Direkte Instruktion

Den Reformbemühungen seit dem 2. Weltkrieg ist es zu verdanken, dass der Unterschied in den Schulleistungen von Kindern aus Minderheitengruppen und anderen Kindern, geringer wurde. Jedoch stagniert dieser Prozess, ja in einigen Bereichen lässt sich sogar eine rückläufige Tendenz, hin zu wieder größeren Unterschieden, wahrnehmen (vgl. Kim & Axelrod, 2005 bzw. die PISA-Studie für Deutschland).

In den Vereinigten Staaten wurde 1967 eine groß angelegte Studie gestartet, deren Zweck es war, geeignete Methoden zu finden, um diese Lücke zu schließen: „Project Follow Through“. Es handelt sich um die größte, je durchgeführte Studie zum Vergleich der Effektivität verschiedener Unterrichtskonzepte. 700 000 Schüler in 170 Gemeinden der USA nahmen daran teil. Es handelte sich um eine quasi-experimentelle Studie: Die Eltern der Schüler an den verschiedenen Schulen konnten entscheiden, welches von 22 zur Wahl stehenden Modellen an ihrer Schule umgesetzt werden sollte. Die Schule wurde dann mit einer anderen Schule verglichen, in der das Modell nicht eingeführt wurde, die aber ansonsten in allen denkbaren Parametern der Experimentalschule entsprach. Letztlich wurden so 12 verschiedene Modelle getestet, darunter vier kind-zentrierte Pädagogik-Konzepte und die direkte Instruktion (direct instruction, DI), welche von vielen Eltern bevorzugt wurde und allein in 18 Schuldistrikten getestet wurde.

1977 wurden die Ergebnisse verglichen. Zum Einsatz kamen dabei neben verschiedenen Schulleistungs- und Intelligenztests auch Erhebungsverfahren für die emotionale Reife und die soziale Kompetenz der Schüler. Dabei zeigte sich, dass die direkte Instruktion in allen Bereichen (auch den emotionalen und sozialen) den anderen Konzepten und natürlich auch dem traditionellen Unterricht deutlich überlegen war.

Dies führte nun aber nicht dazu, dass die direkte Instruktion in vielen Schulen begeistert aufgenommen wurde. Noch bevor die Ergebnisse der Studie offiziell veröffentlicht wurden, meldete sich ein Sponsor der Studie, die Ford Foundation, mit einer Kritik zu Wort, die dazu führte, dass das Erziehungsministerium eine Blanko-Empfehlung für alle getesteten Verfahren herausgab (Watkins, 1995). Ein Kritiker (Glass, 1993) von Project Follow Through gab gar an, dass Lehrer keine statistischen Ergebnisse von Experimenten bräuchten, um entscheiden zu können, wie sie Kinder am besten unterrichten sollen: Eine Absage an wissenschaftliches Vorgehensweisen.

Was war geschehen? Die direkte Instruktion verlangt vom Lehrer, sich an ein Schema zu halten und seinen Erfolg ständig zu kontrollieren. Zu Beginn ist das erst einmal mehr Arbeit, im Endeffekt aber rechtfertigen die Erfolge den Aufwand. Der Hintergrund der Ablehnung der direkten Instruktion ist wohl eine fast dogmatische Fixierung der maßgeblichen Personen auf den kind-zentrierten Ansatz. Dieser Ansatz setzt darauf, dass der Unterricht auf die intrinsische Motivation des Kindes ausgerichtet sein muss, der Lehrer gibt dabei wenig Struktur vor (eine Art „Laissez faire“-Haltung der Pädagogik). Für einige Kinder ist das von Vorteil. – Sie werden so wenigstens nicht durch unfähige Lehrer behindert. Für schwächere Schüler aber ist das fatal: Schüler, die sich nicht selbst unterrichten können, bleiben sich selbst überlassen. Das Fehlen klarer Anweisungen führt dazu, dass das Kind gewissermaßen erraten muss, was von ihm verlangt wird. Kind-zentrierte Unterrichtskonzepte verlassen sich so sehr auf die Intuition des Kinder, dass sie letztendlich denjenigen Schülern schaden, deren Intuitionen nicht mit den Normen der Schule und der Gesellschaft übereinstimmen. Sie schieben die Verantwortung dafür, dass etwas gelernt wird vom Lehrer (wie im traditionellen Unterricht) auf den Schüler.

Die direkte Instruktion dagegen sucht die Verantwortung, wenn überhaupt, im Unterricht selbst. Wenn das Kind nicht lernt, muss man überlegen, wie man den Unterricht so verändert, dass es lernt: Direkte Instruktion ist flexibel und orientiert sich an den Bedürfnissen des Schülers. Das Konzept vermittelt nicht nur basales Wissen und besteht nicht im stupiden Auswendiglernen, im Gegenteil: Das Ziel von DI ist es, den Kindern generalisierte Konzepte und Fähigkeiten zu vermitteln. Zudem ist es so gestaltet, dass die Führung durch den Lehrer nach und nach zurückgefahren wird und der Schüler die Kompetenz erwirbt, selbständig zu lernen.

