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Studiengestaltung und familiale Ressourcen am Beispiel des erziehungswissenschaftlichen Studiums

  • Helmut Apel
Part of the DUV: Sozialwissenschaft book series (DUVSW)

Zusammenfassung

Die empirische Bearbeitung des vorliegenden Datenmaterials zur Frage nach dem Zusammenhang zwischen familialen Ressourcen und der individuellen Gestaltung des Studiums erfolgt in einer „Einzelfallanalyse“ der erziehungswissenschaftlichen Fachkultur. Die Entscheidung hierzu will ich kurz begründen.

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Literatur

  1. 1.
    Der Beginn einer um die Begriffe von “Fachkultur” und “Fachhabitus” zentrierten Hochschulsozialisationsforschung ist in etwa auf Anfang der 80er Jahre zu datieren. Es entstanden damals um ein geplantes DFG-Forschungsprojekt zur “Erforschung der Habitusausbildung an der Hochschule” mehrere Monographien zu fachspezifischer Hochschulsozialisation, beispielsweise SCHÜTTE (1982): Die Einübung des juristischen Denkens: Juristenausbildung als Sozialisationsprozeß und LIEBAU (1982): Der Habitus der Ökonomen. Ein gemeinsam von den Autoren L. HUBER, E. LIEBAU, G. PORTELE und W. SCHÜTTE verfaßter Artikel zu “Fachcode und studentische Kultur” (1983) und das Themenheft der “Neuen Sammlung” zur (Fach)Habitusbildung in der Hochschule (3/1985) markieren den Beginn dieser Forschungsrichtung.Google Scholar
  2. 2.
    Vgl HUBER/LIEBAU 1985: Die Kulturen der Fächer.Google Scholar
  3. 3.
    Vgl. PORTELE 1985: Habitus und Lernen. Sozialpsychologische Überlegungen.Google Scholar
  4. 4.
    S. die erwähnten Monographien zur Jura-und Ökonomenausbildung von SCHÜTTE und LIEBAU.Google Scholar
  5. 5.
    Bisher sind aus der noch laufenden Forschungstätigkeit des Projektes zur qualitativen Beschreibung fachkultureller Unterschiede erschienen: ENGLER/FRIEBERTSHAUSER (1989): Zwischen Kantine und WG. Studienanfang in Elektrotechnik und Erziehungswissenschaften und DFG-Zwischenbericht: Heft 11 der Broschürenreihe “Studium und Biographie”.Google Scholar
  6. 6.
    Auch HRADIL betont zunehmend die Bedeutung der Einbeziehung von Handlungskontexten aus der Perspektive der Ungleichheitsforschung. Die Analyse moderner sozialer Ungleichheit sei ohne die Berücksichtigung der spezifischen Handlungssituationen der Akteure nicht mehr sinnvoll. Dann sind Kontexte von Handlungsbedingungen zu beachten und diese bestimmen die “objektiven” Chancen bedürfnisbefriedigenden Handelns. Im übrigen kann die Einsicht, daß Handlungssituationen in ihrer Gesamtheit und Eigenständigkeit als Kontexte analysiert werden müssen, nicht nur - wie geschehen - theoretisch, sondern auch mit empirischen Befunden untermauert werden: Der Zusammenhang zwischen Verhaltensbedingungen und Verhaltensdifferenzierungen (z. B. Sozialisationsstilen) steigt deutlich, wenn von einem dimensionalen zu einem Kontext-Ansatz übergegangen wird. (HRADIL 1987: 149, H. v. m.).Google Scholar
  7. 7.
    Technisch wurde dies bewerkstelligt, indem die drei wörtlich transkribierten Antworten jeder Person: Literaturnennung, Veranstaltungsnennung und die Begründung zur Veranstaltungsnennung nebeneinander ausgedruckt wurden und man auf diese Weise alle in Frage kommenden Antworten pro Person in einer synomptischen Übersicht vor sich hatte. Auf Grundlage der so vorliegenden Gesamtsicht der offenen Antworten jeder Person wurde die Zuordnung zu den inhaltlichen Kategorien vorgenommen (was natürlich nur bei einer noch einigermaßen überschaubaren Fallzahl durchführbar ist).Google Scholar
  8. 8.
    Zur unterschiedlichen Bedeutung und berufsspezifischen Konnotation der verschiedenen akademischen Sozialfiguren siehe BARGEL et al. (1977). Neben den beiden Sozialfiguren des Experten und Intellektuellen beschreiben sie noch einen weiteren Typus bzw. Aspekt des Akademikers, nämlich den des Privilegierten, zur Elite Gehörenden. Im Zusammenhang der fachlich-inhaltlichen Studienorientierung erscheint mir dieser Aspekt aber von untergeordneter Bedeutung.Google Scholar
  9. 9.
    Im Hinblick auf den Zeitpunkt der Verschickung der Fragebögen war vor allem wegen dieses Wochenstundenplans darauf geachtet worden, daß im absehbaren Beantwortungszeitraum keine Feiertage lagen, damit die Angaben zur Zeitverwendung vergleichbar blieben. Vgl. hierzu auch Heft 7 der Projektreihe zu Aufbau und Konzept des Fragebogens (ENGLER 1990: 18 f.)Google Scholar
  10. 10.
    Vorgegeben war ein übliches Stundenplan-Schema, welches über die sieben Wochentage hinweg in einstündiger Unterteilung den Zeitraum von 8 Uhr bis 22 Uhr umfaßte. In die offenen Felder waren Ziffern einzutragen, die den folgenden zehn vorgegebenen Aktivitätskategorien entsprachen:Google Scholar
  11. 11.
    Ein direkter Vergleich ist hier möglich, weil die in der 12. Sozialerhebung nach Studienbereichen dargestellten Zeitbudgetdaten auch die Rubrik Pädagogik enthält (vgl. Bild 3.2 in BUNDESMINISTER FÜR BILDUNG UND WISSENSCHAFT 1989a: 137 ).Google Scholar
  12. 12.
