risiko- und schutzfaktoren bei der entwicklung eines

Kurztitel: BURNOUT IM PSYCHOLOGSTUDIUM

MSH Medical School Hamburg University of Applied Sciences and Medical University

Fakultät Humanwissenschaften

Masterstudiengang Klinische Psychologie und Psychotherapie

Masterarbeit

Risiko- und Schutzfaktoren bei der

Entwicklung eines Burnout im

Psychologiestudium

vorgelegt von: Katharina Malzahn

Matrikelnummer: 172804050

vorgelegt am: 08.02.2019

Semester: WS 2018/19

1. Gutachter Frau Prof. Dr. Lämmle

2. Gutachter Herr Prof. Dr. Martens

Burnout im Psychologiestudium

I

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis ........................................................................................ III Tabellenverzeichnis ............................................................................................. IV

Abkürzungsverzeichnis ........................................................................................ V

Zusammenfassung ............................................................................................... VI Abstract ................................................................................................................ VII 1 Einleitung ............................................................................................................ 1

2 Theoretischer Hintergrund ................................................................................ 2

2.1 Einfluss der Bolognareform auf das Stresserleben Studierender .................. 3

2.2 Stress und Burnout bei Studierenden ............................................................ 7

2.3 Die Anwendung des Job Demand-Resources Modells auf den

Studienkontext ................................................................................................... 16

2.4 Anforderungen und Belastungen im Rahmen des Studiums ....................... 20

2.5 Studiumsbezogene soziale Unterstützung .................................................. 24

2.6 Die Funktion der Selbstwirksamkeit ............................................................. 29

2.7 Fragestellung und Hypothesen .................................................................... 33

3 Methode ............................................................................................................. 35

3.1 Stichprobe .................................................................................................... 35

3.2 Studiendesign .............................................................................................. 35

3.3 Untersuchungsablauf ................................................................................... 35

3.4 Messinstrumente ......................................................................................... 36

3.5 Statistische Analysen ................................................................................... 39

4 Ergebnisse ........................................................................................................ 40

4.1 Stichprobenbeschreibung ............................................................................ 40

4.2 Auswirkungen der studienbezogenen Anforderungen und Belastungen auf

die Burnout-Symptomatik .................................................................................. 44

4.3 Moderation der Anforderungen und Belastungen durch die soziale

Unterstützung .................................................................................................... 53

4.4 Mediation der Anforderungen durch die Selbstwirksamkeitserwartung ....... 58

4.5 Zusammenhang zwischen einer Burnout-Symptomatik und dem

akademischem Leistungsniveau ........................................................................ 61


II

7 Diskussion ........................................................................................................ 63

Literaturverzeichnis ............................................................................................ 79

Anhang ................................................................................................................. 93

Eigenständigkeitserklärung ............................................................................. 106

Genderhinweis:

Aus Gründen der besseren Lesbarkeit wird auf die gleichzeitige Verwendung

weiblicher und männlicher Sprachformen verzichtet. Jegliche

Personenbezeichnungen gelten gleichermaßen für beide Geschlechter.


III

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1. Konzept zum Übergang von Arbeitsüberforderung über Burnout zu

Folgeerkrankungen (eigene Abbildung nach DGPPN, 2012). ....................... 13

Abbildung 2. Schematische Darstellung des Job Demand-Control Modell nach

Karasek (1979). .............................................................................................. 17

Abbildung 3. Schematische Darstellung des Study Demand-Resources Modell in

Anlehnung an Bakker & Demerouti (2007). ................................................... 20

Abbildung 4. Modell der Sozialen Integration nach Schwarzer, Knoll & Rieckmann

(2003) ............................................................................................................. 26

Abbildung 5. Moderationseffekt zwischen studienbezogenen Anforderungen und

sozialer Unterstützung durch Lehrende auf die Burnout-Dimension emotionale

Erschöpfung ................................................................................................... 55

Abbildung 6. Mediationsanalyse der studienbezogenen Anforderungen auf die

Burnout-Dimension emotionale Erschöpfung des MBI-SS für die Stichprobe der

MSH (n =110) ................................................................................................. 59


Burnout-Dimension Zynismus des MBI-SS für die Stichprobe der MSH (n =110)

....................................................................................................................... 59


Burnout-Dimension Effizienzerleben des MBI-SS für die Stichprobe der MSH

(n =110) .......................................................................................................... 59


Burnout-Dimension emotionale Erschöpfung des MBI-SS für die Stichprobe der

FUH (n = 65) .................................................................................................. 60


Burnout-Dimension Zynismus des MBI-SS für die Stichprobe der FUH (n = 65)

....................................................................................................................... 61


Burnout-Dimension Effizienzerleben des MBI-SS für die Stichprobe der FUH (n

= 65) ............................................................................................................... 61


IV

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1 Deskriptive Darstellung der Stichprobenzusammensetzung ................. 41

Tabelle 2 Ergebnisse der multivariaten Varianzanalyse für Unterschiede zwischen

den Gruppen .................................................................................................. 43

Tabelle 3 Reliabilität der verwendeten Messinstrumente ...................................... 44

Tabelle 4 Ergebnisse der hierarchisch multiplen Regression für die Medical School

Hamburg (n = 110) ......................................................................................... 49

Tabelle 5 Ergebnisse der hierarchisch multiplen Regression für die FernUniversität

in Hagen (n = 65) ........................................................................................... 52

Tabelle 6 Moderationsanalysen studienbezogener Anforderungen durch soziale

Unterstützung durch Lehrende auf die Burnout-Dimensionen für Studierender

der MSH (n = 110) .......................................................................................... 54

Tabelle 7 Moderationsanalysen studienbezogener Anforderungen durch soziale

Unterstützung durch Kommilitonen auf die Burnout-Dimensionen für

Studierende der FUH (n = 65) ....................................................................... 56

Tabelle 8 Korrelationstabelle der Belastungen außerhalb des Studiums mit den

Burnoutdimensionen für die FernUniversität in Hagen und die Medical School

Hamburg ........................................................................................................ 57

Tabelle 9 Korrelationen zwischen den Burnout-Dimensionen und dem

Notendurschnitt für die MSH (n = 110) ........................................................... 62

Tabelle 10 Korrelationen zwischen den Burnout-Dimensionen und dem

Notendurschnitt für die FUH (n = 65) ............................................................. 62

Tabelle 11 Lineare Regression hinsichtlich des Einflusses der Ausprägung auf den

Burnout-Dimensionen auf die akademische Leistung .................................... 63


V

Abkürzungsverzeichnis

AU Arbeitsunfähigkeit

BARI-S Berliner Anforderungs- und Ressourcen Inventar

COR-Theorie Conservation of Resources Theory; Theorie der

Ressourcenerhaltung

DCM Demand-Control Modell

DGPPN Deutsche Gesellschaft für Psychiatrie, Psychotherapie und

Nervenheilkunde

DSM-V Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders in fünfter

Revision

ERI Effort-Reward Imbalance Model

FUH FernUniversität in Hagen

FSozU Fragebogen zur sozialen Unterstützung

HHNA Hypophysen-Hypothalamus-Nebennierenrinden-Achse

ICD-10 International Statistical Classification of Diseases and Related

Health Problems in zehnter Revision

JD-R Job Demand-Resources Modell

MBI-SS Maslach Burnout Inventory – Student Survey

MSH Medical School Hamburg

SD-R Study Demand-Resources Modell

SWE Selbstwirksamkeitserwartung

WHO World Health Organisation


VI

Zusammenfassung Das Burnout-Syndrom mit Symptomen der emotionalen Erschöpfung, Zynismus

und Ineffizienzerleben (Maslach, Jackson & Leiter, 1997) gilt als Risikofaktor für die

Entwicklung somatischer und psychischer Erkrankungen (Deutsche Gesellschaft für

Psychiatrie, Psychotherapie und Nervenheilkunde, 2012). Psychologiestudierende

standen bislang selten im Forschungsmittelpunkt, obwohl Psychologen zu einer

Berufsgruppe zählen in der das Burnout-Syndrom gehäuft auftritt (Schmidbauer,

1977). Zielsetzung dieser Masterarbeit ist es Risiko- und Schutzfaktoren bei der

Entwicklung eines Burnout unter Psychologiestudierenden zu untersuchen. Die

quantitativen Daten aus Online-Fragebögen von n = 110 Studierenden der Medical

School Hamburg (MSH) und n = 65 Studierenden der FernUniversität in Hagen

(FUH) wurden inferenzstatistisch ausgewertet. Im Vergleich zur FUH erlebten sich

Studierende der MSH belasteter. Studienbezogene Anforderungen erwiesen sich

für beide Gruppe als signifikante Risikofaktoren bei der Entwicklung eines Burnout.