Einige Studien prüften der Erfolg der in Follow Through eingeführten Unterrichtskonzepte über den Projektzeitraum hinaus. Die durch DI erzielten Erfolge konnten generell aufrechterhalten werden: Die Schüler, die so unterrichtet worden waren, konnten öfter einen High-School-Abschluss erwerben und wurden öfter an Universitäten zum Studium zugelassen (obwohl sie im Schnitt aus ärmeren Familien stammten als die Kinder, die in Schulen nach dem kind-zentrierten Konzept unterrichtet worden waren). Andere Studien bestätigten den Erfolg von DI außerhalb des Projektes Follow Through. Adams und Engelmann (1996) wiesen in einem Überblick über 34 verschieden Studien nach, dass DI in 87 % aller Fälle den anderen Konzepten überlegen war.

Dennoch wird DI oft diffamiert als „entmenschlichend“, „roboterhaft“ und „starr“. Eine der von Kritikern des DI am meisten zitierten Studien ist Schweinhart, Weikart und Larner (1986). Die Autoren zeigten hier, dass Kinder, die mit DI unterrichtet worden waren, anderen Schülern zwar in den Leistungen voraus waren, aber mehr emotionale Probleme hatten. Schweinhart und Kollegen (1986) führten dass auf den autoritären, direktiven Charakter von DI zurück. Das DI-Programm, das in dieser Studie verwendet wurde, folgte aber nur grob den Prinzipien des DI. Mills, Cole, Jenkins und Dale (2002) wiederholten die Studie von Schweinhart und anderen (1986), wobei sie die häufigsten Kritikpunkte an dieser ausräumten (zu kleine Stichprobe, keine Parallelisierung der Gruppen u.a.m.). Sie konnten die Ergebnisse von Schweinhart und anderen (1986) nicht replizieren. Tatsächlich scheint der wahre Grund für Schweinharts Ergebnisse der Umstand zu sein, dass es in der Gruppe, die DI-Unterricht erhielt, deutlich mehr Jungen als Mädchen gab. Trotz dieses eindeutigen Scheiterns einer Replikation wird die Studie von Schweinhart und anderen (1986) weiter fleißig zitiert. Der wahre Grund für die Ablehnung von DI, so Kim und Axelrod (2005), dürfte in der Romantisierung der Kindheit liegen, die hinter all den kind-zentrierten Ansätzen steckt. Die Angst vor DI ist irrational und ideologisch motiviert, nicht in objektiven Daten begründet. Auch eine neuere, von DI-Gegnern ins Feld geführte Studie von Ryder, Sekulski und Silberg (2004) muss aus den selben Gründen wie die Studie von Schweinhart und anderen (1986) zurück gewiesen werden (so Manzo & Park, 2004).

Nur 150 Schulen in den USA nutzen ein DI-Programm. Nicht zuletzt liegt das an der Art der Lehrerausbildung (nicht nur in den USA, auch in Deutschland). Diese Ausbildungen bilden nicht aus, sondern nehmen bestenfalls die Lehrer für den kind-zentrierten Ansatz ein. Pädagogik, so Kim und Axelrod (2005) bleibt so eine unreife Disziplin, eine Geisteswissenschaft ohne empirische Basis.

Literatur:

Adams, G. L. & Engelmann, S. (1996). Research on Direct Instruction: 25 Years beyond DISTAR. Seattle, WA: Educational Achievement Systems.

Glass, G. (1993, August-September). Research news and comment – a conversation about educational research priorities: A message to Riley. Educational Researcher, 22 (6), 17 – 21.

Manzo, K. K. & Park, J. (2004, January 1). Study challenges direct reading method. Education Week, 23 (20), 3.

Mills, P. E.; Cole, K. N.; Jenkins, J. R. & Dale, P. S. (2002). Early exposure to Direct Instruction and subsequent juvenile delinquency : a prospective examination. Exceptional Children, 69, 85 – 97.

Ryder, R.; Sekulski, J. L. & Silber, A. (2004). Results of Direct Instruction reading program evaluation longitudinal results: first through third grade 2000-03. http://www.uwm.edu/News/PR/04.01/DI-Final-Report-2003.doc

Schweinhart, L. J.; Weikart, D. P. & Larner, M. B. (1986). Consequences of three preschool curriculum models through age fifteen. Early Childhood Research Quarterly, 1 (1), 15 – 46.

Watkins, C. L. (1995). Follow Through: Why didn’t we. Effective School Practices, 15 (1), 5.

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ABA und PTSD?

Henny Kupferstein (2018) behauptete kürzlich in einem Artikel für die Zeitschrift Advances in Autism, Belege dafür gefunden zu haben, dass ein großer Anteil von autistischen Menschen, die als Kinder mit verhaltensanalytisch basierten Methoden (Applied Behavior Analysis, ABA) behandelt worden waren, später Symptome der Posttraumatischen Belastungsstörung (Post Traumatic Stress Disorder, PTSD) entwickeln würden. Wer nach Arbeiten von Henny Kupferstein („independent researcher“) sucht, findet unter anderem eine Webseite, auf der behauptet wird, dass „ABA“ auf Pawlows operantem Konditionieren basieren würde (Pawlow hat mit dem operanten Konditionieren nichts zu tun; auf ihn geht das sogenannte klassische Konditionieren – im Englischen auch pavolvian conditioning genannt – zurück). Man fragt sich natürlich, wie kompetent ein Kritiker ist, der solch gravierende Wissensdefizite bezüglich des Gegenstandes seiner Kritik hat.

