Bei Lernprozessen spielt das Anwenden der zu erlernenden Tätigkeit eine wichtige Rolle. Im Kontext der Ausbildung an Schulen und Hochschulen bedeutet dies, dass es wichtig ist, Schülern und Studierenden ausreichend viele Übungsmöglichkeiten anzubieten. Die von Lehrpersonal bei einer "Korrektur" erstellte Rückmeldung, auch Feedback genannt, ist jedoch teuer, da der zeitliche Aufwand je nach Art der Aufgabe beträchtlich ist. Eine Lösung dieser Problematik stellen E-Learning-Systeme dar. Geeignete Systeme können nicht nur Lernstoff präsentieren, sondern auch Übungsaufgaben anbieten und nach deren Bearbeitung quasi unmittelbar entsprechendes Feedback generieren. Es ist jedoch im Allgemeinen nicht einfach, maschinelle Verfahren zu implementieren, die Bearbeitungen von Übungsaufgaben korrigieren und entsprechendes Feedback erstellen. Für einige Aufgabentypen, wie beispielsweise Multiple-Choice-Aufgaben, ist dies zwar trivial, doch sind diese vor allem dazu gut geeignet, sogenanntes Faktenwissen abzuprüfen. Das Einüben von Lernzielen im Bereich der Anwendung ist damit kaum möglich. Die Behandlung dieser nach gängigen Taxonomien höheren kognitiven Lernziele erlauben sogenannte offene Aufgabentypen, deren Bearbeitung meist durch die Erstellung eines Freitexts in natürlicher Sprache erfolgt. Die Information bzw. das Wissen, das Lernende eingeben, liegt hier also in sogenannter „unstrukturierter“ Form vor. Dieses unstrukturierte Wissen ist maschinell nur schwer verwertbar, sodass sich Trainingssysteme, die Aufgaben dieser Art stellen und entsprechende Rückmeldung geben, bisher nicht durchgesetzt haben. Es existieren jedoch auch offene Aufgabentypen, bei denen Lernende das Wissen in strukturierter Form eingeben, so dass es maschinell leichter zu verwerten ist. Für Aufgaben dieser Art lassen sich somit Trainingssysteme erstellen, die eine gute Möglichkeit darstellen, Schülern und Studierenden auch für praxisnahe Anwendungen viele Übungsmöglichkeiten zur Verfügung zu stellen, ohne das Lehrpersonal zusätzlich zu belasten. In dieser Arbeit wird beschrieben, wie bestimmte Eigenschaften von Aufgaben ausgenutzt werden, um entsprechende Trainingssysteme konzipieren und implementieren zu können. Es handelt sich dabei um Aufgaben, deren Lösungen strukturiert und maschinell interpretierbar sind. Im Hauptteil der Arbeit werden vier Trainingssysteme bzw. deren Komponenten beschrieben und es wird von den Erfahrungen mit deren Einsatz in der Praxis berichtet: Eine Komponente des Trainingssystems „CaseTrain“ kann Feedback zu UML Klassendiagrammen erzeugen. Das neuartige Trainingssystem „WARP“ generiert zu UML Aktivitätsdiagrammen Feedback in mehreren Ebenen, u.a. indem es das durch Aktivitätsdiagramme definierte Verhalten von Robotern in virtuellen Umgebungen visualisiert. Mit „ÜPS“ steht ein Trainingssystem zur Verfügung, mit welchem die Eingabe von SQL-Anfragen eingeübt werden kann. Eine weitere in „CaseTrain“ implementierte Komponente für Bildmarkierungsaufgaben ermöglicht eine unmittelbare, automatische Bewertung entsprechender Aufgaben. Die Systeme wurden im Zeitraum zwischen 2011 und 2014 an der Universität Würzburg in Vorlesungen mit bis zu 300 Studierenden eingesetzt und evaluiert. Die Evaluierung ergab eine hohe Nutzung und eine gute Bewertung der Studierenden der eingesetzten Konzepte, womit belegt wurde, dass elektronische Trainingssysteme für offene Aufgaben in der Praxis eingesetzt werden können. / In learning processes, the application of skills plays a central role. In the context of education at schools and universities, this means that it is important to offer a sufficient number of practice opportunities to pupils and students. However, the feedback created by teachers at an assessment is expensive because of the amount of time involved. A solution of this problem are e-learning systems. Suitable systems can not only present learning content, but also offer exercises and generate immediate, appropriate feedback. However, it is not straightforward in general to design automatic methods that help to assess exercises and generate appropriate feedback. For or some task types, such as multiple-choice questions, this is indeed trivial. However, these