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Entwicklung professioneller Wissensnetze bei Novizen im Kontext von Präsenzlehre und Informationsrecherchen im Internet. Forschungsdaten einer Längsschnittstudie von 2013 bis 2015.

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Forschende

Name
Mayer, Anne-Kathrin
Rosman, Tom
Birke, Peter
Gorges, Johannes
Krampen, Günter

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Informationen zum Datensatz

Titel Entwicklung professioneller Wissensnetze bei Novizen im Kontext von Präsenzlehre und Informationsrecherchen im Internet. Forschungsdaten einer Längsschnittstudie von 2013 bis 2015.
Titel, englisch Development of novices’ professional knowledge networks within the contexts of classroom teaching and information searches on the internet. Research data from a longitudinal study 2013-2015
Zitation Mayer, A.-K., Rosman, T., Birke, P., Gorges, J., & Krampen, G. (2016). Entwicklung professioneller Wissensnetze bei Novizen im Kontext von Präsenzlehre und Informationsrecherchen im Internet. Forschungsdaten einer Längsschnittstudie von 2013 bis 2015. (Version 1) [Files auf CD-ROM]. Trier: Psychologisches Datenarchiv PsychData des Leibniz-Zentrums für Psychologische Information und Dokumentation ZPID. https://doi.org/10.5160/psychdata.mrae15ent24
Sprache der Variablendokumentation Deutsch
Verantwortlichkeit für die Datenerhebung Mayer, Anne-Kathrin; Rosman, Tom; Birke, Peter; Gorges, Johannes; Krampen, Günter
Ende der Erhebung 2015
Veröffentlichung des Datensatzes 2016
Datensatz ID mrae15ent24
Studienbeschreibung Gegenstand der Studie ist die empirische Deskription und Analyse der Entwicklung professioneller Wissensnetzwerke bei Studienanfängern der Psychologie und Informatik (1. bis 4. Semester). Im Fokus stehen dabei Prozesse der Um- oder Restrukturierung von Wissen (conceptual change) nach dem Übergang von der sekundären (schulischen) zur tertiären (hier universitären) Bildung. Untersucht werden die drei Wissensbereiche (1) Fachwissen, (2) Informationskompetenz (information literacy) und (3) epistemologische Überzeugungen (epistemic beliefs).

Methodisch handelt es sich um eine quantitative Längsschnittstudie mit vier Messzeitpunkten. Um den Prozess des Wissenserwerbs empirisch zu erfassen, wurden bei der Aufnahme des Studiums und jeweils am Beginn der darauffolgenden drei Fachsemestern bei Studierenden der Fachrichtungen Psychologie (N = 137 im ersten Fachsemester) und Informatik (N = 89 im ersten Fachsemester) mithilfe standardisierter Testverfahren Wissensstrukturen in den drei genannten Bereichen erfasst. Zusätzlich wurden diverse Kovariaten (z. B. kognitive Fähigkeiten, akademisches Selbstkonzept, Lern- und Leistungsmotivation), die den Auf- und Umbau von Wissensnetzwerken möglicherweise beeinflussen, erhoben.
Studienbeschreibung, englisch The study aims at describing and analyzing the development of professional knowledge networks in psychology and computer science students (first to fourth semester). The study primarily focuses processes of restructuring knowledge (conceptual change) following the transition from secondary education (school) to tertiary education (university). Three domains of knowledge are investigated: (1) domain-specific knowledge, (2) information literacy, and (3) epistemic beliefs.

The study employs a quantitative four-wave longitudinal design. To gain empirical data on knowledge development, both psychology (N = 137 at the first wave) and computer science students (N = 89 at the first wave) were investigated by means of standardized tests. The first wave took part right at the beginning of students’ first semester, followed by three consecutive waves at the beginning of the second, third, and fourth semesters. Additionally, data on several covariates likely to influence knowledge development (e. g., cognitive ability, academic self-concept, learning and achievement motivation) were collected.
Hypothesen Innerhalb des Projekts wurden drei forschungsleitende Fragestellungen bearbeitet:

1. Entwicklung von Methoden zur Erfassung von Wissensnetzwerken in den Disziplinen Psychologie und Informatik

2. Deskription von Veränderungen in den Bereichen domänenspezifisches (Fach-)Wissen, Informationskompetenz und epistemologische Überzeugungen über die ersten drei Fachsemester und Erklärung dieser Veränderungen durch kognitive und motivationale Variablen