Leaf, Ross, Cihon und Weiss (2018) unterzogen die Arbeit von Kupferstein (2018) einer gründlichen kritischen Analyse. Die dem Artikel zugrundeliegende Studie ist demnach methodisch so fehlerbehaftet, dass sie keinerlei Aussagekraft besitzt. Unter anderem wurden weder die unabhängige Variable (ob und welche Form von „ABA“ Behandlung durchgeführt wurde) noch die abhängige Variable (ob tatsächlich Symptome von PTSD vorliegen) richtig erfasst (u. a. wurden zahlreiche Suggestivfragen gestellt). Kupersteins (2018) Studie taugt daher nur als Anschauungsmaterial in Methodenlehre-Vorlesungen (als Beispiel dafür, wie man es nicht machen sollte), nicht aber zum Beleg der vorgebrachten Behauptung, „ABA“ verursache PTSD. Der Artikel von Leaf et al. (2018) ist auf der Webseite von Advances in Autism frei zugänglich.

Literatur

Kupferstein, H. (2018). Evidence of increased PTSD symptoms in autistics exposed to applied behavior analysis. Advances in Autism, 4(1), 19-29.

Leaf, J. B.; Ross, R. K.; Cihon, J. H. & Weiss, M. J. (2018). Evaluating Kupferstein’s claims of the relationship of behavioral intervention to PTSS for individuals with autism. Advances in Autism. (Open Access – als Volltext hier frei verfügbar)

 

Liniengrafiken mit Excel(R) erstellen

Verhaltensanalytiker erstellen oft Liniengrafiken, um die Veränderung des Verhaltens darzustellen. Wer verhaltensanalytisch arbeitet (und sei es, dass er oder sie lediglich ein Selbstmodifikationsprojekt durchführt), weiß diese Liniengrafiken zu schätzen. Es gibt bereits einige englischsprachige Anleitungen, wie man solche Liniengrafiken digital erstellt (Carr & Burkholder, 1998; Chen, Peng & Chen, 2015; Deochand, 2017; Deochand, Costello & Fuqua, 2015; Dixon et al., 2009; Dubuque, 2015; Hillman & Miller, 2004; Lo & Konrad, 2007). Anna Biebl und ich (Biebl & Bördlein, 2018) haben nun auf Deutsch eine sehr detaillierte und anschauliche Anleitung geschrieben, wie man Liniengrafiken („Häufigkeitspolygone“) für Single-Case-Design-Experimente mittels MS Excel® erstellt. Die mit der Anleitung erstellten Liniengrafiken genügen den Anforderungen nach Miltenberger (2016) und zum größten Teil auch den Anforderungen des Journal of Applied Behavior Analysis. Vorgestellt wird, wie man Liniengrafiken für Reversal- oder Withdrawal-Designs (A-B-A-B), für Multiple-Baseline- und für Alternating-Treatment-Design erstellt.

Die Anleitung wurde über Opus veröffentlicht und ist frei zugänglich: https://opus4.kobv.de/opus4-fhws/frontdoor/index/index/start/21/rows/10/sortfield/score/sortorder/desc/searchtype/simple/query/B%C3%B6rdlein/docId/1760

Literatur

Biebl, A. & Bördlein, C. (2018). Anleitung „Liniengrafik erstellen mit Microsoft Excel®“ Verfügbar unter:  https://opus4.kobv.de/opus4-fhws/frontdoor/index/index/start/21/rows/10/sortfield/score/sortorder/desc/searchtype/simple/query/B%C3%B6rdlein/docId/1760

Carr, J. E. & Burkholder, E. O. (1998). Creating single-subject design graphs with Microsoft Excel. Journal of Applied Behavior Analysis, 31(2), 245-251.

Chen, L.-T.; Peng, C.-Y. J. & Chen, M.-E. (2015). Computing tools for implementing standards for single-case designs. Behavior Modification, 39(6), 835-869.

Deochand, N. (2017). Automating phase change lines and their labels using Microsoft Excel((R)). Behavior Analysis in Practice, 10(3), 279-284.

Deochand, N.; Costello, M. S. & Fuqua, R. W. (2015). Phase-change lines, scale breaks, and trend lines using Excel 2013. Journal of Applied Behavior Analysis, 48(2), 478-493.

Dixon, M. R.; Jackson, J. W.; Small, S. L.; Horner-King, M. J.; Lik, N. M. K.; Garcia, Y.et al. (2009). Creating single-subject design graphs in Microsoft Excel (TM) 2007. Journal of Applied Behavior Analysis, 42(2), 277-293.

