Versuch´s doch mal

Versuch´s doch mal 

Eine empirische Untersuchung zur Förderung von Motivation und Interesse durch 

mathematische Schülerexperimente 

Dissertation 

zur Erlangung des Doktorgrades 

an der Fakultät für Mathematik der Ruhr-Universität Bochum 

(Dr. rer. nat.) 

vorgelegt von 

Sarah Beumann, geb. Reitz 

Erstgutachter: Prof. Dr. Katrin Rolka, Ruhr-Universität Bochum 

Zweitgutachter: Prof. Dr. Peter Eichelsbacher, Ruhr-Universität Bochum 

Tag der mündlichen Prüfung: 28.09.2016

Danksagung 

D anken möchte ich an erster Stelle allen, die direkt aber auch indirekt zum 

Gelingen dieser Arbeit beigetragen haben. Einen ganz besonderen Dank gilt Frau 

Prof.'in Dr. Katrin Rolka für ihre ausgezeichnete Betreuung, die eine gute Mischung aus 

Freiheit und Unterstützung darstellte. Ich danke Ihr ebenfalls für Ihre Wertschätzung, 

für hervorragende und vor allem individuelle Arbeitsbedingungen, die viel zum 

Gelingen dieser Arbeit beigetragen haben. Ebenfalls danke ich Prof. Dr. Peter 

Eichelsbacher für die Übernahme des Zweitgutachtens. 

A uch meiner Kollegin Natascha Albersmann und meinem Kollegen Sebastian 

Geisler gilt ein besonderer Dank. Beide standen mir stets mit Rat und Tat zur Seite. 

Auch möchte ich mich bei Ihnen für ihre Bereitschaft zu anregenden Diskussionen 

bedanken. Darüber hinaus danke ich auch allen Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern der 

Graduate School of Educational Studies der Ruhr-Universität Bochum, besonders Frau 

Christiane Mattiesson, für die organisatorischen und finanziellen Hilfen sowie dem 

ständigen Angebot von Fortbildungsmaßnahmen. Auch den Mitarbeiterinnen und 

Mitarbeitern der Junior Uni Wuppertal und dem Alfried Krupp-Schülerlabor der Ruhr- 

Universität Bochum sei an dieser Stelle für all Ihre Hilfe gedankt. Ebenfalls möchte ich 

mich bei Dr. Nicolai Bissantz und Konstantin Eckle für die statistische Beratung 

bedanken. 

N icht zuletzt möchte ich mich auch bei meiner Familie und meinen Freunden 

bedanken, die mich in so manch kritischen Phasen emotional wieder aufgebaut und nie 

den Glauben an mich verloren haben. 

K eine schriftliche Arbeit ohne die Hilfe von guten Korrektoren. In diesem Sinne 

möchte ich mich auch bei meiner Schwiegermutter Angela bedanken, die mit viel 

Herzblut und Eifer diese Arbeit gelesen und korrigiert hat. 

E inigen Menschen sei diese Arbeit gewidmet, die im besonderen Maße meinen 

Werdegang stets unterstützt haben:

Für meine Eltern Claudia und Frank ...

.... & meinen Ehemann Lars.

Inhaltsverzeichnis 

1. Einleitung 1 

2. Experimentieren aus theoretischer Sicht 5 

2.1 Was ist ein Experiment? - Der Versuch einer Definition 6 

2.1.1 Experimente in den Naturwissenschaften 8 

2.1.2 Experimentieren in der Mathematik 12 

2.2 Experimentieren als Unterrichtsmethode 16 

2.2.1 Chancen des Experimentierens für den Schulunterricht 19 

2.2.2 Arten von Experimenten 21 

2.2.3 Experimentieren im naturwissenschaftlichen Unterricht 23 

2.2.4 Experimentieren im Mathematikunterricht 26 

3. Motivation und Interesse 31 

3.1 Was ist Motivation? - Die Selbstbestimmungstheorie nach Deci und Ryan 31 

3.1.1 Theorie der organismischen Integration – Von der Fremd- zur 

Selbstbestimmung 33 

3.1.2 Theorie der grundlegenden psychologischen Bedürfnisse 36 

3.1.3 Basic Needs und Experimentierkurse 40 

3.2 Was ist Interesse? - Die Interessenstheorie nach Krapp und Prenzel 40 

3.2.1 Struktur und Merkmale des Interesses 41 

3.2.2 Formen von Interesse – individuelles vs. situationales Interesse 43 

3.2.3 Entstehung und Entwicklung von Interesse 45 

3.2.4 Interesse und Experimentierkurse 46 

3.3 Verbindung beider Theorien 47 

4. Informationen zur Untersuchung: Ziel der Studie und Beschreibung des 

Experimentierkurses 49 

4.1 Forschungsfragen und -hypothesen 49 

4.2 Der Experimentierkurs „Versuch´s doch mal“ 53 

4.2.1 Experiment 1: Mathematik und Glücksspiel – Intransitive Würfel 57 

4.2.2 Experiment 2: Mathematik und Sport – Die Kreiszahl π entdecken 60 

4.2.3 Experiment 3: Mathematik in der Eisdiele – Volumenvergleich von Kegel und 

Zylinder 63 

4.2.4 Experiment 4: Mathematik im Badezimmer – Tropfender Wasserhahn 65

5. Planung und Beschreibung der Untersuchung: Design und Methoden 68 

5.1 Untersuchungsdesign 68 

5.2 Fragebogenkonstruktion und Beschreibung der erhobenen Skalen 71 

5.2.1 Das mathematische Selbstkonzept 71 

5.2.2 Individuelle Motivationsfaktoren 72 

5.2.3 Individuelles Interesse am Fach Mathematik 74 

5.2.4 Individuelles Interesse an Experimenten 74 

5.2.5 Erleben der Basic Needs innerhalb der Experimentiersituation 75 

5.2.6 Situationales Interesse innerhalb der Experimentiersituation 77 

5.2.7 Ranking bestes Experiment 79 

5.2.8 Offene Items 79 

5.3 Reliabilitätsanalyse 81 

5.3.1 Das mathematische Selbstkonzept 82 

5.3.2 Individuelle Motivationsfaktoren 83 


5.3.4 Individuelles Interesse an Experimenten 88 

5.3.5 Erleben der Basic Needs innerhalb der Experimentiersituation 89 

5.3.6 Situationales Interesse innerhalb der Experimentiersituation 94 

5.4 Untersuchungs- und Störvariablen 95 

6. Durchführung der Untersuchung: Interventionsstudie 98 

6.1 Stichproben 98 

6.1.1 Experimentalgruppe 99 

6.1.2 Kontrollgruppe 100 

6.2 Umgang mit fehlenden Werten 100 

6.3 Methoden zur statistischen Auswertung 101 

6.3.1 Analysen innerhalb einer Stichprobe 101 

6.3.2 Stichprobenvergleiche 103 

7. Ergebnisse der Untersuchungen 105 

7.1 Analyseschritt 1: Analysen innerhalb der beiden Stichproben 107 

7.1.1 Intrinsische Motivation 107 

7.1.2 Situationales Interesse 122 


7.2 Analyseschritt 2: Stichprobenvergleiche 143 

7.2.1 Intrinsische Motivation 143 

7.2.2 Situationales Interesse 147


8. Diskussion und Zusammenfassung der Ergebnisse 149 

Verzeichnisse 160 

Abbildungsverzeichnis 161 

Tabellenverzeichnis 164 

Literaturverzeichnis 168 

Anhang 186 

A – Fragebogen pre 187 

B – Fragebogen post 190 

C – Forscherheft 195 

D – Hilfekarten 212

Einleitung 

1. Einleitung 

Was die Physik betrifft so darf für den ersten 

Unterricht überhaupt gar nichts in Frage kommen, 

als das Experimentelle, anschaulich interessante. 

Ein hübsches Experiment ist schon an sich oft 

wertvoller, als zwanzig in der Gedankenretorte 

entwickelte Formeln [...]. 

(Albert Einstein; zitiert nach Moszkowski, 2016, S. 98) 

Während dem Experimentieren in den Naturwissenschaften und im 

naturwissenschaftlichen Unterricht eine zentrale Bedeutung zukommt (Pietschmann, 

1996; Shadish, Cook, & Campbell, 2002), verbindet man diese Form des 

Erkenntnisgewinns eher nicht mit typischen Arbeitsweisen in der Mathematik und im 

Mathematikunterricht. In der Mathematik wird stattdessen der Beweis als wichtigster 

Bestandteil des Erkenntnisprozesses betrachtet, denn die Mathematik gilt als 

beweisende und nicht als empirische Wissenschaft. Innerhalb der Mathematik finden 

sich Experimente hauptsächlich im Bereich der Stochastik als sogenannte 

Zufallsexperimente wieder (Ludwig & Oldenburg, 2007, S. 4ff.). Doch auch abseits der 

Stochastik nehmen Experimente im mathematischen Erkenntnisprozess eine wichtige 

Rolle ein. In den letzten Jahren gewann das Thema des Experimentierens im 

Mathematikunterricht zunehmend an Bedeutung und spiegelt sich in diversen Arbeiten 

wider (Goy & Kleine, 2015; Roth, 2014; Ganter, 2013; Philipp, 2013; Barzel & Ganter, 

2010, Barzel, 2009; Ludwig & Oldenburg 2007; Beckmann, 2006, Beckmann & Litz, 

2006). 

Experimente bieten vielfältige Gelegenheiten, Mathematik zu entdecken, zu 

erfinden und zu hinterfragen (Ludwig & Oldenburg, 2007, S.4). 

In der einschlägigen Literatur finden sich viele unterschiedliche Praxisbeispiele für 

mathematische Schülerexperimente (z.B. Ludwig & Oldenburg, 2007; Lengnink & 

Leuders, 2008; Goy & Kleine, 2015): Von innermathematischen Experimenten zum 

Erkunden mathematischer Zusammenhänge, über Experimente zur Unterstützung des 

1

Einleitung 

funktionalen Denkens, bis hin zu realistischen Modellierungen durch mathematische 

Experimente. Dabei gibt es zu jedem Inhaltsbereich eine Vielzahl von 

Unterrichtsbeispielen. Aber es herrscht Forschungsbedarf hinsichtlich der affektiven 

Wirkungsweisen von mathematischen Schülerexperimenten. 

Während der Einfluss von realen Schülerexperimenten auf die Begriffsbildung des 

funktionalen Denkens bereits untersucht wurde (Ganter, 2013), gibt es bislang nur 

wenige empirische Erkenntnisse über die affektiven Wirkungsweisen von 

Experimenten. Dies lieferte mir die Motivation, die Wirkungsweise dieser 

handlungsorientierten Lernsituation genauer zu untersuchen. In der 

naturwissenschaftsdidaktischen Literatur ist häufig die Rede davon, dass Experimente 

zur Lösungsfindung motivieren und sich interessensförderlich auswirken. Beim 

Experimentieren nehmen sich Schülerinnen und Schüler als selbstbestimmt wahr, was 

zentral für den Aufbau und Erhalt intrinsischer Motivation ist (vgl. Hartinger, 2003, S. 

70). Das Experimentieren kann eine Vielzahl von Funktionen erfüllen, u.a. können 

Experimente motivieren und das Interesse wecken (Kircher et al., 2000, S. 259). 

Um zu überprüfen, ob diese Wirkungsweise von Experimenten auch auf mathematische 

Experimente zu übertragen ist, habe ich den Experimentierkurs „Versuch´s doch mal“ 

entwickelt und evaluiert. Während dieses Kurses experimentieren die teilnehmenden 

Schülerinnen und Schüler selbstständig, um z.B. den o.g. Aspekt von Hartinger zu 

fördern. Der Kurs beinhaltet dabei vier Experimente, die bewusst aus unterschiedlichen 

Inhaltsbereichen stammen, um meine Studie so von der Studie von Ganter abzugrenzen. 

Für die Evaluation meines entwickelten Kurses und der Analyse der Wirkungsweise 

von Experimenten wurde eine quasi-experimentelle Felduntersuchung in einem 

Kontrollgruppendesgin durchgeführt. Zunächst wurden die experimentellen Kurse an 

einem außerschulischen Lernort, dem Alfried Krupp-Schülerlabor der Ruhr-Universität 

Bochum durchgeführt. Da nicht klar war, inwieweit die auftretenden Effekte auf die 

Tatsache zurückzuführen waren, dass der Kurs an einem außerschulischen Lernort 

stattfand, folgte eine Kontroll-Studie, in der die experimentellen Kurse an den Schulen 

selbst stattfanden. Für die Evaluation wurde ein pre-post-Design gewählt. Dazu 

beantworteten die teilnehmenden Schülerinnen und Schüler unmittelbar vor dem Kurs, 

während des Kurses und direkt im Anschluss an den Kurs Items zum 

2

Einleitung 

Motivationsgeschehen und zur Interessensentwicklung. Die Daten wurden dazu in das 

Statistikprogramm SPSS übertragen, um die Daten deskriptiv und analytisch auswerten 

zu können. 

Vor diesem Hintergrund gliedert sich die vorliegende Arbeit wie folgt: 

• Kapitel 2 beschreibt die theoretischen Grundlagen rund um das Thema 

Experimentieren. Dazu wird in Unterkapitel 2.1 eine Erklärung für die Methode 

des Experimentierens erarbeitet. Außerdem wird das Experiment als 

Erkenntnismethode in den Naturwissenschaften vorgestellt. In Anlehnung daran 

wird versucht, zu erläutern, inwieweit Experimente sich auch für die 

Mathematik als Erkenntnismethode eignen. 

Im Anschluss daran wird in Unterkapitel 2.2 zunächst die Methode des 

Experimentierens für den naturwissenschaftlichen Unterricht beleuchtet und 

diese Erkenntnisse für den Mathematikunterricht verwendet. 

• In Kapitel 3 werden die Konzepte Motivation und Interesse näher erläutert. 

Dazu findet zunächst eine Begriffsklärung statt. Im Anschluss daran werden die 

Struktur und die Formen dieser Konzepte genauer erläutert. Abschließend 

werden die beiden theoretischen Ansätze miteinander in Verbindung gesetzt, um 

eine Grundlage für die Beschreibung des Motivationsgeschehens innerhalb der 

Experimentiersituation zu schaffen. 

• In Kapitel 4 wird das Ziel der Studie mit Forschungsfragen und 

Forschungshypothesen beschrieben sowie der durchgeführte Experimentierkurs. 

• Anschließend erfolgt in Kapitel 5 eine Beschreibung der durchgeführten 

Untersuchung. Dazu wird zunächst in Kapitel 5.1 das Untersuchungsdesign 

vorgestellt. In Kapitel 5.2 werden Angaben zur Fragebogenkonstruktion 

gemacht und die erhobenen Skalen beschrieben. In Kapitel 5.3 werden die 

Reliabilitäten dieser verwendeten Skalen angegeben. Abschließend werden in 

Kapitel 5.4 die Untersuchungs- und Störvariablen der Studien ermittelt. 

• In Kapitel 6 wird die exakte Durchführung der Untersuchung beschrieben. Dazu 

werden zunächst in Kapitel 6.1 die beiden Stichproben vorgestellt. In Kapitel 6.2 

wird beschrieben, wie mit fehlenden Werten umgegangen wurde. Die Methoden 

zur statistischen Auswertung werden dann abschließend in Kapitel 6.3 erläutert. 

3

Einleitung 

• Die durchgeführten Analysen und deren Ergebnisse sind in Kapitel 7 dargestellt. 

Es werden zunächst in Kapitel 7.1 Analysen innerhalb beider 

Stichprobengruppen vorgestellt und in Kapitel 7.2 werden Gruppenvergleiche 

zwischen beiden Stichprobengruppen angestellt. 

• Abschließend wird in Kapitel 8 ein Gesamtüberblick der zentralen Ergebnisse 

der Arbeit gegeben und diese zur Diskussion gestellt. In einem Ausblick werden 

auf Grundlage der gewonnenen Ergebnisse aus Kapitel 7 weitere 

Forschungsfragen entwickelt. 

4

Experimentieren aus theoretischer Sicht 

2. Experimentieren aus theoretischer Sicht 

Ziel dieses Kapitels ist es, die theoretische Sicht auf die Methode des Experimentierens 

zu beleuchten. Zunächst wird eine Definition für mathematische Experimente 

herausgearbeitet. Es ist im Folgenden zu klären, inwieweit Experimente im 

Mathematikunterricht eingesetzt werden können. 

Als Ausgangspunkt dazu dienen Definitionen aus anderen wissenschaftlichen 

Disziplinen. Ein wissenschaftliches Experiment ist eine methodisch angelegte 

Untersuchungsanordnung und wird in einer Vielzahl von Wissenschaften, wie z.B. der 

Naturwissenschaft, den Ingenieurwissenschaften, der Psychologie und Soziologie 

genutzt. Dabei wird der Begriff in diesen einzelnen Disziplinen sehr heterogen 

verwendet. Dies ist aufgrund der Tatsache gegeben, dass es sich bei einem Experiment 

lediglich um eine Versuchsanordnung handelt und somit bei prinzipiell allen Verfahren 

der Datenerhebung, einer Befragung oder einer Beobachtung verwendbar ist (Keppel & 

Wickens, 2004). 

Bereits in der Antike sind Ursprünge des Experimentierens zu finden. Aristoteles 

begann im vierten Jahrhundert vor Christi im antiken Griechenland mit der Methode des 

Experimentierens (Moore, 1993). Allerdings handelte es sich hierbei hauptsächlich um 

Beobachtungen der Natur und sogenannte Gedankenexperimente. So waren mit der 

Ausrichtung der Erkenntnisse auf die Natur die Anfänge der modernen 

Naturwissenschaften gelegt, indem man glaubte, was man sah, anstatt zu sehen, was 

man glaubte (Moore, 1993). Das Ziel naturwissenschaftlicher Untersuchungen war 

während der Antike noch die Ergründung des Sinns und des Ursprungs aller Dinge. 

Nach und nach richtete sich das Interesse der modernen Naturwissenschaften aber auf 

die funktionale Erklärung von Naturvorgängen (Puthz, 1988). Nach Aristoteles dauerte 

es noch mehr als 2000 Jahre, bis das Wissen über die Natur grundlegend in Frage 

gestellt und so naturwissenschaftliche Untersuchungen anerkannt wurden. So gelten 

neben Francis Bacon (1561 – 1626) auch Galileo Galilei (1564 – 1642) als Vorreiter der 

Ausrichtung naturwissenschaftlicher Erkenntnisse auf prüfende Experimente (Klautke, 

1978; Kremer & Keil, 1993). Während sich Bacons Experimente noch innerhalb des 

bekannten und akzeptierten Wissenskanons bewegten, richtete Galilei seine 

Überzeugungen weitestgehend anhand experimentell gewonnener Erkenntnisse aus. 

5


Diese musste er gegen den Druck der Kirche in der Inquisition verteidigen (Moore, 

1993). 

Im folgenden Kapitel 2.1 soll ein Überblick über die Methode des Experimentierens 

gegeben werden, welche einen zentralen Untersuchungsgegenstand dieser Arbeit bildet. 

Da es sich beim Experimentieren um eine eher komplexe Erkenntnismethode handelt, 

ist in diesem Rahmen keine erschöpfende Definition möglich. Stattdessen sollen in den 

nun folgenden Unterkapiteln neben einer Definition des Experimentierens grundlegende 

Aspekte der Methode des Experimentierens dargestellt werden. Anschließend wird das 

Experimentieren in der Naturwissenschaft dem Experimentieren in der Mathematik 

gegenübergestellt. In Kapitel 2.2 wird das Experimentieren als Unterrichtsmethode 

näher beleuchtet und Experimentieren im naturwissenschaftlichen Unterricht durch 

Betrachtung der Gemeinsamkeiten und spezifischen Unterschiede dem Experimentieren 

im Mathematikunterricht gegenübergestellt. 

2.1 Was ist ein Experiment? - Der Versuch einer Definition 

In der Alltags- aber auch in der Fachsprache werden die Begriffe „Experiment“ und 

„Experimentieren“ sehr heterogen in vielfältigen Kontexten verwendet. Oftmals wird 

von „Experimenten“ im Sinne von einem spielerischen Erkunden gesprochen oder vom 

„Experimentieren“, wenn es sich um reines Ausprobieren handelt. In diesem Kapitel 

soll geklärt werden, welche Bedeutungen dem Begriff in dieser Arbeit zukommt. 

Der Begriff des Experimentes leitet sich vom lateinischen Begriff experiri ab und 

bedeutet so viel wie versuchen, prüfen und erproben. Ein wissenschaftliches 

Experiment ermöglicht nachvollziehbare und meist zuverlässige Kausalaussagen. Die 

Auswertung der erhobenen Daten erfolgt als Schlussfolgerung, die wiederum zu neuen 

Erkenntnissen führen kann, sowie die zuvor aufgestellten Hypothesen untermauern oder 

widerlegen kann (Keppel & Wickens, 2004). Ein Experiment ist dabei eine methodisch 

angelegte Untersuchung, bei der durch systematische Variationen der Einflussgrößen 

kausale Zusammenhänge untersucht werden. Diese Experimente können entweder 

explorativ oder theorieprüfend sein. Explorative- oder Erkundungsexperimente zielen 

auf einen Zugewinn an allgemeiner Erfahrung ab. Sie gestatten die Bildung neuer 

Hypothesen, die durch weitere Experimente untermauert werden können. Diese Art von 

Experimenten kommen in der Theorieentwicklung zum Einsatz. Theorieüberprüfende 

6


oder konfirmatorische Experimente untersuchen hingegen meist einmalig die Beziehung 

zwischen Ursache und Wirkung (Steinle, 2005; Steinle, 2006; Schulz, Wirtz, & 

Starauscheck, 2012). 

Beim Experimentieren handelt es sich nicht um einen feststehenden Prozess, sondern 

eher um eine Methode der Erkenntnisgewinnung, deren konkrete Ausgestaltung von 

dem jeweiligen Untersuchungsgegenstand und der jeweiligen Untersuchungssituation 

abhängt (Eschenhagen et al., 2006; Lederman et al., 2002; Sandoval & Reiser, 2004). 

So ist eine umfassende Definition für die Methode des Experimentierens und auch des 

Experiments problematisch. Das Experiment ist nur einer von mehreren systematischen 

Schritten (vgl. Abbildung 1) innerhalb eines naturwissenschaftlichen Erkenntnisweges 

(Puthz, 1988). Dieser Weg erfordert komplexe Problemlöseprozesse (Klahr & Dunbar, 

2000). 

Wie in der Kapiteleinleitung erwähnt wird der Begriff des Experiments in den einzelnen 

Wissenschaftsdisziplinen sehr heterogen verwendet. Die Wissenschaftsdisziplinen 

Sozialwissenschaften und Mathematik lehnen ihr Begriffsverständnis zum Experiment 

an das der Naturwissenschaften an. Dabei ist ein Experiment 

[...] ein durch Hypothesen geleitetes planvolles und kontrolliertes Handeln mit 

Objekten zum Zweck der Erkenntnisgewinnung durch Beobachtung. (Ludwig & 

Oldenburg, 2007, S.4) 

In der Psychologie hingegen wird zwischen Quasi- und echten Experimenten 

unterschieden, wobei es sich bei Quasi-Experimenten um nicht randomisierte 

Experimente handelt. Ebenfalls wird zwischen Labor- und Feldexperimenten, also 

Experimenten in einer Laborsituation oder Experimenten im natürlichen Umfeld 

unterschieden (Shadish et al., 2002; Keppel & Wickens, 2004; Huber, 2002). 

Ganz anders wird der Begriff des Experimentes in den Geisteswissenschaften 

verwendet. Der Begriff wird hier metaphorisch im Sinne eines einmaligen und 

kreativen Ausprobierens gebraucht. Experimentieren in den Geisteswissenschaften zielt 

eher auf eine wesentlich schwächere und unsystematischere Form von 

Erkenntnisgewinnung ab (Berg, 2009) und wird so als Definitionsgrundlage nicht 

weiter betrachtet. 

7


Mein Begriffsverständnis von der Methode des Experimentierens lehnt sich an das 

Begriffsverständnis der Naturwissenschaften an sowie an die gegebene Definition eines 

Experiments (vgl. Ludwig & Oldenburg, 2007). Als Experimentieren wird dabei der 

komplette Prozess von der Fragestellung über die Hypothese bis hin zum Ergebnis 

bezeichnet, als Experiment nur die konkrete Durchführung einer 

Experimentiersituation. Zentral für die Methode des Experimentierens ist die Bildung 

einer Hypothese, die aus einer Fragestellung generiert wird. Für das Experiment ist 

maßgebend, dass es ein planvolles und kontrolliertes Handeln ist und nicht bloß reines 

Ausprobieren oder Erkunden. Somit kann die Methode des Experimentierens mit der 

Durchführung eines Experiments als Teil einer hypothetisch-deduktiven Methode der 

Erkenntnisgewinnung angesehen werden. 

Der Kern eines jeden (naturwissenschaftlichen) Experimentes bildet dabei in 

erkenntnistheoretischer Hinsicht die wechselseitige Wirkung von der Wissensgrundlage 

vor dem Experiment, der Theorie und der Erfahrungen, die durch das Experiment 

gewonnen werden, sprich der Empirie (Freudig & Sauermost, 2000). Innerhalb eines 

Experimentierprozesses werden die unterschiedlichen Erkenntnismethoden, wie z.B. 

das Beobachten (vgl. Definition S.7), sinnvoll in Beziehung gesetzt (Eschenhagen et al., 

2006). 

Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass sich das Experiment in den 

Naturwissenschaften als wichtigstes Mittel zur empirischen Erkenntnisgewinnung 

durchgesetzt hat (Kremer & Keil, 1993). Das Experiment hat auch im 

naturwissenschaftlichen Unterricht einen hohen Stellenwert. Es gibt zahlreiche 

empirische und didaktische Arbeiten, die ebenfalls für die Mathematik und den 

Mathematikunterricht von Bedeutung sein können. Diese werden im Folgenden näher 

beleuchtet, um den Begriff des mathematischen Experiments bzw. mathematischen 

Schülerexperiments zu schärfen. 

2.1.1 Experimente in den Naturwissenschaften 

In den modernen Naturwissenschaften hat sich das naturwissenschaftliche Experiment 

als Teil einer hypothetisch-deduktiven Methode der Erkenntnisgewinnung bewährt 

(Eschenhagen et al., 2006), d.h. dass das Experiment als Mittel zur Prüfung einer 

Hypothese eingesetzt wird (Kremer & Keil, 1993). Ein Experiment wird somit 

8


deduktiv aus einer Hypothese entwickelt und ausgehend von einer Beobachtung, einem 

Problem oder bereits vorhandenen experimentellen Daten wird eine Frage aufgeworfen, 

die einen noch nicht erklärten oder erklärbaren Teil einer Theorie betrifft. 

Naturwissenschaftler versuchen diese Hypothesen zu bestätigen und so neues Wissen zu 

generieren. Dies tun sie, indem sie nachweisen, dass ihre Hypothesen auf reale 

Sachverhalte zurückzuführen sind (Mohr, 2008). Dieses Verfahren bezeichnet man als 

hypothetisch-deduktive Vorgehensweise, ein Wechselspiel von Hypothesen und ihrer 

Prüfung an der Realität (Falkenhausen, 1988). 

Abbildung 1: Hypothetisch-deduktiver Erkenntnisweg, auch inquiry cycle adaptiert nach Kremer & Keil 

(1993) (gestrichelte Pfeile: deduktive Anteile, durchgezogene Pfeile: induktive Anteile) 

Meistens kann aber ein Experiment nicht alle Teile einer ungeklärten Theorie 

beantworten, weshalb sich weitere Fragestellungen ergeben, die dann zu einer neuen 

oder verfeinerten Hypothese und damit zu einem neuen Experiment führen. So handelt 

es sich bei einer naturwissenschaftlichen Erkenntnisgewinnung um einen zyklisch 

kumulativen Prozess (Kremer & Keil, 1993; Günther, 2006), der im englischen 

Sprachraum als inquiry cycle bezeichnet (vgl. Abbildung 1) wird. Die Theorie und alle 

Beobachtungen bzw. zugrundeliegenden Daten sind dabei die Ausgangslage oder 

9


Begründung für ein Experiment. Durch das Experiment können dann empirische Daten 

gewonnen werden, die dann eine Überprüfung und Erweiterung der Theorie nach sich 

ziehen oder zu einem neuen (naturwissenschaftlichen) Gesetz führen. 

Ausgangspunkt des Experimentierens ist eine Fragestellung. Sie ist sinngebend für den 

gesamten nachfolgenden Prozess (Gott & Roberts, 2008; Hofstein, Navon, Kipnis & 

Mamlok-Naaman, 2005) und resultiert aus der Konfrontation mit einem 

naturwissenschaftlichen Phänomen oder Problem sowie gemachter Beobachtungen (vgl. 

Abbildung 1). Die Fragestellung kann sich aber auch aus der Datenlage oder einer 

Lücke im Wissensstand ergeben (Klautke, 1997; Mahner & Bunge 2000). Im Gegensatz 

zu einer Hypothese ist die Fragestellung insgesamt weiter gefasst (Mayer, 2001). 

Während des Experimentierens folgt auf die Fragestellung die Generierung einer 

Hypothese. Die Hypothese gibt im Gegensatz zur Fragestellung bereits eine vorläufige, 

widerlegbare Erklärung für ein Phänomen oder Problem an (Klautke, 1990). Sie ist 

logisch und widerspruchsfrei (Falkenhausen, 1988; Hafner, 1979), sie muss 

wissenschaftlich begründet sein und in Einklang mit Daten und Theorien stehen 

(Klautke, 1997; Mahner & Bunge, 2000). Nach Popper kann eine Hypothese nach dem 

Prinzip des Falsifikationismus niemals verifiziert, sondern lediglich widerlegt werden 

(Popper, 1971). Für eine Verifikation einer Hypothese wären unendlich viele 

Experimenten notwendig, da jeder Einzelfall zu überprüfen wäre (Falkenhausen, 1988; 

Gloy, 1995). 

Bei der Planung und Durchführung eines Experiments werden die relevanten Faktoren, 

sprich die abhängigen und die unabhängigen Variablen, isoliert und systematisch 

variiert, um die Zusammenhänge zwischen den einzelnen Faktoren ergründen zu 

können (Killermann, Hiering & Starosa, 2005; Knoll 1973; Staeck, 1998). Die 

Durchführung eines hypothesengeleitenden Experimentes dient meist dazu, 

Erkenntnisse über die Zusammenhänger mehrerer Variablen zu gewinnen. Damit die 

Aussage über die Zusammenhänge auch eindeutig ist, müssen Experimente gut geplant 

und unabhängige Variablen gezielt verändert werden. Es wird dann die Wirkung der 

unabhängigen auf die abhängige Variable gemessen. Ergebnisse sind aber nur dann 

aussagekräftig, wenn der Experimentator sich auf einen Faktor, sprich auf die 

10


unabhängige Variable, konzentriert und die abhängigen Variablen unverändert hält. 

Dieser Vorgang wird als Variablenkontrolle bezeichnet. 

Die Deutung der Ergebnisse eines Experiments ist streng von den Ergebnissen bzw. 

Beobachtungen selbst zu trennen. Dabei wird unter Einbezug des konzeptuellen 

Hintergrundwissens geprüft, ob die Hypothese durch die Befunde zu stützen oder zu 

falsifizieren ist (Mayer, 2002). Nur eine Verfeinerung oder eine Verwerfung der 

Hypothese ist dabei möglich (Gloy, 1995; Neupert, 1996). Im Gegensatz zu den 

Beobachtungen sind die Deutungen der Ergebnisse niemals endgültig, da diese vom 

historischen Kontext, vom Wissens- und Entwicklungsstand des jeweiligen 

Theoriegebäudes abhängig sind (Mayer, 2001). 

Wird eine Hypothese auf Basis der Ergebnisse falsifiziert, so folgt idealerweise die 

Bildung einer neuen Hypothese. Wird diese aber gestützt, kann eine verfeinerte, d.h. 

stärker verallgemeinerte Hypothese folgen, die einer weiteren Überprüfung unterworfen 

wird (Klautke, 1990). 

Abbildung 2: Hypothetisch-deduktiver Erkenntnisweg, adaptiert nach Günther (2006) 

So stellt der hypothetisch-deduktive Erkenntnisweg des Experimentierens einen 

Kreislauf von deduktiven, d.h. von der Theorie zur Empirie, und induktiven, d.h. von 

der Empirie zur Theorie, Schlussfolgerungen dar (vgl. Abbildung 2). 

Im Folgenden soll nun die Methode des Experimentieren in den Naturwissenschaften 

dem Experimentieren in der Mathematik gegenübergestellt werden. 

11


2.1.2 Experimentieren in der Mathematik 

Mathematik gilt als beweisende, nicht als empirische Wissenschaft. Dennoch gehören 

Beobachtung, Experiment, Entdeckung und Vermutung ebenso zur Mathematik wie 

auch zu den Naturwissenschaften. Aber anders als in den naturwissenschaftlichen 

Disziplinen ergeben sich für die Mathematik verschiedene Besonderheiten: 

1. Das mathematische Gedankenexperiment unterscheidet sich grundsätzlich von 

naturwissenschaftlichen Experimenten, dennoch ist es ein wichtiger Bestandteil 

des mathematischen Denkens. Bei der sogenannten Kopfmathematik wird man 

dazu angeleitet, Mathematik im Kopf zu betreiben (z.B. Weber, 2007). Ein 

bekanntes Beispiel wäre die Kopfgeometrie, bei der besonders 

Raumvorstellungen gefördert werden. Innerhalb von mathematischen 

Gedankenexperimenten setzt man sich gedanklich und ganz ohne Hilfsmittel mit 

mathematischen Objekten und Zusammenhängen auseinander. Es handelt sich 

dabei nur um ein gedankliches Tun, dass ggf. später im Notieren von Gedanken, 

Zeichen oder Skizzen sichtbar werden kann (Heintz, 2000). Diese Art des 

Experimentierens unterscheidet sich deshalb von naturwissenschaftlichen 

Experimenten, da das Handeln nicht immer planvoll und kontrolliert Handel ist 

und meist keine Variablenkontrolle stattfindet. 

2. Eine weitere Besonderheit ist, dass die Gültigkeit einer Hypothese in der 

Mathematik nicht durch ein Experiment gefunden wird, sondern es bedarf eines 

formalen Beweises. Ein Experiment kann an dieser Stelle aber als 

Veranschaulichung z.B. einer Beweisidee dienen. Mathematik gilt nicht als 

empirische Wissenschaft, denn mathematische Sätze werden nicht durch ein 

Experiment bestätigt, sondern durch einen innermathematischen Beweisprozess. 

Nach Oldenburg (2006) führt diese Sichtweise aber leicht dazu, die Bedeutung 

von Experimenten für die Mathematik zu unterschätzen. 

Denn auch forschende Wissenschaftler der Mathematik gehen ganz experimentell vor. 

Natürlich versucht man allgemeine Sätze zu beweisen. Man hat aber manchmal 

überhaupt keine Ahnung, wie man das anreiten muss. Dann ist die Regel: man 

betrachte den ersten Spezialfall, den man nicht versteht [...] Dann untersucht 

man den. Das ist ganz experimentell. Und dann betrachtet man andere 

12


Spezialfälle. [...] Also in diesem Sinne - es ist wirklich experimentell. (Heintz, 

2000, S. 151) 

Mathematik wird häufig als deduktive Wissenschaft angesehen (Davis & Hersh, 1981; 

Davis & Hersh, 1998; Courant & Robbins, 2010) und sie gilt als wahr, sicher und 

präzise. Mathematik zeichnet sich durch streng deduktive Prozesse aus: 

Whenever someone wants an example of certitude and exactness of reasoning, 

he appeals to mathematics. (Kline, 1982, S. 4) 

Heintz (2000) stellt aber heraus, dass Mathematikerinnen und Mathematiker ihre 

Vermutungen über mathematische Zusammenhänge in der Regel nicht durch Ableitung 

aus bestehenden Sätzen (deduktiv) formen, sondern durch „experimentelles Arbeiten“ 

mit Spezialfällen oder Beispielen: 

Damit rückt das Experiment, das praktische Forschungshandeln [...] in den 

Mittelpunkt, [...]. (Heintz, 2000, S. 110) 

Selten wird der Entstehungsprozess mathematischer Zusammenhänge dokumentiert 

oder gar überliefert, es wird vielmehr „fertige“ Mathematik publiziert und gelehrt. 

Gerne würde man in den Papierkorb eines Mathematikers schauen, um den genauen 

Erkenntnisprozess nachzuverfolgen. 

Genau dieses Problem der „fertigen“ Mathematik nimmt Hersh (1991) auf und betont in 

seinen Arbeiten die Vielschichtigkeit der Mathematik. Er unterscheidet zwischen einem 

„front“ und einem „back“ Bereich: 

In this sense of the term, the „front“ of mathematics is mathematics in „finished“ 

form, as it is presented to the public in classrooms, textbooks, and journals. The 

„back“ would be mathematics as it appears among working mathematicans, in 

informal settings, told to one another in an oce behind closed doors. Compared 

to „backstage“ mathematics, „front“ mathematics is formal, precise, ordered and 

abstract. It is separated clearly into definitions, theorems, and remarks. [...] 

Compared to „front“ mathematics, mathematics „in back“ is fragmentary, 

informal, intuitiv, tentative (Hersh, 1991, S. 129). 

13


Mathematikerinnen und Mathematik verhalten sich möglicherweise im „back“-Bereich 

anders als im „front“-Bereich. Dieser „front“- und „back“-Bereich der Mathematik 

ähnelt einer Modenshow. Der Zuschauer sieht im „front“-Bereich die perfekte Show 

und bekommt nichts von dem „Chaos“ hinter der Bühne mit. Nicht nur Hersh, sondern 

auch Pólya beschreibt die beiden Gesichter der Mathematik: 

Sie ist die strenge Wissenschaft Euklids, aber sie ist auch etwas anderes. Nach 

Euklid dargestellt, erscheint die Mathematik als eine systematische deduktive 

Wissenschaft; aber die Mathematik im Entstehen erscheint als experimentelle 

induktive Wissenschaft. (Pólya, 1949, S. 9) 

Hersh spricht von einem intuitiven Handeln im „back“-Bereich der Mathematik, Pólya 

verweist ebenfalls direkt auf den experimentellen Aspekt innerhalb des mathematischen 

Erkenntnisprozesses. Pólya weist darauf hin, dass der induktive Charakter der 

Mathematik bislang wenig Berücksichtigung beim Lehren und Lernen von Mathematik 

gefunden hat. Mit seiner Unterscheidung in zwei Gesichter trennt er die fertige 

Mathematik von der, die sich noch in der Entstehung befindet. Diese induktive 

Vorgehensweise kann nach Pólya auch als experimentell aufgefasst werden und er 

fordert: 

Gewiß, laßt uns beweisen lernen, laßt uns aber auch erraten lernen (Pólya, 1962, 

S. 10). 

Er macht somit darauf aufmerksam, dass beide Schlussformen, sowohl deduktiv als 

auch induktiv, Berücksichtigung im mathematischen Lernprozess haben sollen, da sie 

zentral für mathematisches Denken sind. Dieser quasi-empirische Charakter der 

Mathematik wird ebenfalls von Heintz (2000) herausgearbeitet und beschreibt die 

Erkenntnisprozesse als „Denken und Hantieren mit Beispielen“ (Heintz, 2000). Diese 

Sicht auf Mathematik ist auch historisch verwurzelt und findet sich bei Euler (1707 – 

1783) wieder. In seinen Schriften findet man neben der Beweisführung oft auch seinen 

gedanklichen Prozess der Erkenntnisgewinnung (Euler, 1761). Lolli (2008) beschreibt 

Eulers Vorgehen, vom Notieren von Beobachtungen an Beispielen bis hin zur 

Vermutung: 

We have come to their knowledge only through observations (Lolli, 2008, S. 3). 

14


Euler spricht bereits wörtlich von einem „Quasi-Experiment“, wenn er eine Vermutung 

anhand von Beispielen überprüft (Lolli, 2008). In seinen Schriften stellt Euler neben der 

Beweisführung oft auch seinen gedanklichen Prozess der Erkenntnisgewinnung dar 

(Euler, 1761). 

Die Bedeutung von Beispielen, auch im Sinne von Experimenten, für den 

mathematischen Erkenntnisprozess wird auch von Lakatos (1982) hervorgehoben. Der 

ungarische Mathematiker greift die Begriffe von Euler und Pólya in den 60er Jahren 

wieder auf. Lakatos verwendet den Begriff des quasi-empirischen Arbeitens, indem 

durch Widerlegungen seine Vermutungen unaufhörlich verbessert und weiterentwickelt 

werden (Lakatos, 1976). Ähnlich wie Pólya nimmt auch Lakatos die zwei Gesichter der 

Mathematik wahr und unterscheidet zwischen der axiomatisch-deduktiven und der 

quasi-empirischen Theorie in der Mathematik (Heintz, 2000). Den Begriff der quasiempirischen 

Methode, sprich das Vorgehen beim Prüfen von Vermutungen, definiert 

Heintz als „experimentelles Vorgehen“ (Heintz, 2000). Sie vertritt die Meinung, dass 

Mathematikerinnen und Mathematiker ihre Vermutungen über mathematische 

Zusammenhänge in der Regel nicht durch Ableitung aus bestehenden Sätzen formen, 

also deduktiv vorgehen, sondern experimentell mit Beispielen arbeiten. 

Die Grossen sind auch deshalb so gross [...], weil sie so viel wissen. Sie kennen 

viele Beispiele und haben viel mit ihnen experimentiert. Darüber spricht man 

nicht. Man schreibt auch nicht in seinem Paper, wie man zu einer Vermutung 

gekommen ist. Was für immense Rechnungen manchmal dahinter stecken oder 

wie viele spezielle Beispiele (Heintz, 2000, S. 150). 

Solch ein Hantieren mit mathematischen Beispielen oder mathematischem Material 

bezeichnet Heintz als „quasi-empirische Erfahrung“ (Heintz, 2000) und stellt eine Art 

Werkzeugkasten für einen Mathematiker dar. 

Zusammenfassend kann gesagt werden, dass obwohl Mathematik nicht zwingend zu 

den Naturwissenschaften gehört, kann aber auch in der Mathematik die Methode des 

Experimentierens, ähnlich wie in den Naturwissenschaften, eine bedeutende Rolle 

spielen. Es ist deutlich geworden, dass in den Naturwissenschaften und 

Naturwissenschaftsdidaktiken ein anderes Bild herrscht. Die Methode des 

15


Experimentierens ist der methodische Kern der Erkenntnisgewinnung. Nachdem die 

Bedeutung des Experimentierens für mathematische Sachverhalte deutlich geworden ist, 

sollen Theorien der Naturwissenschaftsdidaktiker daraufhin analysiert werden, ob sich 

die Methode experimenteller Lernprozesse auch für den Mathematikunterricht eignen. 

