# Zum Effekt von beruflichen Interessenprofilen, Selbstkonzept und Kursniveau auf Leistungsentwicklungen in Mathematik und Englisch

Jasmin Warwas¹, Rainer Watermann, Gabriel Nagy und Marcus Hasselhorn

In dieser Längsschnittstudie wurde die Rolle beruflicher Interessenprofile für Leistungsentwicklungen in zwei Kernfächern der gymnasialen Oberstufe analysiert. Berufliche Interessen wurden in Anlehnung an Holland (1997) erfasst und in Profilform mit den Parametern Level sowie Things/People- und Data/Ideas-Orientierung nach Prediger (1982) modelliert. Darüber hinaus wurden mit dem fachspezifischen Selbstkonzept und dem Kursniveau weitere für die Leistungsentwicklungen als bedeutsam angenommene Variablen in den Analysen berücksichtigt und mediierende Effekte beruflicher Interessenprofile untersucht. Es zeigte sich ein positiver Effekt der Things/People-Dimension auf Leistungsentwicklungen in Mathematik, aber wider Erwarten kein Effekt beruflicher Interessenorientierungen auf die Entwicklung von Englischleistungen. Für die Veränderung der Leistungen in beiden Fächern resultierten die theoretisch erwartbaren direkten Effekte von Selbstkonzept und Kursniveau. Im Fach Mathematik mediierten berufliche Interessen die Effekte von Selbstkonzept und Kursniveau. Ingesamt zeigten sich fachspezifische Unterschiede im Zusammenspiel der Variablen, die weiterer Forschung bedürfen.

## Einleitung

Im Bereich individueller Faktoren gehören Interessen zu den empirisch umfangreich erforschten und vielfach bestätigten Determinanten schulischen Lernens (Krapp, 1998, 2000). Erste Längsschnittstudien belegen einen Effekt von Interessen auf Mathematikleistungen in der gymnasialen Oberstufe auch unter Kontrolle der Ausgangswerte (Köller, Baumert & Schnabel, 2000; Köller, Trautwein, Lüdtke & Baumert, 2006). Allerdings sind Längsschnittstudien zum Zusammenspiel von Interesse, Selbstkonzept, Kurswahl und Schulleistung noch immer Mangelware (Köller et al., 2006). Ebenso ist bislang wenig darüber bekannt, wie sich das für Studienfach- und Berufswahlen als zentral angesehene berufliche Interesse in die Befunde zu fachlichen Interessen integrieren lässt. Ausserdem fällt auf, dass in den vorliegenden Studien meist das Fach Mathema-
tik untersucht wurde. So ist bislang unklar, ob Befunde auch auf andere Fächer übertragbar sind.

Interessen und Leistungen

Das individuelle Interesse wird als relativ stabile Disposition angesehen, sich bestimmten Gegenständen und Aktivitäten zu widmen (Hidi & Ainley, 2002). Das Interesse einer Person an verschiedenen – inhaltlich mehr oder weniger breit gefassten – Gegenständen wird in der Münchner Interessentheorie als zentrales Merkmal hervorgehoben und als Gegenstandsspezifität bezeichnet (Krapp, 1992). Interesse ist assoziiert mit positiven Affekten, Persistenz und Lernerfolg (Hidi & Ainley, 2002; Krapp, 2000; Renninger, 2000). Schiefele, Krapp und Schreyer (1993) fanden in einer Metaanalyse Assoziationen zwischen Leistungen und Interesse in Höhe von *r* = .28 in Mathematik bzw. *r* = .33 in Fremdsprachen. Gemäss der Erwartungs-mal-Wert-Theorie (Eccles[-Parsons] et al., 1983; Wigfield & Eccles, 2000) sollte der subjektive Aufgabenwert einen Effekt auf leistungsbezogenes Wahlverhalten sowie die Investition in eine Aufgabe und somit auf nachfolgende Leistungen ausüben. Das Interesse wird dabei als ein wesentlicher Bestandteil des subjektiven Aufgabenwerts angesehen (Eccles[-Parsons] et al., 1983; Renninger, 2000). Köller, Baumert et al. (2000) berücksichtigten den institutionellen Kontext in ihren Analysen und zeigten für das Fach Mathematik, dass wesentliche Voraussetzungen für einen Effekt von Interesse auf Leistungsentwicklungen erst in der Sekundarstufe II und der damit einhergehenden Möglichkeit für Kurswahlen gegeben sind. Für Englisch liegen vergleichsweise wenige Studien vor. Im internationalen Bereich zeigte Pae (2008) einen Effekt von intrinsischer Motivation auf Fremdsprachenleistungen von koreanischen Studenten und Abu-Rabia (2003) belegte einen Effekt von Interesse auf Englischleistungen als dritte Fremdsprache bei jugendlichen arabischen Schülerinnen und Schülern.

Die oben zitierten Studien beziehen sich dabei auf fachliche Interessen. Darüber hinaus lassen sich auch berufliche Interessen spezifizieren. Berufliche Interessen bilden sich im Jugendalter heraus (Tracey, 2001) und werden zunehmend stabil (Low, Yoon, Roberts & Rounds, 2005). Es ist anzunehmen, dass sie mit zunehmender zeitlicher Nähe zur Berufs- oder Studienwahl an Bedeutung gewinnen. So berichteten Schülerinnen und Schüler bspw. «brauche das Fach für mein(en) Studium/Beruf» oder «Berufsperspektiven» als Motive für die Wahl einer Gymnasialschulform (Schmied, 1982).

Berufliche Interessen gehen über die von Krapp (1992) formulierte Person-Gegenstands-Konzeption des Interesses hinaus, indem sie weniger eng auf einen bestimmten Gegenstand beschränkt sind, sondern sich auf mehrere Klassen beruflicher Aktivitäten beziehen und somit eine Repräsentation der gesamten Berufslandschaft beinhalten (Nagy, 2006). Darüber hinaus sind berufliche Interessen eher noch als akademische Interessen auf praktische Tätigkeiten ausgerichtet (Bergmann & Eder, 1998). Die Theorie der Berufswahl nach Holland (1997)
wurde primär zur Berufs- und Laufbahnberatung entwickelt. In dem sogenannten RIASEC-Modell nimmt Holland sechs Interessenorientierungen an: Realistic (mechanisch-technisch), Investigative (mathematisch-naturwissenschaftlich), Artistic (sprachlich-musisch), Social (sozial-zwischenmenschlich), Enterprising (zwischenmenschlich-manipulativ) und Conventional (rechnerisch-verwaltend). Holland sieht mit diesen Interessenorientierungen unterschiedliche Werte, Einstellungen und Fähigkeiten verbunden. Einen theoretischen Rahmen, in dem u. a. angenommen wird, dass sich berufliche Interessen und Fähigkeiten in einer reziproken Beziehung zueinander entwickeln, bietet die Prozess-, Persönlichkeits, Interessen- und Wissenstheorie der intellektuellen Entwicklung von Ackerman (1996). Eine Metaanalyse von Ackerman und Heggestad (1997) kommt zu dem Ergebnis, dass Personen mit vorherrschenden Interessen im Bereich Investigative und Realistic vergleichsweise gute Leistungen im mathematischen Bereich aufweisen, während spezifische Stärken von Personen mit hohen Investigative- und Artistic-Interessen im sprachlichen Bereich liegen. In einer neueren Längsschnittstudie zum Einfluss einzelner Skalen beruflicher Interessen auf nachfolgende Leistungen in Mathematik und Englisch (Tracey, Robbins & Hofsess, 2005) wurden jedoch keine Assoziationen gefunden.