Dubuque, E. M. (2015). Inserting phase change lines into Microsoft Excel(R) graphs. Behavior Analysis in Practice, 8(2), 207-211.

Hillman, H. L. & Miller, L. K. (2004). Designing multiple baseline graphs using Microsoft Excel™. The Behavior Analyst Today, 5(4), 372-380.

Lo, Y.-y. & Konrad, M. (2007). A Field-Tested Task Analysis for Creating Single-Subject Graphs Using Microsoft® Office Excel. Journal of Behavioral Education, 16(2), 155-189.

 

Neurowissenschaftliche Pädagogik?

Sowohl in Deutschland als auch international wird gerne behauptet, die Neurowissenschaften könnten Wertvolles zur Pädagogik, insbesondere zur Verbesserung von Lehr- und Lerntechniken beitragen. Bowers (2016) zitiert hier beispielsweise die eigentlich recht intelligente Susan Blackmore, die 2005 davon schreibt, dass das Verständnis der Mechanismen im Gehirn unsere Lehrstrategien transformieren könnte. Gelegentlich wird dazu aufgefordert, in die Ausbildung von Lehrern die Wissenschaften stärker einzubeziehen denn nur ein gutes Verständnis der Prozesse im Gehirn könne Lehrer dazu befähigen, ihre Schüler wirklich effizient zu unterrichten. Doch obschon dies seit fast 20 Jahren immer wieder behauptet wird, hat die Neurowissenschaft bislang noch gar nichts zur Pädagogik beitragen können. Bowers (2016) legt überzeugend dar, dass die angeblichen Erfolge der Neurowissenschaft im Bereich der Pädagogik entweder
1. trivial sind, in dem Sinne, dass ihre Empfehlungen selbstverständlich sind,
2. irreführend sind, in dem Sinne, dass ihre Empfehlungen bereits aufgrund von verhaltensorientierten Studien gut belegt sind oder
3. unbelegt sind, in dem Sinne das ihre Empfehlungen auf einer falschen Interpretation neuropsychiatrischer Erkenntnisse beruhen oder die Schlussfolgerungen nicht aus den Naturwissenschaften folgen.

Ad 1.: Von einigen Autoren wird es als große neue Erkenntnis gefeiert, dass das Gehirn auch nach der frühen Kindheit in der Lage sei, dazu zu lernen. Doch dies ist banal und selbstverständlich. Wäre es anders, gäbe es keine weiterführenden Schulen und Universitäten. Tatsächlich hat die Neurowissenschaft herausgefunden, dass sich entgegen früherer Annahmen tatsächlich auch noch im Erwachsenenalter neue Nervenzellen bilden können. Zuvor ging man lediglich davon aus, dass sich neue Synapsen bilden. An den beobachtbaren Fakten (dass Menschen auch im Erwachsenenalter lernen können) ändert das rein gar nichts. Bowers (2016) kritisiert in diesem Zusammenhang auch Phrasen wie die vom „gehirnbasierten Lernen“. Da schon sehr lange klar ist, dass das Lernen etwas ist, das im Gehirn passiert, handelt es sich hierbei um eine Tautologie.

Als große Erkenntnis wird gelegentlich auch gehandelt, dass die Neurowissenschaft uns gelehrt habe, wie wichtig die Emotionen beim Lernen seien. Auch dies kann schwerlich als neue Erkenntnis gelten, genauso wenig wie die angeblich neurowissenschaftlich untermauerte Erkenntnis, dass ausreichender Schlaf und gute Ernährung wichtig für das Lernen sein. Die Beispiele für Plattitüden, die angeblich durch die Neurowissenschaft belegt worden seien, lassen sich beliebig fortsetzen: eine anregungsreiche Umgebung und sportliche Betätigung sei wichtig für das Lernen, das Lernen sei ein soziales Phänomen, eine gute Motivation sei wichtig, man solle besser in ruhigen Umgebungen lernen usw.

Ad 2.: Neben diesem hochgradig banalen Einsichten werden auch weniger selbstverständliche Erkenntnisse als Verdienst der Neurowissenschaft reklamiert. Tatsächlich aber sind diese Erkenntnisse in der Regel schon längst durch verhaltensorientierte, psychologische Untersuchungen belegt worden. Zum Beispiel wird es als Erkenntnis der Neurowissenschaft verkauft, dass man eine Fremdsprache möglichst bald im Leben erwerben solle. Doch die vorgelegten neurowissenschaftlichen Daten sind für diese Erkenntnis belanglos. Die entscheidenden Daten zum Beleg dieser Behauptung sind psychologische Untersuchungen, die lange zuvor stattfanden. Ebenso verhält es sich mit der Erkenntnis, dass ein Test die Lernleistung mehr verbessert als zusätzliches Üben. Interessanterweise leuchtet dies weder Lehrer noch Schülern ein. Befragt man sie, was ihnen beim Lernen mehr helfen würde, zusätzliche Lernzeit oder eine Übungsklausur, entscheiden sie sich in der Regel für die zusätzliche Lernzeit. Das Ergebnis psychologischer Untersuchungen ist hier also kontra-intuitiv und insofern ein echter Fortschritt gegenüber dem „gesunden Menschenverstand“. Doch zu dieser Erkenntnis trugen neurowissenschaftlichen Befunde überhaupt nichts bei.