Dazu soll im weiteren Verlauf die Methode des Experimentierens für den 

Schulunterricht beleuchtet werden. 

2.2 Experimentieren als Unterrichtsmethode 

Experimente als Unterrichtsmethode werden dem entdeckenden Lernen zugeordnet 

(Neber, 1973). Das entdeckende Lernen ist keine neue didaktische Methode. Rousseau, 

Kant, Pestalozzi, Montessori, Wagenschein, Freudenthal bis hin zu Bruner waren 

allesamt wichtige Vertreter dieser Lernmethode (Jacobs, 1992). 

Wie schon Konfuzius sagte: 

Was du mir sagst, das vergesse ich. Was du mir zeigst, daran erinnere ich mich. 

Was du mich tun lässt, das verstehe ich. 

So zeigen empirische Forschungen, dass Dinge, die ein Kind intensiv erlebt hat, 

dauerhaft im Gedächtnis gespeichert werden. Der Mensch behält 20% der 

Informationen durch bloßes Hören, 30% durch Sehen, 50% durch Hören und Sehen, 

70% von dem, worüber er selbst spricht und 90% von dem, was er selbst tut. Hieran 

erkennt man sofort die herausragende Bedeutung der eigenständigen Arbeit eines jeden 

Lernenden (Decker, 1985). Es ist umso wichtiger, dass Lernende im Lernprozess 

selbstständig aktiv werden. So ist das entdeckende Lernen auch ein Bestandteil des 

Kernlehrplanes Mathematik NRW für Gymnasien – Sekundarstufe I G8: 

Die inhaltliche und methodische Gestaltung eines Unterrichts, in dem 

Schülerinnen und Schüler eine solche mathematische Grundbildung erwerben 

können, ist als Gesamtaufgabe aufzufassen. Inhalte und Methoden des 

Unterrichts sind eng aufeinander bezogen. [...] Zudem darf er sich nicht auf die 

nachvollziehende Anwendung von Verfahren und Kalkülen beschränken, 

sondern muss in komplexen Problemkontexten entdeckendes und 

nacherfindendes Lernen ermöglichen (Ministerium für Schule und 

Weiterbildung für des Landes Nordrhein-Westfalen, 2007, S.12). 

16


Lernen hat dabei in der Gesellschaft eine unterschiedliche Bedeutung. Beispielsweise 

stellt sich ein Kind unter dem Begriff des Lernens etwas anderes vor als ein 

Erwachsener. Auch die verschiedenen Berufsfelder haben eine andere Auffassung des 

Begriffs Lernen. Dennoch beschreiben alle das gleiche Konzept. Insgesamt ist es aber 

schwierig, eine exakte Definition für den Begriff des Lernens zu geben. Schlägt man 

das Wort beispielsweise im Duden nach, findet man folgende Erklärung: Lernen ist 

Wissen aneignen, in sein Gedächtnis einzuprägen, Fertigkeiten zu erwerben, im Laufe 

der Zeit durch bestimmte Erfahrungen oder Einsichten zu einer bestimmten Einstellung 

oder einem bestimmten Verhalten zu gelangen. In der Fachliteratur findet man viele 

verschiedene Definitionen. Dabei beschreibt Schilling (1997, S. 159) für mich am 

passendsten den Begriff des Lernens: 

Lernen ist das Aufnehmen, Verarbeiten und Umsetzen von Informationen. 

Lernen ist ein lebenslanger Prozeß. 

Wohingegen Krüger und Helsper (2002, S. 97) den Begriff des Lernens aus 

physiologischer Sicht betrachten. 

Unter Lernen verstehen wir alle nicht direkt zu beobachtenden Vorgänge in 

einem Organismus, vor allem in seinem zentralen Nervensystem (Gehirn), die 

durch Erfahrung (aber nicht durch Reifung, Ermüdung, Drogen o.a.) bedingt 

sind und eine relativ dauerhafte Veränderung bzw. Erweiterung des 

Verhaltensrepertoires zur Folge haben. 

Egal wie der Begriff des Lernens definiert ist oder welche Vorstellung man selbst von 

dem Begriff hat, wichtig ist, dass Lernen ein lebenslanger Prozess ist. Man lernt 

unweigerlich jeden Tag dazu. 

Lernen ist wie Rudern gegen den Strom. Hört man damit auf, treibt man zurück. 

(Laozi, 6 Jahrhundert v. Chr.) 

Ähnlich wie bei dem Begriff des Lernens ist es ebenfalls schwierig, eine exakte 

Definition des entdeckenden Lernens zu finden. Winter beschreibt entdeckendes Lernen 

wie folgt: 

17


Entdeckendes Lernen ist weniger die Beschreibung einer Sorte von 

beobachtbaren Lernvorgängen (wenn so etwas überhaupt direkt möglich ist), 

sondern ein theoretisches Konstrukt, die Idee nämlich, daß Wissenserwerb, 

Erkenntnisfortschritt und die Ertüchtigung in Problemlösefähigkeiten nicht 

schon durch Information von außen geschieht, sondern durch eigenes aktives 

Handeln unter Rekurs auf die schon vorhandene kognitive Struktur, allerdings in 

der Regel angeregt und somit erst ermöglicht durch äußere Impulse. (Winter, 

1991, S. 3) 

Entdeckendes Lernen bedeutet, dass Lernende ihr Wissen durch eigene Aktivitäten 

aufbauen, Zusammenhänge selbstständig erkunden und ihre Lernvoraussetzungen zur 

Erweiterung ihrer Kenntnisse produktiv einsetzen sollen. Als ein Problem hat Bruner 

herausgestellt, dass Lernende später nicht in der Lage seien, alle ihnen begegnende 

Probleme eigenständig zu lösen und alle Situationen eigenständig zu bewältigen 

(Bruner, 1961, 1966). Deshalb sollten die Strategie des Problemlösens und des Lernens 

von den Lernenden selbst eingeübt werden. Um dies zu erreichen, sollen Lernende darin 

befähigt werden, selbst Wissen zu erwerben und anstehende Probleme eigenständig zu 

lösen. Nach Bruner soll das entdeckende Lernen den Lernenden dabei helfen, sich 

entsprechende Strategien und Techniken anzueignen. Allgemein versteht Bruner unter 

dem Begriff des entdeckenden Lernens die selbstlernende Erschließung eines 

Wissensgebietes. Dabei hat der Pädagoge nur eine beobachtende und helfende 

Funktion. 

Eine mathematische Regel, ein Naturgesetz oder einen historischen Zusammenhang 

kann nach Glöckel nur dann entdeckt werden, wenn der Sachverhalt existiert, aber noch 

unbekannt ist. Dabei darf der Weg der Entdeckung nicht vollends geplant sein, sondern 

soll auch Raum für Irrwege offen halten (Glöckel, 1992). Das entdeckende Lernen 

fördert die intrinsische Lernmotivation und das Interesse, es induziert das epistemische 

Verhalten der Lernenden (Steindorf, 1981, S.63). 

Neber (1973) unterscheidet dabei drei Grundformen des entdeckenden Lernens: Lernen 

durch Beispiele, Lernen durch Konfliktlösungen und Lernen durch Experimentieren. 

Dabei kann das Experiment als wichtigstes Element im Problemlöseprozess angesehen 

werden. Während des Experimentierens setzen sich die Lernenden mit 

18


Alltagsphänomenen und –methoden auseinander und werden dabei an wissenschaftliche 

Methoden herangeführt. Das Ziel der experimentellen Arbeit besonders im 

Fachunterricht ist das Wecken der Neugier der Lernenden sowie die Aufrechterhaltung 

des kindlichen Forscherdrangs. Das entdeckende Lernen in Form des Experimentierens 

kann sowohl von der wissenschaftlichen Seite als auch von der Seite der Lernenden her 

betrachtet werden. Experimentieren ist die Weiterentwicklung des spielerischen 

Erkundens und Probierens, bis hin zu einer Methode, bei der die Beantwortung einer 

Frage bzw. die Lösung eines Problems im Vordergrund steht. Der entscheidende Faktor 

ist dabei die Zielgerichtetheit der Planung und das Durchdringen des 

Problemlöseprozesses des Lernenden. 

Aus motivationspsychologischen Untersuchungen ist bekannt, dass der Wunsch, 

selbstbestimmt aktiv zu sein, zentral für Aufbau und Erhalt intrinsischer 

Motivation ist (Hartinger, 2003, S. 70). 

Somit ist das Ziel der vorliegenden wissenschaftlichen Untersuchung, herauszufinden, 

ob Experimente dazu beitragen können, die Motivation oder das Interesse von 

Schülerinnen und Schüler positiv zu beeinflussen. Inwieweit hat eine 

Experimentiersituation einen nachweislichen Einfluss auf die Motivation und das 

Interesse der Schülerinnen und Schülern? Um diese Frage beantworten zu können, 

werden später in Kapitel 3 die Konzepte Motivation und Interesse näher beleuchtet. 

Experimente werden in der Forschung ausschließlich zur Erkenntnisgewinnung und 

Überprüfung von Wissen eingesetzt, während das Experimentieren in der Schule 

hauptsächlich fachdidaktische und allgemeindidaktische Funktionen erfüllt 

(Eschenhagen et al., 2006; Kemp et al., 2002), die im Folgenden näher ausgeführt 

werden. 

2.2.1 Chancen des Experimentierens für den Schulunterricht 

Die Methode des Experimentierens ist eine fachdidaktische Form der 

Unterrichtsgestaltung, die dabei verschiedenen Zielen dienen kann: 

• Einerseits kann die Methode des Experimentierens zur Vermittlung von 

konzeptuellem Wissen über einen aktuellen Untersuchungsgegenstand 

eingesetzt werden. Häufig werden hierbei Demonstrationsexperimente 

19


eingesetzt, durch die z.B. ein Naturvorgang den Schülerinnen und Schülern 

demonstriert und verdeutlicht werden soll (Graf, 2004; Klautke, 1978). 

• Andererseits können Experimente zur Vermittlung von methodischem Wissen 

durchgeführt werden. Schülerinnen und Schüler erlernen dabei die Phasen des 

zyklischen Erkenntnisprozesses, des inquiry cycles (vgl. Kapitel 2.1.1). 

Hartinger (2003) schlägt in dem Verwendungszusammenhang eines 

Unterrichtsexperiments verwendeten Katalog von Tätigkeiten, wie die 

Demonstration eines Phänomens, die reine Beobachtung dessen, wie auch das 

Tüfteln mit den Materialien vor, von Versuchen statt von Experimenten zu 

sprechen. 

• Neben diesen beiden Zielen fördert die Methode des Experimentierens in 

allgemeindidaktischer Sicht soziale Fähigkeiten der Lernenden, z.B. wenn 

Experimente gemeinsam von mehreren Schülerinnen und Schülern in 

Gruppenarbeit oder einem Team durchgeführt werden (Eschenhagen et al., 

2006; Killermann et al., 2005). Soziale Kompetenzen wie Teamfähigkeit und 

damit verbundene Kooperationsfähigkeit, Kommunikationsfähigkeit und somit 

die Fähigkeit der sozialen Interaktion und Organisationskompetenzen sowie die 

Konfliktfähigkeit werden gleichermaßen während des Experimentierens 

gefördert. 

Welche Bedeutung das Experimentieren für den Schulunterricht hat, zeigt Hartinger 

(2003) auf: 

• Experimente sind anschaulich, liefern einen visuellen Zugang zu einer 

bestimmten Theorie und stärken die Eigeninitiative der Lernenden. 

• Experimente motivieren zur Lösungsfindung und wirken sich so 

interessenförderlich aus. Selbstbestimmt aktiv zu sein, ist zentral für den Aufbau 

und Erhalt intrinsischer Motivation und wird beim Experimentieren gefördert. 

• Beim Experimentieren wird die Aneignung naturwissenschaftlicher 

Arbeitsweisen gefördert, ebenso unterstützt das Experimentieren das 

naturwissenschaftliche Denken. 

• Experimente greifen Erfahrungen und Phänomene aus der Lebenswirklichkeit 

der Lernenden auf. So entsteht ein Alltagsbezug. 

20


Dabei ist zu erwähnen, dass neben kognitiven und manuellen Fertigkeiten, welche die 

Lernenden während des Experimentiervorgangs erwerben und verinnerlichen, auch eine 

Vielzahl von affektiv-emotionalen Fertigkeiten gefördert werden. Vor allem die 

Neugierde der Lernenden soll befriedigt und die Konzentration der Lernenden auf das 

Wesentliche gefördert werden (Meyer, 2005). Wohingegen Primarstufenschüler einen 

natürlichen Drang zum Ausprobieren besitzen und somit eine hohe Motivation für eine 

Lösungsfindung aufweisen, ist zu klären, ob sich die Lehrmethoden des 

Experimentierens auch für Schülerinnen und Schüler der Sekundarstufe I oder sogar der 

Sekundarstufe II eignen. 

2.2.2 Arten von Experimenten 

Schülerexperimente führen zu einem mehrdimensionalen Unterricht. Schon Hilbert 

Meyer (2005) betonte die Vielschichtigkeit dieser Unterrichtsmethode. Meyer 

unterscheidet dabei drei Arten: 

1. Zum einen benennt er das Forschungsexperiment als eine klassische Methode 

planmäßiger und zielgerichteter Erforschung von naturwissenschaftlichen 

Gesetzmäßigkeiten. 

2. Als weitere Art benennt er die Unterrichtsexperimente, welche sich wiederum 

in Lehrerdemonstrationsexperimente und Schülerexperimente gliedern. Diese 

Art von Experiment erfüllt aber nicht vollends den Definitionsrahmen von 

wissenschaftlichen Experimenten. 

3. Die dritte Art benennt Meyer freie Experimentieren und Erproben, wobei diese 

Kategorie das entdeckende Lernen der Lernenden noch mehr fördert als die 

beiden vorangegangenen Kategorien, da die Schülerinnen und Schüler ganz frei 

und ohne Vorgaben ausprobieren und „tüfteln“ können. 

Nicht nur nach diesen Arten Meyers, sondern auch nach anderen verschiedenen 

Aspekten lassen sich Experimente klassifizieren, die im weiteren Verlauf näher 

beleuchtet werden. 

Unterrichtsphase: Experimente können in verschiedenen Unterrichtsphasen 

durchgeführt werden. Sie können zum Einstieg in ein neues Thema mit dem Ziel der 

Steigerung der Motivation der Schüler eingesetzt werden, als auch in der 

21


Vertiefungsphase mit dem Ziel der Sicherung von Wissen. Auch in der Übungsphase 

können Experimente eingesetzt werden, um theoretisch erlerntes Wissen in der 

praktischen Anwendung kennenzulernen (Eschenhagen et al., 2006; Killermann et al., 

2005). 

Experimentator: Im (naturwissenschaftlichen) Unterricht wird zwischen 

Lehrerdemonstrations- und Schülerexperimenten unterschieden (s.o., Meyer, 2005). 

Dabei hängt es von der Zielsetzung, der Komplexität und dem Kenntnisstand der 

Lernenden ab, ob ein Experiment von den Schülerinnen und Schülern selbst oder durch 

die Lehrperson durchgeführt wird. Aber auch die materielle Ausstattung und das 

Gefahrenpotential des durzuführenden Experiments schränken oftmals die 

Durchführbarkeit als Schülerexperiment ein. Leider beeinflusst aber auch der 

Zeitaufwand die Entscheidung über Schüler- bzw. Lehrerdemonstrationsexperimente. 

Zeitaufwand: Der Zeitaufwand selbst ist ein weiteres Kriterium für die Klassifikation 

von Experimenten, dabei wird zwischen Kurzzeit- und Langzeitexperimenten 

unterschieden (Barzel, Reinhoffer & Schrenk, 2012). Langzeitexperimente spielen im 

Schulunterricht aufgrund der begrenzt verfügbaren Zeit eine untergeordnete Rolle, 

können aber trotzdem durchgeführt werden, wie das Beispiel der Untersuchung der 

Sukzession im Heuaufguss oder die Keimung von Bohnensprösslingen im 

Biologieunterricht zeigt. Hauptsächlich findet man aber in naturwissenschaftlichen 

Schulbüchern Experimente, die in einer Einzel- oder Doppelstunde durchführbar sind. 

Sachbegegnung: Auch die vom Lernenden verwendeten Materialien und Geräte haben 

einen Einfluss auf die Experimentiersituation. Bei Sachbegegnungen unterscheidet man 

Alltagsgeräte und –materialien, naturwissenschaftliche Apparaturen und Simulationen 

am Computer (Tesch & Duit, 2004). 

Ein Vorteil von der Verwendung von Alltagsgeräten und –materialien ist der Bezug zur 

Lebenswelt der Schülerinnen und Schüler (Barzel, Reinhoffer & Schrenk, 2012). 

Alltagsmaterialien sind häufig leichter und auch kostengünstiger zu beschaffen als 

gleichwertige Chemikalien oder naturwissenschaftliche Apparaturen. Sie bergen auch in 

manchen Fällen ein geringeres Gefährdungspotential als gängige naturwissenschaftliche 

Materialien. Trotzdem ist das Experimentieren mit Labormaterialien und –geräten zum 

22


Erlernen elementarer naturwissenschaftlicher Methoden wichtig und sollte 

gleichermaßen gefördert werden. 

Aussagefähigkeit: Barzel, Reinhoffer und Schrenk (2012) unterscheiden zwischen 

qualitativen und quantitativen Experimenten. Der Kenntnisstand der Schülerinnen und 

Schüler ist ausschlaggebend für die Entscheidung, ob ein qualitatives oder quantitatives 

Experiment durchgeführt werden soll, denn der Übergang von einem qualitativen zu 

einem quantitativen Experiment erfordert einen immer größer werdenden 

Kenntnisstand. Das Auswerten qualitativer Daten erfordert keinerlei Mathematisierung, 

während das Auswerten quantitativer Experimente oft hohe mathematische 

Kompetenzen und Kenntnisse erfordert. 

2.2.3 Experimentieren im naturwissenschaftlichen Unterricht 

Als Unterrichtsmethode erlangte das Experiment durch die im Kernlehrplan NRW 

festgelegte starke Orientierung des Sachkundeunterrichts an den Naturwissenschaften 

eine herausragende Bedeutung in den 1960er Jahren. Das Experiment stellt seitdem 

einen wesentlichen Anteil am naturwissenschaftlichen Unterricht dar. Dabei dient das 

Experimentieren im naturwissenschaftlichen Unterricht sehr unterschiedlichen Zielen. 

Nach Hodson gibt es prinzipiell drei Grundziele des naturwissenschaftlichem 

Unterricht: learning science, learning about science und diong science (Hodson, 1993). 

D.h.: 

1. die Vermittlung von naturwissenschaftlichem Forschen, 

2. die Rekonstruktion naturwissenschaftlicher Methoden und 

3. das Lernen durch Experimentieren. 

Experimentieren im naturwissenschaftlichen Unterricht ist diesen Grundzielen 

anzupassen (Lunetta, 1998; Hodson, 1993). So sollten nicht nur mit Hilfe von 

Experimenten naturwissenschaftliche Phänomene erforscht, sondern gleichzeitig auch 

Vorstellungen über naturwissenschaftlicher Denk- und Arbeitsweisen gefördert werden. 

Die Ergebnisse einer auf europäischer Ebene durchgeführten Delphi-Studie zeigen, 

welche Ziele Lehrpersonen mit der Durchführung von Experimenten verfolgen (Welzel 

et. al, 1998, S. 33): 

23


• Verbindung von Theorie und Praxis, 

• Experimentelle Fähigkeiten, 

• Methoden wissenschaftlichen Denkens, 

• Motivationsförderung, 

• Entwicklung der Persönlichkeit und der sozialen Kompetenz und 

• Überprüfung von Wissen. 

Es zeigt sich, dass die Lehrpersonen in dieser Studie den Schwerpunkt eher auf 

fachimmanente Ziele legen. Diese von den Lehrpersonen genannten fachimmanenten 

Ziele für die Durchführung von Experimenten können nach den Kompetenzen der 

Erkenntnisgewinnung drei zentralen Dimensionen zugeordnet werden: 

1. die praktischen Arbeitstechniken (practical work), 

2. die wissenschaftlichen Erkenntnismethoden (scientific inquiry) und 

3. die Charakteristika der Naturwissenschaften (nature of science) (Mayer, 2007). 

Manuelle Fähigkeiten, wie Pipettieren oder Mikroskopieren und die Reflexion 

naturwissenschaftlicher Erkenntnisgewinnung, werden den Dimensionen practical work 

und nature of science zugeordnet, während naturwissenschaftliche 

Untersuchungsmethoden dem Aspekt scientific inquiry zugeordnet werden. Als 

klassische Methode ist hierbei das Experiment zu nennen, da das Experiment zentrale 

Aspekte naturwissenschaftlicher Denk- und Arbeitsweisen beinhaltet (Prenzel & 

Parchmann, 2003). Dabei können naturwissenschaftliche Gesetze durch Experimente 

veranschaulicht werden. Zu beachten ist aber, dass bereits im Unterricht eingeführte 

Gesetze oder Konzepte jeweils eine andere Sicht auf das jeweilige Experiment und 

seine Auswertung ermöglichen. So können Vorstellungen der Lernenden konkret 

genutzt werden. 

Aber 

Experimentieren im Unterricht ist [...] nicht identisch mit dem Anstellen oder 

Nachbilden eines wissenschaftlichen Experimentes im klassischen Sinne 

(Muckenfuß 1995, S. 337), 

24


denn Experimente müssen für den Unterricht didaktisch rekonstruiert werden 

(Kattmann, Duit, Gropengießer & Komorek; 1997). Eine Rekonstruktion meint dabei 

nicht allein eine Reduktion der verwendeten Methodiken auf Schulniveau, sondern 

vielmehr eine Kombination von naturwissenschaftlichen Arbeitsweisen und geeigneten 

Lehr-Lernmethoden. Die naturwissenschaftlichen Arbeitsweisen werden dann für den 

entsprechenden Schulunterricht adaptiert oder einzelne Phasen des wissenschaftlichen 

Experimentierprozesses herausgegriffen und dann einzeln behandelt. 

Die Vermittlung von naturwissenschaftlichen Denk- und Arbeitsweisen, insbesondere 

beim Experimentieren die Vermittlung von Methodenkompetenz, spielen im 

naturwissenschaftlichen Unterricht aber keine bzw. nur eine untergeordnete Rolle 

(Eschenhagen et al., 2006). Das liegt unter anderem an der Funktionsvielfalt des 

Experimentierens im Schulunterricht, aber auch an dem mangelnden Bewusstsein und 

dem mangelnden Wissen der Lehrpersonen über naturwissenschaftliche Methoden 

(Günther, 2006; Lederman, 1992; Schwartz et al., 2004). Aber auch andere Gründe sind 

anzuführen: 

• Das Experimentieren im Schulunterricht nimmt mehr Zeit in Anspruch als 

Frontalunterricht oder Lehrer-Schüler-Gespräche, weshalb es nur selten 

durchgeführt wird (Eschenhagen et al., 2006; Klautke, 1978). Dies kann aber 

auch dem stetig steigenden Zeitdruck durch mehr Stofffülle im Lehrplan 

zugeschrieben werden. 

• Schülerinnen und Schüler erlernen nur schwer die Grundsätze des 

wissenschaftlichen Vorgehens und die Logik der Schlussfolgerungen 

(Eschenhagen et al., 2006), wodurch ebenfalls viel Zeit verloren gehen könnte. 

• Auch die materielle Ausstattung in den Schulen stellt die Lehrpersonen in den 

Naturwissenschaften oft vor Herausforderungen, so dass Experimente in 

bestimmten Bereichen wegen fehlender Materialien oder fehlender Instrumente 

nicht durchführbar sind. 

Entscheidend für die Lernwirksamkeit eines experimentellen Unterrichts ist aber nicht 

die Häufigkeit des Experimentierens, sondern die Berücksichtigung und Förderung der 

naturwissenschaftlichen Denk- und Arbeitsweisen, besonders die selbstständige 

Anwendung durch die Lernenden (Seidel et al., 2007). 

25


2.2.4 Experimentieren im Mathematikunterricht 

Während dem Experimentieren im naturwissenschaftlichen Unterricht eine zentrale 

Bedeutung zukommt (Pietschmann, 1996; Shadish, Cook, & Campbell, 2002), 

verbindet man diese Form des Erkenntnisgewinns eher nicht mit typischen 

Arbeitsweisen in der Mathematik und im Mathematikunterricht. In den letzten Jahren 

gewann das Thema des Experimentierens im Mathematikunterricht aber zunehmend an 

Bedeutung und spiegelt sich in diversen Arbeiten wider (Roth, 2014; Ganter, 2013; 

Philipp, 2013; Barzel & Ganter, 2010, Barzel, 2009; Ludwig & Oldenburg 2007; 

Beckmann, 2006, Beckmann & Litz, 2006). Beobachtung, Experiment, Entdeckung und 

Vermutung gehören zum Mathematikunterricht ebenso wie zum 

naturwissenschaftlichen Unterricht. 

Trotz zahlreicher didaktischer Bemühungen in den letzten Jahren, wird im 

Mathematikunterricht vereinzelt noch verfahrensorientiert unterrichtet, geprägt durch 

die Lehrperson und durch häufiges Arbeiten mit dem Schulbuch. Es wird wenig 

differenziert, es wird Wert auf die Vermittlung von Lösungsstrategien für 

Standardverfahren gelegt. So entsteht das Bild von Mathematik, welches sich mit einer 

gut ausgestatteten Werkstatt vergleichen lässt. Es gibt unzählige Werkzeuge zum 

Bearbeiten von Werkstücken, die nach kurzer Anweisung sachgemäß verwendet werden 

können (Lengnink & Leuders, 2008, S. 1ff.). Schülerinnen und Schüler sollte 

authentische Erfahrungen mit Mathematik als Disziplin machen, sodass ein 

wesentlicher Auftrag der Vermittlung von Mathematik nicht darin besteht, eine 

„Werkstatt“ zu liefern (vgl. Vollrath & Roth, 2012). Eine solche Auseinandersetzung 

mit Mathematik als Disziplin kann dann gelingen, wenn Lernende selbst entdecken, 

strukturieren, Phänomene mathematisieren, Probleme lösen und experimentieren. Auf 

diese Weise erweitern sie ihr Bild von Mathematik (vgl. Roth, 2013; Roth, 2014). 

Dieser entdeckende Prozess wurde ebenfalls von Winter gefordert: 

Den Aufgaben und Zielen des Mathematikunterrichts wird in besonderem Maße 

eine Konzeption gerecht, in der das Mathematiklernen als ein konstruktiver 

entdeckender Prozess aufgefasst wird. Der Unterricht muss daher so gestaltet 

werden, dass die Kinder möglichst viele Gelegenheiten zum selbsttätigen Lernen 

26


in allen Phasen eines Lernprozesses erhalten (Winter, 1985, zitiert nach 

Schmidt, 2006, S. 46). 

Auch schon Freudenthal forderte, dass Mathematik eben nicht als fertiges Produkt, 

sondern als Prozess unterrichtet werden sollte. 

Was dem erwachsenen Mathematiker recht ist - seine eigenen Begriffe zu 

erfinden und die anderer nachzuerfinden, Mathematik nicht als einen 

Sachbestand, sondern als Tätigkeit zu üben, ein Feld zu erkunden, Fehler zu 

machen und von seinen Fehlern zu lernen - das soll dem Lernenden von 

Kindesbeinen an billig sein (Freudenthal, 1976, zitiert nach Leuders, 2016, 

Einführung). 

Als Prozess, in dem Mathematik erkundet und nacherfunden werden soll. Schüler 

bemängeln sehr häufig, dass ihr Mathematikunterricht zu formal gestaltet ist. Abhilfe 

kann man mit einer Lernumgebung schaffen, die Raum für selbstständiges Lernen und 

Experimentieren lässt (Appel et al., 2008). Mathematikunterricht sollte anschaulich sein 

und Raum zum Experimentieren lassen (Roth, 2013), denn 

Experimente bieten vielfältige Gelegenheiten, Mathematik zu entdecken, zu 

erfinden und zu hinterfragen (Ludwig & Oldenburg, 2007, S. 4). 

Im Mathematikunterricht eignet sich das Experimentieren, um mathematische Objekte 

oder mathematische Zusammenhänge zu untersuchen sowie reale Phänomene durch 

eine mathematische Brille heraus zu begründen (Barzel et al., 2007). Man unterscheidet 

dabei zwei Arten von Experimenten: 

1. Bei innermathematischen Experimenten werden mathematische 

Zusammenhänge erkundet (Barzel et al., 2007; Philipp, 2013), wie z.B. 

Besonderheiten von ANNA- oder IRI-Zahlen (3223, 2332 oder 232, 323). Es 

werden Gesetzmäßigkeiten ausfindig gemacht und Belege für mathematische 

Behauptungen gesucht. Dazu werden Beispiele so generiert, um eine Vermutung 

oder Hypothese über Zusammenhänge zu ermöglichen. 

2. Bei außermathematischen Experimenten agieren Schülerinnen und Schüler 

mit Phänomenen oder Situationen, die in Natur und Alltag vorkommen, um 

27


diese mit mathematischen Mitteln zu erklären (Barzel et. al, 2007). Das 

Experiment geht so über die Verwendung von Modellen zur Veranschaulichung 

hinaus, da Lernende mit einer außermathematischen Realität zum Zweck ihrer 

Erkenntnisgewinnung interagieren (Oldenburg, 2006). Beispiele für 

außermathematische Experimente können sein: 

• Geometrische Experimente: π messen mit einem Fahrrad 

• Algebraische Experimente: Abkühlung einer Tasse Tee oder Kaffee 

• Stochastische Experimente: Geschmackstests, Experimente mit 

unterschiedlichen Würfeln. 

Dabei können sowohl innermathematische als auch außermathematische 

Schülerexperimente verschiedene Prozesse anregen und Kompetenzen fördern. 

Prozesse, wie 

• Modellbildung durch Experimente zu Abkühlvorgängen, 

• Begriffsbildung durch Experimente am Riemer-Würfel oder 

• Problemlösung durch geometrische Experimente wie Flächen wiegen oder 

Schwerpunkte finden (Oldenburg, 2006) 

werden angeregt und gleichzeitig Kompetenzen wie Kommunizieren, Argumentieren 

und Modellieren gefördert. Ein weiterer Vorteil ist, dass Experimente ebenfalls einen 

selbstdifferenzierenden Charakter aufweisen. 

Durch experimentelle Erfahrungen kann der zuvor geforderte handlungsorientierte 

Unterricht gestaltet werden, der problemlösendes Denken sowie den Aufbau 

individueller Vorstellungen fördert (Barzel et al., 2007). Um Kompetenzen, wie auch 

wissenschaftliche Denk- und Arbeitsweisen zu fördern, sollte mathematisches 

Experimentieren neben dem planvollen und kontrollierten Handeln (vgl. Ludwig & 

Oldenburg, 2007 und Kapitel 2.1), auch durch bestimmte Vorgänge gekennzeichnet 

sein: 

1. Eine Frage stellen, 

2. eine Hypothese bilden, 

3. eine experimentelle Durchführung planen, 

4. das Experiment durchführen, 

28


5. beobachten und dokumentieren und 

6. am Schluss die Ergebnisse auswerten (Ludwig & Oldenburg, 2007; Mikelskis- 

Seifert & Wiebel, 2011). 

In Anlehnung an die oben beschriebenen Vorgänge und einem Experimentalkreisel zum 

Experimentieren in der Geometrie (Leuders, Ludwig & Oldenburg, 2006) ist dieses 

Modell des mathematischen Experimentierens entstanden: 

Abbildung 3: Experimentierkreislauf (Beumann, 2014) 

Dabei gibt es zwei voneinander getrennte Möglichkeiten diesen Kreislauf zu 

durchlaufen: 

1. Dunkelblau: Der erste Weg ist im Modell durch die dunkelblauen Pfeile 

gekennzeichnet. In einer mathematischen Experimentiersituation ist zunächst 

eine mathematische Fragestellung gegeben, die es zu ergründen gilt. Aus dieser 

eher weit gefassten Fragestellung wird eine Hypothese generiert, die in einem 

Experiment überprüft werden soll. Die daraus resultierenden Beobachtungen 

werden festgehalten, analysiert und mathematisiert. Der Lernende gelangt zu 

einer mathematischen Antwort, indem er sich ein gewähltes mathematisches 

Modell zu Nutze macht und Mathematik betreibt. Die gefundene Antwort kann 

dann im Hinblick auf die zuvor gestellte mathematische Frage validiert werden. 

29


2. Hellblau: Aus Beobachtungen ist noch ein weiterer Weg bekannt. Dieser Weg 

ist im Modell durch gestrichelte hellblaue Pfeile gekennzeichnet. Innerhalb der 

von mir gestellten Experimentalsituationen war zu beobachten, dass 

Schülerinnen und Schüler nicht immer eine Hypothese aus einer Fragestellung 

generieren, sondern einfach mit dem Experimentiervorgang beginnen. Durch die 

gefundenen Beobachtungen wird dann eine Hypothese generiert. Durch 

anschließendes Analysieren und Mathematisieren gelangen die Lernenden nun 

zur mathematischen Antwort, indem die Lernenden sich ein mathematisches 

Modell zur Erklärung zu Nutze machen und diese Antwort im Hinblick auf die 

Fragestellung validieren. 

Dieser Kreislauf kann dabei beliebig oft durchlaufen werden, bis eine hinreichende 

Antwort auf die Fragestellung gefunden wird. 

30

Motivation und Interesse 

3. Motivation und Interesse 

Ziel dieses Kapitels ist es, die theoretische Sicht auf die Konzepte Motivation und 

Interesse zu beleuchten. In der Alltagssprache werden die Begriffe „Motivation“ und 

„Interesse“ sehr heterogen verwendet. Mit dem Begriff der „Motivation“ ist meist nur 

der intrinsische Komponente gemeint. Es wird von „Interesse“ im Zusammenhang mit 

Vorliebe, Neigung, Teilnahme und Aufmerksamkeit gesprochen. Diese affektiven 

Komponenten sind nach verbreiteter Meinung Voraussetzung dafür, um sich mit einer 

Sache freiwillig und lustvoll zu beschäftigen. Es wird im folgenden Kapitel geklärt, 

welche Bedeutung den Begriffen „Motivation“ und „Interesse“ in dieser Arbeit 

zukommt. 

Was genau ist motiviertes und interessiertes Lernen und wie kann dies gefördert 

werden? Dazu werden in Kapitel 3.1 die Selbstbestimmungstheorie nach Deci und Ryan 

und in Kapitel 3.2 die Interessenstheorie von Krapp und Prenzel näher erläutert. 

3.1 Was ist Motivation? - Die Selbstbestimmungstheorie nach Deci 

und Ryan 

In der vorliegenden Arbeit werden sowohl fremdbestimmte als auch selbstbestimmte 

Formen der Motivation sowie die motivationsrelevanten Unterrichtsbedingungen aus 

der Perspektive der Schülerinnen und Schüler untersucht. 

If there is a cornerstone in the science of human behavior, it must be the field of 

motivation. Motivational theories ask a fundamental question, namely: What 

moves a person? (Ryan, 1998, S. 114). 

Was bewegt Schülerinnen und Schüler zum Lernen? Wieso verfolgen die Einen das 

Lerngeschehen gespannt und aufmerksam, während Andere mit ihren Gedanken 

umherschweifen? Einige Lehrkräfte können ihre Schülerinnen und Schüler fesseln, 

während andere die Lernenden eher langweilen. Das Fazit des OECD-Berichtes (2003) 

zeigt auf, dass erfolgreiches Lernen nicht nur von gutem Unterricht und der Fähigkeit 

Wissen zu speichern abhängt, sondern dass die Schülermotivation ein wichtiger 

Einflussfaktor ist. Doch was bedeutet Motivation? Wann sind Schülerinnen und Schüler 

motiviert und welche Einflussfaktoren wirken auf sie? 

31


Die Selbstbestimmungstheorie oder im Original „self-determination theory“, kurz SDT, 

ist eine allgemeine Meta-Theorie der Motivation und Persönlichkeit, die sich in den 

letzten Jahren aus vier zusammengehörenden Mini-Theorien entwickelt hat. Jede dieser 

Mini-Theorien wurde entwickelt, um verschiedene Phänomene zu erklären (Deci & 

Ryan, 1993, 2000, 2002). 

1. In der „Theorie der organismischen Integration“ (Organismic integration theory) 

soll der Begriff der intrinsischen Motivation definiert und von extrinsischer 

Motivation abgegrenzt werden. Diese Mini-Theorie fokussiert den 

Internalisierungsprozess, d.h. die Integration von Werten in das Selbst (vgl. 

Kapitel 3.1.1). 

2. Die „Theorie der grundlegenden psychologischen Bedürfnisse“ (Basic needs 

theory) erklärt den Zusammenhang zwischen den drei psychologischen 

Grundbedürfnissen eines Menschen und dem Zustand psychischer Gesundheit 

oder Wohlbefinden (vgl. Kapitel 3.1.2). 

3. Die „Theorie der kognitiven Evaluation“ (Cognitive evaluation theory) erklärt 

die Effekte des sozialen Kontextes auf die intrinsische Motivation. 

4. Die „Theorie der Kausalitätsorientierung“ (Causality orientations theory) 

beschreibt die individuellen Unterschiede von Personen hinsichtlich ihrer 

Wahrnehmung von Autonomieunterstützung in der sozialen Umwelt. Die 

Theorie beschreibt die unterschiedlichen Tendenzen eines Menschen 

selbstbestimmt zu handeln. 

In ihrer Gesamtheit bilden diese Mini-Theorien die Selbstbestimmungstheorie der 

Motivation. Die Kernbegriffe der Selbstbestimmungstheorie sind, wie der Name schon 

sagt, selbstbestimmtes Handeln und dessen Voraussetzungen. Sie verfolgt nicht nur 

kurzfristige Motivierungsprozesse, sondern konzentriert sich auch auf die 

Herausbildung überdauernder motivationaler Dispositionen (Deci & Ryan, 1993) und 

beschäftigt sich mit der Richtung und Art von Entwicklungszuständen, den Kräften, um 

eine solche zielgerichtete Entwicklung zu energetisieren sowie den 

anwendungsbezogenen Möglichkeiten der gezielten Einflussnahme durch bestimmte 

Bezugspersonen. Die SDT stellt dabei eine allgemeine Theorie der Motivation dar, die 

32


sich auf viele Lebensbereiche (z.B. Freundschaft, Gesundheit oder Lernen) anwenden 

lässt. 

Nach Deci und Ryan ist dabei zu bedenken, dass alle Lebewesen eine angeborene 

Tendenz haben, durch die Integration eigener Erfahrungen ihr Selbst ständig zu 

erweitern und so Anstöße für die eigene Persönlichkeitsentwicklung zu geben (vgl. 

Kapitel 3.3). So kann die SDT als organismische Motivationstheorie bezeichnet werden. 

Diese Entwicklung des Selbst läuft keinesfalls automatisch ab. Deci und Ryan messen 

einer interaktiven Beziehung zwischen dem Integrationsprozess und den Einflüssen der 

eigenen sozialen Umwelt eine entscheidende Bedeutung in diesem Prozess bei, so 

bekommt die SDT einen zusätzlichen dialektischen Charakter. Im Sinne der Person- 

Umwelt-Interaktion wird dieser dialektische Prozess als ein kontinuierlicher 

Veränderungsprozess verstanden, der weder auf bestimmte Entwicklungszustände noch 

auf Irreversibilität beschränkt ist (Ryan, 1995). Motivation entwickelt sich stets auf 

Grundlage der situationsspezifischen Auseinandersetzung von einer Person mit ihrer 

Umwelt (Deci & Ryan, 2002). Motivation kann somit als individuelles und soziales 

Phänomen verstanden werden, das immer an einen aktuellen Kontext gebunden ist. 

Es kann festgehalten werden, dass in der pädagogischen Praxis zwischen intrinsischer 

und extrinsischer Motivation unterschieden wird. Diese Sichtweise scheint nicht 

differenziert genug, da verschiedene Lernhandlungen sowohl intrinsisch als gleichzeitig 

auch extrinsisch motiviert sein können. So sollte das Verhältnis von intrinsischer zu 

extrinsischer Motivation in bestimmten Lernsituationen zueinander geklärt werden. In 

der Selbstbestimmungstheorie von Deci und Ryan (Deci & Ryan 1985, 1993, 2000, 

2002) werden unterschiedliche Ausprägungen der intrinsischen und extrinsischen 

Motivation zusammengeführt und analysiert. Diese Sichtweise wird im folgenden 

Kapitel näher erläutert. 

3.1.1 Theorie der organismischen Integration – Von der Fremd- zur 

Selbstbestimmung 

Innerhalb der SDT werden vier Abstufungen der extrinsischen Motivation (external, 

introjiziert, identifiziert und integriert) von der intrinsischen Motivation unterschieden 

(vgl. Abbildung 7). 

33


Abbildung 4: Motivatiumskontinuum, adaptiert nach Deci und Ryan (2002) 

Deci und Ryan differenzieren vier verschiedene Abstufungen von extrinsischer 

Motivation, die nach ihrem jeweiligen Grad der Selbstbestimmung charakterisiert 

werden (Deci & Ryan, 2000). 

Auf dem Motivationskontinuum (Organismic integration theory) stellt die externale 

Regulation die klassische Form von extrinsischer Motivation dar (Schiefele & Köller, 

2006). Dabei ist: 

Extrinsic motivation [...] a construct that pertains whenever an activity is done in 

order to attain some separable outcome (Ryan & Deci, 2000, S. 60). 

Demnach werden extrinsisch motivierte Handlungen ausgeführt, um eine bestimmte 

Konsequenz herbeizuführen oder negative Konsequenzen zu vermeiden (vgl. Schiefele 

& Köller, 2001). Sie ist gekennzeichnet durch vollständige Fremdbestimmung und stellt 

die stärkste kontrollierte Motivationsart dar. Der Ort der Handlungsverursachung liegt 

außerhalb der Person, Handlungen werden nur ausgeführt, um negative Konsequenzen 

zu vermeiden (Ryan & Connell, 1989), d.h. extrinsische Motivation wird nur durch 

äußere Zwänge gesteuert. Eine Person wird nur dann aktiv, weil sie entweder 

Sanktionen verhindern oder sachlich belohnt werden will, wie beispielsweise ein 

Schüler der lernen muss, um eine bessere Note zu bekommen. Würde er weiterhin die 

Note mangelhaft bekommen, gäbe es in diesem Jahr kein neues Fahrrad zum Geburtstag 

geschenkt. 

34


Die erste Stufe teilweise autonom handelnder extrinsischer Motivation stellt die 

introjizierte Regulation dar. Sie bildet den Anfang der Wertübernahme von außen, 

Werte und Einstellungen sind aber noch vom Selbst separiert. Eine Person kommt ihren 

Verpflichtungen nach, weil sie das Gefühl hat, dies tun zu müssen oder weil sie sonst 

ein „schlechtes Gewissen“ bekommt (Deci & Ryan, 1993; Krapp, 2005). 