    Vgl. die entsprechende Frage 16 des abgedruckten Fragebogen zur 12. Sozialerhebung BUNDESMINISTER FÜR BILDUNG UND WISSENSCHAFT 1989a: 548).Google Scholar
  13. 13.
    In dieser Weise, als absolute Kennzahlen der “wöchentlichen Arbeitszeit” von Studierenden, werden die Zeitangaben allerdings in der 12. Sozialerhebung des Deutschen Studentwerkes herangezogen (vgl. BUNDESMINISTER FÜR BILDUNG UND WISSENSCHAFT 1989a: 135 ff). Als relative Größen betrachtet ergibt eine nach Studienort getrennte Auszählung der Stundenan- gaben der Pädagogikstudierenden aus der “Studium-und Biographie”-Erhebung übrigens keineGoogle Scholar
  14. 14.
    Gegen die andere, ebenfalls naheliegende - aus theoretischen Erwägungen durchaus vorzuziehende - Möglichkeit der Gruppierung der Studierenden per Clusteranalyse zu unterschiedlichen Typen des Studierens mußte ich mich wegen der zu geringen Fallzahl entscheiden. Probehalber unternommene Clusteranalysen ergaben nämlich, daß homogene Gruppen von in ähnlicher Weise studierenden Befragten erst um den Preis relativ kleiner Gruppengrößen zu erhalten waren. Statistische Zusammenhänge aber, sofern sie nicht von überwältigender Deutlichkeit sind, lassen sich nicht über Verteilungen analysieren, in welchen einer Person mehrere Prozentpunkte zukommen. Die Fehlerquellen würden zu groß. Bei kleinen Stichproben bietet sich hingegen die Faktorenanalyse an, weil sich Zusammenhänge über einzelne Verhaltensdimensionen abbilden lassen.Google Scholar
  15. 15.
    Denn einerseits muß die Möglichkeit einer “qualitativen” Kodierung der Präferenzen in Form getrennter “Dummy-Variablen” für jede der drei Ausprägungen ausscheiden. Da sich die Ausprägungen “uneindeutig” und “eindeutig” aufgrund ihrer kategorialen Definition gegenseitig ausschließen, d. h. nie auch gemeinsam auftreten können, würden eindeutige und uneindeutige Präferenzen empirisch als absolut unabhängig auftreten, was inhaltlich nicht haltbar ist. Aber auch die anderen Möglichkeiten, die uneindeutigen Präferenzen entweder gänzlich aus der Analyse auszuschließen oder uneindeutige mit eindeutigen Präferenzen gleichzusetzen, erscheinen mir noch weniger der Realität angemessene Operationalisierungen zu sein, als eindeutige Präferenzen mit dem doppelten Gewicht von uneindeutigen zu versehen, wie es hier, mathematisch gesprochen, geschieht.Google Scholar
  16. 16.
    Vgl. S. 157. Die Variable Fachzufriedenheit stellt einen Summenscore dar aus dem Item “Würden Sie aus heutiger Sicht Ihr Studienfach nochmals wählen” und dem Begriff “mein Studienfach” aus der Liste der emotionalen Einstellungen. Die Frage zur Vorstellbarkeit eines Fachwechsels lautete wörtlich “Können Sie sich vorstellen, daß Sie Ihren Studiengang nocheinmal wechseln?”. Die Selbsteinschätzung fachkultureller Passung basiert auf der Frage: “Stellen Sie sich vor, im Zentrum des unten abgebildeten Kreises stehen die Studierenden, die sehr gut zu Ihrem Studienfach passen, wie es an Ihrem Ort studiert wird. Am äußersten Rand stehen die, die überhaupt nicht dazu passen. Wo ordnen Sie sich ein? Bitte mit einem X markieren.” Das Antwortkreuz sollte innerhalb einer Kreisfläche plaziert werden, welche aus sieben konzentrischen Kreisen (= siebenstufige Rating-Skala) bestand.Google Scholar
  17. 17.
    Die Varianzausschöpfung beträgt bei neun Faktoren 71 Prozent. Der neunte Faktor hat gerade noch einen Eigenwert von größer 1. Auch wenn diese Schwelle nicht dogmatisch betrachtet werden sollte, wäre in diesem Falle eine weitere Extraktion von Faktoren recht problematisch, da der nächst folgende Faktor nur mehr einen Eigenwert von.85 hätte. ARMINGER hält eine Orientierung am sogenannten Kaiser-Kriterium, wonach die erklärte Varianz eines Faktors nicht.Google Scholar
  18. 18.
    Bringer sein sollte als die einer einzelnen Variable, fir sehr wesentlich. ( 1979: 37 ) Es handelt sich um eine Hauptkomponentenanalyse mit anschließender orthogonaler Rotation der Faktoren. Eine oblige Rotation erbringt hiervon nur unbedeutend abweichende Ladungstrukturen.Google Scholar
  19. 19.
    Auch in allen anderen probehalber errechneten Faktorenanalysen ist dieser Faktor immer der stärkste und auch der inhaltlich beständigste.Google Scholar
  20. 20.
    Die positive Einstellung zu Fachbüchern verbindet sich über eine Nebenladung von a =.43 noch mit der positiven Einstellung zur schriftlichen Hausarbeit (Faktor 7) und mit der Präferenz fir das Lernen zuhause (a =.40 auf Faktor 9). Eine positive emotionale Besetzung des Begriffs “Seminardiskussion” findet sich auch bei der Präferenz fir das Lernen in Arbeitsgruppen (a =.46 auf Faktor 4).Google Scholar
  21. 21.
    Tabellen Streuungen größer 1.25 Stdabw. an. Die Sternchen weisen auf signifikante Mittelwertabweichungen in der üblichen Weise hin: = p.05; = p:01; = p.001.Google Scholar
  22. 22.
    Im folgenden abgekürzt mit Stdabw..Google Scholar
  23. 23.
    Bei der späteren Vorstellung des Faktors 5 werden weitere Überlegungen zum auf den ersten Blick etwas erstaunlichen Befund angestellt, daß die Praxisorientierung in den Äußerungen der Marburger Studierenden eine größere Rolle spielt als in Siegen.Google Scholar
  24. 24.