Neurowissenschaftlichen Daten werden, so Bowers (2016) oft dazu verwendet, Unterrichtmethoden zu stützen, die bereits durch verhaltensorientierte, psychologische Daten ausreichend gestützt werden und weit verbreitet sind. Bowers (2016) betont, dass er keine selektive Auswahl vorgenommen hat, sondern sich unter anderem auf einen Artikel in Nature Neuroscience bezieht, der die größten Erfolge der pädagogischen Neurowissenschaften aufliste.

Ad 3.: Oft haben die neurowissenschaftlichen Erkenntnisse überhaupt nichts mit der Lehrmethode o. ä. zu tun, für die sie als Beleg angeführt werden. Bowers (2016) nennt hier das Parallel Distributed Processing (PDP). Die Personen, die tatsächlich das PDP entwickelt haben, distanzieren sich deswegen häufig sogar explizit von den Neurowissenschaften.

Die Neurowissenschaften, so Bowers (2016), haben nicht nur bislang nichts zur Verbesserung der Lehr- und Lerntechniken beigetragen, es ist aus rein logischen Gründen auch nicht zu erwarten, dass dies in der Zukunft der Fall sein wird. Das einzige was im Bereich der Pädagogik zählt, ist ob das Kind tatsächlich lernt. Dies lässt sich letztlich nur am Verhalten feststellen. Verhaltensänderungen können nicht durch die Neurowissenschaft bestätigt werden. Wenn das Verhalten sich ändert, folgt daraus logischerweise, dass das Gehirn sich in irgendeiner Weise verändert hat. Eine Veränderung im Gehirn bedeutet nicht notwendigerweise, dass das Verhalten sich verändert. Das einzig relevante Maß für Leistung ist das Verhalten, so Bowers (2016). Der einzige reliabel Test, um festzustellen ob eine Lehrmethode die Lesefähigkeit eines Kindes verbessert hat, ist die Leseleistung des Kindes zu beobachten und zu messen. Neurowissenschaftlichen Daten können dies nicht ersetzen. Hinzu kommt, dass in letzter Zeit immer wieder darauf hingewiesen wird, wie unzuverlässig die bildgebenden Verfahren sein können. Bowers (2016) fasst dies folgendermaßen zusammen: „The critical difference between psychology and neuroscience that explains this contrasting success is that psychology is concerned with behavior, and behavior is the only relevant metric when assessing the value of an instructional intervention” (S. 6).

Als Argument für die Neurowissenschaften in der Pädagogik wird oft angeführt, dass man mit neurowissenschaftlichen Methoden zum Beispiel Lese- und Rechtschreibschwächen besser diagnostizieren könne. So habe man durch neurowissenschaftliche Studien belegen können, dass hier chronologische Prozesse eine Rolle spielen. Doch auch dies war lange bekannt. Hinzu kommt, dass sich in den neurowissenschaftlichen Studien dahingehend gar kein einheitliches Bild ergibt, es scheinen bei einer Legasthenie viele abnormale Prozesse im Gehirn eine Rolle zu spielen.

Hinzu kommt zuletzt noch, dass die Neurowissenschaft nun sehr oft auch hinzugezogen werden, um Belege für Interventionen zu liefern, die kaum einen oder keinen verhaltenswissenschaftlichen Beleg für ihre Wirksamkeit vorbringen können.

Informationen zu verhaltenswissenschaftlich fundierten Lehrmethoden finden Sie hier.

Literatur

Bowers, J. S. (2016). The practical and principled problems with educational neuroscience. Psychological Review, 123(5), 600-612. doi:10.1037/rev0000025

Sich abzulenken, wenn das Baby schreit, hilft manchmal

Eltern, deren Neugeborenes schreit, tun alles Mögliche, um das Kind zu trösten und zu beruhigen. Was aber, wenn das Kind sich nicht trösten lässt und trotzdem weiter schreit? Dies kann zu einem größeren Problem werden, insbesondere dann, wenn die Eltern keinen angemessenen Umgang mit den fortgesetzten Schreien finden können. Nach einer Studie von Krugman (1983) stellt fortgesetztes, untröstliches Schreien den häufigsten Anlass für Kindesmisshandlungen bei Neugeborenen dar. Es gibt zahlreiche Programme, die Eltern dabei helfen sollen, ihr schreiende Kind zu trösten und auf ein fortgesetzt schreiendes Kind angemessen zu reagieren. Wenn Kinder schreien, obwohl die Eltern alles getan haben, um die Bedürfnisse des Neugeborenen zu befriedigen, fühlen sich die Eltern oft frustriert oder wütend. Man rät Eltern in dieser Situation gelegentlich, das Kind an einem sicheren Ort zu belassen, weg zu gehen und sich abzulenken, etwa dadurch, dass man ein weiches Objekt (zum Beispiel einen sogenannten Stressball) drückt. Diese Empfehlung gilt jedoch nur, sofern das Schreien trotz ernsthafter Bemühungen, die Bedürfnisse des Kindes zu erfüllen oder das Kind zu trösten, anhält.

