Methoden für intensive Längsschnittdaten
Intensive Längsschnittdaten sind Mikroprozessdaten, mit denen sich das momentane Erleben und Verhalten von Menschen nachzeichnen lässt, z.B. im Alltag oder während des Lernens. Damit durch diese Methode valide Daten generiert und interpretiert werden können, sind Methodenentwicklungen in verschiedenen Bereichen notwendig.
Prozessdiagnostische Messinstrumente
Um konkrete Prozesse des alltäglichen Erlebens zu beforschen, die hinter den in langfristigen Studien gefundenen Entwicklungstrends oder Effekten stehen, werden zunächst Erhebungsinstrumente benötigt, mit denen sich situationales Erleben und Verhalten valide in konkreten Momenten des Alltags erfassen lässt.
Wir entwickeln solche prozessdiagnostischen Instrumente für verschiedene Inhaltsbereiche wie z.B. momentane Motivation (Dietrich, Viljaranta, Moeller, & Kracke, 2017) oder berufliche und politische Identität (Dietrich, Lichtwarck-Aschoff, & Kracke, 2013).
Forschungsdesigns
Wir entwickeln zudem Forschungsdesigns für Mikroprozess-Studien in Bildungskontexten. Diese Kontexte zeichnen sich durch eine besondere Komplexität aus, da Schüler:innen oder Studierende in verschiedenen Fächern und Lehrveranstaltungen bei verschiedenen Lehrpersonen lernen. Wie haben hierfür verschiedene Untersuchungsdesigns entwickelt (u.a. Moeller, Viljaranta, Kracke, & Dietrich, 2020). Sie ermöglichen es, zwischen situations-, personen- und kontextspezifischen Einflussfaktoren zu unterscheiden und zu bestimmen, welche Effekte spezifisch für spezifische Lernende oder Kontexte sind, und welche Effekte breiter generalisiert werden können.
Auswertungsmethoden
Intensive Längsschnittdaten erfordern auch spezielle Auswertungsmethoden. In diesem Bereich gibt es derzeit in rasantem Tempo neue Entwicklungen. Wir fokussieren zum einen auf solche Methoden, die die Heterogenität unterschiedlicher Personen, Situationen und Kontexte beschreiben können. Zum anderen arbeiten wir an Methoden, mit denen sich systematische Entwicklungsveränderungen in alltäglichen Prozessen untersuchen lassen.
Publikationen
Moeller, J., Dietrich, J., Jähne, M. F., & Nörenberg, L. (2024). Dynamics of achievement motivation in concrete situations questionnaire (DYNAMICS-Q). Retrieved from https://osf.io/kycav/
Moeller, J., Dietrich, J., & Baars, J. (2024). The Experience Sampling Method in the research on achievement-related emotions and motivation. In R.C. Lazarides, G. Hagenauer, & H. Järvenoja (Eds.), Motivation and emotion in learning and teaching across educational contexts: Theoretical and methodological perspectives and empirical insights (pp. 178–196). Routledge. https://doi.org/10.4324/9781003303473-14
Dietrich, J., Schmiedek, F., & Moeller, J. (2022). Learning happens in learning situations, so let's study them. Introduction to the special issue. Learning & Instruction, 81, 101623. https://doi.org/10.1016/j.learninstruc.2022.101623
Moeller, J., Viljaranta, J., Kracke, B. & Dietrich, J. (2020). Disentangling objective characteristics of learning situations from subjective perceptions thereof, using an experience sampling method design. Frontline Learning Research, 8, 63-84. https://doi.org/10.14786/flr.v8i3.529
Dietrich, J. (2019). Methoden der Veränderungsmessung. In B. Kracke & P. Noack (Eds.), Handbuch Entwicklungs- und Erziehungspsychologie. Heidelberg, Berlin: Springer VS. https://doi.org/10.1007/978-3-642-53968-8_32
Reitzle, M. & Dietrich, J. (2019). From between-person statistics to within-person dynamics. Diskurs Kindheits- und Jugendforschung, 14, 323-342. https://doi.org/10.3224/diskurs.v14i3.06
Dietrich, J., Lichtwarck-Aschoff, A., & Kracke, B. (2013). Deciding on a college major: Commitment trajectories, career exploration, and academic well-being. Diskurs Kindheits- und Jugendforschung , 8, 305-318.