    Dies läßt sich natürlich nicht mittels Korrelation der Faktorwerte von Faktor 1 und Faktor 5 prüfen, die hier ja per definitionem statistisch unabhängig sind. Geprüft wurde dieser Zusammenhang mittels der beiden Variablen “Fachzufriedenheit” und “Präferenz fir Praxisorientierung”. Weder für die gesamte, noch für die nach Studienort gesplitteten Untergruppen ergaben sich nennenswerte Korrelationen zwischen den beiden Variablen.Google Scholar
  25. 25.
    Obwohl, wie bei der Stichprobenbeschreibung (Kap. 4) festzuhalten war, man davon ausgehen muß, daß unter den Marburger Pädagogik-Erstsemestern wegen des Boykottaufrufes der Fachschaft gegen diese Erhebung die besonders “kritischen” Studierenden unterrepräsentiert sein müßten.Google Scholar
  26. 26.
    Die Mittelwertdifferenz der Kategorie Praxisorientierung beträgt allein betrachtet.22 Stdabw. (p =.07) zwischen den beiden Studienorten, gegenüber der Mittelwertdifferenz von.47 Stdabw. bei diesem Faktor 2.Google Scholar
  27. 27.
    Bei einer multiple Regression der Variablen Geschlecht, Alter, Studienalter und Studienort auf Faktor 6 (“Veranstaltungs-vs. Bibliotheksbesuch ”) zeigt sich der alleinige Effekt des Studienalters deutlich.Google Scholar
  28. 28.
    Zur Erinnerung: als Moratoriumsorientierung wurde klassifiziert, wenn Fachliteratur und Semesterveranstaltungen explizit unter dem Aspekt des Nutzens fir die persönliche Entwicklung beurteilt wurden.Google Scholar
  29. 29.
    Auch MEULEMANN mißt dem relationalen Aspekt familialer Ressourcen einen bedeutsamen Einfluß auf das Bildungsverhalten bei. In seiner Studie zur Bildungsaspiration von Schülereltern (MEULEMANN 1985) setzt er die gegenwärtigen (väterlichen) Bildungsressourcen zum “Vorher” der familialen Bildungslaufbahn (des Großvaters) ins Verhältnis. Er kann nachweisen, daß ein intergenerativer Bildungsaufstieg oder -abstieg deutlich das Bildungshandeln der Familie beeinflußt. Meine Überlegungen zur sozialisatorischen Bedeutung familialer Ressourcenkonstellationen gehen in ähnlicher Weise davon aus, daß eine statische Betrachtung von Bildungsoder Berufsstatus nicht hinreicht, deren Bedeutungsdimensionen genügend auszuloten. Nur daß ich in dieser Arbeit die Bedeutsamkeit des Verhältnisses von Bildungskapital und ökonomischen Kapital in den Vordergrund stelle. Die Ergänzung des Aspektes der Ressourcenrelation um die zeitliche Dimension der Bildungs-oder “Ressourcenlaufbahn” wäre auch in dieser Arbeit sicherlicher sehr aufschlußreich. Doch bietet das vorhandene Datenmaterial hierfür keine empirische Möglichkeit.Google Scholar
  30. 30.
    So betrugen beispielsweise im Jahre 1990 die durchschnittlichen Erträge aus Geldvermögen pro Haushalt in den alten Bundesländer für Selbständige DM 16.680,-, Landwirte DM 7.680,-; Pensionäre DM 5.390,-; Angestellte DM 4.930; Beamte DM 4.590,-; Rentner DM 4.300,-; Arbeiter DM 2.880,- und Arbeitslose DM 1.180,- (Süddeutsche Zeitung vom B. August 1991, Quelle DIW). Das monatlich verfügbare Einkommen je Haushalt belief sich 1990/91 für die selbe Population auf DM 14.790,- für Selbständige; auf DM 6.180,- für Landwirte; auf DM 4.830,- für Angestellte und Beamte; auf DM 2.880,- fir Arbeiter; DM 2.890,- für Rentner und Pensionäre und auf DM 2.230,- für Arbeitslose (Süddeutsche Zeitung vom 2. August 1991, Quelle DIW/IAW).Google Scholar
  31. 31.
    Zwei verzerrende Effekte können hier auftreten. Zum einen könnte eine sehr “gekonnte” Bilanzierung des Vaters den Erhalt von BAföG auch bei relativ großem finanziellen Hintergrund bewirken. Eine Bilanzmanipulierung jedoch, die es den Eltern ermöglicht, un-berechtigterweise BAföG-Bezüge zu erhalten, ist sicherlich nur innerhalb eines beschränkten Mittelbereiches von Selbständigkeit möglich. Zum anderen könnten verheiratete Töchter kleiner Selbständiger, weil sie durch ihre Heirat als BAföG-Bezieherinnen ausscheiden, fälschlicher Weise den vermögenden Selbständigen zugerechnet werden. Bei einer zur Überprüfung dieses Effektes getrennten Berechnung der (noch darzustellenden) Zusammenhänge mit der letzten Reihe beachten! Die Striche zeigen die durch die Operationalisierung per definitionem ausgeschlossenen Merkmalskombinationen an. (Im Unterschied zum Wert “0”.)Google Scholar
  32. 32.
    Zwei verzerrende Effekte können hier auftreten. Zum einen könnte eine sehr “gekonnte” Bilanzierung des Vaters den Erhalt von BAföG auch bei relativ großem finanziellen Hintergrund bewirken. Eine Bilanzmanipulierung jedoch, die es den Eltern ermöglicht, un-berechtigterweise BAföG-Bezüge zu erhalten, ist sicherlich nur innerhalb eines beschränkten Mittelbereiches von Selbständigkeit möglich. Zum anderen könnten verheiratete Töchter kleiner Selbständiger, weil sie durch ihre Heirat als BAföG-Bezieherinnen ausscheiden, fälschlicher Weise den vermögenden Selbständigen zugerechnet werden. Bei einer zur Überprüfung dieses Effektes getrennten Berechnung der (noch darzustellenden) Zusammenhänge mit der letzten Reihe beachten! Die Striche zeigen die durch die Operationalisierung per definitionem ausgeschlossenen Merkmalskombinationen an. (Im Unterschied zum Wert “0”.)Google Scholar
  33. 33.
