Wen erreichen Hochschulen mit einem Orientierungsstudium?
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Abstract
Hochschulen in Deutschland bieten zunehmend Orientierungsstudienprogramme an, um Studieninteressierte bei ihrer Studienwahl zu unterstützen. Wen Hochschulen mit solchen Programmen erreichen, ist bislang jedoch weitgehend unklar. Unser Beitrag vergleicht die Ausgangslagen Studierender eines Orientierungsstudiums (N = 512) an einer deutschen Universität mit denen regulärer Bachelorstudierender zu Studienbeginn (N = 983) sowie die Motive für die Wahl eines solchen Programms. Bei den Teilnehmenden am Orientierungsstudium handelt es sich im Mittel um Studierende mit günstigeren (meta)kognitiven Ressourcen im Vergleich zu regulären Studienanfänger*innen, bei gleichzeitig höherem Informations- und Orientierungsbedarf. Die Ausstattung mit studienrelevanten motivationalen Ressourcen ist hingegen zwischen den Gruppen vergleichbar. Zudem haben die Teilnehmenden am Orientierungsstudium heterogene Erwartungen in Bezug auf die akademische beziehungsweise fachliche Vorbereitung sowie auf die Orientierung bei der Studienfachwahl. Die Ergebnisse werden im Hinblick auf Implikationen für die Programmentwicklung und die Evaluation der Programmwirksamkeit diskutiert.
Schlüsselwörter: Orientierungsstudium, Ausgangslagen Studierender, studienrelevante Ressourcen, Informationsbedarf
Bibliographie: Sielschott, Stephan/Bröder, Charlotte/Meier-Faust, Emilija/Watermann, Rainer: Wen erreichen Hochschulen mit einem Orientierungsstudium?, ZeHf – Zeitschrift für empirische Hochschulforschung, 1-2025, S. 5-27.
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Literatur
Allen, M. S., Iliescu, D. & Greiff, S. (2022). Single item measures in psychological science. European Journal of Psychological Assessment, 38(1), 1–5. https://doi.org/10.1027/1015-5759/a000699.
Bandura, A. (1997). Self-efficacy: The exercise of control. Freeman.
Baumert, J., Gruehn, S., Heyn, S., Köller, O. & Schnabel, K.‑U. (1997). Bildungsverläufe und psychosoziale Entwicklung im Jugendalter (BIJU). Dokumentation – Band 1. Skalen Längsschnitt I, Welle 1-4. Max-Planck-Institut für Bildungsforschung.
Baumert, J., Heyn, S. & Köller, O. (1992). Das Kieler Lernstrategien-Inventar (KSI). Institut für die Pädagogik der Naturwissenschaften an der Universität Kiel.
Becker, R. & Hadjar, A. (2004). Warum einige Studierende ihr Soziologie-Studium abbrechen wollen. Studienwahlmotive, Informationsdefizite und wahrgenommene Berufsaussichten als Determinanten der Abbruchneigung. Soziologie – Forum der Deutschen Gesellschaft für Soziologie, 33(3), 47–65.
Boekaerts, M. (1999). Self-regulated learning: where we are today. International Journal of Educational Research, 31(6), 445–457. https://doi.org/10.1016/S0883-0355(99)00014-2.
Bohndick, C., Rosman, T., Kohlmeyer, S. & Buhl, H. M. (2018). The interplay between subjective abilities and subjective demands and its relationship with academic success. An application of the person–environment fit theory. Higher Education, 75(5), 839–854. https://doi.org/10.1007/s10734-017-0173-6.
Boudon, R. (1974). Education, opportunity, and social inequality: Changing prospects in Western society. John Wiley & Sons.
Brandstätter, H., Grillich, L. & Farthofer, A. (2006). Prognose des Studienabbruchs. Zeitschrift für Entwicklungspsychologie und Pädagogische Psychologie, 38(3), 121–131. https://doi.org/10.1026/0049-8637.38.3.121.
Cable, D. M. & DeRue, D. S. (2002). The convergent and discriminant validity of subjective fit perceptions. The Journal of Applied Psychology, 87(5), 875–884. https://doi.org/10.1037/0021-9010.87.5.875.
dghd – Deutsche Gesellschaft für Hochschuldidaktik (2021). Orientierungsstudienprogramme. Warum? Für Wen? Wie und Wo?, Beitrag auf der GIBeT-Fachtagung am 2.–3. September 2021. Verfügbar unter: https://www.dghd.de/wp-content/uploads/2021/09/20210916_Teilnahme_GIBeT-1.pdf.
DiMaggio, P. J. & Powell, W. W. (1983). The iron cage revisited: Institutional isomorphism and collective rationality in organizational fields. American Sociological Review, 48(2), 147–160. https://doi.org/10.2307/2095101.
Douglas, D. & Attewell, P. (2014). The bridge and the troll underneath: summer bridge programs and degree completion. American Journal of Education, 121(1), 87–109. https://doi.org/10.1086/677959.