3. Exploration von Möglichkeiten der Förderung von Fachwissen, Informationskompetenz und epistemologischen Überzeugungen bei Studierenden
Keyphrase development of professional knowledge networks, 137 psychology students vs 89 computer science students, longitudinal study, domain-specific knowledge & information literacy & epistemic beliefs, research data
Förderung Pakt für Forschung und Innovation des Bundes und der Länder; eingeworben im Leibniz-Wettbewerbsverfahren (SAW 2013)
Güte Es wurden standardisierte Testverfahren und Fragebögen verwendet, die überwiegend computerbasiert vorgegeben und ausgewertet wurden. Durchführungs- und Auswertungsobjektivität können daher als gegeben angenommen werden. Zu den verwendeten Erhebungsinstrumenten liegen hinreichende Belege für deren Reliabilität und Validität vor, die den entsprechenden Publikationen zu entnehmen sind. Hinweise zur Güte der Daten bzw. Messverfahren innerhalb der vorliegenden Studie können gefunden werden in:

Rosman, T., Mayer, A.-K. & Krampen, G. (2015). Measuring psychology students’ information-seeking skills in a situational judgment test format: Construction and validation of the PIKE-P Test. European Journal of Psychological Assessment. Advance online publication. doi: 10.1027/1015-5759/a000239

Peter, J., Rosman, T., Mayer, A.-K., Leichner, N. & Krampen, G. (2015). Assessing epistemic sophistication by considering domain-specific absolute and multiplicistic beliefs separately. British Journal of Educational Psychology. Advance online publication. doi: 10.1111/bjep.12098

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PSYNDEX Klassifikation & Schlagwörter

Klassifikation, deutsch Kognitive Prozesse
Ausbildung und Fortbildung
Interaktion, Anpassung und Einstellungen
Klassifikation, englisch Cognitive Processes
Professional Education & Training
Classroom Dynamics & Student Adjustment & Attitudes
Schlagwörter, deutsch Informationsbezogene Kenntnisse
Epistemologie
Studierende (Anfangssemester)
Psychologie
Computerwissenschaft
Einstellungsbildung
Datensammlung
Schlagwörter, englisch Information Literacy
Epistemology
College Students
Psychology
Computer Science
Attitude Formation
Data Collection

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Beschreibung der Methode

Forschungsform Befragung
Klassifikation der Erhebung Teilstandardisiertes Erhebungsinstrument (Fragenformulierung vorgegeben; offenes Antwortformat)
Erhebungsinstrument Die einzelnen Messzeitpunkte (t1, t2, t3 und t4) umfassten jeweils zwei Datenerhebungen: Zunächst war von den Probanden eine Online-Fragebogenbatterie (ca. 1/2 bis 1 Stunde) in einem von ihnen frei wählbaren Setting (z. B. zuhause) zu bearbeiten. Im Anschluss war eine Testbatterie mit den verschiedenen Leistungstests im Rahmen von ca. 2-stündigen standardisierten Gruppenerhebungen in PC-Pools der jeweiligen Hochschule (Universität Trier, Hochschule Trier, Universität des Saarlandes) zu bearbeiten.

Zentrale Verfahren (an allen 4 Messzeitpunkten [t1-t4] erfasst):
Fachwissen Psychologie: Hier wurde ein eigens entwickeltes Verfahren zur Erfassung gedächtnispsychologischen Fachwissens genutzt. Der Test erfasst, inwiefern Studierende verstehen, dass im menschlichen Gedächtnis Informationen nicht statisch gespeichert, sondern durch Prozesse wie Interferenz, Chunking und Quellenkontrolle verarbeitet und verändert werden. Dazu werden den Probanden k = 9 Beschreibungen klassischer Gedächtnisexperimente vorgegeben. Zu jeder der neun Situationsbeschreibungen werden den Probanden sechs mögliche Ausgänge des Experiments mit unterschiedlichen Begründungen vorgegeben. Die Probanden geben auf einer siebenstufigen Ratingskala an, wie sehr sie der Überzeugung sind, dass der jeweils beschriebene Ausgang des Experiments und seine Begründung korrekt oder inkorrekt sind. Nur jeweils eine der sechs Aussagen beschreibt den tatsächlichen Ausgang des Experiments mit der in der Forschungsliteratur anerkannten Erklärung. Details zur Testkonstruktion und -auswertung finden sich in Gorges, Schneider und Mayer (2015).

