Es wurden Kinder der fünften und sechsten Jahrgangsstufe mehrerer Gymnasien in Niedersachsen und Nordrhein-Westfalen befragt. Das durchschnittliche Alter der Teilnehmenden betrug 11,38 Jahre (Min. = 10; Max. = 13; SD = 0,70). Nachdem 48 Teilnehmende mit mutwillig falschen Angaben wie „Baumschule“ als besuchte Schulform aus der Stichprobe ausgeschlossen wurden, verblieben noch 225 vollständige Datensätze zur Analyse. In dieser Stichprobe bezeichneten sich 87 Teilnehmende als Jungen, 127 als Mädchen, zwei als divers und neun Personen machten keine Angabe zu ihrem Geschlecht. Wenn im Folgenden Unterschiede zwischen den Geschlechtern untersucht werden, so werden nur die männlichen und weiblichen Befragten miteinander verglichen.

Für die vorliegende Studie wurde ein Fragebogen basierend auf verschiedenen in erziehungswissenschaftlichen Kontexten etablierten und reliablen Inventaren zusammengestellt: Die Zielvariable Anstrengungsbereitschaft wurde wie von Herrmann et al. (2014) mit fünf Items auf einer vierstufigen Likert-Skala (1 = stimmt nicht, 4 = stimmt genau) operationalisiert, wobei die Items statt mit der Formulierung „Im Sportunterricht“ mit „Beim Singen im Musikunterricht“ begannen (z. B. „Beim Singen im Musikunterricht versuche ich mich immer anzustrengen“). Die Items zu Kompetenz und sozialer Eingebundenheit stammen von Rakoczy et al. (2005) und die Befriedigung des Bedürfnisses nach Autonomie wurde analog zu Heß (2017) gemessen. Aus derselben Studie stammen auch die Items, anhand derer die SuS ihre Beziehung zur Lehrkraft einschätzen sollten. Ergänzend zum Erleben von Kompetenz wird außerdem die allgemeine musikalische Erfahrenheit der SuS mithilfe einer auf fünf Items verkürzten Version des Goldsmiths Musical Sophistication Index (Gold-MSI; GMSI Team, o. D.; Müllensiefen et al., 2014; Schaal et al., 2014) erhoben. Um das Wohlbefinden beim Singen zu messen, wurde der Fragebogen von Clift und Hancox (2010) auf zehn Items verkürzt und durch die Autor*innen der vorliegenden Studie ins Deutsche übersetzt. Um den Wortlaut der Items nicht zu stark zu verändern, wurden Formulierungen wie „Singen im Chor“ nicht durch „Singen im Musikunterricht“ ersetzt. Im Fragebogen wurde jedoch in einleitenden Sätzen zu den Items deutlich darauf verwiesen, dass nur das Singen im Musikunterricht bewertet werden soll. Der Fragebogen wurde ursprünglich für Erwachsene entwickelt, aber da kein verfügbares Inventar für die Befragung von Kindern existiert, wird er in dieser Studie trotzdem verwendet. Mit jeweils einem einzigen Item wurden das Gefallen am Liedrepertoire, die Freude am Singen in der Freizeit, die Mitgliedschaft in einem Chor in Jahren sowie das Alter und Geschlecht der Teilnehmenden erhoben. Das Item zum Gefallen am Liedrepertoire wurde von Wolf et al. (2013) übernommen. Alle Items wurden als Online-Fragebogen auf der Plattform SoSci Survey (https://www.soscisurvey.de) implementiert und in ihrer Reihenfolge teilrandomisiert. Alle im Fragebogen enthaltenen Items sind in den ergänzenden Materialien verfügbar (s. Absatz am Artikelende).

Die Umfrage fand im Zeitraum vom 21.03. bis zum 05.05.2023 innerhalb des Musikunterrichts statt und wurde von den jeweiligen Lehrkräften betreut. Die Beantwortung des Fragebogens benötigte ungefähr 10 bis 15 Minuten und die Wahl der digitalen Endgeräte war der betreuenden Lehrkraft überlassen.