Soziale Unterstützung durch Lehrende zeigte sich für MSH-Studierende und die

Selbstwirksamkeitserwartung für beide Gruppen als protektiver Faktor. Die

Anforderung an die Psychologiestudierenden der Stichprobe sind hoch und könnten

seitens der Hochschulen durch Eröffnung von Handlungsspielräumen,

Bereitstellung sozialer Unterstützung durch Lehrende und Angeboten zur

Stressbewältigung adressiert werden. Die Regressionsanalyse stößt bei dieser

Fragestellung an ihre Grenzen, die Verwendung von Pfadanalysen wird empfohlen.


VII

Abstract Burnout syndrome with symptoms of emotional exhaustion, cynicism and

inefficiency (Maslach, Jackson & Leiter, 1997) is seen as a risk factor for the

development of somatic and mental illnesses (Deutsche Gesellschaft für

Psychiatrie, Psychotherapie und Nervenheilkunde, 2012). Psychology students

have rarely been the focus of research, although psychologists belong to a

professional group in which burnout syndrome occurs more frequently

(Schmidbauer, 1977). The aim of this master thesis ist to investigate risk and

protective factors in the development of burnout among psychology students. The

quantitative data from online questionnaires of n = 110 students of the Medical

School Hamburg (MSH) and n = 65 students of the FernUniversität in Hagen (FUH)

were evaluated for inference statistics. In comparison to the FUH, MSH students

appeared to be more burdened. Study-related demands proved to be significant risk

factors for the development of burnout for both groups. Social support by lecturers

was found to be a protective factor for MSH students and self-efficacy expectations

a protectice factor for both groups. The demands on the psychology students in the

sample are high and could be addressed by the universities by opening up scope

for action, lecturers providing social support by teachers and offering stress

management courses. Regression analysis reaches its limits with this question

therefore the use of path analyses is recommended.


1

1 Einleitung Die Studienbedingungen haben sich, unter anderem durch verschärfte

Prüfungsbestimmungen oder Beschränkung der Studienzeit, im Zuge der Bologna-

Reform verschärft und tragen zu vermehrtem Stress unter den Studierenden bei

(Krautz, Schiebeck & Schülke, 2014). Chronischer Stress gilt dabei als Risikofaktor

für die Entstehung psychischer Störungen (Kovác, 2014). So nahm die Häufigkeit

psychischer Störungen unter den 18- bis 25-Jährigen zwischen 2005 und 2016 um

38 % zu und bei den depressiven Erkrankungen stieg die Häufigkeit sogar um 76

% an. Vor allem die Gruppe der Studierenden scheint laut dem Barmer Ärztereport

(Grobe, Steinmann & Szecsenyi, 2018) mit zunehmendem Alter Gefahr zu laufen,

eine Depression zu entwickeln. Bei Gleichaltrigen, die keine Hochschullaufbahn

einschlagen, scheint die Entwicklung eher umgekehrt zu verlaufen: Mit

zunehmendem Alter scheint die Wahrscheinlichkeit, eine Depression zu entwickeln,

abzufallen. Während sich eine Depression jedoch unabhängig von äußeren

Faktoren entwickeln kann, steht bei der Entwicklung eines Burnouts immer auch

das spezifische Arbeitsumfeld im Fokus (Holler, 2014). Dabei stellt sich die Frage,

welche Faktoren im Umfeld von Studierenden bei der Entwicklung einer Burnout-

Symptomatik als Risiko- oder Schutzfaktoren Einfluss nehmen können.

Auch die World Health Organization (WHO; 2018) gibt an, dass die Anzahl

depressiver Störungen zugenommen habe und bis zum Jahr 2030 die

Hauptursache für einen vorzeitigen Tod sein könne (WHO, 2012). Das Burnout-

Syndrom wird in den genannten Berichten jedoch nicht erfasst. Das mag vor allem

daran liegen, dass das Burnout nach ICD-10 (International Statistical Classification

of Diseases and Related Health Problems in zehnter Revision; Dilling, 2014) keine

eigenständige Diagnose darstellt, sondern lediglich als Zusatzdiagnose,

beispielsweise in Begleitung einer Depression, vergeben werden darf. Neben

zunehmendem Zynismus und Einbußen in der Effizienz bzw. Leistungsfähigkeit

stellt ein zunehmendes Gefühl emotionaler Erschöpfung das Leitsymptom eines

Burnouts dar (Maslach, Jackson & Leiter, 1997). Während ein Burnout nicht nur im

Berufsleben zu einer Verschlechterung oder Verringerung der Arbeitsleistung führe

(Maslach et al., 1997), gelte dies gleichermaßen auch für das akademische

Engagement von Studierenden (Salmela-Aro & Read, 2017; Schaufeli, Martínez,

Pinto, Salanova & Bakker, 2002; Stoliker & Lafreniere, 2015).


2

Während in bisherigen Forschungsbemühungen Medizinstudierende (Jurkat

et al., 2011; Kurth, Klier, Pokorny, Jurkat & Reimer, 2007; Seliger & Brähler, 2007;

Wege, Muth, Li & Angerer, 2016) oder vor allem auch Studierende unabhängig von

der Studienrichtung (Backovi, 2012; Gumz, Brähler & Erices, 2012; Gusy, Lohmann

& Drewes, 2010; Lin & Huang, 2014; Lipson, Zhou, Wagner, Beck & Eisenberg,

2016; Salmela-Aro & Read, 2017; Wei, Wang & MacDonald, 2015) im Fokus der

Untersuchung lagen, standen Studierende der Psychologie bislang selten, z.B. bei

Rummell (2015) oder Swords und Ellis (2017), im Mittelpunkt der Analysen. Und

das, obwohl Psychologen und Psychologinnen zur Gruppe der hilflosen Helfer

gehören und damit laut Schmidbauer (1977) zu einer Berufsgruppe, in der das

Burnout-Syndrom gehäuft auftritt. Hier soll die vorliegende Arbeit Aufschluss

darüber geben, welche Faktoren die Entwicklung einer Burnout-Symptomatik,

insbesondere bei Studierenden der Psychologie, begünstigen aber auch welche

Faktoren eine protektive Wirkung entfalten können.

2 Theoretischer Hintergrund In der Annahme, dass jeder Studierende bereits mindestens einmal eine

Krankmeldung als einzigen Ausweg sah, um eine Prüfungslast erträglicher zu

machen, stellt Mühlfelder (2014) die Frage, ob studieren krank machen könne.

Rund ein Drittel der Studierenden erfüllte die Kriterien für mindestens eine

psychische Störung, wobei Studierende der Geisteswissenschaften sowie Kunst-

bzw. Designstudierende die höchste Wahrscheinlichkeit für eine psychische

Störung hätten (Lipson, Zhou, Wagner, Beck & Eisenberg, 2016). Die Gruppe der

Medizinstudierenden wies hinsichtlich vieler psychischer Störungsgruppen höhere

Prävalenzen auf als vergleichbare Stichproben der Normalbevölkerung (Seliger &

Brähler, 2007; Wege, Muth, Li & Angerer, 2016). In anderen Forschungsarbeiten litt

ein großer Teil der Studierenden, unabhängig von der Fachrichtung, unter

moderater bis großer Erschöpfung (Gusy et al., 2010; Pisarik, 2009), aber auch

unter Bedeutungsverlust des Studiums im Allgemeinen (Gusy et al., 2010). Drei

Viertel der Psychologiestudierenden habe mindestens einmal Erfahrungen mit einer

Burnout-Symptomatik gemacht (Swords & Ellis, 2017).

Die Gründe für die Zunahme psychischer Beschwerden unter Studierenden

können dabei mannigfaltig sein. Eine besondere Rolle bei der Zunahme von


3

Anforderungen auf Studierende seit der Bologna-Reform spielen stoffliche

Überfrachtung, zu hohe Anwesenheitspflichten und Prüfungsdichte sowie eine

zunehmende Vorstrukturierung des Studienablaufs, welche den Studierenden eine

individuellere Zeiteinteilung und Mitwirkung erschweren (327. Kultusminsteriums-

konferenz, 2009). Pfleging und Gerhardt (2013) konnten in ihrer Stichprobe

aufzeigen, dass Bachelor- und Masterstudierende im Vergleich zu Studierenden

des alten Studiensystems unter einer höheren Stressbelastung litten.

In der vorliegenden Arbeit wird der Schwerpunkt auf Burnout bei

Psychologiestudierenden gelegt und im Folgenden sollen zunächst die

Entwicklungen und Veränderungen im Zuge der Bolognareform dargelegt werden,

bevor die Entstehung und Ausformung einer Burnout-Symptomatik besprochen

werden. Nachfolgend wird mit dem Study Demand-Resources Modell (SD-R Modell;

Mokgele & Rothmann, 2014) ein Modell zur Wirkung von Anforderungen und

Ressourcen auf Variablen wie Erschöpfung und Burnout vorgestellt, um

anschließend vertiefend auf mögliche Anforderungen und Belastungen im Rahmen

des Studiums auf der einen Seite und auf Ressourcen im Form sozialer

Unterstützung und der Funktion der Selbstwirksamkeit auf der anderen Seite

einzugehen.

