Inhalt | 5 |
Vorwort | 10 |
1. Einleitung und Fragestellungen | 14 |
2. Theoretische Rahmung subjektorientierter E-Learning-Nutzung in der beruflichen Bildung | 17 |
2.1 Berufliche Bildung und gesellschaftlicher Wandel | 17 |
2.1.1 Begriffsbestimmung berufliche Bildung | 17 |
2.1.2 Globalisierung und Differenzierung | 18 |
2.1.3 Wissensexplosion und Bildungsexpansion | 21 |
2.1.4 Risikobiografie | 25 |
2.1.5 Subjektorientierte Lebensführung | 26 |
2.1.6 Arbeitskraftunternehmer | 28 |
2.2 E-Learning | 36 |
2.2.1 Begriffsbestimmung E-Learning | 36 |
2.2.2 Klassifizierung von E-Learning-Systemen | 37 |
2.2.2.1 Chronologische Klassifizierung | 37 |
2.2.2.2 Technologische Klassifizierung | 41 |
2.2.2.3 Blended Learning | 43 |
2.2.3 Lerntheoretischer Hintergrund | 45 |
2.2.3.1 Behaviorismus | 46 |
2.2.3.2 Kognitivismus | 47 |
2.2.3.3 Konstruktivismus | 49 |
2.2.3.4 Motivationspsychologische Determinanten | 53 |
2.2.4 Didaktisches Potenzial von E-Learning | 54 |
2.3 Qualität | 57 |
2.3.1 Begriffsbestimmung von Qualität | 57 |
2.3.2 Qualität von E-Learning | 62 |
2.4 Der Einfluss Neuer Medien auf die allgemeine und berufliche Bildung | 65 |
2.4.1 Lebenslanges Lernen | 65 |
2.4.2 Selbstsozialisation | 70 |
2.4.3 Selbstgesteuertes Lernen | 72 |
2.4.4 Medienkompetenz | 76 |
2.4.5 Habituskonzept und Kapitalsortenansatz | 80 |
2.4.6 Generationsspezifische Medienpraxiskulturen | 82 |
2.5 E-Learning in der beruflichen Bildung | 87 |
2.5.1 Einsatz von E-Learning in deutschen Unternehmen | 87 |
2.5.1.1 E-Learning in großen Unternehmen | 89 |
2.5.1.2 E-Learning in KMUs | 90 |
3. Forschungsdesign | 93 |
3.1 Zur Kombination qualitativer und quantitativer Forschungsmethoden | 94 |
3.2 Methoden der Datenerhebung | 94 |
3.2.1 Problemzentrierte Interviews und Stichprobenbeschreibung | 94 |
3.2.2 Standardisierte Online-Befragung und Stichprobenbeschreibung | 95 |
3.3 Methoden der Datenanalyse | 97 |
3.3.1 Qualitative Datenanalyse | 97 |
3.3.1.1 Qualitative Inhaltsanalyse | 98 |
3.3.1.2 Grounded Theory | 104 |
3.3.1.3 Typenbildung | 110 |
3.3.2 Quantitative Datenanalyse | 111 |
3.3.2.1 Datenüberprüfung und -bereinigung | 111 |
3.3.2.2 Uni- und bivariate Datenanalysen | 115 |
3.3.2.3 Durchführung der Hauptkomponentenanalysen | 115 |
3.3.2.4 Durchführung der Clusteranalysen | 117 |
3.3.2.5 Logistische Regressionen | 119 |
4. Qualitative Ergebnisse | 120 |
4.1 Motivstrukturen von E-Learnern im Kontext der Aufnahme einer Weiterbildungsmaßnahme (Grounded Theory) | 120 |
4.1.1 Subjektive Theorien zur Entscheidung zur Teilnahme an einer Weiterbildungsmaßnahme | 120 |
4.1.2 Heuristisches Handlungsmodell | 122 |
4.1.3 Das heuristische Handlungsmodell am Beispiel von Herrn Andres | 124 |
4.1.4 Fallkontrastierung/ Fallvergleich des Phänomens »Entscheidung zur Durchführung einer Weiterbildungsmaßnahme« | 127 |