Strong argumentierte bereits 1955, dass Zusammenhänge zwischen Interessenskalen und Leistungen möglicherweise nicht die wahren Assoziationen erfas sen würden und beide Bereiche komplexer seien. So untersuchte Randahl (1991) statt einzelner Interessen- und Leistungsmasse den Zusammenhang zwischen Interessen- und Leistungsprofilen. Individuelle Profile bestehen aus einer einfa chen Rangordnung von Interessenorientierungen, die sich aus zwei bis sechs der RIASEC-Variablen zusammensetzen (Holland, 1997). Die Rangordnung der Variablen ist in der Regel nicht zufällig, da die sechs Orientierungen in spezifi scher Weise miteinander assoziiert sind. Diese Zusammenhangsstruktur lässt sich in Form eines Hexagons darstellen. Die räumliche Nähe entspricht der in- haltlichen Ähnlichkeit: Benachbarte Orientierungen (z. B. R–I) sind einander ähnlich, indirekt benachbarte Orientierungen (z. B. R–A) eher unähnlich und gegenüberliegende Orientierungen (z. B. R–S) bilden sozusagen die Pole einer Dimension (s. Abb. 1A).

<figure><img src="image_1.png" /></figure>

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Abbildung 1. RIASEC-Modell nach Holland (1997): A) Typologisch als Hexagon und B) Dimensionale Repräsentation mit einem Beispiel eines individuellen Profils.</figcaption></figure>
Prediger (1982) zeigte, dass dem hexagonalen Modell zwei orthogonale Achsen zugrunde liegen, die er als Things/People (horizontal) und Data/Ideas (vertical) charakterisierte. In einer Metaanalyse bestätigten Tracey und Rounds (1993; vgl. auch Rounds & Tracey, 1993) diese den Skalen zugrunde liegende zweidimensionale Struktur. Mit Hilfe der beiden Achsen lässt sich die individuelle *Orientierung* beruflicher Interessenprofile bestimmen (Eder, 1998; Nagy, 2006; Prediger, 1982). In die Berechnung der individuellen Achsenpositionen fließen jeweils alle sechs Orientierungen mit ein, sodass ein umfassendes und gleichzeitig ökonomisches Profil beruflicher Interessenorientierungen modelliert wird. Vorherrschende Interessen von Personen mit positiven Werten auf beiden Achsen liegen bspw. im Bereich Investigative, während negative Werte auf beiden Achsen eine Enterprising-Orientierung nahe legen (s. Abb. 1B). Dabei können Personen nicht nur idealtypisch einer bestimmten Interessenorientierung zugeordnet werden, sondern sie lassen sich anhand ihrer Ausprägung auf den beiden Achsen beliebig im Kreis positionieren und somit auch als Mischtypen benachbarter Interessenbereiche darstellen (z. B. R–I-Typen). Diese Positionierung beinhaltet gleichzeitig Informationen über die Differenziertheit eines Profils, was sich über den Abstand der individuellen Position vom Kreismittelpunkt veranschaulichen lässt. Die Differenziertheit ist ein Mass dafür, wie weit sich die von einer Person präferierte Interessenorientierung von den anderen Orientierungen abhebt bzw. wie eindeutig die Zuordnung zu einer bestimmten Interessenorientierung ist. Die dimensionale Bestimmung der Interessenorientierung enthält also Informationen über die Orientierung, gewichtet mit der Differenziertheit eines Interessenprofils. Arbeiten, die sich auf Assoziationen zwischen dimensionalen Interessenorientierungen und Leistungen stützen, sind vergleichsweise rar. In einer aktuellen Querschnittstudie belegte Nagy (2006) positive Zusammenhänge zwischen einer dimensionalen Ausrichtung beruflicher Interessen entsprechend einer Realistic-/Investigative-Orientierung und Testleistungen in Mathematik sowie einer Investigative-/Artistic-Orientierung mit Englischleistungen. Aufgrund der dimensionalen Repräsentation beruflicher Interessen lassen sich für diejenigen Interessenorientierungen, die dem Interessenmodell gegenüberliegen, gegenläufige Effekte auf Testleistungen annehmen (z. B. zwischen einer Social/Enterprising-Orientierung und Mathematikleistungen).

Die Erfassung beruflicher Interessen erfolgt in der Regel über Inventare, in denen Personen die Höhe ihres Interesses an bestimmten beruflichen Tätigkeiten angeben sollen. Faktorenanalysen zu diesen Interesseninventaren ergeben einen ersten Faktor mit vergleichbar hohen Ladungen aller sechs Skalen (Prediger, 1982). Entsprechend spiegelt dieser Faktor interindividuelle Unterschiede in der grundsätzlichen Zustimmung zu den sechs beruflichen Interessenorientierungen wider und wird bspw. als Level, Antwortstil (Prediger, 1998) oder Generalfaktor (Darcy & Tracey, 2003) bezeichnet. Die Interpretation des Levels variiert. Prediger (1998) mahnt an, den Level nicht als Stärke von Interessen anzusehen. Darcy und Tracey (2003) vermuten, dass er ein Indikator für die Flexibilität von Inter-
essen sei und somit in moderat positiver Beziehung zu Outcome-Massen, wie Leistung, Zufriedenheit und Stabilität, stehen sollte. In längsschnittlichen Studien liess sich ein bedeutsamer direkter Effekt des Levels auf Leistungsmasse bislang nicht bestätigen (Tracey & Robbins, 2006; Warwas, Nagy, Watermann & Hasselhorn, in Druck). Darcy und Tracey (2003) wiesen dennoch auf die zentrale Bedeutung des Levels in der Erfassung beruflicher Interessen hin. Sofern er als Persönlichkeitsstil (z. B. Antwortstil) substanzielle Bedeutung habe, müsse er inhaltlich verstanden und in aktuelle Modelle und Theorien integriert werden. Und sofern er die Erfassung beruflicher Interessen verfälsche, müsse er kontrolliert werden (ebd., S. 224).

Zusammen mit dem Level bilden die mit der Differenziertheit gewichteten Interessenorientierungen die zentralen Komponenten eines individuellen Profils entsprechend eines sogenannten Structural Summary nach Gurtman und Balakrishnan (1998). Die Validität der Reduktion eines hexagonalen Skalenmodells auf Interessenprofile wurde im Quer- und Längsschnitt belegt (Warwas et al., in Druck). Die Autoren zeigten exemplarisch in einem ersten empirischen Befund einen positiven Effekt beruflicher Interessenprofile, speziell der Things/People-Orientierung, auf Mathematikleistungen in der gymnasialen Oberstufe. Dieser blieb auch nach Kontrolle von Geschlecht und Ausgangsleistung erhalten. Domänenübergreifende Analysen sowie empirische Prüfungen zur Bedeutung beruflicher Interessen im Zusammenhang mit weiteren für Leistungsentwicklungen als bedeutsam angenommenen Variablen stehen bislang aus.

## Selbstkonzept und Leistungen

Für die Entwicklung schulischer Leistungen spielt auch das Selbstkonzept eine entscheidende Rolle. Das Selbstkonzept lässt sich als Vorstellung einer Person über sich selbst und die eigenen Fähigkeiten beschreiben (Shavelson, Hubner & Stanton, 1976). Ein höheres Selbstkonzept führt zu höheren Erfolgserwartungen, zu ausdauernderer Aufgabenbearbeitung und in Folge dessen zu besseren Leistungen (Eccles[-Parsons], Adler & Meece, 1984; Fredricks & Eccles, 2002). Fachspezifisch berichteten Möller und Köller (2004) in einem Überblicksartikel eine Median-Korrelation von Md = .47 zwischen Leistungsindikatoren (Noten und Leistungstests) und mathematischem Selbstkonzept bzw. Md = .39 für diesen Zusammenhang im sprachlichen Bereich. Längsschnittliche Zusammenhangsanalysen bestätigten systematische Effekte des Selbstkonzepts auf nachfolgende Leistungen unter Kontrolle der Ausgangsleistung (Valentine, DuBois & Cooper, 2004). In sogenannten reziproken Effektmodellen zeigten sich zwischen Selbstkonzept und Testleistungen wechselseitige positive Beziehungen, wobei der Effekt von Selbstkonzept auf Testleistungen deutlich höher ausfiel als umgekehrt (Marsh, Trautwein, Lüdtke, Köller & Baumert, 2005). In einer früheren Studie liessen sich dagegen keine Effekte von Schulleistungen (Noten) auf das zeitlich nachgeordnete Selbstkonzept nachweisen, wohl aber in umgekehrter Richtung (Marsh, 1990).
Köller et al. (2006) geben in ihrer Längsschnittstudie in der gymnasialen Oberstufe am Beispiel des Fachs Mathematik erste empirische Hinweise zum Beziehungsgefüge zwischen Selbstkonzept, Interesse und Leistungen. So belegten die Autoren einen Effekt des Selbstkonzepts auf das zeitlich nachgeordnete Mathematik-Interesse. Zusätzlich zeigten sie, dass bei gleichzeitiger Modellierung sowohl das Selbstkonzept als auch das Interesse jeweils Effekte auf die Mathematikleistung unter Kontrolle der Ausgangsleistung ausübten. Längsschnittliche Untersuchungen, die sich auf das Fach Englisch beziehen, fehlen bislang.