2.1 Einfluss der Bolognareform auf das Stresserleben Studierender Unter Aussicht auf die Entstehung eines europäischen Hochschulraumes,

der geprägt sein sollte von hoher Mobilität der Studierenden und Wissenschaftler,

begann mit Unterzeichnung der Bologna-Erklärung 1999 eine umfassende Reform

der deutschen Hochschulen (Müller, 2016). Ausgangspunkt dieser Entwicklung war

die Sorbonne-Erklärung im Jahr zuvor, in der allgemeine Zielvorstellungen für

Studienabschlüsse formuliert wurden (Huber, 2016). Laut Müller (2016) sollten

durch die Unterteilung in Bachelor- und Masterstudiengänge, die Einführung von

Modulen und eines studienbegleitenden Prüfungssystems die Studienzeiten

reduziert und die Absolventenraten gesteigert werden, um letztendlich die Kosten

pro Studierendem zu mindern. Anspruch der Bologna-Reform war es, durch die

Zweistufigkeit der Studienmodelle (Bachelor/Master), individuelle Studienbio-

graphien zu schaffen, anstelle sich wiederholenden Rezitationswissens (Burckhart,

2016). Das Studium sollte planbarer und effizienter, der Aufbau flexibler und

internationaler werden (Bargel, 2007).


4

Neben vielen Fortschritten und positiven Entwicklungen hätten sich laut

Tauch (2016) jedoch in vielen Ländern die Rahmenbedingungen für Hochschulen

im europäischen Raum in den vergangenen fünf Jahren verschlechtert. Sollte durch

die Einführung der Zweistufigkeit der Bachelorabschluss als vollwertiger

Studienabschluss gelten, dem der Eintritt in die Berufstätigkeit folgen könne

(Teichler, 2016), haben unter anderem hohe Jugendarbeitslosigkeit und unsichere

wirtschaftliche Perspektiven viele Hochschulen dazu gedrängt, den Fokus der

akademischen Ausbildung verstärkt auf die Beschäftigungsfähigkeit, die

Employability, der Absolventen zu legen. Im Zuge des Bologna-Prozesses scheint

sich somit der Anspruch durchgesetzt zu haben, dass es ein zentrales

Qualitätsmerkmal des Studiums sei, eben jene Beschäftigungsfähigkeit zu

vermitteln (Dettleff & Sattelberger, 2013). In besonderem Maße betrifft dies offenbar

Bachelorstudiengänge: Für den Raum Deutschland gab es hinsichtlich der

Berufsbefähigung von Bachelorabsolventen starke Widerstände, sodass jene in der

Arbeitswelt weniger akzeptiert und somit weniger erfolgreich waren. In der

Konsequenz strebten zahlreiche Bachelorabsolventen nicht auf den Arbeitsmarkt,

sondern in einen Masterstudiengang (Sonnabend, 2005). Die Akzeptanz von

Bachelorabschlüssen auf dem Arbeitsmarkt stieg in den vergangenen Jahren

jedoch an (Bundesregierung, 2015), wobei vor allem kürzere Studienzeiten als

Vorteil gewertet würden (Konegen-Grenier, 2011). Auch die Studierenden selbst

hätten den Anspruch nach verstärktem Anwendungsbezug in ihrem Studium und

würden somit der Forderung nach Employability zustimmen (Bargel, Ramm &

Multrus, 2012).

Mit Hilfe der Bologna-Reform sollten unter anderem Mobilitätshindernisse

beseitigt werden. Durch die kürzeren Studiendauern und Einführung der gestuften

Studiengänge sei ein Auslandsaufenthalt Tauch (2016) folgend nun schwerer

unterzubringen als in den einstufigen Studiengängen. Eine eingeschränktere

Mobilität während des Studiums in Form von Auslandsaufenthalten könne zum

einen erklärt werden durch finanzielle Schwierigkeiten und mangelnde

Unterstützung seitens der Hochschule, zum anderen aber auch durch eine

schwierigere Vereinbarkeit mit dem Studium. Befürchtet würden hinsichtlich des

Mobilitätsaspektes vor allem Zeitverluste und Zweifel an der Anrechenbarkeit der

Leistungen, die mit einer Überfrachtung des Studiengangs in Verbindung gebracht

werden (Hochschul Informations System, 2009). Die vertikale Mobilität, also das


5

Masterstudium an einer anderen Hochschule zu absolvieren, habe dagegen nach

anfänglichem Zögern zugenommen. Hinderlich seien vor allem die Bemühungen

der Hochschulen gewesen, die eigenen Bachelorabsolventen für die

Masterstudiengänge zu gewinnen und weniger um auswärtige Studierende zu

werben (Tauch, 2016).

Seitens der Hochschulen und Regierungen wird der Bologna-Prozess als

überwiegend positiv betrachtet, da Ziele wie bessere Anerkennung, verringerte

Studiendauer und Zusammenarbeit bei der Qualitätssicherung erreicht worden

seien (Burckhart, 2016; Rauhvargers, Deane & Pauwels, 2009; Tauch, 2016). Auf

der anderen Seite wird jedoch beklagt, dass im Bachelorstudium eher Grundlagen

vermittelt würden, wohingegen im Masterstudium häufig Wert auf eine stärkere

Schwerpunktsetzung gelegt werde. Kritisiert wird hierbei die Entstehung

sogenannter Bindestrich- oder Orchideenstudiengänge, die fachlich zu spezialisiert

seien (Franz, 2014).

Nachteilige Aspekte des Bologna-Prozesses die von Studierenden

hervorgehoben werden, seien Verschulung des Studiums (Schlicht, 2013) durch

starke Vorstrukturierung (Nowik & Terzi, 2010) bei teilweise mangelhafter

Gliederung (Bargel, Multrus, Ramm & Bargel, 2009). Ein Studium mit starker

Vorstrukturierung bei gleichzeitig hohen Leistungsansprüchen benötige jedoch eine

gute transparente Gliederung (Bargel et al., 2009). Die starke Vorstrukturierung

führe laut Nowik und Terzi (2010) zu eingeschränkten Wahlmöglichkeiten für

Studierende, aber auch zu einer verkürzten Studiendauer. Darüber hinaus seien im

Zuge des Bologna-Prozesses eine Vielzahl von Prüfungsleistungen eingeführt

worden, von denen die meisten benotet würden und in die Endnote einflössen.

Ebenfalls nachteilig werde die Unsicherheit vom Übergang des Bachelorstudiums

zum Masterstudium bewertet. Dies führe zum Druck im Bachelorstudium besonders

gute Noten zu erzielen, um bei der späteren Bewerbung um einen

Masterstudienplatz überhaupt Chancen zu haben (Nowik & Terzi, 2010). In einem

Vergleich von Bachelor- zu Diplomstudierenden der Psychologie (Sieverding et al.,

2013) berichteten Studierende im Bachelorstudiengang von einem höheren Maß an

Anforderungen und Leistungsdruck als Diplomstudierende. Obwohl ebenda

Bachelorstudierende geringere Entscheidungsspielräume angaben als

Diplomstudierende, erwiesen sich Entscheidungsspielräume als nicht

ausschlaggebend bei der Entstehung von studienbedingtem Stress. Diesbezüglich


6

zeigte sich bei Sieverding et al. (2013) nur die Höhe der Anforderungen als

relevanter Einflussfaktor.

Die Sorge der Studierenden, ihr Studium nicht erfolgreich bewältigen zu

können, habe nach einer Untersuchung von Bargel, Ramm und Multrus (2012) im

Zuge der Bologna-Reform von 1995 bis 2010 zugenommen. Sei das Ziel, das

Studium möglichst zügig mit einem guten Abschluss zu absolvieren, in den 80er

Jahren nur knapp 24 % der Studierenden wichtig gewesen, so sei der Anteil zum

Wintersemester 2007/2008 auf 42 % angestiegen. Der Zeitaufwand, der für das

Studium betrieben werde, habe durch den Bologna-Prozess jedoch nicht

zugenommen und lag im Vergleich von Bachelor- zu Diplomstudierenden bei 34

bzw. 32,2 Stunden pro Woche. Als besonders problematisch wurden hinsichtlich

des Bachelorstudiums strikte Vorgaben und überwiegende Festlegungen durch die

Studienordnung bewertet, was von den Studierenden als Gängelung und Verlust

von Autonomie und Kontrolle empfunden werde (Bargel et al., 2012). Im Kontrast

zu diesen Ergebnissen konnten Gumz et al. (2012) keine Belege dafür finden, dass

Bachelor- und Masterstudierende höhere Belastungen aufweisen würden als

andere Abschlussgruppen wie Magister, Diplom oder Staatsexamen. Bei dieser

Stichprobe handelte es sich jedoch um Studierende, die bereits eine

Beratungsstelle aufgesucht hatten.