Fachwissen Informatik: Das eigens entwickelte Verfahren zur Erfassung des algorithmischen Verständnisses misst, inwiefern Studierende algorithmische Strategien zur systematischen Lösung von „klassischen“ Problemstellungen aus der Informatik beurteilen können. Bei den Problemstellungen bzw. Lösungsstrategien handelt es sich zum einen um die beiden gängigen Strategien „Teile und Herrsche“ und die sogenannten „Greedy Strategy“. Zum anderen wird die Fähigkeit erfasst zu erkennen, wann vermutlich keine effiziente Strategie zur exakten Lösung des Problems hilfreich ist („NP-Vollständigkeit“), solange P = nicht NP. Die Kurzform des Verfahrens umfasst k = 6, die Langform k = 9 exemplarische Beschreibungen von klassischen Problemstellungen, die sich gleichmäßig auf die drei Strategien verteilen, d. h. je zwei (respektive drei) Beschreibungen pro Strategie. Zur Beurteilung wird jeweils eine siebenstufige Ratingskala vorgegeben.
In den Problemstellungen, die mittels „Teile und Herrsche“-Strategie zu lösen sind, werden den Probanden sechs Algorithmen vorgegeben, die im Hinblick auf ihre Laufzeit unter Zuhilfenahme der O-Notation auf ihre Effizienz hin zu beurteilen sind. Die vorgestellten Algorithmen lassen sich drei Effizienzstufen zuordnen: Je zwei lösen die Problemstellung effizient, zwei sehr ineffizient und die verbleibenden beiden haben eine Laufzeit, die als noch annehmbar angesehen werden kann. Für die Beschreibungen zur „Greedy Strategy“ werden zusammen mit der Problemstellung sechs Lösungsvorschläge vorgegeben, die hinsichtlich der Korrektheit des Vorgehens zu beurteilen sind; dabei sind nur jeweils zwei der sechs Aussagen in der Fachliteratur als korrekt bewiesen. In den Situationsbeschreibungen zur "NP-Vollständigkeit" sind je sechs Heuristiken zur Lösung des Problems vorgegeben und die Probanden sollen diese ebenfalls auf einer siebenstufigen Ratingskala auf Korrektheit beurteilen. Wiederum stellen nur zwei der sechs Heuristiken Aussagen dar, die in der Fachliteratur als richtig angenommen werden, solange P = nicht NP.

Informationskompetenz: Der sog. PIKE-Test wurde nach dem Prinzip der sog. Situational Judgement Tests konstruiert: Die Items beschreiben jeweils in ein bis zwei Sätzen eine Problemsituation im Rechercheprozess und führen anschließend vier mögliche Vorgehensweisen auf, die hinsichtlich ihrer instrumentellen Eignung zur Problemlösung auf einer Skala von 1 = überhaupt nicht geeignet bis 5 = sehr gut geeignet einzuschätzen sind. Dabei werden sowohl ungeeignete als auch prinzipiell geeignete, aber unterschiedlich gute bzw. effiziente Lösungen vorgegeben. Aufgrund unterschiedlicher Recherchekulturen und -herangehensweisen in Psychologie und Informatik wurde der Test jeweils disziplinspezifisch adaptiert (PIKE-P für die Psychologie und PIKE-CS für die Informatik). Details zur Testkonstruktion und -auswertung finden sich in Rosman und Birke (2015) sowie in Rosman, Mayer und Krampen (2015).