Eine autonomere Form der extrinsischen Motivation stellt die identifizierte Motivation 

dar. Sie stellt die dritte Stufe des Motivationskontinuums dar. Dieses Stadium wird 

erreicht, wenn eine Verhaltensweise als persönlich wichtig oder wertvoll anerkannt wird 

(Deci & Ryan, 1993, S. 228). Der normative Druck ist nun nicht mehr für die Handlung 

entscheidend, sondern die persönlich empfundene Wichtigkeit. So identifiziert sich eine 

Person mit den Werten. Dabei weist das Verhalten keine affektiven Konstanten wie 

Spaß oder Freude auf, das Verhalten ist weiterhin instrumentalisiert (Deci & Ryan, 

2000). 

Die letzte Stufe, integrierte Regulation, stellt die selbstbestimmteste Form der 

extrinsischen Motivation dar. Eine solche Motivation entsteht, wenn identifizierte Werte 

und Ziele im Einklang mit den persönlichen Werten oder Zielen stehen. Dabei ähnelt 

die integrierte Regulation der intrinsischen Motivation (Ryan & Deci, 2002). Die 

integrierte Regulation wird aber als extrinsisch betrachtet, da die aus ihr resultierenden 

Verhaltensweisen immer noch extrinsischer Natur sind, d.h. die Handlungsursache liegt 

nicht von Beginn an in der Person selbst (Ryan & Deci, 2002). 

Nur die intrinsische Motivation bildet den Prototyp des autonomen Verhaltens. In der 

SDT werden als selbstbestimmte Handlungen solche aufgefasst, die vom Individuum 

aus eigener Überzeugung heraus ausgeführt werden. Intrinsische Motivation wird 

oftmals als schillernder Begriff beschrieben (Rheinberg, 2004). Es erweist sich als 

schwierig, den Begriff der intrinsischen Motivation eindeutig zu definieren. Die SDT 

greift in ihrer Definition von intrinsischer Motivation auf die drei grundlegenden 

psychologischen Bedürfnisse zurück (vgl. Kapitel 3.1.2). Bei der Definition von 

intrinsischer Motivation orientieren sich Deci und Ryan (z.B. 1985b) an einem Konzept 

von deCharms (1968): Intrinsische Motivation entsteht dann, wenn man sich selbst als 

autonom erlebt und sich als eigentlicher Verursacher der Handlung wahrnimmt 

(perceived locus of causality). Eine Person wird von selbst aktiv, da sie sich für eine 

35


Sache interessiert. Diese Art der Motivation sollte besonders für den schulischen 

Bereich verstärkt gefördert werden, z.B. bei der Erledigung von Hausaufgaben. 

Eine Handlung wird um ihrer selbst Willen durchgeführt, weil sie beispielsweise als 

spannend empfunden wird oder weil die Beschäftigung mit einem bestimmten Objekt 

eine innere Befriedigung vermittelt. 

Bei intrinsischer Motivation liegen die Gründe für die Durchführung einer 

Handlung im Bereich der Handlung selbst, d.h. die Handlung wird um ihrer 

selbst willen ausgeführt und nicht, weil ihr bestimmte wünschenswerte 

Konsequenzen folgen (Schiefele, 1996, S. 52). 

Werden Handlungen aus Spaß oder Freude ausgeführt, so ist die Handlung selbst 

verbunden mit einem angenehm erlebten affektiven Zustand. Zur Beschreibung dieses 

genannten emotionalen Zustands greifen Deci und Ryan (1993) auf Csikszentmihalyis 

Begriff (1975) des „flow-Erlebens“ zurück (vgl. Kapitel 3.2.1). 

Neben den vier Formen von extrinsischer Motivation und der intrinsischen Motivation 

liegt in der SDT ein weiterer motivationaler Zustand vor. Es handelt sich dabei um den 

Zustand der Amotivation. Unter Amotivation wird ein Zustand verstanden, der die 

völlige Abwesenheit von Handlungsintention beschreibt und aus Desinteresse (Ryan, 

1995), dem Gefühl der Inkompetenz (Deci, 1975) oder der Einschätzung, dass eine 

bestimmte Handlung nicht zu einem gewünschten Ziel führt (Seligman, 1975; Ryan & 

Deci, 2000), resultiert. 

3.1.2 Theorie der grundlegenden psychologischen Bedürfnisse 

Die Theorie der grundlegenden (universellen) psychologischen Bedürfnisse, auch Basic 

Needs genannt, ist zentral für die SDT. Es wurde seit Beginn der Forschung als implizit 

betrachtet und später erst als eigene Minitheorie konzeptualisiert. Dies wurde getan, 

zum einen um die Theorie klarer formulieren zu können und um zum anderen das 

Verhältnis von Wohlbefinden und mentaler Gesundheit zu verdeutlichen (Ryan & Deci, 

2002). Das Bedürfniskonzept der SDT soll eine Antwort auf die Fragen geben, welche 

Faktoren für das Erleben intrinsischer Motivation bedeutsam sind und welche 

Bedingungen für die Entwicklung von einer extrinsischen Motivation hin zu einer 

36


selbstbestimmten und somit intrinsischen Motivation (vgl. Kapitel 3.1.1) relevant sind 

(Deci & Ryan, 2002). 

Thus, in SDT, needs specify innate psychological nutriments that are essential 

for ongoing psychological growth, integrity, and well-being (Deci & Ryan, 

2000, S. 229; Hervorhebung im Original). 

Es werden solche Bedürfnisse als universell angesehen, die bedeutsam für das 

persönliche Wachstum (personal growth) und das Wohlbefinden (well-being) sind 

sowie das Erleben eines optimalen Funktionierens (optimal fuctioning) und den Prozess 

der organismischen Integration (vgl. Kapitel 3.1.1) ermöglichen. 

Die SDT greift das Konzept von grundlegenden Bedürfnissen als Motivatoren auf und 

baut auf früheren Arbeiten (z.B. deCharms, 1968) auf. Im Rahmen ihrer Theorie werden 

drei dieser grundlegenden Bedürfnisse formuliert: das Bedürfnis nach Autonomie, das 

Bedürfnis nach Kompetenz und das Bedürfnis nach sozialer Eingebundenheit (vgl. 

Abbildung 5). 

Bedürfnis nach 

Autonomie 

Basic 

Needs 


sozialer 

Eingebundenheit 


Kompetenz 

Abbildung 5: Basic Needs, eigene Darstellung 

Bedürfnis nach Autonomie: Das Bedürfnis nach Autonomie greift das Konzept des 

„locus of causality“ (vgl. deCharms, 1968) auf und bezieht sich auf die Wahrnehmung 

des Verursachungsortes. D.h., eine Person möchte sich selbst als Handlungszentrum 

wahrnehmen und den Ort der Verursachung einer Handlung in sich selbst lokalisieren 

(Krapp, 2005, S. 635). Mit dem Bedürfnis nach Autonomie ist weniger das Gefühl der 

37


Freiheit und Unabhängigkeit gemeint, sondern vielmehr der Wunsch nach 

Handlungsfreiheit und Handlungsspielraum in Bereichen, in denen man sich auch 

handlungs- und entscheidungsfähig fühlt (Krapp, 2005). Das nachfolgende Handeln soll 

Ausdruck des Selbst sein und im Einklang mit den integrierten Werten stehen (Ryan & 

Deci, 2002). Um ein solches Autonomieerleben zu gewähren, können Umwelten 

entsprechend gestaltet werden, die sich dazu eignen, dem Bedürfnis nach Autonomie 

gerecht zu werden, z.B. offener oder handlungsorientierter Unterricht als 

lernerzentrierte Lernform. 

Verschiedene Untersuchungen zeigen, dass ein autonomieförderliches Lernklima sich 

positiv auf die Motivation und das Lernen von Schülerinnen und Schülern auswirkt 

(vgl. z.B. Willems, 2011; Black & Deci, 2000). Doch was versteht man unter lern- und 

motivationsförderlichem Klima? Gräsel, Jäger und Willke (2006) fassen Merkmale von 

Autonomieunterstützung wie folgt zusammen: 

• es gibt Spielräume und Wahlmöglichkeiten, die von den Beteiligten 

wahrgenommen werden, 

• es gibt klare, präzise und transparente Ziele, 

• es gibt Raum für Fragen, 

• Themen können gewählt werden und im eigenen Tempo bearbeitet werden und 

• Meinungen sowie Bedürfnisse werden respektiert. 

Bedürfnis nach Kompetenz: Das Bedürfnis nach Kompetenz geht auf White (1959) 

zurück und handelt davon, dass sich eine Person als handlungsfähig erlebt. Eine Person 

fühlt sich den Herausforderungen gewachsen und entwickelt so seine Kompetenz im 

Umgang mit diesen Herausforderungen weiter. Der Rückschluss auf die eigene 

Kompetenz durch erfolgreiche Bewältigung einer Herausforderung passiert nur dann, 

wenn die Herausforderung im Rahmen des eigenen Handlungsspielraums bearbeitet 

werden konnte. So ist das Bedürfnis nach Autonomie Voraussetzung für das 

Kompetenzerleben (Krapp, 2005). Somit steht des Bedürfnis nach Kompetenz im engen 

Verhältnis zum Bedürfnis nach Autonomie. 

Es können nach Kramer (2002) drei theoretische Merkmale für den Unterricht 

charakterisiert werden, die das Kompetenzerleben unterstützen: 

38


• Das Erleben von Kompetenz ist mit affektiven Reaktionen verbunden, sprich es 

geht mit positiven Gefühlen einher. Diese positiven Gefühle wirken wie eine 

eigene Belohnung für die Aktivität. 

• Das Schwierigkeitsniveau ist abhängig vom Individuum und sollte diesem 

angepasst werden. 

• Durch Feedback kann Kompetenzerleben gestärkt werden. Voraussetzung ist, 

dass das Feedback autonomieunterstützend gegeben wird und sich an der 

Herausforderung orientiert. 

Bedürfnis nach sozialer Eingebundenheit: Der Mensch selbst hat das angeborene 

Bedürfnis, sich mit anderen Personen oder Gruppen zu identifizieren oder sich mit 

ihnen verbunden zu fühlen (Deci & Ryan, 1993). 

Insgesamt wirkt sich das Bedürfnis nach sozialer Eingebundenheit nicht ganz so stark 

auf die intrinsische Motivation aus, wie die anderen beiden Bedürfnisse, (Deci & Ryan, 

2000; Deci & Ryan, 2002), aber es spielt eine wichtige Rolle für die Entwicklung 

extrinsischer Motivation und so für den eigenen Internalisierungsprozess. Eine Person 

wird über die Einbindung in eine Gruppe mit einer Herausforderung konfrontiert. 

Sobald die anderen Personen innerhalb der Gruppe die Inhalte für wichtig und relevant 

ansehen, wird sich die Person aus dem Bedürfnis nach Zugehörigkeit zur Gruppe heraus 

ebenfalls mit der Herausforderung beschäftigen. Nach und nach identifiziert sich eine 

Person mit den angetragenen Werten und Haltungen (Krapp, 2005). So kann das 

Bedürfnis nach sozialer Eingebundenheit als Motor individueller Person- 

Gegenstandsbezüge angesehen werden (Krapp, 2005). 

Das Konzept der drei Basic Needs ist zentral für die Selbstbestimmungstheorie und eng 

mit den anderen Mini-Theorien verbunden. Nicht nur die Befriedigung der drei 

psychologischen Grundbedürfnisse sind für das Wohlbefinden und die psychische 

Gesundheit von Bedeutung, sondern auch die Integration von Werten in das Selbst. 

Umwelten, die den drei Bedürfnissen gerecht werden, können so dazu beitragen, einst 

extrinsisch motivierte Handlungen in autonomere Formen zu überführen. Der 

beschriebene Prozess wird als Internalisierung bezeichnet und ist wichtiger Bestandteil 

der Theorie der organismischen Integration (vgl. Kapitel 3.1.1). Zusammenfassend kann 

39


gesagt werden, dass alle Motivationsformen auf dem Zusammenspiel der drei 

grundlegenden Bedürfnisse basieren. 

3.1.3 Basic Needs und Experimentierkurse 

Aus empirischen Untersuchungen des Physikunterrichts ist bekannt, dass Experimente 

die Funktion haben, zu motivieren und das Interesse zu wecken (Kircher et. al, 

2009). Bezugnehmen auf das Erleben der Basic Needs, wird beim Experimentieren das 

Erleben von Autonomie, Kompetenz und sozialer Eingebundenheit gefördert. Aus 

allgemeiner Sicht spricht vieles dafür, dass die Basic Needs in Experimentiersituationen 

verglichen mit klassischem Fachunterricht zumindest gleichermaßen befriedigt werden 

können. Lernende arbeiten innerhalb einer Experimentiersituation in Gruppen oder 

Teams. Dies hat eine größere Schülerzentriertheit zur Folge und ermöglicht den 

Lernenden ein größeres Autonomieerleben und Erleben von sozialer Eingebundenheit. 

Die Lernenden experimentieren selbsttätig und haben so die Möglichkeit, eigenen Ideen 

nachzugehen. Der Dozent hat während des gesamten Kurses die Aufgabe, auf die 

Bedürfnisse oder Wünsche seitens der Lernenden einzugehen. So kann er bei Bedarf 

Anregungen geben, um so Frusterlebnisse zu vermeiden bzw. Kompetenzerlebnisse bei 

den Lernenden zu erzeugen. 

3.2 Was ist Interesse? - Die Interessenstheorie nach Krapp und 

Prenzel 

Interesse war in den Erziehungswissenschaften und der Psychologie bereits früh ein 

Thema (vgl. Prenzel, 1988), geriet dann aber längere Zeit in Vergessenheit. Hans 

Schiefele kann als „Wiederentdecker“ der neuen Interessensforschung im Fachbereich 

der Pädagogischen Psychologie angesehen werden (Schiefele, 1974; 1996). Die 

Münchner Interessenkonzeption wurde von seinen Mitarbeitern und späteren Kollegen 

weiterentwickelt (Krapp & Prenzel, 1992; Prenzel, Krapp & Schiefele, 1986). Die 

„person-object-theory of interest“, kurz POI genannt, wurde seit den späten 1970er 

Jahren hauptsächlich von dieser Münchner Gruppe geprägt und bezeichnet Interesse als 

eine besondere Relation zwischen einer Person und einem Gegenstand (s. z.B. Prenzel, 

1988). 

40


Somit ist eine Interessenshandlung eine planvolle und zielgerichtete Beschäftigung 

einer Person mit einem, als bedeutsam erlebten Gegenstands (s. z.B. Krapp, 1992). In 

der POI sind mit „Gegenständen“ nicht nur konkrete Objekte gemeint, sondern auch 

abstrakte Themen, Ideen oder Aktivitäten können unter dem Begriff „Gegenstand“ 

zusammengefasst werden. Anzumerken ist aber, dass die Person bereits über ein 

gegenstandsspezifisches Wissen verfügt (Krapp, 2001) oder zumindest eine Vorstellung 

davon besitzt (Krapp, 2003) und sich aus eigenem Antrieb (sprich intrinsisch motiviert) 

mit dem Gegenstand beschäftigt. Dabei gibt es keinen Unterschied zwischen dem, 

womit sich die Person beschäftigt und dem, womit sie sich beschäftigen möchte (Krapp, 

2003). Vorrübergehende negative Gefühlszustände, wie z.B. Frust oder Ärger, einer 

Person bedeuten aber nicht automatisch das Ende einer Interessenshandlung, sofern 

diese nicht überdauernd sind. 

Interesse bezeichnet so die Hinwendung einer Person zu einem Interessensgegenstand 

und kann in einer gegebenen Situation als positive Emotion (Hidi, 2006) oder als ein 

motivationaler Faktor (Hidi, 2006; Krapp, 1998) aufgefasst werden. Als Emotion wird 

eine Empfindung bezeichnet, die dabei angenehm oder unangenehm empfunden und 

mehr oder weniger bewusst erlebt wird, z.B. Angst oder Freude. Ein motivationaler 

Faktor hingegen ist für die Ausbildung von Motivation mitverantwortlich, wie Interesse 

oder intrinsische Motivation. 

3.2.1 Struktur und Merkmale des Interesses 

Interesse wurde als relationales Konstrukt entworfen, also als eine spezifische 

Beziehung zwischen der Person selbst und einem Gegenstand aus seiner Umwelt. Dabei 

basiert die POI auf drei grundlegenden Merkmalen, bei denen von der wechselseitigen 

Abhängigkeit vom Mensch und seiner Umwelt ausgegangen wird: 

1. Interesse setzt sich „aus gefühlsbezogenen und wertbezogenen Valenzen bzw. 

Valenzüberzeugungen“ zusammen (Schiefele, 1996, S. 78). Damit von Interesse 

gesprochen werden kann, müssen beide Aspekte zugleich auftreten. Die 

Interessenshandlung ist überwiegend mit positiven Gefühlen und Emotionen wie 

Freude, Involviertheit oder Neugier verbunden. Im Ausnahmefall der 

Interessenshandlung kommt es zu einem „flow-Erleben“. Dies beschreibt einen 

41


Zustand, in dem die Person abgesehen von der Auseinandersetzung mit dem 

Interessensgegenstand alles andere vergisst (Csikszentmihalyi, 1990). 

2. Ein weiteres Merkmal des Interesses ist die Wertschätzung des 

Interessensgegenstandes (Krapp, 2001). Interesse kann nicht alleine als reine 

Emotion aufgefasst werden, da Interesse einen langfristigen und kognitiven 

Anteil enthält. Ebenso wenig kann man Interesse rein kognitiv oder epistemisch 

auffassen (vgl. Punkt 1.), da Personen bei der Auseinandersetzung mit ihrem 

Interessensgegenstand meist positive Gefühle erfahren. Ein 

Interessensgegenstand wird dabei von einer Person als persönlich bedeutsam 

wahrgenommen und diese Person identifiziert sich mit ihm. Prenzel bezeichnet 

dies als „Selbstintentionalität“, um zu verdeutlichen, dass die mit dem Interesse 

verbundenen Ziele und Intentionen mit den Einstellungen, Erwartungen und 

Werten der Person kompatibel sind (1988). Das Interesse kann so als Teil der 

Persönlichkeitsstruktur angesehen werden. 

3. Es gibt noch ein drittes Merkmal von Interesse: das epistemische Merkmal einer 

Interessenshandlung (Prenzel, 1988; Schiefele & Reinberg, 1997; Renninger, 

Ewen & Lasher, 2002). Dieses Merkmal ist das wichtigste Charakteristikum 

einer Interessenshandlung. Eine Person hat das Bedürfnis ihre Kompetenz 

bezüglich des Interessensgegenstandes zu erweitern, ihr Wissen auszubauen und 

ihre Fähigkeiten zu verbessern, d.h. die Person will lernen. Deshalb scheint 

dieses Merkmal insbesondere für den schulischen Bereich wichtiger als die 

beiden anderen. 

Zwischen dem Erleben subjektiver Bedeutsamkeit und dem Ausmaß der Identifikation 

mit dem Interessensgegenstand gibt es nach der POI einen engen Zusammenhang. So 

werden die Interessensinhalte oder Interessensgegenstände als wichtige Bestandteile in 

das Selbstkonzept der Person integriert und stehen nun mit den Einstellungen und 

Erwartungen der Person selbst in Einklang. Somit geht Interesse über intrinsische 

Motivation (auch im Sinne von Deci und Ryan, vgl. Kapitel 3.1.1) hinaus. Insgesamt 

bezieht sich die Beschreibung von Interesse nach der POI auf die affektive Besetzung 

im Sinne positiver Bezüge, auf die selbstintentionale Handlungstendenz im Sinne von 

persönlich wichtig und aus eigenen Stücken und auf die epistemische Orientierung im 

Sinne von mehr lernen oder erfahren wollen (Prenzel, Lankes, & Minsel, 2000). 

42


3.2.2 Formen von Interesse – individuelles vs. situationales Interesse 

In der Münchener Interessenstheorie werden zwei grundsätzlich unterschiedliche 

Formen des Interesses unterschieden (vgl. Abbildung 6). Die Auseinandersetzung mit 

dem Interessensgegenstand ruft dabei denselben psychischen Zustand des Interesses 

hervor, die Langzeitwirkungen sind aber verschieden. 

Abbildung 6: Formen des Interesses, adaptiert nach (Krapp, 1992) 

Individuelles Interesse (vgl. Abbildung 6, links) wird als persönliche Eigenschaft oder 

als Merkmal einer Person verstanden und trägt somit wesentlich zur Entwicklung des 

Selbstkonzeptes bei (vgl. Krapp, 1999). Dabei ist individuelles Interesse eine zeitlich 

relativ überdauernde inhaltsbezogene motivationale Disposition, die sich im schulischen 

Kontext in den spezifischen Fachinteressen der Schülerinnen und Schüler äußert (vgl. 

Krapp, 1998, 2002, 2003). Diese individuellen Interessen werden durch affektive, 

wertbezogene und kognitive Merkmale bestimmt (Hidi & Renninger, 2006; Krapp, 

2002, Schiefele, 1998). Die positive Gesamteinschätzung des erlebten 

Interessensgegenstandes und das Auftreten positiver Erfahrungen beeinflussen die 

Bildung individueller Interessen (Krapp, 1998). Individuelles Interesse zeichnet sich 

zudem durch hohe subjektive Bedeutung eines Interessensgegenstandes für die Person 

aus. Ebenfalls zeichnet sich das individuelle Interesse durch starke Selektivität und 

Persistenz aus, d.h. das Bestehenbleiben dieses Zustandes des Interesses über längere 

Zeit (Krapp, 2002, Prenzel 1992, Schiefele, 1998, Schiefel 2001). Die gefühlsbezogene 

Valenz innerhalb des individuellen Interesses zeichnet sich sowohl durch das positive 

43


Erleben während der Interessenshandlung als auch durch die Erinnerung gespeicherter 

positiver Assoziationen aus (Krapp, 1992). 

Anders als das individuelle Interesse beschreibt das situationale Interesse (vgl. 

Abbildung 6, rechts) kein Merkmal einer Person, sondern eine inhaltsbezogene 

Motivationsqualität, die innerhalb einer aktuellen Lernsituation entsteht und so an diese 

gebunden ist (Hidi & Renninger, 2006; Krapp, 1998; Krapp , 2002). Als situationales 

Interesse wird ein in einer Lernsituation erlebter Zustand bezeichnet (vgl. Abbildung 6, 

Interessantheit), der aus der aktuellen Wechselwirkung zwischen Person und Situation 

entsteht (Lewalter & Willems; 2009). Diese Interessenshandlungen werden vor allem 

durch äußere Anreize ausgelöst, wie die Merkmale einer Lernumgebung und können so 

gegenstandsspezifisch oder situationsspezifisch sein (Krapp, 1992). Der Begriff 

situationsspezifisch bezieht sich auf die Abhängigkeit des situationalen Interesses auf 

die Gestaltung der Lehr-Lern-Situation, angeregt durch äußere Faktoren der 

Lernumgebung, wohingegen der Begriff gegenstandsspezifisch sich auf die 

Abhängigkeit des situationalen Interesses auf die Interessantheit des Lerngegenstandes 

bezieht. Situationales Interesse kann dabei sowohl kurzfristiger Natur sein oder auch 

länger anhalten. Werden die Merkmale des Interesses betrachtet (vgl. Kapitel 3.2.1), 

zeichnet sich situationales Interesse vor allem durch gefühlsbezogene Valenzen aus, 

wohingegen die wertbezogenen Valenzen und die kognitive Komponente hier weniger 

ausgeprägt sind (Hidi & Renninger, 2006). 

Die Einteilung in zwei verschiedene Formen von Interesse ist dadurch begründet, dass 

Personen von „Interesse“ sprechen, egal ob sie sich aktuell mit dem 

Interessensgegenstand beschäftigen (situationales Interesse) oder durch bereits 

bestehendes Interesse (individuelles Interesse) eine Interaktion mit ihrem 

Interessensgegenstand initiiert haben. 

44


3.2.3 Entstehung und Entwicklung von Interesse 

Vermutet wird, dass individuelles Interesse durch Anregung des situationalen Interesses 

initiiert werden kann (Krapp, 1998; Krapp 2003; Schiefele, 2009): 

Abbildung 7: Rahmenmodell zur Interessensgenes, adaptiert nach (Krapp, 1998) 

Das situationale Interesse wird nach Mitchell (1993) in eine catch- und eine hold- 

Komponente unterteilt. Die catch-Phase beschreibt das „Einfangen“ von Interesse 

aufgrund kurzfristiger Aktivierung des situationalen Interesses in einer konkreten 

Lernsituation. Die Aufmerksamkeit der Lernenden wird auf einen bestimmten 

Sachverhalt gelenkt und die Neugierde geweckt (Hidi & Renninger, 2006, Krapp, 

2003). Die Aktivierung des situationalen Interesses kann dabei sensorisch oder kognitiv 

verlaufen. Bei einer sensorischen Aktivierung werden die Eigenschaften einer 

Lernumgebung, z.B. durch neue Materialien, auffällig verändert. Die affektiven 

Reaktionen während der catch-Phase können sowohl positive als auch negative Gefühle 

beinhalten (Hidi, 2000; Hidi & Anderson, 1992). Die catch-Phase beschreibt somit die 

Vorstufe eines Verhaltens, sich kontinuierlich und wiederholt mit einem 

Interessensgegenstand zu beschäftigen, also einen aktuellen individuellen Zustand (vgl. 

Abbildung 7). 

Beschäftigt sich eine Person über eine kurze Aufmerksamkeitslenkung hinweg, also 

längerfristig, mit einem solchen Gegenstand, wird von einem stabilisierten situationalen 

Interesse oder der hold-Phase gesprochen (vgl. Abbildung 8). 

45


Auftreten des 

situationalen 

Interesses 

(catch-Phase) 

Stabilisierung 

des situationalen 

Interesses (hold- 

Phase) 

Entwicklung von 

individuellem 

Interesse 

Abbildung 8: Annahme über den Verlauf des Interesses 

Die hold-Phase beschreibt ein anhaltendes Interesse einer Person, das an eine 

Lernsituation gekoppelt ist (Hidi, 2000; Krapp, 1998, Schiefele, 2009). Merkmale einer 

solchen hold-Phase sind: 

• eine fokussierte Aufmerksamkeit, 

• das Gefühl der Lerninhalt ist relevant und sinnvoll und 

• das subjektive Gefühl von kognitiver und emotionaler Involviertheit (Mitchell, 

1993). 

Die catch-Komponente des situationalen Interesses wird durch die kurzzeitige affektive 

Reaktion auf einen Lerngegenstand und/oder eine Lernumgebung beschrieben, während 

die hold-Komponente als eine anhaltende Bereitschaft, sich mit dem Lerngegenstand 

auseinander zu setzen beschrieben wird (Mitchell, 1993). Die hold-Phase trägt dazu bei, 

dass Lernende mehr über den Interessensbereich erfahren wollen und kann so als 

Ausgangspunkt der Entwicklung von dauerhaftem Interesse (vgl. Abbildung 7 und 

Abbildung 8) angesehen werden (Alexander, 1997; Hidi & Anderson, 1992). 

3.2.4 Interesse und Experimentierkurse 

Ziel eines experimentellen Lernsettings ist die Förderung des Interesses der Lernenden 

an einem bestimmten behandelten Lerngegenstand oder einer entsprechenden 

Wissenschaft. Individuelles Interesse lässt sich aber nur schwerlich verändern oder 

ausbilden, es lässt sich nicht schlagartig steigern oder gar induzieren. Selbst über einen 

längeren Zeitraum hinweg ist ein möglicher positiver Einfluss auf das individuelle 

Interesse eher als gering einzuschätzen (Mitchell, 1993; Hidi & Anderson, 1992, Hidi & 

Berndorf, 1998). Nach der POI ist stattdessen die Förderung des situationalen Interesses 

ausreichend, welches ein möglichst hohes aktuelles Interesse erzeugt (vgl. Abbildung 6 

in Kapitel 3.2.2). Diesem aktuellen Interesse wird eine dauerhafte Bildungswirkung 

46


bescheinigt (Mitchell, 1993; Krapp, 1998), denn bei der schulischen 

Interessenförderung geht es nicht allein um die langfristige Entwicklung von Interesse, 

sondern auch um die Förderung von zeitlich begrenztem, aber dennoch lernwirksamem 

aktuellen Interesse (vgl. Krapp, 1998). Um ein anfänglich aktuelles Interesse aus (nicht) 

vorhandenen situationalen Interessen zu erzeugen, ist die Förderung der catch- 

Komponente notwendig. Dazu gehört unter anderem das im Experimentierkurs 

praktizierte eigenständige Experimentieren, das bei den Schülerinnen und Schülern 

affektive Reaktion hervorrufen kann. 

Die damit verbundene Forschungsfrage der vorliegenden Arbeit, inwieweit es möglich 

ist, durch einen mathematischen Experimentierkurs das Interesse der Lernenden zu 

fördern, muss abschließend geklärt werden. Inwieweit fördert ein solcher 

Experimentierkurs die emotionalen, wertbezogenen und epistemischen 

Interessensbereiche der Lernenden, d.h. bringt dieser Experimentierkurs den Lernenden 

Spaß, wird er von Ihnen als persönlich bedeutsam wahrgenommen und wollen sie sich 

weiter mit den behandelten Themen auseinandersetzen? Diese Fragen werden im 

empirischen Teil der vorliegenden Arbeit näher beleuchtet. 

3.3 Verbindung beider Theorien 

Die vorliegende Arbeit stützt sich auf zwei verschiedene Forschungsstränge, die sich 

über längere Zeit unabhängig voneinander entwickelt haben. Den ersten theoretischen 

Forschungsstrang bildet die Selbstbestimmungstheorie der Motivation von Deci und 

Ryan (vgl. Kapitel 3.1). Den zweiten theoretischen Schwerpunkt bildet die Entwicklung 

und Struktur von Interesse nach der pädagogischen Interessenstheorie von Krapp und 

Prenzel (vgl. Kapitel 3.2). Die Verbindung dieser beiden theoretischen Ansätze kann als 

Grundlage für die Beschreibung des Motivationssgeschehens innerhalb des 

Experimentierkurses genutzt werden. Die beiden theoretischen Ansätze der 

Selbstbestimmungstheorie und der Interessenstheorie können sinnvoll miteinander 

verbunden werden, denn durch die Selbstbestimmungstheorie wird die Funktionsweise 

und Entstehung einer auf Selbstbestimmung beruhenden Lernmotivation erfasst und 

durch die Interessenstheorie das Interesse als Beziehung zwischen einer Person und 

einem Interessensgegenstand. In der Selbstbestimmungstheorie wird erklärt, welche 

„Nahrung“ das Selbst braucht, um seiner angeborenen Tendenz zur stetigen Integration 

47


zu folgen (vgl. Kapitel 3.1.1). Die Struktur des Selbst erweitert und verfeinert sich im 

Laufe der Entwicklung in der Auseinandersetzung mit seiner sozialen Umwelt. Die 

inhaltliche Seite der Motivation, sprich die Frage nach den Gegenständen und Themen, 

auf die sich das Lernen selbstbestimmt und interessiert richtet, wird in dieser Theorie 

nicht ausreichend thematisiert, denn die Bedeutung der subjektiven Wertschätzung von 

Lerngegenständen wird in der Selbstbestimmungstheorie vernachlässigt. Intrinsische 

Motivation wird nicht über inhalts- und tätigkeitsspezifische Anreize des 

Lerngegenstands definiert und situationsübergreifende inhaltliche Interessen bleiben 

dabei unberücksichtigt (vgl. Kapitel 3.1.1). Zwar werden allgemein 

motivationsunterstützende Bedingungen für die Entwicklung von Relationen zwischen 

Person und Gegenstand definiert, aber Motivation und Interesse scheinen selektiv. Die 

Frage, welche Lerninhalte Schülerinnen und Schüler auswählen, um sich eingehender 

mit einem Thema zu beschäftigen, kann dann mithilfe der Interessentheorie näher 

erklärt werden. 

48

Informationen zur Untersuchung: Ziel der Studie und Beschreibung des Experimentierkurses 

4. Informationen zur Untersuchung: Ziel der 

Studie und Beschreibung des 

Experimentierkurses 

Ausgehend von den in Kapitel 2 und 3 erfolgten theoretischen Überlegungen wird im 

ersten Unterkapitel 4.1 die zentrale Fragestellung der vorliegenden Untersuchung 

erläutert und daraus die Forschungsfragen und -hypothesen abgeleitet. Anschließend 

erfolgt die Beschreibung der Intervention und die Vorstellung des Experimentierkurses 

„Versuch´s doch mal“. 

Diese Arbeit kann sowohl der fachdidaktischen Entwicklungsforschung als auch der 

Grundlagenforschung zugeordnet werden. Die Zusammenhänge zwischen 

mathematischen Schülerexperimenten und Teilgebieten der pädagogischen Psychologie, 

d.h. die Konzepte Motivation und Interesse, werden miteinander in Beziehung gesetzt. 

Ziel ist eine wissenschaftliche Entwicklung einer Experimentiersituation mit der 

Produktion geeigneter Lehr- und Lernmaterialien, die theoretisch unterstützend auf 

Motivation und Interesse wirken. Im folgenden empirischen Teil der vorliegenden 

Arbeit ist demnach zu klären, ob sich diese Experimentiersituationen tatsächlich positiv 

auf die Motivation und das Interesse der Lernenden auswirken. 

4.1 Forschungsfragen und -hypothesen 

Wie schon in Kapitel 2 festgestellt wurde, ermöglichen Schülerexperimente einen 

handlungsorientierten Unterricht, in dem die Schülerinnen und Schüler selbstständig 

aktiv werden, sodass die Beantwortung der folgenden übergeordneten Fragestellung 

Ziel dieser Arbeit ist: 

• Inwieweit hat der Prozess des Experimentierens einen Einfluss auf die 

Motivation und das Interesse der teilnehmenden Schülerinnen und Schüler? 

Ziel dieser Studie ist also zu klären, ob mathematische Schülerexperimente überhaupt 

Einfluss auf Motivation und Interesse der Lernenden haben. Dies impliziert eine 

Zusammenhangshypothese, dass zwischen der Durchführung mathematischer 

Schülerexperimente und einer Änderung der Motivation und/oder des Interesses ein 

Zusammenhang besteht. 

49


Wie in Kapitel 3.2 erwähnt, hat das Interesse einen Einfluss auf die Lernmotivation der 

Schülerinnen und Schüler. Interesse ist dafür verantwortlich, welche Inhalte von den 

Lernenden gelernt werden, d.h. der Lernende setzt sich aufgrund der Inhalte mit dem 

Lernstoff auseinander und erlebt dadurch Freude an der Tätigkeit selbst, ohne damit 

bestimmte Ziele zu verfolgen, ganz im Sinne der intrinsischen Motivation. Nach der 

POI (vgl. Kapitel 3.2.1) besitzt ein Gegenstand eine gefühlsbezogene Valenz, eine 

wertbezogene Valenz und auch eine Selbstintentionalität. Dabei muss Interesse aber 

nicht immer Voraussetzung sein, sondern kann sich auch während der Lernprozesses 

ausbilden. Für diese Ausbildung spielt die intrinsische Motivation eine große Rolle. In 

Anlehnung an diese Überlegungen geht meine Studie von der ersten Hypothese aus, 

dass sich die Durchführung mathematischer Schülerexperimente positiv auf die 

intrinsische Motivation der Schülerinnen und Schüler auswirkt. Daraus ergibt sich die 

erste Forschungsfrage: 

• Forschungsfrage 1: Inwieweit hat die praktische Auseinandersetzung mit 

mathematischen Schülerexperimenten einen Einfluss auf die intrinsische 

Motivation der Schülerinnen und Schüler, insbesondere mit Blick auf das 

Erleben der Basic Needs? 

Ein wichtiger Aspekt der zentralen Fragestellung bezieht sich auf die angestrebte 

Interessenförderung, die nicht trivial auszubilden ist. Interesse wird dabei von der 

„Münchner Gruppe“ um Schiefele, Krapp und Prenzel als eine besondere Relation 

zwischen einer Person und einem Interessengegenstand definiert. Eine direkte 

Möglichkeit zur Förderung von Interesse besteht in der Erzeugung eines situationalen 

Interesses in einer speziellen Situation, in der eine Beschäftigung mit dem 

Interessengegenstand stattfindet (vgl. Kapitel 3.2.2). Die beiden Arten des Interesses 

umfassen eine emotionale, eine wertbezogene und eine epistemische Komponente (vgl. 

Kapitel 3.2.3). Übertragen auf den Experimentierkurs sollte diese handlungsorientierte 

Lernsituation den Schülerinnen und Schülern Spaß bringen, von ihnen als persönlich 

bedeutsam wahrgenommen werden und sie anregen, sich weiter mit den behandelten 

Themengebieten zu beschäftigen. Dieses situationale Interesse ist vor dem 

Experimentierkurs nicht vorhanden, da die Schülerinnen und Schüler mit einer solchen 

handlungsorientierten Lernsituation im Vorfeld nicht konfrontiert wurden und 

50


entwickelt sich erst im Laufe der Veranstaltung. In Anlehnung an diese Überlegungen 

des theoretischen Teils der Arbeit geht meine Studie von der zweiten Hypothese aus, 

dass sich die Durchführung mathematischer Schülerexperimente positiv auf das 

situationale Interesse der Schülerinnen und Schüler auswirkt. Daraus ergibt sich die 

zweite Forschungsfrage: 


mathematischen Schülerexperimenten einen Einfluss auf das situationale 

Interesse der Schülerinnen und Schüler? 

Neben der Ausprägung des situationalen Interesses ist auch die Nachhaltigkeit 

entscheidend für die Interessenförderung. Ein möglicher positiver Einfluss 

mathematischer Schülerexperimente auf das individuelle Interesse ist als eher gering 

einzuschätzen (vgl. Kapitel 3.2.4), wodurch sich die dritte Hypothese ableiten lässt, dass 

die Durchführung mathematischer Schülerexperimente keinen nachweislichen Einfluss 

auf das individuelle Interesse am Fach Mathematik haben. Daraus ergibt sich die dritte 

und letzte Forschungsfrage: 


mathematischen Schülerexperimenten einen nachweislichen Einfluss auf das 

individuelle Interesse am Fach Mathematik? 

Abbildung 9 zeigt eine schematische Darstellung meiner Forschungshypothesen über 

die kurz- und längerfristigen affektiven Veränderungen der teilnehmenden Schülerinnen 

und Schüler durch den Experimentierkurs. 

51


Abbildung 9: Schematische Darstellung über die Hypothesen der Veränderungen während des 

Experimentierkurses 

Allen drei Aspekten soll dabei in der vorliegenden Arbeit hypothesenüberprüfend, d.h. 

quantitativ, nachgegangen werden. Die Relevanz der zentralen Fragestellung ergibt sich 

aus der Intention mathematischer Schülerexperimente. Schülerinnen und Schüler sollen 

authentische Erfahrungen mit Mathematik als Disziplin machen (Vollrath & Roth, 

2012, S.24-33). Dies kann nur dann gelingen, wenn sie selbst experimentieren, 

entdecken, strukturieren, Phänomene mathematisieren, Probleme lösen und auf diese 

Weise ihr mathematisches Weltbild erweitern (Roth, 2013). Vollrath (1978) geht davon 

aus, dass Schülerinnen und Schüler im Mathematikunterricht durch Experimente (zum 

Funktionsbegriff) besser motiviert werden können und sich Arbeitsweisen besser 

einprägen. Ganter (2013) konnte in ihrer Arbeit empirisch belegen, dass derartige 

Effekte bei einem Einsatz von Schülerexperimenten zum Funktionsbegriff zu 

verzeichnen sind, d.h. dass sich mathematikbezogenes Interesse und die 

Selbstwirksamkeitserwartungen der Schülerinnen und Schüler deutlich verbesserten. 

Im Rahmen meiner Interventionsstudie wurde eine Lernumgebung theoretisch 

entwickelt, erprobt, durchgeführt und wissenschaftlich evaluiert. 

52


4.2 Der Experimentierkurs „Versuch´s doch mal“ 

Um die in Kapitel 4.1 angegebenen Fragestellungen beantworten zu können, ist es 

notwendig, eine Intervention zu erstellen, die einige Kriterien erfüllen muss: 

• Es sollen nur mathematische Schülerexperimente verwendet werden, die den 

angegebenen Kriterien und dem Experimentierkreislauf entsprechen (vgl. 

Kapitel 2.1 und Kapitel 2.2.4). 

• Jedes Experiment soll möglichst das Erleben der Basic Needs (vgl. Kapitel 

3.1.2) unterstützen. 

• Eine motivierende Fragestellung oder Problemstellung zu Beginn soll, ganz im 

Sinne des entdeckenden Lernens, zum eigenen Experimentieren einladen. 

• Es sollte genügend Anleitung und Hilfestellung in unterschiedlichen 

Schwierigkeitsstufen vorhanden sein, um ein eigenständiges Entdecken zu 

ermöglichen. 

Ziel ist eine handlungsorientierte Lernsituation. Sie unterstützt die Grundidee des 

Experimentierens, da das Experimentieren nicht nur eine beobachtbare, sondern auch 

eine handlungsbezogene Tätigkeit ist (Tetens, 1987). Eine Lernsituation wird dann als 

handlungsorientiert beschrieben, wenn die Lernenden nicht nur mit dem Kopf, sondern 

auch mit Händen und Füßen, mit dem Herzen und all ihren Sinnen lernen können (Jank 

& Meyer, 2005). Ein Individuum kann sich nur dann Wissen aneignen, wenn es sich 

intensiv und vor allem selbstständig mit Problemstellungen auseinandersetzt. Auf dieser 

Grundlage liegt es nahe, Methoden und Experimente so zu wählen, dass diese die 

genannten Aspekte berücksichtigen. Das Anforderungsniveau der gewählten 

Experimente sollte so gestaltet werden, dass sich die Lernenden weder über- noch 

unterfordert fühlen (Ryan & La Guardia, 1999). 