Glodowski und Thompson (2016) untersuchten, ob Studierende, die dem per Tonband abgespielten Schreien eines Babys ausgesetzt waren, dieses Schreien länger aushielten, wenn sie einer ablenkenden Aktivität nachgingen. Die Forscher wählten aus 37 Studenten sechs aus, die in einem Vortest das Schreien eines Babys nicht länger als 10 Minuten aushielten. Im eigentlichen Versuch wurden die Versuchspersonen in einen Raum gebracht, der mit einem Tisch, einem Stuhl und einem Laptop ausgerüstet war. Auf dem Laptopmonitor sah man einen Startknopf, den die Versuchsperson anklicken konnte, das Bild eines schreienden Kindes und einen schwarzen Knopf. Sobald die Versuchsperson den Startknopf drückte, wurde eine Aufnahme eines Kinderschreiens mit einer Lautstärke von 80 dB abgespielt. Die Versuchsperson wurde aufgefordert, das Schreien so lange wie möglich zu ertragen. Über mehrere, maximal zehn Durchgänge wurde gemessen, wie lange die Versuchsperson das Schreien aushielt, bevor sie den schwarzen Knopf klickte, der das Schreien beendete. Nach spätestens 10 Minuten endete das Schreien. Die Versuchsperson musste aber auf jeden Fall 10 Minuten lang im Untersuchungsraum verbleiben, auch dann, wenn sie schon deutlich früher das Schreien beendet hatte. Unter der Kontrollbedingung konnte die Versuchsperson keinerlei ablenkenden Tätigkeiten nachgehen. Mobiltelefone und andere persönliche Gegenstände mussten zuvor abgegeben werden. In der Experimentalbedingung fand die Versuchsperson auf dem Tisch zusätzlich zum Laptop noch einen sogenannten Stressball, ein Kreuzworträtsel mit Stift, ein Sudoku-Spiel und ein Smartphone mit verschiedenen Spielen vor. Der Versuchsperson wurde nahegelegt, sich mittels dieser Gegenstände von den Schreien abzulenken. Die abhängige Variable war die Latenzzeit, bis die Versuchsperson durch das Drücken des schwarzen Knopfes das Kinderschreien beendete. Wie häufig und wie lange die Versuchsperson in der Experimentalbedingung einer ablenkenden Tätigkeit nachging, wurde durch unabhängige Beobachter erfasst. Drei der sechs Versuchspersonen hielten das Schreien des Kindes deutlich länger aus, wenn sie einer ablenkenden Aktivität nachgingen. Diese drei Versuchspersonen gingen den ablenkenden Aktivitäten deutlich länger nach als die anderen drei Versuchspersonen. Eine der drei anderen Versuchspersonen tolerierte weder in der Experimental- noch in der Kontrollbedingung das Schreien des Kindes auch nur für 1 Minute. Die Autorinnen empfehlen, diese Studie mit Eltern kleiner Kinder zu wiederholen, nach Möglichkeit unter eher typischen, ökologisch validen Bedingungen.

Glodowski, K. & Thompson, R. (2016). Do distracting activities increase tolerance for an infant cry? Journal of Applied Behavior Analysis, 50(1), 159-164.
Krugman, R. D. (1983). Fatal child abuse: analysis of 24 cases. Pediatrician, 12(1), 68-72.

Leistungsstarke und leistungschwache Mitarbeiter profitieren von objektivem und vergleichendem Feedback in unterschiedlicher Weise

Feedback ist generell eine sehr wirksame Strategie, um Verhaltensänderungen zu ermöglichen (Alvero, Bucklin & Austin, 2001; Balcazar, Shupert, Daniels, Mawhinney & Hopkins, 1989). Dabei muss man jedoch zwischen dem objektiven Feedback und dem sozialen Vergleichsfeedback unterscheiden. Objektives Feedback beinhaltet objektive Informationen über die Leistung eines Individuums oder einer Gruppe im Vergleich zu der früheren Leistung dieses Individuums oder dieser Gruppe. Soziales Vergleichsfeedback vergleicht die Leistung eines Individuums oder einer Gruppe mit der von anderen Individuen oder Gruppen. Im ersten Fall ist das Feedback also unabhängig davon, wie andere Individuen oder Gruppen abgeschnitten haben, im zweiten Fall hängt die Qualität des Feedbacks nicht nur an der Leistung des Feedbacksempfängers, sondern auch davon ab, welche Leistung andere Individuen oder Gruppen erbracht haben. In den beiden, schon etwas älteren Überblicksartikeln zur Wirkung von Feedback (Alvero et al., 2001; Balcazar et al., 1989) hatten beide Formen von Feedback in etwa die gleiche Auswirkung auf das Verhalten der Feedbackempfänger. Doch muss man bedenken, dass Feedback äußerst selten alleine daherkommt, zumeist wird es kombiniert mit Lob oder Kritik. Insbesondere die Kombination mit Lob kann aus positivem Feedback einen wirksamen, konditionierten Verstärker machen. Die Kombination mit Kritik kann aus negativem Feedback dagegen einen konditionierten Strafreiz machen. Man vermutet zudem, dass leistungsstarke Mitarbeiter besser auf soziales Vergleichsfeedback ansprechen, wohingegen leistungsschwächeren Mitarbeiter von objektivem Feedback profitieren.