    Gemeint ist insbesondere die historische Perspektive auf die Funktion des höheren Bildungswesens als Bildungsversprechen an die “kleinen Bürger”, welches deren Staatsloyalität aufrecht erhielt, obwohl gleichzeitig die Selektivität des Bildungssystems durch eine faktische Aufteilung in höhere und mittlere akademische Laufbahnen kaum gemindert wurde.Google Scholar
  34. 34.
    Daß aber die Kinder von Hochschulabsolventen häufigere und höhere BAföG-Bezüge erhalten als die der Fachhochschulabsolventen, wie dies Tabelle 6.3.1 besagt, ist mir jedoch nicht ein-ichtig.Google Scholar
  35. 35.
    Darum ist es auch nicht verwunderlich, daß die empirischen Studien dieser Zeit nur geringe Varianzerklärungen erbrachten. Zur Kritik an der schichtspezifischen Sozialisationsforschung vgl. HRADIL 1985: 105 ff.Google Scholar
  36. 36.
    Die vergleichsweise schlechte finanzielle Situation der Kinder kleiner Selbständiger ist nicht als ein spezifisches (Antwort)Phänomen der Pädagogikstudierenden anzusehen. Unter Einbeziehung der Jurastudierenden und der Technikfächer ergibt sich das gleiche Bild. Diese Gruppe erfährt auch im Durchschnitt der gesamten Stichprobe die geringste finanzielle Unterstützung durch die Eltern (DM 267,-, bezogen auf die, die überhaupt Geld von den Eltern erhalten). Und ihre BAföG-Bezüge reichen im Mittel fast an die Obergrenze des generellen BAföG-Höchstsatzes. Sie beziehen mit durchschnittlich DM 673,- die höchsten BAföG-Zuwendungen überhaupt; höhere als etwa die Arbeiterkinder. Aus diesem Befund ist zu schließen, daß, wenn Selbständige staatliche Studienunterstützung zuerkannt bekommen, sie diese fast immer zum Höchstsatz erhalten. (Ob dies mit bestimmten Bilanzierungskünsten Selbständiger zusammenhängt, muß offen bleiben.)Google Scholar
  37. 37.
    Die Informationen über die Leistungskurse beziehen sich nur auf die Studierenden mit allgemeiner Hochschulreife.Google Scholar
  38. 38.
    Die Leistungskurskombinationen wurden analog der von BARGEL et al. vorgenommenen Einteilungen erstellt. Wie dort werden auch hier die Studierenden mit Leistungskursen in Sport und Religion ausgenommen. (Vgl. BUNDESMINISTER FÜR BILDUNG UND WISSENSCHAFT 1984: 63). Aus diesem Grunde summieren sich die Prozentwerte der erziehungswissenschaftlichen Stichprobe und in der Konstanzer Erhebung vom WS 1986/87 auch nicht auf 100 Prozent.Google Scholar
  39. 39.
    Bezieht sich auf die Erhebung im WS 1982/83, weil nur dort nach Studienfächer getrennt ausgewiesen (Tab. 19 in BUNDESMINISTER FÜR BILDUNG UND WISSENSCHAFT 1984: 63).Google Scholar
  40. 40.
    Bezieht sich auf die neueste Erhebung im WS 1986/87 (Tab. 12 des Anhangs, in BARGEL et al. 1989a: 263).Google Scholar
  41. 41.
    Übrigens sind die Belegungen der mathematisch-naturwissenschaftlichen Leistungskurse bei den Pädagogikstudierenden nicht nur auf deren etwa besonders ausgeprägte Vorliebe für das “weiche” naturwissenschaftliche Fach Biologie zurückzufiihren. Der Anteil des Faches Biologie am Gesamt der von den Pädagogikstudierenden gewählten mathematisch-naturwissenschaftlichen Leistungskursen beträgt 43 Prozent, bei den Jurastudierenden hingegen sogar 53 Prozent. Nur bei den jetzigen Technikstudierenden hatte das Fach Biologie einen sehr geringen Anteil von nur sieben Prozent innerhalb der von ihnen belegten mathematisch-naturwissenschaftlichen,,,Leistungskurse.Google Scholar
  42. 42.
    Die maximal elf Prozent überdurchschnittliche Belegung gesellschaftswissenschaftlicher Leistungskurse durch spätere Studierende der Sozialwissenschaften kommt zustande durch die Addition der 8% überdurchschnittliche Belegung der Leistungskurskombination gesellschaftswissenschaftliches und sprachliches Fach und der 3% überdurchschnittliche Belegung der Leistungskurskombination gesellschaftswissenschaftliches und mathematisch-naturwissenschaftliches Fach (vgl. die Werte der Konstanzer Erhebung in Tab. 6.3.2).Google Scholar
  43. 43.
    BARGEL et al. 1989a: 264). Die maximal elf Prozent überdurchschnittliche Belegung gesellschaftswissenschaftlicher Leistungskurse durch spätere Studierende der Sozialwissenschaften kommt zustande durch die Addition der 8% überdurchschnittliche Belegung der Leistungskurskombination gesellschaftswissenschaftliches und sprachliches Fach und der 3% überdurchschnittliche Belegung der Leistungskurskombination gesellschaftswissenschaftliches und mathematisch-naturwissenschaftliches Fach (vgl. die Werte der Konstanzer Erhebung in Tab. 6.3.2).Google Scholar
  44. 44.
    Inklusive Abendgymnasium und Kolleg. Die maximal elf Prozent überdurchschnittliche Belegung gesellschaftswissenschaftlicher Leistungskurse durch spätere Studierende der Sozialwissenschaften kommt zustande durch die Addition der 8% überdurchschnittliche Belegung der Leistungskurskombination gesellschaftswissenschaftliches und sprachliches Fach und der 3% überdurchschnittliche Belegung der Leistungskurskombination gesellschaftswissenschaftliches und mathematisch-naturwissenschaftliches Fach (vgl. die Werte der Konstanzer Erhebung in Tab. 6.3.2).Google Scholar
  45. 45.