Während des gesamten Kurses führen die Lernenden ein Forscherheft, in dem sich zu 

jeder Experimentiersituation ein Versuchsprotokoll befindet (s. Anhang C – 

Forscherheft). Dieses Protokoll wird während des Kurses eigenständig ausgefüllt. Die 

Lernenden werden mit Hilfe von Fragen durch das Versuchsprotokoll geleitet. Diese 

Fragen regen die Prozesse der Hypothesenbildung, der Durchführung, der Beobachtung 

und der Auswertung an („Was vermutest du?", „Was benötigst du?", „Was musst du 

tun?", „Was hast du beobachtet?" und „Wie kannst du deine Beobachtungen 

53


erklären?"). Dies trägt dazu bei, (natur)wissenschaftliche Denk- und Arbeitsweisen zu 

verinnerlichen (vgl. Kapitel 2.2). Jede der vier Experimentiersituationen beginnt immer 

mit einer Frage- oder Problemstellung. Diese soll dann im Folgenden selbstständig in 

Gruppen oder Teams ergründet werden. Die Dozentin steht dabei nur beratend zur 

Seite. Die Experimente 1 und 2 sind sehr gerichtet, die Lernenden haben eine konkrete 

Versuchsdurchführung vorgegeben. Dies ist beabsichtigt, da die Schülerinnen und 

Schüler zuerst den Ablauf eines Experimentes verinnerlichen müssen. Die letzten 

beiden Experimente hingegen sind frei, die Schülerinnen und Schüler können 

selbstständig, ganz im Sinne des entdeckenden Lernens einen Versuchsaufbau planen 

und dieses Experiment durchführen. Zur Hilfe gibt es drei verschiedene Hilfekarten: 

eine grüne, eine gelbe und eine rote Hilfekarte. Auf der grünen Hilfekarte befindet sich 

eine kurze inhaltliche Hilfestellung, auf der gelben Hilfekarte das optimal benötigte 

Material für den Versuch und auf der roten Hilfekarte die komplette 

Versuchsdurchführung. Diese Karten stehen den Lernenden zu jeder Zeit zur 

Verfügung. Diese Karten sind in Anhang D – Hilfekarten zu finden. 

Abbildung 10: Hilfekarten 

Das benötigte Material aller Experimente befindet sich auf einem 

Materialwagen/Materialtisch, der sich an einem festen Ort im Raum befindet. Dieser 

Materialwagen/Materialtisch enthält neben den üblichen benötigten Materialien auch 

Materialien, die aus dem Zusammenhang heraus auf dem Wagen/Tisch zu finden sind, 

54


da die Experimente 3 und 4 frei von den Lernenden geplant werden sollen. Dies soll die 

Kreativität der Lernenden fördern. 

Abbildung 11: Beispiel zentraler Materialwagen/Materialtisch 

Die folgende Tabelle gibt einen Überblick über den Kursaufbau: 

Experiment 1 Mathematik und Glücksspiel 

Experiment 2 Mathematik und Sport 

Experiment 3 Mathematik in der Eisdiele 

Experiment 4 Mathematik im Badezimmer 

Tabelle 1: Kursaufbau 

In diesem Kurs sollen Schülerinnen und Schüler erkennen, dass Mathematik nicht nur 

aus Zahlen, Formeln und Rechnen besteht, sondern dass Mathematik viel mehr ist. Es 

wird gezeigt, wo Mathematik im Alltag ganz praktisch angewandt wird. Die Kursidee 

zielt darauf ab, dass Schülerinnen und Schüler Mathematik erkunden, entdecken und 

ihre eigenen Erfahrungen sammeln, für die es innerhalb der „normalen" 

Unterrichtsstruktur selten Möglichkeiten gibt. Mit Hilfe des Experimentierens werden 

eine Vielzahl von prozessbezogenenen Kompetenzen, wie Problemlösen, 

Argumentieren, Werkzeuge nutzen und Modellieren gefördert. Es wird absichtlich kein 

spezifisches Themengebiet innerhalb des Kurses angesprochen, sondern alle vier 

inhaltsbezogenen Kompetenzen (Arithmetik/Algebra, Funktionen, Geometrie und 

Stochastik) werden gleichermaßen thematisiert und gefördert. 

55


Die zugrunde liegenden mathematischen Schülerexperimente weisen außerdem einen 

selbstdifferenzierenden Charakter auf, sodass sowohl leistungsstarke, 

leistungsschwache, als auch Schülerinnen und Schüler mit Förderbedarf von der 

Teilnahme an diesem Kurs profitieren. 

Die verwendeten Experimente und deren Durchführbarkeit wurden im Zeitraum 

zwischen September 2014 und April 2015 in zahlreichen, unterschiedlichen 

Mathematikkursen an der Junior Uni Wuppertal getestet, reflektiert und stetig 

verbessert. 

56


4.2.1 Experiment 1: Mathematik und Glücksspiel – Intransitive 

Würfel 

Material: Intransitive Würfel, Würfelbecher 

Abbildung 12: Material Experiment 1 - Intransitive Würfel 

Durchführung: Bei diesem Experiment wird in Zweierteams gearbeitet. Es gibt 4 

verschieden beschriftete Würfel. Der Jüngere des Zweierteams darf sich zuerst einen 

Würfel aussuchen. Der Ältere darf anschließend einen der drei übrigen Würfel wählen. 

Es wird 21-mal (bei Zeitmangel auch nur 11-mal) gegeneinander gewürfelt und dabei 

werden die Ergebnisse eines jeden Wurfes notiert. Wer am Ende häufiger die höhere 

Zahl gewürfelt hat, hat das Spiel gewonnen. 

Abbildung 13: Versuchsdurchführung Experiment 1 

57


Fragestellung/Hypothesenbildung: Gibt es eine Gewinnstrategie? Was vermutest du, 

ist die beste Gewinnstrategie? 

Zunächst sollen die Lernenden erklären, was genau eine Gewinnstrategie ist. Danach 

soll diese Erklärung auf das vorliegende Experiment angewendet werden, indem die 

Lernenden eine Hypothese über die beste Gewinnstrategie bilden. 

Abbildung 14: Exemplarische Besprechung der ersten Hypothesenbildung im Plenum 

Auswertung: Bei diesen Würfeln (vgl. Büchter, 2005) handelt es sich um nichttransitive 

Würfel, d.h. keiner der vier Würfel ist der beste Würfel, sondern es gibt 

immer einen besseren Würfel als der zuvor gewählte. Die beste Gewinnstrategie liegt 

also darin, als Zweiter einen Würfel zu wählen, um so auf die Auswahl des Mitspielers 

reagieren zu können. Mit Hilfe von Baumdiagrammen kann analysiert werden, welche 

Würfel in welcher Kombination jeweils gewinnen. Je nach Altersstufe und Vorwissen 

der Lernenden kann die Auswertung angepasst werden. Sollte die Pfadregel nicht 

bekannt sein, kann das Experiment auch ohne Berechnung der einzelnen 

Wahrscheinlichkeiten anhand des Baumdiagrammes und der dazugehörigen Ausgängen 

(welcher Würfel hat die höhere Zahl und gewinnt) ausgewertet werden. 

58


Abbildung 15: Beispielhafte Auswertung Experiment 1 

Ziel des Experimentes ist es, zu erkennen, dass es keinen besten Würfel gibt, sondern 

dass es immer einen anderen Würfel gibt, der eine höhere Gewinnwahrscheinlichkeit 

hat (vgl. Abbildung 15, Ringschluss rechts unten). 

59


4.2.2 Experiment 2: Mathematik und Sport – Die Kreiszahl π 

entdecken 

Grund der Entdeckung und Fragestellung: Vater Herbert macht mit seiner Tochter 

Hannah eine Fahrradtour. Die Räder der beiden sind unterschiedlich groß. Herberts 

Fahrradreifen haben einen Durchmesser von 82 cm und die Reifen von Hannah 62cm. 

Wie oft drehen sich die Räder von Herbert und Hannah auf einer Strecke von 100m? 

Hypothesenbildung: Was vermutest du, wie oft sich die beiden Reifen drehen? Hast du 

eine Idee, welcher Zusammenhang zwischen Umfang des Fahrradreifens und seinem 

Durchmesser besteht? 

Material: Runde, abrollbare Objekte, Papierstreifen, Maßband, Taschenrechner 

Abbildung 16: Material Experiment 2 

Durchführung: Das Experiment gliedert sich in zwei Teilexperimente: 

1. Abrollmethode: Auf dem Papierstreifen wird ein Startpunkt vermerkt. 

Ausgehend von diesem Startpunkt wird der Durchmesser der Objekte 

abgetragen. Danach werden die Objekte vom Startpunkt aus abgerollt. Beide 

Entfernungen zueinander werden verglichen und ggf. ausgemessen. 

2. Messen: Umfang und Durchmesser werden mit Hilfe eines Maßbandes bestimmt 

und in eine Tabelle eingetragen. Danach wird der Quotient aus Umfang und 

Durchmesser ermittelt und ebenfalls vermerkt. 

60



Auswertung: Bei diesem Experiment werden Umfang und Durchmesser miteinander in 

Beziehung gesetzt. Zunächst wird mit Hilfe der Abrollmethode dieser Zusammenhang 

ohne Messwerte geschätzt, damit die Lernenden die nachfolgenden Messwerte auf ihre 

Richtigkeit hin überprüfen können und dafür sensibilisiert werden, dass die Kreiszahl 

eine einheitslose Konstante ist. Es werden danach Gemeinsamkeiten beider 

Teilexperimente analysiert und im Plenum ein Mittelwert aus allen Quotienten gebildet. 

61


Abbildung 18: Exemplarische Ergebnisse Experiment 2 

Danach wird die Textaufgabe eigenständig von den Lernenden mit Hilfe der neuen 

Konstante, der Kreiszahl π, gelöst. 

Abbildung 19: Lösung der Textaufgabe - Experiment 2 

Didaktische Überlegung: Den Lernenden sollten vor Beginn des Experiments die 

Begriffe Umfang und Durchmesser bereits bekannt sein. 

62


4.2.3 Experiment 3: Mathematik in der Eisdiele – Volumenvergleich 

von Kegel und Zylinder 

Grund der Entdeckung und Fragestellung: Die Softeis-Firma „Schleck“ möchte 

neue Eiswaffeln einkaufen. Im Großmarkt gibt es zwei verschiedene Eiswaffelsorten: 

eine zylinderförmige und eine kegelförmige Eiswaffel. Die Firma möchte nun wissen, 

welche Art von Eiswaffeln sie kaufen soll. Was ist günstiger für die Firma? 

Hypothesenbildung: Welche Eiswaffel sollte die Firma „Schleck“ kaufen und warum? 

Zunächst soll von den Lernenden geklärt werden, um welche beiden mathematischen 

Körper es sich handelt. 

Material: Halbkreis, Papier, Pappteller, Sand, Klebeband, Lineal, Schere, Löffel 

Abbildung 20: Experiment 3 - Kegel und Zylinder 

Durchführung: Zunächst soll aus dem Halbkreis ein Kegel gebastelt und die Höhe 

dieses Kegels mit einem Lineal gemessen werden. Diese Höhe wird auf einem Blatt 

Papier abgetragen und ausgeschnitten. Dieser Papierstreifen wird nun um die 

Grundfläche des Kegels gelegt. Sobald beide den gleichen Umfang haben, wird der 

Papierstreifen zu einem Zylinder zusammengeklebt. Der Zylinder wird nun auf den 

Pappteller gestellt. Der Kegel wird bis zum Rand mit Sand gefüllt. Der Sand wird dann 

vorsichtig in den Zylinder umgefüllt. Dies wird so oft wiederholt, bis der Zylinder 

ebenfalls bis zum Rand gefüllt ist. 

63



Anmerkung: Da dieses Experiment von den Lernenden frei geplant werden kann, 

können sich das verwendete Material und die Durchführung von der oben genannten 

Beschreibung unterscheiden. Es wurde häufig beobachtet, dass die Lernenden einen 

Deckel für den Zylinder gebastelt haben, anstatt den Pappteller zu benutzen. Oft wurde 

auch nicht umgeschüttet, sondern die Löffel zum Befüllen der beiden Objekte gezählt 

oder die Menge in einem Messzylinder abgelesen. 

Auswertung: Bei diesem Experiment werden die Volumenformeln von Kegel und 

Zylinder mit Hilfe eines Volumenvergleichs ermittelt. Die Erkenntnisse über die 

Kreiszahl aus Experiment 2 werden hier verwendet, um die Formel für die Grundfläche, 

den Kreis, aufzustellen. Es wird thematisiert, welche Eiswaffel die Firma Schleck 

aufgrund der Preisstruktur verwenden sollte. 

64


Abbildung 22: Beispielhafte Auswertung Experiment 3 

4.2.4 Experiment 4: Mathematik im Badezimmer – Tropfender 

Wasserhahn 

Grund der Entdeckung und Fragestellung: Grundlage des letzten Experiments ist die 

Fermi-Frage „Ein tropfender Wasserhahn kann bis zu 45l Wasser am Tag 

verschwenden. Kann das stimmen?". 

Hypothesenbildung: Kann diese Angabe stimmen? Was vermutest du? 

Material: Wasserhahn, Scheidetrichter als Modellwasserhahn, Messzylinder, 

Becherglas, Stoppuhr 

65


Abbildung 23: Material Experiment 4 

Durchführung: Die Lernenden sollen die vorliegende Fermi-Frage experimentell 

überprüfen, indem sie in bestimmten selbstgewählten Zeitintervallen die Wassermenge 

messen. 


66


Anmerkung: Da die Lernenden auch diesen Versuchsablauf selbst entwickeln konnten, 

konnte man verschiedene Messmethoden beobachten. Die Zeitintervalle variierten 

zwischen 30sek und 5min. Auch die Art der Messung war unterschiedlich. Einige 

Gruppen haben den Messzylinder zum Ende eines jeden Messvorganges entleert, andere 

Gruppen hingegen nicht, was häufig zum Überlaufen des Messzylinders geführt hat. Es 

gab ebenfalls Gruppen, die anstatt des Messzylinders das Becherglas für die Messung 

nutzten, was zu Messungenauigkeiten führte. Auch das subjektive Empfinden, was ein 

tropfender Wasserhahn bedeutete, unterschied sich stark in den einzelnen Gruppen. So 

waren die Ergebnisse in allen Gruppen unterschiedlich. 

Auswertung: Mit Hilfe eines Durchschnittswertes können die Lernenden die 

durchfließende Wassermenge für 24h ermitteln und die Aussage der Fermi-Frage 

validieren. 

Abbildung 25: Exemplarische Ergebnisse Experiment 4 

Sofern die Lernenden mehrere Werte in einem gleichbleibenden Zeitintervall gemessen 

haben, können sie ebenfalls ein Zeit-Wassermengen-Diagramm erstellen und den 

linearen Zusammenhang dieser Aufgabe analysieren. 

67

Planung und Beschreibung der Untersuchung: Design und Methoden 

5. Planung und Beschreibung der Untersuchung: 

Design und Methoden 

Ausgehend von den in Kapitel 2 und 3 erfolgten theoretischen Überlegungen, der 

Vorstellung der Forschungsfragen (vgl. Kapitel 4.1), der daraus resultierenden 

Hypothesen sowie der Intervention soll in diesem Kapitel zunächst in Unterkapitel 5.1 

das Untersuchungsdesign vorgestellt werden. Anschließend erfolgt in Unterkapitel 5.2 

die Erläuterung der verwendeten Instrumente. 

5.1 Untersuchungsdesign 

Für die Erhebung der Daten zur Beantwortung der oben genannten Forschungsfragen 

und zur Überprüfung meiner Hypothesen wurden Fragebögen in einem pre/post- 

Kontrollgruppendesign in einer quasi-experimentellen Felduntersuchung verwendet. 

Neben diesem Design wurden nach jedem durchgeführten Experiment ebenfalls 

bestimmte Daten erhoben: 

Vorerhebung kurz 

vor dem 

Experimentierkurs 

(T1) 

Erhebung nach 

jedem 

durchgeführten 

Experiment (T2) 

Nacherhebung 

direkt im Anschluss 

an den 

Experimentierkurs 

(T3) 

Abbildung 26: Untersuchungsdesign 

Entscheidend bei der Wahl des Untersuchungsdesigns war, durch mehrere 

Messzeitpunkte die kurzfristigen und situativen Veränderungen zwischen der ersten 

Befragung zu Beginn der Veranstaltung (T1) und der letzten Befragung am Ende (T3) 

identifizieren zu können. Das häufige Messen bestimmter Variablen ermöglicht einen 

detaillierten Blick, da möglicherweise nicht jedes Experiment gleich gut die Basic 

Needs unterstützt und so ggf. nicht den gleichen Effekt hat. 

Die Testung erfolgte in beiden Stichproben durch mich als Testleitung, um die 

Objektivität zu gewährleisten. Zu Beginn wurde den Lernenden verdeutlicht, dass es 

sich nicht um einen Test oder eine Klassenarbeit mit richtigen oder falschen Antworten 

68


handelt. Dies ist auch nochmal in einem Einleitungstext auf den jeweiligen Fragebögen 

zum Testzeitpunkt T1 und T3 vermerkt. 

Aus Gründen des Datenschutzes erfolgte die Datenerhebung anonym. Ein 

Erkennungscode ermöglichte die notwendige Zuordnung der bearbeiteten Fragebögen 

und Forscherhefte zu einer Person. Dieser musste jeweils zu Beginn eines jeden 

Fragebogens und des Forscherheftes (mit integrierten Fragebögen) ausgefüllt werden 

und setzte sich aus den ersten beiden Buchstaben des Vornamens der Mutter, den ersten 

beiden Buchstaben des Vornamens des Vaters sowie dem Geburtstag und dem 

Geburtsmonat des Lernenden zusammen. 

Der inhaltliche Aufbau der einzelnen Fragebögen wird im Folgenden vorgestellt. Dabei 

ist anzumerken, dass sich die Fragebögen zu den verschiedenen Messzeitpunkten T2 x 

mit x = Experiment 1, ..., 4 nicht unterscheiden und identisch sind. Einen Überblick 

über die zu den jeweiligen Zeitpunkten T1, T2 und T3 erhobenen Aspekte vermittelt die 

folgende Tabelle: 

69


Abgefragte Aspekte zum Zeitpunkt ... T1 T2 T3 

Alter, Geschlecht, Schuljahrgang, Schulart þ þ 

Letzte Klassenarbeitsnote im Fach Mathematik þ þ 

Letzte Zeugnisnote im Fach Mathematik þ þ 

Mathematisches Selbstkonzept þ þ 

Individuelles Interesse am Fach Mathematik þ þ 

Individuelle Motivationsfaktoren (Mathematikunterricht) 

Offenes Item: Persönliche Wünsche und Ziele für den Kurs 

þ 

þ 

Offenes Item: Spaß am Kurs 

Offenes Item: Weiterempfehlung des Kurses 

þ 

þ 

Individuelle Motivationsfaktoren (Experimentierkurs) þ þ 

Erleben der Basic Needs innerhalb des Experimentierkurses þ þ 

Individuelles Interesse an Experimenten 

Ranking bestes Experiment 

Offenes Item: Unterschied Schülerlabor und Schule (nur 

Experimentalgruppe) 

Offenes Item: Unterschied Kurs und Mathematikunterricht (nur 

Kontrollgruppe) 

þ 

þ 

þ 

þ 

Situationales Interesse an der Experimentiersituation 

Offenes Item: Interesse an der Experimentiersituation 

þ 

þ 

Tabelle 2: Erhobene Aspekte zu den Messzeitpunkten T1, T2, T3 

Mit insgesamt 38 Items ist der Pre-Test der kürzeste Fragebogen. Er wurde von den 

Lernenden direkt vor Beginn des Experimentierkurses ausgefüllt. Der Pre-Test erhebt 

personenbezogene Daten über die Schülerinnen und Schüler sowie deren grundlegendes 

Interessenprofil und mathematisches Selbstkonzept. Der vollständige Fragebogen ist im 

Anhang A – Fragebogen pre dokumentiert. Die Bearbeitungszeit durch die Lernenden 

betrug ca. 10 Minuten. 

Die Fragebögen zu den einzelnen Messzeitpunkten T2 x erfolgte direkt am Ende eines 

jeden Experiments und betrug ca. 5 bis 10 Minuten. Dies ist der wachsenden Erfahrung 

70


mit der Beantwortung solcher Fragebögen zuzuschreiben. Dieser Fragebogen umfasst 

46 Items. Der Fragebogen zum Messzeitpunkt T2 enthält nur Informationen über 

Interessens- und Motivationsfaktoren des jeweiligen aktuellen Experiments. Die 

jeweiligen Fragebögen sind im Anhang C – Forscherheft zu finden. 

Mit insgesamt 67 Items ist der Post-Test der längste Fragebogen. Die Beantwortung des 

Post-Tests erfolgte am Ende des gesamten Experimentierkurses ebenfalls vor Ort. Die 

Bearbeitungszeit betrug ca. 15 Minuten. Der Post-Test erhebt ebenfalls 

personenbezogene Daten über die Schülerinnen und Schüler sowie deren grundlegendes 

Interessenprofil und mathematisches Selbstkonzept, aber auch Interessens- und 

Motivationsfaktoren, die mit der gesamten Experimentiersituation in Verbindung zu 

bringen sind. Dieser Fragebogen ist im Anhang B – Fragebogen post zu finden. 

5.2 Fragebogenkonstruktion und Beschreibung der erhobenen 

Skalen 

Die Erhebung der einzelnen relevanten Aspekte (s. Tabelle 2), die den zentralen 

Fragestellungen und den daraus entwickelten Hypothesen bzw. Forschungsfragen 

entsprechen, erfolgt mit mehreren unterschiedlichen Items, die jeweils gleiche 

Teilbereiche betreffen. Alle verwendeten Items haben ein identisches Bewertungsformat 

und sind alle auf einer vierstufigen Likert-Skala (Ratingskala) zu beantworten, von (1) 

„stimmt nicht“ bis (4) „stimmt genau“. 

Die verwendeten geschlossenen Items der Fragebögen wurden nicht selbst entwickelt, 

sondern entstammen schon getesteten Studien. Die verwendeten Items entstammen 

einem Itempool, dabei wurden alle Items der jeweiligen Subskalen verwendet, es wurde 

weder gekürzt noch erweitert. 

5.2.1 Das mathematische Selbstkonzept 

Die Skala Selbstkonzept wurde aufgrund des deutlichen Gegenstandsbezugs zum 

individuellen Interesse (vgl. Kapitel 3.2) erhoben. Die Items entstammen dem SQD-1. 

Dieser Self-Description Questionnaire I (Marsh, 1990) gehört zu den am ausführlichsten 

empirisch evaluierten Verfahren zur Erfassung eines multidimensionalen 

Selbstkonzepts im mittleren Kindesalter. Aus diesem Itempool wurde nur die Subskala 

mathematisches Selbstkonzept mit 8 Items verwendet. Die in dieser Arbeit verwendeten 

71


Items beziehen sich auf die deutschsprachige Übersetzung der Marsh-Items von Arens, 

Trautwein und Hasselhorn (2011). 

Item 

Mathe fällt mir leicht. 

Ich freue mich auf Mathe. 

In Mathe bekomme ich gute Noten. 

Mathe interessiert mich. 

In Mathe lerne ich schnell. 

Ich mag Mathe. 

In Mathe bin ich gut. 

Ich bearbeite gerne Mathematikaufgaben. 

Tabelle 3: Items der Skala Selbstkonzept zu den Messzeitpunkten T1 und T3 

5.2.2 Individuelle Motivationsfaktoren 

Die vorliegende Arbeit stützt sich zum Teil auf das theoretische Konstrukt der 

Selbstbestimmungstheorie (vgl. Kapitel 3.1). Die Begründer dieser Theorie, Deci und 

Ryan, konzipierten mit dem Self-Regulation-Questionnaire (SRQ) ein 

Erhebungsinstrument, das die einzelnen Motivationsabstufungen (vgl. Kapitel 3.1.1) 

erfasst. Dieser Itempool wurde von Ryan und Connell (1989) adaptiert und ergänzt, 

sodass ein Itempool Academic Self-Regulation-Questionnaire (SQR-A) entstanden ist. 

Ein Beitrag von Müller, Hanfstingl und Andreitz (2007) stellt eine für den deutschen 

Sprachraum adaptierte Version des Academic Self- Regulation Questionnaire (SRQ-A) 

vor. Dieser wurde an Schülerinnen und Schülern getestet, deren Altersdurchschnitt 14.2 

(SD: 1.8) Jahre betrug. Das Durchschnittsalter der Schülerinnen und Schüler der 

untersuchten Stichprobe ist wesentlich jünger, sodass andere Items verwendet wurden. 

In der Pythagoras-Studie von Klieme, Pauli und Reusser (Rakoczy et al., 2005) wurde 

die Motivation mit Hilfe der Items von Prenzel, Kirsten, Dengler, Ettle und Beer (1996) 

erhoben und bildet ebenfalls die Abstufungen amotiviert, external, introjiziert, 

identifiziert und intrinsisch ab. Da sich die Befragung der vorliegenden Arbeit 

72


hauptsächlich mit situativ ablaufenden Vorgängen beschäftigt, wurde dieser Itempool 

mit 15 Items übernommen. 

Item: In meinen Mathematikstunden, ... 

intrinsisch 

... macht das Lernen/Arbeiten Spaß. 

... will ich selbst den Stoff wirklich verstehen. 

... faszinieren mich die Inhalte so, dass ich mich voll 

einsetze. 

... vergeht die Zeit wie im Flug. 

identifiziert 

... strenge ich mich an, weil mir die Themen persönlich 

wichtig erscheinen. 

... arbeite ich mit, weil ich die Inhalte später bestimmt 

brauchen kann. 

introjiziert 

... bin ich aufmerksam, weil ich immer aufpasse. 

... arbeite ich mit, wie es von mir erwartet wird. 

... beteilige ich mich, weil ich es immer so mache. 

external 

... tue ich nur das, wozu mich der Lehrer auffordert. 

... tue ich nur das, was von mir verlangt wird. 

amotiviert 

... mache ich nur mit, damit ich keinen Ärger bekomme. 

... ist mir alles egal. 

... bin ich mit meinen Gedanken woanders. 

... habe ich keine Lust, mich zu beteiligen. 

Tabelle 4: Items der Skala individuelle Motivationsfaktoren zu den Messzeitpunkten T1, T2 und T3 

Die verwendeten Items wurden für den Messzeitpunkt T1 ins Präsens übersetzt (s. 

Tabelle 4), während zu den anderen Messzeitpunkten das ursprüngliche Tempus 

verwendet wurde. Die Items waren zu jedem Messzeitpunkt identisch, nur die Begriffe 

„Mathematikstunden“ und „Lehrer“ wurden zu den Messzeitpunkten T2 x und T3 durch 

„Kurs“ oder „Experimentierkurs“ und „Dozentin“ geändert, da zu diesen beiden 

73


Messzeitpunkten die aktuell in der entsprechenden Experimentiersituation auftretende 

Motivation gemessen wird. 

5.2.3 Individuelles Interesse am Fach Mathematik 

Bei Fachinteresse oder individuellen Interesse handelt es sich um das explizite Interesse 

an dem einzelnen Unterrichtsfach, nicht um ein themenspezifisches Interesse. Ebenfalls 

wurde in der Pythagoras-Studie von Klieme, Pauli und Reusser (Rakoczy et al., 2005) 

das individuelle Interesse mit Hilfe selbstentwickelter Items von Buff unter 

Verwendung von Krapp (1992); Schiefele (1991); Winteler, Sierwald & Schiefele 

(1988) erhoben. Es wurde die komplette Subskala mit 8 Items verwendet. 

Item 

Mathematik ist spannend. 

Freiwillig würde ich mich nie mit Mathematik beschäftigen. 

Mathematik ist mir persönlich sehr wichtig. 

Mathematik macht mir keinen Spaß. 

Mathematik ist sehr nützlich für mich. 

Wenn ich ehrlich bin, ist mir Mathematik gleichgültig. 

Ich habe Mathematik gern. 

Mathematik ist langweilig. 

Tabelle 5: Items der Skala individuelles Interesse zu den Messzeitpunkten T1 und T3 

5.2.4 Individuelles Interesse an Experimenten 

Zum Messzeitpunkt T3 wurde zusätzlich das individuelle Interesse an Experimenten 

erhoben. Zu diesem Zweck wurde der Begriff „Mathematik“ der Items aus Kapitel 5.2.3 

durch „Experimente“ ersetzt. Diese Subskala wurde nur im post-Fragebogen verwendet, 

da die Vorerfahrung mit mathematischen Schülerexperimenten nicht bekannt ist und die 

Beantwortung erst Sinn macht, wenn die Lernenden Erfahrungen mit mathematischen 

Schülerexperimenten gesammelt haben. 

74


5.2.5 Erleben der Basic Needs innerhalb der Experimentiersituation 

Die vorliegende Arbeit stützt sich zum Teil auf das theoretische Konstrukt der 

Selbstbestimmungstheorie (vgl. Kapitel 3.1). Das Erleben der Basic Needs ist ein 

wichtiger Bestandteil dieser Theorie (vgl. Kapitel 3.1.2) und gliedert sich in die 

Bedürfnisse nach Autonomie, Kompetenz und sozialer Eingebundenheit. 

Erleben von Autonomie 

Eine Person fühlt sich autonom, wenn sie das subjektive Gefühl hat, mit den eigenen 

Wünschen und Zielen agieren zu können (Williams, 1998). So hängt der Grad der 

erlebten Autonomie davon ab, inwieweit die Lernsituation den gegebenen Zielen und 

Wünschen einer Person entspricht. Der erste Teil der Subskala Erleben von Autonomie 

bezieht sich somit auf die Passung von persönlichen Wünschen und Zielen einer Person 

und umfasst 4 Items. 

Eine Befriedigung des Bedürfnisses nach Autonomie tritt genau dann ein, wenn 

Individuen Inhalte, Handlungsmerkmale und Ausrichtung der Handlung eigenständig 

bestimmen können. Sie haben so einen hohen Grad an Gestaltungsfreiheit. Der zweite 

Teil der Subskala Erleben von Autonomie bezieht sich auf die wahrgenommene 

Handlungs- und Entscheidungsfreiheit einer Person (Selbstbestimmung) und umfasst 

ebenfalls 4 Items. 

Die Items sind aus der Arbeit von Willems (2011) vollständig entnommen. Der Begriff 

„Unterricht“ wurde durch den Begriff „Kurs“ ersetzt. 

75


Item: Im heutigen Experimentierkurs hatte ich das 

Gefühl, dass ... 

Persönliche Wünsche 

und Ziele 

... der Kurs meinen Zielen für den Experimentierkurs 

entsprach. 

... der Kurs so war, wie er aus meiner Sicht sein sollte. 

... der Kurs so war, wie ich es mir wünsche. 

... der Kurs so war, wie ich es mir vorstelle. 


... ich meine eigenen Lösungswege entwickeln konnte. 

... ich selbst entscheiden konnte, wie ich eine Aufgabe 

bearbeite. 

... ich selbstständig arbeiten konnte. 

... ich neue Inhalte selbstständig erarbeiten konnte. 

Tabelle 6: Items der Skala Erleben von Autonomie zu den Messzeitpunkten T2 und T3 

Erleben von Kompetenz 

Das Bedürfnis nach Kompetenz ist das zweite psychologische Grundbedürfnis und 

äußert sich im Bestreben einer Person, sich als handlungsfähig und wirksam zu erleben. 

Auch diese Items sind aus der Arbeit von Willems (2011) vollständig entnommen. Die 

Subskala umfasst 4 Items. Hier wurde ebenfalls der Begriff „Unterricht“ durch „Kurs“ 

ersetzt. 

Item: Im heutigen Experimentierkurs hatte ich das Gefühl, dass ... 

... ich auch schwierige Aufgaben selbstständig lösen konnte. 

... ich in der Lage war, die Aufgaben alleine zu bearbeiten. 

... ich auch den schwierigen Stoff verstanden habe. 

... ich den Anforderungen des Kurses gewachsen war. 

Tabelle 7: Items der Skala Erleben von Kompetenz zu den Messzeitpunkten T2 und T3 

Erleben von sozialer Eingebundenheit 

Das Bedürfnis nach sozialer Eingebundenheit ist das dritte psychologische 

Grundbedürfnis. Eine Person hat den Wunsch, emotional befriedigte Sozialkontakte 

76


aufzubauen und sich sozial und emotional zugehörig zu fühlen. In der vorliegenden 

Unterrichtssituation gibt es zwei Bezugsgruppen um soziale Eingebundenheit zu 

erleben: die Bezugsgruppe Lehrperson und die Bezugsgruppe Kursgemeinschaft. Im 

schulischen Kontext hängt das Gefühl der sozialen Eingebundenheit des Lernenden 

stark mit dem Gefühl zusammen, von der Lehrperson ernst genommen, respektiert, 

gemocht und geschätzt zu werden (Niemiec & Ryan, 2009, Reeve, 2002). 

Der erste Teil der Subskala Erleben von sozialer Eingebundenheit bezieht sich auf die 

Bezugsgruppe Lehrperson, in diesem Fall auf die Dozentin und umfasst 3 Items. Der 

zweite Teil der Subskala Erleben von sozialer Eingebundenheit bezieht sich wiederum 

auf die Bezugsgruppe Kursgemeinschaft und umfasst ebenfalls 3 Items. 

Die Begriffe „Lehrer“ und „Mitschüler“ wurden durch die Begriffe „Dozentin“ und 

„Mitstudenten“ ersetzt. Die Items sind aus der Arbeit von Willems (2011) vollständig 

entnommen. 

Item: Im heutigen Experimentierkurs hatte ich das Gefühl, 

dass ... 

Dozentin 

... meine Dozentin mich an schwierigen Stellen im Kurs 

unterstützt hat. 

... meine Dozentin mich ernst genommen hat. 

Insgesamt fühlte ich mich heute bei meiner Dozentin wohl. 

Kurs 

... mich meine Mitstudenten ernst genommen haben. 

... meine Mitstudenten meine Leistungen anerkannt haben. 

Insgesamt fühlte ich mich heute in der Kursgemeinschaft wohl. 

Tabelle 8: Items der Skala Erleben von sozialer Eingebundenheit zu den Messzeitpunkten T2 und T3 

5.2.6 Situationales Interesse innerhalb der Experimentiersituation 

Im Gegensatz zum individuellen Interesse bezeichnet das situationale Interesse ein 

Interesse in konkreten Situationen, das durch äußere Anregungsbedingungen ausgelöst 

wird. Diese Art von Interesse ist primär bedingt durch die Gestaltung von Lehr-Lern- 

Umgebungen. Das situationale Interesse ist aufgeteilt in eine catch- und eine hold- 

Komponente, d.h. es gibt sowohl Unterrichtsbedingungen, die zum Auslösen (“catch“) 

als auch solche, die zum Halten (“hold“) des situationalen Interesses beitragen. 

77


Die catch-Komponente des situationalen Interesses ist charakterisiert durch positive 

Emotionen und focussed attention. Der erste Teil der Subskala situationales Interesse 

bezieht genau diese Komponente ein und umfasst 6 Items. 

Die hold-Komponente ist durch epistemische Orientierung und wertbezogene Valenzen 

(Relevanz) charakterisiert. Der zweite Teil der Subskala situationales Interesse bezieht 

ebendiese Komponente ein und umfasst ebenfalls 6 Items. 

Die Items sind aus einer Arbeit von Willems (2014) vollständig entnommen. In der 

Originalversion liegen die Items in Frageform vor, die hier jeweils in eine Aussage 

umformuliert wurden. Die Begriff „Mathematikunterricht“ und „Phasen des 

Mathematikunterrichts“ wurde in „Experiment“ geändert. 

Item: Wie hat dir das erste/zweite/dritte/vierte Experiment 

gefallen? 

Catch 

Dieses Experiment hat mein Interesse geweckt. 

Dieses Experiment hat meine Aufmerksamkeit gefesselt. 

Die Beschäftigung mit diesem Experiment war spannend. 

Dieses Experiment hat meine Neugier geweckt. 

Die Beschäftigung mit diesem Experiment hat Spaß gemacht. 

Dieses Experiment hat mich fasziniert. 

Hold 

Die Inhalte dieses Experiments fand ich persönlich wichtig. 

Ich möchte gerne mehr über Inhalte des Experiments erfahren. 

Ich möchte mich mit anderen über dieses Experiment 

unterhalten. 

Die Auseinandersetzung mit diesem Experiment war mir 

persönlich wichtig. 

Während dieses Experiments haben sich neue Fragen ergeben, 

auf die ich gerne eine Antwort hätte. 

Während dieses Experiments hatte ich ein Aha-Erlebnis, bei 

dem ich plötzlich einzelne Sachverhalte verstanden habe. 

Tabelle 9: Items der Skala situationales Interesse zum Messzeitpunkten T2 

78


5.2.7 Ranking bestes Experiment 

Um bestimmte Einflussfaktoren eines Experimentes auf das Interesse oder die 

Motivation deuten zu können, wurde ein Item aufgenommen, in dem die Schülerinnen 

und Schüler den vier Experimenten die Plätze 1 bis 4 zuordnen sollen. 

Item: Welches Experiment hat dir am besten gefallen? Trage die Plätze 1 bis 4 in die 

folgende Tabelle ein, wobei dir Platz 1 am besten gefallen hat. 

Mathematik und Glücksspiel 

Mathematik und Sport 

Mathematik in der Eisdiele 

Mathematik im Badezimmer 

Tabelle 10: Ranking bestes Experiment 

5.2.8 Offene Items 

Neben den geschlossenen Items wurden ebenfalls offene Items in den Fragebögen 

verwendet, um quantitative Aussagen ggf. besser einordnen zu können. Innerhalb dieser 

Items können die Schülerinnen und Schüler ihre Antwort frei in einem Text 

formulieren. Es ist von Vorteil, solche offene Fragen einzubauen, wenn man 

ablehnendes oder sensitives Verhalten erfassen möchte (vgl. Converse & Presser, 1986) 

oder durch eine Vorgabe von Antwortmöglichkeiten ggf. nicht das gesamte Spektrum 

an Äußerungen erfasst wird. Offene Items eignen sich besonders, wenn man eine 

Vielzahl unterschiedlicher Einschätzungen zu einem Sachverhalt analysieren möchte. 

Sie sind besonders sinnvoll, wenn Meinungen oder Einstellungen von Interesse sind, bei 

denen die wahrscheinlichen Antworten vorher schwer einschätzbar scheinen. 

5.2.8.1 Persönliche Wünsche und Ziele für den Kurs 

In den Fragebögen zu den Testzeitpunkten T2 x sowie zum Testzeitpunkt T3 werden die 

Schülerinnen und Schüler aufgefordert, das Erleben der Basic Needs zu reflektieren. 

Nach Kapitel 5.2.5 wird das Erleben von Autonomie in die Facetten „Persönliche 

Wünsche und Ziele“ sowie „Selbstbestimmung“ untergliedert. Damit die Schülerinnen 

und Schüler eine zutreffende Aussage über die persönlichen Wünsche und Ziele des 

Experimentierkurses geben können, sollten sie im Vorfeld darüber reflektieren, wie ein 

solcher Experimentierkurs ihrer Meinung nach sein sollte. 

79


Item: Was möchtest du in diesem Kurs lernen? Was stellst du dir unter diesem Kurs 

vor? Wie sollte ein Experimentierkurs sein? 

5.2.8.2 Spaß am Kurs und Weiterempfehlung des Kurses 

Um ggf. einen detaillierten Einblick darüber zu bekommen, was den Schülerinnen und 

Schülern am gesamten Experimentierkurs besonders gut gefallen oder nicht gefallen 

hat, wurde zum Testzeitpunkt T3 ein offenes Item verwendet. 

Item: Hat dir der Kurs Spaß gemacht? Wenn ja, warum? Wenn nein, warum nicht? 

Da sich das Erfassen des situationalen und individuellen Interesses auf wenige 

geschlossene und stark theoriegeleitete Items reduziert, wurde ein weiteres Item zum 

Interesse am Kurs verwendet. Diese beiden Items ermöglichen einen detaillierten Blick 

auf die Interessenswahrnehmungen innerhalb des Experimentierkurses, die ggf. nicht 

spezifisch durch die geschlossenen, theoriegeleiteten Items abgebildet wurden. 

Item: Würdest du einen solchen Experimentierkurs deiner Freundin oder deinem 

Freund weiterempfehlen? Wenn ja, warum? Wenn nein, warum nicht? 

5.2.8.3 Unterschied Schülerlabor und Schule 

Um einschätzen zu können, inwieweit der Lernort Schülerlabor innerhalb der 

Kontrollgruppe einen Einfluss auf das Interessens- und Motivationsgeschehen der 

Schülerinnen und Schüler hat, wurde ein offenes Item verwendet, in dem die 

Einschätzung zum Lernort im Vergleich zur Schule erfasst werden sollte. 

Item: Was ist deiner Meinung nach im Schülerlabor anders als in der Schule? Wie 

findest du das? 

5.2.8.4 Unterschied Kurs und sonstiger Mathematikunterricht 

Innerhalb der Kontrollgruppe fand der Experimentierkurs, anders als bei der 

Experimentalgruppe, im eigenen Klassenraum statt. Um den Einfluss des 

Experimentierkurses auf das Interessens- und Motivationsgeschehen der Schülerinnen 

und Schüler zu analysieren, ist die Meinung der Probanden von besonderer Bedeutung. 

Mit diesem offenen Item sollen die Schülerinnen und Schüler reflektieren, was an 

diesem Kurs anders ist als an ihrem „normalen“ Mathematikunterricht und ob ihnen 

diese Lernmethode gefällt. 

80


Item: Was ist deiner Meinung nach in diesem Kurs anders als sonst in deinem 

Mathematikunterricht? Wie findest du das? 

5.2.8.5 Interesse an der Experimentiersituation 

Um einen detaillierten Einblick darin zu bekommen, was den Schülerinnen und 

Schülern an einem jeweiligen Experiment besonders gut gefallen oder nicht gefallen 

hat, wurde zu den Testzeitpunkten T2 x ein offenes Item verwendet. Dort sollen die 

Schülerinnen und Schüler reflektieren, was besonders gut oder schlecht an dem 

jeweiligen Experiment war, sodass die Experimente ggf. später weiter verbessert 

werden können oder das Ranking zum besten Experiment untermauert werden kann. 

Item: Hattest du Spaß beim Experimentieren? Was hat dir besonders gut gefallen? Was 

hat dir weniger gut gefallen? 

5.3 Reliabilitätsanalyse 

Im Folgenden werden die drei Testgütekriterien nur kurz erläutert, um eine bessere 

Einordnung der Reliabilität zu ermöglichen. Sollte eine detailliertere Darstellung dieser 

Testgütekriterien benötigt werden, verweise ich hiermit auf einschlägige Literatur wie 

z.B. Bortz (1999). 

In der klassischen Testtheorie werden drei Testgütekriterien unterschieden: 

1) Validität 

2) Objektivität 

3) Reliabilität 

Validität: Die Validität gibt an, ob ein verwendeter Test das misst, was er zu messen 

vorgibt. Dabei unterscheidet man drei Arten der Validität: die Inhaltsvalidität (Erfasst 

der verwendete Test erschöpfend das zu messende Konstrukt?), die Kriteriumsvalidität 

(Stimmen die Messergebnisse mit dem gemessenen Merkmal überein?) und die 

Konstruktvalidität (Können Hypothesen abgeleitet werden, die mit Hilfe eines Test 

überprüft werden können?). 

Die von mir verwendeten Items entstammen schon getesteten Studien, sodass man hier 

von einem validen Testinstrument ausgehen kann. 

81


Objektivität: Eine Testobjektivität ist gegeben, wenn mehrere Testleiter zum gleichen 

Ergebnis gelangen. Dabei unterscheidet man drei Arten der Objektivität: die 

Durchführungsobjektivität, die Auswertungsobjektivität und die 

Interpretationsobjektivität. 