Epistemologische Überzeugungen: Epistemologische Überzeugungen wurden mit zwei unterschiedlichen Verfahren jeweils disziplinspezifisch erfasst. Der EBI-AM-Fragebogen basiert auf etablierten Fragebögen zu epistemologischen Überzeugungen. Gegenüber diesen besitzt er im Hinblick auf die Fragestellungen der vorliegenden Studie jedoch den Vorteil, absolute und multiplistische Überzeugungen auf separaten Skalen abzubilden. Das Instrument enthält 23 epistemologische Aussagen; Proband/-innen werden aufgefordert, den Grad ihrer Zustimmung mit Bezug zu ihrer jeweiligen Wissenschaftsdisziplin (Psychologie bzw. Informatik) auf einer fünfstufigen Likert-Skala zu beurteilen (z. B. „Das einzig Gewisse in dieser Disziplin scheint mir die Ungewissheit“). Details zur Testkonstruktion und -auswertung finden sich in Peter, Rosman, Mayer, Leichner und Krampen (2015).
Zusätzlich wurde der etablierte CAEB verwendet. Auf einem semantischen Differenzial sollen die Probanden das Wissen in ihrer Disziplin (Psychologie bzw. Informatik) bewerten. Das Instrument bildet die Dimensionen Textur und Variabilität des Wissens ab. Details zur Testkonstruktion und -auswertung finden sich in Stahl und Bromme (2007).

Außerdem wurde eine große Anzahl Kovariaten an unterschiedlichen Erhebungszeitpunkten erfasst, darunter Epistemische Neugier, Essenzialismus, Intelligenz, Tendenz zum Studienabbruch, Studienzufriedenheit, Sicherheit der Studienwahl, Persönlichkeit, Selbstkonzept, u.a.
Datenerhebungsmethode Abwesenheit eines Versuchsleiters (Online-Fragebogenbatterie):
- Einzelvorgabe
- Online-Erhebung

Anwesenheit eines Versuchsleiters (Leistungstests)
- Gruppenvorgabe (2-30 Proband/-innen pro Gruppe)
- computergestützt
- Papier und Bleistift (nur Raven's APM-Intelligenztest)
- Einzelvorgabe (sehr selten, einzelne Proband/-innen in begründeten Ausnahmefällen)
Zeitdimension mehrmalige Erhebung
Erhebungszeitraum Psychologie: Die vier Erhebungswellen fanden jeweils in der Anfangsphase (d.h. den ersten 4-5 Wochen) des 1., 2., 3. und 4. Fachsemesters der TeilnehmerInnen statt.
1. Erhebungswelle (Baseline-Messung): Oktober-November 2013
2. Erhebungswelle: März-Mai 2014
3. Erhebungswelle: Oktober-November 2014
4. Erhebungswelle: März-Mai 2015

Informatik: Für die Informatik wurden an drei unterschiedlichen Einrichtungen (Universität Trier, Hochschule Trier, Universität des Saarlandes) Daten erhoben. Insbesondere bei den ersten zwei Messzeitpunkten war aus organisatorischen und curricular bedingten Gründen die zeitliche Streuung der einzelnen Erhebungszeitpunkte stärker als in der Psychologie:
1. Erhebungswelle (Baseline-Messung): Oktober 2013 bis Januar 2014
2. Erhebungswelle: April-Juni 2014
3. Erhebungswelle: Oktober-November 2014
4. Erhebungswelle: April-Mai 2015
Besonderheiten -
Population Studierende (Psychologie und Informatik)
Untersuchungseinheit Individuen
Stichprobe Anfallende Zufallsstichprobe
Probandenrekrutierung Die Rekrutierung erfolgte durch E-Mails, Flyer, Aushänge auf dem jeweiligen Campus sowie Werbung in Lehrveranstaltungen. Die TeilnehmerInnen erhielten eine Aufwandsentschädigung am Ende jeden Messzeitpunkts. Den ProbandInnen, die an allen vier Messzeitpunkten teilgenommen hatten, wurde nach Abschluss des vierten Messzeitpunkts ein Bonus gezahlt.
Stichprobengröße Psychologie: 137 Individuen zu t1; Computer science: 89 Individuen zu t1
Rücklauf/ Ausfall Psychologie: ca. 70-80 % Ausschöpfungsquote und 84 % Überlebensrate von t1 zu t4 (t2: 126 Individuen; t3: 116 Individuen; t4: 115 Individuen)
Informatik: ca. 20-30 % Ausschöpfungsquote und 64 % Überlebensrate von t1 zu t4 (t2: 68 Individuen; t3: 62 Individuen; t4: 57 Individuen)
Geschlechtsverteilung Psychologie zu t1:
82% weibliche Probanden
18% männliche Probanden

Informatik zu t1:
22% weibliche Probanden
78% männliche Probanden
Altersverteilung Psychologie: 18-31 Jahre; Informatik: 17-32 Jahre
Sondergruppen (keine)
Land Deutschland
Region Rheinland-Pfalz & Saarland
Stadt Trier & Saarbrücken
Variablen Demografische Variablen und weitere Angaben zur Person (Alter, Geschlecht, Abiturschnitt, usw.)