are especially well suited for assessing factual knowledge. The practicing of learning objectives in the field of application is therefore hardly possible. So-called open-ended tasks allow the treatment of these (according to standard taxonomies) higher cognitive learning objectives. These tasks are usually processed by creating a free text in natural language. The information and knowledge that learners hereby show, is presented in so-called “unstructured” form. This unstructured knowledge is hardly machine-recognizable, so training systems being able to give appropriate feedback to open-ended tasks are not established. However, there are also open-ended task types in which learners present the knowledge in a structured form, which is more likely to be machine-recognizable in a sufficient way. Therefore, training systems for these tasks can be implemented, which are a great way to provide exercises to pupils and students without burdening the teaching staff. This work describes how certain properties of tasks are used to design and implement appropriate training systems. In the main part of the work, four training systems and their components are described and it is reported on the experience of their use in practice: A component of the training system "Case Train" is able to generate feedback on UML class diagrams. The novel training system "WARP" generates feedback for UML activity diagrams on several levels, including the visualization of the behavior of robots in virtual environments which before is defined by activity diagrams. "ÜPS" is a training system, with which the input of SQL queries can be practiced. Another "Case Train" component for image labeling tasks allows an immediate, automatic valuation of such tasks. The systems were used and evaluated in lectures at the University of Würzburg with up to 300 students in the period 2011-2014. The evaluation showed that students indeed use and value the systems, which is an evidence that electronic training systems for open tasks can be used in practice.

Versuchspersonen trainierten mit der rechten Hand Zielbewegungen zu verschiedenen Zielen unter terminalem oder kontinuierlichem visuellem Feedback. Für eines der Ziele wurde die visuelle Rückmeldung so manipuliert, dass Bewegungen zu diesem Ziel kürzer wirkten, als sie tatsächlich waren. Nach dem Training sollten die gleichen Ziele sowohl mit der trainierten rechten als auch mit der untrainierten linken Hand erreicht werden. Bewegungen der rechten Hand passten sich an die unbemerkte visuelle Transformation an. Die Adaptation war unter kontinuierlichem Feedback schwächer als unter terminalem. Außerdem generalisierte die Adapation nur unter terminalem, aber nicht unter kontinuierlichem Feedback, auf andere Zielbewegungen in die gleiche Richtung, aber nicht auf Zielbewegungen in die entgegengesetzte Richtung. Bewegungen der untrainierten linken Hand zeigten qualitativ die gleichen adaptationsbedingten Veränderungen wie Bewegungen der rechten Hand. Die Ergebnisse sprechen für die Annahme, dass beim Training der rechten Hand eine effektorunabhängige räumliche Repräsentation verändert wird, auf die bei der Steuerung beider Hände zurückgegriffen wird. / Participants trained aiming movements of the right hand to several targets with a prism-like virtual displacement of the location of one of the targets, receiving either terminal or continuous visual feedback. After training, the same targets were to be reached with the untrained left hand under manipulated feedback conditions. The right hand movements continuously adapted to the unnoticed visual displacement, significantly less with continuous than with terminal feedback. Under terminal but not under continuous feedback the adaptation to the manipulated target generalized to targets in the same horizontal direction but not to targets in the opposite direction. Finally, the movements of the untrained left hand showed the same qualitative changes to the targets as the movements of the trained right hand. The data are in line with the notion that the adaptation of the right hand movements is mainly based on a re-interpretation of target locations on which movement control of both hands draws.