Die Studie wurde nur von mir durchgeführt, sodass es zu keinem Einfluss anderer auf 

die Objektivität kommen kann. Es gab ein exaktes Testleitermanual, um die Objektivität 

bei allen geführten Studien zu gewährleiten. 

Reliabilität: Die Reliabilität gibt den Grad der Messgenauigkeit eines Instrumentes an. 

Dabei unterscheidet man vier Arten: Retest-Reliabilität (der verwendete Test wird einer 

Stichprobe zweimal vorgelegt und man korreliert diese Ergebnisse), Parallel-Test- 

Reliabilität (hier wird die Korrelation zweier paralleler Testversionen angegeben), die 

Testhalbierungs-Reliabilität (d.h. die Korrelation zweier Testhälften) und die interne 

Konsistenz (Cronbach´s Alpha). 

Die von mir verwendeten Items entstammen schon getesteten Studien. Im Folgenden 

wird die interne Konsistenz meiner verwendeten Items berechnet. Da einige Items zu 

mehreren Zeitpunkten gemessen wurden, werden hier alle Messzeitpunkte 

berücksichtigt, da sich die interne Konsistenz über den Test ggf. verändern könnte. 

5.3.1 Das mathematische Selbstkonzept 

Stichprobe Messzeitpunkt Anzahl der Items Cronbach´s α 

Experimentalgruppe pre 

post 

8 

8 

.831 

.827 

Kontrollgruppe 

pre 

8 

.903 

post 

8 

.905 

Tabelle 11: Interne Konsistenz mathematisches Selbstkonzept 

Bei beiden Gruppen weist die interne Konsistenz sehr gute Werte auf (Median 

Experimentalgruppe: .829 und Kontrollgruppe: .904) und decken sich mit den 

Ergebnissen der deutschen Version des SDQ1, wo die interne Konsistenz der Skalen 

zwischen .83 und .95 liegen (Arens et al., 2011). 

82


5.3.2 Individuelle Motivationsfaktoren 

Die Motivationsfaktoren gliedern sich in die Konstrukte: intrinsisch, identifiziert, 

introjiziert, external und amotiviert. 

Intrinsisch: 



Exp. 1 

Exp. 2 

Exp. 3 

Exp. 4 

post 

4 

4 

4 

4 

4 

4 

.794 

.744 

.779 

.789 

.800 

.811 


pre 

4 

.758 

Exp. 1 

4 

.719 

Exp. 2 

4 

.740 

Exp. 3 

4 

.652 

Exp. 4 

4 

.689 

post 

4 

.780 

Tabelle 12: Interne Konsistenz intrinsische Motivation 

Die interne Konsistenz in der Experimentalgruppe (Median .792) weist sehr gute Werte 

auf, die etwas besser sind als die Ergebnisse der Pythagoras-Studie, die einen α-Wert 

von .70 angibt. Die interne Konsistenz in der Kontrollgruppe (Median 0.73) weist eine 

etwas schlechtere interne Konsistenz als die Experimentalgruppe auf, liegt aber immer 

noch über den Werten der Pythagoras-Studie. 

83


Identifiziert: 



Exp. 1 

Exp. 2 

Exp. 3 

Exp. 4 

post 

2 

2 

2 

2 

2 

2 

.647 

.639 

.727 

.714 

.674 

.747 


pre 

2 

.518 

Exp. 1 

2 

.590 

Exp. 2 

2 

.636 

Exp. 3 

2 

.490 

Exp. 4 

2 

.647 

post 

2 

.658 

Tabelle 13: Interne Konsistenz identifizierte Motivation 

Die interne Konsistenz in der Experimentalgruppe (Median .694) weist akzeptable 

Werte auf, die sogar besser sind als die Ergebnisse der Pythagoras-Studie, die einen α- 

Wert von .61 angibt. Die interne Konsistenz in der Kontrollgruppe ist bis auf den pre- 

Wert und bei Experiment 3 ebenfalls akzeptabel (Median .613) und im Bereich des 

angegebenen Wertes aus der Pythagoras-Studie. Für die Kürze der Skala sind die Werte 

zufriedenstellend. 

84


Introjiziert: 



Exp. 1 

Exp. 2 

Exp. 3 

Exp. 4 

post 

3 

3 

3 

3 

3 

3 

.743 

.667 

.749 

.597 

.720 

.777 


pre 

3 

.806 

Exp. 1 

3 

.545 

Exp. 2 

3 

.523 

Exp. 3 

3 

.528 

Exp. 4 

3 

.532 

post 

3 

.570 

Tabelle 14: Interne Konsistenz introjizierte Motivation 

Die interne Konsistenz in der Experimentalgruppe (Median .732) weist gute Werte auf, 

die sogar besser sind als die Ergebnisse der Pythagoras-Studie, die einen α-Wert von .65 

angibt. Die interne Konsistenz in der Kontrollgruppe (Median .549) ist bis auf den pre- 

Wert schlechter als der Wert der Pythagoras-Studie. Im Mittel über beide Gruppen ist 

der Wert aber zufriedenstellend. 

85


External: 



Exp. 1 

Exp. 2 

Exp. 3 

Exp. 4 

post 

2 

2 

2 

2 

2 

2 

.672 

.758 

.700 

.776 

.799 

.676 


pre 

2 

.618 

Exp. 1 

2 

.705 

Exp. 2 

2 

.663 

Exp. 3 

2 

.605 

Exp. 4 

2 

.640 

post 

2 

.723 

Tabelle 15: Interne Konsistenz externale Motivation 

Die interne Konsistenz beider Gruppen (Median Experimentalgruppe: .729 und 

Kontrollgruppe: .652) weist akzeptable Werte auf. Der Median der Experimentalgruppe 

liegt im Bereich des angegebenen α-Wert der Pythagoras-Studie, die einen α-Wert von 

.72 angibt. Der Median der Kontrollgruppe liegt deutlich darunter. Aufgrund der Kürze 

der Skala ist dieser Wert aber akzeptabel. 

86


Amotiviert: 



Exp. 1 

Exp. 2 

Exp. 3 

Exp. 4 

post 

4 

4 

4 

4 

4 

4 

.724 

.739 

.687 

.757 

.772 

.747 


pre 

4 

.733 

Exp. 1 

4 

.720 

Exp. 2 

4 

.648 

Exp. 3 

4 

.744 

Exp. 4 

4 

.706 

post 

4 

.744 

Tabelle 16: Interne Konsistenz Amotivation 

Die interne Konsistenz beider Gruppen (Median Experimentalgruppe: .743 und 

Kontrollgruppe: .727) weist gute Werte auf, die zum Teil besser sind als die Ergebnisse 

der Pythagoras-Studie, die einen α-Wert von .73 angibt. Zum Messzeitpunkt 

Experiment 2 sinkt bei beiden Gruppen die interne Konsistenz. 




post 

8 

8 

.910 

.789 


pre 

8 

.864 

post 

8 

.705 

Tabelle 17: Interne Konsistenz individuelles Interesse am Fach Mathematik 

87


Bei beiden Gruppen weist die interne Konsistenz gute Werte auf (Median 

Experimentalgruppe: .85 und Kontrollgruppe: .785), sind jedoch unter dem 

angegebenen Wert der Pythagoras-Studie, die einen α-Wert von .91 angibt. 

5.3.4 Individuelles Interesse an Experimenten 


Experimentalgruppe post 8 .789 

Kontrollgruppe post 8 .835 

Tabelle 18: Interne Konsistenz individuelles Interesse am Fach Mathematik 

Bei beiden Gruppen weist die interne Konsistenz gute Werte auf, es gibt keine Skala für 

einen direkten Vergleich. Nutzt man jedoch die Skala des individuellen Interesses am 

Fach Mathematik, da diese vorliegende Skala nur eine Modifikation dessen ist, liegen 

diese Werte unter dem angegebenen Wert der Pythagoras-Studie, die einen α-Wert von 

.91 angibt. 

88


5.3.5 Erleben der Basic Needs innerhalb der Experimentiersituation 

Die Skala Basic Needs ist in folgende Subskalen untergliedert: Persönliche Wünsche 

und Ziele, Selbstbestimmung, Kompetenz, Dozent und Kurs. 

Persönliche Wünsche und Ziele: 


Experimentalgruppe Exp. 1 

Exp. 2 

Exp. 3 

Exp. 4 

post 

Kontrollgruppe Exp. 1 

Exp. 2 

Exp. 3 

Exp. 4 

post 

4 

4 

4 

4 

4 

4 

4 

4 

4 

4 

.867 

.898 

.927 

.932 

.920 

.911 

.916 

.910 

.904 

.930 

Tabelle 19: Interne Konsistenz persönliche Wünsche und Ziele 

Diese Subskala weist bei beiden Gruppen eine sehr gute interne Konsistenz auf (Median 

Experimentalgruppe: .93 und Kontrollgruppe: .91), eine bessere interne Konsistenz als 

in der Studie von Willems (2011), die einen α-Wert von .88 angibt. 

89


Selbstbestimmung: 



Exp. 2 

Exp. 3 

Exp. 4 

post 


Exp. 2 

Exp. 3 

Exp. 4 

post 

4 

4 

4 

4 

4 

4 

4 

4 

4 

4 

.781 

.823 

.869 

.860 

.822 

.608 

.648 

.675 

.652 

.711 

Tabelle 20: Interne Konsistenz Selbstbestimmung 

Diese Subskala weist bei der Experimentalgruppe (Median: .823) eine sehr gute interne 

Konsistenz auf, bei der Kontrollgruppe (Median: .652) nur eine vergleichsweise geringe 

Konsistenz. Insgesamt weist die Experimentalgruppe eine bessere interne Konsistenz 

auf als in der Studie von Willems (2011), die einen α-Wert von .74 angibt. Die Werte 

der Kontrollgruppe liegen etwas darunter. 

90


Kompetenz: 



Exp. 2 

Exp. 3 

Exp. 4 

post 


Exp. 2 

Exp. 3 

Exp. 4 

post 

4 

4 

4 

4 

4 

4 

4 

4 

4 

4 

.731 

.763 

.820 

.693 

.777 

.644 

.627 

.664 

.649 

.698 

Tabelle 21: Interne Konsistenz Kompetenz 

Diese Subskala weist bei der Experimentalgruppe (Median: .763) eine gute interne 

Konsistenz auf, bei der Kontrollgruppe (Median: .649) nur eine vergleichsweise 

geringe interne Konsistenz. Mittelt man aber beide Gruppen, so ergibt sich eine gute 

interne Konsistenz. Insgesamt weist die Experimentalgruppe eine vergleichsweise 

schlechtere interne Konsistenz auf als in der Studie von Willems (2011), die einen α- 

Wert von .88 angibt. 

91


Dozentin: 



Exp. 2 

Exp. 3 

Exp. 4 

post 


Exp. 2 

Exp. 3 

Exp. 4 

post 

3 

3 

3 

3 

3 

3 

3 

3 

3 

3 

.776 

.821 

.877 

.829 

.798 

.708 

.681 

.695 

.761 

.765 

Tabelle 22: Interne Konsistenz Dozent 


Konsistenz auf, bei der Kontrollgruppe (Median: .708) nur eine vergleichsweise mittlere 

interne Konsistenz, die aufgrund der Kürze der Skala aber akzeptabel ist. Mittelt man 

aber beide Gruppen, so ergibt sich eine gute interne Konsistenz. Insgesamt weist die 

Experimentalgruppe eine vergleichsweise bessere interne Konsistenz auf als in der 

Studie von Willems (2011), die einen α-Wert von .78 angibt. 

92


Kursgemeinschaft: 



Exp. 2 

Exp. 3 

Exp. 4 

post 


Exp. 2 

Exp. 3 

Exp. 4 

post 

3 

3 

3 

3 

3 

3 

3 

3 

3 

3 

.754 

.826 

.785 

.842 

.833 

.653 

.659 

.697 

.714 

.679 

Tabelle 23: Interne Konsistenz Kurs 


Konsistenz auf, bei der Kontrollgruppe (Median: .679) nur eine vergleichsweise mittlere 

interne Konsistenz, die aufgrund der Kürze der Skala aber akzeptabel ist. Mittelt man 

aber beide Gruppen, so ergibt sich eine gute interne Konsistenz. Insgesamt weisen aber 

beide Gruppen im Median eine vergleichsweise bessere interne Konsistenz auf als in 

der Studie von Willems (2011), die einen α-Wert von .67 angibt. 

93


5.3.6 Situationales Interesse innerhalb der Experimentiersituation 

Die Skala situationales Interesse ist in die beiden folgende Subskalen untergliedert: 

Catch und Hold. 

Catch: 



Exp. 2 

Exp. 3 

Exp. 4 


Exp. 2 

Exp. 3 

Exp. 4 

6 

6 

6 

6 

6 

6 

6 

6 

.937 

.938 

.942 

.944 

.894 

.915 

.913 

.904 

Tabelle 24: Interne Konsistenz Catch 

Die Subskala beider Stichproben weist eine sehr gute interne Konsistenz auf (Median 

Experimentalgruppe: .94 und Kontrollgruppe: .909). Insgesamt weisen die beiden 

Gruppen eine höhere interne Konsistenz auf als in der Studie von Willems (2011), die 

einen α-Wert von .85 angibt. 

94


Hold: 



Exp. 2 

Exp. 3 

Exp. 4 


Exp. 2 

Exp. 3 

Exp. 4 

6 

6 

6 

6 

6 

6 

6 

6 

.817 

.886 

.878 

.929 

.838 

.830 

.828 

.806 

Tabelle 25: Interne Konsistenz Hold 

Die Subskala weist bei beiden Stichproben eine gute interne Konsistenz auf (Median 

Experimentalgruppe: .882 und Kontrollgruppe: .829). Auch fällt auf, dass beide 

Gruppen eine deutlich höhere interne Konsistenz aufweisen als in der Studie von 

Willems (2011), die einen α-Wert von .62 angibt. 

5.4 Untersuchungs- und Störvariablen 

Im Rahmen der vorliegenden Arbeit sind folgende abhängige und unabhängige 

Variablen relevant, um die Wirksamkeit der Lernumgebung im Sinne einer 

Unterschiedshypothese der zwei Stichproben (vgl. Kapitel 6.1) zu überprüfen. 

Zu den oben genannten Items wurden auch das Geschlecht und die Schulform erhoben, 

um mögliche Einflüsse auf das Ergebnis und die Unterschiede zu überprüfen. 

Unabhängige Variablen 

Abhängige Variablen 

Unterrichtsort: 

• Alfried Krupp-Schülerlabor der 

Ruhr-Universität Bochum 

• Klassenraum 

Tabelle 26: Darstellung der Untersuchungsvariablen 

• mathematisches Selbstkonzept 

• individuelles und situationales 

Interesse 

• Motivation 

Neben den unabhängigen Variablen wirken noch weitere Randvariablen auf die 

abhängigen Variablen ein und erschweren somit die Aussagekraft hinsichtlich kausaler 

95


Wirkungseinflüsse der unabhängigen auf die abhängigen Variablen. Besonders bei 

Felduntersuchungen tritt dieses Problem häufig auf. Um die Unterschiede zwischen den 

beiden Stichproben auf Treatmenteffekte zurückzuführen, ist es wichtig, dass die 

untersuchungsrelevanten Merkmale beider Stichproben vergleichbar sind (Bortz & 

Döring, 2006). Dies geschieht durch das Konstanthalten der betreffenden Variablen. 

Sollte dies nicht möglich sein, sollten die Variablen aufgenommen und statistisch 

kontrolliert werden. 

Im Folgenden sind mögliche Störvariablen dargestellt: 

Einfluss der Lehrperson: Die Persönlichkeit der Lehrperson kann einen Einfluss auf 

das Interesse und die Motivation der Schülerinnen und Schüler haben. In dieser 

Untersuchung wurde der Experimentierkurs durch eine einzige Lehrperson, die 

Dozentin, geleitet. Die Mathematiklehrkräfte der einzelnen Klassen agierten nur als 

Aufsichtspersonen, sie gestalteten zu keiner Zeit den Unterricht mit oder gaben 

Hilfestellung. Die Durchführungsobjektivität wurde somit sichergestellt. 

Time on task: Auch die Unterrichtsdauer kann einen Einfluss auf die Motivation 

haben. So wurde ein standardisierter Verlaufsplan mit exakten Zeitangaben für beide 

Stichproben entwickelt. Dieser Plan wurde an die Gegebenheiten der beiden 

Stichproben (z.B. Stunden- und Pausenzeiten) angepasst und konstant gehalten, so 

wurde die effektive Lernzeit bei beiden Gruppen gleich gehalten. 

Schwierigkeitsgrad: Beide Stichproben erhielten identische Arbeitsaufträge und 

Inhalte und bearbeiteten die gleichen Experimente. 

Vorwissen der Schülerinnen und Schüler: Das Vorwissen der Schülerinnen und 

Schüler kann einen Einfluss auf den Lernerfolg haben. Es nahmen nur Klassen an der 

Befragung teil, deren Lehrkräfte versicherten, die angesprochenen Inhalte der 

Experimente noch nicht im Unterricht behandelt zu haben. Zusätzlich wurden die 

aktuellen Noten und Klassenarbeitsnoten im Fach Mathematik erfasst. 

Schülerpersönlichkeit: Die Schülerpersönlichkeit (auch Geschlechterunterschiede) 

kann, wie auch die Lehrerpersönlichkeit, Einfluss auf das Interesse und die Motivation 

haben. Da die Schülerinnen und Schüler in Gruppen oder Teams arbeiteten, kann auch 

96


hier die Persönlichkeit eines einzigen Schülers Auswirkungen auf die Gruppe oder das 

Team haben. Diese Bedingung kann aufgrund der unterrichtsnahen Lernbedingung 

nicht kontrolliert werden und geht somit als „echte“ Störvariable mit in die 

Untersuchung ein. 

Diese genannten Störvariablen sind nur eine Auswahl von einer Vielzahl an möglichen 

Störvariablen, die nur äußerst schwer konstant gehalten oder eliminiert werden können. 

Folgende Items wurden als mögliche Störvariablen aufgenommen: Note, Geschlecht 

und Amotivation. 

97

Durchführung der Untersuchung: Interventionsstudie 

6. Durchführung der Untersuchung: 

Interventionsstudie 

Diese quantitative Hauptstudie wurde mit Hilfe unterschiedlicher Schulen aus dem 

Rhein-Ruhr-Gebiet Nordrhein-Westfalens am Alfried Krupp-Schülerlabor der Ruhr- 

Universität Bochum und in den jeweiligen Schulen durchgeführt. Für die Analyse 

konnten insgesamt 280 Schülerinnen und Schüler aus insgesamt n = 11 Klassen 

berücksichtigt werden, die sich auf Experimental- (179 Lernende aus 7 Klassen) und 

Kontrollgruppe (101 Lernende aus 4 Klassen) verteilen. Insgesamt nahmen N = 297 

Schülerinnen und Schüler an der Studie teil. Es mussten aber in der Experimentalgruppe 

N = 9 und in der Kontrollgruppe N = 8 Forscherhefte mit dazugehörigen Fragebögen 

aussortiert werden (vgl. Kapitel 6.2). 

Die Teilnahme an der Studie erfolgte für alle Beteiligten freiwillig. Von den 

Schülerinnen und Schülern wurde vorab eine schriftliche Einverständniserklärung eines 

Erziehungsberechtigten zur Studie eingeholt. 

Die folgende Grafik zeigt einen zeitlichen Ablauf der gesamten Studie: 

Abbildung 27: Ablauf der gesamten Studie 

6.1 Stichproben 

Bei der Auswahl der teilnehmenden Schulen und Schulklassen wurde versucht, ein 

breites Spektrum an verschiedenen Lerngruppen und Lernformen abzudecken. Die 

Interventionsgruppen entstammen unterschiedlichen Einzugsgebieten, sodass 

beeinflussende Effekte der Standortbedingungen vernachlässigt werden können. 

98


Da die Kurse zum Teil am Alfried Krupp-Schülerlabor der Ruhr-Universität Bochum 

stattfanden, wurde für die Studie ein Kontrollgruppendesign gewählt. Dieser neue 

Lernort kann womöglich einen Einfluss auf das Interesse und die Motivation der 

Schülerinnen und Schüler haben, da diese mit einer ganz anderen Situation (Lernen an 

der Universität und in einem Labor) konfrontiert werden. Um diese mögliche 

Störvariable für die Analyse zu berücksichtigen, wurde eine Kontrollgruppe 

eingerichtet, in der die Schülerinnen und Schüler vor Ort in ihrem gewohnten 

Lernumfeld den Kurs erleben. 

Eine zufällige Zuteilung der einzelnen Schülerinnen und Schüler einer Klasse zu den 

beiden gewählten Gruppen machte aus unterrichtsorganisatorischen Gründen wenig 

Sinn, da die Studie an zwei Lernorten stattfand und man die Schülerinnen und Schüler 

einer Klasse nicht einzeln auf die beiden Gruppen verteilen konnte. 

Während der Intervention selbst sollten die Lernbedingungen für alle möglichst 

konstant gehalten werden, um so Einflüsse, die nicht unmittelbar mit der Intervention 

zusammenhängen, einzudämmen. So wurde in beiden Gruppen inhaltlich der gleiche 

Stoff behandelt, auch der zeitliche Ablauf wurde konstant gehalten. 

6.1.1 Experimentalgruppe 

Von Mai 2015 bis Juni 2015 fand der Kurs „Versuch´s doch mal“ am Alfried Krupp- 

Schülerlabor der Ruhr-Universität Bochum statt. An der Befragung nahmen insgesamt 

179 Schülerinnen und Schüler aus n = 7 Klassen teil, davon waren 49,16% weiblich und 

50,84% männlich. Das Durchschnittsalter dieser Schülerinnen und Schüler betrug 13.2 

Jahre (SD = 1.27). Unter den 179 Schülerinnen und Schülern befanden sich zwei 

Lernende mit Förderbedarf, jeweils ein Schüler mit dem Schwerpunkt Sozial-emotional 

und ein Schüler mit dem Schwerpunkt Lernen. 

Die folgende Tabelle gibt einen Überblick über die Verteilung der Schüler aus den n = 7 

Klassen zu den jeweiligen Schulformen: 

99


Schulform 

Anzahl 

Gymnasium 103 

Realschule 19 

Gesamtschule 26 

Hauptschule 0 

Sekundarschule 

Gemeinschaftsschule 

oder 

31 

Tabelle 27: Verteilung Schulformen Experimentalgruppe 

6.1.2 Kontrollgruppe 

Von November 2015 bis Dezember 2015 fand der Kurs „Versuch´s doch mal“ in den 

jeweils teilnehmenden Schulen selbst statt. An der Befragung nahmen insgesamt 101 

Schülerinnen und Schüler aus n = 4 Klassen teil, davon waren 48,51% weiblich und 

51,49% männlich. Das Durchschnittsalter dieser Schülerinnen und Schüler betrug 12.8 

Jahre (SD = .99). Unter den 101 Schülerinnen und Schülern befanden sich sechs 

Lernende mit Förderbedarf, jeweils zwei Schüler mit dem Schwerpunkt Sozialemotional, 

jeweils drei Lernende mit dem Schwerpunkt Lernen und ein Schüler mit 

dem Schwerpunkt geistige Behinderung. 

Die folgende Tabelle gibt einen Überblick über die Verteilung der Schüler aus den 

n = 4 Klassen zu den jeweiligen Schulformen: 

Schulform 

Anzahl 

Gymnasium 22 

Realschule 21 

Gesamtschule 56 

Hauptschule 0 

Sekundarschule 

Gemeinschaftsschule 

oder 

0 

Tabelle 28: Verteilung Schulformen Kontrollgruppe 

6.2 Umgang mit fehlenden Werten 

In den einzelnen Subskalen nicht ausgefüllte Items wurden als fehlende Werte 

behandelt und gingen nicht in die Bestimmung der Skalenwerte mit ein. Einige 

100


Fragebögen konnten aufgrund fehlender Merkmale, wie z.B. fehlender Erkennungscode 

nicht zugeordnet werden und wurden daher nicht mit in die Untersuchung 

aufgenommen. Insgesamt wurden lediglich solche Fragebögen als ausgefüllt angesehen, 

die tatsächlich auch vollständig bzw. bis auf maximal 5 Items vollständig ausgefüllt 

wurden und keinerlei Muster beim Ankreuzen aufwiesen. 

6.3 Methoden zur statistischen Auswertung 

Für die Beantwortung der in Kapitel 4.1 vorgestellten Forschungsfragen dieser Studie 

werden statistische Tests der klassischen Testtheorie angewendet. Die Auswahl der 

verwendeten statistischen Testverfahren hing von den Fragestellungen und den daraus 

resultierenden Hypothesen sowie vom Skalenniveau der Daten, der Stichprobengröße, 

der Verteilungsannahme und dem Untersuchungsdesign ab (Lücken, 2007). Bei den 

eingesetzten Tests handelt es sich um gängige Auswertungsmethoden, sodass diese kurz 

mit der Begründung zur Auswahl erläutert werden. Für eine detailliertere Darstellung 

der Auswertungsmethoden, verweise ich hiermit auf einschlägige Literatur, wie z.B. 

Bortz (1999). Die statistischen Auswertungen erfolgten, sofern nicht anders angegeben, 

mit Hilfe der Statistiksoftware SPSS Volume 23 für Mac. Um die ausgewählten 

statistischen Testverfahren anwenden zu können, wurden vorab aus den einzelnen 

Subskalen per Mittelwertsbildung neue Variablen berechnet, die nun im weiteren 

Verlauf für die Analyse herangezogen werden. 

Die Schülerprodukte in Form der Aufgabenbearbeitung in den Forscherheften liegen 

ebenfalls als Datenmaterial vor, das im Rahmen dieser Studie aber nicht weiter 

berücksichtigt wird. 

6.3.1 Analysen innerhalb einer Stichprobe 

Zentrale Fragestellung dieser Interventionsstudie ist, ob der von mir konzipierte 

Experimentierkurs „Versuch´s doch mal“ einen nachweislichen Effekt auf Motivation 

und Interesse hat. Dieser Frage liegt eine Zusammenhangshypothese zugrunde, die mit 

Hilfe einer Korrelationsanalyse beantwortet werden kann. Ziel einer 

Korrelationsanalyse ist dabei, die Stärke des Zusammenhanges zwischen zwei einzelnen 

Variablen zu ermitteln, dabei wird aber nicht der Grad der Abhängigkeit ermittelt, 

sondern lediglich der Grad des linearen bzw. monotonen Zusammenhangs. Das Maß für 

den Grad der Beeinflussung einer Variable auf eine andere Variable ist der 

101


Korrelationskoeffizient. Dieser Koeffizient variiert zwischen -1.0 bis +1.0. Ist der 

Korrelationskoeffizient 0, so bedeutet das, dass kein Zusammenhang zwischen den 

Variablen existiert, ein Korrelationskoeffizient von +1 beschreibt einen perfekten 

positiven Zusammenhang und ein Korrelationskoeffizient von -1 einen perfekten 

negativen, d.h. inversen, Zusammenhang. Generell ist bei der Korrelationsanalyse zu 

berücksichtigen, dass im Allgemeinen ein kausaler Zusammenhang nicht aus den 

Ergebnissen gefolgert werden kann. Aber ein kausaler Zusammenhang bedingt 

umgekehrt immer eine hohe Korrelation (vgl. Brosius, 2013). 

Je nach vorliegendem Messniveau unterscheidet man zwei Korrelationskoeffizienten: 

• Der Korrelationskoeffizient nach Bravais Pearson ist ein parametrisches 

Verfahren, das die Normalverteilung der Daten voraussetzt. 

• Der Korrelationskoeffizient nach Spearman ist im Gegensatz zum Pearson- 

Korrelationskoeffizient ein non-parametrisches Verfahren (vgl. Brosius, 2013). 

Für die Analyseschritte in dieser Arbeit wird der Spearman-Rangkorrelationskoeffizient 

verwendet. Anders als beim Pearson-Korrelationskoeffizient, der einen linearen 

Zusammenhang zugrunde legt, beschreibt der Rangkorrelationskoeffizient den 

Zusammenhang zwischen zwei Variablen mit Hilfe einer beliebigen monotonen 

Funktion. So benötigt der Rangkorrelationskoeffizient keine lineare Beziehung 

zwischen den untersuchten Variablen und ist somit sehr robust gegenüber Ausreißern. 

Neben der Korrelationsanalyse werden die vorliegenden Daten auch deskriptiv 

analysiert. Dazu werden sowohl der Mittelwert als auch die Standardabweichung 

berechnet. Um zu analysieren, ob die Mittelwerte im zeitlichen Verlauf, z.B. bei preund 

post-Messung, ansteigen oder fallen, wird ein weiterer nicht parametrischer Test, 

der Wilcoxon-Test, verwendet. Der Wilcoxon-Test ist ein Rangtest, d.h. die Berechnung 

der Teststatistik basiert auf der Bildung einer Rangreihe aus den dazugehörigen 

Paardifferenzen. Jeder Wert aus der ersten Messung kann einem entsprechenden Wert 

aus der zweiten Messung zugeordnet werden. Diese Art des Tests wird meistens 

angewendet, um eine Stichprobe vor und nach einem Treatment auf Unterschiede 

innerhalb der Testvariable zu untersuchen. Durch diese Art des Vergleiches der 

Mittelwerte lässt sich überprüfen, ob das Treatment einen Einfluss hat. 

102


6.3.2 Stichprobenvergleiche 

Die für die Untersuchung verwendeten Stichproben weisen eine komplexe 

Datenstruktur auf. Es handelt sich hierbei nicht um reine Zufallsstichproben, da ganze 

Schulklassen in die Studie mit einbezogen wurden. Unter solch einer 

Klumpenstichprobe versteht man die Auswahl von Klumpen (Bündel von 

Erhebungselementen wie Schulklassen) nach dem Zufallsverfahren. Dieses 

Auswahlverfahren erfolgte aus Gründen der Ökonomie. Aufgrund des quasiexperimentellen 

Designs der Studie wurde die Zuteilung der einzelnen Schülerinnen 

und Schüler auf die beiden Stichproben nicht randomisiert (vgl. Kapitel 6.1). 

Die Stichproben meiner Studie sind voneinander unabhängig befragt worden, sodass der 

t-Test oder der Mann-Whitney-U-Test für einen Stichprobenvergleich in Frage kommt. 

Um die beiden Stichproben per Signifikanztests vergleichen zu können, müssen einige 

Voraussetzungen erfüllt sein. 

Die wichtigste Voraussetzung ist neben der Normalverteilung der abhängigen Variablen 

auch die Varianzhomogenität der Population der untersuchten Stichproben, die 

Intervallskalierung sowie eine ähnliche Stichprobengröße (Rudolf & Müller, 2004). Ob 

die genutzte Skalierung einer Intervallskalierung entspricht, kann nicht empirisch 

überprüft werden, da die Abstandsgleichheit innerhalb der Likert-Skala nicht 

operationalisiert werden kann. Die vorhandene Kodierung besitzt mindestens 

Ordinalskalenniveau. Allgemein gelten aber alle gängigen Analyseverfahren als sehr 

robust gegenüber Verletzungen des Skalenniveaus (Rudolf & Müller, 2004) und so wird 

die Intervallskalierung für die Analyse angenommen. Durch die Stichprobenauswahl 

(Experimental- und Kontrollgruppe) und die Versuchsplanung (zwei Haupterhebungen) 

ist die Unabhängigkeit der Messwerte gewährleistet. 

Um zu klären, ob eine Normalverteilung beider Stichproben vorhanden ist, müssen 

dafür die Verteilungen der Variablen betrachtet und mit der Normalverteilung 

verglichen werden. Dazu ist mit deskriptiver Statistik eine schnelle Prüfung der 

Voraussetzung mit Hilfe von Histogrammen oder Schiefe und Exzess möglich. Weicht 

die empirische Verteilung nicht extrem von der Normalverteilungskurve ab, kann man 

von einer normalverteilten Stichprobe ausgehen. Auch eine Schiefe zwischen -1 und +1 

zeigt eine nicht signifikante Abweichung von der Normalverteilung, ebenso wie ein 

103


Exzess, der 0 aufweist. Zur Überprüfung der Normalverteilungsannahme kann man 

neben deskriptiven Werten auch auf statistische Tests zurückgreifen, wie z.B. den 

Kolmogoroff-Smirnov-Anpassungs-Test oder den Shapiro-Wilk-Test. Diese Tests 

prüfen dabei die Nullhypothese, was der empirischen Verteilung einer 

Normalverteilung entspricht. Die Ergebnisse der Tests werden signifikant, falls die 

empirische Verteilung signifikant von einer Normalverteilung abweicht und so die 

Voraussetzung für eine Normalverteilung nicht erfüllt wäre. Gemäß Bortz und Döring 

(2006) müssen bei großen Stichproben mit n > 30 die Messwerte nicht zwingend 

normalverteilt sein. 

Um die Varianzhomogenität zu überprüfen, wird auf den Levenne-Test zurückgegriffen. 

Er gibt Auskunft darüber, ob es zwischen den Gruppen signifikante Unterschiede der 

Varianzen gibt (Bühl, 2008). Ist das Ergebnis des Tests nicht signifikant, so kann die 

Varianzhomogenität angenommen werden. 

Bortz (1999) weist insgesamt darauf hin, dass auch bei der Verletzung dieser 

Voraussetzung der t-Test robust reagiert. Der t-Test ist aber auch bei der Verletzung 

anderer Voraussetzungen relativ robust. Nur falls die Varianzen heterogen und die 

Stichprobenumfänge sehr unterschiedlich sind (hier 179 und 101), kommt es beim t- 

Test zu Fehlentscheidungen, sodass der Mann-Whitney-U-Test verwendet werden 

sollte. Für den Fall, dass alle ausgeführten Voraussetzungen erfüllt sind, haben 

parametrische Verfahren (hier t-Test) eine höhere Teststärke als die verteilungsfreien 

Verfahren. 

Da bei der Untersuchung innerhalb einer Gruppe auf ein nicht-parametrisches 

Testverfahren zurückgegriffen wird, wird auch bei dem Signifikanztest das nichtparametrische 

Verfahren, d.h. der U-Test verwendet. 

104

Ergebnisse der Untersuchungen 

7. Ergebnisse der Untersuchungen 

Im Folgenden werden die Ergebnisse der Forschungsstudie in den Bereichen Motivation 

und Interesse für die Untersuchungsgruppen dargestellt. Die deskriptive und analytische 

Bearbeitung der erhobenen Daten erfolgt mit dem Statistikprogramm SPSS. 

Die drei forschungsleitenden Fragestellungen der vorliegenden Arbeit beziehen sich auf 

die Motivation und das Interesse der an der Studie teilnehmenden Schülerinnen und 

Schüler und lauten: 

1) Inwieweit hat die praktische Auseinandersetzung mit mathematischen 

Schülerexperimenten einen Einfluss auf die intrinsische Motivation der 

Schülerinnen und Schüler, insbesondere mit Blick auf das Erleben der Basic 

Needs? 


Schülerexperimenten einen Einfluss auf das situationale Interesse der 

Schülerinnen und Schüler? 


Schülerexperimenten einen nachweislichen Einfluss auf das individuelle 

Interesse am Fach Mathematik? 

Die Ergebnisdarstellung orientiert sich an diesen drei Fragestellungen und ist 

entsprechend gegliedert. Dabei gibt es zwei Analyseschritte: In Schritt 1 erfolgen 

deskriptive und korrelative Analysen innerhalb der beiden einzelnen Stichproben (vgl. 

Kapitel 7.1) und in Schritt 2 werden Gruppenvergleiche zwischen beiden Stichproben 

durchgeführt (vgl. Kapitel 7.2). 

Für die Beurteilung der Daten gelten folgende statistische Richtwerte als bindend: 

Signifikanzniveau Signifikanz (p) Symbol 

nicht signifikant p > 0.05 n.s. 

signifikant p ≤ 0.05 * 

hoch signifikant p ≤ 0.01 ** 

höchst signifikant p ≤ 0.001 *** 

Tabelle 29: Signifikanzniveaus, adaptiert nach Bortz (1999, S.110) 

105


Das Signifikanzniveau bezeichnet dabei die Wahrscheinlichkeit, mit der im Rahmen 

eines Tests die Nullhypothese fälschlicherweise verworfen wird, obwohl sie eigentlich 

richtig ist. Dies wird daher auch als Irrtumswahrscheinlichkeit bezeichnet. Die maximal 

zulässige Irrtumswahrscheinlichkeit, die diesen Analysen zugrunde liegt, wird auf das 

Signifikanzniveau 5%, also α = 0.05, festgesetzt. Das bedeutet, dass falls die 

Nullhypothese richtig ist, darf die Wahrscheinlichkeit einer Ablehnung dieser 

Hypothese (Fehler 1. Art) nicht mehr als 5% betragen. So beträgt die 

Wahrscheinlichkeit die richtige Nullhypothese aufgrund eines Tests nicht abzulehnen 

1- α = 0.95, sprich 95%. 

Bei einer Korrelationsanalyse gelten nach Cohen (1988) folgende Werte, um eine 

Aussage über die Stärke des Zusammenhangs zu machen: 

Zusammenhang 

r 

kein r = 0 

kleiner |r| > 0.05 

mittlerer |r| > 0.3 

hoher |r| > 0.5 

sehr hoher / starker |r| ≥ 0.7 

vollständiger r = 1.0 

Tabelle 30: bivariate Korrelation, adaptiert nach (Cohen, 1988) 

Zur besseren Übersichtlichkeit wurde in den Abbildungen mit folgender farblicher 

Kennzeichnung gearbeitet: 

Stichprobe 

Experimentalgruppe 


Farbliche Kennzeichnung 

blau 

rot 

106


7.1 Analyseschritt 1: Analysen innerhalb der beiden Stichproben 

Die Datenanalyse der vorliegenden Daten erfolgt in zwei Schritten. In diesem ersten 

Analyseschritt erfolgen deskriptive und korrelative Analysen innerhalb der beiden 

einzelnen Stichproben, d.h. die Ergebnisse des pre- bzw. post-Tests für Experimentalund 

Kontrollgruppen werden deskriptiv und per Korrelationsanalyse ausgewertet. 

Für die deskriptive Analyse werden die Mittelwerte und die Standardabweichung der 

einzelnen Variablen berechnet und ausgewertet. Da eine Intervallskalierung der Daten 

angenommen wurde (vgl. Kapitel 6.3.2), können für die deskriptiven Maße die 

Mittelwerte und nicht die Mediane verwendet werden. Um die Mittelwertsänderung 

zwischen preund post-Test zu analysieren wird der Wilcoxon-Test verwendet. Die 

Korrelationsanalyse basiert in diesem Unterkapitel auf der Berechnung und Analyse der 

Spearman-Rangkorrelationskoeffizienten (vgl. Kapitel 6.3.1). 

7.1.1 Intrinsische Motivation 

Nach der POI von Schiefele, Krapp und Prenzel besitzt ein Gegenstand eine 

„gefühlsbezogene Valenz“ (Assoziation mit positiven Gefühlen), eine „wertbezogene 

Valenz“ (hohe subjektive Bedeutung) und eine „Selbstintentionalität“ (also keine 

äußeren Zwänge). Interesse muss dafür aber nicht immer Voraussetzung sein, sondern 

kann auch während eines Lernprozesses entwickelt werden, wobei die intrinsische 

Motivation eine große Rolle spielt (vgl. Kapitel 3.2.1 und 3.1.1). In Anlehnung an diese 

Überlegungen geht meine Studie von der ersten Hypothese aus, dass sich die 

Durchführung mathematischer Schülerexperimente positiv auf die intrinsische 

Motivation der Schülerinnen und Schüler auswirkt. 

Ein Zuwachs an intrinsischer Motivation und damit verbunden eine Abnahme im 

Bereich der Amotivation wird dann angenommen, wenn bei der post-Befragung im 

Vergleich zur pre-Befragung für die intrinsische Motivation höhere bzw. für die 

Amotivation niedrigere Werte erreicht werden. 

107


Merkmal Gruppe N Min. Max. M SD 

Intrinsisch pre • Experimentalgruppe 

179 

1.00 

4.00 

2.65 

.72 

• Kontrollgruppe 

101 

1.00 

4.00 

2.67 

.69 

Intrinsisch post • Experimentalgruppe 

179 

1.00 

4.00 

2.80 

.75 


101 

1.00 

4.00 

2.90 

.68 

Amotiviert pre • Experimentalgruppe 

179 

1.00 

4.00 

1.76 

.60 


101 

1.00 

4.00 

1.82 

.69 

Amotiviert post • Experimentalgruppe 

179 

1.00 

4.00 

1.88 

.71 


101 

1.00 

4.00 

1.80 

.65 

Tabelle 31: Deskriptive Statistik Motivationsgeschehen 

Es fällt zunächst auf, dass sowohl die Experimental- als auch die Kontrollgruppe im 

post-Test der intrinsischen Motivation höhere Mittelwerte erreichen, d.h. die beiden 

Gruppen verzeichnen einen geringen Zuwachs. Dabei erreicht die Kontrollgruppe einen 

höheren Mittelwert im post-Test als die Experimentalgruppe bei zuvor etwa gleichen 

pre-Werten. Der Zuwachs beträgt in beiden Fällen und in beiden Gruppen aber weniger 

als die Standardabweichung, nämlich bei der Experimentalgruppe etwa ein Zehntel und 

bei der Kontrollgruppe etwa zwei Zehntel. 

Bei der Variable Amotivation fällt auf, dass der post-Wert der Kontrollgruppe minimal 

fällt und der post-Wert der Experimentalgruppe leicht ansteigt im Vergleich zum pre- 

Wert. 

Nachfolgend veranschaulicht Abbildung 28 die deskriptiven Werte aus Tabelle 31. 

108


3.00 

2.50 

2.00 

1.50 

1.00 

EG intrinsisch 

KG intrinsisch 

EG amotiviert 

KG amotiviert 

0.50 

0.00 

pre 

post 

Abbildung 28: Verlauf Motivationsgeschehen 

Um zu analysieren, ob es sich um einen signifikanten Anstieg im Bereich der 

intrinsischen Motivation oder einen Abfall im Bereich der Amotivation handelt, wird 

zunächst ein Modell erstellt. 

Abbildung 29: Modell zur Entwicklung der intrinsischen Motivation und der Amotivation 

Anhand der Daten aus Tabelle 31 ist zu erkennen, dass es einen Unterschied des 

Mittelwertes zwischen dem Vor- und Nachtest gibt. Um das Modell aus Abbildung 29 

zu überprüfen, wird der Wilcoxon-Test verwendet. Mit diesem Test lässt sich 

überprüfen, ob dieser Unterschied zwischen Vor- und Nachtest auch signifikant ist. 

Zunächst werden die Werte der intrinsischen Motivation analysiert. 

109


Wilcoxon-Test (intr. 

Motivation pre – intr. 