Die deskriptiven Analysen wurden mit dem Programm JASP durchgeführt (JASP Team, 2023). Wie in Tabelle A1 im Anhang einsehbar, erreichten nicht alle Inventare des Fragebogens akzeptable Reliabilitäten, für die in der modernen Psychometrik der Richtwert von ρ ≥ ,70 genannt wird (Abell et al., 2009, S. 94): Die Variablen Autonomie und musikalische Erfahrenheit erreichten lediglich Werte zwischen ρ = ,66 und ρ = ,62, welche deutlich von den veröffentlichten Werten abweichen. Dies ist vermutlich sowohl auf die Kürzung des Inventars zur musikalischen Erfahrenheit zurückzuführen als auch auf Verständnisschwierigkeiten der SuS bei negativ formulierten (invertierten) Items. Wie Abell et al. (2009, S. 95) jedoch ausführen, ist eine zu rigide Interpretation von schwächeren Reliabilitätswerten mit Vorsicht zu handhaben, denn einerseits haben Skalen mit wenigen Items (z. B. die zur Autonomie oder zur musikalischen Erfahrenheit) immer eine geringere interne Konsistenz, andererseits sind die Ansprüche an eine hohe interne Konsistenz immer auch im Verhältnis zu möglichen Risiken einer fehlerhaften Diagnostik zu betrachten. Letztere sind im Vergleich dieser Studie zu beispielsweise psychiatrischen Diagnostiken als eher gering einzustufen.

Die Verteilungen der einzelnen Variablen sind in Tabelle A2 im Anhang dargestellt. Die befragten SuS erreichten auf der vierstufigen Antwortskala durchschnittlich eine recht hohe Anstrengungsbereitschaft (M = 2,93; SD = 0,57; Min. = 1,00; Max. = 4,00). Die meisten Variablen zeigten eine weite Streuung der Werte.

Um den Einfluss des Geschlechts auf die Anstrengungsbereitschaft zu untersuchen, wurde zunächst ein t-Test durchgeführt. Die Effektgröße Cohen’s d deutet auf einen schwachen Effekt hin, welcher jedoch keine statistische Signifikanz erreichte, t(212) = −1,893; p = ,060; d = −0,26. Demnach scheinen Mädchen geringfügig mehr Anstrengungsbereitschaft zu verspüren als Jungen: M_m = 2,86; M_w = 3,01; SD_m = 0,53; SD_w = 0,58.

Im nächsten Schritt wurden die Korrelationen der Variablen mit der Zielvariablen Anstrengungsbereitschaft berechnet (siehe Tabelle 1). Die Visualisierung der Verteilung der Variablen mittels Histogrammen in Verbindung mit einer okulären Inspektion zeigte, dass nicht bei allen Variablen von einer Normalverteilung ausgegangen werden kann (s. die Histogramme im Supplementbereich, Schäfer et al., 2024). Daher wird zusätzlich zu Pearson’s r auch Spearman’s ρ als Maß angegeben. Die stärkste Korrelation bestand mit einem mittleren bis großen sowie statistisch signifikanten Effekt zwischen Anstrengungsbereitschaft und Wohlbefinden. Weiterhin konnten mittlere und signifikante Korrelationen festgestellt werden zwischen der Anstrengungsbereitschaft und der Beziehung zur Lehrkraft, dem Gefallen am Liedrepertoire, der Kompetenz, der Autonomie und der musikalischen Erfahrenheit. Alle genannten Korrelationen sind in der untersuchten Stichprobe mit p < ,01 statistisch signifikant.

Die soziale Eingebundenheit korreliert schwach, aber statistisch signifikant mit der Anstrengungsbereitschaft, und dies ist auch für das Gefallen am Singen in der Freizeit der Fall. Bei der Häufigkeit des Singens im Musikunterricht, der Mitgliedschaft in einem Chor und beim Alter konnten keine Effekte nachgewiesen werden. Die Ergebnisse deuten jedoch darauf hin, dass ein negativer Zusammenhang zwischen ihnen und der Anstrengungsbereitschaft beim Singen bestehen könnte.