Moon, Lee, Lee und Oah (2017) untersuchten in einer Studie mit 150 Studierenden die Auswirkung von objektivem und sozialem Vergleichsfeedback auf die Leistung der Versuchspersonen in einer Dateneingabeaufgabe. Zunächst sollten die Versuchspersonen 20 Minuten langen Überweisungsdaten in den Computer eingeben. Im Anschluss an diesen Vortest wurden die Versuchspersonen aufgrund ihrer erbrachten Leistung in Gruppen eingeteilt. Die oberen 40 % der Versuchspersonen (in Bezug auf ihre Leistung) und die unteren 40 % der Versuchspersonen nahmen weiter teil, die mittleren 20 % schieden aus der weiteren Untersuchung aus. Diese 60 leistungsstärksten und 60 leistungsschwächsten Versuchspersonen wurden nun wiederum jeweils einer von zwei Gruppen zugeteilt. Der eine Teil der Versuchspersonen erhielt im folgenden objektives Feedback zu seiner Leistung, der andere Teil der Versuchspersonen soziales Vergleichsfeedback. Die Versuchspersonen nahmen drei Tage später an drei weiteren Sitzungen teil, die jeweils von zehn Minuten Pause unterbrochen waren. Zu Beginn jeder Sitzung erhielten die Versuchspersonen Feedback über ihre Leistung in der vorhergehenden Sitzung (bei der ersten Sitzung über die Leistung im Vortest). Die Versuchspersonen, die objektives Feedback erhielten, bekamen schriftlich mitgeteilt, wie viele Dateneinträge sie korrekt vorgenommen hatten. Den Versuchspersonen, die soziales Vergleichsfeedback erhielten, wurde schriftlich mitgeteilt, welchen Rang sie innerhalb der Gruppen von Versuchspersonen, die soziales Vergleichsfeedback erhielten, einnahmen (also, der oder die Wievielt-Beste sie waren).

Moon et al. (2017) fanden einen signifikanten Interaktionseffekt zwischen dem Leistungsniveau der Versuchspersonen und der Art des Feedbacks. Das soziale Vergleichsfeedback erwies sich vor allem für die leistungsstarken Versuchspersonen als vorteilhaft. Sie bearbeiteten unter dieser Bedingung im Schnitt 22,06 Aufgaben während einer Sitzung. Erhielten die leistungsstarken Versuchspersonen dagegen objektives Feedback, bearbeiteten sie nur 19,82 Aufgaben. Die leistungsschwächeren Versuchspersonen profitierten dagegen eher von objektivem Feedback. Unter dieser Bedingung bearbeiteten sie im Schnitt 16,2 Aufgaben, bei sozialem Vergleichsfeedback bearbeiteten sie nur 13,38 Aufgaben je Sitzung. Moon et al. (2017) geben auch den Verlauf der Leistung der Versuchspersonen in den einzelnen Gruppen über die Sitzungen hinweg wieder. Die Leistungen der Versuchspersonen entwickelten sich über die Sitzungen hinweg in den Gruppen, die objektives und in den Gruppen, die soziales Vergleichsfeedback erhielten, allmählich auseinander. Dies spricht für eine tatsächliche, differenzielle Wirkung des Feedbacks auf die Versuchspersonen.

Literatur

Alvero, A. M.; Bucklin, B. R. & Austin, J. (2001). An objective review of the effectiveness and essential characteristics of performance feedback in organizational settings (1985 – 1998). Journal of Organizational Behavior Management, 21(1), 3-29.

Balcazar, F. E.; Shupert, M. K.; Daniels, A. C.; Mawhinney, T. C. & Hopkins, B. L. (1989). An Objective Review and Analysis of Ten Years of Publication in the Journal of Organizational Behavior Management. Journal of Organizational Behavior Management, 10(1), 7-37.

Moon, K.; Lee, K.; Lee, K. & Oah, S. (2017). The Effects of Social Comparison and Objective Feedback on Work Performance Across Different Performance Levels. Journal of Organizational Behavior Management, 37(1), 63-74.