Motivation post) 

Signifikanz 

Experimentalgruppe .013* 

Kontrollgruppe .002** 

Tabelle 32: Wilcoxon-Test intrinsische Motivation mit α=0.05 

In Tabelle 32 ist zu erkennen, dass der p-Wert der Experimentalgruppe signifikant ist, 

da er unter dem Wert von α liegt, d.h. die intrinsische Motivation war nach der 

Intervention signifikant verschieden von der intrinsischen Motivation vorher. Hier liegt 

ein signifikanter Anstieg vor. Bei der Kontrollgruppe ist zu erkennen, dass der p-Wert 

hoch signifikant ist, da er unter dem Wert von α liegt, d.h. die intrinsische Motivation 

war nach der Intervention hoch signifikant verschieden von der intrinsischen Motivation 

vorher. Hier liegt sogar ein hoch signifikanter Anstieg vor. Es kann festgehalten 

werden, dass die Intervention einen positiven Einfluss auf die intrinsische Motivation 

aller teilnehmenden Schülerinnen und Schüler hatte. 

Nun werden die Werte der Amotivation analysiert. 

Wilcoxon-Test (Amotivation 

pre – Amotivation post) 



Signifikanz 

.106 n.s. 

.811 n.s. 

Tabelle 33: Wilcoxon-Test Amotivation mit α=0.05 

In Tabelle 33 ist zu erkennen, dass sowohl der p-Wert der Experimentalgruppe als auch 

der p-Wert der Kontrollgruppe nicht signifikant sind, da beide Werte über dem Wert 

von α liegen, d.h. die Amotivation war nach der Intervention nicht signifikant 

verschieden von der Amotivation vorher. Hier liegt kein signifikanter Anstieg vor, 

daher ist davon auszugehen, dass die Intervention zwar einen positiven Einfluss auf die 

intrinsische Motivation hat, aber keinerlei Einfluss auf die Amotivation. 

Da der Anstieg im Bereich der Amotivation nicht signifikant war, soll nun überprüft 

werden, ob es einen Zusammenhang zwischen der Amotivation im zeitlichen Verlauf 

gibt. Dazu wird der Rangkorrelationskoeffizient bestimmt. 

110


Experimentalgruppe Amotivation (pre) Amotivation (post) 

Amotivation (pre) 1.00 .362** 

Amotivation (post) .362** 1.00 

Tabelle 34: Rangkorrelationskoeffizient Amotivation (EG), **p < .01 (zweiseitig) 

Obwohl der Anstieg der Mittelwerte der Experimentalgruppe nicht signifikant ist, ist 

der Korrelationskoeffizient der Experimentalgruppe deutlich positiv, d.h. er deutet auf 

einen positiven Zusammenhang zwischen den Variablen Amotivation (pre) und 

Amotivation (post) hin. 

Kontrollgruppe Amotivation (pre) Amotivation (post) 

Amotivation (pre) 1.00 .349** 

Amotivation (post) .349** 1.00 

Tabelle 35: Rangkorrelationskoeffizient Amotivation (KG), **p < .01 (zweiseitig) 

Obwohl der Anstieg der Mittelwerte auch bei der Kontrollgruppe nicht signifikant ist, 

ist der Korrelationskoeffizient der Kontrollgruppe ebenfalls deutlich positiv, d.h. er 

deutet ebenfalls auf einen positiven Zusammenhang zwischen den Variablen 

Amotivation (pre) und Amotivation (post) hin. 

Anhand der Daten aus Tabelle 34 und Tabelle 35 kann festgehalten werden, dass bei 

beiden Stichproben die Amotivation vorher einen vermeintlichen Einfluss auf die 

Amotivation nachher hat und nicht die Intervention für die Mittelwertsänderung 

verantwortlich ist. 

Erleben der Basic Needs 

Aus Tabelle 32 kann entnommen werden, dass die Intervention einen positiven Einfluss 

auf die intrinsische Motivation aller teilnehmenden Schülerinnen und Schüler hatte. Im 

weiteren Verlauf dieser Analyse ist nun zu klären, welche Einflussfaktoren für diesen 

Anstieg verantwortlich sind. Nach Deci und Ryan sind die Ursachen intrinsischer 

Motivation in den angeborenen Bedürfnissen, den Basic Needs, zu sehen (vgl. Kapitel 

3.1.2). Nach der SDT sind die Basic Needs gleichermaßen sowohl für die intrinsische 

als auch für die extrinsische Motivation ausschlaggebend. Das Bedürfniskonzept der 

SDT soll eine Antwort auf die Fragen geben, welche Faktoren für das Erleben 

111


intrinsischer Motivation bedeutsam sind und welche Bedingungen für die Entwicklung 

von einer extrinsischen Motivation hin zu einer selbstbestimmten Motivation (vgl. 

Kapitel 3.1.1) relevant sind (Deci & Ryan, 2002). 

Im Folgenden wird nun das Erleben der Basic Needs innerhalb des Experimentierkurses 

analysiert, um die positive Entwicklung der intrinsischen Motivation erklären zu 

können. Dazu werden zunächst die deskriptiven Werte analysiert. Die Daten sind 

getrennt nach den Facetten der Autonomie (persönliche Wünsche und Ziele sowie 

Selbstbestimmung), Kompetenz und soziale Eingebundenheit (Dozentin sowie 

Kursgemeinschaft) und sind, getrennt nach den Stichproben, in Tabelle 36 sowie 

Tabelle 37 aufgeführt. 

112


Merkmal Zeitpunkt N Min. Max. M SD 

Persönliche Wünsche und Ziele 

Exp. 1 

179 

1.00 

4.00 

2.52 

.74 

(PWZ) 

Exp. 2 

179 

1.00 

4.00 

2.54 

.75 

Exp. 3 

179 

1.00 

4.00 

2.74 

.79 

Exp. 4 

179 

1.00 

4.00 

2.74 

.82 

post 

178 

1.00 

4.00 

2.92 

.82 


Exp. 1 

179 

1.00 

4.00 

2.82 

.68 

(SB) 

Exp. 2 

179 

1.00 

4.00 

2.83 

.74 

Exp. 3 

179 

1.00 

4.00 

2.91 

.76 

Exp. 4 

179 

1.00 

4.00 

2.98 

.75 

post 

179 

1.00 

4.00 

2.98 

.69 

Kompetenz Exp. 1 

179 

1.00 

4.00 

2.94 

.65 

Exp. 2 

179 

1.00 

4.00 

2.86 

.67 

Exp. 3 

179 

1.00 

4.00 

3.04 

.70 

Exp. 4 

179 

1.00 

4.00 

3.05 

1.05 

post 

179 

1.00 

4.00 

3.04 

.71 

Dozentin Exp. 1 

179 

1.00 

4.00 

3.10 

.71 

Exp. 2 

179 

1.00 

4.00 

3.08 

.72 

Exp. 3 

179 

1.00 

4.00 

3.12 

.77 

Exp. 4 

179 

1.00 

4.00 

3.09 

.75 

post 

179 

1.00 

4.00 

3.10 

.71 

Kursgemeinschaft Exp. 1 

179 

1.00 

4.00 

3.15 

.69 

Exp. 2 

178 

1.00 

4.00 

3.15 

.67 

Exp. 3 

179 

1.00 

4.00 

3.17 

.68 

Exp. 4 

179 

1.00 

4.00 

3.11 

.72 

post 

179 

1.00 

4.00 

3.21 

.70 

Tabelle 36: Deskriptive Statistik Basic Needs Experimentalgruppe 

Tabelle 36 zeigt die deskriptiven Werte des motivationalen Erlebens der Schülerinnen 

und Schüler der Experimentalgruppe. Auffällig ist, dass die Mittelwerte, bis auf wenige 

113


Ausnahmen, im zeitlichen Verlauf ansteigen. Die Mittelwerte des Erlebens von 

Kompetenz (ab Experiment 3) sowie beider Facetten der sozialen Eingebundenheit sind 

mäßig höher als die theoretisch zu erwartenden Mittelwerte von 3.00. Die Teilnehmer 

berichten über einen durchschnittlichen Wert beim Erleben von Autonomie, während 

sie sich im Vergleich hierzu aber mehr selbstbestimmt fühlten. 

Abbildung 30 veranschaulicht die deskriptiven Werte der Experimentalgruppe aus 

Tabelle 36. 

3.50 

3.00 


2.50 

2.00 

1.50 

1.00 

PWZ 

SB 

Kompetenz 

Dozentin 

Kurs 

0.50 

0.00 

Experiment 1 Experiment 2 Experiment 3 Experiment 4 

post 

Abbildung 30: Verlauf deskriptive Werte Basic Needs (EG) 

114




Exp. 1 

101 

1.00 

4.00 

3.04 

.56 

(PWZ) 

Exp. 2 

101 

1.00 

4.00 

2.78 

.73 

Exp. 3 

101 

1.00 

4.00 

3.07 

.64 

Exp. 4 

101 

1.00 

4.00 

2.98 

.67 

post 

101 

1.00 

4.00 

2.97 

.78 


Exp. 1 

101 

1.00 

4.00 

2.82 

.54 

(SB) 

Exp. 2 

101 

1.00 

4.00 

2.89 

.57 

Exp. 3 

101 

1.00 

4.00 

2.94 

.56 

Exp. 4 

101 

1.00 

4.00 

2.94 

.54 

post 

101 

1.00 

4.00 

2.87 

.62 

Kompetenz Exp. 1 

101 

1.00 

4.00 

3.02 

.58 

Exp. 2 

101 

1.00 

4.00 

2.96 

.57 

Exp. 3 

101 

1.00 

4.00 

3.09 

.58 

Exp. 4 

101 

1.00 

4.00 

3.03 

.56 

post 

101 

1.00 

4.00 

3.03 

.63 

Dozentin Exp. 1 

101 

1.00 

4.00 

3.35 

.488 

Exp. 2 

101 

1.00 

4.00 

3.34 

.48 

Exp. 3 

101 

1.00 

4.00 

3.40 

.46 

Exp. 4 

101 

1.00 

4.00 

3.39 

.53 

post 

101 

1.00 

4.00 

3.31 

.56 

Kursgemeinschaft Exp. 1 

101 

1.00 

4.00 

3.09 

.60 

Exp. 2 

101 

1.00 

4.00 

3.08 

.57 

Exp. 3 

101 

1.00 

4.00 

3.10 

.61 

Exp. 4 

101 

1.00 

4.00 

3.13 

.64 

post 

101 

1.00 

4.00 

3.15 

.62 

Tabelle 37: Deskriptive Statistik Basic Needs Kontrollgruppe 

Tabelle 37 zeigt die deskriptiven Werte des motivationalen Erlebens der Schülerinnen 

und Schüler der Kontrollgruppe. Auffällig ist, dass die Mittelwerte, außer bei 

115


Experiment 2, im zeitlichen Verlauf ansteigen. Die Mittelwerte des Erlebens von 

Kompetenz (ab Experiment 3) sowie beider Facetten der sozialen Eingebundenheit sind 

mäßig höher als die theoretisch zu erwartenden Mittelwerte von 3.00, wobei die Werte 

dieser drei Facetten besser ausfallen als bei der Experimentalgruppe. Die Teilnehmer 

berichten über einen durchschnittlichen Wert beim Erleben von Autonomie, wobei sie 

hier im Gegensatz zur Experimentalgruppe die persönlichen Wünsche und Ziele 

positiver bewerteten als die Selbstbestimmung. Experiment 2 hat den persönlichen 

Wünschen und Zielen im Vergleich weniger entsprochen, dafür fühlten sich die 

Schülerinnen und Schüler im Vergleich dazu mehr selbstbestimmt. 

Abbildung 31 veranschaulicht die deskriptiven Werte der Kontrollgruppe aus Tabelle 

37. 

4.00 

3.50 

3.00 


2.50 

2.00 

1.50 

1.00 

PWZ 

SB 

Kompetenz 

Dozentin 

Kurs 

0.50 

0.00 

Experiment 1 Experiment 2 Experiment 3 Experiment 4 

post 

Abbildung 31: Verlauf deskriptive Werte Basic Needs (KG) 

In beiden Stichproben scheint der Experimentierkurs vor allem das Erleben der Facetten 

Kompetenz und soziale Eingebundenheit ermöglicht zu haben. Die Schülerinnen und 

Schüler beider Stichproben haben sich innerhalb des Kurses als kompetent 

wahrgenommen und empfanden das Lernklima sowohl innerhalb der Kursgemeinschaft 

als auch mit der Dozentin als lernförderlich. 

116


Die beiden Facetten der Autonomie lagen in beiden Stichproben post knapp unter 3.0, 

im zeitlichen Verlauf immer über 2.5, sodass auch ein Erleben der Autonomie innerhalb 

des Experimentierkurses möglich war. Die Schülerinnen und Schüler fühlten sich 

selbstbestimmt und vor allem in der Kontrollgruppe entsprach der Experimentierkurs 

ihren persönlichen Wünschen und Zielen. 

Den Schülerinnen und Schülern standen Hilfekarten zur Bearbeitung der Experimente 3 

und 4 zur Verfügung. Die zugehörige Lehrperson hat während des Kurses vermerkt, 

welche Schülerinnen und Schüler die Hilfekarten genutzt haben. Dazu hat die 

Lehrperson direkt in die Forscherhefte der Schülerinnen und Schüler mit einem grünen, 

gelben oder roten Stift einen Vermerk an die zugehörige Stelle gemacht. In der 

Experimentalgruppe haben 18 Schülerinnen und Schüler die Hilfekarten genutzt und in 

der Kontrollgruppe 14. Im Folgenden wird analysiert, inwieweit sich die Mittelwerte 

der Variablen Autonomie für die beiden Facetten persönliche Wünsche und Ziele sowie 

Selbstbestimmung ändern, wenn die Schülerinnen und Schüler nicht berücksichtigt 

werden, die eine Hilfekarte genutzt haben. 



Exp. 3 

161 

1.00 

4.00 

2.82 

.75 

(PWZ) 

Exp. 4 

161 

1.00 

4.00 

2.82 

.77 

post 

161 

1.00 

4.00 

2.95 

.74 


Exp. 3 

161 

1.00 

4.00 

2.99 

.69 

(SB) 

Exp. 4 

161 

1.00 

4.00 

3.00 

.67 

post 

161 

1.00 

4.00 

3.03 

.57 

Tabelle 38: Deskriptive Statistik Basic Needs Experimentalgruppe (Hilfekarten) 

Anhand der Werte aus Tabelle 36 und Tabelle 38 sowie Abbildung 32 ist zu erkennen, 

dass die Mittelwerte für beide Facetten der Autonomie positiver ausfallen, wenn die 

Schülerinnen und Schüler, die eine Hilfekarte benutzt haben, herausgenommen wurden. 

All diese Schülerinnen und Schüler griffen zur roten Hilfekarte, nutzten teilweise vorher 

aber auch die anderen beiden Karten. Durch die exakte Durchführungsanleitung auf der 

roten Hilfekarte bewerteten die Schülerinnen und Schüler die Facette der 

Selbstbestimmung weniger positiv. Finden diese 18 Schülerinnen und Schüler keine 

117


Betrachtung in der Analyse, kann festgehalten werden, dass der Experimentierkurs auch 

das Erleben der Facette Autonomie ermöglicht hat. Die restlichen Schülerinnen und 

Schüler fühlten sich insgesamt mehr selbstbestimmt, der Kurs entsprach weitestgehend 

ihren persönlichen Wünschen und Zielen (post M = 2.95). 

Abbildung 32 veranschaulicht die deskriptiven Werte aus Tabelle 36. 


3.10 

3.05 

3.00 

2.95 

2.90 

2.85 

2.80 

2.75 

2.70 

2.65 

2.60 

2.55 

Experiment 3 Experiment 4 post 

PWZ 

SB 

PWZ (HK) 

SB (HK) 

Abbildung 32: Verlauf deskriptive Werte Autonomie (EG), Unterscheidung in Benutzung der Hilfekarten 

Die gleiche Analyse wird nun auch für die Kontrollgruppe durchgeführt. 



Exp. 3 

87 

1.00 

4.00 

3.10 

.65 

(PWZ) 

Exp. 4 

87 

1.00 

4.00 

2.98 

.65 

post 

87 

1.00 

4.00 

2.97 

.74 


Exp. 3 

87 

1.00 

4.00 

3.04 

.48 

(SB) 

Exp. 4 

87 

1.00 

4.00 

3.02 

.48 

post 

87 

1.00 

4.00 

2.95 

.51 

Tabelle 39: Deskriptive Statistik Basic Needs Kontrollgruppe (Hilfekarten) 

Anhand der Werte aus Tabelle 36 und Tabelle 39 sowie Abbildung 33 ist auch hier zu 

erkennen, dass die Mittelwerte für beide Facetten der Autonomie positiver ausfallen, 

wenn die Schülerinnen und Schüler, die eine Hilfekarte benutzt haben, 

118


herausgenommen wurden. All diese Schülerinnen und Schüler griffen zur roten 

Hilfekarte, nutzten teilweise vorher auch die anderen beiden Karten. Durch die exakte 

Durchführungsanleitung auf der roten Hilfekarte bewerteten die Schülerinnen und 

Schüler die Facette der Selbstbestimmung weniger positiv. Finden diese 14 

Schülerinnen und Schüler keine Betrachtung in der Analyse, kann festgehalten werden, 

dass der Experimentierkurs auch das Erleben der Facette Autonomie ermöglicht hat. 

Die restlichen Schülerinnen und Schüler fühlten sich insgesamt mehr selbstbestimmt, 

der Kurs entsprach weitestgehend ihren persönlichen Wünschen und Zielen 

(post M = 2.97). 

Abbildung 33 veranschaulicht die deskriptiven Werte aus Tabelle 36. 

3.15 

3.10 


3.05 

3.00 

2.95 

2.90 

2.85 

PWZ 

SB 

PWZ 

SB 

2.80 

2.75 

Experiment 3 Experiment 4 post 

Abbildung 33: Verlauf deskriptive Werte Autonomie (KG), Unterscheidung in Benutzung der Hilfekarten 

Um zu analysieren, welcher Zusammenhang zwischen dem Erleben der drei Basic 

Needs vorliegt, werden die Rangkorrelationskoeffizienten berechnet und betrachtet. 

Diese Rangkorrelationskoeffizienten werden getrennt nach den beiden Stichproben 

aufgelistet. 

119


Experimentalgruppe PWZ post SB post 

Kompetenz 

post 

Dozentin 

post 

Kurs 

post 

PWZ post 1.00 .622** .447** .556** .258** 

SB post .622** 1.00 .529** .571** .305** 

Kompetenz post .447** .529** 1.00 .464** .468** 

Dozentin post .556** .571** .464** 1.00 .473** 

Kurs post .258** .305** .468** .473** 1.00 

Tabelle 40: Rangkorrelationskoeffizient Basic Needs post (EG), **p < .01 (zweiseitig) 

Die einzelnen Korrelationen der drei unterschiedlichen Facetten der 

Experimentalgruppe aus Tabelle 40 sind hoch signifikant, aber insgesamt recht klein. Es 

gibt keinerlei systematische Beziehung. Die beiden Facetten der Autonomie (PWZ und 

SB) korrelieren jedoch hoch miteinander. 

Aufgrund der starken Beziehung zwischen dem Erleben von sozialer Eingebundenheit 

mit der Dozentin und dem Erleben von Autonomie liegt der Schluss nahe, dass die 

Lehrperson einen starken Einfluss auf das Erleben Autonomie hat. Im 

Experimentierkurs hat die Dozentin nur eine beratende Funktion, um das Erleben von 

Autonomie seitens der Schülerinnen und Schüler zu ermöglichen. Die Facetten 

Kompetenz und Selbstbestimmung korrelieren ebenfalls hoch miteinander, daher liegt 

hier der Schluss nahe, dass sich die Schülerinnen und Schüler als kompetent 

wahrnehmen, wenn sie selbstbestimmt handeln können. Aufgrund der recht starken 

Beziehung zwischen dem Erleben von sozialer Eingebundenheit mit den anderen 

Schülerinnen und Schülern der Kursgemeinschaft und dem Erleben von Autonomie 

liegt der Schluss nahe, dass auch die Kursgemeinschaft einen starken Einfluss auf das 

Erleben von Autonomie hat. 

120


Kontrollgruppe PWZ post SB post 

Kompetenz 

post 

Dozentin 

post 

Kurs 

post 

PWZ post 1.00 .646** .150 n.s. .547** .382** 

SB post .646** 1.00 .326** .518** .407** 

Kompetenz post .150 n.s. .326** 1.00 .121 n.s. .167 n.s. 

Dozentin post .547** .518** .121 n.s. 1.00 .565** 

Kurs post .382** .407** .167 n.s. .565** 1.00 


Die einzelnen Korrelationen der Kontrollgruppe aus Tabelle 41 sind meist hoch 

signifikant, aber insgesamt recht klein ist. Auch hier gibt es keinerlei systematische 

Beziehung. Die Beziehungen sind ähnlich wie bei der Experimentalgruppe, jedoch 

geringer. 

Ähnlich wie bei der Experimentalgruppe korrelieren auch hier die beiden Facetten der 

Autonomie hoch miteinander. Die Korrelationen zwischen der sozialen 

Eingebundenheit mit der Dozentin und der Autonomie ist etwas schwächer als bei der 

Experimentalgruppe, aber immernoch hoch, daher kann der Schluss bestätigt werden, 

dass die Lehrperson wohl einen starken Einfluss auf das Erleben der Autonomie hat. Im 


Autonomie seitens der Schülerinnen und Schüler zu ermöglichen, was scheinbar in 

diesem Kurs ermöglicht wurde. Aufgrund der recht starken Beziehung zwischen dem 

Erleben von sozialer Eingebundenheit mit den anderen Schülerinnen und Schülern der 

Kursgemeinschaft und dem Erleben von Autonomie liegt ebenfalls der Schluss nahe, 

dass die Kursgemeinschaft einen starken Einfluss auf das Erleben von Autonomie hat. 

Zwischen der Facette der Kompetenz und der Selbstbestimmung gibt es einen mittleren 

Zusammenhang, deshalb liegt auch hier der Schluss nahe, dass sich die Schülerinnen 

und Schüler als kompetent wahrnehmen, wenn sie selbstbestimmt handeln können. In 

der Kontrollgruppe scheint die soziale Eingebundenheit mit beiden Bezugsgruppen aber 

keinerlei Einfluss auf das Erleben der Kompetenz zu haben. 

Grundsätzlich ist eine wichtige Rolle beider Facetten der Autonomie in beiden 

Stichproben zu erwarten, da die SDT davon ausgeht, dass das Erleben von Kompetenz 

und sozialer Eingebundenheit nur dann eintritt, wenn das Bedürfnis nach Autonomie in 

121


der Lernsituation befriedigt wird (vgl. Kapitel 3.1.2). Dies konnte durch beide Gruppen 

empirisch belegt werden. Ebenso ist durch die Analyse zu erkennen, dass man die 

beiden Facetten der Autonomie nicht nur konzeptuell, sondern auch empirisch 

voneinander trennen kann. 

Im Folgenden wird das situationale Interesse analysiert und die Ergebnisse werden 

bewertet. 

7.1.2 Situationales Interesse 

Situationales Interesse ist ein durch äußere Anregungsbedingungen ausgelöster Zustand, 

der in eine catch- und eine hold-Komponente unterteilt ist (vgl. Kapitel 3.2.2). Die 

catch-Phase beschreibt das „Einfangen“ von Interesse aufgrund kurzfristiger 

Aktivierung in einer konkreten Lernsituation. Diese Aktivierung kann sensorisch oder 

kognitiv verlaufen. Die catch-Phase beschreibt die Vorstufe eines Verhaltens, sich 

kontinuierlich und wiederholt mit einem Interessensgegenstand zu beschäftigen. 

Beschäftigt sich eine Person über eine kurze Aufmerksamkeitslenkung hinweg mit 

einem solchen Gegenstand, wird von einem stabilisierten situationalen Interesse oder 

der hold-Phase gesprochen. Die hold-Phase beschreibt somit ein anhaltendes Interesse 

einer Person, das an eine Lernsituation gekoppelt ist. 

Meine Studie geht von der zweiten Hypothese aus, dass sich die Durchführung 

mathematischer Schülerexperimente positiv auf das situationale Interesse der 

Schülerinnen und Schüler auswirkt. Um diese Hypothese und damit Forschungsfrage 2 

beantworten zu können, wurden zuerst die deskriptiven Werte der catch- als auch der 

hold-Phase im zeitlichen Verlauf berechnet und analysiert. 

122



catch 

• Experimentalgruppe 

179 

1.00 

4.00 

2.74 

.82 

(Experiment 1) 


101 

1.00 

4.00 

3.28 

.55 

hold 


178 

1.00 

4.00 

2.32 

.76 



101 

1.00 

4.00 

3.12 

.42 

catch 


179 

1.00 

4.00 

2.43 

.83 



101 

1.00 

4.00 

2.66 

.59 

hold 


179 

1.00 

4.00 

2.27 

.77 



101 

1.00 

4.00 

2.83 

.37 

catch 


179 

1.00 

4.00 

2.90 

.79 



101 

1.00 

4.00 

3.22 

.56 

hold (Experiment 


179 

1.00 

4.00 

2.45 

.81 

3) 


101 

1.00 

4.00 

3.10 

.42 

catch 


179 

1.00 

4.00 

2.83 

.86 



101 

1.00 

4.00 

3.00 

.61 

hold 


179 

1.00 

4.00 

2.41 

.87 



101 

1.00 

4.00 

2.93 

.40 

catch Gesamt • Experimentalgruppe 

179 

1.00 

4.00 

2.73 

.58 


101 

1.00 

4.00 

3.04 

.34 

hold Gesamt • Experimentalgruppe 

179 

1.00 

4.00 

2.36 

.63 


101 

1.00 

4.00 

3.00 

.26 

Tabelle 42: Deskriptive Werte situationales Interesse 

123


Zunächst fällt auf, dass sich die Mittelwerte der Facette catch sowohl bei der 

Experimental- als auch bei der Kontrollgruppe nach Experiment 1 verschlechtern und 

ab Experiment 3 wieder verbessern (vgl. Abbildung 34). Nach Experiment 3 ist wieder 

ein leichter Abfall zu erkennen, wobei dieser Abfall bei der Experimentalgruppe 

geringer ist als bei der Kontrollgruppe (vgl. Tabelle 42, Abbildung 34 und Abbildung 

35). Vergleicht man die Werte aus Tabelle 42, so fällt auf, dass bei der Facette catch zur 

Zeit des ersten Experiment die Kontrollgruppe (3.28) im Vergleich zur 

Experimentalgruppe (2.74) einen deutlich höheren Mittelwert aufweist. Experimentalund 

Kontrollgruppe unterscheiden sich nach dem U-Test bei dieser Variable signifikant 

mit einem Wert von p = .000***. 

Nach der deskriptiven Analyse scheinen Experiment 1 und 3 interessanter gewesen zu 

sein, als Experiment 2 und 4, wobei Experiment 2 in beiden Gruppen am Schlechtesten 

abgeschnitten hat. 

Abbildung 34 veranschaulicht die deskriptiven Werte aus Tabelle 42 der Facette catch. 

catch - EG 

catch - KG 

3.50 

3.50 

3.00 

3.00 

2.50 

2.50 

2.00 

2.00 

1.50 

1.50 

1.00 

1.00 

0.50 

0.50 

0.00 

Exp. 1 Exp. 2 Exp. 3 Exp. 4 Gesamt 

0.00 


Abbildung 34: Verlauf situationales Interesse, Facette catch 

Dort ist zu entnehmen, dass besonders Experiment 3 bei den Schülerinnen und Schülern 

der Experimentalgruppe situationales Interesse erzeugt. Die Mittelwerte der einzelnen 

Experimente der Kontrollgruppe sind insgesamt höher als die der Experimentalgruppe. 

Hier scheint besonders Experiment 1 situationales Interesse erzeugt zu haben. 

124


Der untersuchte Experimentierkurs „Versuch´s doch mal“ erzeugt bei vielen der 

teilnehmenden Schülerinnen und Schülern der Kontrollgruppe ein hohes situationales 

Interesse, wie die in Tabelle 42 aufgeführten Mittelwerte, besonders der Gesamtwert 

von über 3.00, belegen. Die einzelnen Werte der Experimentalgruppe liegen jeweils 

knapp unter den Werten der Kontrollgruppe, der Experimentierkurs erzeugt hier aber 

auch ein situationales Interesse. Aus Tabelle 62 des Kapitel 7.2.2 ist zu entnehmen, dass 

ein signifikanter Unterschied zwischen beiden Stichproben bei der Beurteilung des 

Gesamtwertes vorliegt. Experimental- und Kontrollgruppe unterscheiden sich also 

signifikant in ihrer Beurteilung des situationalen Interesses. 

Vergleicht man die Ergebnisse aus Tabelle 42 der Facette catch mit der hold-Phase, 

erkennt man ein ähnliches Muster. Abbildung 35 veranschaulicht die deskriptiven 

Werte aus Tabelle 42 der Facette hold. 

hold - EG 

hold - KG 

3.50 

3.50 

3.00 

3.00 

2.50 

2.50 

2.00 

2.00 

1.50 

1.50 

1.00 

1.00 

0.50 

0.50 

0.00 


0.00 


Abbildung 35: Verlauf situationales Interesse, Facette hold 

Die Unterschiede zwischen den einzelnen vier Experimenten sind nicht ganz so groß 

wie bei der catch-Phase, die Werte sind stabiler, der Verlauf aber ähnlich. Aus 

Abbildung 35 ist zu entnehmen, dass auch hier Experiment 3 bei den Schülerinnen und 

Schülern der Experimentalgruppe ein stabilisiertes situationales Interesse erzeugt. Die 

Mittelwerte der einzelnen Experimente der Kontrollgruppe sind insgesamt höher als die 

der Experimentalgruppe. Hier scheinen besonders Experiment 1 und Experiment 3 ein 

stabilisiertes situationales Interesse erzeugt zu haben. 

125


Da der Gesamtwert der Kontrollgruppe bei 3.0 liegt, scheint es sich nicht nur um ein 

Interesse aufgrund kurzfristiger Aktivierung zu handeln, sondern über die Zeit hinweg 

um ein stabilisiertes situationales Interesse. Die Experimentalgruppe hingegen weist 

schlechtere Werte auf, hier kann man nicht von einem stabilisierten Interesse sprechen. 

Um zu untersuchen, wieso einige Experimente (besonders Experiment 2) kein 

situationales Interesse erzeugt haben, wurde vorweg das Item „Ranking bestes 

Experiment“ (vgl. Kapitel 5.2.7) analysiert. In der Experimentalgruppe gaben 58,76% 

der teilnehmenden Schülerinnen und Schüler an, dass ihnen Experiment 1 am besten 

gefallen hat. 36,84% stimmten für Experiment 3 auf den zweiten Platz. 37,23% gaben 

an, dass ihnen Experiment 4 am drittbesten gefallen hätte und 48,94% bewerten 

Experiment 4 am schlechtesten. Dieses Ergebnis deckt sich mit den Ergebnissen des 

situationalen Interesses der Experimentalgruppe aus Tabelle 42 und Abbildung 35. 

In der Kontrollgruppe gaben 36% der teilnehmenden Schülerinnen und Schüler an, dass 

ihnen Experiment 3 am Besten gefallen hat. 25,61% stimmten für Experiment 1 auf den 

zweiten Platz. 35,63% gaben an, dass ihnen Experiment 4 am drittbesten gefallen hätte 

und 43,48% bewerten Experiment 2 am schlechtesten. D.h., die Kontrollgruppe 

platzierte die Experimente: 3 à 1 à 4 à 2. Dieses Ergebnis deckt sich nur teilweise 

mit den Ergebnissen des situationalen Interesses der Kontrollgruppe aus Tabelle 42 und 

Abbildung 35, indem die Kontrollgruppe die Experimente wie folgt platzierte: 3 à 4 à 

1 à 2. Insgesamt kann hiermit festgehalten werden, dass die offenen Experimente 3 

und 4 das situationale Interesse mehr fördern als die gestützten Experiment 1 und 2 (vgl. 

Kapitel 4.2). Dabei scheint Experiment 2, das Entdecken der Kreiszahl, das Interesse 

am wenigsten geweckt zu haben. 

Um zu erfahren, warum Experiment im Vergleich schlecht abgeschnitten hat, wurde das 

halboffene Item „Hattest du Spaß beim Experimentieren?“ (vgl. Kapitel 5.2.8.5) 

analysiert. Für diese Analyse wurden die Antworten der Studienteilnehmer zu der 

Kategorie 1: „Ja ich hatte Spaß“ und Kategorie 2: „Nein ich hatte keinen Spaß“ 

zugeordnet. Antworten mit folgenden Wörtern oder Ausdrücken wurden der Kategorie 

1 zugeordnet: Ja, interessant, Spaß, Freude, J, gut, hat mir gefallen, spannend, mag 

ich und cool. Aussagen wie: nicht verstanden, nö, nein, nichts, nix, blöd, kein Spaß, 

langweilig, L, nicht spannend, öde, naja, nicht so toll, nicht aufregend, wurden der 

126


Kategorie 2 zugeordnet. Aussagen mit: joar, jaein, ja/nein aber, wurden keiner 

Kategorie zugeordnet, ebenso Aussagen die keinerlei Bezug zum das Interesse an 

diesem bestimmten Experiment aufwiesen, wie z.B. mir war kalt, die Stühle waren 

unbequem, die Dozentin ist unfreundlich oder hier stinkt es. Im halboffenen Item 

„Hattest du Spaß beim Experimentieren?“ (vgl. Kapitel 5.2.8.5) gaben in der 

Experimentalgruppe 61 Personen bei Experiment 2 an, dass sie keinen Spaß beim 

Experimentieren hatten, 87 gaben an, dass sie wohl Spaß beim Experimentieren hatten, 

25 gaben keine Antwort und 6 Antworten konnten keiner Kategorie zugeordnet werden. 

In der Kontrollgruppe gaben 44 Personen an, dass sie keinen Spaß beim 

Experimentieren hatten, 53 gaben an, dass sie wohl Spaß beim Experimentieren hatten, 

3 gaben keine Antwort und eine Antwort konnte keiner Kategorie zugeordnet werden. 

Trotz der schlechten Ergebnisse des Ranking-Items und der deskriptiven Werte aus 

Tabelle 42 bezüglich Experiment 2, kann durch diese Analyse festgehalten werden, dass 

den Schülerinnen und Schülern beider Stichproben auch das Experiment 2 Spaß 

gemacht hat, denn mehr als die Hälfte aller Antworten in beiden Stichproben konnten 

der Kategorie 1 zugeordnet werden. 

Oft wurde aber bemängelt: „Man hatte weniger Freiheiten“ (Zitat AnJe1305), und „Es 

war etwas langweilig, da man immer das selbe macht“ (Zitat BaDi0803). Die 

teilnehmenden Schülerinnen und Schüler wünschten sich mehr Gestaltungsfreiheit und 

Selbstständigkeit, was durch dieses Experiment nicht gefördert wurde. Auch die 

Berechnung der Parameter scheint das Interesse nicht geweckt zu haben, wofür die 

folgende Aussage beispielhaft ist: „Ich hatte dabei leider keinen Spaß, da man etwas 

lockeres erwartet hatte und man stattdessen nur rechnen musste.“ (Zitat LeDe2810). 

Situationales Interesse und Motivation 

Nach der POI von Schiefele, Krapp und Prenzel kann Interesse auch während eines 

Lernprozesses entwickelt werden, wofür die intrinsische Motivation eine große Rolle 

spielt (vgl. Kapitel 3.2.1 und 3.1.1). Gemessen wurde die Variable intrinsische 

Motivation vor, während und direkt nach dem Experimentierkurs. Betrachtet man nun 

die Variable intrinsische Motivation in Tabelle 43 über diesen zeitlichen Verlauf, ist zu 

erkennen, dass in beiden Gruppen die intrinsische Motivation zum Zeitpunkt von 

127


Experiment 2 abnimmt. Dennoch steigen bei beiden Gruppen die Werte über den 

zeitlichen Verlauf, alle Werte liegen jeweils oberhalb des pre-Wertes. 


Intrinsisch pre • Experimentalgruppe 

179 

1.00 

4.00 

2.65 

.72 


101 

1.00 

4.00 

2.67 

.69 

Intrinsisch Exp.1 • Experimentalgruppe 

179 

1.00 

4.00 

2.75 

.70 


101 

1.00 

4.00 

3.01 

.60 


179 

1.00 

4.00 

2.71 

.69 


100 

1.00 

4.00 

2.86 

.67 


179 

1.00 

4.00 

2.83 

.75 


101 

1.00 

4.00 

3.07 

.58 


179 

1.00 

4.00 

2.84 

.76 


99 

1.00 

4.00 

3.00 

.62 

Intrinsisch post • Experimentalgruppe 

179 

1.00 

4.00 

2.80 

.75 


101 

1.00 

4.00 

2.90 

.68 

Tabelle 43: Deskriptive Statistik intrinsische Motivation 

In Tabelle 32 aus Kapitel 7.1.1 ist zu entnehmen, dass die Intervention einen positiven 

Einfluss auf die intrinsische Motivation aller teilnehmenden Schülerinnen und Schüler 

hatte. Es liegt ein signifikanter Anstieg vor, die intrinsische Motivation war nach der 

Intervention signifikant verschieden von der intrinsischen Motivation vorher. 

Nachfolgend veranschaulicht Abbildung 36 die deskriptiven Werte der intrinsischen 

Motivation aus Tabelle 43. 

128


3.20 

intrinsische Motivation 

3.10 

3.00 

2.90 

2.80 

2.70 

2.60 

2.50 

2.40 

3.07 

3.01 

3.00 

2.90 

2.86 

2.83 2.84 

2.80 

2.75 

2.71 

2.65 2.67 

pre Exp. 1 Exp. 2 Exp. 3 Exp. 4 post 



Abbildung 36: Verlauf intrinsische Motivation 

Das situationale Interesse ist in der Kontrollgruppe insgesamt höher als das in der 

Experimentalgruppe. Die hold-Komponente des Interesses wurde in der Kontrollgruppe 

auch positiv bewertet. Gleicht man die Ergebnisse aus Tabelle 42 und Abbildung 36 mit 

den deskriptiven Werten der intrinsischen Motivation aus Tabelle 43 ab, sieht man, dass 

die intrinsische Motivation im Verlauf des Kurses steigt und so die Motivation und das 

Interesse gesteigert werden. In beiden Gruppen erkennt man einen Tiefpunkt bei 

Experiment 2 (vgl. Abbildung 36). Die Schülerinnen und Schüler beider Stichproben 

sind in diesem Experiment weniger motiviert, was sich mit den Ergebnissen des 

situationellen Interesses deckt. 

Betrachtet man nun die mögliche Störvariable Amotivation in Tabelle 44 über den 

zeitlichen Ablauf, ist zu erkennen, dass alle Werte unter 2.0 liegen. Die teilnehmenden 

Schülerinnen und Schüler sind so eher motiviert. Gemessen wurde die Variable 

Amotivation vor, während und direkt nach dem Experimentierkurs. Auffällig ist jedoch, 

dass der post-Wert der Amotivation beider Stichproben höher ist als der Mittelwert aller 

vier Experimente (Experimentalgruppe M = 1.85 und Kontrollgruppe M = 1.74) ist. 

129



Amotiviert pre • Experimentalgruppe 

179 

1.00 

4.00 

1.76 

.60 


101 

1.00 

4.00 

1.82 

.69 

Amotiviert Exp.1 • Experimentalgruppe 

179 

1.00 

4.00 

1.78 

.65 


101 

1.00 

4.00 

1.78 

.64 


179 

1.00 

4.00 

1.91 

.66 


100 

1.00 

4.00 

1.74 

.58 


179 

1.00 

4.00 

1.85 

.71 


101 

1.00 

4.00 

1.73 

.61 


179 

1.00 

4.00 

1.84 

.73 


99 

1.00 

4.00 

1.72 

.60 

Amotiviert post • Experimentalgruppe 

179 

1.00 

4.00 

1.88 

.71 


101 

1.00 

4.00 

1.80 

.65 

Tabelle 44: Deskriptive Statistik Amotivation 

Interessant ist, dass die Experimentalgruppe zum Zeitpunkt Experiment 2 amotivierter 

ist als die Kontrollgruppe (vgl. Abbildung 37). Experimental- und Kontrollgruppe 

unterscheiden sich nach dem U-Test bei dieser Variable zum Zeitpunkt von Experiment 

2 signifikant mit einem Wert von p = .037* (vgl. Kapitel 7.2.2). 

Die Experimentalgruppe bewertet das situationale Interesse bei Experiment 2 schlechter 

als die Kontrollgruppe, das Interesse sinkt (vgl. Tabelle 42). Auch die intrinsische 

Motivation bei Experiment 2 fällt bei der Experimentalgruppe stark (vgl. Abbildung 

36). Das sind mögliche Gründe für den Anstieg an Amotivation. 

130


Abbildung 37 veranschaulicht die deskriptiven Werte der Amotivation aus Tabelle 44. 

1.95 

Amotivation 

1.90 

1.85 

1.80 

1.75 

1.70 

1.82 

1.76 

1.78 

1.91 

1.74 

1.85 

1.73 

1.84 

1.72 

1.88 

1.80 



1.65 

1.60 

pre Exp. 1 Exp. 2 Exp. 3 Exp. 4 post 

Abbildung 37: Verlauf Amotivation 

Das situationale Interesse ist in der Kontrollgruppe insgesamt höher als das in der 

Experimentalgruppe. Die hold-Komponente dieses Interesses wurde in der 

Kontrollgruppe auch positiv bewertet. Gleicht man die Ergebnisse aus Tabelle 42 und 

Abbildung 36 mit den deskriptiven Werten der Amotivation aus Tabelle 44 ab, sieht 

man, dass die Amotivation im Verlauf des Kurses abnimmt. Die Motivation und das 

Interesse werden dafür aber gesteigert. In der Experimentalgruppe erkennt man einen 

Anstieg bei Experiment 2. Die Schülerinnen und Schüler der Experimentalgruppe sind 

bei diesem Experiment weniger motiviert, was sich mit den Ergebnissen des 

situationalen Interesse deckt. 

Zusammenhang von situationalem und individuellem Interesse 

Situationales Interesse kann der Ausgangspunkt von individuellem Interesse sein (vgl. 

Krapp, 1992 und Kapitel 3.2.2). Da der Kurs „Versuch´s doch mal“, bis auf wenige 

Ausnahmen, situationales Interesse erzeugt hat, wird ein möglicher Einfluss auf das 

individuelle Interesse an mathematischen Schülerexperimenten vermutet. 

Um diese Vermutung zu untersuchen, werden zunächst die deskriptiven Werte des 

individuellen Interesses an mathematischen Experimenten berechnet und analysiert. 