Trotz der negativen Aspekte wurden auch von Seiten der Studierenden die

Ziele des Bologna-Prozesses, wie internationale Ausrichtung, Möglichkeit einer

Studienphase im Ausland, die Akkreditierung und Vergleichbarkeit der

Studiengänge, mehrheitlich unterstützt (Bargel, Multrus, Ramm & Bargel, 2009).

Auch das Ziel der Bologna-Reform, einen stärkeren Fokus auf die Employability der

akademischen Ausbildung zu legen, schien von den Studierenden gewünscht und

unterstützt zu werden (Bargel et al., 2012). Während laut Bargel et al. (2009) ein

schneller Abschluss, wie er durch die Vorstrukturierung des Studiums ermöglicht

werde, von den Bachelorstudierenden begrüßt werde, werde der schnelle

Abschluss von den Studierenden jedoch auch als hinderlich für die persönliche

Entwicklung angesehen. Dennoch würden die Studierenden viel Wert auf einen

guten und zügigen Abschluss legen, wobei ein straffes Studium von vielen

Bachelorstudierenden weniger einer inneren Überzeugung zu entspringen scheint,

als vielmehr einer erzwungenen Anforderung (Bargel et al., 2009).


7

Die Bundesregierung Deutschland kommt 2015 in ihrem Bericht zum

Schluss, dass die wesentlichen Ziele der Bologna-Reform erreicht worden seien.

Dies beziehe sich vor allem auf die Aspekte der Zweistufigkeit und der

internationalen Vergleichbarkeit. Die Studienzeiten bis zum Masterabschluss hätten

sich im Vergleich zu Diplomstudiengängen verringert. Das Ziel, die Abbruchquoten

zu verringern, konnte nicht erreicht werden. So sei im Gegenteil die Abbruchquote

an Universitäten von 25 % auf 33 % angestiegen (Heublein, Richter, Schmelzer &

Sommer, 2014).

2.2 Stress und Burnout bei Studierenden Gesundheit ist mehr als die bloße Abwesenheit von Krankheit und wird

definiert als ein Zustand des vollständigen körperlichen, geistigen und sozialen

Wohlbefindens (WHO, 1946). Dieser Definition folgend ist Gesundheit kein Zustand,

der einmal erreicht wird, sondern ein Status der immer neu hergestellt werden muss.

In Bezug auf Anforderungen und Belastungen kann Gesundheit auch definiert

werden als das Ergebnis einer erfolgreichen Auseinandersetzung mit Belastungen.

Krankheit könne demgegenüber als maladaptiver Prozess, die zur Verfügung

stehenden Ressourcen zu nutzen, aufgefasst werden (Krämer, 2011). In diesem

Zusammenspiel zwischen Umgang mit Belastungen und Umgang mit Ressourcen

bzw. den Polen zwischen Gesundheit und Krankheit bekommt der Begriff des

Kohärenzgefühls (Antonovsky, 1996) eine zentrale Bedeutung. Im

salutogenetischen Modell geht Antonovsky, ausgehend von der Annahme, dass

sich jeder Mensch auf einem Gesundheits-Krankheits-Kontinuum bewege, der

Frage nach, welche Faktoren die jeweilige Position auf dem Kontinuum

beeinflussen können. Der Fokus der Salutogenese liegt dabei auf Schutzfaktoren,

die vor einem schädigenden Einfluss bewahren können. Wichtige Ankerpunkte sind

dabei das Merkmal des Kohärenzgefühls und generelle Widerstandsressourcen

(Antonovsky, 1987, 1996). Zu letzteren zählen unter anderem auch die soziale

Unterstützung als externe Ressource, aber auch beispielsweise Introspektion als

interne Ressource. Das Kohärenzgefühl sei dabei verknüpft mit den generellen

Widerstandressourcen und lasse sich definieren als das Ausmaß, in dem die interne

und externe Umwelt als verstehbar, handhabbar und sinnhaft bzw. bedeutsam

erlebt werde (Antonovsky, 1996). Ein weiterer Ansatz zur Erklärung von Gesundheit

ist neben dem salutogenetischen Modell das Konzept der Resilienz (Holling, 1973).


8

Resilienz als deutlich jüngeres Konzept betont Prozesse bzw. Phänomene, welche

eine positive Anpassung an gegebene Umstände zulassen, obwohl bereits

Risikofaktoren für die Entwicklung einer Erkrankung vorliegen (Staudinger,

Marsiske & Baltes, 1995). Resilienzfaktoren lassen sich nach Faktoren auf

individueller Ebene (wie Persönlichkeitsmerkmale und Kompetenzen), sozialer

Ebene und gesellschaftlicher Ebene unterscheiden (Olsson, Bond, Burns, Vella-

Brodrick & Sawyer, 2003).

Den Resilienzfaktoren und Ressourcen gegenüber stehen potentiell

gesundheitsschädigende Reize, die auf einen Körper einwirken und diesen in einen

Zustand eines generellen Adaptions-Syndroms bringen können (Selye, 1936). Das

generelle Adaptions-Syndrom lässt sich als unspezifische Reaktion des Körpers auf

einwirkende Reize, die positiv oder negativ sein können, beschreiben und damit

kurz als Stress (Selye, 1974). Stress-Reaktionen können somit durch direkte

Beanspruchungen aus der Umwelt entstehen (Esch, 2002) und lassen sich

Reimann und Pohl (2006) folgend unterscheiden nach physikalischen Stressoren

(z.B. Kälte, Hitze, Schmerzen), sozialen Stressoren (z.B. Konflikte) und

Anforderungen im Leistungsbereich (z.B. Überforderung, Zeitdruck). Innere

Stressoren wie Gedanken und Gefühle können jedoch auch eine Stress-Antwort

auslösen (Esch, 2002). Die Einwirkung von Stressoren auf ein Individuum kann

unterschiedliche Reaktionen auslösen. So stellte Selye schon 1936 die zentrale

Rolle des Hypothalamus, der Nebennieren sowie eines

Rückkopplungsmechanismus zwischen zentralen und peripheren Strukturen

heraus. Auf körperlicher Ebene kann sich eine Stress-Reaktion, mit dem Ziel der

Energiebereitstellung und Aktivierung, durch Beschleunigung von Herz- und

Atemfrequenz, erhöhtem Muskeltonus und einer kurzfristig erhöhten

Schmerztoleranz zeigen. Auf kognitiv-emotionaler Ebene wird eine Stressreaktion

durch innere Unruhe, Gereiztheit und Konzentrationsstörungen markiert (Esch,

2002). Den Annahmen von Selye (1974) folgend gibt es drei Phasen von

physiologischem Stress. In einer ersten Phase der Alarmreaktion komme es, im

Einklang mit dem fight-or-flight Mechanismus (Cannon, 1975), zu physiologischen

Reaktionen, wie oben beschrieben, denen hormonell gegengesteuert werde (Selye,

1946). Auf die Alarmphase folge eine Phase des Widerstandes, wobei das

Individuum vermehrt Energiereserven aktiviere, um sich gegen die einwirkenden

Stressoren zu behaupten. An dritter Stelle stehe die Erschöpfungsphase, die nach


9

anhaltender Stressexposition eintreten könne, wenn alle Reserven aufgebraucht

wurden. Durch die beständige Kortisolausschüttung während des Prozesses könne

es hier zu körperlich schädigenden Prozessen kommen (Selye, 1946).

In kybernetischen Modellen (Becker et al., 1994) dagegen wird das

Individuum als System modelliert, das externe Anforderungen im Sinne alltäglicher

Belastungen und interne Anforderungen wie Bedürfnisbefriedigung und

Erwartungen an andere Personen bewältigen müsse. Zur Bewältigung würden

interne (z.B. Handlungsüberzeugungen oder Lebenseinstellungen) und externe

Ressourcen (z.B. soziale Unterstützung oder Handlungs-/Gestaltungsfreiräume)

genutzt. Zentral sei bei der Stressverarbeitung zunächst die Bewertung, wie sie im

transaktionalen Stressmodell nach Lazarus und Folkman (1987) geschehe: Nach

der Ersteinschätzung, ob ein Stressor für das eigene Wohlbefinden als positiv,

gefährlich oder irrelevant eingestuft wird, erfolge die Einstufung als potentiell

gefährlich. Parallel dazu werde ebenso abgeschätzt, ob die zur Verfügung

stehenden Ressourcen ausreichend sind, um die Anforderungen zu bewältigen

oder nicht. Werden die Ressourcen als nicht ausreichend eingeschätzt, resultiere

daraus Stress. In weiteren Schritten rücken dann Coping-Strategien und eine

Neubewertung in den Vordergrund. Stress wird im Modell von Lazarus und Folkman

somit als Prozess angesehen, der sich in Interaktion von Person und Umwelt

vollziehe. Hobfoll (1989) setzt in der Theorie der Ressourcenerhaltung dagegen an

den Ressourcen an. Diese unterscheidet er nach (a) Objekten und Gegenständen

wie Autos, Schmuck oder Nahrungsmittel, (b) Bedingungen wie Ehe, Wahlrecht,

Staatsbürgerschaft oder Gesundheit, (c) personalen Ressourcen wie

Selbstwirksamkeit und (d) Energieressourcen wie Geld, Wissen oder Zeit. Durch

eine identitätsstiftende Wirkung, die Menschen ihren Ressourcen beimessen,

könne ein Verlust von Ressourcen, ebenso wie das Ausbleiben von Gewinn, Stress

erzeugen.