Obwohl das Angebot von Feedback in Lehr-Lernsituationen eine wichtige instruktionale Maßnahme darstellt,um Lernende in ihrem Lernprozess zu unterstützen, wird dessen Potenzial in multimedialen Lernumgebungen nur selten optimal genutzt. Feedback, welches in aller Regel im Anschluss an die Bearbeitung von Lernaufgaben bereitgestellt wird und den Lerner über die Qualität seiner Aufgabenbearbeitung informiert, beschränkt sich häufig auf die Bereitstellung einer richtig/falsch Rückmeldung mit einem sich anschließenden, zusätzlichen Lösungsversuch bzw. der Präsentation der richtigen Lösung. Als prototypisch für diese Art der Feedbackgestaltung erweist sich das in mathematischer Grundschulsoftware implementierte Feedback. Der Lerner erhält weder Informationen zu dem Ort und der Art des Fehlers noch einen Hinweis auf die korrekte Lösungsstrategie. Vor diesem Hintergrund bestand ein zentrales Ziel der vorliegenden Arbeit in der Entwicklung von fehlerspezifischem informativem tutoriellem Feedback (ITF) für die schriftliche Subtraktion auf der Grundlage des heuristischen Feedbackmodells von Narciss (2004) und der aus diesem Modell abgeleiteten Gestaltungsprinzipien für ITF. Obwohl allgemein erwartet wird, dass informatives Feedback lernwirksamer ist als Feedback, welches nur die richtige Lösung präsentiert, konnte diese Annahme durch die Ergebnisse der empirischen Feedbackforschung bisher nicht bestätigt werden. So ist die Feedbackforschung durch eine inkonsistente Befundlage gekennzeichnet. Vor diesem empirischen Hintergrund bestand ein weiteres zentrales Ziel der vorliegenden Arbeit in der Überprüfung der Effektivität des entwickelten fehlerspezifischen ITFs hinsichtlich verschiedener Lern- und motivationaler Parameter. Fehlerspezifisches ITF zeichnet sich dadurch aus, dass bei fehlerhaften Aufgabenlösungen Informationen angeboten werden, die auf der Grundlage einer kognitiven Anforderungs- und Fehleranalyse als korrekturrelevant identifiziert worden waren. Diese korrekturrelevanten Informationen werden dem Lernenden ohne Bekanntgabe der korrekten Lösung präsentiert, so dass sich dieser dazu aufgefordert sieht, die bereitgestellten strategischen Informationen in einem erneuten Lösungsversuch unmittelbar anzuwenden. In zwei Studien mit Viertklässlern wurde dieses computergestützte ITF im Hinblick auf seine Lern- und motivationale Wirksamkeit evaluiert. In der ersten Studie (N = 30) erfolgte diese Evaluation gegen eine Feedbackbedingung, welche das üblicherweise in mathematischer Lernsoftware realisierte Knowledge of Response und Knowledge of Correct Response (KR-KCR) Feedback präsentierte. In der zweiten Studie (N = 105) wurden zwei zusätzliche Feedbackbedingungen "Knowledge about Mistake (KR-KM) und Knowledge on How to proceed (KR-KH)" aufgenommen. Diese sind in ihrem Informationsgehalt zwischen dem ITF und dem KR-KCR Feedbackalgorithmus anzusiedeln. Die Ergebnisse beider Studien bestätigen die postulierte Lern- und motivationale Wirksamkeit des fehlerspezifischen ITFs für die schriftliche Subtraktion. Besonders im Vergleich zu der wenig informativen KR-KCR Feedbackbedingung konnten in beiden Studien signifikante Wirksamkeitsunterschiede nachgewiesen werden. Auch im Vergleich zu den komplexeren Feedbackformen Knowledge about mistake (KR-KM) und Knowledge on how to proceed (KR-KH) konnten für die Schüler der ITF Bedingung bessere Leistungen beobachtet werden, auch wenn diese Unterschiede nur partiell signifikant wurden. Die Ergebnisse der vorliegenden Untersuchungen zeigen, dass es möglich ist, auf der Grundlage des von Narciss (2004) vorgestellten Feedbackmodells und der aus diesem Feedbackmodell abgeleiteten Gestaltungsprinzipien lern- und motivationsförderliches ITF zu entwickeln. So liefern die Ergebnisse beider Studien erste empirische Belege für die Annahme, dass informatives Feedback nicht nur den Lernprozess unterstützt, sondern auch motivationsförderlich wirkt. / Feedback is considered to be an important factor to promote learning and motivation with computer-based training tools. However the findings of studies on the effectiveness of feedback are rather inconsistent. One reason for these inconsistent findings might be that the implementation of feedback is more based on intuition than on well-founded design principles. Therefore the aims of the present work was (1) to develop theoretical well-founded