    Die durchschnittliche Abiturnote der bundesrepublikanischen Studierenden beträgt inklusive der Numerus-Clausus-Fächer 2,42 an Universitäten und 2,69 an Fachhochschulen (BARGEL et al. 1989a: 263).Google Scholar
  46. 46.
    Zur Konzeption und ersten Anwendung FISCHER/FUCHS/ZINNECKER 1981: 124 ff, zur Replikation FISCHER/FUCHS/ZINNECKER 1985: 105 ff und im studentischen Kontext: APEL 19906: 27 ff.Google Scholar
  47. 47.
    Die Angaben schwanken zwischen der Konstanzer Erhebung (WS 1986/86) und der 12. Sozialerhebung des Deutschen Studentenwerkes (SS 1988 ). Die jeweils höheren Werte für verheiratete Studierende und Studierende mit Kind sind die in der 12. Sozialerhebung nach Altersgruppen gewichteten und als bereinigte “Verheiratetenquote” bzw. “Kinderquote” bezeichneten Werte (BUNDESMINISTER FÜR BILDUNG UND WISSENSCHAFT 1989: 90–95). Die verbleibenden Zahlenangaben entstammen den Konstanzer Erhebungen (BARGEL et al. 1989a: 260 und 264.Google Scholar
  48. 48.
    Was nicht ganz vergleichbar ist mit der Frage, ob man generell schon einmal berufstätig war. Im Endeffekt dürften sich aber daraus keine wesentlichen Unterschiede ergeben. Die in die gleiche Richtung zielende Frage der “Studium und Biographie”- Erhebung nach einer bereits abgeschlossenen Berufsausbildung ergibt im übrigen noch höhere Werte für die Pädagogikstudierenden als bei der Frage nach einer vorgängigen Berufstätigkeit im Rahmen der “biographischen Fixpunkte”.Google Scholar
  49. 49.
    Der Begriff der “totalen Rolle Student” wurde Anfang der 70er Jahre von ALLERBECK geprägt (vgl. etwa ALLERBECK 1970).Google Scholar
  50. 50.
    Wie kaum anders zu erwarten, besteht ein relativ enger Zusammenhang zwischen den drei Merkmalen eines Erwachsenenstatus: Ehe und Elternschaft “korrelieren” mit Phi =.69 unter den Pädagogikstudierenden sehr stark. Aber auch Ehe und vorgängige Berufstätigkeit stehen noch in einem sehr signifikanten (p.001) Zusammenhang von Phi =.21. Und alle drei Merkmalsgruppen des Erwachsenenstatus zeichnen sich durch ein sehr signifikant höheres Alter aus: Die Verheirateten sind im Durchschnitt 28,6 Jahre alt, die Studierenden mit Kindern 29,5 Jahre und die bereits berufstätig gewesenen Studierenden 26,6 Jahre (Durchschnitt des Pädagogik-Samples: 24,4 Jahre). Jedoch unterscheidet sich keine der drei Gruppen hinsichtlich der Geschlechtszusammensetzung von der studentischen Gesamtgruppe. Unter den Verheirateten oder Studierenden mit Kind sind nicht überproportional viele Studentinnen anzutreffen.Google Scholar
  51. 51.
    Grundlage dieser fachvergleichenden Berechnung ist der Summenscore zur “Fachzufriedenheit”, wie er in Kapitel 5.3.2 zur subjektiven Befindlichkeit der Studierenden erstellt wurde. Ausgehend von dieser, mit dem hier betrachteten Faktor 1 inhaltlich weitgehend identischen Konstruktvariablen stellen sich die Technikstudierenden mit Fachhochschulreife sogar etwas zufriedener als ihre Kommilitonen mit allgemeiner Hochschulreife dar.Google Scholar
  52. 52.
    Bei den Leistungskurs-Gruppen können nur Studierende mit allgemeiner Hochschulreife Berücksichtigung finden. Der Bias dieser Gruppe gegenüber den restlichen Studierenden wurde bei diesem, wie auch bei den anderen Faktoren, zu “bereinigen” versucht (S. Anm. 4 in Tabelle 6. 4 ).Google Scholar
  53. 53.
    Vgl. Anm. 5 in Tabelle 6.4.Google Scholar
  54. 54.
    Zur Einschätzung der inhaltlichen Interessen aus der Schulzeit ist auch noch die Gruppe mit zwei mathematisch-naturwissenschaftlichen Leistungskursen zu beachten. Sie weist Mittelwertabweichungen auf den Faktoren 3, 5 und 8 auf, die jedoch wegen ihrer besonders kleinen Fallzahl empirisch besonders problematisch sind.Google Scholar
  55. 55.
    Die sehr hohe Abweichung von -.90 Stdabw. in Marburg hat keinen noch höheren negativen Einfluß auf den gemeinsamen Mittelwert der Gruppe des mittleren kulturellen Kapitals, weil sie in Marburg erheblich kleiner ist als in Siegen (15 zu 24 Studierenden).Google Scholar
  56. 56.
    Auffällig, aber wegen der sehr kleinen Datenbasis äußerst problematisch einzuschätzen, sind die weitaus höchsten Mittelwertabweichungen der beiden Gruppen der ökonomischen Fraktionen auf Faktor 1 in Siegen (.59 Stdabw., bzw..64 Stdabw.). Es könnte in diesen vergleichsweise hohen Werten ein Hinweis auf einen konfundierten Effekt zwischen dem Studienort und familialen Ressourcenkonstellationen enthalten sein. Denn wie schon erwähnt fallen in der Marburger Studentenschaft die Studierenden der mittleren Bildungsfraktion durch stark negative Mittelwerte an Fachzufriedenheit auf (-.90 Stdabw.). Dadurch besteht zwischen dieser Bildungsfraktion in Marburg und den ökonomischen Fraktionen in Siegen eine Mittelwertdifferenz von fast anderthalb Standardabweichung bezüglicher der Zufriedenheit mit dem erziehungswissenschaftlichen Studium. Aber auch hier steht die geringe Fallzahl einer weiteren Verfolgung dieser Auffälligkeit entgegen.Google Scholar
  57. 57.