Erwartungs-mal-Wert-Theorien gehen im Übrigen davon aus, dass ein Teil des Effekts des Selbstkonzepts auf nachfolgende Leistungen über die Interessen mediiert ist. In der sozial-kognitiven Berufslaufbahntheorie (Lent, Brown & Hackett, 1994) wird etwa ein solches richtungsbezogenes Beziehungsgefüge angenommen, dabei aber explizit Bezug auf berufliche Interessen genommen. Die Autoren fanden in einer Metaanalyse Korrelationen in Höhe von r = .53 bzw. r = .52 zwischen verschiedenen Massen selbstbezogener Kognitionen und beruflichen Interessen. Längsschnittliche Untersuchungen zum Zusammenspiel von Selbstkonzept und beruflichen Interessen in Hinblick auf Leistungsentwicklungen in Mathematik und Englisch liegen bislang nicht vor.

## Kursniveau und Leistungen

In der gymnasialen Oberstufe wählen die Schülerinnen und Schüler in der Regel ab der 12. Jahrgangsstufe (Kursstufe) in den curricularen Kernfächern zwischen einem Kurs mit grundlegenden oder erhöhten Anforderungen (auch: Grund- oder Leistungskurs). Mit einem erhöhten Kursniveau geht in der Regel ein kognitiv anspruchsvollerer Unterricht in dem Fach einher, der zu einem tieferen Verständnis der Inhalte beitragen und somit positive Effekte auf den Wissenserwerb haben sollte. Empirisch zeigten sich am Ende der gymnasialen Oberstufe deutlich bessere Leistungen von Schülerinnen und Schülern in Kursen mit erhöhten Anforderungen als solche in Kursen mit grundlegenden Anforderungen (Baumert & Watermann, 2000; Köller & Trautwein, 2004; Watermann, Nagy & Köller, 2004), die auf unterschiedliche Eingangsvoraussetzungen zu Beginn der gymnasialen Oberstufe (Warwas, Watermann & Hasselhorn, 2009) und auf weitere Leistungsdifferenzierungen während der Kursstufe zurückzuführen sind (Köller et al., 2006).

Dem individuellen Interesse kommt dabei eine wichtige Bedeutung zu. Zum einen ist Interesse ein entscheidendes Kriterium beim Kurswahlverhalten der Schülerinnen und Schüler (Hodapp & Missler, 1996; Köller, Daniels, Schnabel & Baumert, 2000; Köller et al., 2006). Gleichwohl sollte aus Sicht der Interesse-theorie (Krapp, 1992) eine vertiefte Auseinandersetzung mit einem Gegenstand, so wie es in Kursen mit erhöhtem Anforderungsniveau zu erwarten ist, mit Kompetenzerleben einhergehen und förderlich für das Interesse an diesem Fach sein. Dieses sollte wiederum einen positiven Effekt auf schulische Leistungen ausüben. Ergänzend sind hier Bezugsgruppeneffekte zu erwähnen. Im Rahmen-
men des Basking in Reflected Glory Effekts (Cialdini, Borden, Thorne, Walker, Freeman & Sloan, 1976) wird angenommen, dass die Überzeugung einer leistungsstarken Gruppe (z. B. Kurs mit erhöhten Anforderungen) anzugehören zu einer Verbesserung des Selbstkonzeptes und somit auch des Interesses führen sollte. Dem gegenüber steht der Befund, dass Auf- und Abwärtsvergleiche der eigenen Leistungen mit Leistungen der Mitschülerinnen und -schüler dazu führen, dass eine Schülerin oder ein Schüler in einer leistungsstarken Gruppe ein vergleichsweise niedriges Selbstkonzept und Interesse aufweist, als jemand mit ähnlichem Fähigkeitsniveau in einer leistungsschwächeren Gruppe (sogenannter Big-Fish-Little-Pond Effekt; Marsh, 1987). Studien in der gymnasialen Oberstufe belegen die relative Überlegenheit des Basking in Reflected Glory Effekts: Nach Kontrolle von individueller Leistung sowie auf Schulebene aggregierter Leistung zeigen sich weiterhin positive Effekte des Kursniveaus auf Selbstkonzept und Interesse (Köller et al., 2006; Trautwein, Köller, Lüdtke & Baumert, 2005). Insgesamt mangelt es jedoch auch hierzu an längsschnittlichen Studien, die den Zusammenhang zwischen Kursniveau, (beruflichen) Interessen und Leistungsveränderungen in Mathematik und Englisch untersuchen.

Die vorliegende Studie wurde geplant, um die Entwicklungsdynamik der Effekte von beruflichen Interessen auf nachfolgende Leistungen in zwei Kernfächern der gymnasialen Oberstufe (Mathematik und Englisch) bei Kontrolle der Ausgangsleistung zu prüfen. Hollands Modell beruflicher Interessen liegt eine zweidimensionale Struktur zugrunde. Diese berücksichtigend, wurden berufliche Interessenprofile entsprechend eines Structural Summary nach Gurtman und Balakrishnan (1998) modelliert. Nagy (2006) belegte im Querschnitt Associationen zwischen dimensional modellierten beruflichen Interessenorientierungen im Bereich Realistic/Investigative mit Mathematikleistungen sowie Investigative-/Artistic-Interessen mit Englischleistungen. In einer ersten Längsschnittstudie zeigten Warwas et. al. (in Druck) einen positiven Effekt der Things/People-Dimension auf Mathematikleistungen, der auch nach Kontrolle von Geschlecht und Ausgangsleistung erhalten blieb. Der Level als weiterer Profilparameter erwies sich bislang nicht als bedeutsam für Leistungen (ebd.; Tracey & Robbins, 2006). Nach Darcy und Tracey (2003) ist es dennoch von zentraler Bedeutung den vom Antwortstil bereinigten Effekt der Interessenorientierungen zu erfassen. Berufliche Interessenprofile sollen nun, in Anlehnung an erste längsschnittliche Studien (Köller et al., 2006), mit Selbstkonzept, Kursniveau und Leistungen in Verbindung gebracht werden. Verglichen mit Mathematik sind Fremdsprachenleistungen trotz ihrer anerkannten Bedeutung eher selten Gegenstand empirischer Untersuchungen (Möller & Zaunbauer, 2008). Deshalb liegt ein wesentlicher zusätzlicher Beitrag dieser Studie in der Prüfung, ob Befunde für Mathematik vergleichbar mit denen in Englisch sind.
Insgesamt werden die nachstehenden Hypothesen untersucht:

1. *Effekt beruflicher Interessenprofile auf Leistungsentwicklungen:* Für das Fach Mathematik wird ein positiver Effekt der Things/People-Dimension beruflicher Interessenprofile (insgesamt einer Realistic-Orientierung entsprechend) auf nachfolgende Leistungen erwartet. In Englisch wird ein positiver Effekt der Data/Ideas-Dimension (entsprechend einer Investigative-/Artistic-Orientierung) auf nachfolgende Leistungen erwartet. Der Level sollte ohne Bedeutung für Leistungsentwicklungen in beiden Fächern sein.