elaborated feedback forms for a procedural skill like the written subtraction, (2) to implement them in an adaptive feedback algorithm that induces the mindful processing of feedback, and (3) to evaluate this elaborated feedback regarding his impact on learning and motivation. Using results from prior feedback research and from cognitive task and error analysis of written subtraction tasks, information relevant to the correction of typical systematic errors (e.g. location of error, source of error, type of error and hints to the correct solution strategy) were selected. This information was used to design different types of bug-related feedback messages. These different feedback messages were arranged in an adaptive bug-related algorithm presenting three levels of feedback with increasing informational value to support the learner in finding the correct solution on his own. Because the developed feedback allows assisted multiple response attempts for an item by providing relevant information for error correction, but no immediate Knowledge of Correct Response (KCR) feedback, and by encouraging the learner to apply the corrective information to a further attempt, this kind of feedback was called bug-related "informative tutoring feedback (ITF)". In two computer-based learning experiments cognitive and motivational effects of this bug-related ITF were evaluated with forth-grade students with difficulties in written subtraction. In the first study (N=30) the bug-related ITF was compared to the effects of a standard Knowledge of Result-Knowledge of Correct Response feedback (KR-KCR) algorithm. In the second study (N=105) two additional feedback algorithms - Knowledge about Mistake (KR-KM) und Knowledge on How to proceed (KR-KH) - were implemented. These both feedback algorithms range between the bug-related ITF and the simple KR-KCR feedback regarding to their amount of information. In both studies significant positive effects of the bug-related ITF compared to the KR-KCR feedback could be found. Regarding to the more informative KR-KM and KR-KH feedback a positive effect of the bug-related ITF could be showed sporadic. These results are discussed in detail.

Obwohl das Angebot von Feedback in Lehr-Lernsituationen eine wichtige instruktionale Maßnahme darstellt,um Lernende in ihrem Lernprozess zu unterstützen, wird dessen Potenzial in multimedialen Lernumgebungen nur selten optimal genutzt. Feedback, welches in aller Regel im Anschluss an die Bearbeitung von Lernaufgaben bereitgestellt wird und den Lerner über die Qualität seiner Aufgabenbearbeitung informiert, beschränkt sich häufig auf die Bereitstellung einer richtig/falsch Rückmeldung mit einem sich anschließenden, zusätzlichen Lösungsversuch bzw. der Präsentation der richtigen Lösung. Als prototypisch für diese Art der Feedbackgestaltung erweist sich das in mathematischer Grundschulsoftware implementierte Feedback. Der Lerner erhält weder Informationen zu dem Ort und der Art des Fehlers noch einen Hinweis auf die korrekte Lösungsstrategie. Vor diesem Hintergrund bestand ein zentrales Ziel der vorliegenden Arbeit in der Entwicklung von fehlerspezifischem informativem tutoriellem Feedback (ITF) für die schriftliche Subtraktion auf der Grundlage des heuristischen Feedbackmodells von Narciss (2004) und der aus diesem Modell abgeleiteten Gestaltungsprinzipien für ITF. Obwohl allgemein erwartet wird, dass informatives Feedback lernwirksamer ist als Feedback, welches nur die richtige Lösung präsentiert, konnte diese Annahme durch die Ergebnisse der empirischen Feedbackforschung bisher nicht bestätigt werden. So ist die Feedbackforschung durch eine inkonsistente Befundlage gekennzeichnet. Vor diesem empirischen Hintergrund bestand ein weiteres zentrales Ziel der vorliegenden Arbeit in der Überprüfung der Effektivität des entwickelten fehlerspezifischen ITFs hinsichtlich verschiedener Lern- und motivationaler Parameter. Fehlerspezifisches ITF zeichnet sich dadurch aus, dass bei fehlerhaften Aufgabenlösungen Informationen angeboten werden, die auf der Grundlage einer kognitiven Anforderungs- und Fehleranalyse als korrekturrelevant identifiziert worden waren. Diese korrekturrelevanten Informationen werden dem Lernenden ohne Bekanntgabe der korrekten Lösung präsentiert, so dass sich dieser dazu aufgefordert sieht, die bereitgestellten strategischen Informationen in