Zentrale Variablen des Längsschnitts:
Fachwissen: Konzeptinventar Gedächtnis (Psychologie), Konzeptinventar Algorithmen (Informatik), allgemeines psychologisches Fachwissen, fachliches Vorwissen (Selbsteinschätzung); Wissenstest Programmierung, Wissenstest Algorithmen
Informationskompetenz: Recherchewissen, Recherchefertigkeiten, Informationsverhalten, bereichsspezifische Selbstwirksamkeitsüberzeugungen Informationsverhalten, Offenheit für Informationen
Disziplinspezifische epistemologische Überzeugungen: absolute und multiplistische Überzeugungen; Annahmen über Textur und Variablität von Wissen

Kovariaten:
Akademisches Selbstkonzept mit absoluter Bezugsnorm (t1, t2, t3, t4; Schöne et al., 2002)
Akademisches Selbstkonzept mit sozialer Bezugsnorm (t2, t3, t4; Schöne et al., 2002)
Allgemeines psychologisches Fachwissen (t4; nur Psychologie; Peter, Leichner, Mayer & Krampen, 2015)
Arbeitsgedächtniskapazität (Psychologie: t2; Informatik: t3; Wilhelm et al., 2013)
Bedürfnis nach kognitiver Geschlossenheit (Psychologie: t2; Informatik: t3; Schlink & Walther, 2007)
Bereichsspezifische Selbstwirksamkeitsüberzeugungen: Informationsverhalten (t1, t2, t3, t4; Behm, 2015).
Big Five (Persönlichkeit) (t2; Körner et al., 2007)
Computer-Ängstlichkeit (t2; nur Psychologie; Venkatesh et al., 2003)
Epistemische Neugier (t1; Litman & Mussel, 2013)
Essenzialismus (t3, t4; nur Psychologie; Items von Ahn et al., 2006; Haslam et al., 2004; Kalish, 2002)
Fachliches Vorwissen (t1; Eigenkonstruktion)
Implizite Gedächtnistheorien (t3, t4; nur Psychologie)
Informationsverhalten (Informatik: t3; Psychologie: t4; Mayer & Friebe, 2015)
Konstruktivistische Überzeugungen von Lehrern (t3, t4; nur Psychologie; Krauss et al., 2004)
Motivationale Zielorientierungen (t1; Spinath et al., 2002)
Offenheit für Informationen (t3, t4; Mayer & Krampen, 2015)
Recherchefertigkeiten (Psychologie: t3, t4; Informatik: t4; Leichner et al., 2014; für Informatik Eigenkonstruktion)
Sicherheit der Studienwahl (t1, t2, t3, t4; Eigenkonstruktion)
Studienleistung (Noten) (Psychologie: t4, Bescheinigungen vom Hochschulprüfungsamt; Informatik: t3, erfasst via Selbstbericht)
Studienzufriedenheit (t2, t3 und t4; Spies et al., 1996)
Subjektive Theorien von persönlichen Merkmalen (t2; Spinath, 1998)
Tendenz zum Studienabbruch (t2, t3, t4; Fellenberg & Hannover, 2006)
Verbale Intelligenz (t1; Liepmann et al., 2007)
Wissenstest Algorithmen (t4; nur Informatik; Eigenkonstruktion)
Wissenstest Programmierung (t2; nur Informatik; Lister et al., 2006)

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Datenstatus

Datenstatus Auszug aus Datensatz
Ursprungsaufzeichnungen Personenbezogene Datenfiles aus Online-Erhebungen (Unipark sowie Inquisit Software) und Paper-Pencil-Verfahren (Raven's und APM Intelligenztest)
Verarbeitung Die Angaben der Versuchspersonen aus Unipark wurden automatisch in eine Datenmatrix überführt. Für die Inquisit-Daten des Arbeitsgedächtnisverfahrens wurde dazu eine standardisierte Syntax verwendet - die zugehörigen Variablen sind im Datensatz nicht enthalten. Die Angaben aus den Paper-Pencil-Verfahren wurden unmittelbar nach einfachen Kodiervorschriften in eine maschinenlesbare Form übertragen.

