14 mars 2017
In der aktuellen Bildungsforschung werden zahlreiche nichtkognitive Konstrukte, wie Selbstkonzepte, Interesse und Schulangst, meist neben einer generellen Erfassung auch domänen- oder fachspezifisch erfasst. Hierzu werden Items in Selbstberichtskalen mit Bezug auf die jeweilige Domäne formuliert (z.B. „Mathematik ist eines meiner besten Fächer“). Dies trifft auf NFC bisher nicht zu – in Übereinstimmung mit der ausdrücklich domänenübergreifenden, generellen Konzeption von NFC durch die Urheber des Konstrukts (Cacioppo, Petty, Feinstein, & Jarvis, 1996). Allerdings scheint es gerade vor dem Hintergrund der Überlegungen von Cacioppo et al. (1996) zur Entwicklung von NFC im Kindesalter plausibel, dass auch NFC domänenspezifische Ausprägungen zeigt. Cacioppo et al. (1996) betonen den Einfluss von kognitiven Fähigkeiten und von (Mis-)Erfolgserfahrungen für die Entwicklung von NFC. In einem von klar abgegrenzten Fächern geprägten schulischen Umfeld und mit zunehmender Differenzierung der kognitiven Fähigkeiten (Ackerman, 2014) kann vermutet werden, dass auch im Hinblick auf die Neigung zu anstrengender kognitiver Tätigkeit interindividuell verschiedene domänenspezifische Profile sichtbar werden. Fragestellung: Zeigt NFC neben einer generellen Komponente auch domänenspezifische interindividuelle Ausprägungen? Material und Methoden: Um der Frage nach der Möglichkeit der domänenspezifischen Modellierung von NFC nachzugehen, entwickelten wir auf der Grundlage einer 5-Item-Kurzskala (basierend auf der NFC-KIDS-Skala für Grundschulkinder; Preckel & Strobel, 2017) parallel formulierte Items für die Fächer Deutsch, Französisch, Mathematik und Naturwissenschaften. Anhand einer Stichprobe von N=4595 luxemburgischen Schüler/innen der 9. Klasse untersuchten wir die so entstandene domänenspezifische NFC-Skala hinsichtlich ihrer internen Struktur, der Abgrenzbarkeit der NFC-Faktoren von domänenspezifischem Interesse, sowie der prädiktiven Validität bezüglich standardisierter Leistungstests. Befunde: Im Rahmen konfirmatorischer Faktorenanalysen ergab sich für ein nested factor-Messmodell mit einem auf allen Items ladenden Generalfaktor und korrelierten, genesteten domänenspezifischen Faktoren für Deutsch, Französisch, Mathematik und Naturwissenschaften die beste Passung (χ2[199]=1966, p