Dr. Klaus Treumann ist Universitätsprofessor an der Fakultät für Erziehungswissenschaft der Universität Bielefeld.Dr. Sonja Ganguin ist wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Medienwissenschaft an der Fakultät für Kulturwissenschaften der Universität Paderborn.Dipl. Päd. Markus Arens ist wissenschaftlicher Mitarbeiter im Landesamt für Ausbildung, Fortbildung und Personalangelegenheiten der Polizei NRW.

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