Gerdes, A., Halverscheid, S. & Schneider, S. (2022). Teilnahme an mathematischen Vorkursen und langfristiger Studienerfolg. Eine empirische Untersuchung. Journal für Mathematik-Didaktik, 43(2), 377–403. https://doi.org/10.1007/s13138-021-00194-3.
Hapkemeyer, J. (2012). Die Bedeutung beruflicher Zielklarheit im Studium. Eine empirische Annäherung. Stiftung Universität Hildesheim.
Heinze, D. (2018). Die Bedeutung der Volition für den Studienerfolg. Zu dem Einfluss volitionaler Strategien der Handlungskontrolle auf den Erfolg von Bachelorstudierenden. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-658-19403-1.
Helbig, M. & Ulbricht, L. (2010). Perfekte Passung: Finden die besten Hochschulen die besten Studenten? In M. Verbeet & S. Trepte (Hrsg.), Allgemeinbildung in Deutschland (S. 107–118). VS Verlag für Sozialwissenschaften. https://doi.org/10.1007/978-3-531-92543-1_7.
Hellevik, O. (2009). Linear versus logistic regression when the dependent variable is a dichotomy. Quality & Quantity, 43(1), 59–74. https://doi.org/10.1007/s11135-007-9077-3.
Heublein, U., Ebert, J., Hutzsch, C., Isleib, S., König, R., Richter, J. & Woisch, A. (2017). Zwischen Studienerwartungen und Studienwirklichkeit. Ursachen des Studienabbruchs, beruflicher Verbleib der Studienabbrecherinnen und Studienabbrecher und Entwicklung der Studienabbruchquote an deutschen Hochschulen (Forum Hochschule 1/2017). DZHW.
HRK – Hochschulrektorenkonferenz. (2016). Die Hochschulen als zentrale Akteure in Wissenschaft und Gesellschaft – Eckpunkte zur Rolle und zu den Herausforderungen des Hochschulsystems. Hochschulrektorenkonferenz.
Honicke, T. & Broadbent, J. (2016). The influence of academic self-efficacy on academic performance: A systematic review. Educational Research Review, 17, 63–84. https://doi.org/10.1016/j.edurev.2015.11.002.
Jerusalem, M. & Satow, L. (1999). Schulbezogene Selbstwirksamkeitserwartungen. In R. Schwarzer & M. Jerusalem (Hrsg.), Skalen zur Erfassung von Lehrer- und Schülermerkmalen. Dokumentation des psychometrischen Verfahrens im Rahmen der wissenschaftlichen Begleitung des Modellversuchs „Selbstwirksame Schulen“ (S. 15–16). Freie Universität Berlin.
Kauffeld, S. & Wittner, B. (2023). Coaching zur beruflichen Orientierung: Du hast die Wahl und suchst deinen Weg. Organisationsberatung, Supervision, Coaching, 30(3), 383–397. https://doi.org/10.1007/s11613-023-00831-5.
Kinscher, B., Neu, A. & Elsholz, U. (2023, 28. Juni). Das Verbundvorhaben VerOnika – Ergebnisse und Erfahrungen aus drei Projektjahren, Fachtagung „Orientierung verstehen und gestalten“, Technische Universität Berlin.
Kitchen, J. A., Sadler, P. & Sonnert, G. (2018). The impact of summer bridge programs on college studentsʼ STEM career aspirations. Journal of College Student Development, 59(6), 698–715. https://doi.org/10.1353/csd.2018.0066.
Kracke, B. & Dietrich, J. (2008). Career Exploration Scales (Unveröffentlichtes Manuskript). Universität Erfurt.
Krücken, G. (2004). Hochschulen im Wettbewerb – eine organisationstheoretische Perspektive. In W. Böttcher & E. Terhart (Hrsg.), Organisationstheorie in pädagogischen Feldern. Analyse und Gestaltung (Organisation und Pädagogik, Bd. 2, 1. Aufl., S. 286–301). VS Verlag für Sozialwissenschaften. https://doi.org/10.1007/978-3-322-80609-3_18.
KMK – Kultusministerkonferenz. (1995). Weiterentwicklung der Prinzipien der gymnasialen Oberstufe und des Abiturs. Abschlussbericht der von der Kultusministerkonferenz eingesetzten Expertenkommission. Sekretariat der Ständigen Konferenz der Kultusminister der Länder in der Bundesrepublik Deutschland.
Kunter, M., Schümer, G., Artelt, C., Baumert, J., Klieme, E., Neubrand, M. Prenzel, M., Schiefele, U., Schneider, W., Stanat, P., Tillmann, K.-J. & Weiß, M. (2002). PISA 2000: Dokumentation der Erhebungsinstrumente. Max-Planck-Institut für Bildungsforschung.
Li, Y., Yao, X., Chen, K. & Wang, Y. (2013). Different fit perceptions in an academic environment. Journal of Career Assessment, 21(2), 163–174. https://doi.org/10.1177/1069072712466713.
Multrus, F., Bargel, T. & Leitow, B. (2001). Das Studium der Geisteswissenschaften. Eine Fachmonographie aus studentischer Sicht (Kurzbericht). Verfügbar unter: https://www.ssoar.info/ssoar/handle/document/23647.