2. *Effekte von fachspezifischem Selbstkonzept und beruflichen Interessenprofilen auf Leistungsentwicklungen:* Es wird angenommen, dass das fachspezifische Selbstkonzept in Mathematik [Englisch] einen positiven Effekt auf nachfolgende Leistungen in Mathematik [Englisch] ausübt. Zusätzlich wird erwartet, dass berufliche Interessenprofile einen Teil des Selbstkonzept-Effekts auf Leistungsveränderungen mediieren.

3. *Effekte von Kursniveau und beruflichen Interessenprofilen auf Leistungsentwicklungen:* Das Kursniveau in Mathematik [Englisch] sollte einen positiven Effekt auf nachfolgende Leistungen in Mathematik [Englisch] ausüben. Dabei wird angenommen, dass berufliche Interessenprofile den Effekt des Kursniveaus auf Leistungsentwicklungen mediieren.

# Methode

## Stichprobe und Durchführung

Die Untersuchungen fanden am Ende des ersten (T1) sowie zweiten Schulhalbjahres (T2) der 11. Jahrgangsstufe an einem Fachgymnasium mit der Ausrichtung Wirtschaft statt. Die Schülerinnen und Schüler bearbeiteten jeweils einen Mathematik- und einen Englischtest, zusätzlich füllten sie einen Fragebogen aus, der u. a. Fragen zu ihren beruflichen Interessen enthielt. Zu T1 nahmen N = 168 Schülerinnen und Schüler teil (46 % weiblich, Durchschnittsalter 18.1 Jahre), zu T2 waren es N = 128 aus jeweils 8 Schulklassen. Der Ausfall ist begründet durch Krankheit, Schulabbruch oder -wechsel, teilweise auch durch Ablehnung einer Teilnahme. Mit fehlenden Werten gehen jedoch bestimmte Probleme einer (Lüdtke, Robitzsch, Trautwein & Köller, 2007). Hier wurden deshalb fehlende Werte mit Hilfe von Multiple Imputation ersetzt (Rubin, 1987). Mit NORM 2.03 (Schafer, 1999) wurden m = 20 vollständige Datensätze erzeugt. In das Hintergrundmodell für die Mehrfachschätzungen der fehlenden Werte wurden zusätzliche Informationen (Geschlecht, Alter, Selbstkonzept zu T2 und berufliche Interessen zu T2) berücksichtigt. Die statistischen Kennwerte der einzelnen Datensätze wurden nach den Regeln von Rubin (1987) in Mplus 5.1 (Muthén & Muthén, 1998–2008) aggregiert. Laut Vereinbarung zur Gestaltung der gymnasialen Oberstufe (KMK, 2006) müssen sich die Schülerinnen und Schüler in den Kernfächern Mathematik, Englisch und Deutsch für ein Kursnivea
veau (grundlegende vs. erhöhte Anforderungen) entscheiden. Diese Wahl wird
üblicherweise in Hinblick auf die anschliessende Qualifikationsphase getroffen.
In dieser Stichprobe legten sich die Schülerinnen und Schüler bereits zu Beginn
der gymnasialen Oberstufe auf bestimmte Anforderungsniveaus in den Fächern
fest. Etwa die Hälfte der Schülerinnen und Schüler (n = 85) befanden sich in
Klassen, die auf ein erhöhtes Kursniveau in Mathematik hin unterrichtet wurden;
in Englisch waren dies etwa drei Viertel (n = 128). Dieses Vorgehen ist eine
Besonderheit der untersuchten Schule. Die hierarchische Struktur der Daten
(Schülerinnen und Schüler in Klassen) wurde berücksichtigt, indem in Mplus
die Analysen für komplexe Daten mit robustem Maximum-Likelihood-Schätzer
(Muthén & Satorra, 1995) durchgeführt wurden. Hierbei wird eine grössere
Ähnlichkeit von Schülerinnen und Schülern innerhalb von Klassen im Vergleich
zu natürlichen Gruppen bei der Berechung von Standardfehlern mit einbezogen;
Standardfehler werden in geringerem Ausmass unterschätzt und Signifikanzprüf-
fungen weniger liberal angesetzt. Bei diesem Vorgehen berechnet Mplus aus-
schliesslich unstandardisierte Parameter. Damit die Ergebnisse anhand standar-
disierter Parameter interpretierbar sind, wurden alle Variablen z-standardisiert.

Messinstrumente

In Mathematik wurde der TIMSS-Test zur mathematischen Grundbildung ver-
wendet (Third International Mathematics and Science Study; Mullis et al.,
1998). Die Testaufgaben beziehen sich auf zentrale Inhalte des mathematischen
Unterrichts der Mittelstufe (Zahlenverständnis, Proportionalität, Algebra sowie
Messen und Schätzen) und sind entsprechend der angelsächsischen Literacy-De-
batte (NCTM, 1989) allesamt in Alltagskontexte eingebunden. Wenngleich der
Test nicht speziell für die 11. Jahrgangsstufe konstruiert ist, zeigt sich in seiner
Zielsetzung eine hohe Übereinstimmung mit den im Curriculum für die 11.
Jahrgangsstufe spezifizierten Inhalten (Rückgriff auf mathematisches Grundwis-
sen, Anwendungsbezug auf die Praxis, Niedersächsisches Kultusministerium,
1990). Mullis und Kollegen (1998) belegten zudem, dass sich die Testergebnisse
nicht wesentlich veränderten, wenn Analysen ausschliesslich auf lehrplankonfor-
men Items basierten. Beide Tests enthielten vier gemeinsame Aufgaben (soge-
nannte Ankeritems). Diese deckten einen möglichst breiten Schwierigkeitsbe-
reich ab und wurden in TIMSS jeweils als besonders repräsentativ für den
Bereich der mathematischen Grundbildung angesehen. Mit Hilfe der Ankeri-
tems war es im Rahmen sogenannter Test Equating-Prozeduren (Hambleton &
Swaminathan, 1985; Lord, 1980) möglich, die zu zwei Zeitpunkten erhobenen
Leistungen auf einer gemeinsamen Metrik abzutragen. In Mathematik und in
Englisch (s. u.) wurden die Ergebnisse zu T1 (21 Items) z-standardisiert und die
Werte zu T2 (8 Items) anschliessend am Mittelwert und der Standardabwei-
chung der Werte zu T1 standardisiert. Die mittleren Leistungen in mathemati-
scher Grundbildung verringerten sich deskriptiv in der 11. Jahrgangsstufe; die
Differenz (M = -0.20, SD = 1.46) war nicht signifikant (z = 1.75, p = .082). Die
Effektstärke für abhängige Stichproben betrug *d* = 0.14, die differentielle Stabilität lag bei *r* = .58 (*p* < .01).

Die Englischleistungen wurden zu T1 mit dem TOEFL (entwickelt vom ETS, 2001 in Princeton) erhoben. Diese von Köller und Trautwein (2004) validierte Kurzversion eines ITP-TOEFL (Institutional Testing Program) enthielt 80 Items. Curriculare Validität wird zwar nicht beansprucht, es zeigte sich aber eine deutliche Korrelation zwischen TOEFL-Wert und Englischnote in Höhe von *r* = .64 (ebd.). Aus der Kurzform wurden 13 Items als Ankeritems verwendet, 8 neue Aufgaben zu T2 stammen aus einem ITP-TOEFL aus dem Jahr 1995. Die Items wurden im Rahmen dieser Studie raschskaliert. Die mittleren Leistungen in Englisch verbesserten sich von Mitte bis Ende der 11. Jahrgangsstufe ($M = 0.73, SD = 1.14$) deutlich ($z = 8.26, p < .01$) bei einer Effektstärke für abhängige Stichproben von *d* = 0.64 und einer differentiellen Stabilität von *r* = .52 (*p* < .01).