Ergänzend zur Korrelationsmatrix wurde eine multiple lineare Regression durchgeführt (Methode: Enter). Die Methode „Enter“ bezieht sich hierbei auf die bei der Regressionsanalyse berücksichtigte Variablenreihenfolge und bedeutet in diesem Fall die Reihenfolge nach Auflistung im Eingabefeld „Covariates“ und ist die gleiche Reihenfolge wie in der resultierenden Regressionsgleichung (1). Es ist die empfohlene Default-Methode in JASP zur Dateneingabe (Goss-Sampson, 2024, S. 83). Das Modell erreichte statistische Signifikanz, F(12, 201) = 12,08; p < ,001 (siehe Tabelle 2) und konnte 41,9% der beobachteten Antwortvarianz bei der Anstrengungsbereitschaft der getesteten SuS erklären (korrigiertes R² = ,39). Es ergibt sich folgende Regressionsgleichung:

Signifikante Prädiktoren in diesem Modell sind das Wohlbefinden und das Gefallen am Liedrepertoire. Nicht-signifikante positive Tendenzen zeigen die Kompetenz, die musikalische Erfahrenheit und die Beziehung zur Lehrkraft mit jeweils |β| > 0,1. Die Variablen Autonomie und Mitgliedschaft in einem Chor verfehlen diese Benchmark knapp.

Analog zur Vorgehensweise bei Wolf et al. (2013) wurden für die weitere Datenanalyse Methoden des Machine Learning verwendet (Modul Machine Learning in der Software JASP). Der Vorteil dieser Methoden liegt u. a. in ihrer Robustheit gegenüber nicht normal verteilten Variablen, der Verwendung von Variablen mit unterschiedlichen Skalenqualitäten sowie gegenüber kovariierender Variablen (Ziegler & König, 2014). Hierbei kamen Decision Trees und Random Forest-Analysen mit zufälligem Seed zur Anwendung. Bei der Berechnung des Decision Trees wurden jeweils 172 Datensätze für das Training und 42 zur Modellierung verwendet. In jedem Endpunkt sollten sich mindestens 20 Datensätze befinden und der Komplexitäts-Parameter lag bei 0,01. Es wurden 20 verschiedene Decision Trees berechnet, die durchschnittlich 24,5% der Varianz der Anstrengungsbereitschaft erklären konnten (siehe Tabelle 3).

Gemessen anhand des Merkmals Relative Feature Importance (RFI), tritt gemittelt über die 20 Modelle das Gefallen am Liedrepertoire als einflussreichster Prädiktor hervor (siehe Tabelle 4), dicht gefolgt vom Wohlbefinden. Mit etwas Abstand folgen die Prädiktoren Kompetenz, Beziehung zur Lehrkraft, musikalische Erfahrenheit und Autonomie, welche ebenfalls einen deutlichen Einfluss auf die Anstrengungsbereitschaft haben. Die restlichen Variablen scheinen diese hingegen kaum zu beeinflussen.

Zur Visualisierung ist in Abbildung 1 einer der berechneten Decision Trees abgebildet. Es ergibt sich folgende inhaltliche Interpretation: Für die Anstrengungsbereitschaft der SuS ist an erster Stelle entscheidend, ob ihnen die Lieder im Musikunterricht gefallen oder nicht. Kinder, denen das Liedrepertoire gefällt und deren Wohlbefinden durch das Singen eher verbessert wird, zeigen die höchste Anstrengungsbereitschaft der Stichprobe. Wenn Singen das Wohlbefinden nicht verbessert, dann senkt dies die Anstrengungsbereitschaft. Jene SuS, welche die gesungenen Lieder eher nicht mögen und sich beim Singen sehr wenig autonom fühlen, zeigen die geringste Anstrengungsbereitschaft der ganzen Stichprobe. Wenn den Kindern hingegen Autonomie zugestanden wird, so beeinflusst zuletzt auch die empfundene Kompetenz der SuS deren Anstrengungsbereitschaft. SuS, welche sich eher kompetent fühlen, strengen sich beim Singen mehr an als SuS, welche sich eher nicht kompetent fühlen.