131



Individuelles 

Interesse an 

Experimenten 



177 

101 

1.00 

1.00 

4.00 

4.00 

3.09 

3.13 

.69 

.61 

Tabelle 45: Deskriptive Statistik Individuelles Interesse an Experimenten 

In Tabelle 45 sind die deskriptiven Werte für das individuelle Interesse an 

mathematischen Schülerexperimenten aufgelistet. Es zeigt sich, dass das individuelle 

Interesse hier positiv bewertet wurde, bei der Kontrollgruppe höher als bei der 

Experimentalgruppe. Um zu analysieren, ob es einen Zusammenhang zwischen dem 

situationalen Interesse und dem individuellen Interesse an Experimenten gibt, wird eine 

Korrelationsanalyse durchgeführt. Dazu wurde durch Mittelwertsbildung eine 

Gesamtvariable catch und hold berechnet und diese dann mit der Variable individuelles 

Interesse an Experimenten verglichen. 

Es ist bei beiden Gruppen deutlich zu erkennen, dass catch- und hold-Phase hoch bzw. 

stark miteinander korrelieren, was nicht verwunderlich ist, da die catch-Phase einen 

starken Einfluss auf die Ausbildung der hold-Phase hat (vgl. Kapitel 3.2.2). Solch hohe 

Korrelationen können aber auch ein Hinweis darauf sein, dass die beiden Facetten des 

situationalen Interesses nicht getrennt voneinander wahrgenommen wurden. 

Experimentalgruppe catch Gesamt hold Gesamt 

Ind. Interesse 

Experimente 

catch Gesamt 1.00 .810** .285** 

hold Gesamt .810** 1.00 .192* 


Experimente 

.285** .192* 1.00 

Tabelle 46: Rangkorrelationskoeffizient situationales Interesse und individuelles Interesse am Fach 

Mathematik (EG), **p < .01 (zweiseitig) 

Der Korrelationskoeffizient zwischen der catch-Phase und dem individuellen Interesse 

an Experimenten der Experimentalgruppe zeigt einen mittelstarken Zusammenhang, der 

hoch signifikant ist. Personen mit individuellem Interesse in einem bestimmten 

Inhaltsbereich (hier Experiment) werden auch den Interessantheitsgrad von den damit 

verbundenen Lernumwelten höher einschätzen (vgl. Krapp 1992), was durch dieses 

Ergebnis empirisch gestützt werden kann. 

132


Ausschlaggebend bei der Interessenstheorie ist aber der Einfluss der hold-Phase auf das 

individuelle Interesse, denn die hold-Phase trägt dazu bei, dass Lernende mehr über den 

Interessensbereich erfahren wollen und kann so als Ausgangspunkt der Entwicklung 

von dauerhaftem Interesse angesehen werden (vgl. Kapitel 3.2.3). Hier zeigt sich ein 

kleiner Zusammenhang, der signifikant ist. 

Vergleicht man diese Ergebnisse aus Tabelle 46 mit den Ergebnissen der 

Kontrollgruppe, bei der ein hohes situationales Interesse erzeugt wurde, zeigt sich in 

Tabelle 47 ebenfalls ein mittelstarker Zusammenhang, der hoch signifikant ist, 

zwischen catch-Phase und individuellem Interesse an mathematischen Experimenten. 

Kontrollgruppe catch Gesamt hold Gesamt 


Experimente 

catch Gesamt 1.00 .552** .405** 

hold Gesamt .552** 1.00 .285** 


Experimente 

.405** .285** 1.00 

Tabelle 47: Rangkorrelationskoeffizient situationales Interesse und individuelles Interesse am Fach 

Mathematik (KG), **p < .01 (zweiseitig) 

Aber anders als bei der Experimentalgruppe ist der Zusammenhang zwischen hold- 

Phase und individuellem Interesse hoch signifikant, sodass des situationale Interesses 

einen möglichen Einfluss auf das individuelle Interesse hat. Diese Aussage kann aber 

nicht empirisch belegt werden, denn durch die Korrelationsanalyse ist keine Aussage 

über die Kausalität möglich. 

Dieser positive Zusammenhang ist auch in den jeweiligen Streudiagrammen zu 

erkennen. 

133


Abbildung 38: Streudiagramme situationales und individuelles Interesse, catch-Phase 

Der Zusammenhang zwischen der catch-Phase und dem individuellen Interesse an 

mathematischen Schülerexperimenten ist bei beiden Gruppen positiv, man erkennt aber 

deutliche Ausreißer. Dieser Aspekte spricht für die Verwendung des 

Rangkorrelationskoeffizienten nach Spearman. 

Abbildung 39: Streudiagramme situationales und individuelles Interesse, hold-Phase 

Auch hier ist der Zusammenhang zwischen der catch-Phase und dem individuellem 

Interesse an mathematischen Schülerexperimenten bei beiden Gruppen positiv, man 

erkennt wieder deutliche Ausreißer. 

Zusammenfassung 

Abschließend kann festgehalten werden, dass die Werte der Kontrollgruppe etwas höher 

sind als die der Experimentalgruppe. Die Schülerinnen und Schüler der Kontrollgruppe 

sind interessiert am Experimentierkurs, es handelt sich hierbei nicht nur um ein 

kurzfristiges situationales Interesse, sondern auch die hold-Komponente wurde positiv 

134


bewertet. Die Amotivation der Lernenden innerhalb dieser Gruppe nimmt über die Zeit 

ab, d.h. die Motivation steigt ebenso wie das Interesse. Die Werte der 

Experimentalgruppe sind nicht ganz so positiv. Die Schülerinnen und Schüler sind auch 

motiviert, es handelt sich aber nicht um ein stabilisiertes Interesse. Die Amotivation 

sinkt auch, Experiment 2 beeinflusst aber und führt zu einem kurzen Anstieg. 

In beiden Stichproben gibt es einen möglichen Einfluss des situationalen Interesses auf 

das individuelle Interesse an Experimenten. Diese Kausalität kann aber nicht durch eine 

Korrelationsanalyse geklärt werden. 

Da die Ergebnisse der Kontrollgruppe positiver waren als die der Experimentalgruppe, 

ist davon auszugehen, dass der neue Lernort Schülerlabor, wie zuvor angenommen, 

keinen nachweislich positiven Einfluss auf das Interessensempfinden der teilnehmenden 

Schülerinnen und Schüler hat. Es ist denkbar, dass der neue Lernort und die neue 

Umgebung die Schülerinnen und Schüler abgelenkt haben kann. 

Im Folgenden wird das individuelle Interesse am Fach Mathematik analysiert und die 

Ergebnisse bewertet. 


Wie in Kapitel 4.1 beschrieben, bezieht sich ein wichtiger Aspekt meiner Studie auf die 

angestrebte Interessensförderung der Lernenden. Ein möglicher positiver Einfluss 

mathematischer Schülerexperimente auf das individuelle Interesse am Fach Mathematik 

ist als eher gering einzuschätzen (vgl. Kapitel 3.2.4), wodurch sich meine Hypothese 3 

ableiten lässt, dass die Durchführung mathematischer Schülerexperimente keinen 

nachweislichen Einfluss auf das individuelle Interesse am Fach Mathematik haben. 

Ein Zuwachs an individuellem Interesse wird dann angenommen, wenn bei der post- 

Befragung im Vergleich zur pre-Befragung ein höherer Wert erreicht wird. In Tabelle 

48 sind die deskriptiven Werte der Variable individuelles Interesse aufgelistet. 

Gemessen wurde das individuelle Interesse vor und direkt nach dem Experimentierkurs. 

135



Individuelles 

Interesse an 

Mathematik 

(pre) 



179 

101 

1.00 

1.00 

4.00 

4.00 

2.69 

2.62 

.74 

.74 

Individuelles 

Interesse an 

Mathematik 

(post) 



178 

101 

1.00 

1.00 

4.00 

4.00 

2.81 

2.72 

.72 

.72 

Individuelles 

Interesse an 

Experimenten 



177 

101 

1.00 

1.00 

4.00 

4.00 

3.09 

3.13 

.69 

.61 

Tabelle 48: Deskriptive Statistik Individuelles Interesse 


post-Test höhere Mittelwerte erreichen, d.h. die beiden Gruppen verzeichnen einen 

geringen Zuwachs. Dabei erreicht die Experimentalgruppe einen höheren Mittelwert im 

post-Test als die Kontrollgruppe bei zuvor etwa gleichen pre-Werten. Der Zuwachs 

beträgt in beiden Fällen und in beiden Gruppen aber weniger als die 

Standardabweichung, nämlich bei der Experimentalgruppe etwa zwei Zehntel und bei 

der Kontrollgruppe etwa ein Zehntel. 

Beim individuellen Interesse an mathematischen Schülerexperimenten liegen die 

Mittelwerte beider Gruppen mäßig über dem zu erwartenden Mittelwert von 3.0, dabei 

ist der Mittelwert der Kontrollgruppe mäßig höher als der Mittelwert der 

Experimentalgruppe. So ist das individuelle Interesse an mathematischen Experimenten 

höher als das am Fach Mathematik selbst. 

Nachfolgend veranschaulicht Abbildung 40 die deskriptiven Werte aus Tabelle 48. 

136


2.85 

2.80 

2.81 

2.75 

2.70 

2.65 

2.60 

2.69 

2.62 

2.72 



2.55 

2.50 

pre 

post 

Abbildung 40: Verlauf individuelles Interesse am Fach Mathematik 

Um zu analysieren, ob es sich um einem signifikanten Anstieg zwischen preund post- 

Test im Bereich des individuellen Interesses handelt, wird zunächst ein Modell erstellt. 

Abbildung 41: Modell zur Entwicklung des individuellen Interesses an Mathematik 

Anhand der Daten aus Tabelle 48 kann man erkennen, dass es einen Unterschied des 

Mittelwerts zwischen dem Vor- und dem Nachtest gibt. Um das Modell aus Abbildung 

41 zu überprüfen, wird der Wilcoxon-Test verwendet. Mit diesem Test lässt sich nun 

überprüfen, ob dieser Unterschied zwischen Vor- und Nachtest auch signifikant ist. 

Wilcoxon-Test (individuelles 

Interesse pre – individuelles 

Interesse post) 


Signifikanz 

.156 n.s. 

Kontrollgruppe .000*** 

Tabelle 49: Wilcoxon-Test individuelles Interesse mit α=0.05 

In Tabelle 49 ist zu erkennen, dass der p-Wert der Experimentalgruppe nicht signifikant 

ist, da er über dem Wert von α liegt, d.h. das individuelle Interesse an Mathematik war 

nach der Intervention nicht signifikant verschieden von dem individuellen Interesse an 

Mathematik vorher. Hier liegt kein signifikanter Anstieg vor. 

137


Bei der Kontrollgruppe ist hingegen zu erkennen, dass der p-Wert höchst signifikant ist, 

da er unter dem Wert von α liegt, d.h. das individuelle Interesse an Mathematik war 

nach der Intervention signifikant verschieden von dem individuellen Interesse an 

Mathematik vorher. Hier liegt also ein signifikanter Anstieg vor. 

Da der Anstieg bei der Experimentalgruppe nicht signifikant war, soll nun überprüft 

werden, ob es einen Zusammenhang zwischen dem individuellen Interesse am Fach 

Mathematik vor dem Experimentierkurs und dem individuellem Interesse am Fach 

Mathematik nach dem Experimentierkurs gibt. Dazu wird der 

Rangkorrelationskoeffizient bestimmt. 


Individuelles Interesse an 

Mathematik (pre) 


Mathematik (post) 





1.00 .731** 

.731** 1.00 

Tabelle 50: Rangkorrelationskoeffizient individuelles Interesse am Fach Mathematik (EG), **p < .01 

(zweiseitig) 

Obwohl der Anstieg der Mittelwerte nicht signifikant ist, ist der Korrelationskoeffizient 

der Experimentalgruppe deutlich positiv, so deutet er auf einen positiven 

Zusammenhang zwischen den Variablen individuelles Interesse am Fach Mathematik 

(pre) und individuelles Interesse am Fach Mathematik (post) hin. So hat das 

individuelle Interesse pre Auswirkung auf das individuelle Interesse post. 










1.00 .757** 

.757** 1.00 

Tabelle 51: Rangkorrelationskoeffizient individuelles Interesse am Fach Mathematik (KG), **p < .01 

(zweiseitig) 

Ähnlich sieht es bei der Kontrollgruppe aus. Der Korrelationskoeffizient ist hier etwas 

höher als bei der Experimentalgruppe. Beide Gruppen weisen einen signifikanten 

138


Zusammenhang zwischen den beiden Variablen zum individuellen Interesse am Fach 

Mathematik im zeitlichen Verlauf auf. 

Abbildung 42: Streudiagramme individuelles Interesse an Mathematik 

Dieser positive Zusammenhang ist auch im jeweiligen Streudiagramm aus Abbildung 

42 zu erkennen. Der Zusammenhang hat zwar einen linearen Verlauf, man erkennt aber 

deutliche Ausreißer, weshalb die Verwendung des Rangkorrelationskoeffizienten nach 

Spearman gestützt wird. 

Insgesamt kann festgehalten werden, dass das individuelle Interesse am Fach 

Mathematik im Mittelwert lediglich minimal ansteigt, es aber eine hohe Korrelation 

zwischen beiden Variablen gibt. Es gibt bei der Kontrollgruppe einen signifikanten 

Unterschied bei den Mittelwerten, bei der Experimentalgruppe hingegen nicht. So kann 

Hypothese 3, dass mathematische Schülerexperimente keinen nachweislichen Einfluss 

auf das individuelle Interesse am Fach Mathematik haben, weder verifiziert noch 

falsifiziert werden. Es scheint in dieser Studie in der Kontrollgruppe einen 

nachweislichen Einfluss von mathematischen Schülerexperimenten auf das individuelle 

Interesse am Fach Mathematik zu geben. Dies geht auch mit der Theorie einher, denn 

ein möglicher positiver Einfluss mathematischer Schülerexperimente auf das 

individuelle Interesse ist als gering, aber nicht als unmöglich einzuschätzen (vgl. 

Kapitel 3.2.4). Als möglicher Grund für die unterschiedliche Entwicklung des 

individuellen Interesses am Fach Mathematik ist denkbar, dass die Schülerinnen und 

Schüler der Experimentalgruppe den erlebten Kurs als einmalig und losgelöst 

wahrgenommen haben, der keinerlei Einfluss auf den zukünftigen Mathematikunterricht 

139


hat, wohingegen die Schülerinnen und Schüler der Kontrollgruppe den Kurs innerhalb 

ihrer Unterrichtsstruktur und somit nicht losgelöst erlebten. 

Zusammenhang von individuelles Interesse und mathematischem Selbstkonzept 

Betrachtet wird nun zusätzlich die Variable mathematisches Selbstkonzept, um den 

Anstieg an individuellem Interesse erklären zu können. Es soll weiterführend geklärt 

werden, ob das Selbstkonzept für die Entwicklung von individuellem Interesse 

verantwortlich ist oder ob der Zuwachs an individuellem Interesse am Fach Mathematik 

ausschließlich der Intervention zuzuschreiben ist. 

Dazu werden zunächst die deskriptiven Werte aus Tabelle 52 analysiert. Ein Zuwachs 

des mathematischen Selbstkonzeptes wird dann angenommen, wenn bei der post- 

Befragung im Vergleich zur pre-Befragung ein höherer Wert erreicht wird. 


Selbstkonzept 

(pre) 



179 

101 

1.00 

1.00 

4.00 

4.00 

2.65 

2.66 

.84 

.73 

Selbstkonzept 

(post) 



179 

101 

1.00 

1.00 

4.00 

4.00 

2.71 

2.75 

.83 

.71 

Tabelle 52: Deskriptive Statistik mathematisches Selbstkonzept 


post-Test höhere Mittelwerte erreichen, d.h. die beiden Gruppen verzeichnen einen 

geringen Zuwachs. Dabei erreicht diesmal die Kontrollgruppe einen höheren Mittelwert 

im post-Test als die Experimentalgruppe bei zuvor gleichen pre-Werten. Der Zuwachs 

beträgt in beiden Fällen und in beiden Gruppen aber weniger als die 

Standardabweichung, nämlich bei der Experimentalgruppe etwa ein Zehntel und bei der 

Kontrollgruppe etwas mehr als ein Zehntel. 

Um zu analysieren, ob es sich um einen Anstieg im Bereich des mathematischen 

Selbstkonzeptes handelt, wird zunächst ein Modell erstellt. 

140


Abbildung 43: Modell zur Entwicklung des mathematischen Selbstkonzeptes 

Anhand der Daten aus Tabelle 52 kann man erkennen, dass es einen Unterschied des 

Mittelwerts zwischen dem Vor- und dem Nachtest gibt. Um dieses Modell zu 

überprüfen, wird der Wilcoxon-Test verwendet. 

Wilcoxon-Test (Selbstkonzept 

pre – Selbstkonzept post) 

Signifikanz 

Experimentalgruppe .003** 

Kontrollgruppe .025* 

Tabelle 53: Wilcoxon-Test mathematisches Selbstkonzept mit α=0.05 

In Tabelle 53 ist zu erkennen, dass der p-Wert sowohl der Experimentalgruppe als auch 

der Kontrollgruppe signifikant ist, da beide Werte größer als α sind, d.h. das 

mathematische Selbstkonzept war nach der Intervention signifikant verschieden von 

dem mathematischen Selbstkonzept vorher. Hier liegt ein signifikanter Anstieg vor. So 

scheint die Intervention, d.h. der Experimentierkurs, einen Einfluss auf das 

mathematische Selbstkonzept beider Schülergruppen zu haben. 

Um nun zu überprüfen, ob es einen Zusammenhang zwischen dem mathematischen 

Selbstkonzept und dem individuellen Interesse am Fach Mathematik nach dem 

Experimentierkurs gibt, wird der Rangkorrelationskoeffizient bestimmt. 


Selbstkonzept 


Mathematik 

Selbstkonzept 1.00 .625** 


Mathematik 

.625** 1.00 

Tabelle 54: Rangkorrelationskoeffizient Selbstkonzept und individuelles Interesse am Fach Mathematik (EG, 

post), **p < .01 (zweiseitig) 

Der Korrelationskoeffizient der Experimentalgruppe ist positiv, so deutet er auf einen 

hohen positiven Zusammenhang zwischen den Variablen mathematisches Selbstkonzept 

und individuelles Interesse am Fach Mathematik (post) hin. Dieser 

Rangkorrelationskoeffizient ist hoch signifikant. 

141



Selbstkonzept 


Mathematik 

Selbstkonzept 1.00 .705** 


Mathematik 

.705** 1.00 

Tabelle 55: Rangkorrelationskoeffizient Selbstkonzept und individuelles Interesse am Fach Mathematik (EG, 

post), **p < .01 (zweiseitig) 

Der Korrelationskoeffizient der Kontrollgruppe ist ebenfalls positiv, so deutet er auf 

einen sehr hohen Zusammenhang zwischen den Variablen mathematisches 

Selbstkonzept und individuelles Interesse am Fach Mathematik (post) hin. Dieser 

Rangkorrelationskoeffizient ist ebenfalls hoch signifikant. 

Es kann also insgesamt festgehalten werden, dass es einen positiven Zusammenhang 

zwischen den Variablen mathematisches Selbstkonzept und individuelles Interesse am 

Fach Mathematik gibt. Es gibt einen möglichen Einfluss seitens des Selbstkonzeptes auf 

das individuelle Interesse, dies scheint aber nicht der einzige Einflussfaktor zu sein, 

denn die Intervention hat ebenfalls einen Einfluss auf die Entwicklung des 

Selbstkonzeptes. Die Ergebnisse des Wilcoxon-Tests zeigen, dass das mathematische 

Selbstkonzept nach der Intervention signifikant verschieden von dem mathematischen 

Selbstkonzept vorher war. So hat der Experimentierkurs scheinbar nicht nur Einfluss 

auf die Entwicklung von individuellem Interesse an Mathematik, sondern auch auf die 

positive Entwicklung des mathematischen Selbstkonzeptes. 

Unter dem Begriff Selbstkonzept versteht man die Vorstellung einer Person von sich 

selbst. Das Selbstkonzept bildet sich dabei aus Erfahrungen, die Personen selbst 

sammeln. Dabei haben drei Quellen einen starken Einfluss: 

• Erfolg: Gelingen Handlungen wiederholt, können Lernende den Schluss ziehen, 

dass sie gute Fähigkeiten in diesem Bereich haben. 

• Der Vergleich mit anderen: Der Vergleich ermöglicht eine Analyse von 

eigenen Stärken und Schwächen gegenüber anderen Personen. 

• Bewertungen durch Dritte: Bewertungen durch andere Personen, wie z.B. Lob 

oder Hervorhebungen der eigenen Leistung durch eine Lehrperson, wirken 

direkt auf das Selbstkonzept der Lernenden (Thun, 1981). 

142


Mit Hilfe der vorliegenden quantitativen Daten kann nicht vollends erklärt werden, 

wieso das mathematische Selbstkonzept und das individuelle Interesse am Fach 

Mathematik ansteigen. Es kann lediglich festgehalten werden, dass die Intervention 

einen positiven Einfluss auf das mathematische Selbstkonzept sowie das individuelle 

Interesse am Fach Mathematik und an mathematischen Schülerexperimenten hat. Aus 

den oben genannten Informationen zur Förderung des Selbstkonzeptes kann entnommen 

werden, dass viele Faktoren zu einer Erhöhung des Selbstkonzeptes beitragen können. 

Eine handlungsorientierte Lernsituation, wie der Experimentierkurs „Versuch´s doch 

mal“, kann auf die drei Quellen, die einen Einfluss auf das Selbstkonzept haben, 

wirken. Um beantworten zu können, wieso und aus welchen Gründen die Variablen 

positiver bewertet wurden, bräuchte man einen tieferen Einblick in die Geschehnisse, 

z.B. durch Interviews, um eventuell bestimmte Gründe erfragen zu können. Dies war 

nicht Bestandteil dieser Studie, könnte aber nachfolgend durchgeführt werden. 

7.2 Analyseschritt 2: Stichprobenvergleiche 

In Unterkapitel 7.1 gab es in der deskriptiven Analyse einige Unterschiede zwischen 

den beiden Stichproben. Im Folgenden soll deshalb ein zweiter Analyseschritt folgen, in 

dem die beiden Stichproben hinsichtlich der drei Forschungsfragen miteinander durch 

Signifikanztests verglichen werden. 

7.2.1 Intrinsische Motivation 

Die intrinsische Motivation der teilnehmenden Schülerinnen und Schüler war nach der 

Intervention signifikant verschieden von der intrinsischen Motivation vorher, es handelt 

sich hierbei um einen Anstieg der intrinsischen Motivation seitens der Schülerinnen und 

Schüler (vgl. Kapitel 7.1.1 und Tabelle 32). 

Da sich die Mittelwerte der beiden Stichproben zu den verschiedenen Zeitpunkten 

unterschieden hat, soll nun die Fragestellung „Unterscheiden sich Experimental- und 

Kontrollgruppe in der Beurteilung der intrinsischen Motivation?“ mit Hilfe des U-Tests 

beantwortet werden. Dafür wird die Variable intrinsische Motivation im zeitlichen 

Verlauf betrachtet. 

143


Intrinsisch 

Intrinsisch 

Intrinsisch 

Intrinsisch 

Intrinsisch 

Intrinsisch 

pre 

Exp. 1 

Exp. 2 

Exp. 3 

Exp. 4 

post 

Asymptotische 

Signifikanz (2- 

seitig) 

.852 n.s. .001** .092 n.s. .013* .117 n.s. .256 n.s. 

Tabelle 56: U-Test intrinsische Motivation 

In Tabelle 56 ist zu erkennen, dass die p-Werte der Variablen pre, Exp. 2, Exp. 4 und 

post der intrinsischen Motivation über dem Wert von α = 0.05 liegen, so liegt kein 

signifikanter Unterschied zwischen beiden Stichproben vor. Experimental- und 

Kontrollgruppe unterscheiden sich hier nicht signifikant in ihrer Beurteilung der 

intrinsischen Motivation. Die p-Werte zu den Zeitpunkten Exp. 1 und Exp. 3 der 

intrinsischen Motivation liegen unter dem Wert von α = 0.05, d.h. es liegt hier ein 

signifikanter Unterschied zwischen beiden Stichproben vor. Experimental- und 

Kontrollgruppe unterscheiden sich während der Experimente 1 und 3 signifikant in ihrer 

Beurteilung der intrinsischen Motivation. Einen möglichen Erklärungsansatz könnte die 

Analyse des Items „Ranking bestes Experiment“ (vgl. Kapitel 7.1.1) liefern. 

Experimental- und Kontrollgruppe platzierten die Experimente 1 und 3 unterschiedlich, 

d.h. die beiden Stichproben schätzten das Interesse an diesen beiden Experimenten und 

somit auch der intrinsischen Motivation unterschiedlich ein. 

Erleben der Basic Needs 

Nach Deci und Ryan sind die Ursachen intrinsischer Motivation in den angeborenen 

Bedürfnissen, den Basic Needs, zu sehen (vgl. Kapitel 3.1.2). In Kapitel 7.1.1 konnte 

festgestellt werden, dass der Experimentierkurs alle drei Basic Needs, Autonomie, 

Kompetenz und soziale Eingebundenheit fördert. Im Folgenden soll die Fragestellung 

„Unterscheiden sich Experimental- und Kontrollgruppe in der Beurteilung des Erlebens 

der Basic Needs?“ mit Hilfe des U-Tests beantwortet werden. Die Daten sind dabei 

getrennt nach den Facetten der Autonomie (persönliche Wünsche und Ziele sowie 

Selbstbestimmung), Kompetenz und soziale Eingebundenheit (Dozentin und 

Kursgemeinschaft). 

144


Zunächst wird die Variable persönliche Wünsche und Ziele im zeitlichen Verlauf 

betrachtet. 

PWZ 

PWZ 

PWZ 

PWZ 

PWZ 

Exp. 1 

Exp. 2 

Exp. 3 

Exp. 4 

post 

Asymptotische Signifikanz (2- 

seitig) 

.000*** .015* .000*** .058 n.s. .021* 

Tabelle 57: U-Test persönliche Wünsche und Ziele 

In Tabelle 57 ist zu erkennen, dass die p-Werte der Variablen persönliche Wünsche und 

Ziele außer bei Exp. 4 jeweils unter dem Wert von α = 0.05 liegen, es liegt hier also 

jeweils ein signifikanter Unterschied zwischen beiden Stichproben vor. Experimentalund 

Kontrollgruppe unterscheiden sich außer bei Experiment 4 signifikant in ihrer 

Beurteilung der persönlichen Wünsche und Ziele. Der p-Wert der Variable zu 

Experiment 4 liegt über dem Wert von α = 0.05, hier liegt also kein signifikanter 

Unterschied zwischen beiden Stichproben vor. Experimental- und Kontrollgruppe 

unterscheiden sich während Experiment 4 nicht signifikant in ihrer Beurteilung der 

persönlichen Wünsche und Ziele. Post kann festgehalten werden, dass sich die 

persönlichen Wünsche und Ziele an dem Experimentierkurs in beiden Stichproben 

voneinander unterscheiden. Die Schülerinnen und Schüler haben andere Erwartungen 

an einen Kurs, der im Schülerlabor der Universität stattfindet als an einen Kurs, der in 

der Schule stattfindet. 

Nun wird die Variable Selbstbestimmung im zeitlichen Verlauf betrachtet. 

SB 

SB 

SB 

SB 

SB 

Exp. 1 

Exp. 2 

Exp. 3 

Exp. 4 

post 

Asymptotische Signifikanz (2-seitig) .756 n.s. .713 n.s. .696 n.s. .915 n.s. .123 n.s. 

Tabelle 58: U-Test Selbstbestimmung 

Tabelle 58 zeigt, dass die p-Werte aller Variablen Selbstbestimmung jeweils über dem 

Wert von α = 0.05 liegen, es liegt also jeweils kein signifikanter Unterschied zwischen 

145


beiden Stichproben vor. Experimental- und Kontrollgruppe unterscheiden sich somit 

nicht signifikant in ihrer Beurteilung der Selbstbestimmung. 

Im Folgenden wird die Variable Kompetenz im zeitlichen Verlauf betrachtet. 

Kompetenz 

Kompetenz 

Kompetenz 

Kompetenz 

Kompetenz 

Exp. 1 

Exp. 2 

Exp. 3 

Exp. 4 

post 

Asymptotische Signifikanz 

(2-seitig) 

.368 n.s. .360 n.s. .970 n.s. .987 n.s. .759 n.s. 

Tabelle 59: U-Test Kompetenz 

Tabelle 59 veranschaulicht, dass die p-Werte aller Variablen Kompetenz jeweils 

deutlich über dem Wert von α = 0.05 liegen, d.h. hier liegt jeweils kein signifikanter 


unterscheiden sich somit nicht signifikant in ihrer Beurteilung der Kompetenz. 

Nun wird die Variable soziale Eingebundenheit mit der Dozentin im zeitlichen Verlauf 

betrachtet. 

Dozentin 

Dozentin 

Dozentin 

Dozentin 

Dozentin 

Exp. 1 

Exp. 2 

Exp. 3 

Exp. 4 

post 

Asymptotische Signifikanz (2-seitig) .005** .004** .011* .000*** .017* 

Tabelle 60: U-Test soziale Eingebundenheit Bezugsgruppe Dozentin 

In Tabelle 60 ist zu erkennen, dass alle p-Werte der Variablen Dozentin unter dem Wert 

von α = 0.05 liegen, es liegt hier also jeweils ein signifikanter Unterscheid zwischen 

beiden Stichproben vor. Experimental- und Kontrollgruppe unterscheiden sich somit 

signifikant in ihrer Beurteilung der sozialen Eingebundenheit mit der Dozentin. Gründe 

für diese unterschiedliche Bewertung können durch die quantitativen Daten nicht 

erörtert werden. 

Im Folgenden wird die Variable soziale Eingebundenheit mit der Kursgemeinschaft im 

zeitlichen Verlauf betrachtet. 

146


Kurs 

Kurs 

Kurs 

Kurs 

Kurs 

Exp. 1 

Exp. 2 

Exp. 3 

Exp. 4 

post 

Asymptotische Signifikanz (2-seitig) .221 n.s. .337 n.s. .270 n.s. .923 n.s. .241 n.s. 

Tabelle 61: U-Test soziale Eingebundenheit Bezugsgruppe Kursgemeinschaft 

Tabelle 61 veranschaulicht, dass die p-Werte aller Variablen Kursgemeinschaft jeweils 

über dem Wert von α = 0.05 liegen, sodass hier jeweils kein signifikanter Unterschied 

zwischen beiden Stichproben vorliegt. Experimental- und Kontrollgruppe unterscheiden 

sich somit nicht signifikant in ihrer Beurteilung der sozialen Eingebundenheit mit der 

Kursgemeinschaft. 

7.2.2 Situationales Interesse 

Tabelle 42 in Kapitel 7.1.1 zeigt Unterschiede in der Bewertung der Variablen 

catch_Gesamt (EG: 2.73 und KG: 3.04) und hold_Gesamt (EG: 2.36 und KG: 3.00) 

zwischen beiden Stichproben. Es konnte festgestellt werden, dass der Experimentierkurs 

bei vielen der teilnehmenden Schülerinnen und Schülern ein hohes situationales 

Interesse erzeugt. Bei der Kontrollgruppe handelt es sich sogar um ein stabilisiertes 

Interesse, während das Interesse der Experimentalgruppe nur situativ ist. 

Nun soll die Fragestellung „Unterscheiden sich Experimental- und Kontrollgruppe in 

der Beurteilung des situationalen Interesses?“ mit Hilfe des U-Tests beantwortet 

werden. 

catch_Gesamt 

hold_Gesamt 

Asymptotische 

Signifikanz (2-seitig) 

.000*** .000*** 

Tabelle 62: U-Test situationales Interesse 

Wie man in Tabelle 62 erkennen kann, liegt der p-Wert für beide Variablen 

catch_Gesamt und hold_Gesamt bei .000 und somit unter dem Wert von α = 0.05, d.h. 

es liegt ein signifikanter Unterschied zwischen beiden Stichproben vor. Experimentalund 

Kontrollgruppe unterscheiden sich also signifikant in ihrer Beurteilung des 

147


situationalen Interesses, was auf Grundlage der o.g. Informationen nicht verwunderlich 

ist. 


Ein möglicher positiver Einfluss mathematischer Schülerexperimente auf das 

individuelle Interesse am Fach Mathematik ist eher als gering einzuschätzen (vgl. 

Kapitel 3.2.4), wodurch ich meine dritte Hypothese abgeleitet habe, dass die 

Durchführung mathematischer Schülerexperimente keinen nachweislichen Einfluss auf 

das individuelle Interesse am Fach Mathematik haben. Diese Hypothese konnte in 

Unterkapitel 7.1.3 weder verifiziert noch falsifiziert werden. 

Im Folgenden soll nun die Fragestellung „Unterscheiden sich Experimental- und 

Kontrollgruppe in der Beurteilung des individuellen Interesses am Fach Mathematik?“ 

mit Hilfe des U-Test beantwortet werden. 

Individuelles 

Interesse an 

Mathematik pre 

Individuelles 

Interesse an 

Mathematik post 

Individuelles 

Interesse an 

Experimenten 

post 

Asymptotische 

Signifikanz (2-seitig) 

.577 n.s. .337 n.s. .529 n.s. 

Tabelle 63: U-Test individuelles Interesse 

In Tabelle 63 ist zu erkennen, dass der p-Wert für alle Variablen des individuellem 

Interesses deutlich über dem Wert von α = 0.05 liegen, es liegt also kein signifikanter 


unterscheiden sich also nicht signifikant in ihrer Beurteilung des individuellen 

Interesses. 

148

Diskussion und Zusammenfassung der Ergebnisse 

8. Diskussion und Zusammenfassung der 

Ergebnisse 

In diesem letzten Kapitel der vorliegenden Arbeit werden zunächst die Grundlagen und 

wichtigsten empirischen Ergebnisse zusammengefasst und diskutiert. Abschließend 

wird in einem Ausblick noch auf einige Aspekte eingegangen, die im Hinblick auf 

nachfolgende Untersuchungen interessant erscheinen. 

Im Mittelpunkt dieser Studie stand die Untersuchung der Wirkungsweise von 

mathematischen Schülerexperimenten auf die affektiven Komponenten Motivation und 

Interesse. Durch die Produktion dieser Lernmaterialien sowie die Entwicklung einer 

Experimentierumgebung lässt sich diese Arbeit der fachdidaktischen 

Entwicklungsforschung zuordnen. Darüber hinaus leistet diese Arbeit aber auch einen 

Beitrag zur Grundlagenforschung, indem die Methode des Experimentierens für die 

Mathematik und den Mathematikunterricht herausgestellt wurde, ein 

Experimentierkreislauf zur Beschreibung mathematischer Experimentiersituationen 

entstanden ist und die Wirkungsweise dieser Methode aus mathematikdidaktischer 

Perspektive analysiert wurde. 

Zu Beginn dieser Arbeit wurden im theoretischen Teil die wesentlichen Begriffe 

Experiment, Motivation und Interesse erläutert und miteinander in Beziehung gesetzt. 

Wie bereits in der Einleitung erwähnt, wird in der einschlägigen fachdidaktischen 

Literatur häufig postuliert, dass experimentelle Lernumgebungen motivierendes und 

interessensförderliches Potential bieten (Barzel & Ganter, 2010; Barzel, 2009; Ganter, 

2013). Daraus ergaben sich folgende drei Forschungsfragen und -hypothesen: 


mathematischen Schülerexperimenten einen Einfluss auf die intrinsische 

Motivation der Schülerinnen und Schüler, insbesondere mit Blick auf das 

Erleben der Basic Needs? 

o Hypothese 1: Die Durchführung mathematischer Schülerexperimente 

wirkt sich positiv auf die intrinsische Motivation der Schülerinnen und 

Schüler aus. 

149



mathematischen Schülerexperimenten einen Einfluss auf das situationale 

Interesse der Schülerinnen und Schüler? 


wirkt sich positiv auf das situationale Interesse der Schülerinnen und 

Schüler aus. 


mathematischen Schülerexperimenten einen nachweislichen Einfluss auf das 

individuelle Interesse am Fach Mathematik? 


hat keinen nachweislichen Einfluss auf das individuelle Interesse am 

Fach Mathematik. 

Mit der hier vorliegenden Studie sollte nun geklärt werden, inwieweit sich die 

Hypothesen empirisch bestätigen lassen. Empirische Studien in diesem Bereich liegen 

in der Mathematikdidaktik fast nicht vor. Einzig Ganter (2013) konnte in ihrer Arbeit 

empirisch belegen, dass derartige Effekte bei einem Einsatz von Schülerexperimenten 

zum Funktionsbegriff zu verzeichnen sind, d.h. dass sich mathematikbezogenes 

Interesse und die Selbstwirksamkeitserwartungen der Schülerinnen und Schüler deutlich 

verbesserten. Aus dieser Forschungslücke heraus und den theoretischen Befunden zu 

Experimenten begründete sich meine Forschungsmotivation, eine experimentelle 

Lernumgebung zu entwickeln und diese im Rahmen einer quasi-experimentellen 

Felduntersuchung im pre-post-Kontrollgruppendesgin mit Hilfe quantitativer Methoden 

auf die affektive Wirkungsweise von mathematischen Schülerexperimenten zu 

untersuchen. Der Frage nach der Wirksamkeit von Experimenten lag die grundlegende 

Forschungshypothese zugrunde, dass sich die Durchführung von mathematischen 

Schülerexperimenten positiv auf die affektiven Komponenten Motivation und Interesse 

auswirkt. 

Zur Prüfung dieser und der einzelnen spezifischen Forschungshypothesen wurde ein 

Kontrollgruppendesign mit Experimentalgruppe und Kontrollgruppe gewählt. Die 

Experimentalgruppe erlebte den Experimentierkurs an einem außerschulischen 

Lernstandort, dem Alfried Krupp-Schülerlabor der Ruhr-Universität Bochum, die 

150


Kontrollgruppe in den jeweilig teilnehmenden Schulen selbst. Die Stichprobe der 

Hauptuntersuchung umfasste 280 Schülerinnen und Schüler aus n = 11 

unterschiedlichen Klassen, wobei die Experimentalgruppe aus N = 179 und die 

Kontrollgruppe aus N = 101 Schülerinnen und Schülern bestand. Dazu wurden ganze 

Klassen auf die beiden Stichproben verteilt. Die Intervention wurde auf freiwilliger 

Basis durchgeführt und war in beiden Stichproben identisch. Die Intervention wurde nur 

teilweise randomisiert, sodass trotz der ausreichend hohen Stichprobenanzahl schwer zu 

sagen ist, wie repräsentativ diese Stichprobe und diese Studie war. Dennoch wird 

angenommen, dass diese Studie mit hoher Wahrscheinlichkeit ähnliche Ergebnisse mit 

anderen Stichproben liefern würde. 

Zur Erfassung der affektiven Wirkungsweisen von mathematischen 

Schülerexperimenten wurde auf bestehende und in der Praxis getestete Studien und 

Items zurückgegriffen. Bei dieser Studie wurde ein quantitativer Zugang gewählt, um 

die Wirkungsweisen zu untersuchen, d.h. um herauszufinden, welchen Einfluss das 

mathematische Experimentieren auf Motivation und Interesse der Schülerinnen und 

Schüler hat. Dazu wurden drei Fragebögen aus bestehenden Subskalen 

zusammengestellt, die zu drei verschiedenen Messzeitpunkten eingesetzt wurden. Für 

die Studie wurde ein typisches pre-post-Design eingesetzt, um Ergebnisse nachher mit 

vorherigen Einstellungen abgleichen zu können. Zusätzlich wurden nach jedem 

Experiment situative Veränderungen gemessen. Dies wurde in der Annahme gemacht, 

dass womöglich nicht jedes Experiment die gleiche affektive Veränderung mit sich 

bringt. 

In den quantitativen Untersuchungen ließen sich zwischen beiden Gruppen sowohl 

Unterschiede als auch Gemeinsamkeiten finden. Im Folgenden werden die zentralen 

Ergebnisse gegliedert nach den drei Forschungsfragen zusammengefasst. 

Intrinsische Motivation 

Als intrinsische Motivation wird eine innere, aus sich selbst heraus entstehende 

Motivation bezeichnet. Intrinsisch motivierte Handlungen werden im Gegensatz zu 

extrinsisch motivierten Handlungen um ihrer Selbst Willen durchgeführt und nicht, um 

eine Belohnung zu erlangen oder eine Bestrafung zu vermeiden (vgl. Kapitel 3.1.1). 

151


In meiner Studie gehe ich von der ersten Hypothese aus, dass sich die Durchführung 

mathematischer Schülerexperimente positiv auf die intrinsische Motivation der 

Schülerinnen und Schüler auswirkt. Um diese Hypothese überprüfen zu können, wurden 

die Daten zunächst deskriptiv ausgewertet. Bei der deskriptiven Analyse fiel auf, dass 

sowohl Experimental- als auch Kontrollgruppe im post-Test höhere Mittelwerte 

erreichen als im pre-Test, d.h. beide Gruppen verzeichnen einen Zuwachs. Mit dem 

Wilcoxon-Test wurde überprüft, ob der Unterschied zwischen Vor- und Nachtest in 

beiden Stichproben signifikant war. Der Mittelwertsunterschied (pre = 2.65 und post = 

2.80) zwischen Vor- und Nachtest war in der Experimentalgruppe signifikant, in der 

Kontrollgruppe (pre = 2.67 und post = 2.90) höchst signifikant. Wenn man von einer 

Zunahme an intrinsischer Motivation ausgeht, müsste die Amotivation der 

teilnehmenden Schülerinnen und Schüler im Verlauf des Kurses abnehmen. Bei der 

deskriptiven Analyse fällt jedoch auf, dass zwar der post-Wert der Kontrollgruppe 

minimal unter dem pre-Wert liegt, der post-Wert der Experimentalgruppe aber im 

Vergleich leicht ansteigt. Auch hier wurde mit dem Wilcoxon-Test überprüft, ob der 

Unterschied zwischen Vor- und Nachtest in beiden Stichproben signifikant war. Beide 

p-Werte liegen oberhalb des Wertes von α und sind somit nicht signifikant. Es liegt kein 

signifikanter Anstieg vor, sodass davon auszugehen ist, dass die Intervention zwar einen 

positiven Einfluss auf die intrinsische Motivation hat, aber keinerlei Einfluss auf die 

Amotivation. Dieses Ergebnis stützt auch die Korrelationsanalyse, denn die 

Rangkorrelationskoeffizienten im zeitlichen Verlauf beider Stichproben sind deutlich 

positiv. Dies deutet auf einen positiven Zusammenhang zwischen den Variablen 

Amotiovation pre und Amotivation post hin. So kann festgehalten werden, dass bei 

beiden Stichproben die Amotivation vorher einen vermeintlichen Einfluss auf die 

Amotivation nachher hat und nicht die Intervention für die Mittelwertsänderung von 

Vor- zum Nachtest verantwortlich ist. 