einem erneuten Lösungsversuch unmittelbar anzuwenden. In zwei Studien mit Viertklässlern wurde dieses computergestützte ITF im Hinblick auf seine Lern- und motivationale Wirksamkeit evaluiert. In der ersten Studie (N = 30) erfolgte diese Evaluation gegen eine Feedbackbedingung, welche das üblicherweise in mathematischer Lernsoftware realisierte Knowledge of Response und Knowledge of Correct Response (KR-KCR) Feedback präsentierte. In der zweiten Studie (N = 105) wurden zwei zusätzliche Feedbackbedingungen "Knowledge about Mistake (KR-KM) und Knowledge on How to proceed (KR-KH)" aufgenommen. Diese sind in ihrem Informationsgehalt zwischen dem ITF und dem KR-KCR Feedbackalgorithmus anzusiedeln. Die Ergebnisse beider Studien bestätigen die postulierte Lern- und motivationale Wirksamkeit des fehlerspezifischen ITFs für die schriftliche Subtraktion. Besonders im Vergleich zu der wenig informativen KR-KCR Feedbackbedingung konnten in beiden Studien signifikante Wirksamkeitsunterschiede nachgewiesen werden. Auch im Vergleich zu den komplexeren Feedbackformen Knowledge about mistake (KR-KM) und Knowledge on how to proceed (KR-KH) konnten für die Schüler der ITF Bedingung bessere Leistungen beobachtet werden, auch wenn diese Unterschiede nur partiell signifikant wurden. Die Ergebnisse der vorliegenden Untersuchungen zeigen, dass es möglich ist, auf der Grundlage des von Narciss (2004) vorgestellten Feedbackmodells und der aus diesem Feedbackmodell abgeleiteten Gestaltungsprinzipien lern- und motivationsförderliches ITF zu entwickeln. So liefern die Ergebnisse beider Studien erste empirische Belege für die Annahme, dass informatives Feedback nicht nur den Lernprozess unterstützt, sondern auch motivationsförderlich wirkt. / Feedback is considered to be an important factor to promote learning and motivation with computer-based training tools. However the findings of studies on the effectiveness of feedback are rather inconsistent. One reason for these inconsistent findings might be that the implementation of feedback is more based on intuition than on well-founded design principles. Therefore the aims of the present work was (1) to develop theoretical well-founded elaborated feedback forms for a procedural skill like the written subtraction, (2) to implement them in an adaptive feedback algorithm that induces the mindful processing of feedback, and (3) to evaluate this elaborated feedback regarding his impact on learning and motivation. Using results from prior feedback research and from cognitive task and error analysis of written subtraction tasks, information relevant to the correction of typical systematic errors (e.g. location of error, source of error, type of error and hints to the correct solution strategy) were selected. This information was used to design different types of bug-related feedback messages. These different feedback messages were arranged in an adaptive bug-related algorithm presenting three levels of feedback with increasing informational value to support the learner in finding the correct solution on his own. Because the developed feedback allows assisted multiple response attempts for an item by providing relevant information for error correction, but no immediate Knowledge of Correct Response (KCR) feedback, and by encouraging the learner to apply the corrective information to a further attempt, this kind of feedback was called bug-related "informative tutoring feedback (ITF)". In two computer-based learning experiments cognitive and motivational effects of this bug-related ITF were evaluated with forth-grade students with difficulties in written subtraction. In the first study (N=30) the bug-related ITF was compared to the effects of a standard Knowledge of Result-Knowledge of Correct Response feedback (KR-KCR) algorithm. In the second study (N=105) two additional feedback algorithms - Knowledge about Mistake (KR-KM) und Knowledge on How to proceed (KR-KH) - were implemented. These both feedback algorithms range between the bug-related ITF and the simple KR-KCR feedback regarding to their amount of information. In both studies significant positive effects of the bug-related ITF compared to the KR-KCR feedback could be found. Regarding to the more informative KR-KM and KR-KH feedback a positive effect of the bug-related ITF could be showed sporadic. These results are discussed in detail.