R Core Team. (2022). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing. (Version 3.3070) [Computer Software. https://www.R-project.org/].
Richardson, M., Abraham, C. & Bond, R. (2012). Psychological correlates of university students' academic performance: a systematic review and meta-analysis. Psychological Bulletin, 138(2), 353–387. https://doi.org/10.1037/a0026838.
Rubin, D. B. (1987). Multiple imputation for nonresponse in surveys. Wiley. https://doi.org/10.1002/9780470316696.
Sarcletti, A. & Müller, S. (2011). Zum Stand der Studienabbruchforschung. Theoretische Perspektiven, zentrale Ergebnisse und methodische Anforderungen an künftige Studien. Zeitschrift für Bildungsforschung, 1(3), 235–248. https://doi.org/10.1007/s35834-011-0020-2.
Scherm, E. & Pietsch, G. (2007). Organisation. Theorie, Gestaltung, Wandel. Oldenbourg Wissenschaftsverlag GmbH.
Schneider, M. & Preckel, F. (2017). Variables associated with achievement in higher education: A systematic review of meta-analyses. Psychological Bulletin, 143(6), 565–600. https://doi.org/10.1037/bul0000098.
Scholle, K. (2018). Zur Einleitung: Warum so viele Orientierungsstudiengänge an deutschen Hochschulen? Motive und Zielsetzungen. Zeitschrift für Beratung und Studium, 13(1), 9–10.
Schröder, C. (2019). Das Orientierungsstudium MINTgrün an der TU Berlin. In W. Schubarth, S. Mauermeister & A. Seidel (Hrsg.), Alles auf Anfang! Befunde und Perspektiven zum Studieneingang (Potsdamer Beiträge zur Hochschulforschung). Universitätsverlag.
Standish, T. & Umbach, P. D. (2019). Should we be concerned about nonresponse bias in college Student surveys? Evidence of bias from a validation study. Research in Higher Education, 60(3), 338–357. https://doi.org/10.1007/s11162-018-9530-2.
Thiel, F., Blüthmann, I. & Richter, M. (2010). Ergebnisse der Befragung der Studierenden in den Bachelorstudiengängen an der Freien Universität Berlin. Sommersemester 2010. Freie Universität Berlin.
Trapmann, S., Hell, B., Weigand, S. & Schuler, H. (2007). Die Validität von Schulnoten zur Vorhersage des Studienerfolgs – eine Metaanalyse. Zeitschrift für Pädagogische Psychologie, 21(1), 11–27. https://doi.org/10.1024/1010-0652.21.1.11.
Trautwein, U., Jonkmann, K., Gresch, C., Lüdtke, O., Neumann, M. & Klusmann, U. (2007). Transformation des Sekundarschulsystems und akademische Karrieren (Tosca – Repeat). Dokumentation der eingesetzten Items und Skalen, Welle 1. Unveröffentlichte Skalendokumentation (1.). Max-Planck-Institut für Bildungsforschung.
Trost, G. (2008). Zusammenführen, was zusammengehört. Gesucht: Die optimale „Passung“ zwischen Hochschul-Profil und Bewerber-Profil. In C. Heine, H.-J. Didi, K. Haase & H. Schneider (Hrsg.), Profil und Passung. Studierendenauswahl in einem differenzierten Hochschulsystem (Forum Hochschule, Bd. 14, S. 53–65). HIS.
Valentine, J. C., DuBois, D. L. & Cooper, H. (2004). The relation between self-beliefs and academic achievement: a meta-analytic review. Educational Psychologist, 39(2), 111–133. https://doi.org/10.1207/s15326985ep3902_3.
Van Buuren, S. & Groothuis-Oudshoorn, K. (2011). mice: Multivariate imputation by chained equations in R. Journal of Statistical Software, 45(3), 1–67. https://doi.org/10.18637/jss.v045.i03.
Watson, J., Mcewen, A. & Dawson, S. (1994). Sixth form a level students’ perceptions of the difficulty, intellectual freedom, social benefit and interest of science and arts subjects. Research in Science & Technological Education, 12(1), 43–52. https://doi.org/10.1080/0263514940120106.
Weinert, F. E. (1996). Lerntheorien und Instruktionsmodelle. In F. E. Weinert (Hrsg.), Psychologie des Lernens und der Instruktion (Enzyklopädie der Psychologie: Themenbereich D Praxisgebiete, Serie 1: Pädagogische Psychologie, Bd. 2, S. 1–48). Hogrefe.
Windsor, A., Bargagliotti, A., Best, R., Franceschetti, D., Haddock, J., Ivey, S. & Russomanno, D. (2015). Increasing retention in STEM: Results from a STEM talent expansion program at the University of Memphis. Journal of STEM education, 16(2), 11–19.
Wissenschaftsrat. (2022). Empfehlungen für eine zukunftsfähige Ausgestaltung von Studium und Lehre. Wissenschaftsrat. https://doi.org/10.57674/q1f4-g978.
Yelamarthi, K. & Mawasha, P. R. (2008). A pre-engineering program for the under-represented, low-income and/or first generation college students to pursue higher education. Journal of STEM education, 9(3), 5–15.