Während im vorangegangenen Abschnitt Theorien skizziert wurden, die sich

darum bemühen, Stress und dessen Bewältigung zu definieren und zu erklären, soll

nun kurz der Fokus auf die Mind-Body-Interaktion gelegt werden. In der

Grundannahme zur Mind-Body-Interaktion wird davon ausgegangen, dass negative

Emotionen physiologische Prozesse beeinflussen können (Knoll, Scholz &

Rieckmann, 2013). Cannon beschrieb bereits 1932 in seiner Theorie der

Notfallreaktion bzw. fight-or-flight-Reaktion eine adaptive physiologische


10

Veränderung des Organismus auf Stressoren. So würden bei Stress neben Kortisol

auch vermehrt Katecholamine freigesetzt. Heute geht man davon aus, dass die

Stressantwort durch die Hypothalamus-Hypophysen-Nebennierenrinden-Achse

gesteuert wird (HHNA). Wird eine Person akutem Stress ausgesetzt, wird über die

HHNA im Hypothalamus der Botenstoff Kortikotropin-Releasing-Hormon

freigesetzt, der die Freisetzung des adrenocortikotropen Hormons in der Hypophyse

stimuliert. Dieses wiederum aktiviert in der Nebennierenrinde die Sekretion von

Kortisol. Über mehrere Rückmeldeschleifen wird, sobald die Stressexposition

vorüber ist, die Stressantwort beendet. Kortisol reduziert die Bildung des

Kortikotropin-Releasing Hormons, welches wiederum die Freisetzung des

adrenocortikotropen Hormons hemmt. Kortisol lässt sich als Stressmarker im Blut

und Urin, aber auch im Speichel nachweisen und hat nachhaltigen Einfluss auf

Organe und Immunsystem (von Dawans & Heinrichs, 2016). Eine Dysfunktion der

HHNA konnte mit verschiedenen Störungen und Zuständen in Verbindung gebracht

werden: so konnte eine erhöhte Aktivität der HHNA bei chronischem Stress,

Depression oder Zwangsstörungen und eine verringerte Aktivität der HHNA in der

Post-Stress-Phase, der saisonalen Depression oder dem chronischen Müdigkeits-

Syndrom (Stratakis & Chrousos, 1995; zitiert nach Knoll et al., 2013, S. 175f)

aufgezeigt werden. Hinsichtlich Burnout weisen Betroffene, im Vergleich zu

gesunden Kontrollprobanden mit verminderten Kortisol-Leveln in der Aufwach-

reaktion, eine Dysfunktion der HHNA auf (de Vente, van Amsterdam, Olff, Kamphuis

& Emmelkamp, 2015; Rohleder, 2018). Die verminderten Kortisol-Werte und eine

verminderte Kortisol-Reaktivität zeigten sich dabei sowohl bei klinischen als auch

bei subklinischen Burnout-Patienten (Oosterholt, Maes, Van der Linden, Verbraak

& Kompier, 2015).

Der Begriff des Burnout im heutigen Verständnis wurde 1974 erstmalig

eingeführt durch Freudenberger. Er beobachtete bei ehrenamtlichen Mitarbeitern

von Hilfsorganisationen, sogenannter Free-Clinics, das Eintreten von Erschöpfung

nach einem hohen Leistungseinsatz bei überengagiertem Arbeiten. Typischerweise

seien Symptome des Burnouts (z.B. Erschöpfung, Müdigkeit, Kopfschmerzen,

Schlaflosigkeit oder Kurzatmigkeit) ein Jahr nach Beginn der ehrenamtlichen Arbeit

aufgetreten (Freudenberger, 1974). Maslach (1986) formte das Konzept des

Burnout, mit Schwerpunkt auf Gesundheits- und soziale Berufe, weiter aus und

arbeitete drei Problembereiche heraus: Erschöpfung, Depersonalisation und


11

herabgesetzte Leistungsfähigkeit. Emotionale Erschöpfung umfasst dabei

Merkmale wie Schlaflosigkeit und chronische Müdigkeit sowie diffuse körperliche

Beschwerden sowie eine erhöhte Anfälligkeit für Infekte. Mit Depersonalisation wird

eine negative und zynische Einstellung zu anderen Menschen, oft begleitet von

Schuldgefühlen, Rückzugstendenzen und Vermeidungsverhalten beschrieben.

Gefühle der Erfolglosigkeit, fehlender Anerkennung und Überforderung fallen in den

Bereich herabgesetzter Leistungsfähigkeit (Holler, 2014). Leitsymptom eines

Burnout stelle dabei das zunehmende Gefühl emotionaler Erschöpfung dar

(Burisch, 2014).

Im Unterschied zu einer Depression, die auch unabhängig von äußeren

Einflüssen entstehen kann, spielt bei der Entwicklung eines Burnout-Syndroms das

spezifische Arbeitsumfeld eine zentrale Rolle (Angermeyer et al., 2013; Burisch,

2014). In einem vorangeschrittenen Stadium lasse sich ein Burnout oft nur schwer

von einer Depression unterscheiden (Holler, 2014). Während eine Depression

jedoch nach den Klassifikationssystemen ICD-10 (Dilling, 2014) und DSM-V

(Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders in fünfter Revision; American

Psychiatric Association, 2018) als psychische Erkrankung mit unterschiedlichen

Schweregraden diagnostiziert werden kann, gilt dies nicht für das Burnout-

Syndrom. Das Burnout wird, da es sich nicht um eine definierte psychische

Erkrankung handelt (Senger, 2018), nicht im F-Kapitel des ICD-10 (Dilling, 2014)

kodiert, sondern als unspezifische Zusatz-Kodierung unter Z73 Probleme mit Bezug

auf Schwierigkeiten bei der Lebensbewältigung mit der Unterziffer Z73.0 Zustand

der totalen Erschöpfung [Burn-out-Syndrom].

Burnout kann als langfristige Konsequenz von Stress betrachtet werden,

wobei hoher Stress nicht zwangsläufig in ein Burnout münden muss. Jedoch könne

Burnout als Endpunkt eines missglückten Prozesses in der Bewältigung einer

Stresssituation verstanden werden (Hedderich, 2014). Auch in der

Forschungsliteratur gibt es Hinweise auf einen Zusammenhang von wahrge-

nommenem Stress und Burnout (Durán, Extremera, Rey, Fernández-Berrocal &

Montalbán, 2006). Hedderich (2014) untergliedert die Erklärungsansätze zur

Entstehung eines Burnout in (a) differentialpsychologisch-individuumszentrierte

Ansätze, bei denen mit dem Begriff des Helfersyndroms vor allem persönlichkeits-

spezifische Aspekte im Vordergrund stünden, (b) arbeits- und organisations-

bezogene Ansätze, in denen der Fokus auf Einflussfaktoren wie eingeschränktem


12

Handlungsspielraum, mangelnder sozialer Unterstützung, mangelnder

Einflussmöglichkeiten, Überlastung oder Überforderung liege und (c) soziologisch-

sozialwissenschaftliche Ansätze in denen gesellschaftliche Komponenten wie

gestiegene Erwartung an Mobilität und Flexibilität, Isolation und Anonymität im

Vordergrund stünden.

Der Verlauf eines Burnout-Prozesses lässt sich in unterschiedlichen Phasen

einteilen, die von mehreren Autoren (unter anderem Edelwich & Brodsky, 1980;

Freudenberger & North, 1994; Lauderdale, 1981) in unterschiedlicher Form

konzipiert wurden. Beispielhaft soll hier die Phaseneinteilung nach Weimer und Pöll

(2012) skizziert werden: Nach einer (a) Anfangsphase, die geprägt sei von

überhöhtem Energieeinsatz, dem Gefühl der Unentbehrlichkeit, Müdigkeit und der

Verdrängung von Misserfolgen, folgt die (b) Phase des reduzierten Engagements.