Im weiteren Verlauf der Analyse wurde geklärt, welche Einflussfaktoren für den 

Anstieg der intrinsischen Motivation verantwortlich sind. Nach der SDT von Deci und 

Ryan sind die Ursachen für die Ausbildung intrinsischer Motivation in den angeborenen 

Bedürfnissen nach Autonomie, Kompetenz und sozialer Eingebundenheit zu sehen (vgl. 

Kapitel 3.1.2). 

152


Die deskriptive Analyse der Basic Needs zeigte, dass die meisten Mittelwerte im 

zeitlichen Verlauf ansteigen. In beiden Stichproben scheint der Experimentierkurs 

besonders das Erleben der Facette Kompetenz wie auch der Facetten der sozialen 

Eingebundenheit ermöglicht zu haben. Die beiden Facetten der Autonomie wurden in 

beiden Stichproben nicht ganz so positiv bewertet wie das Erleben von Kompetenz oder 

sozialer Eigebundenheit. Sie lagen post knapp unter 3.0, im zeitlichen Verlauf aber 

immer über 2.5. Die Schülerinnen und Schüler fühlten sich so selbstbestimmt und 

besonders in der Kontrollgruppe entsprach der Kurs ihren persönlichen Wünschen und 

Zielen. Berücksichtigt man aber, dass den Schülerinnen und Schülern zur Bearbeitung 

der Experimente 3 und 4 Hilfekarten zur Verfügung standen, ergab die Analyse der 

beiden Facetten der Autonomie ein anderes Bild, sobald die Stichprobe um die 

Schülerinnen und Schüler verkleinert wurde, die eine Hilfekarte genutzt haben. 

Analysiert man diese verkleinerte Stichprobe, so ist zu erkennen, dass die Werte für 

beide Facetten der Autonomie deutlich positiver ausfallen als zuvor, sodass der 

Experimentierkurs alle drei Basic Needs fördert und deren Erleben unterstützt. 

Die Analyse des Rangkorrelationskoeffizienten hat ergeben, dass die einzelnen 

Korrelationen der Experimentalgruppe hoch signifikant sind, es aber keinerlei 

systematische Beziehung gibt. Die einzelnen Korrelationen beider Stichproben sind 

meist hoch signifikant, aber insgesamt recht klein. Hier gibt es keinerlei systematische 

Beziehung. Auffällig ist hier nur, dass einige Korrelationen der Kontrollgruppe nicht 

signifikant sind, wie der Zusammenhang zwischen Kompetenz und sozialer 

Eingebundenheit und der Kompetenz und den persönlichen Wünschen und Zielen. 

Aufgrund der starken Beziehung zwischen dem Erleben von sozialer Eingebundenheit 

mit der Dozentin und dem Erleben von Autonomie, liegt der Schluss nahe, dass die 

Lehrperson einen starken Einfluss auf das Erleben Autonomie hat. Im 


Autonomie seitens der Schülerinnen und Schüler zu ermöglichen. Die Facetten 

Kompetenz und Selbstbestimmung korrelieren ebenfalls hoch miteinander, daher liegt 

hier der Schluss nahe, dass sich die Schülerinnen und Schüler als kompetent 

wahrnehmen, wenn sie selbstbestimmt handeln können. Aufgrund der recht starken 

Beziehung zwischen dem Erleben von sozialer Eingebundenheit mit den anderen 

153


Schülerinnen und Schülern der Kursgemeinschaft und dem Erleben von Autonomie, 

liegt der Schluss nahe, dass auch die Kursgemeinschaft einen starken Einfluss auf das 

Erleben von Autonomie hat. Das Erleben aller drei Basic Needs wurde so in dem 

Experimentierkurs ermöglicht. 

Grundsätzlich ist eine wichtige Rolle beider Facetten der Autonomie in beiden 

Stichproben zu erwarten, da die SDT davon ausgeht, dass das Erleben von Kompetenz 

und sozialer Eingebundenheit nur dann eintritt, wenn das Bedürfnis nach Autonomie in 

der Lernsituation befriedigt wird (vgl. Kapitel 3.2.2). Dies konnte in beiden Gruppen 

empirisch belegt werden. 

Situationales Interesse 

Als situationales Interesse bezeichnet man ein Interesse in einer konkreten Situation, ein 

durch äußere Anregungsbedingungen, wie z.B. ein spannender Unterricht, ausgelöster 

Zustand. Dieser Zustand des „aktuellen Interessiertseins“ ist gekennzeichnet durch 

Neugier, gesteigerte Aufmerksamkeit und erhöhte Lernbereitschaft (vgl. Kapitel 3.2.2). 

Das situationale Interesse ist in eine catch- und eine hold-Phase gegliedert. Dabei 

beschreibt die catch-Phase das „Einfangen“ von Interesse aufgrund kurzfristiger 

Aktivierung in einer konkreten Lernsituation. Die hold-Phase beschreibt hingegen ein 

anhaltendes Interesse einer Person, das an eine Lernsituation gekoppelt ist. 

In meiner Studie gehe ich von der zweiten Hypothese aus, dass sich die Durchführung 

mathematischer Schülerexperimente positiv auf das situationale Interesse der 

Schülerinnen und Schüler auswirkt. Um diese Hypothese überprüfen zu können, wurden 

die Daten zunächst deskriptiv ausgewertet. Bei der deskriptiven Analyse fiel auf, dass 

zum Zeitpunkt Experiment 2 eine Verschlechterung der catch-Phase in beiden 

Stichproben zu verzeichnen ist. Ein leichter Abfall ist auch zum Zeitpunkt von 

Experiment 4 zu verzeichnen, dieser ist aber deutlich geringer als bei Experiment 2. 

Experiment 1 und 3 scheinen somit interessanter gewesen zu sein, als Experiment 2 

oder 4. Insgesamt kann festgehalten werden, dass der Experimentierkurs bei vielen der 

teilnehmenden Schülerinnen und Schülern ein hohes situationales Interesse erzeugt hat, 

da die Gesamtwerte der catch-Phase um den Wert 3.0 liegen. Der Gesamtwert der 

Kontrollgruppe ist dabei höher (M = 3.04) als der Gesamtwert der Experimentalgruppe 

154


(M = 2.73). Um zu analysieren, ob dieser Unterschied auch signifikant ist, wurde im 

zweiten Analyseschritt für den Stichprobenvergleich ein Signifikanztest durchgeführt. 

Der U-Test zeigte hier einen höchst signifikanten Unterschied beider Stichproben mit 

p = .000***, d.h. beide Stichproben unterscheiden sich signifikant in ihrer Beurteilung 

der catch-Phase. 

Die deskriptiven Ergebnisse der hold-Phase zeigen ein ähnliches Bild. Die Unterschiede 

hierbei sind nicht so groß wie bei der catch-Phase, d.h. die Werte sind stabiler. Anders 

als bei der catch-Phase gibt es zwischen Experimental- und Kontrollgruppe bei der 

hold-Phase einen großen Unterschied. Der Gesamtwert der Kontrollgruppe liegt bei 

M = 3.00. Somit liegt bei der Kontrollgruppe ein stabilisiertes Interesse und nicht nur 

ein Interesse aufgrund kurzfristiger Aktivierung vor. Die Experimentalgruppe weist 

hingegen schlechtere Werte auf (M = 2.36), sodass hier nicht von einem stabilisiertem 

Interesse gesprochen werden kann. Um zu analysieren, ob dieser Unterschied ebenfalls 

signifikant ist, wurde im zweiten Analyseschritt für den Stichprobenvergleich ein 

Signifikanztest durchgeführt. Der U-Test zeigte auch hier einen höchst signifikanten 

Unterschied beider Stichproben mit p = .000***, d.h. beide Stichproben unterscheiden 

sich auch signifikant in ihrer Beurteilung der hold-Phase. Wieso nun die Schülerinnen 

und Schüler der Kontrollgruppe ein stabilisiertes Interesse während des 

Experimentierkurses entwickeln und die Schülerinnen und Schüler der 

Experimentalgruppe nicht, kann mit Hilfe dieser Daten nicht geklärt werden. 

Besonders interessant ist der Abfall des Interesses zum Zeitpunkt von Experiment 2 und 

der leichte Abfall zum Zeitpunkt von Experiment 4. Die Analyse des Ranking-Items 

„Bestes Experiment“ ergab, dass die Kontrollgruppe Experiment 2 und 4 auf die letzten 

beiden Plätze platzierte, die Experimentalgruppe Experiment 1 und 2. So kann 

festgehalten werden, dass die offenen Experimente anscheinend das situationale 

Interesse mehr fördern als die strukturierten und vorgegebenen Experimente 1 und 2. So 

wurde häufig bemängelt, dass die Schülerinnen und Schüler wenig 

Entscheidungsfreiheiten hatten, wofür diese Aussage beispielhaft ist: „Man hatte 

weniger Freiheiten.“ (Zitat AnJe1305). Wieso ein leichter Abfall des Interesses zum 

Zeitpunkt von Experiment 2 zu verzeichnen ist, konnte durch die quantitativen Daten 

155


nicht vollends geklärt werden. Dies könnte möglicherweise in einer weiterführenden, 

ausführlichen qualitativen Studie beantwortet werden. 

Auch die intrinsische Motivation kann einen Einfluss auf die Entwicklung von Interesse 

haben. Analysiert man nun die deskriptiven Werte der intrinsischen Motivation über 

den zeitlichen Verlauf, ist zu erkennen, dass in beiden Stichproben zum Zeitpunkt von 

Experiment 2 ein minimaler Abfall der intrinsischen Motivation zu verzeichnen ist. 

Insgesamt steigen die Werte beider Gruppen und liegen immer über dem pre-Wert. So 

steigt die intrinsische Motivation, wie auch das Interesse im Laufe des Kurses. 

Da die Werte der Kontrollgruppe insgesamt etwas positiver ausfallen als die der 

Experimentalgruppe, ist davon auszugehen, dass der neue Lernort zumindest keinen 

positiven Effekt auf die Interessensentwicklung der Schülerinnen und Schüler hat. 

Inwieweit sich der Lernort ggf. negativ auswirkt und welche Faktoren dafür eine Rolle 

spielen, könnte möglicherweise in einer qualitativen Studie beantwortet werden. 

Insgesamt führen all diese Ergebnisse zu drei neuen Forschungsfragen: 

• Inwieweit unterscheiden sich gestütztes und freies Experimentieren in ihrer 

interessensförderlichen Wirkungsweise? 

• Welche genauen Einflussfaktoren wirken auf die Entwicklung eines 

stabilisierten Interesses? 

• Inwieweit wirkt sich ein Lernort (schulisch und außerschulisch) auf die 

Interessensentwicklung aus und welche Faktoren spielen hierfür eine Rolle? 

Individuelles Interesse 

Ein weiterer wichtiger Aspekt meiner Studie bezieht sich auf die angestrebte 

individuelle Interessenförderung der Lernenden. Ein möglicher positiver Einfluss 

mathematischer Schülerexperimente auf das individuelle Interesse am Fach Mathematik 

ist als eher gering einzuschätzen (vgl. Kapitel 3.2.4), wodurch sich meine dritte 

Hypothese ableiten lässt, dass die Durchführung mathematischer Schülerexperimente 

keinen nachweislichen Einfluss auf das individuelle Interesse am Fach Mathematik 

haben. Um diese dritte Hypothese überprüfen zu können, wurden die Daten zunächst 

deskriptiv ausgewertet. Bei der deskriptiven Analyse fiel auf, dass sowohl 

156


Experimental- als auch Kontrollgruppe im post-Test höhere Mittelwerte als im pre-Test 

erreichen. Mit dem Wilcoxon-Test wurde überprüft, ob der Unterschied zwischen Vorund 

Nachtest in beiden Stichproben signifikant war. Der Mittelwertsunterschied 

(pre = 2.69 und post = 2.81) zwischen Vor- und Nachtest war in der 

Experimentalgruppe nicht signifikant, in der Kontrollgruppe (pre = 2.62 und 

post = 2.72) jedoch höchst signifikant. Die Korrelationsanalyse hat ergeben, dass es 

zwischen den Variablen des individuellem Interesses am Fach Mathematik pre und post 

einen positiven Zusammenhang gibt. Dieser Zusammenhang ist in beiden Stichproben 

hoch signifikant. 

Es kann also festgehalten werden, dass das individuelle Interesse am Fach Mathematik 

lediglich minimal im zeitlichen Verlauf ansteigt, es aber hohe Korrelationen zwischen 

den beiden Variablen gibt. In der Kontrollgruppe gibt es einen signifikanten 

Unterschied bei den Mittelwerten, bei der Experimentalgruppe hingegen nicht. Somit 

kann die dritte Hypothese weder bestätigt noch verworfen werden, da es in der Studie, 

nur bei der Kontrollgruppe einen nachweislichen Einfluss von mathematischen 

Schülerexperimenten auf das individuelle Interesse am Fach Mathematik gab. 

Um zu analysieren, ob der Zuwachs an individuellem Interesse am Fach Mathematik 

nur der Intervention zuzuschreiben ist oder andere Rand- oder Störvariablen einen 

Einfluss haben, wurde die Variable des mathematischen Selbstkonzeptes analysiert. 

Auch bei dieser Variable erreichen beide Stichproben im post-Test höhere Werte als im 

pre-Test, d.h. beide Gruppen verzeichnen einen Zuwachs. Dieser Zuwachs ist in beiden 

Stichproben signifikant. So scheint das Treatment nicht nur Einfluss auf das 

individuelle Interesse am Fach Mathematik zu haben, sondern auch auf das 

mathematische Selbstkonzept. Im weiteren Verlauf der Analyse wurde mit Hilfe des 

Rangkorrelationskoeffizienten überprüft, ob es einen Zusammenhang zwischen 

mathematischem Selbstkonzept und individuellem Interesse am Fach Mathematik gibt. 

Die Analyse hat ergeben, dass der Rangkorrelationskoeffizient in beiden Stichproben 

positiv ist, der Zusammenhang ist hoch signifikant. 

Es kann also festgehalten werden, dass es einen hohen positiven Zusammenhang 

zwischen den Variablen mathematisches Selbstkonzept und individuelles Interesse am 

Fach Mathematik gibt. Das Treatment selbst hat also einen nachweislichen Einfluss 

157


sowohl auf das Ausbilden von individuellem Interesse als auch auf die positive 

Entwicklung des mathematischen Selbstkonzeptes. Mit Hilfe der vorhandenen Daten 

kann nicht vollends geklärt werden, wieso das individuelle Interesse am Fach 

Mathematik und das mathematische Selbstkonzept ansteigen. Die Förderung von 

individuellem Interesse und auch vom mathematischen Selbstkonzept hängen von 

mehreren Faktoren ab, sodass man z.B. mit Hilfe von Interviews oder spezifischere 

Items einen tieferen Einblick in die Wirkungsweise von diesem Experimentierkurs 

bräuchte. 

Das individuelle Interesse an mathematischen Schülerexperimenten bewerteten beide 

Gruppen positiv. Insgesamt ist das individuelle Interesse an mathematischen 

Schülerexperimenten aber höher als das am Fach Mathematik selbst. 

Der U-Test ergab keine signifikanten Unterschiede bei der Beurteilung aller Variablen 

des individuellen Interesses. 

Diese Ergebnisse führen ebenfalls zu drei neuen Forschungsfragen: 

• Unter welchen Bedingungen kann individuelles Interesse am Fach Mathematik 

durch einen Experimentierkurs gesteigert werden? 

• Welche Faktoren innerhalb des Experimentierkurses sind für die positive 

Entwicklung von individuellem Interesse am Fach Mathematik verantwortlich? 

• Welche Faktoren innerhalb des Experimentierkurses sind für die positive 

Entwicklung vom mathematischen Selbstkonzept verantwortlich? 

Zusammenfassung 

Abschließend kann festgehalten werden, dass der Experimentierkurs „Versuch´s doch 

mal“ die Interessensentwicklung fördert und zu einem Aufbau intrinsischer Motivation 

führt. Innerhalb dieser handlungsorientierten Lernsituation nahmen sich die 

Schülerinnen und Schüler als selbstbestimmt und kompetent wahr. Die soziale 

Eingebundenheit sowohl mit der Dozentin als auch mit der Kursgemeinschaft wurde 

positiv bewertet. Der Kurs entsprach weitestgehend den eigenen Wünschen und Zielen 

der Schülerinnen und Schüler. 

158


Durch diese Studie wurde nicht nur gezeigt, dass sich Experimente als Lehr-Lern- 

Methode auch für den Mathematikunterricht und den mathematischen Lernprozess 

eignen, sondern auch, dass mathematische Experimente, ähnlich wie 

naturwissenschaftliche Experimente, zur Lösungsfindung motivieren und sich 

interessensförderlich auswirken. Aus motivationspsychologischer Sicht lohnt sich der 

Einsatz von mathematischen Schülerexperimenten im mathematischen Lernprozess aller 

Inhaltsbereiche. 

159

Verzeichnisse 

Verzeichnisse 

160

Verzeichnisse 

Abbildungsverzeichnis 

Abbildung 1: Hypothetisch-deduktiver Erkenntnisweg, auch inquiry cycle adaptiert 

nach Kremer & Keil (1993) (gestrichelte Pfeile: deduktive Anteile, durchgezogene 

Pfeile: induktive Anteile) 9 

Abbildung 2: Hypothetisch-deduktiver Erkenntnisweg, adaptiert nach Günther (2006) 11 

Abbildung 3: Experimentierkreislauf (Beumann, 2014) 29 

Abbildung 4: Motivatiumskontinuum, adaptiert nach Deci und Ryan (2002) 34 

Abbildung 5: Basic Needs, eigene Darstellung 37 

Abbildung 6: Formen des Interesses, adaptiert nach (Krapp, 1992) 43 

Abbildung 7: Rahmenmodell zur Interessensgenes, adaptiert nach (Krapp, 1998) 45 

Abbildung 8: Annahme über den Verlauf des Interesses 46 

Abbildung 9: Schematische Darstellung über die Hypothesen der Veränderungen 

während des Experimentierkurses 52 

Abbildung 10: Hilfekarten 54 

Abbildung 11: Beispiel zentraler Materialwagen/Materialtisch 55 

Abbildung 12: Material Experiment 1 - Intransitive Würfel 57 

Abbildung 13: Versuchsdurchführung Experiment 1 57 

Abbildung 14: Exemplarische Besprechung der ersten Hypothesenbildung im Plenum 58 

Abbildung 15: Beispielhafte Auswertung Experiment 1 59 

Abbildung 16: Material Experiment 2 60 


Abbildung 18: Exemplarische Ergebnisse Experiment 2 62 

Abbildung 19: Lösung der Textaufgabe - Experiment 2 62 

161

Verzeichnisse 

Abbildung 20: Experiment 3 - Kegel und Zylinder 63 


Abbildung 22: Beispielhafte Auswertung Experiment 3 65 

Abbildung 23: Material Experiment 4 66 


Abbildung 25: Exemplarische Ergebnisse Experiment 4 67 

Abbildung 26: Untersuchungsdesign 68 

Abbildung 27: Ablauf der gesamten Studie 98 

Abbildung 28: Verlauf Motivationsgeschehen 109 

Abbildung 29: Modell zur Entwicklung der intrinsischen Motivation und der 

Amotivation 109 

Abbildung 30: Verlauf deskriptive Werte Basic Needs (EG) 114 

Abbildung 31: Verlauf deskriptive Werte Basic Needs (KG) 116 

Abbildung 32: Verlauf deskriptive Werte Autonomie (EG), Unterscheidung in 

Benutzung der Hilfekarten 118 

Abbildung 33: Verlauf deskriptive Werte Autonomie (KG), Unterscheidung in 

Benutzung der Hilfekarten 119 

Abbildung 34: Verlauf situationales Interesse, Facette catch 124 

Abbildung 35: Verlauf situationales Interesse, Facette hold 125 

Abbildung 36: Verlauf intrinsische Motivation 129 

Abbildung 37: Verlauf Amotivation 131 

Abbildung 38: Streudiagramme situationales und individuelles Interesse, catch-Phase 

134 

162

Verzeichnisse 

Abbildung 39: Streudiagramme situationales und individuelles Interesse, hold-Phase 134 

Abbildung 40: Verlauf individuelles Interesse am Fach Mathematik 137 

Abbildung 41: Modell zur Entwicklung des individuellen Interesses an Mathematik 137 

Abbildung 42: Streudiagramme individuelles Interesse an Mathematik 139 

Abbildung 43: Modell zur Entwicklung des mathematischen Selbstkonzeptes 141 

163

Verzeichnisse 

Tabellenverzeichnis 

Tabelle 1: Kursaufbau 55 

Tabelle 2: Erhobene Aspekte zu den Messzeitpunkten T1, T2, T3 70 

Tabelle 3: Items der Skala Selbstkonzept zu den Messzeitpunkten T1 und T3 72 

Tabelle 4: Items der Skala individuelle Motivationsfaktoren zu den Messzeitpunkten 

T1, T2 und T3 73 

Tabelle 5: Items der Skala individuelles Interesse zu den Messzeitpunkten T1 und T3 74 

Tabelle 6: Items der Skala Erleben von Autonomie zu den Messzeitpunkten T2 und T3 

76 

Tabelle 7: Items der Skala Erleben von Kompetenz zu den Messzeitpunkten T2 und T3 

76 

Tabelle 8: Items der Skala Erleben von sozialer Eingebundenheit zu den 

Messzeitpunkten T2 und T3 77 

Tabelle 9: Items der Skala situationales Interesse zum Messzeitpunkten T2 78 

Tabelle 10: Ranking bestes Experiment 79 

Tabelle 11: Interne Konsistenz mathematisches Selbstkonzept 82 

Tabelle 12: Interne Konsistenz intrinsische Motivation 83 

Tabelle 13: Interne Konsistenz identifizierte Motivation 84 

Tabelle 14: Interne Konsistenz introjizierte Motivation 85 

Tabelle 15: Interne Konsistenz externale Motivation 86 

Tabelle 16: Interne Konsistenz Amotivation 87 

Tabelle 17: Interne Konsistenz individuelles Interesse am Fach Mathematik 87 

Tabelle 18: Interne Konsistenz individuelles Interesse am Fach Mathematik 88 

164

Verzeichnisse 

Tabelle 19: Interne Konsistenz persönliche Wünsche und Ziele 89 

Tabelle 20: Interne Konsistenz Selbstbestimmung 90 

Tabelle 21: Interne Konsistenz Kompetenz 91 

Tabelle 22: Interne Konsistenz Dozent 92 

Tabelle 23: Interne Konsistenz Kurs 93 

Tabelle 24: Interne Konsistenz Catch 94 

Tabelle 25: Interne Konsistenz Hold 95 

Tabelle 26: Darstellung der Untersuchungsvariablen 95 

Tabelle 27: Verteilung Schulformen Experimentalgruppe 100 

Tabelle 28: Verteilung Schulformen Kontrollgruppe 100 

Tabelle 29: Signifikanzniveaus, adaptiert nach Bortz (1999, S.110) 105 

Tabelle 30: bivariate Korrelation, adaptiert nach (Cohen, 1988) 106 

Tabelle 31: Deskriptive Statistik Motivationsgeschehen 108 

Tabelle 32: Wilcoxon-Test intrinsische Motivation mit α=0.05 110 

Tabelle 33: Wilcoxon-Test Amotivation mit α=0.05 110 

Tabelle 34: Rangkorrelationskoeffizient Amotivation (EG), **p < .01 (zweiseitig) 111 

Tabelle 35: Rangkorrelationskoeffizient Amotivation (KG), **p < .01 (zweiseitig) 111 

Tabelle 36: Deskriptive Statistik Basic Needs Experimentalgruppe 113 

Tabelle 37: Deskriptive Statistik Basic Needs Kontrollgruppe 115 

Tabelle 38: Deskriptive Statistik Basic Needs Experimentalgruppe (Hilfekarten) 117 

Tabelle 39: Deskriptive Statistik Basic Needs Kontrollgruppe (Hilfekarten) 118 

165

Verzeichnisse 


120 


121 

Tabelle 42: Deskriptive Werte situationales Interesse 123 

Tabelle 43: Deskriptive Statistik intrinsische Motivation 128 

Tabelle 44: Deskriptive Statistik Amotivation 130 

Tabelle 45: Deskriptive Statistik Individuelles Interesse an Experimenten 132 

Tabelle 46: Rangkorrelationskoeffizient situationales Interesse und individuelles 

Interesse am Fach Mathematik (EG), **p < .01 (zweiseitig) 132 

Tabelle 47: Rangkorrelationskoeffizient situationales Interesse und individuelles 

Interesse am Fach Mathematik (KG), **p < .01 (zweiseitig) 133 

Tabelle 48: Deskriptive Statistik Individuelles Interesse 136 

Tabelle 49: Wilcoxon-Test individuelles Interesse mit α=0.05 137 

Tabelle 50: Rangkorrelationskoeffizient individuelles Interesse am Fach Mathematik 

(EG), **p < .01 (zweiseitig) 138 

Tabelle 51: Rangkorrelationskoeffizient individuelles Interesse am Fach Mathematik 

(KG), **p < .01 (zweiseitig) 138 

Tabelle 52: Deskriptive Statistik mathematisches Selbstkonzept 140 

Tabelle 53: Wilcoxon-Test mathematisches Selbstkonzept mit α=0.05 141 

Tabelle 54: Rangkorrelationskoeffizient Selbstkonzept und individuelles Interesse am 

Fach Mathematik (EG, post), **p < .01 (zweiseitig) 141 

Tabelle 55: Rangkorrelationskoeffizient Selbstkonzept und individuelles Interesse am 

Fach Mathematik (EG, post), **p < .01 (zweiseitig) 142 

Tabelle 56: U-Test intrinsische Motivation 144 

166

Verzeichnisse 

Tabelle 57: U-Test persönliche Wünsche und Ziele 145 

Tabelle 58: U-Test Selbstbestimmung 145 

Tabelle 59: U-Test Kompetenz 146 

Tabelle 60: U-Test soziale Eingebundenheit Bezugsgruppe Dozentin 146 

Tabelle 61: U-Test soziale Eingebundenheit Bezugsgruppe Kursgemeinschaft 147 

Tabelle 62: U-Test situationales Interesse 147 

Tabelle 63: U-Test individuelles Interesse 148 

167

Verzeichnisse 

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Verzeichnisse 

Winteler, A., Sierwald, W., & Schiefele, U. (1988). Interesse, Leistung und Wissen. Die 

Erfassung von Studieninteresse und seine Bedeutung für Studienleistung und 

fachbezogenes Wissen. Empirische Pädagogik, 2, 227-250. 

Winter, H. (1991). Entdeckendes Lernen im Mathematikunterricht: Einblicke in die 

Ideengeschichte und ihre Bedeutung für die Pädagogik (2., verb. Aufl.). Braunschweig: 

Vieweg. 

Zocher, U. (2000). Entdeckendes Lernen lernen. Auer Verlag: Donauwörth. 

185

Anhang 

Anhang 

186

Anhang 

A – Fragebogen pre 

Umfrage(zum(Experimentierkurs( 

„Versuch´s(doch(mal“( 

(1)( 

( 

! 

! 

Mit!dem!folgenden!Fragebogen!möchte!ich!die(Einschätzung(deiner(Leistung(im(Fach( 

Mathematik,!deine(Sicht(auf(Mathematik,!dein(Interesse(für(Mathematik!und!deine( 

Motivation!kennenlernen.! 

Wichtig!dabei!ist,!dass!Du!deine(Erfahrungen!und!deine(eigene(Meinung!angibst.!Du! 

solltest!diesen!Fragebogen!bitte!mit!dem!nötigen!Ernst!ausfüllen.!Bitte!kreuze!dabei!nur( 

ein(Kästchen!pro!Aussage!an,!entscheide!dich!dabei!für!eine!Aussage.! 

! 

Diese!Umfrage!ist!anonym.!Ich!bin!an!Deiner!ehrlichen(Meinung!interessiert!! 

! 

Damit!ich!diese!Umfrage!deinem!Forscherheft!zuordnen!kann,!bitte!ich!Dich,(deinen( 

Code!hier!einzutragen:!!! 

! Erster!und!zweiter! ! Erster!und!zweiter! ! ! ! 

! 

Buchstabe! 

Buchstabe! 

Tag!und!Monat!deines! ! ! 

des!Vornamens! des!Vornamens! Geburtstages! 

! 

deiner!Mutter! deines!Vaters! 

! 

! 

Cl# 

Fr# 

1209# ! ! 

Beispielcode! 

(Claudia)! 

(Frank)# 

(12.09)# 

! 

Dein!Code! 

! ! ! ! 

!! ! ! ! ! 

! ! ! ! ! ! ! 

o Junge o Mädchen!!!!!! !!!!!!!Ich!bin!____________!Jahre!alt.! !! !! 

!! 

!! ! 

Ich!gehe!in!die!__________!Klasse.!(z.B.!6.!oder!7.)! 

! ! ! ! 

!! ! 

Ich!besuche!folgende!Schule:! 

! ! 

!! ! 

o Hauptschule ! ! 

!! ! 

o Realschule 

! 

!! ! 

o Gesamtschule ! ! 

!! ! 

o Sekundarschule 

! 

!! ! 

o Gymnasium 

! 

!! ! 

o Förderschule ! ! 

!! ! 

o sonstige!Schulform:!_________________________ ! 

!! ! 

!! 

!! ! 

Meine!letzte!Zeugnisnote!im!Fach!Mathematik!war!eine!_________________.! ! ! ! ! 

!! ! 

!! 

!! ! 

Meine!letzte!Klassenarbeitsnote!im!Fach!Mathematik!war!eine!______________.! ! ! ! ! 

!! ! 

!! !! !! !! !! !! ! 

! 

187

Anhang 

! ! ! ! ! ! ! 

! 

! ! ! ! ! ! 

# 

Wie(würdest(du(deine(Leistungen(im(Fach(( 

Mathematik(beurteilen?( 

Mathe(fällt(mir(leicht.( 

Ich(freue(mich(auf(Mathe.( 

In(Mathe(bekomme(ich(gute(Noten.( 

Mathe(interessiert(mich.( 

In(Mathe(lerne(ich(schnell.( 

Ich(mag(Mathe.( 

In(Mathe(bin(ich(gut.( 

Ich(bearbeite(gerne(Mathematikaufgaben.( 

stimmt( 

nicht( 

stimmt( 

eher( 

nicht( 

stimmt( 

eher( 

stimmt( 

genau( 

( 

Wie(findest(du(Mathematik?( 

stimmt( 

nicht( 

stimmt( 

eher( 

nicht( 

stimmt( 

eher( 

stimmt( 

genau( 

Mathematik(ist(spannend.( 

Freiwillig(würde(ich(mich(nie(mit(Mathematik( 

beschäftigen.( 

Mathematik(ist(mir(persönlich(sehr(wichtig.( 

Mathematik(macht(mir(keinen(Spaß.( 

Mathematik(ist(sehr(nützlich(für(mich.( 

Wenn(ich(ehrlich(bin,(ist(mir(Mathematik(gleichgültig.( 

Ich(habe(Mathematik(gern.( 

Mathematik(ist(langweilig.( 

( 

( ( 

188

Anhang 

# 

In(meinen(Mathematikstunden,(...! 

stimmt( 

nicht( 

stimmt( 

eher( 

nicht( 

stimmt( 

eher( 

stimmt( 

genau( 

...(strenge(ich(mich(an,(weil(mir(die(Themen(persönlich( 

wichtig(erscheinen.( ! ! ! ! 

...(bin(ich(aufmerksam,(weil(ich(immer(aufpasse.( 

...(mache(ich(nur(mit,(damit(ich(keinen(Ärger(bekomme.( 

...(ist(mir(alles(egal.( 

...(macht(das(Lernen/Arbeiten(Spaß.( 

...(tue(ich(nur(das,(wozu(mich(der(Lehrer(auffordert.( 

...(arbeite(ich(mit,(wie(es(von(mir(erwartet(wird.( 

...(will(ich(selbst(den(Stoff(wirklich(verstehen.( 

...(bin(ich(mit(meinen(Gedanken(woanders.( 

...(beteilige(ich(mich,(weil(ich(es(immer(so(mache.( 

! ! ! ! 

! ! ! ! 

! ! ! ! 

! ! ! ! 

! ! ! ! 

! ! ! ! 

! ! ! ! 

! ! ! ! 

! ! ! ! 

...(faszinieren(mich(die(Inhalte(so,(dass(ich(mich(voll( 

einsetze.( ! ! ! ! 

...(arbeite(ich(mit,(weil(ich(die(Inhalte(später(bestimmt( 

brauchen(kann.( ! ! ! ! 

...(tue(ich(nur(das,(was(von(mir(verlangt(wird.( 

...(habe(ich(keine(Lust,(mich(zu(beteiligen.( 

...(vergeht(die(Zeit(wie(im(Flug.( 

! ! ! ! 

! ! ! ! 

! ! ! ! 

!! 

Was(möchtest(du(in(diesem(Kurs(lernen?(Was(stellst(du(dir(unter(diesem(Kurs(vor?(Wie( 

sollte(ein(Experimentierkurs(sein?( 

189

Anhang 

B – Fragebogen post 

Umfrage(zum(Experimentierkurs( 

„Versuch´s(doch(mal“( 

(2)( 

( 

! 

! 

Mit!dem!folgenden!Fragebogen!möchte!ich!die(Einschätzung(deiner(Leistung(im(Fach( 

Mathematik,!deine(Sicht(auf(Mathematik,!dein(Interesse(für(Mathematik!und!deine( 

Motivation!kennenlernen.! 

Wichtig!dabei!ist,!dass!Du!deine(Erfahrungen!und!deine(eigene(Meinung!angibst.!Du! 

solltest!diesen!Fragebogen!bitte!mit!dem!nötigen!Ernst!ausfüllen.!Bitte!kreuze!dabei!nur! 

ein!Kästchen!pro!Aussage!an,!entscheide!dich!dabei!für!eine!Aussage.!! 

! 

Diese!Umfrage!ist!anonym.!Ich!bin!an!Deiner!ehrlichen(Meinung!interessiert!! 

! 

Damit!ich!diese!Umfrage!deinem!Forscherheft!zuordnen!kann,!bitte!ich!Dich,(deinen( 

Code!hier!einzutragen:!!! 

! Erster!und!zweiter! ! Erster!und!zweiter! ! ! ! 

! 

Buchstabe! 

! 

Buchstabe! 

Tag!und!Monat!deines! ! ! 

des!Vornamens! des!Vornamens! Geburtstages! 

! 

deiner!Mutter! deines!Vaters! 

! 

! 

Cl# 

Fr# 

1209# ! ! 

Beispielcode! 

(Claudia)! 

(Frank)# 

(12.09)# 

! 

Dein!Code! 

! ! ! ! 

!! ! ! ! ! 

! ! ! ! ! ! ! 

o Junge o Mädchen!!!!!! !!!!!!!Ich!bin!____________!Jahre!alt.! !! !! 

!! 

Ich!gehe!in!die!__________!Klasse.!(z.B.!6.!oder!7.)! 

! ! ! ! 

!! 

!! 

Ich!besuche!folgende!Schule:! 

! ! !! 

o Hauptschule ! ! !! 

o Realschule 

! !! 

o Gesamtschule ! ! !! 

o Sekundarschule 

! !! 

o Gymnasium 

! !! 

o Förderschule ! ! !! 

o sonstige!Schulform:!_________________________ ! !! 

!! 

!! 

Meine!letzte!Zeugnisnote!im!Fach!Mathematik!war!eine!_________________.! ! ! ! ! !! 

!! 

!! 

Meine!letzte!Klassenarbeitsnote!im!Fach!Mathematik!war!eine!______________.! ! ! ! ! !! 

!! !! !! !! !! !! 

! 

! 

! 

! 

! 

! 

! 

! 

! 

! 

! 

! 

! 

! 

! 

! 

190

Anhang 

! ! ! ! ! ! ! 

! 

! ! ! ! ! ! 

Wie(würdest(du(deine(Leistungen(im(Fach(( 

Mathematik(beurteilen?( 

Mathe(fällt(mir(leicht.( 

Ich(freue(mich(auf(Mathe.( 

In(Mathe(bekomme(ich(gute(Noten.( 

Mathe(interessiert(mich.( 

In(Mathe(lerne(ich(schnell.( 

Ich(mag(Mathe.( 

In(Mathe(bin(ich(gut.( 

Ich(bearbeite(gerne(Mathematikaufgaben.( 

stimmt( 

nicht( 

stimmt( 

eher( 

nicht( 

stimmt( 

eher( 

stimmt( 

genau( 

Hat(dir(der(Kurs(Spaß(gemacht?(Wenn(ja,(warum?(Wenn(nein,(warum(nicht?( 

Würdest(du(einen(solchen(Experimentierkurs(deiner(Freundin(oder(deinem( 

Freund(weiterempfehlen?(Wenn(ja,(warum?(Wenn(nein,(warum(nicht?( 

191

Anhang 

! 

Im(gesamten(Experimentierkurs,(...! 

stimmt( 

nicht( 

stimmt( 

eher( 

nicht( 

stimmt( 

eher( 

stimmt( 

genau( 

...(habe(ich(mich(angestrengt,(weil(mir(die(Themen( 

persönlich(wichtig(erschienen.( ! ! ! ! 

...(war(ich(aufmerksam,(weil(ich(immer(aufpasse.( 

! ! ! ! 

...(habe(ich(nur(mitgemacht,(damit(ich(keinen(Ärger( 

bekomme.( ! ! ! ! 

...(war(mir(alles(egal.( 

...(machte(das(Lernen/Arbeiten(Spaß.( 

! ! ! ! 

! ! ! ! 

...(habe(ich(nur(das(getan,(wozu(mich(die(Dozentin( 

aufgefordert(hat.( ! ! ! ! 

...(habe(ich(mitgearbeitet,(wie(es(von(mir(erwartet(wird.( 

...(wollte(ich(selbst(den(Stoff(wirklich(verstehen.( 

...(war(ich(mit(meinen(Gedanken(woanders.( 

...(habe(ich(mich(beteiligt,(weil(ich(es(immer(so(mache.( 

! ! ! ! 

! ! ! ! 

! ! ! ! 

! ! ! ! 

...(hat(mich(die(Sache(so(fasziniert,(dass(ich(mich(voll( 

einsetzte.( ! ! ! ! 

...(habe(ich(mitgearbeitet,(weil(ich(die(Sache(später( 

bestimmt(brauchen(kann.( ! ! ! ! 

...(habe(ich(nur(das(getan,(was(von(mir(verlangt(wurde.( 

...(hatte(ich(keine(Lust,(mich(zu(beteiligen.( 

...(verging(die(Zeit(wie(im(Flug.( 

!( ( 

! ! ! ! 

! ! ! ! 

! ! ! ! 

192

Anhang 

Im(gesamten(Experimentierkurs(hatte(ich(das(Gefühl,( 

dass...( 

stimmt( 

nicht( 

stimmt( 

eher( 

nicht( 

stimmt( 

eher( 

stimmt( 

genau( 

...(der(Kurs(meinen(Zielen(für(den(Experimentierkurs( 

entsprach.( 

...(der(Kurs(so(war,(wie(er(aus(meiner(Sicht(sein(sollte.( 

...(der(Kurs(so(war,(wie(ich(es(mir(wünsche.( 

...(der(Kurs(so(war,(wie(ich(es(mir(vorstelle.( 

...(ich(meine(eigenen(Lösungswege(entwickeln(konnte.( 

...(ich(selbst(entscheiden(konnte,(wie(ich(eine(Aufgabe( 

bearbeite.( 

...(ich(selbstständig(arbeiten(konnte.( 

...(ich(neue(Inhalte(selbstständig(erarbeiten(konnte.( 

...(ich(auch(schwierige(Aufgaben(selbstständig(lösen( 

konnte.( 

...(ich(in(der(Lage(war,(die(Aufgaben(alleine(zu(bearbeiten.( 

...(ich(auch(den(schwierigen(Stoff(verstanden(habe.( 

...(ich(den(Anforderungen(des(Kurses(gewachsen(war.( 

...(die(Dozentin(mich(an(schwierigen(Stellen(im(Kurs( 

unterstützt(hat.( 

...(die(Dozentin(mich(ernst(genommen(hat.( 

...(mich(meine(Mitstudenten(ernst(genommen(haben.( 

...(meine(Mitstudenten(meine(Leistungen(anerkannt(haben.( 

Insgesamt(fühlte(ich(mich(bei(der(Dozentin(wohl.( 

Insgesamt(fühlte(ich(mich(in(der(Kursgemeinschaft(wohl.( 

( 

( 

Welches(Experiment(hat(dir(am(Besten(gefallen?(Trage(die(Plätze(1(bis(4(in(die( 

folgende(Tabelle(ein,(wobei(dir(Platz(1(am(Besten(gefallen(hat.( 

( 

Mathematik(und(Glücksspiel! ( ! 

( ( 

Mathematik(und(Sport! ! 

Mathematik(in(der(Eisdiele! ! 

Mathematik(im(Badezimmer! ! 

193

Anhang 

Wie(findest(du(Mathematik?( 

stimmt( 

nicht( 

stimmt( 

eher( 

nicht( 

stimmt( 

eher( 

stimmt( 

genau( 

Mathematik(ist(spannend.( 

Freiwillig(würde(ich(mich(nie(mit(Mathematik( 

beschäftigen.( 

Mathematik(ist(mir(persönlich(sehr(wichtig.( 

Mathematik(macht(mir(keinen(Spaß.( 

Mathematik(ist(sehr(nützlich(für(mich.( 

Wenn(ich(ehrlich(bin,(ist(mir(Mathematik(gleichgültig.( 

Ich(habe(Mathematik(gern.( 

Mathematik(ist(langweilig.( 

( 

( 

Wie(findest(du(Experimente?( 

stimmt( 

nicht( 

stimmt( 

eher( 

nicht( 

stimmt( 

eher( 

stimmt( 

genau( 

Experimente(sind(spannend.( 

Freiwillig(würde(ich(nie(Experimente(machen.( 

Experimente(sind(mir(persönlich(sehr(wichtig.( 

Experimente(machen(mir(keinen(Spaß.( 

Experimente(sind(sehr(nützlich(für(mich.( 

Wenn(ich(ehrlich(bin,(sind(mir(Experimente(gleichgültig.( 

Ich(habe(Experimente(gern.( 

Experimente(sind(langweilig.( 

( 

Was(ist(deiner(Meinung(nach(im(Schülerlabor(anders(als(in(der(Schule?(Wie( 

findest(du(das?( 

194

Anhang 

C – Forscherheft 

195

Anhang 

196

Anhang 

197

Anhang 

198

Anhang 

199

Anhang 

200

Anhang 

201

Anhang 

202

Anhang 

203

Anhang 

204

Anhang 

205

Anhang 

206

Anhang 

207

Anhang 

208

Anhang 

209

Anhang 

210

Anhang 

211

Anhang 

D – Hilfekarten 

Mathematik in der Eisdiele 

212

Anhang 

Mathematik im Badezimmer 

213

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