4.2 Qualitative E-Learner-Typologie | 133 |
4.2.1 Der autonome E-Learner | 133 |
4.2.1.1 Falldarstellung: »Frau Englisch, die einzelkämpferisch-orientierte E-Learning-›Wiederholungstäterin‹« | 136 |
4.2.2 Der intrinsisch motivierte und Herauforderungen suchende E-Learner | 142 |
4.2.2.1 Falldarstellung: »Frau Conrad, die thematisch interessierte und selbstreflexivelebenslange E-Learnerin« | 146 |
4.2.3 Der fremdgesteuerte E-Learner | 153 |
4.2.3.1 Falldarstellung: »Herr Baltes, der krisenfeste, den äußeren Druck benötigende E-Learner«(SL03a) | 157 |
4.2.4 Der gruppenorientierte E-Learner | 164 |
4.2.4.1 Falldarstellung: »Herr Anstett, der effektivitätsorientierte und medienkompetenteWissensarbeiter« (ST01a) | 168 |
4.2.5 Fazit | 172 |
5. Quantitative Ergebnisse | 176 |
5.1 Uniund bivariate Datenauswertung | 176 |
5.2 Multivariate Datenauswertung | 190 |
5.2.1 Dimensionierung der Strukturen subjektorientierter E-Learning-Nutzung in der beruflichen Bildung (Hauptkomponentenanalyse) | 190 |
5.2.1.1 Struktur der Computerakzeptanz von E-Learnern | 190 |
5.2.1.2 Struktur der Motivation zur Computernutzung bei den E-Learnern | 193 |
5.2.1.3 Struktur der Computer- und Internetnutzung von E-Learnern | 195 |
5.2.1.4 Instrumentell-qualifikatorische PC-Medienkompetenz von E-Learnern | 196 |
5.2.1.5 Weiterbildungsverhalten von E-Learnern | 197 |
5.2.1.6 Struktur der Gründe für das Online-Lernen aus der Nutzerperspektive81 | 199 |
5.2.1.7 Struktur des Kursaufbaus: E-Learning vs Präsenzlernen aus der Nutzerperspektive | 201 |
5.2.1.8 Struktur der Vorteile des Lernens in Gruppen aus der Nutzerperspektive | 203 |
5.2.1.9 Struktur der technischen Probleme während der Durchführung von E-Learning-Kursenaus der Nutzerperspektive | 204 |
5.2.1.10 Erwünschte Merkmalsstruktur von computer- und internetgestütztenLernumgebungen aus der Nutzerperspektive85 | 206 |
5.2.1.11 Struktur der hauptsächlich erreichten Ziele durch die Teilnahme an einem E-Learning-Kurs | 210 |
5.2.1.12 Struktur des individuell vorherrschenden Verständnisses von Qualität | 211 |
5.2.1.13 Struktur der Qualitätsansprüche an den individuellen Lernprozess | 213 |
5.2.1.14 Fazit | 215 |
5.2.2 Typologie subjektbezogener E-Learning-Nutzung (Clusteranalyse) | 220 |
5.2.2.1 Die selbstbestimmten medienaffinen E-Learner (n=114) | 220 |
5.2.2.2 Die betrieblich delegierten, aber desinteressierten E-Learner (n=141) | 221 |
5.2.2.3 Die auf ihre berufliche Praxis zentrierten E-Learner (n=88) | 223 |
5.2.2.4 Synopse der Cluster | 224 |
5.2.2.5 Clusterprofile | 229 |
5.2.2.6 Empirische Verteilung der Clusterzugehörigkeit | 233 |
5.2.2.7 Fazit | 233 |
5.2.2.8 Methodologische Reflexionen zum Verhältnis qualitativer und quantitativerTypologiekonstruktionen | 234 |
5.2.3 Mehrdimensionale Kontextuierung der Typen akteursbezogener E-Learning-Nutzung | 237 |