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Beschreibung der bereitgestellten Daten

Beschreibung Forschungsdatensatz zur Studie
Dateiname mrae15ent24_fd.txt
Inhalt 226 Probanden, 2473 Variablen
Datenpunkte 226*2473 = 558898 Datenpunkte
Variablen Versuchspersonennummer (1), Demografische Variablen und weitere Angaben zur Person (Alter, Geschlecht, Hochschule, Studienfach) (6), Teilnahme an den verschiedenen Messzeitpunkten (3), Fachwissen Psychologie: Konzeptinventar Gedächtnis (216), Fachwissen Informatik: Konzeptinventar Algorithmen (180), PIKE-Informationskompetenztest - Version Psychologie (384), PIKE-Informationskompetenztest - Version Informatik (348), Studienleistungen (26), Analogieaufgaben aus dem IST-2000R (20), Bereichsspezifische Selbstwirksamkeitsüberzeugungen: Informationsverhalten (92), Akademisches Selbstkonzept mit absoluter Bezugsnorm (20), Akademisches Selbstkonzept mit sozialer Bezugsnorm (18), Fachliches Vorwissen (3), Sicherheit der Studienwahl (12), Tendenz zum Studienabbruch (6), Studienzufriedenheit (27), Epistemische Neugier (10), Motivationale Zielorientierungen (31), Epistemologische Überzeugungen: EBI-AM (140), Epistemologische Überzeugungen: CAEB (68), Bedürfnis nach kognitiver Geschlossenheit (16), Big Five (Persönlichkeit)(30), Offenheit für Informationen (34), Allgemeines psychologisches Fachwissen (62), Fragebogen zum Informationsverhalten (138), Subjektive Theorien von persönlichen Merkmalen (12), Konstruktivistische und transmissive Überzeugungen von Lehrern (70), Implizite Gedächtnistheorien (37), Essenzialismus (168), Wissenstest Programmierung (12), Wissenstest Algorithmen (16), Recherchefertigkeiten(187), Computer-Ängstlichkeit (4), Raven's APM-Intelligenztest (72)
MD5 Hash 4529238b18a5e7d53c363fb365064bfc
  

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Beschreibung der sonstigen Materialien

Beschreibung Dateiname
Kodebuch zum Forschungsdatensatz mrae15ent24_fd.txt mrae15ent24_kb.txt

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Unmittelbar auf den Datensatz bezogene Veröffentlichungen

Unmittelbar auf den Datensatz bezogene Veröffentlichungen
Birke, P., Rosman, T. & Mayer, A.-K. (2016). Entwicklung fachspezifischer epistemologischer Überzeugungen bei Studienanfängern der Psychologie und Informatik. In A.-K. Mayer & T. Rosman (Hrsg.), Denken über Wissen und Wissenschaft: Epistemologische Überzeugungen als Gegenstand psychologischer Forschung. Lengerich, Germany: Pabst Science Publishers. Datensatz 0314216
Birke, P., Rosman, T., Mayer, A. K., & Walter, B. (2014). A domain-specific test of procedural knowledge about information searching for students of computer science. In S. K. S. Špiranec, E. G. D. Mizrachi, & R. Catts (Eds.), Information literacy. Lifelong learning and digital citizenship in the 21st century (pp. 683-692). Cham, Switzerland: Springer International Publishing. Datensatz 0306896
Peter, J., Rosman, T., Mayer, A.-K., Leichner, N. & Krampen, G. (2015). Assessing epistemic sophistication by considering domain-specific absolute and multiplicistic beliefs separately. British Journal of Educational Psychology. Advance online publication.Datensatz 0307202
Rosman, T., Mayer, A.-K., Kerwer, M. & Krampen, G. (conditionally accepted). The differential development of epistemic beliefs in psychology versus computer science students: A four-wave longitudinal study. Leibniz-Zentrum für Psychologische Information und Dokumentation, Trier.
Rosman, T., Mayer, A.-K. & Krampen, G. (2015). Intelligence, academic self-concept, and information literacy: The role of adequate perceptions of academic ability in the acquisition of knowledge about information searching. Information Research, 20(1), Special supplement: Proceedings of ISIC: The Information Behaviour Conference, Leeds, United Kingdom, paper isic34.Datensatz 0297274
Rosman, T., Mayer, A.-K. & Krampen, G. (2016). On the pitfalls of bibliographic database searching: Comparing successful and less successful users. Behaviour and Information Technology, 35 (2), 106-117.Datensatz 0297273

