Einfluss einstellungs- und motivationsbezogener Merkmale von Lehrkräften auf ihre Technologienutzung und (digitalisierungsbezogene) Unterrichtsqualität

In Deutschland werden digitale Technologien an Schulen selten genutzt, was neben der technologischen Ausstattung und dem Professionswissen der Lehrkräfte auch auf deren Einstellungen zu digitalen Technologien im Unterricht und sonstige motivationsbezogene Faktoren zurückzuführen sein könnte (Ertmer 1999; Bos et al. 2014). Ansätze wie das Technology Acceptance Model (TAM; Davis 1989) und die Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT; Venkatesh et al. 2003) beförderten die Forschung zum Einfluss von einstellungs- und motivationsbezogenen Variablen auf die Technologienutzung im Bildungsbereich. Aktuelle Metaanalysen bestätigen Zusammenhänge zwischen den Kernvariablen von TAM und der beabsichtigten sowie der tatsächlichen Nutzung von digitaler Technologie bei Lehrkräften (Scherer und Teo 2019; Scherer et al. 2019). Doch nicht deren Nutzung per se, sondern die Qualität der Technologienutzung im Unterricht dürfte entscheidend für die Förderung der Leistung von Schülerinnen und Schülern sein (Chauhan 2017). Ähnlich wie in den oben angeführten Theorien werden im COACTIV-Kompetenzmodell (Baumert et al. 2010) als Lehrkräftemerkmale Überzeugungen und Werthaltungen, motivationale Orientierungen und selbstregulative Fähigkeiten von Lehrkräften angenommen, welche die Unterrichtsqualität – ohne expliziten Bezug auf Technologie – vorhersagen (Baumert und Kunter 2011; Kunter 2011; Voss et al. 2011). Unterrichtsqualität wird dabei durch die drei Dimensionen kognitive Aktivierung, unterstützendes Klima und Klassenmanagement charakterisiert. Während dieses Bündel von Dimensionen der Unterrichtsqualität vor allem im deutschsprachigen Raum erforscht wird (Praetorius et al. 2018), werden einzelne der drei Dimensionen der Unterrichtsqualität auch in der internationalen Forschung thematisiert. Der Einfluss von einstellungs- und motivationsbezogenen Variablen auf die Unterrichtsqualität bei der Nutzung digitaler Technologien im Unterricht ist jedoch noch weitgehend unklar. Da diesen Variablen moderierende Einflüsse auf die Zusammenhänge zwischen Wissensvariablen und Aspekten der Unterrichtsgestaltung zugeschrieben werden (Gess-Newsome 2015), könnten belastbare metaanalytische Erkenntnisse über ihre Wirkung wichtige Hinweise für die Lehrkräftebildung liefern.
Der Beitrag präsentiert zunächst eine aktuelle Überblicksarbeit zum Einfluss eines breiteren Spektrums an einstellungs- und motivationsbezogenen Faktoren auf die beabsichtigte und die tatsächliche Technologienutzung im Unterricht (Bürger et al. 2021), die derzeit um eine Gegenüberstellung mit metaanalytischen Befunden zu Zusammenhängen einstellungs- und motivationsbezogenen Faktoren mit der Unterrichtsqualität ergänzt werden.
Für die Überblicksarbeit wurden acht Einschlusskriterien festgelegt und ein boolescher Suchausdruck für die Literaturrecherche in der Datenbank APA PsycInfo erstellt. 74 zwischen 2010 und 2020 veröffentlichte Untersuchungen wurden in die Auswertung einbezogen und in Variablengruppen ausgewertet. Für einstellungs- und motivationsbezogene Faktoren konnten in der Mehrzahl der eingeschlossenen Untersuchungen signifikante positive Effekte auf die beabsichtigte und die tatsächliche Nutzung von digitaler Technologie im Unterricht festgestellt werden.
Angelehnt an die Methodik der Überblicksarbeit arbeiten wir aktuell an einem Überblick über die einschlägige Forschung zur Rolle von einstellungs- und motivationsbezogenen Merkmalen in Bezug auf die Unterrichtsqualität. Dafür wurden ebenfalls acht Einschlusskriterien festgelegt und ein boolescher Suchausdruck für die Literaturrecherche in den Datenbanken APA PsycInfo und ERIC erstellt. Während nur wenige Untersuchungen zur Unterrichtsqualität mit Technologiebezug identifiziert werden konnten, existiert eine reichhaltige Literaturgrundlage zu Unterrichtsqualität ohne Technologiebezug, was zusammen eine gute Datengrundlage darstellt.
Die Befunde der Überblicksarbeit liefern Hinweise auf den teilweise engen Zusammenhang der einstellungs- und motivationsbezogenen Variablen mit der Nutzung digitaler Technologien im Unterricht (Bürger et al. 2021). Die meisten der eingeschlossenen Untersuchungen waren Querschnittsuntersuchungen. Besonders für wert- und emotionsbezogene Variablen besteht noch weiterer Forschungsbedarf. Vor allem die verstärkte Berücksichtigung der Unterrichtsqualität als Kriteriumsvariable verspricht wichtige Erkenntnisse über die Rolle einstellungs- und motivationsbezogener Variablen als moderierende Rahmenbedingungen für den Zusammenhang von Facetten des Professionswissens von Lehrkräften mit der Unterrichtsqualität (Baumert et al. 2010, Gess-Newsome 2015), die wichtige Impulse für die Lehrkräftebildung geben können.