Die beruflichen Interessen wurden mit der revidierten Version des Allgemeinen-Interessen-Struktur-Tests (AIST-R; Bergmann & Eder, 2005) erhoben. Der AIST-R ist entsprechend den sechs Interessendimensionen nach Holland (1997) konstruiert, die strukturelle Validität des Instruments haben Nagy, Trautwein und Lüdtke (in Druck) belegt. Im Test werden verschiedene berufliche Tätigkeiten beschrieben und anhand einer fünfstufigen Likert-Skala (1 = gar nicht, ..., 5 = sehr) soll die befragte Person angeben, wie sehr sie sich für diese interessiert bzw. interessieren würde. Die Reliabilität (Cronbachs alpha) der sechs Skalen betrug jeweils $\alpha = .79$ und mehr. Die stichprobenspezifischen Mittelwerte der RIASEC-Skalen wurden an einer Normstichprobe (TOSCA; Köller, Watermann, Trautwein & Lüdtke, 2004) von $N = 2.716$ allgemein bildenden Gymnasiasten standardisiert. Zur sparsamen Modellierung beruflicher Interessenprofile wurde eine Reduktion des RIASEC-Modells (Warwas et al., in Druck) mit den Komponenten Level, Things/People- und Data/Ideas-Dimension verwendet. Der Interessenlevel entspricht dem Durchschnitt der sechs Skalenmittelwerte. Die individuellen Positionen auf den Achsen Things/People und Data/Ideas wurden mit Hilfe trigonometrischer Regeln berechnet. Ausgangspunkt ist ein Hexagon, über das sich die sechs Interessenskalen gleichmässig (im 60°-Abstand) entlang eines Kreises verteilen. Jeder standardisierte Skalenwert wird mit dem Kosinus bzw. dem Sinus aus der entsprechenden Winkelposition der Skala multipliziert und zu einem Things/People- bzw. Data/Ideas-Wert aufsummiert. Diese Berechnung setzt also eine bestimmte Reihenfolge der Variablen entsprechend ihrer Anordnung im hexagonalen Modell voraus. Um die Passung der Daten mit der RIASEC-Struktur gegenüber einem Nullzusammenhang zu prüfen, wurde das Programm RANDALL (Tracey, 1997) verwendet. Die Nullhypothese wurde verworfen, die Daten waren mit dem hexagonalen Modell vereinbar (*p* = .017).

Das Selbstkonzept in Mathematik [Englisch] wurde mit vier Items erfasst, für die ein vierstufiges Antwortformat vorgegeben wurde (1 = trifft überhaupt nicht zu, ..., 4 = trifft völlig zu). Zwei Items stammen aus dem von Schwanzer (2002)
übersetzten Self Description Questionnaire (SDQ) III von Marsh (1992) und lauten «Ich bin gut in Mathematik [Englisch]», «Ich habe Verständnisschwierigkeiten bei allem, für das man Mathematik [Englisch] braucht». Zwei weitere Items «Für Mathematik [Englisch] habe ich einfach keine Begabung», «Mathematik [Englisch] liegt mir nicht besonders» sollen das Mathematik-[Englisch-Selbstkonzept der Begabung erfassen und stammen aus einer Studie von Köller, Schnabel und Baumert (2000). Die Reliabilität ist in Mathematik ($\alpha$ = .79) und in Englisch ($\alpha$ = .78) vergleichbar und als gut zu bewerten.

## Ergebnisse

In Tabelle 1 sind die Korrelationen aller berücksichtigten Variablen angeführt. Es zeigten sich die erwarteten Zusammenhänge zwischen Mathematikleistungen und beruflichen Interessenorientierungen. Die positive Korrelation mit der Things/People-Achse liess sich, beide Dimensionen berücksichtigend, insgesamt als Realistic-Orientierung interpretieren. Die Englischleistung war ausschliesslich zu T1 bedeutsam mit beruflichen Interessenprofilen assoziiert (positiv mit der Things/People-Dimension sowie schwach positiv mit der Data/Ideas-Dimension, entsprechend einer Realistic-/Investigative-Orientierung). Zwischen Selbstkonzept und Leistungen sowie Kursniveau und Leistungen resultierten die erwartbaren domäneninternen positiven Assoziationen.

<table><caption>Tabelle 1: Korrelationen zwischen Mathematik- (Ma) und Englisch-Leistungen (En) sowie Parametern beruflicher Interessenprofile, Selbstkonzept (SK) und Kursniveau (KN)</caption><thead><tr><th></th><th>1.</th><th>2.</th><th>3.</th><th>4.</th><th>5.</th><th>6.</th><th>7.</th><th>8.</th><th>9.</th><th>10.</th></tr></thead><tbody><tr><td>1. Ma T1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2. Ma T2</td><td>.58**</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>3. En T1</td><td>.19*</td><td>.29**</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>4. En T2</td><td>.09</td><td>.09</td><td>.52**</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>5. Level T1</td><td>.01</td><td>-.06</td><td>-.13</td><td>-.08</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>6. T / P T1</td><td>.21**</td><td>.30**</td><td>.17*</td><td>.10</td><td>-.09</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>7. D / I T1</td><td>-.05</td><td>-.07</td><td>.14†</td><td>.08</td><td>-.14†</td><td>.08</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>8. Ma SK T1</td><td>.19*</td><td>.24**</td><td>-.10</td><td>-.13</td><td>-.12</td><td>.36**</td><td>-.20*</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>9. En SK T1</td><td>-.03</td><td>-.02</td><td>.32**</td><td>.31**</td><td>.11</td><td>-.09</td><td>.11</td><td>-.34**</td><td></td><td></td></tr><tr><td>10. Ma KN</td><td>.29**</td><td>.35**</td><td>-.12</td><td>-.14†</td><td>-.06</td><td>.36**</td><td>-.19*</td><td>.47**</td><td>-.20*</td><td></td></tr><tr><td>11. En KN</td><td>-.06</td><td>.04</td><td>.32**</td><td>.29**</td><td>-.06</td><td>-.21**</td><td>.17*</td><td>-.24**</td><td>.25**</td><td>-.55**</td></tr></tbody></table>

Anmerkungen. T / P = Things / People, D / I = Data / Ideas, Kursniveau mit erhöhten Anforderungen höher kodiert.

† $p < .10$, * $p < .05$, ** $p < .01$.
Zur Prüfung der Fragestellungen dieser Studie wurden schrittweise Regressionsanalysen durchgeführt (s. Tabelle 2 für Mathematik und Tab. 3 für Englisch). Im Rahmen der Veränderungsperspektive dieser Studie wurde in einem ersten Modell der Effekt der Ausgangsleistung auf die nachfolgende Leistung in zwei Kernfächern der gymnasialen Oberstufe geprüft und substanzielle Effekte des Vorwissens sowohl für Mathematik als auch für Englisch aufgezeigt (s. Modelle 1). Nachfolgende Modelle beziehen zusätzliche Prädiktoren in die Regressionsanalysen mit ein; entsprechende Effekte lassen sich als Veränderungseffekte interpretieren.

<table><caption>Tabelle 2: Befunde zur Vorhersage der Mathematikleistung zu T2; standardisierte Regressionskoeffizienten und in Klammern Standardfehler</caption><thead><tr><th rowspan="2">Prädiktoren zu T1</th><th colspan="7">Mathematikleistung zu T2</th></tr><tr><th>Modell 1M</th><th>Modell 2M</th><th>Modell 3M</th><th>Modell 4M</th><th>Modell 5M</th><th>Modell 6M</th></tr></thead><tbody><tr><td>Mathematikleistung</td><td>.58 (0.07)**</td><td>.54 (0.07)**</td><td>.55 (0.08)**</td><td>.53 (0.07)**</td><td>.52 (0.07)**</td><td>.51 (0.07)**</td></tr><tr><td>Interessenlevel</td><td></td><td>-.06 (0.07)</td><td></td><td>-.05 (0.06)</td><td></td><td>-.05 (0.07)</td></tr><tr><td>Things / People</td><td></td><td>.19 (0.08)*</td><td></td><td>.17 (0.07)*</td><td></td><td>.14 (0.07)*</td></tr><tr><td>Data / Ideas</td><td></td><td>-.06 (0.07)</td><td></td><td>-.05 (0.07)</td><td></td><td>-.03 (0.06)</td></tr><tr><td>Selbstkonzept Mathe</td><td></td><td></td><td>.13 (0.06)*</td><td>.06 (0.06)</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Kursniveau Mathe</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>.20 (0.09)*</td><td>.15 (0.08)†</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup></td><td>.335**</td><td>.378**</td><td>.354**</td><td>.382**</td><td>.375**</td><td>.396**</td></tr></tbody></table>

Anmerkungen. † *p* < .10, * *p* < .05, ** *p* < .01.

