Relevanz

Das Projekt hat wissenschaftliche Relevanz auf zwei Ebenen. Erstens sollen auf inhaltlicher Ebene neue Erkenntnisse zur Bedeutung motivationaler Lehrkräftesprache gewonnen werden. Auf methodischer Ebene wird die Auswertung großer Datenmengen über Large Language Models die empirische Unterrichtsforschung bereichern.

Zur inhaltlichen Relevanz:

Zahlreiche Forschungsarbeiten verweisen auf die Bedeutung motivationaler Überzeugungen von Lehrkräften für kognitive und motivational-affektive Schülermerkmale (z. B. Han & Gao, 2023). Allerdings sind die psychologischen und instruktionalen Prozesse, die diesen Zusammenhängen zugrunde liegen, weitestgehend ungeklärt. Das Forschungsprojekt widmet sich diesem Forschungsdesiderat. Bezugnehmend auf Eccles’s situated expectancy-value theory (SEVT; Eccles & Wigfield, 2020) befasst sich das Forschungsvorhaben mit der Frage inwiefern die motivierende Instruktionssprache von Lehrkräften Zusammenhänge zwischen motivationalen Überzeugungen von Lehrkräften und motivationalen Merkmale Lernender erklärt. Basierend auf der SEVT kann angenommen werden, dass Sozialisationspersonen wie Lehrkräfte die motivationalen Merkmale Lernender durch ihre eigenen Überzeugungen und unterstützenden Verhaltensweisen prägen (Eccles & Wigfield, 2020). Studien verweisen in diesem Kontext darauf, dass die Nutzung motivierender Instruktionssprache ein spezifisches Lehrerunterstützungsverhalten sein könnte, das wiederum wesentlich von der Motivation der Lehrkräfte abhängt (Falcon et al., 2023). Zudem ist bekannt, dass die Nutzung motivierender Instruktionssprache sich auf die Motivation Lernender auswirkt (Putwain & Symes, 2014; Symes & Putwain, 2016). Allerdings wurde bislang noch nicht untersucht, ob die Nutzung motivierender Instruktionssprache durch Lehrkräfte ein Prozess sein könnte, der den Effekten von Lehrkräftemotivation auf die Motivation der Lernenden zugrunde liegt.

Wir sind in diesem Projekt dabei insbesondere an der motivationalen Veränderung im Laufe der 7. bzw. 8. Jahrgangsstufe im Fach Mathematik interessiert, da besonders zu Beginn der Sekundarstufe die Motivation Lernender sinkt.

Zur methodischen Relevanz:

Im Projekt werden Audioaufnahmen der Lehrkräfte-Lernenden Interaktion aus regulären Unterrichtstunden genutzt. Zur Kodierung der motivierenden Instruktionssprache werden KI-basierte Methoden, konkret Large-Language Modelle (LLMs), eingesetzt. Das Projekt liefert einen Beitrag zur Weiterentwicklung des Methodenrepertoires der empirischen Unterrichtsforschung.

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