Es folgen Aufmerksamkeitsstörungen, Verlust positiver Gefühle gegenüber den

Klienten, insgesamt eine negative Einstellung zur Arbeit. Diese Phase werde oft

begleitet von familiären Problemen und Fehlzeiten im Beruf. Es schließt sich die (c)

Phase der emotionalen Reaktion und Schuldzuweisung an, in der depressive

Gefühle, Angst und Bitterkeit, aber auch Ohnmachtsgefühle und eine reduzierte

Selbstachtung vorherrschen. In der (d) Phase des Abbaus verstärken sich

Gedächtnis- und Konzentrationsschwierigkeiten bei herabgesetzter Fähigkeit zur

Entscheidungsfindung. Mit der (e) Phase der Verflachung halten Gleichgültigkeit

und Desinteresse Einzug, die zu Einsamkeitsgefühlen und Rückzug führen können.

Es folgt die (f) Phase der psychosomatischen Reaktion mit Schlafstörungen,

Kopfschmerzen, Atem- und Herzbeschwerden und unspezifischen gastro-

intestinalen Beschwerden. In der letzten (g) Phase der Verzweiflung gipfele der

Burnout-Prozess in Hoffnungslosigkeit, existentieller Verzweiflung bis hin zu

Suizidgedanken. Ab Phase (e) oder (f) sei ein Ausstieg aus dem Burnout-Prozess

ohne professionelle Hilfe kaum mehr möglich (Holler, 2014).

Während das Burnout-Syndrom nicht die Kriterien für eine psychische

Erkrankung erfülle, könne ein Burnout jedoch einen Risikozustand für eine

psychische oder somatische Folgeerkrankung darstellen (DGPPN; Deutsche

Gesellschaft für Psychiatrie, Psychotherapie und Nervenheilkunde, 2012) wie in

Abbildung 1 deutlich wird. In der klinischen Erfahrung gäbe es Hinweise darauf,

dass ein Burnout die Entstehung körperlicher Erkrankungen wie Hypertonie,

Infektionskrankheiten und Tinnitus begünstigen könne (Mommersteeg et al. 2006;


13

zitiert nach DGPPN, 2012, S. 5). Auf der anderen Seite könnten jedoch somatische

sowie psychische Erkrankungen ihrerseits zu Beschwerden führen, die einem

Burnout sehr ähnlich seien. So könnten durch Gefühle der Überforderung,

Insuffizienz und Erschöpfung Leistungseinschränkungen auftreten, wodurch

Anforderungen, die ohne die Grunderkrankung gut zu bewältigen wären, nun zu

Überforderung führen. Wird die Grunderkrankung erfolgreich behandelt, werde

dadurch in der Regel auch die sekundär entstandene Burnout-Problematik behoben

(DGPPN, 2012).

Abbildung 1. Konzept zum Übergang von Arbeitsüberforderung über Burnout zu

Folgeerkrankungen (eigene Abbildung nach DGPPN, 2012).

Während Fehlzeiten durch Arbeitsunfähigkeitsbescheinigungen auf Grund

psychischer Erkrankungen zwischen 1997 und 2012 um 165 % zugenommen

hätten, hätten die Prävalenzen psychischer Störungen in der Bevölkerung keine

Zunahme erfahren (Bühring, 2013). Die Zusatzkodierung Z73 Probleme mit Bezug

auf Schwierigkeiten bei der Lebensbewältigung (unter die auch Burnout fällt) sei


14

2004 jedoch bei den Krankenkassen kaum vermerkt worden, was von Bühring unter

anderem mit der Einstellung der Hausärzte in Verbindung gebracht wird, die dem

Burnout-Begriff, im Vergleich zu psychischen Erkrankungen, eine eher distanzierte

Haltung entgegenbringen würden. Während die Belastung durch Burnout unter

Ärzten auf 20 % geschätzt wird (Bergner, 2004), ließen sich aussagekräftige

Prävalenzen gar nicht ohne weiteres ermitteln, da es bis dato kein standardisiertes

Vorgehen zur Diagnose eines Burnout gebe (Rothermund, Wietersheim & Balint,

2018). Somit liege die Diagnosestellung und Schweregradeinschätzung im

Ermessen des Behandlers (Hapke, 2015). Im Rahmen der Studie zur Gesundheit

Erwachsener in Deutschland hat das Robert-Koch-Institut sich dennoch bemüht, die

Häufigkeit des Burnout-Syndroms im deutschen Raum zu erfassen. Sowohl in der

Lebenszeit- als auch in der 12-Monats-Prävalenz litten Frauen in der Stichprobe

durch alle Altersgruppen hinweg häufiger an einem Burnout, mit einem

Häufigkeitsgipfel zwischen 40 und 49 Jahren. Verheiratete Frauen, die von ihren

Partnern getrennt lebten, hatten eine Lebenszeitprävalenz von ca. 13 %,

wohingegen verheiratete Männer, die von ihren Partnern getrennt leben, nur eine

Prävalenz von 2 % hatten. Geschiedene Frauen hatten mit etwas mehr als 14 %

und geschiedene Männer mit ca. 11 % jeweils das größte Risiko, eine Burnout-

Symptomatik zu entwickeln. In Bezug auf den sozioökonomischen Status ergaben

sich miteinander in Kontrast stehende Befunde: Während die Wahrscheinlichkeit für

ein Burnout mit steigendem sozioökonomischen Status für beide Geschlechter

zunahm, nahm die Stressbelastung mit steigendem sozioökonomischen Status

jedoch ab (Hapke, 2015).

Da eine medizinische Diagnosestellung des Burnout-Syndroms aktuell noch

nicht möglich ist, wird das Konstrukt in Studien zumeist über Selbstbeurteilungs-

bögen erfasst. Am häufigsten würden dabei das Maslach Burnout Inventory, die

Tedium Measure und das Copenhagen Psychosocial Questionnaire eingesetzt

werden (Rothermund et al., 2018). Weitere Selbstbeurteilungsinstrumente, die in

Studien zum Einsatz kommen, seien der Schirom-Melamed-Burnout-Questionnaire,

das Schul-Burnout-Inventar oder das Oldenburg-Burnout-Inventar (Korczak &

Huber, 2012). Da das Maslach Burnout Inventory in Forschungsarbeiten zum

Thema Burnout bislang am häufigsten zum Einsatz kam (Korczak & Huber, 2012;

Rothermund et al., 2018) und es eine Version spezifisch für den Anwendungs-

bereich Studium gibt, wird das Inventar auch in der vorliegenden Arbeit verwendet.


15

Während das Konstrukt Burnout zunächst nur bei bestimmten

Berufsgruppen, wie die hilflosen Helfer (Freudenberger, 1974) Anwendung fand,

wurde das Konstrukt mittlerweile auf alle Berufs- und Beschäftigungsgruppen und

damit auch auf die Gruppe der Studierenden, ausgeweitet (Schaufeli et al., 2002).

Beispielsweise zeigten Bachelor- und Masterstudierende jeweils mittlere Werte auf

den Burnout-Dimensionen Erschöpfung, Zynismus und Effizienz (Gumz et al.,

2012), zwei Drittel der Medizinstudierenden gaben mittlere bis hohe Werte auf der

Dimension Erschöpfung an und über die Hälfte der Medizinstudierenden berichteten

hohe Werte auf der Skala Depersonalisation bzw. Zynismus (Backovi, 2012). Zu

ähnlichen Ergebnissen gelangten auch Salmela-Aro und Read (2017) sowie Gusy

und Kollegen (2010), bei denen ca. je 1/3 der Studierenden eine Erschöpfung im

mittleren Bereich angab. Rund 41 % gaben eine hohe Erschöpfung und fast 32 %

einen hohen Bedeutungsverlust des Studiums an (Gusy et al., 2010), 7 % litten

unter einem schweren Burnout (Salmela-Aro & Read, 2017). Swords und Ellis

(2017) kommen sogar zum Ergebnis, dass unter Psychologiestudierenden mit fast

75 Prozent der Großteil bereits Erfahrung mit Burnout gemacht habe. Dies ist mit

Ergebnissen in Einklang zu bringen, denen zufolge Doktoranden in den

Studiengängen klinische Psychologie und psychologische Beratung mehr

Symptome physischer und psychischer Störungen aufwiesen als Studierende der

Medizin oder eine Stichprobe aus einer nicht-studentischen Population (Rummell,

2015). Jene, die verstärkt Zeitdruck empfanden, erlebten sich erschöpfter (Gumz,

Erices, Brähler & Zenger, 2013). Dabei zeigte sich ein negativer Einfluss des

Burnout auf die akademische Leistungsfähigkeit (Schaufeli et al., 2002; Stoliker &

Lafreniere, 2015), das Wohlbefinden (Gusy, Wörfel & Lohmann, 2016; Mokgele &

Rothmann, 2014) und die Gesundheit (Mokgele & Rothmann, 2014; Robins,

Roberts & Sarris, 2015). Darüber hinaus konnten Gusy und Kollegen (2010) einen

signifikanten Zusammenhang zwischen Zeitaufwand für das Studium (Besuch von

Veranstaltungen und Selbststudium) und Erschöpfung aufzeigen. Zeitspielräume im

Studium sowie die Vereinbarkeit von Studium und Privatleben zeigten sich

hinsichtlich Erschöpfung als stärkste Prädiktoren, wohingegen sich hohe

Anforderungen im Studium und geringe Mitarbeit in den Veranstaltungen sich

hinsichtlich reduziertem Wirksamkeits-erleben als die stärksten Prädiktoren

eriwesen.