Trotz vorhandener umfangreicher Erkenntnisse und Gestaltungsempfehlungen zum Eignungsinterview zeigen sich nach wie vor gravierende Mängel beim Transfer in die Praxis. Der Interviewer selbst stellt dabei einen entscheidenden Einflussfaktor auf die Güte des Interviews dar. Gerade der Aspekt der Erfahrung, der weithin als förderlich für die Qualität betrachtet wird, hat sich häufig als problematisch erwiesen. Das Wissen über die Einflüsse auf Interviews oder eine einmalige Schulung reichen nicht aus, um die Qualität des Interviewervorgehens zu sichern. Es fehlt ein kontinuierliches Feedback für den Interviewer, welches sich im Arbeitsalltag mit vertretbarem Aufwand realisieren lässt. Hier setzt das Diagnoseinstrument zur Erfassung der Interviewerkompetenz in der Personalauswahl (DIPA) an. Es ermöglicht differenzierte und konkrete Rückmeldungen zum Interviewerverhalten bei Planung, Durchführung und Auswertung von Eignungsgesprächen. Für die Beurteilung des Interviewerverhaltens stehen dem Anwender Verhalten beschreibende und allgemeinverständliche Items mit vorgegebenen Antwortkategorien zur Verfügung, die jeweils anzukreuzen sind. Eine Profillösung, entwickelt über eine mehrstufige Expertenbefragung, hat für jedes im Instrument aufgeführte Item eine Bewertungsskala von 0 (inakzeptabel), 1 (problematisch), 2 (akzeptabel) bis 3 (optimal), die über farblich kodierte Auswertungsfolien dem Anwender einen schnell zugänglichen und leicht nachvollziehbaren Überblick über eigene Stärken und Schwächen ermöglicht. Das DIPA wurde in sieben Studien geprüft, wobei sukzessive Verbesserungen aufgrund der Ergebnisse und der Rückmeldungen der Teilnehmer vorgenommen wurden. Teilnehmer waren jeweils praktisch tätige Eignungsdiagnostiker sowie Studierende im Hauptfach Psychologie. Zunächst wurde geprüft, ob sich die angestrebte Form des DIPA grundsätzlich für die Diagnose von Interviewerkompetenz eignet. Dies konnte weitgehend bestätigt werden, weshalb in den Studien 2-4 Objektivität, Retest-Reliabilität und Validität sowie ökonomische und praktische Aspekte der einzelnen Instrumentteile geprüft wurden. Die Ergebnisse waren überwiegend zufrieden stellend mit Kappa-Koeffizienten im mittleren Bereich, Korrelationskoeffizienten für die Retest-Reliabilität im mittleren bis hohen Bereich und mittleren bis hohen Validitätskennwerten. In Studie 5 wurde mit Hilfe von Expertenurteilen die oben beschriebene Profillösung erstellt. Dabei wurden nochmals bedeutsame Veränderungen vor allem in Umfang und Formulierung der Items vorgenommen, was die positive Resonanz und eingeschätzte Nützlichkeit des DIPA mehr als verdoppeln konnte. In den abschließenden Studien 6 und 7 lagen die ermittelten Kappa-Koeffizienten für die Objektivität im mittleren Bereich mit Rohübereinstimmungen der Teilnehmer untereinander von jeweils über 70%. Die Koeffizienten für die Retest-Reliabilität lagen für alle Teile des DIPA bei über .50 (p<0.01). Die Validität, bestimmt über die prozentuale Übereinstimmung mit einer Musterlösung, lag bei zufrieden stellenden 58 bis 86 Prozent. Ökonomische und praktische Aspekte des DIPA wurden weitgehend positiv beurteilt. Der überwiegende Teil der Teilnehmer schätzte die Items als verständlich und praxisnah ein. Obwohl zwei Drittel der Praktiker und ein Drittel der Studierenden das DIPA als zu umfangreich einschätzen, gaben mindestens 60 Prozent der Praktiker und über 90 Prozent der Studierenden an, sie könnten sich den Einsatz des DIPA in ihrer beruflichen Praxis vorstellen und fänden ihn auch sinnvoll. Die Ergebnisse zu den psychometrischen Merkmalen des DIPA belegen, dass das Instrument weitgehend objektiv, zuverlässig und valide die Beurteilung der Interviewerkompetenz erlaubt. Es liegt ein Instrument vor, welches auf Grundlage seiner Güte und Aussagekraft wissenschaftlichen Kriterien genügt und eignungsdiagnostisch tätigen Praktikern einen effizienten und gewinnbringenden Einsatz in ihrem Arbeitsalltag ermöglicht.

