Zahlreiche Arbeiten zeigen, dass weibliche Personen weniger positive computerbezogene Einstellungen aufweisen und Computer wenigerhäufig nutzen als männliche Personen. Die bisherigen Studien lassen jedoch eine klare theoretische Fundierung vermissen. Ziel dervorliegenden Arbeit war es daher, zu überprüfen, ob die beobachtbaren Geschlechtsunterschiede in der Computernutzung und verwandteVerhaltensgrößen durch ein etabliertes motivationspsychologisches Modell, nämlich durch eine adaptierte Version des model ofachievement-related choices (Eccles, 1985; Wigfield & Eccles, 2000), erklärt werden können. Dieser adaptierten Form des Modellszufolge ist die Wahl von Computern (oder verwandte Größen wie Nutzungsintensität oder Persistenz) eine Folge der Höhe der subjektivenErfolgserwartung und des wahrgenommen Wertes des Computers. Diese können zurückgeführt werden auf das computerspezifischeSelbstkonzept eigener Begabung, die Attribution eigener Leistungen am Computer und auf Sozialisationseinflüsse.
Die Überprüfung des Modells erfolgte in fünf Studien sowohl im Setting Hochschule (Vorhersage von Nutzungsintensität sowie Wahl undPersistenz in einer Szenario-Situation) sowie in der Schule (Vorhersage der Wahl von Computerkursen). In den Studien wurden dreiHypothesen getestet: (H1) die Annahme, dass das Modell generell für die Erklärung von interindividuellen Differenzen in derComputernutzung geeignet ist, (H2) die Annahme, dass die dabei wirkenden funktionalen Mechanismen geschlechtsinvariant sind undschließlich (H3) die Annahme, dass sich männliche und weibliche Personen in den mittleren Ausprägungen der Prädiktoren unterscheiden.
Studie 1 (n = 175 Studierende) diente zunächst der Entwicklung von Messinstrumenten und einer ersten Modellprüfung. Es zeigte sich,dass die entwickelten Messinstrumente gute bis befriedigende psychometrische Qualitäten aufwiesen. Für die Vorhersage vonNutzungsintensität aufgrund von Erfolgserwartung, computerspezifischem Selbstkonzept eigener Begabung und computerspezifischenAttributionen konnte H1 bestätigt werden. Zur Vorhersage von Persistenz aufgrund von Erwartung, Wert und dem computerspezifischenSelbstkonzept eigener Begabung wurde zusätzlich ein Pfad von Wert auf Erwartung angenommen, der in dem Ursprungsmodell nichtenthalten ist, aber theoretisch dennoch gut begründet werden kann.
In Studie 2 (n = 200 Studierende) zeigten die Sequenz zur Vorhersage von Nutzung und eine modifizierte Sequenz zur Vorhersage vonWahl eine gute Anpassung an die Daten (H1). H2 konnte bestätigt werden. H3 konnte ebenfalls - außer für die Variablen Wert und Wahl -bestätigt werden.
Studie 3 (n = 68 Studierende) untersuchte experimentell die Effekte von Misserfolgsattributionen auf Erfolgserwartung. Dabei konnte H2bestätigt werden. Ebenso wurden die Befunde herangezogen, um den Stabilitätsbegriff in attributionalen Theorien zu präzisieren.
Studie 4 (n = 327 Schüler/-innen) konnte für die abhängige Variable Wahl von Computerkursen in einem realen Wahlsetting die Hypothesesignifikanter Geschlechtsunterschiede bestätigen (H3).
In Studie 5 (n = 159 Schüler/-innen, n = 139 Eltern) konnte die Wahl von Computerkursen aufgrund des revidierten Modells vorhergesagtwerden (H1), wobei auch die Einstellungen der Eltern in die Vorhersage mit eingehen. Die Vorhersagemechanismen sindgeschlechtsinvariant (H2), die Geschlechtsunterschiede in der Wahl konnten zurückgeführt werden auf analoge Differenzen in Wert undErwartung und teilweise in den perzipierten Elterneinstellungen (H3). In den Elterneinstellungen zeigten sich keineGeschlechtsunterschiede.
Die Befunde zeigen, dass eine modifizierte Version des model of achievement-related choices in weiten Teilen in der Lage ist,Geschlechtsunterschiede in Computernutzung und Wahl von Computerkursen vorherzusagen. Die Befunde haben klare praktischeImplikationen. So scheint es aufgrund der in den Studien 1, 2 und 3 gezeigten Bedeutung von Attributionen für nachfolgende Größen wieErfolgserwartung und Nutzungsintensität denkbar, die Intensität der Nutzung von Computern von weiblichen Personen durchReattributionstrainings zu steigern. Weiterhin werden grundlagenwissenschaftliche Implikationen der Befunde für attributionale Theorien(insb. hinsichtlich des Stabilitätsbegriffes) und für Erwartung-Wert-Modelle (insb. zu der Frage nach dem Zusammenhang von Wert undErwartung) diskutiert.
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