    Als Kriterium fir eine nennenswerte Bedeutung eines Kontextmerkmales gilt hier wie in der,Haupttabelle 6.4 eine Mittelwertabweichung 1.30 1 Stdabw. oder deren Signifikanz.Google Scholar
  58. 58.
    Auch unter Einbeziehung der anderen Studienfachgruppen der Ingenieur-und Rechtswissenschaften verändert sich dieses Bild nicht. Auch innerhalb der gesamten, fächerübergreifenden Stichprobe der “Studium-und Biographie”-Erhebung stellen sich die Arbeiterkinder als sehr durchschnittlich durch Erwerbsarbeit belastet dar; gemessen an den Auskünften der Studierenden zu ihrem Einkommen aus eigener Erwerbsarbeit. Jedoch zeigt auch keine der anderen, nach der arbeitsrechtlichen Stellung des Vaters geordneten Gruppen größere Abweichungen. Die mittleren Werte fir die monatlichen Einkünfte aus eigener Erwerbstätigkeit der Studierenden belaufen sich in der Gesamterhebung (n = 806) folgendermaßen: Arbeiterkinder DM 344,-; Angestelltenkinder DM 358,-; Beamtenkinder DM 327,-; Selbständigenkinder DM 355.Google Scholar
  59. 59.
    Auch unter Einbeziehung der anderen Studienfachgruppen der Ingenieur-und Rechtswissenschaften verändert sich dieses Bild nicht. Auch innerhalb der gesamten, fächerübergreifenden Stichprobe der “Studium-und Biographie”-Erhebung stellen sich die Arbeiterkinder als sehr durchschnittlich durch Erwerbsarbeit belastet dar; gemessen an den Auskünften der Studierenden zu ihrem Einkommen aus eigener Erwerbsarbeit. Jedoch zeigt auch keine der anderen, nach der arbeitsrechtlichen Stellung des Vaters geordneten Gruppen größere Abweichungen. Die mittleren Werte fir die monatlichen Einkünfte aus eigener Erwerbstätigkeit der Studierenden belaufen sich in der Gesamterhebung (n = 806) folgendermaßen: Arbeiterkinder DM 344,-; Angestelltenkinder DM 358,-; Beamtenkinder DM 327,-; Selbständigenkinder DM 355,-.Google Scholar
  60. 60.
    Die Gruppe mit den besten Abiturnoten ist in Marburg vergleichsweise groß: 18 gegenüber 10 Studierenden bedeuten 16 Prozent sehr gute Abiturienten/Abiturientinnen in Marburg aber nur sechs Prozent in Siegen.Google Scholar
  61. 61.
    Sowohl die fit-pädagogische Verhältnisse als normal anzusehenden Geschlechterverteilung von 8 Frauen zu 2 Männern als auch der völlig unspektakuläre Abitur-Durchschnitt von 2,9 und die gleichmäßige Verteilung über die Alters-und Semestergruppen ergeben keine weiteren Anhaltspunkte Ihr Besonderheiten dieser Gruppe, die sich trotz (?) zweier mathematisch-naturwissenschaftlicher Leistungskurse für das erziehungswissenschaftliche Studium entschieden hat.Google Scholar
  62. 62.
    Als Kriterium fir eine nennenswerte Bedeutung der Kontextmerkmale gilt auch hier wie in den anderen Tabellen eine Mittelwertabweichung _ 1.301 Stdabw. oder deren Signifikanz.Google Scholar
  63. 63.
    Daraus erklärt sich auch der parallel verlaufende, aber viel geringere Alterseffekt.Google Scholar
  64. 64.
    Eine differenziertere Kategorisierung der Abiturnoten in fünf - statt wie hier in drei - Stufen ergibt fir die dann sehr kleine Gruppe der sechs “Besten” (Abiturnote bis 1,4) eine positive Mittelwertabweichung von.59 Stdabw. auf dem “Praxisfaktor” mit einer Standardabweichung von.51!Google Scholar
  65. 65.
    Zur Entstehung wissenschaftskultureller Gegensätze schon auf der Ebene schulischer “Fachkulturen” s. ZINNECKERS Interviews mit Schülern der Leistungskurs-Kombinationen Gesellschaftskunde/Biologie und Mathematik/Physik (ZINNECKER 1982: 99 f0.Google Scholar
  66. 66.
    Die Mittelwertabweichungen der Gruppe mit der allgemeineren Leistungskurskombination Biologie/Gesellschaftswissenschaften lauten im einzelnen: FI: -.28; F2: -.07; F3: -.09; F4: -.09; F5:.45; F6: -.09; F7: -.26; F8:.11; F9:.18; (n = 23). Die gesellschaftswissenschaftlichen Leistungskurse in dieser Gruppe im einzelnen: 11 x Pädagogik, 7 x Gesellschaftskunde, x Geschichte.Google Scholar
  67. 67.
    Die Einschätzung, daß Schüler mit einer gesellschaftswissenschaftlich/mathematisch-naturwissenschaftlichen Leistungskurs-Kombination besonders häufig Sozialwissenschaften studieren würde, ist im übrigen eher falsch als richtig; zumindest war dies 1982 so. Entsprechend der schon in Kapitel 6.3.2 erwähnten Ergebnisse aus der ersten Konstanzer Studentenerhebung studierten Schüler dieser Leistungskurs-Gruppe zu 23% ein sozialwissenschaftliches Fach (inkl. Psychologie), während 26% Jura und gar 33% Wirtschaftswissenschaften gewählt hatten. Und auch die Übergangsquoten der sprachlichen Leistungskurskombinationen bleiben in diesem Rahmen (vgl. BUNDESMINISTER FÜR BILDUNG UND WISSENSCHAFT 1984: 63 ).Google Scholar
  68. 68.