Zuletzt wurde noch eine Random Forest-Analyse mit zufälligem Seed durchgeführt. Aus den zur Verfügung stehenden Datensätzen wurden 137 für das Training, 35 zur Validierung und 42 zum Testen des Modells verwendet. Es wurden 20 unterschiedliche Modelle berechnet, die durchschnittlich 34,4% der Varianz der Anstrengungsbereitschaft erklären (siehe Tabelle 5).

Wenn man den Indikator Total Increase in Node Purity (TINP) betrachtet, so tritt die Variable Wohlbefinden als wichtigster Prädiktor der Anstrengungsbereitschaft in dieser Analyse hervor (siehe Tabelle 6). Mit etwas Abstand folgen die musikalische Erfahrenheit, die Kompetenz, die Beziehung zur Lehrkraft, die soziale Eingebundenheit, die Autonomie und das Liedrepertoire. Wiederum mit etwas Abstand folgen die restlichen Variablen, jedoch mit geringer Vorhersagekraft.

Die Relevanz für die musikpädagogische Praxis wird im Folgenden daran gemessen, ob ein Prädiktor von Lehrkräften beeinflusst werden und ob dieser Einfluss relevante Veränderungen bewirken kann. Inwiefern SuS beim Singen Wohlbefinden erfahren, ist sehr unterschiedlich und kann von Lehrkräften nur indirekt beeinflusst werden, beispielweise durch eine gute Atmosphäre im Musikunterricht oder Lieder, welche die Stimmung positiv beeinflussen. Dabei ist es jedoch schwer einzuschätzen, in welchem Maß tatsächlich eine Steigerung des persönlichen Wohlbefindens möglich ist, insbesondere bei solchen SuS, die mit dem Singen eher negative Gefühle verbinden. Obwohl es zu den wichtigsten Prädiktoren der Anstrengungsbereitschaft gehört, ist diese Variable daher aus Sicht der Lehrkräfte als kaum praxisrelevant einzustufen.

Das Gefallen am Liedrepertoire hingegen bietet durch die Einbindung von Repertoire, welches den SuS gefällt, einen wirkungsvollen und sehr kurzfristig umsetzbaren Ansatzpunkt für Veränderung. Zu bedenken ist an dieser Stelle jedoch, dass die Musikpräferenzen der SuS sehr unterschiedlich und teilweise gegensätzlich sein können, sodass es schwierig wird, allen gerecht zu werden. Darüber hinaus ist es eine von vielen Aufgaben des Musikunterrichts SuS an ihnen unbekannte und damit meist wenig geschätzte Musikstile heranzuführen (Niedersächsisches Kultusministerium, 2017).

Darüber hinaus können allgemein bekannte Merkmale guten Unterrichts auch speziell die Anstrengungsbereitschaft beim Singen im Musikunterricht stärken. Lehrkräfte können etwa klare Strukturen im Unterricht gewährleisten, den SuS informierendes und positives Feedback geben und die Schwierigkeit von Aufgaben an den Leistungsstand der SuS anpassen, um das Bedürfnis der SuS nach Kompetenz zu erfüllen (Blanck et al., 1984; Jang et al., 2009; Levesque et al., 2004; Reeve, 2018). Zur Steigerung des Autonomie-Erlebens ist ein strukturierter Unterricht förderlich (Jang et al., 2010; Sierens et al., 2009). Darüber hinaus ist es für das Erleben von Autonomie von Vorteil, wenn Lehrkräfte die Interessen ihrer SuS in den Blick nehmen, deren Perspektive verstehen können und in ihrer Kommunikation Wert auf Transparenz und sachliche Informationen legen (Jang et al., 2010). Diese Punkte zeigen den Lernenden auch, dass sie von der Lehrkraft als Individuen respektiert werden und sind daher zusätzlich eng verknüpft mit einer guten Beziehung zwischen Lehrkraft und Lernenden. Ein Musikunterricht, welcher gemäß der Leitlinien des Kerncurriculums kompetenzorientiert abläuft, sollte sich außerdem positiv auf die musikalische Erfahrenheit der SuS auswirken (Niedersächsisches Kultusministerium, 2017).