16

Im folgenden Kapitel werden theoretische Überlegungen zum Einfluss

studienbezogener Anforderungen auf emotionale Erschöpfung dargestellt.

2.3 Die Anwendung des Job Demand-Resources Modells auf den Studienkontext

Um den Einfluss oben genannter Anforderungen aber auch von Ressourcen

auf Gesundheitsaspekte zu beschreiben, liegen für den Studienkontext keine

etablierten Modelle vor (Wörfel, 2017). Cotton, Dollard und de Jonge (2002)

beschreiben jedoch die Übertragung bereits etablierter Modelle aus der Arbeits- und

Organisationspsychologie auf den Studienkontext. Der zeitliche Aufwand für ein

Studium sei ähnlich hoch wie der einer vollzeitigen Erwerbstätigkeit (Middendorff et

al., 2017) und auch im Studium würden zur Aufgabenbearbeitung gewisse

Kompetenzen, wie Zeitmanagement und adäquate Methodenauswahl,

vorausgesetzt und ein definierter Zeitrahmens sei vorgegeben (Cotton et al., 2002).

Somit können hier zwischen Studium und Erwerbstätigkeit Parallelen gezogen

werden, welche die Anwendung des Job Demand-Control Model (DCM; Karasek,

1979) sowie des Job Demand-Resources Modells (JD-R-Modell; Demerouti,

Bakker, Nachreiner & Schaufeli, 2000) auf das Studium erlauben. Die beiden

Modelle werden nachfolgend zur Beschreibung des Einflusses von Anforderungen

und Ressourcen auf gesundheitsbezogene Aspekte herangezogen.

So lassen sich Anforderungen die sich im Studium ergeben, im Rahmen des

Job Demand-Control Modells (Karasek, 1979) beschreiben. Das Modell wurde

ursprünglich entwickelt, um Belastungs- und Beanspruchungserleben im

Arbeitsumfeld einschätzen zu können. Im DMC wird unterschieden zwischen

psychosozialen Anforderungen, die eine Tätigkeit mit sich bringt und dem

Handlungsspielraum, der bei der Erfüllung der Aufgabe zur Verfügung steht. Unter

Anforderungen fallen Karasek zufolge Faktoren wie Zeitdruck, Rollenkonflikte oder

das Arbeitspensum. Der Handlungsspielraum wird durch den individuellen Einfluss

des Mitarbeiters auf die inhaltliche und zeitliche Gestaltung seiner Tätigkeit

beschrieben. Treten hohe Anforderungen in Kombination mit hohen

Handlungsspielräumen auf, so wird dies als aktive Tätigkeit definiert. Die aktive

Tätigkeit könne zu neuen Verhaltensweisen und aktivem Lernen motivieren. Im

Gegenzug können, wie in Abbildung 2 erkennbar, hohe Anforderungen gepaart mit


17

geringen Entscheidungsspielräumen zu einem Zustand hoher Beanspruchung

führen, deren Folge Arbeitsüberlastungen sein können. So legte Karasek in seiner

Untersuchung 1979 dar, dass eben jene Tätigkeiten (hohe Anforderungen bei

geringen Entscheidungsspielräumen) in positivem Zusammenhang mit

Tablettenkonsum und Krankmeldungen standen. Die höchste Zufriedenheit gehe

demgegenüber mit aktiven Tätigkeiten einher. Ebenfalls leitete Karasek aus den

Ergebnissen ab, dass geringere Anforderungen hinsichtlich der Arbeits-

belastungen bei der überwiegenden Mehrheit der Arbeitnehmer mit erhöhter

Zufriedenheit einhergehe.

Abbildung 2. Schematische Darstellung des Job Demand-Control Modell nach Karasek

(1979).

Weiter leitete Karasek ab, dass Lebensunzufriedenheit ebenso stark von

Tätigkeitsmerkmalen abhängig sei wie die Jobunzufriedenheit. Ein Hochschul-

studium lasse sich im Demand-Control-Modell nach Karasek (1979) grundsätzlich

als Tätigkeit mit hohen Anforderungen einordnen (Sieverding et al., 2013). Je nach

Größe des Entscheidungsspielraums könne das Studium dem Modell folgend als

aktive Tätigkeit oder als hohe Beanspruchung definiert werden. Dies kann also

entweder zu aktivem Lernen und der Ausbildung neuer Verhaltensmuster führen,

oder aber in Überlastung münden (Karasek, 1979). In der Literatur lässt sich unter

Anwendung des DCM ein positiver Zusammenhang zwischen hohen akademischen

Anforderungen bei niedrigen Entscheidungsspielräumen und Stress nachweisen

(Cotton et al., 2002; Sieverding et al., 2013).


18

Während dem DCM (Karasek, 1979) zufolge Überlastung und psychische

Störungen im Arbeitskontext maßgeblich dann entstünden, wenn Angestellte ein zu

geringer Handlungsspielraum zur Verfügung stehe um mit hohen Anforderungen

umzugehen, postuliert Hobfoll (1989) in der Theorie der Ressourcenerhaltung

(COR-Theorie), dass zur Aufrechterhaltung des psychischen und physischen

Wohlbefindens auch Ressourcen benötigt würden. Unter Ressourcen bezieht

Hobfoll alle Objekte, Bedingungen, Energien und persönlichen Merkmale mit ein,

die dem Individuum als nützlich erscheinen. Im Kern wird in der COR-Theorie davon

ausgegangen, dass jeder Mensch danach strebe, seine Ressourcen zu erhalten

und auszubauen.