5.2.3.1 Binär-logistische Regressionen | 237 |
5.2.3.1.1 Die selbstbestimmten medienaffinen E-Learner | 237 |
5.2.3.1.2 Die betrieblich delegierten, aber desinteressierten E-Learner | 246 |
5.2.3.1.3 Die auf ihre berufliche Praxis zentrierten E-Learner | 253 |
5.2.3.1.4 Fazit | 260 |
5.2.3.2 Multinomial-logistische Regressionsanalysen | 262 |
5.2.3.3 Aufbau und Interpretation des handlungstheoretischen Rahmenmodells zu denBedingungen subjektbezogener E-Learning-Nutzung | 263 |
5.2.3.4 Schlussfolgerungen aus der empirischen Überprüfung des Rahmenmodells | 268 |
5.2.4 Dimensionierung zentraler Qualifizierungsstrategien des Arbeitskraftunternehmers am Beispiel vonE-Learnern in der beruflichen Bildung | 268 |
6. Zusammenfassung der Studie und medienpädagogische Konsequenzen | 275 |
6.1 Fazit der qualitativen Teilstudie | 275 |
6.1.1 Faktoren zur Teilnahme an einer Weiterbildungsmaßnahme mit Neuen Medien | 275 |
6.1.2 Anforderungen an E-Learning-Angebote | 277 |
6.1.2.1 Typus 1: »Der autonome E-Learner« | 278 |
6.1.2.2 Typus 2: »Der intrinsisch motivierte E-Learner« | 279 |
6.1.2.3 Typus 3: »Der fremdgesteuerte E-Learner« | 280 |
6.1.2.4 Typus 4: »Der gruppenorientierte E-Learner« | 281 |
6.2 Fazit der quantitativen Teilstudie | 282 |
6.2.1 Hauptkomponentenanalysen als Methode zur Strukturierung von inhaltlichen Teilbereichen der computerund internetgestützten | 282 |
6.2.2 Clusteranalyse und logistische Regression – Heterogenität statt Homogenität | 283 |
6.3 Medienpädagogische Konsequenzen | 284 |
7. Literatur | 289 |
8. Verzeichnis der Tabellen | 297 |
9. Verzeichnis der Abbildungen | 301 |
10. Anhang | 305 |
10.1 Standardisierter Fragebogen der Studie | 305 |
Qualität von E-Learning in der beruflichen Bildung aus der Nutzerperspektive | 305 |
10.2 Leitfadenstruktur der qualitativen Einzelinterviews | 327 |
10.3 Leitfaden für die qualitativen Einzelinterviews | 328 |
10.4 Postkript zum Leitfaden der qualitativen Einzelinterviews | 336 |
10.5 Kodewortbaum in MAXqda zu den Einzelinterviews | 337 |
10.6 Zusammensetzung der qualitativen Untersuchungsstichprobe | 342 |
10.7 Qualitative Inhaltsanalyse | 344 |
10.8 Vergleichsdimensionen | 357 |
10.9 Transkriptionsregeln128 | 362 |
10.10 Merkmalsräume | 363 |
10.10.1 Merkmalsraum Weiterbildung | 363 |
10.10.2 Merkmalsraum Lernen | 364 |
10.10.3 Merkmalsraum Qualität von E-Learning | 366 |
10.11 Vergleichsdimensionen zur Entwicklung einer E-Learner-Typologie | 368 |
10.12 Ausprägungen der 3 Cluster auf den 39 Hauptkomponenten (z-Werte) | 369 |
10.13 Übersicht über alle Titel der Hauptkomponenten einschließlich ihrer Kurzbezeichnungen als abgeleitete Fragebogen-Themenmod | 371 |
10.14 Erläuterung der statistischen Kennziffern in den Tabellen zur binär-logistischen Regression | 372 |
10.15 Exemplarische Axiale Kodierschemata | 375 |
Autorenverzeichnis | 387 |