<table><caption>Tabelle 3: Befunde zur Vorhersage der Englischleistung zu T2; standardisierte Regressionskoeffizienten und in Klammern Standardfehler</caption><thead><tr><th rowspan="2">Prädiktoren zu T1</th><th colspan="7">Englischleistung zu T2</th></tr><tr><th>Modell 1E</th><th>Modell 2E</th><th>Modell 3E</th><th>Modell 4E</th><th>Modell 5E</th><th>Modell 6E</th></tr></thead><tbody><tr><td>Eglischleistung</td><td>.54 (0.10)**</td><td>.53 (0.10)</td><td>.48 (0.12)**</td><td>.47 (0.11)**</td><td>.49 (0.10)**</td><td>.48 (0.09)**</td></tr><tr><td>Interessenlevel</td><td></td><td>-.02 (0.08)</td><td></td><td>-.04 (0.08)</td><td></td><td>-.01 (0.08)</td></tr><tr><td>Things / People</td><td></td><td>.01 (0.08)*</td><td></td><td>.03 (0.08)*</td><td></td><td>.06 (0.08)</td></tr><tr><td>Data / Ideas</td><td></td><td>.01 (0.08)*</td><td></td><td>-.01 (0.07)</td><td></td><td>-.02 (0.07)</td></tr><tr><td>Selbstkonzept Englisch</td><td></td><td></td><td>.15 (0.08)*</td><td>.17 (0.08)*</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Kursniveau Englisch</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>.15 (0.06)**</td><td>.17 (0.06)**</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup></td><td>.283**</td><td>.285**</td><td>.303**</td><td>.309**</td><td>.303**</td><td>.309**</td></tr></tbody></table>

Anmerkungen. † *p* < .10, * *p* < .05, ** *p* < .01.
Berufliche Interessenprofile wurden mit den drei Prädiktoren Level sowie Things/People- und Data/Ideas-Dimension (Prediger, 1982) in die Regressionsanalysen aufgenommen. Für das Fach Mathematik bestätigten Warwas et. al. (in Druck) in einem ersten empirischen Ansatz einen positiven Effekt der Things/People-Orientierung auf nachfolgende Leistungen unter Kontrolle von Ausgangsleistung und Geschlecht. Daran anknüpfend wurden Effekte beruflicher Interessenprofile auf Leistungsentwicklungen in Mathematik und Englisch geprüft (s. Modelle 2). Wie erwartet war der Interessenlevel nicht mit Leistungsveränderungen in Mathematik oder Englisch assoziiert. Weitere Ergebnisse vorwegnehmend, zeigten sich in keiner der durchgeführten Regressionsanalysen Effekte des Levels auf Leistungsvänderungen in den beiden Domänen. Die im Folgenden berichteten Befunde zur Bedeutung beruflicher Interessenprofile für die Entwicklung schulischer Leistungen beziehen sich deshalb ausschliesslich auf die beiden Dimensionen beruflicher Interessenorientierungen. In Mathematik resultierte erwartungsgemäss ein positiver Effekt der Things/People-Dimension (entsprechend einer Realistic-Orientierung) auf Leistungsveränderungen. Wider Erwarten liess sich kein positiver Effekt der Data/Ideas-Dimension auf die Entwicklung der Englischleistungen nachweisen.

Als nächstes wurde das fachspezifische Selbstkonzept als weitere zur Erklärung von Leistungsentwicklungen relevant angenommene Variable in den Analysen berücksichtigt. Zunächst wurden direkte Effekte des Selbstkonzepts auf Leistungsveränderungen in beiden Fächern geprüft (s. Modelle 3). Sowohl in Mathematik als auch in Englisch zeigten sich die erwartbaren Effekte des fachspezifischen Selbstkonzepts auf die Entwicklung der Leistungen. Um das Zusammenspiel von Selbstkonzept und beruflichen Interessen zu untersuchen, wurden die Parameter beruflicher Interessenprofile als weitere Prädiktoren in die Regressionsanalysen mit aufgenommen (s. Modelle 4). Als Voraussetzung für eine Mediation beruflicher Interessenprofile auf den Selbstkonzept-Leistungs-Zusammenhang wurden zusätzlich Effekte des Selbstkonzepts auf die Dimensionen beruflicher Interessenorientierung geprüft. In Mathematik zeigte sich, dass das Selbstkonzept mit *beiden* Dimensionen, entsprechend einer Conventional-Orientierung, assoziiert war (Things/People: $β = .36, SE = 0.08, p < .01$; Data/Ideas: $β = -.20, SE = 0.06, p < .01$). Bei Hinzunahme beruflicher Interessenprofile zeigte sich, dass diese einen über das Selbstkonzept hinaus gehenden Effekt auf Leistungsveränderungen ausübten und den Effekt des Selbstkonzepts vollständig mediierten. In Englisch ergab sich ein zum Modell 2E übereinstimmendes Bild: Das Selbstkonzept übte einen schwachen Effekt auf die Data/Ideas-Dimension (vergleichbar mit einer Investigative-/Artistic-Orientierung) aus ($β = .11, SE = 0.06, p < .10$; Things/People: $β = -.09, SE = 0.09, p > .10$). Der Effekt des Selbstkonzepts auf Leistungsentwicklungen war aber nicht über berufliche Interessen mediiert.

In einem letzten Analysebereich wurde das Kursniveau als bedeutsam für die Leistungsveränderungen in Mathematik und Englisch angenommene Variable
mit einbezogen (s. Modelle 5) und daran anschliessend das Zusammenspiel mit beruflichen Interessenprofilen untersucht (s. Modelle 6). Es zeigten sich die erwartbaren positiven Effekte des Kursniveaus auf Leistungsentwicklungen in beiden Fächern. Zur Analyse des Zusammenspiels wurden auch hier vorab Effekte der Kursniveaus auf die Dimensionen beruflicher Interessenorientierungen geprüft. In Mathematik wurde, wie auch beim Selbstkonzept, ein positiver Effekt des Kursniveaus auf die Things/People-Dimension ($\beta = .36, SE = 0.08, p < .01$) sowie ein negativer Effekt auf die Data/Ideas-Dimension nachgewiesen ($\beta = -.19, SE = 0.08, p < .05$). Dazu entgegengesetzt übte das Kursniveau in Englisch einen schwachen negativen Effekt auf die Things/People-Orientierung ($\beta = -.21, SE = 0.12, p < .10$) und einen positiven Effekt auf die Data/Ideas-Orientierung aus ($\beta = .17, SE = 0.06, p < .01$), was zusammengenommen einer Artistic-Orientierung entsprach. Im Modell 6M zeigte sich im Fach Mathematik ein Effekt der Things/People-Dimension, der auch nach Kontrolle des Kursniveaus signifikant blieb und letzteres mediierte. In Englisch resultierte in Übereinstimmung mit bisherigen Befunden dieser Studie kein (über das Kursniveau hinausgehender) Effekt beruflicher Interessenprofile auf Leistungsentwicklungen.