    Man erinnere sich, daß als berufspraktische Orientierung solche Antworten klassifiziert wurden, die explizit die Auswahl oder Bewertung von Studienveranstaltungen mit Argumenten beruflicher Verwertbarkeit begründeten.Google Scholar
  69. 69.
    Vgl. die statistische Anmerkung hierzu in Kap. 6.2.4. Dort wurde per multipler Regressionsanalyse der alleinige Effekt des Studienalters auf das veranstaltungsbezogene Lernen beschrieben, welche auch den Ortsunterschied bei Faktor 6 als statistisches Artefakt einer Studienalter-spezifischen Verzerrung der Marburger Stichprobe aufdeckt.Google Scholar
  70. 70.
    Die bereits berufstätig gewesenen Studierenden verbrachten durchschnittlich 14 Wochenstunden in Semesterveranstaltungen, gegenüber einem Sample-Mittel von 12,7 und 1,3 Stunden in der Bibliothek, während die Pädagogikstudierenden insgesamt von 2,1 dort verbrachten Stunden berichten.Google Scholar
  71. 71.
    Während sowohl die Gruppe der momentan erwerbstätigen Studierenden als auch die Gruppe der vormals berufstätigen, aber zur Zeit nicht “jobbenden” Studierenden ziemlich exakt den Samplemittelwert von 2,1 Wochenstunden für den Bibliotheksbesuch erreichen, sind die vormals Berufstätigen, die aber auch während ihres Studiums noch arbeiten, nur durchschnittlich 0,6 Stunden pro Woche in der Bibliothek anzutreffen (p =.01).Google Scholar
  72. 72.
    Zwar weist dieser Mittelwert eine Streuung von 1.35 Stdabw. auf, doch ändert sich dieser Zusammenhang nur geringfügig, nimmt man die kleine Gruppe der vier Studierenden aus, die für die hohe Streuung “verantwortlich” sind. Ohne diese kleine Gruppe, die aus zwei Lehrerkindern und zwei Kindern von Technikern besteht, und die mit im Mittel über 30 Stunden in der Bibliothek verbrachten Zeit stark aus dem Rahmen fällt, verringert sich die insgesamte Mittelwertabweichung der Akademikerkinder zwar um knapp die Hälfte von -.41 Stdabw. auf -.23 Stdabw., doch ändert sich die Signifikanz der Abweichung nur geringfügig von p =.03 auf p =.04. Ich verzichte auf eine “Bereinigung” des Mittelwerte eines homogenen Streuungsmaßes willen, weil mir dies dem Charakter dieser qualitativen Betrachtung einer kleinen exemplarischen Stichprobe unangemessen erscheint und der ansonsten von mir praktizierten Berücksichtigung auch sehr kleiner Fallzahlen zuwider laufen würde.Google Scholar
  73. 73.
    Der Vollständigkeit und der Anschaulichkeit wegen seien die durchschnittlich in der Bibliothek verbrachten Stunden der erinnerten “letzten” Woche nochmals nach Herkunftsgruppen aufgelistet: Zeitverwendung der Pädagogikstudierenden für Veranstaltungs-und Bibliotheksbesuch nach Herkunftsgruppen (in Wochenstunden).Google Scholar
  74. 74.
    Schon wegen ihrer sehr geringen Streuung von.66 Stdabw. beschreibt diese Mittelwertabweichung die Gruppe mit mittleren ökonomischen Ressourcen recht zuverlässig. Sie wird auch noch signifikant, greift man direkt auf die Variable zurück, durch die Faktor 7 hauptsächlich gebildet wird. Eine Varianzanalyse des Einstellungsitems zur “schriftlichen Hausarbeit” ergibt eine (z-standardisierte) Mittelwertabweichung dieser Gruppe von.50 Stdabw. bei p =.04.Google Scholar
  75. 75.
    Die Mittelwertabweichung bei den Kindern aus der mittleren ökonomischen Fraktion erlangt ein Signifikanzniveau von p =.04, die der Gruppe dominierender kultureller Ressourcen fällt durch eine Streuung von nur.63 Stdabw. auf.Google Scholar
  76. 76.
    Die Mittelwertabweichung bei den Kindern aus der mittleren ökonomischen Fraktion erlangt ein Signifikanzniveau von p =.04, die der Gruppe dominierender kultureller Ressourcen fällt durch eine Streuung von nur.63 Stdabw. auf.Google Scholar
  77. 77.
    Über die bisherige Funktion hinaus, einer differenzierteren Betrachtung der allgemeinen Kontextzusammenhänge dienlich zu sein, können nur wenige der in Tabelle 6.4 ausgewiesenen ortsspezifischen Mittelwertabweichungen zur statistisch verläßlichen Beschreibung von Ortsunterschieden herangezogen werden. Diese wenigen verbleibenden Mittelwertabweichungen bieten dann aber für inhaltliche Interpretationen nur wenig substantielle Anhaltspunkte.Google Scholar
  78. 78.
    Inwieweit die unterschiedliche Fachzufriedenheit an den beiden Studienorten auch auf unterschiedliche “objektive” Studienbedingungen zurückzuführen ist, läßt sich hier nicht klären. Um auf die seit der “Spiegel”-Umfrage “Welche Universität ist die beste?” aus dem Jahre 1989 grassierende Diskussion über die Bewertung der Studienbedingungen von Universitäten eingehen zu können, scheinen mir bislang - nicht nur in dieser Erhebung - die angemessenen Indikatoren zu fehlen.Google Scholar
  79. 79.
    Die Verteilung der “eher düsteren” und “eher zuversichtlichen” Einstellung in den drei Kontextgruppen: Männer: 61% zu 36% (abs. 17 zu 10), Leistungskurs gesell./math.-nat.: 76% zu 14% (abs. 16 zu 3), schlechte Abiturnote: 72% zu 25% (abs. 26 zu 9), mittleres kulturelles Kapital: 73% zu 20% (abs. 11 zu 3). Die drei letzten Gruppen sind nahezu identisch mit der Verteilung innerhalb der gesamten Marburger Stichprobe (vgl. Tab. 6.5.1). Nach Geschlecht unterteilt, findet sich unter den Marburger Männern sogar eher weniger Zukunftspessimismus als bei den Frauen (76%).Google Scholar
  80. 80.
