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