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Trotz vorhandener umfangreicher Erkenntnisse und Gestaltungsempfehlungen zum Eignungsinterview zeigen sich nach wie vor gravierende Mängel beim Transfer in die Praxis. Der Interviewer selbst stellt dabei einen entscheidenden Einflussfaktor auf die Güte des Interviews dar. Gerade der Aspekt der Erfahrung, der weithin als förderlich für die Qualität betrachtet wird, hat sich häufig als problematisch erwiesen. Das Wissen über die Einflüsse auf Interviews oder eine einmalige Schulung reichen nicht aus, um die Qualität des Interviewervorgehens zu sichern. Es fehlt ein kontinuierliches Feedback für den Interviewer, welches sich im Arbeitsalltag mit vertretbarem Aufwand realisieren lässt. Hier setzt das Diagnoseinstrument zur Erfassung der Interviewerkompetenz in der Personalauswahl (DIPA) an. Es ermöglicht differenzierte und konkrete Rückmeldungen zum Interviewerverhalten bei Planung, Durchführung und Auswertung von Eignungsgesprächen. Für die Beurteilung des Interviewerverhaltens stehen dem Anwender Verhalten beschreibende und allgemeinverständliche Items mit vorgegebenen Antwortkategorien zur Verfügung, die jeweils anzukreuzen sind. Eine Profillösung, entwickelt über eine mehrstufige Expertenbefragung, hat für jedes im Instrument aufgeführte Item eine Bewertungsskala von 0 (inakzeptabel), 1 (problematisch), 2 (akzeptabel) bis 3 (optimal), die über farblich kodierte Auswertungsfolien dem Anwender einen schnell zugänglichen und leicht nachvollziehbaren Überblick über eigene Stärken und Schwächen ermöglicht. Das DIPA wurde in sieben Studien geprüft, wobei sukzessive Verbesserungen aufgrund der Ergebnisse und der Rückmeldungen der Teilnehmer vorgenommen wurden. Teilnehmer waren jeweils praktisch tätige Eignungsdiagnostiker sowie Studierende im Hauptfach Psychologie. Zunächst wurde geprüft, ob sich die angestrebte Form des DIPA grundsätzlich für die Diagnose von Interviewerkompetenz eignet. Dies konnte weitgehend bestätigt werden, weshalb in den Studien 2-4 Objektivität, Retest-Reliabilität und Validität sowie ökonomische und praktische Aspekte der einzelnen Instrumentteile geprüft wurden. Die Ergebnisse waren überwiegend zufrieden stellend mit Kappa-Koeffizienten im mittleren Bereich, Korrelationskoeffizienten für die Retest-Reliabilität im mittleren bis hohen Bereich und mittleren bis hohen Validitätskennwerten. In Studie 5 wurde mit Hilfe von Expertenurteilen die oben beschriebene Profillösung erstellt. Dabei wurden nochmals bedeutsame Veränderungen vor allem in Umfang und Formulierung der Items vorgenommen, was die positive Resonanz und eingeschätzte Nützlichkeit des DIPA mehr als verdoppeln konnte. In den abschließenden Studien 6 und 7 lagen die ermittelten Kappa-Koeffizienten für die Objektivität im mittleren Bereich mit Rohübereinstimmungen der Teilnehmer untereinander von jeweils über 70%. Die Koeffizienten für die Retest-Reliabilität lagen für alle Teile des DIPA bei über .50 (p<0.01). Die Validität, bestimmt über die prozentuale Übereinstimmung mit einer Musterlösung, lag bei zufrieden stellenden 58 bis 86 Prozent. Ökonomische und praktische Aspekte des DIPA wurden weitgehend positiv beurteilt. Der überwiegende Teil der Teilnehmer schätzte die Items als verständlich und praxisnah ein. Obwohl zwei Drittel der Praktiker und ein Drittel der Studierenden das DIPA als zu umfangreich einschätzen, gaben mindestens 60 Prozent der Praktiker und über 90 Prozent der Studierenden an, sie könnten sich den Einsatz des DIPA in ihrer beruflichen Praxis vorstellen und fänden ihn auch sinnvoll. Die Ergebnisse zu den psychometrischen Merkmalen des DIPA belegen, dass das Instrument weitgehend objektiv, zuverlässig und valide die Beurteilung der Interviewerkompetenz erlaubt. Es liegt ein Instrument vor, welches auf Grundlage seiner Güte und Aussagekraft wissenschaftlichen Kriterien genügt und eignungsdiagnostisch tätigen Praktikern einen effizienten und gewinnbringenden Einsatz in ihrem Arbeitsalltag ermöglicht.

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