## Diskussion

In dieser Längsschnittstudie wurde der Effekt beruflicher Interessenprofile auf Leistungsveränderungen in zwei Kernfächern der gymnasialen Oberstufe geprüft sowie deren Zusammenspiel mit dem fachspezifischen Selbstkonzept bzw. dem Kursniveau untersucht. Zur umfassenden und sparsamen Modellierung beruflicher Interessenprofile wurde eine valide Reduktion des RIASEC-Modells (Holland, 1997) entsprechend eines Structural Summary nach Gurtman und Balakrishnan (1998) verwendet. Die Befunde dieser Studie reihen sich ein in bisherige Arbeiten (Köller et al., 2006) zum Zusammenspiel von Interesse, Selbstkonzept, Kursniveau und Leistungen im Fach Mathematik und ergänzen diese um die Rolle *beruflicher* Interessen. Darüber hinaus lassen sich mit dieser Studie deutliche fachspezifische Unterschiede aufzeigen. In Englisch, als sprachliche Domäne, resultierten erwartbare Effekte von Selbstkonzept und Kursniveau auf Leistungsentwicklungen, jedoch liessen sich berufliche Interessen nicht in das Beziehungsgefüge integrieren.

Berufliche Interessenprofile lassen sich zusammensetzen aus dem Level als generelle Höhe beruflicher Interessen sowie den dimensionalen Interessenorientierungen Things/People und Data/Ideas (Prediger, 1982). Mit der Berücksichtigung des Levels sollte zum einen geprüft werden, ob dieser für die Entwicklung schulischer Leistungen in Mathematik und Englisch bedeutsam ist. Zum anderen sollte der Effekt von Interessenorientierungen um den des Levels bzw. Antwortfaktors kontrolliert werden. In dieser Studie zeigten sich keine direkte Bedeutung des Levels für Leistungsveränderungen in Mathematik und Englisch.
Schülerinnen und Schüler, die generell ein sehr hohes oder sehr niedriges Interesse an beruflichen Tätigkeiten angaben, unterschieden sich in ihren schulischen Leistungsentwicklungen in Mathematik und Englisch nicht voneinander. Inwie-weit der Level bspw. eher in einer moderierenden Funktion in die Analysen mit einzubeziehen ist, sollte in weiteren Studien geprüft werden (erste Hinweise hierzu geben Tracey und Robbins, 2006).

Im Fokus beruflicher Interessenprofile stehen die beiden Interessendimensio-
nen Things/People und Data/Ideas nach Prediger (1982). In Anlehnung an die
Querschnittstudie von Nagy (2006) sowie einer ersten längsschnittlichen Studie
von Warwas et. al. (in Druck) wurden positive Assoziationen der Things/People-
Dimension mit der Entwicklung von Mathematikleistungen sowie der
Data/Ideas-Dimension mit der Entwicklung von Englischleistungen erwartet. In
den Ergebnissen dieser Studie zeigten sich dabei deutliche fachspezifische Unter-
schiede: Im Fach Mathematik entsprachen die Ergebnisse unseren Erwartungen.
Es zeigte sich, dass die Things/People-Dimension einen positiven Effekt auf Lei-
stungsveränderungen ausübte, der zusammengenommen einer Realistic-Orien-
tierung entsprach. Da die Schülerinnen und Schüler in Mathematik im Mittel
innerhalb der 11. Jahrgangsstufe nicht in mathematischer Grundbildung hinzu-
lernten, lässt sich dieser Effekt aufgrund der dimensionalen Repräsentation be-
ruflicher Interessen wie folgt interpretieren: Diejenigen mit beruflichen Interes-
sen im entgegengesetzten Interessenbereich Social haben im Vergleich zu
Personen mit anderen Interessenorientierungen den stärksten Abfall in den Test-
leistungen, während Interessen im Bereich Realistic als eine Art «Puffer» gegen
das Vergessen angesehen werden können.

Zusätzlich zu beruflichen Interessenprofilen resultierten positive direkte Ef-
fekte des fachspezifischen Selbstkonzepts und des Kursniveaus auf Leistungsent-
wicklungen, die jeweils durch berufliche Interessenorientierungen mediiert wur-
den. Es liessen sich nach Kontrolle von Selbstkonzept oder Kursniveau weiterhin
Effekte beruflicher Interessenprofile auf Leistungsveränderungen in Mathematik
aufzeigen. Bemerkenswert ist, dass die Assoziationen zwischen der dimensiona-
len Orientierung der Interessen mit Leistungen, Selbstkonzept und Kursniveau
innerhalb dieser Domäne weitgehend vergleichbar waren. So zeigten sich durch-
wegs positive Assoziationen zwischen der Things/People-Orientierung und den
Mathematikleistungen, dem Selbstkonzept sowie dem Kursniveau. Interessan-
terweise übten Selbstkonzept und Kursniveau darüber hinaus einen negativen
Effekt auf die Data/Ideas-Dimension aus, sodass dieser Effekt bei Berücksichti-
gung der Things/People-Dimension der benachbarten Conventional-Orientie-
rung entsprach. Hieran schliesst sich die Frage nach der Bedeutung der beruf-
lichen Ausrichtung des Fachgymnasiums (hier: Wirtschaft) für den
Zusammenhang von Selbstkonzept bzw. Kursniveau mit beruflichen Interessen
an. Wirtschaftswissenschaften lassen sich lose mit Interessen in den Bereichen
Conventional/Enterprising assoziieren. Da Mathematik ein den Wirtschaftswis-
senschaften verbundenes Fach ist, könnte sich die berufliche Ausrichtung der
Schulform in den Ergebnissen niedergeschlagen haben. Eine Prüfung dieser An-
ahme ist jedoch nur möglich, wenn diese Assoziationen für die verschiedenen
beruflichen Ausrichtungen der Fachgymnasien vergleichend untersucht werden.

Wie in Mathematik lassen sich auch in Englisch direkte Effekte von Selbst-
konzept und Kursniveau auf Leistungsveränderungen aufzeigen. Die Orientie-
rung beruflicher Interessenprofile (hier: Realistic/Investigative) ist nur im Quer-
schnitt mit Englischleistungen assoziiert. Ergebnisse dieser Studie sind somit
konform mit bisherigen Querschnittstudien (Ackerman & Heggestad, 1997;
Nagy, 2006). Berufliche Interessenprofile üben jedoch keinen Effekt auf Lei-
stungsentwicklungen in Englisch aus, sodass sie sich auch nicht in ein Zu-
sammenhangsgefüge mit dem fachspezifischen Selbstkonzept oder Kursniveau
zur Vorhersage von Leistungsentwicklungen integrieren lassen. Für eine man-
gelnde Assoziation zwischen beruflichen Interessenorientierungen und Lei-
stungsveränderungen in Englisch lassen sich verschiedene potenzielle Erklä-
rungsansätze aufzeigen, deren Validität in weiteren Studien geprüft werden
sollte. Zum einen ist nach Köller, Baumert und Schnabel (2000) ein Effekt von
Interessen auf nachfolgende Leistungen erst dann möglich, wenn institutionelle
Rahmenbedingungen, wie Kurswahlen, Freiräume für interessengesteuertes Lern-
nen ermöglichen. Ergänzend lässt sich vermuten, dass nicht nur institutionelle,
sondern auch curriculare Rahmenbedingungen für die Bedeutung von Interes-
sen in Hinblick auf Leistungsveränderungen entscheidend sein könnten. Zwi-
schen beiden Messungen könnten im Fach Englisch Inhalte unterrichtet worden
sein, die kaum Freiräume für interessengesteuertes Lernen liessen. Schliesslich
lässt sich vermuten, dass die fachspezifischen Unterschiede in der Bedeutung be-
ruflicher Interessen zu einem Teil auf die Stichprobe, nämlich Schülerinnen und
Schüler an einem Fachgymnasium Wirtschaft, zurückzuführen sein könnte. Der
wirtschaftswissenschaftliche Schwerpunkt der Schulform könnte noch eher zu
einer Assoziation von beruflichen Interessen mit Leistungsveränderungen in Ma-
thematik statt in Englisch geführt haben.