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Eingesetzte Testverfahren

Eingesetzte Testverfahren
Ahn, W., Flanagan, E. H., Marsh, J. K. & Sanislow, C. A. (2006). Beliefs about essences and the reality of mental disorders. Psychological Science, 17(9), 759-766.
Behm, T. (2015). Informationskompetenz und Selbstregulation: Zur Relevanz bereichsspezifischer Selbstwirksamkeitsüberzeugungen. In A.-K. Mayer (Hrsg.), Informationskompetenz im Hochschulkontext – Interdisziplinäre Forschungsperspektiven (pp. 151-162). Lengerich, Germany: Pabst Science Publishers.Datensatz 0286015
Birke, P., Rosman, T., Mayer, A. K. & Walter, B. (2014). A domain-specific test of procedural knowledge about information searching for students of computer science. In S. K. S. Špiranec, E. G. D. Mizrachi, & R. Catts (Eds.), Information literacy. Lifelong learning and digital citizenship in the 21st century (pp. 683-692). Cham, Switzerland: Springer International Publishing.Datensatz 0306896
Dickhäuser, O., Schöne, C., Spinath, B. & Stiensmeier-Pelster, J. (2002). Die Skalen zum akademischen Selbstkonzept: Konstruktion und Überprüfung eines neuen Instrumentes. Zeitschrift für Differentielle und Diagnostische Psychologie, 23, 393-405.Datensatz 0158819
Fellenberg, F. & Hannover, B. (2006). Kaum begonnen, schon zerronnen? Psychologische Ursachenfaktoren für die Neigung von Studienanfängern, das Studium abzubrechen oder das Fach zu wechseln. Empirische Pädagogik, 20(4), 381-399.Datensatz 0196676
Gorges, J. F., Schneider, M., & Mayer, A.-K. (2015, August). A latent transition analysis of psychology students' developing understanding of human memory. 16th Biennial EARLI Conference for Research on Learning and Instruction, Limassol, Cyprus.
Haslam, N., Bastian, B. & Bissett, M. (2004). Essentialist beliefs about personality and their implications. Personality and Social Psychology Bulletin, 30(12), 1661-1673.Datensatz 1553624
Kalish, C. W. (2002). Essentialist to some degree: Beliefs about the structure of natural kind categories. Memory & Cognition, 30(3), 340-352.
Körner, A., Geyer, M., Roth, M., Drapeau, M., Schmutzer, G., Albani, C., Schumann, S., & Brähler, E. (2008). Persönlichkeitsdiagnostik mit dem NEO-Fünf-Faktoren-Inventar: Die 30-Item-Kurzversion (NEO-FFI-30). Psychotherapie, Psychosomatik, Medizinische Psychologie, 58, 238-245.Datensatz 0208749
Krauss, S., Kunter, M., Brunner, M., Baumert, J., Blum, W., Neubrand, M. et al. (2004). COACTIV: Professionswissen von Lehrkräften, kognitiv aktivierender Mathematikunterricht und die Entwicklung von mathematischer Kompetenz In J. Doll & M. Prenzel (Hrsg.), Die Bildungsqualität von Schule: Lehrerprofessionalisierung, Unterrichtsentwicklung und Schülerförderung als Strategien der Qualitätsverbesserung (S. 31–53). Münster: WaxmannDatensatz 0184107
Leichner, N., Peter, J., Mayer, A. K. & Krampen, G. (2014). Assessing information literacy programmes using information search tasks. Journal of Information Literacy, 8(1), 3-20.Datensatz 0280998
Liepmann, D., Beauducel, A., Brocke, B. & Amthauer, R. (2007). Intelligenz-Struktur-Test 2000 R (I-S-T 2000 R). Göttingen: Hogrefe.
Lister, R., Simon, B., Thompson, E., Whalley, J. L. & Prasad, C. (2006). Not seeing the forest for the trees: Novice programmers and the SOLO taxonomy. ACM SIGCSE Bulletin, 38(3), 118-122.
Litman, J. A. & Mussel, P. (2013). Validity of the interest-and deprivation-type epistemic curiosity model in Germany. Journal of Individual Differences, 34(2), 59-68.Datensatz 0270163
Mayer, A.-K. & Friebe, J. (2015, September). Gesundheitsbezogenes Informationsverhalten älterer Erwachsener – ein Beitrag zu gesundem Altern? 12. Kongress der Fachgruppe Gesundheitspsychologie, Graz, Österreich.
