SvStud: Skalierbare verhaltensökonomische Maßnahmen zur Sicherung des Studienerfolgs

Abstract

Viele Studierende verlassen die Hochschulen ohne Abschluss oder studieren deutlich länger als es die Regelstudienzeit vorsieht. Aber nicht nur der mangelnde Studienerfolg stellt ein Problem dar. Ebenso kritisch ist es, wenn Studierende ihre Abbruchentscheidung hinauszögern und dadurch wertvolle Zeit verlieren, die sie für alternative Ausbildungswege nutzen könnten. Unsere Untersuchungen zeigen, dass die COVID-19-Pandemie dieses Verhalten verstärkt haben könnte.

Obwohl ein Studienabbruch oder ein längeres Studium rationale Gründe haben können, resultieren sie häufig aus unzureichenden Informationen oder begrenzt rationalem Entscheidungsverhalten. Dasselbe gilt für aufgeschobene Studienabbrüche. Vor diesem Hintergrund betrachtet SvStud zwei zentrale Aspekte: Prokrastination und fehlende Informationen. Mithilfe leicht umsetzbarer und skalierbarer verhaltensökonomischer Maßnahmen zielt das Projekt darauf ab, Prokrastination zu reduzieren, (soziale) Informationen hervorzuheben und somit den Studienerfolg zu erhöhen, Studienabbrüche zu verringern oder deren Hinauszögern zu vermeiden.

In drei Teilprojekten (TP) wurden die folgenden Maßnahmen entwickelt, implementiert und evaluiert. i-a) Teilprojekt 1A (TP 1A) untersuchte, ob die Zusammensetzung der Gruppen während der Einführungstage den Studienerfolg beeinflusst. Durch die alphabetische Einteilung der Studierenden nach Nachnamen lässt sich analysieren, wie die Fähigkeiten und Eigenschaften der Gruppenmitglieder den Studienerfolg beeinflussten. i-b) in TP 1B erhielten Studierende Zugang zu einem Online-Lerntagebuch, in dem sie ihre Lernzeit dokumentieren und zukünftige Ziele festlegen konnten. Ergänzend wurde einem Teil der Studierenden die Möglichkeit gegeben, eine Selbstbindungsvereinbarung zu unterzeichnen, um die Einhaltung ihrer Ziele zu fördern. ii) Das zweite TP stellte Informationen zu den (zeitlichen) Kosten des Studiums bereit. ii-a) In TP 2A wurde den Studierenden vermittelt, dass jedes Semester, das über die Regelstudienzeit hinausgeht, Opportunitätskosten in Form entgangener Löhne verursacht. ii-b) Im zweiten Teil (TP 2B) erhielten die Studierenden Informationen über die wöchentliche Studierzeit ihnen ähnlicher Kommiliton:innen, ihre bereits in das Studium investierte (versunkene) Zeit sowie die noch benötigte Lernzeit pro Semester bis zum Abschluss. Ziel war es, Studierende zu motivieren und positive Effekte auf den Studienerfolg zu erzielen. iii) Das dritte Teilprojekt TP 3 baute auf den Ergebnissen des Vorgängerprojekts VStud auf, das zeigte, dass relatives Leistungsfeedback den Studienerfolg verbessern kann. Um insbesondere leistungsschwächere Studierende zu unterstützen, wurde das Feedback in diesem Projekt um motivierende normative Hinweise ergänzt. Aufgrund der Pandemie erfolgt in diesem TP zudem ein Vergleich des Studienverlaufs mit früheren nicht von der Pandemie betroffenen Studienkohorten.

Abgesehen von den alphabetischen Gruppeneinteilungen während der Einführungstage, die ein quasi-randomisiertes Design darstellen, wurden alle Maßnahmen durch randomisierte Feldexperimente evaluiert. Diese gelten als Goldstandard zur Identifikation kausaler Effekte und ermöglichten somit die Gewinnung belastbarer und verallgemeinerbarer Erkenntnisse.

SvStud führte zu folgenden Erkenntnissen: i-a) Die Gruppenzusammensetzung bezüglich der Fähigkeiten der Studierenden während der Einführungstage hat einen signifikanten Einfluss auf den Studienerfolg. Eine Verbesserung der durchschnittlichen Schulabschlussnote der Gruppenmitglieder um eine Standardabweichung führte zu 2,6 zusätzlichen Leistungspunkten nach vier Semestern. Zudem stieg die Wahrscheinlichkeit, am Ende des ersten Studienjahres noch eingeschrieben zu sein, mit der durchschnittlichen Fähigkeit der Gruppenmitglieder. Die Prokrastinationstendenzen der "Peers" haben keinen signifikanten Einfluss auf die Leistungen der Gruppenmitglieder. i-b) Die Nutzung des Lerntagebuchs zeigte positive Effekte auf die Studienleistungen, allerdings nur bei Studierenden, die zusätzlich eine Selbstbindungsvereinbarung unterzeichneten. Diese Studierenden erreichten mehr Leistungspunkte und verbesserten ihren Notendurchschnitt. ii-a) Die Bereitstellung von Informationen zu den Opportunitätskosten eines verlängerten Studiums erhöhte die Abbruchrate nach dem ersten Semester um 2,8 Prozentpunkte. Weitere Analysen zeigten, dass dieser Effekt hauptsächlich von Studierenden getrieben wurde, die ohnehin bis zum dritten Semester abgebrochen hätten. Der frühzeitige Abbruch wirkte daher einem verzögerten Studienabbruch entgegen. ii.b) Informationen über die Studierzeiten von Kommiliton:innen, die selbst bereits investierte oder bis zum Abschluss noch benötigte Studierzeit hatten keinen bildungspolitisch relevanten Einfluss auf den Studienerfolg. iii) Das relative Leistungsfeedback führte dazu, dass Studierende, die vor der Intervention bezüglich ihrer Leistungspunkte unter dem Durchschnitt lagen, nach dem "Treatment" weniger Leistungspunkte erreichten und häufiger abbrachen. Verglichen mit Kohorten, die vor der Pandemie studierten, zeigte sich, dass die Abbruchraten in den "Treatment-Gruppen" ähnlich hoch waren wie vor der Pandemie. Dies deutet darauf hin, dass das relative Leistungsfeedback dazu beigetragen haben könnte, aufgeschobene Studienabbrüche zu vermeiden.

Zusammenfassend zeigt das SvStud-Projekt, dass verhaltensökonomische Interventionen heterogene Effekte aufweisen. So wirkt beispielsweise das Lern-Journal nur, wenn zusätzlich ein freiwilliger Selbstbindungsmechanismus angeboten wird. Andere Maßnahmen, wie etwa relatives Feedback, zeigen vor allem bei schwächeren Studierenden Effekte und schließlich gibt es Maßnahmen, wie z. B. Informationen zu den zeitlichen Investitionen von Kommilitonen in das Studium, die die Leistungen nicht beeinflussen. Dies unterstreicht die Bedeutung einer strikten Evaluierung durch randomisierte Feldexperimente, um zu bestimmen, welche Maßnahmen tatsächlich effektiv sind und welche nicht. Nur durch eine solche sorgfältige Evaluation können wir die Interventionen identifizieren und zum Einsatz bringen, die tatsächlich zur Verbesserung der Studienergebnisse beitragen.