 

Knapp daneben ist nicht für alle Menschen auch vorbei – Der Near-Miss-Effect

Verschiedene Studien zeigen, dass 1 % bis 3 % der Bevölkerung die Kriterien für eine Spielsucht erfüllen (Petry, 2005). Weitere Studien zeigen, dass das problematische Spielverhalten sich bereits im Alter von neun bis zehn Jahren abzeichnet (Jacobs, 2000). Bei der Untersuchung des Verhaltens von Menschen mit Spielsucht zeigt sich, dass die Reize und die Veränderungen der Reizsituation, die zusammen mit dem Gewinnen beim Spielen auftreten, zu sekundären oder konditionierten Verstärkern werden können. Diese wiederum erhöhen die Wahrscheinlichkeit, dass wieder gespielt wird (Foxall & Sigurdsson, 2012). Hinzu kommt der Umstand, dass diese Reize auch auf andere Situationen generalisieren. Situationen, die der Situation beim Gewinnen nur ähneln, können Verstärkerqualitäten annehmen. Dies ist aus verhaltenstheoretischer Sicht der Hintergrund des Near-Miss-Effects (etwa: „Knapp-Daneben-Effekt“). Von der kognitiven Psychologie wird dieser Effekt als ein Denkfehler interpretiert, der auf dem Glauben beruht, dass Spielergebnisse, die optisch nahe an einem Gewinn liegen, andeuten, dass bald ein Gewinn kommen wird (Reid, 1986). Bei Menschen mit Spielsucht scheint dieser Effekt stärker ausgeprägt zu sein als bei Menschen, die kein problematisches Spielverhalten zeigen. Neuropsychologische Untersuchungen konnten zeigen, dass die Gehirnaktivität von Spielsüchtigen beim knappen Verfehlen eines Gewinns der Gehirnaktivität beim Gewinnen gleicht (Habib & Dixon, 2010).

Aus therapeutischer Sicht ist der Near-Miss-Effect problematisch, da er dazu beiträgt, das problematische Spielverhalten aufrecht zu erhalten. Zlomke und Dixon (2006) zeigten, dass man diesen Effekt dadurch abmildern kann, dass man die Farbe der beim Spiel verwendeten Symbole verändert und indem die Spieler ein Diskriminationstraining durchlaufen, bei dem sie lernen, die Beinahe-Gewinne und die Gewinne besser zu unterscheiden.

Dixon, Nastally, Jackson und Habib (2009) setzten diese Bemühungen fort. Zehn von 16 Versuchspersonen lernten durch ein Diskriminationstraining den Near-Miss-Effect zu unterdrücken. Dabei nutzten Dixon et al. (2009) ein sprachgestütztes Training, in dem die Probanden lernten, die richtigen sprachlichen Zuordnungen zu Gewinnen und Verlusten vorzunehmen und dass ein Beinahe-Treffer eben ein Verlust und kein Gewinn ist. Die Studie stützt die Annahme, dass der Near-Miss-Effect keine Persönlichkeitseigenschaft des Spielers ist, sondern eine sprachliche Zuordnung, die bei vielen Menschen relativ leicht geändert werden kann.

Dixon, Whiting und King (2016) konnten nachweisen, dass der Near-Miss-Effect bereits bei Kindern im Alter von fünf bis zehn Jahren auftritt. Die Versuchspersonen spielten an einem Automaten, der ohnehin in einer Spielhalle für Kinder stand. Die Kinder sollten angeben, „wie sehr“ ihr Spielergebnis ein Gewinn oder ein Verlust war. Spielergebnisse, die dem Spielergebnis bei einem Gewinn ähnelten (wenn z. B. der Ball in diesem Spiel knapp links oder rechts neben dem Ziel landete), bewerteten die Kinder subjektiv als signifikant einem Gewinn ähnlicher als ein Spielergebnis, das dem Spielergebnis bei einem Gewinn unähnlich war.

Das Ergebnis dieser Studie belegt das Vorhandensein eines Near-Miss-Effects bereits in der Kindheit. Dies gibt einen Hinweis darauf, dass die Prävention von Spielsucht bereits frühzeitig ansetzen sollte. Trainings wie das von Dixon et al. (2009) bieten sich hier an.

Literatur

Dixon, M. R.; Nastally, B. L.; Jackson, J. E. & Habib, R. (2009). Altering the near-miss effect in slot machine gamblers. Journal of Applied Behavior Analysis, 42(4), 913-918.

Dixon, M. R.; Whiting, S. W. & King, A. M. (2016). An Examination of the Near Miss in Gambling-Like Behavior of Children. The Psychological REcord, 66(1), 99-107.

Foxall, G. R. & Sigurdsson, V. (2012). When loss rewards: The near-miss effect in slot machine gambling. Analysis of Gambling Behavior, 6(1), 5-22.

Habib, R. & Dixon, M. R. (2010). Neurobehavioral Evidence for the “Near-Miss” Effect in Pathological Gamblers. Journal of the Experimental Analysis of Behavior, 93(3), 313-328.

Jacobs, D. F. (2000). Juvenile Gambling in North America: An Analysis of Long Term Trends and Future Prospects. Journal of Gambling Studies, 16(2), 119-152.

Petry, N. M. (2005). Pathological gambling : Etiology, comorbidity, and treatment (1st). Washington, DC: American Psychological Association.

Reid, R. L. (1986). The psychology of the near miss. Journal of gambling behavior, 2(1), 32-39.

Zlomke, K. R. & Dixon, M. R. (2006). Modification of Slot-Machine Preferences through the Use of a Conditional Discrimination Paradigm. Journal of Applied Behavior Analysis, 39(3), 351-361.