Mayer, A.-K. & Krampen, G. (2015, Juli). The »Scale Openness for Information« (SOFI) – A new assessment tool for research on information behavior. Paper presented at 13th Conference on Psychological Assessment (ECPA), Zurich, Schweiz.
Niedzwienska, A., Neckar, J. & Baran, B. (2007). Development and validation of the Implicit Memory Theory Scale. European Journal of Psychological Assessment, 23(3), 185-192
Peter, J., Leichner, N., Mayer, A.-K. & Krampen, G. (2015a). A short test for the assessment of basic knowledge in psychology. Psychology Learning & Teaching, 14(3), 224–235.Datensatz 1083623
Peter, J., Rosman, T., Mayer, A.-K., Leichner, N. & Krampen, G. (2015b). Assessing epistemic sophistication by considering domain-specific absolute and multiplicistic beliefs separately. British Journal of Educational Psychology. Advance online publication. doi: 10.1111/bjep.12098Datensatz 0307202
Raven, J., Raven, J.C., & Court, J.H. (1998). Raven manual section 4: Advanced Progressive Matrices. Oxford: Oxford Psychologists Press.
Rosman, T., Mayer, A.-K. & Krampen, G. (2015). Measuring psychology students’ information-seeking skills in a situational judgment test format: Construction and validation of the PIKE-P Test. European Journal of Psychological Assessment. Advance online publication.Datensatz 0291381
Schlink, S., & Walther, E. (2007). Kurz und gut: Eine deutsche Kurzskala zur Erfassung des Bedürfnisses nach kognitiver Geschlossenheit. Zeitschrift für Sozialpsychologie, 38(3), 153-161.Datensatz 0200685
Schöne, C., Dickhäuser, O., Spinath, B. & Stiensmeier-Pelster, J. (2002). Die Skalen zur Erfassung des schulischen Selbstkonzepts (SESSKO). Göttingen: Hogrefe.Datensatz 9004611
Shtulman, A. & Valcarcel, J. (2012). Scientific knowledge suppresses but does not supplant earlier intuitions. Cognition, 124(2), 209-215.
Spies, K., Westermann, R., Heise, E. & Schiffler, A. (1996). Diskrepanzen zwischen Bedürfnissen und Angeboten im Studium und ihre Beziehungen zur Studienzufriedenheit. Empirische Pädagogik, 10, 377-409.Datensatz 0111173
Spinath, B. (1998). Implizite Theorien über die Veränderbarkeit von Intelligenz und Begabung als Bedingungen von Motivation und Leistung. Dissertation, Universität Bielefeld, Fakultät für Psychologie und Sportwissenschaft.Datensatz 0133464
Stahl, E. & Bromme, R. (2007). The CAEB: An instrument for measuring connotative aspects of epistemological beliefs. Learning and Instruction, 17(6), 773-785.Datensatz 0204849
Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B. & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, 27(3), 425-478.
Wilhelm, O., Hildebrandt, A. & Oberauer, K. (2013). What is working memory capacity, and how can we measure it. Frontiers in Psychology, 4, paper 433.Datensatz 0276477
Rosman, T., & Birke, P. (2015). Fachspezifische Erfassung von Recherchekompetenz durch prozedurale Wissenstests: Psychologie vs. Informatik. In A.-K. Mayer (Hrsg.), Informationskompetenz im Hochschulkontext – Interdisziplinäre Forschungsperspektiven (S. 103-120). Lengerich: Pabst Science Publishers. Datensatz 0286013

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Weiterführende Literatur

Weiterführende Literatur
Hofer, B. K., & Pintrich, P. R. (1997). The development of epistemological theories: Beliefs about knowledge and knowing and their relation to learning. Review of Educational Research, 67(1), 88-140.
Rosman, T., Mayer, A.-K. & Krampen, G. (2015). Combining self-assessments and achievement tests in information literacy assessment: Empirical results and recommendations for practice. Assessment and Evaluation in Higher Education, 40(5), 740-754. Datensatz 1064743
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