobias.richter@uni-koeln.de