Zusammenfassung
Merkmale der akademischen Studienqualität werden für verschiedene Zwecke empirisch erhoben. Oft werden individuelle Bewertungen aus Befragungen aggregiert und als Merkmale zur Charakterisierung von Studiengängen oder anderen institutionellen Einheiten bis hin zu ganzen Hochschulen verwendet. Dieser Beitrag widmet sich der Frage, ob, wie und mit welchen Konsequenzen solche Aggregationen vorgenommen werden können und inwieweit aggregierte Informationen aus anderen Datenquellen die vorhandenen Befragungsdaten ergänzen können. Hierzu werden Bewertungen von zwei zentralen Aspekten der Studienqualität – Qualität der Betreuung und Studienorganisation – sowie die Studienzufriedenheit aus einer Absolvent*innenstudie (BAP) und einem Hochschulranking (CHE) über dieselben Organisationseinheiten einander gegenübergestellt. Zusätzlich werden Informationen aus der amtlichen Hochschulstatistik einbezogen. Analysiert werden die Objektivität individueller Angaben, die Variation der Bewertungen innerhalb institutioneller Kontexte und zwischen ihnen, die direkte Übereinstimmung zwischen unterschiedlichen Datenquellen sowie die Konsistenz von weiteren Ergebnissen, welche auf diesen beruhen. Die Analysen zeigen u. a., dass Individualangaben trotz beträchtlicher Variation verlässliche Mittelwertschätzungen erlauben und die verfügbare Varianz von Kontextmerkmalen stark vom Aggregationsniveau abhängt. Das Ausmaß der Übereinstimmung zwischen Datenquellen wird dabei maßgeblich vom jeweiligen Datentyp bestimmt. Daraus folgende Implikationen für die gängige Praxis des Umgangs mit derartigen Daten werden diskutiert.
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Notes
- 1.
Befragungen von Personen, die ihr Studium ohne Abschluss beendet haben (Abbruch oder Fach- bzw. Hochschulwechsel), sind auch aus praktischen Gründen eher selten.
- 2.
Bei Absolvent*innen stellen sich die Studienzufriedenheit und die Bewertung einzelner Aspekte relativ stabil dar, unabhängig davon, wie lange das Studium zurückliegt (Schmidt & Neßler, 2018).
- 3.
Die entsprechenden Daten wurden uns freundlicherweise vom CHE bereitgestellt.
- 4.
Den verwendeten Fächerschlüssel stellen wir auf Anfrage gerne zur Verfügung.
- 5.
Zusätzlich ist zu berücksichtigen, dass im CHE-Ranking keine Ergebnisse für Studiengänge ausgewiesen werden, deren Rücklauf N < 15 war. Kleine Studiengänge oder solche mit geringer Rücklaufquote im CHE sind daher ebenfalls nicht im Analysedatensatz repräsentiert. Bei zusätzlicher Einschränkung des Analysesamples auf Studiengänge mit N ≥ 15 auch im Rücklauf der BAP-Befragung bleiben die nachfolgend berichteten Ergebnisse stabil.
- 6.
Die ursprünglich auf einer 6-er Skala erhobenen CHE-Indikatoren wurden mithilfe einer linearen Transformation entsprechend der Spannweite einer vergleichbaren 5-er Skala wie im BAP umgerechnet. Dies ist vor allem für die Varianzanalysen relevant, weniger für die Korrelations- und Prädiktionsanalysen.
- 7.
Aus Gründen der Verständlichkeit sprechen wir im Folgenden auch bei diesem Indikator von der Ebene der Studiengänge.
- 8.
Alternativ wurden die Analysen mit dem verwandten Indikator des Anteils der Absolvent*innen in Regelstudienzeit bzw. Regelstudienzeit plus zwei Semester berechnet. Die Ergebnisse bleiben dabei inhaltlich robust.
- 9.
Im Fall der verfügbaren CHE-Daten ist die „interne“ Varianz jeweils definitorisch 0, da nur Durchschnittswerte und keine Individualdaten vorliegen. Auch Informationen über Schätzfehler standen uns nicht zur Verfügung. Um zumindest die ungefähre Größenordnung der Varianzkomponenten abzuschätzen, haben wir die vom CHE in grafischer Form veröffentlichten Konfidenzintervalle „ausgemessen“ und auf Basis dieser sowie der ebenfalls veröffentlichten Fallzahlen entsprechende Varianzen geschätzt. Auch hier gelten für die veröffentlichten Werte Mindestgrenzen für die Fallzahlen, was zu einer verringerten Anzahl der ausgewiesenen Hochschulen führt. Fachspezifisch und auf das gesamte Bundesgebiet bezogen sind die aggregierten Einheiten etwas homogener als in den BAP-Daten, ansonsten sind die Ergebnisse aber vergleichbar.
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Hillmert, S., Kopecny, S., Reimer, M. (2022). Qualität des Hochschulstudiums: Messkonzepte und Datenquellen im Vergleich. In: Brandt, G., de Vogel, S. (eds) Survey-Methoden in der Hochschulforschung . Higher Education Research and Science Studies. Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-36921-7_9
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