Bisherige Längsschnittstudien in der gymnasialen Oberstufe, in denen Asso-
ziationen zwischen fachlichen Interessen, Selbstkonzept, Kursniveau und Lei-
stungen untersucht wurden, beschränken sich bislang auf das Fach Mathematik
(Köller et al., 2006). Die Ergebnisse dieser Studie im Fach Englisch können des-
halb nicht mit Studien zu fachlichen Interessen in Beziehung gesetzt werden. Es
deutet sich jedoch an, dass Befunde zum Zusammenhang zwischen Interessen,
Selbstkonzept, Kursniveau und Leistungen nur teilweise von der mathemati-
schen auf die sprachliche Domäne übertragbar sein könnten. Hier eröffnet sich
ein breites Forschungsfeld, in dem fachspezifische Unterschiede eingehender
untersucht werden sollten.

Grenzen der Studie

In dieser Studie wurde die Bedeutung beruflicher Interessen für Leistungsverän-
derungen in zwei Kernfächern der gymnasialen Oberstufe untersucht sowie das
Zusammenspiel mit Selbstkonzept und Kursniveau berücksichtigt. Entspre-
chend bereichsspezifischer Modelle und Theorien, in denen gerichtete Bezie-
hungen von Interessen (und weiteren damit zusammenhängenden Variablen) in
Hinblick auf Leistungen beschrieben werden (wie Erwartungs-mal-Wert-Theo-
rien) wurden dabei unidirektionale Beziehungen spezifiziert. Diese Annahmen
haben bislang, und auch in dieser Studie, breite empirische Bestätigung erfah-
ren. Ungeachtet dessen ist es notwendig darauf hinzuweisen, dass sich in einigen
Studien auch teilweise reziproke Beziehungen zwischen Interessen, Selbstkon-
zept und Testleistungen zeigten (Marsh et al., 2005). Diese waren jedoch teil-
weise nicht signifikant oder sehr schwach ausgeprägt, sodass die Befunde in ge-
wisser Hinsicht für die Validität der in dieser Studie spezifizierten
unidirektionalen Beziehungen sprechen. Die Berücksichtigung reziproker Ef-
fekte könnte in zukünftigen Studien ergänzende Informationen über das Bezie-
hungsgefüge liefern.

In dieser Studie bleibt offen, inwieweit sich die Befunde auf Besonderheiten
der untersuchten Schule (Leistungsgruppierung nach angestrebtem Kursniveau
bereits in der 11. Jahrgangsstufe) oder Schulform zurückführen lassen. Aufgrund
der von allgemein bildenden Gymnasien zu unterscheidenden Schülerschaft an
Fachgymnasien (vermehrt ehemalige Realschülerinnen und -schüler) könnten
die Inhalte des (für die gymnasiale Oberstufe allgemein gültigen) Curriculums
an Fachgymnasien unterschiedliche Schwerpunktsetzungen (z. B. mehr Wieder-
holungen von Inhalten aus der Sekundarstufe I) erfahren haben. Freiheitsgrade
in der gymnasialen Oberstufe für interessengesteuertes Lernen und somit die
Grösse von Interesseneffekten würden dann systematisch zwischen den Schul-
formen variieren. Des Weiteren ist im Rahmen dieser Studie nicht prüfbar, in-
wieweit in Fachgymnasien mit spezifischer beruflicher Schwerpunktsetzung ten-
denziell Effekte beruflicher Interessen auf Leistungen begünstigt werden.
Aufgrund dieser Aspekte verbietet sich eine Generalisierung der Ergebnisse, so-
lange die Befunde nicht an einer unabhängigen Stichprobe repliziert wurden.

Anmerkung

1 Diese Studie wurde gefördert durch ein Stipendium der Erstautorin im Rahmen des DFG-Graduiertenkollegs 1195 «Passungsverhältnisse schulischen Lernens».

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**Schlagworte:** berufliches Interessenprofil, Selbstkonzept, Mathematik, Englisch, Gymnasium

## L'effet des profils d'intérêt professionnels, le concept du moi et le niveau de cours sur le développement de la prestation en mathématiques et en anglais

### Résumé

Dans cette étude de section longitudinale, les effets des profils d'intérêt professionnels sur le développement des réussites sont été analysés dans deux matières principales du second cycle du lycée. Les intérêts professionnels sont conçus en référence à Holland (1997). Ensuite ils ont été modelés sous forme de profil avec
les paramètres Level et Things / People et l'orientation Data / Ideas selon Prediger (1982). De plus, il y a eu une analyse sur on deux variables présumées significatives pour le développement de la réussite. Cette analyse s'est faite à l'aide du concept du moi technique et du niveau de cours. Puis, ont étudie les effets médiateurs: Un effet positif de la dimension Things / People a été trouvé sur le niveau de réussite en mathématiques. Par contre, il n'y a pas eu d'effet de l'orientation des intérêts professionnels sur le développement des réussites en anglais. Pour le changement des réussites dans les deux matières, les effets théoriquement attendus du concept du moi et du niveau de cours sont été trouvés. En mathématiques, on trouve un effet médiateur des intérêts professionnels sur l'effet du concept du moi et sur le niveau de cours. Dans l'ensemble des recherches, des différences techniques dans l'interdépendance des variables ont été trouvées. Ces différences pourraient faire l'objet des futurs projets de recherche.

**Mots clés:** Profil d'intérêt professionnel, concept de soi, mathématiques, anglais, école secondaire

## L'effetto dei profili d'interesse professionali, percezione di sé e il livello di corso sullo sviluppo della prestazione in matematica e inglese

### Riassunto

In questo studio longitudinale, gli effetti dei profili d'interesse professionali sullo sviluppo delle prestazioni sono stati analizzati in due materie principali insegnate al liceo. Gli interessi professionali sono concepiti à partire da Holland (1997) e sono stati modellati sottoforma di profili con i parametri Level et Things /People e l'orientamento Data/Ideas secondo Prediger (1982). Inoltre, vi è stata un'analisi su altre variabili considerate significative per lo sviluppo delle prestazioni. Questa analisi è stata realizzata con l'aiuto di un concetto di sé funzionale alla didasciplina e del livello del corso. Quindi sono stati studiati gli effetti mediatori: un effetto positivo della dimensione di Things /People è stato reperito a livello delle prestazioni in matematica. Invece non vi è stato un effetto dell'orientamento degli interessi professionali sullo sviluppo delle prestazioni in inglese. Per l'evoluzione delle prestazioni nelle due materie, gli effetti teoricamente attesi della percezione di sé e del livello di corso sono stati identificati. In matematica, si trova un effetto mediatore degli interessi professionali sull'effetto della percezione di sé e sul livello di corso. Nell'insieme si manifestano differenze disciplinari nella relazione tra le variabili che necessitano di ulteriori ricerche..

**Parole chiave:** Profilo d'interesse professionale, percezione di sé, matematica, inglese, scuola secondaria.
# The effect of vocational interest profiles, self-concept and course level on the development of achievement in mathematics and english

## Summary

In this longitudinal study, we examined the effect of vocational interest profiles on the development of achievement in two core subjects in upper secondary level. Vocational interests according to Holland (1997) were modelled by individual profiles including the parameter level as well as the dimensions Things/People and Data/Ideas (Prediger, 1982). Furthermore, we included self-concept and course level in our analyses and investigated the mediating effects of interest profiles on the self-concept-achievement-relation and the course level-achievement-relation respectively. Our results revealed a positive effect of the Things/People dimension on the development of mathematics achievement. Contrary to our assumptions, we found no association between vocational interests and the development of achievement in English. We confirmed significant positive effects of self-concept and course level on the change in achievement in both subjects. Only in mathematics vocational interests turned out to mediate these effects. In sum, this study revealed subject-specific differences in the effects of vocational interest profiles on the development of achievement.

**Key words:** vocational interest profile, self-concept, mathematics, English, upper secondary education