    Zum Vergleich: 1984 betrug unter Jugendlichen der BRD (15–24 Jahre) der Anteil an “eher düsterer” Gesellschaftssicht 46 Prozent (ZINNECKER 1991: 677). daß ‘Individuum’ und ’Gesellschaft’ in kritische Distanz zueinander treten.“ (ZINNECKER 1991: 677)Google Scholar
  81. 81.
    Auszug aus der Diplomprüfungsordnung AES, entnommen dem kommentierten Vorlesungsverzeichnis des WS 1988/89, S. 110.Google Scholar
  82. 82.
    Läßt man die ebenfalls hohe Mittelwertabweichung der allzu kleinen Gruppe mit zwei mathematisch-naturwissenschaftlichen Leistungskursen außer acht.Google Scholar
  83. 83.
    Vom einem individuellen “Polster” durch gute Schulnoten oder ökonomische Ressourcen ist zu sprechen, weil die insgesamt betrachtet positive Korrelation zwischen “Theoriefaktor” 3 und Abiturnote von r =.17 unter den Marburger Studierenden sogar zu einer leicht negativen von r = -.14 wird, wenn man den Zusammenhang nur fir die Studierenden unter ihnen errechnet, die ein Abiturnote besser 2,0 hatten.Google Scholar
  84. 84.
    Die Gruppe der Studierenden aus Arbeiterfamilien, die schon bei der ortsübergreifenden Besprechung der Faktoren (vgl. Kap. 6.4.3) durch eine allgemeine überdurchschnittliche praktische Studienausrichtung auffielen, ist natürlich hier genauso zu den Marburger Studierenden mit geringen Ressourcen und vergleichsweise hohen berufspraktischen Orientierungen hinzuzuzählen. Sie werden hier nicht nochmals gesondert erwähnt, unterstützen aber als Gesamtgruppe die hier beschriebene “Logik” ressourcenangepaßter Berufsinteressen.Google Scholar
  85. 85.
    Dies liegt daran, daß in der “Studium und Biographie”-Erhebung keine Frage zur Verfügung steht, mit welcher man das Zurechtkommen im Studium angemessen abbilden könnte. (Eine solche Variable wäre denn auch, und zwar als eine sehr zentrale, in die Auswahl der Variablen.Google Scholar
  86. 86.
    zur Beschreibung der Studiengestaltung aufgenommen worden.) Die hierfür entworfene Frage: “Haben Sie den Eindruck, daß Sie mehr Zeit in ihr Studium investieren müssen als Ihre Mitstudierende, um die geforderten Studienleistungen zu erbringen?” schied nach längerer Überlegung als entsprechende Zielvariable aus. Denn es besteht der Verdacht, daß es sich bei der vergleichenden Einschätzung des eigenen Zeitaufwands für das Studium vor allem um eine subjektive Einschätzung des eigenen Fleißes oder der Beurteilung der Intensität handelt, mit der man im Vergleich zu den anderen zu studieren meint. Darüber hinaus scheint diese Frage auch eher zu messen, wie anstrengend man geistige Arbeit überhaupt einschätzt, aber kaum, wieviel Aufwand man tatsächlich für die Erfüllung der Anforderungen im Studium betreiben muß. Betrachtete man dennoch diese Variable als Anhaltspunkt fir die individuelle Studienanstrengung, kämen die beiden kulturellen Fraktionen auf völlig durchschnittliche Werte. Die Werte dieser Variablen fir die Herkunftsgruppen (Z-transformiert, in Stdabw.): Hohes kulturelles Kapital:.05; hohes ökonomisches Kapital: -.17; mittleres kulturelles Kapital:.08; mittleres ökonomisches Kapital: -.32; verbleibende Mittellagen:.10; Arbeiter: -.40.Google Scholar
  87. 87.
    zur Beschreibung der Studiengestaltung aufgenommen worden.) Die hierfür entworfene Frage: “Haben Sie den Eindruck, daß Sie mehr Zeit in ihr Studium investieren müssen als Ihre Mitstudierende, um die geforderten Studienleistungen zu erbringen?” schied nach längerer Überlegung als entsprechende Zielvariable aus. Denn es besteht der Verdacht, daß es sich bei der vergleichenden Einschätzung des eigenen Zeitaufwands für das Studium vor allem um eine subjektive Einschätzung des eigenen Fleißes oder der Beurteilung der Intensität handelt, mit der man im Vergleich zu den anderen zu studieren meint. Darüber hinaus scheint diese Frage auch eher zu messen, wie anstrengend man geistige Arbeit überhaupt einschätzt, aber kaum, wieviel Aufwand man tatsächlich für die Erfüllung der Anforderungen im Studium betreiben muß. Betrachtete man dennoch diese Variable als Anhaltspunkt fir die individuelle Studienanstrengung, kämen die beiden kulturellen Fraktionen auf völlig durchschnittliche Werte. Die Werte dieser Variablen fir die Herkunftsgruppen (Z-transformiert, in Stdabw.): Hohes kulturelles Kapital:.05; hohes ökonomisches Kapital: -.17; mittleres kulturelles Kapital:.08; mittleres ökonomisches Kapital: -.32; verbleibende Mittellagen:.10; Arbeiter: -.40.Google Scholar
  88. 88.
    Zu stark scheint mir das bildungsoziologische Nachdenken noch durch die klassische soziologische Status-Trias von Einkommen, Bildung und Prestige aus der Schichtungsforschung bestimmt, wodurch das Bildungs-und das Einkommensniveau der Eltern als quasi substituierbare Komplementäre einer auch im innerschulischen Bereich gleichgerichtet wirkenden Bildungsprivilegierung oder -benachteiligung betrachtet werden.Google Scholar
  89. 89.
    Dieser Aufsatz LUTZ’ ist sehr ausführlich dargestellt im einleitenden Kapitel 1.Google Scholar

Copyright information

© Springer Fachmedien Wiesbaden 1993

Authors and Affiliations

  • Helmut Apel

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