Die Häufigkeit des Singens im Musikunterricht, die soziale Eingebundenheit, die Mitgliedschaft in einem Chor, das Gefallen am Singen in der Freizeit, sowie auch das Alter und Geschlecht der SuS haben wenig bis keinen Einfluss auf die Anstrengungsbereitschaft und scheinen daher auch nicht relevant für deren Steigerung. Bis auf die Häufigkeit des Singens und die soziale Eingebundenheit können diese Aspekte auch nicht von Lehrkräften beeinflusst werden.

Diese Studie hat sich der Frage gewidmet, inwiefern ausgewählte Faktoren die Anstrengungsbereitschaft von Heranwachsenden beim Singen im Musikunterricht beeinflussen. Diese Faktoren waren: die Bedürfnisse nach Kompetenz, Autonomie und sozialer Eingebundenheit gemäß der Selbstbestimmungstheorie; die Beziehung zur Lehrkraft; die musikalische Erfahrenheit der SuS; das Wohlbefinden beim Singen; die Häufigkeit des Singens im Musikunterricht; das Gefallen am Singen in der Freizeit; die Mitgliedschaft in einem Chor; das Gefallen am Liedrepertoire im Musikunterricht; das Alter und das Geschlecht.

Aus unterschiedlichen statistischen Analyseverfahren resultierte die Erkenntnis, dass die beiden Variablen Gefallen am Liedrepertoire und Wohlbefinden beim Singen die wichtigsten Prädiktoren für die Anstrengungsbereitschaft sind. Aber auch die Prädiktoren Kompetenz, Autonomie, Beziehung zur Lehrkraft und musikalische Erfahrenheit haben eine sichtbare Wirkung auf die Zielvariable. Bis auf das Wohlbefinden beim Singen können diese Faktoren von Lehrkräften beeinflusst werden und sind daher relevant für die musikpädagogische Praxis.

Wenig entscheidend für die Anstrengungsbereitschaft sind hingegen die Häufigkeit des Singens, die soziale Eingebundenheit, die Mitgliedschaft in einem Chor, das Gefallen am Singen in der Freizeit sowie auch Alter und Geschlecht der SuS.

Diese Ergebnisse unterstützen in vielen Aspekten den wissenschaftlichen und pädagogischen Forschungsstand. Die große Bedeutung des Wohlbefindens beim Singen und des Gefallens am Liedrepertoire für die Anstrengungsbereitschaft stehen jedoch im Widerspruch dazu, dass es bislang kaum Literatur zu diesen Wechselbeziehungen gibt.

Ethikerklärung

Die vorliegende Arbeit wurde in Übereinstimmung mit ethischen Prinzipien und Standards durchgeführt. Die Aufklärung und Information der Teilnehmer*innen folgte etablierten ethischen Richtlinien empirischer Forschung (Föderation Deutscher Psychologenvereinigungen, 2022) und der Helsinki-Deklaration. Es wurde über das Ziel der Studie informiert und darauf hingewiesen, dass die Teilnahme freiwillig ist und jederzeit ohne Angabe von Gründen beendet werden kann. Eine formale Genehmigung der Studie durch eine Ethikkommission war nicht erforderlich, da die Durchführung allen Richtlinien entsprach. Alle Teilnehmer*innen gaben ihre Zustimmung (online durch Markierung eines Kästchens). Die Eltern aller Schüler*innen gaben ihr schriftliches Einverständnis zur Teilnahme ihrer Kinder und zur anonymisierten Verwendung der Daten. Die Teilnahme konnte jederzeit ohne negative Konsequenzen abgebrochen werden.