Im Job Demand-Resources Model (Demerouti et al., 2000) werden im

Vergleich zur COR-Theorie (Hobfoll, 1989) Ressourcen eine stärkere Gewichtung

beigemessen. Das JD-R-Modell (Demerouti et al., 2000) kann als Erweiterung des

DCM (Karasek, 1979) aufgefasst werden und basiert neben jenem auch auf dem

Effort-Reward Imbalance Model (ERI-Modell; Siegrist, 1996). Im ERI-Modell

entsteht Überlastung immer dann, wenn ein Ungleichgewicht zwischen

Anstrengung bzw. Leistung und der Entlohnung dafür besteht. Das JD-R Modell

(Demerouti et al., 2000) erhebt für sich den Anspruch, einen breiten

Anwendungsbereich zu haben und Hilfestellung zur Verbesserung des

Wohlbefindens und der Performanz der Mitarbeiter zu geben. Ganz grundsätzlich

werden im JD-R Modell Anforderungen und Ressourcen unterschieden. Unter

Anforderungen werden alle physischen, psychologischen, sozialen oder

organisationsspezifischen Aspekte verstanden, die ein gewisses Maß an

physischen und/oder psychischen Fähigkeiten erfordern und somit mit physischem

bzw. psychischem Aufwand verbunden sind. Zu solchen Anforderungen gehören

den Autoren folgend eine hohe Arbeitsbelastung, ungünstige Betriebsbedingungen

oder ein emotional herausfordernder Umgang mit Klienten. Bakker und Demerouti

(2007) benennen keine spezifischen Vorschläge für die Operationalisierung der

Modellvariablen, wodurch das Modell recht offen bleibe und flexibel an

verschiedene Arbeitsbereiche angepasst werden könne. So kann das Job Demand-

Resources Modell auch auf den Studienkontext als Study Demand-Resources

Modell (SD-R Modell; Mokgele & Rothmann, 2014) angewendet werden. Statt

ungünstiger Betriebsbedingungen und herausforderndem Umgang mit Klienten

stünden im Rahmen eines Studium eher eine suboptimale Gestaltung des


19

Studiengangs und ein schwieriger Umgang mit Kommilitonen im Vordergrund

(Wörfel, 2017). Ressourcen wie Jobsicherheit, Teamklima, Rollenklarheit oder

Feedback werden Bakker und Demerouti (2007) folgend benötigt, um den

Anforderungen adäquat begegnen zu können. Im Studienkontext könnten diese

beispielsweise durch Variablen wie Handlungsspielräume, soziale Unterstützung,

Entwicklungsmöglichkeiten und Rückmeldungen über Arbeitsergebnisse abgebildet

werden (Bakker, Demerouti & Sanz-Vergel, 2014). Im SD-R Modell (Mokgele &

Rothmann, 2014) führen gesundheitsbeeinträchtigende Prozesse wie chronische

Arbeitsüberlastung oder emotionale Beanspruchung zur Erschöpfung mentaler und

physischer Ressourcen (vergl. Abbildung 3). Ein hohes Maß an studienbezogenen

Anforderungen kann so zu erhöhtem Stresserleben mit Burnout und über diesen

Pfad langfristig zu gesundheitlichen Problemen führen (Gusy, Lesener & Wolter,

2018). Zum anderen wird angenommen, dass Ressourcen motivationales Potential

enthalten und zu hohem Engagement, niedrigem Zynismus und hoher

Leistungsfähigkeit führen können (Bakker & Demerouti, 2007). In der Interaktion

können Ressourcen den Einfluss von Anforderungen wie Überlastung abfangen

und so das Engagement fördern. Übersteigen die gesundheitsbeeinträchtigenden

Prozesse jedoch die zur Verfügung stehenden Ressourcen, kann dies zu

Erschöpfung und Burnout führen (Mokgele & Rothmann, 2014). Mokgele und

Rothmann zeigten auf, dass Anforderungen wie Workload und Zeitdruck im Studium

einen positiven und Ressourcen wie Unterstützung durch Lehrende und

Mitstudierende einen negativen Einfluss auf die Burnout-Symptomatik haben, dass

also hohe studienbezogene Anforderungen ein Burnout begünstigen können,

während Ressourcen eher eine protektive Wirkung entfalten würden. Unter

Verwendung des JD-R-Modells erwiesen sich Ressourcen im Studium als weit

stärkere Prädiktoren im Vergleich zu studienbezogenen Anforderungen (Robins et

al., 2015).


20

Abbildung 3. Schematische Darstellung des Study Demand-Resources Modell in

Anlehnung an Bakker & Demerouti (2007).

2.4 Anforderungen und Belastungen im Rahmen des Studiums Im Gegensatz zum schulischen Lernen ist ein Studium in der Regel weit

weniger stark vorstrukturiert, sodass die Studierenden eigenständig festlegen

können, welche Veranstaltung sie im Semester belegen möchten. Ebenfalls finden

weitaus seltener Prüfungen statt, in denen dann jedoch wesentlich mehr Inhalte

abgefragt werden (Streblow & Schiefele, 2006). Dabei gilt es im Studium

verschiedene Aufgaben mit unterschiedlich komplexen und schwierigen

Anforderungen zu bewältigen (Mühlfelder, 2014). Die zu bewältigenden Aufgaben

im Studium stellen somit an jeden Studierenden, abhängig von Übungsgrad und

Vorbildung, unterschiedlich hohe Anforderungen (Streblow & Schiefele, 2006).

Oesterreich (1998) unterscheidet zwischen Anforderungen, die Planungs-

und Entscheidungsmaßnahmen erfordern und Anforderungen, die Erschließung

neuer Handlungsbereiche ermöglichen können. Belastungen dagegen entstünden

eher aus der Behinderung oder gar Überforderung der menschlichen

Handlungsregulation. Belastungen könnten daher, insbesondere wenn sie

dauerhaft einwirken und nicht bzw. kaum beeinflussbar sind, zu Beeinträchtigungen

in Wohlbefinden und Gesundheit führen. Anforderungen und Belastungen wirken

jedoch nicht unabhängig voneinander, was im Folgenden deutlich gemacht werden

soll. Mühlfelder (2014) hat Anforderungen, die sich im Rahmen eines Studiums

ergeben können, unterteilt in kognitive, soziale, motivationale und emotionale

Anforderungen. Zur Bewältigung der Anforderungen seien verschiedene

Kompetenzen nötig. Kognitive Anforderungen ergeben sich Mühlfelder zufolge

durch Aufgaben, die schlussfolgerndes, abstraktes oder logisches Denken

erfordern. Während sich soziale Anforderungen in der gemeinsamen Bearbeitung


21

von Gruppenaufgaben, dem Anschluss an eine neue Peergroup oder dem Kontakt

zu Dozenten wiederspiegeln würden, erfordern motivationale Anforderungen im

Kontext eines Studiums einen gewissen Grad an Durchhaltevermögen,

Beharrlichkeit und Engagement. Darüber hinaus müssten die Studierenden ein

hohes Maß an emotionaler Stabilität oder Ambiguitäts-toleranz mitbringen, um den

emotionalen Anforderungen gerecht zu werden.

Thiel und Kollegen kamen 2008 in ihrer Befragung von Bachelor-

studierenden zu dem Ergebnis, dass knapp die Hälfte der Studierenden die

Studienanforderungen hinsichtlich ihres Schwierigkeitsgrades als zu hoch

empfanden. Ebenda wurde auch die Stofffülle von der Mehrzahl (63 %) der

Studierenden als zu hoch empfunden und die Studierenden gaben an, unter

Leistungsdruck zu stehen. Letzteres hänge vermutlich damit zusammen, dass fast

alle Leistungen im Bachelorstudium benotet würden und zusätzlich der Druck

bestünde, möglichst gute Noten zu erzielen, um die Chance auf einen

Masterstudienplatz zu erhalten (Nowik & Terzi, 2010). Weiter nannten bei Bargel

und Kollegen (2012) Studierende die Anzahl der Leistungsüberprüfung, unklare

Prüfungsanforderungen, einen hohen Lernaufwand für die Prüfungen und

Unübersichtlichkeit der Wahlmodule als relevante Anforderungsfaktoren.

Besonders problematisch bewerteten Bachelorstudierende strikte Vorgaben und

die überwiegende Festlegung durch die Studienordnung. Durch die entstehende

Verbindlichkeit werde die individuelle Gestaltung und Kontrolle über den

Studienverlauf eingeschränkt, was in Belastung und Stress münden könne, da der

Eindruck entstehen könne, dass man den Belastungen nicht ausweichen könne

(Bargel et al., 2012). Als generellen Stressor nannten Medizinstudierende

beispielsweise Klausuren, aber auch Auswirkungen der Kommunikation mit den

Lehrkräften, wobei Frauen in beiden Aspekten mehr Stress wahrnahmen (Backovi,

2012). Dieser Befund steht im Einklang mit Ergebnissen des Robert-Koch-Institutes,

bei denen Frauen über alle Altersgruppen hinweg mehr subjektiven Stress

empfanden (Hapke, 2015).

Unter Verwendung des SD-R Modells erwiesen sich Aspekte wie Zeitdruck,

Überforderung im Studium, die Unvereinbarkeit von Studium und Privatleben als

starke Prädiktoren für studienbezogene Anforderungen (Gusy et al., 2010). Ein

Drittel der Studierenden gibt an, sich im Studium fachlich überfordert zu fühlen und

knapp drei Viertel hält das Ausmaß der Stoffmenge für unangemessen hoch oder


22

sogar viel zu hoch (Bargel et al., 2009). Zeitdruck als subjektiv wahrgenommenes

Gefühl entsteht, wenn die Zeit, die zur Erledigung einer Aufgabe benötigt wird,

höher sei, als der zur Verfügung stehende Zeitrahmen und die studienbezogenen

Aufgaben nicht mehr in der gewünschten Form vor- und nachbereitet werden

können (Gusy et al., 2018). Dabei sei der individuelle Zeitbedarf immer auch

abhängig vom individuellen Übungsgrad und der Ausprägung von Kompetenzen

wie Informationsverarbeitungsgeschwindigkeit, aufgabenspezifischem Wissen oder

Konzentrationsfähigkeit (Mühlfelder, 2014). Der Zeitaufwand eines Studium ist mit

durchschnittlich 35 Stunden pro Woche bei einem Vollzeitstudium (Middendorff et

al., 2017) annähernd mit dem Aufwand einer Berufstätigkeit vergleichbar (Bargel et

al., 2009). Der Zeitrahmen, der für eine Aufgabe zur Verfügung stehe, werde durch

Stundenplangestaltung, Prüfungsorganisationen und landes- bzw. hochschul-

spezifische Fristen bestimmt (Bargel et al., 2009). Hinsichtlich Erschöpfung zeigten

sich, ebenfalls unter der Verwendung des SD-R Modells, Anforderungen im

Allgemeinen als signifikante Prädiktoren (Mokgele & Rothmann, 2014). Im

Spezifischen zählen zu den relevanten Prädiktoren studienbezogener

Anforderungen der Workload (Robins et al., 2015), ein Mangel an Zeit- und

Handlungsspielräumen und eine geringe Mitarbeit in den Veranstaltungen (Gusy et

al., 2010; Thiel et al., 2008). Unter Medizinstudierenden schätzen 60 Prozent die

Arbeitsbelastung im Studium als hoch bzw. zu hoch ein, und für eigene Interessen

bliebe bei knapp 30 % nur selten Zeit (Kurth et al., 2007). Ist der Workload, also der

wöchentliche Zeitaufwand für das Studium („Workload“, 2018), zu hoch und könne

in dem Zuge nur noch oberflächlich gelernt werden, könne dies in Erschöpfung

münden (Robins et al., 2015). Dabei würden vor allem auch Belastungsspitzen

jeweils zu Semesterende als Einflussfaktor genannt (Koudela, Santangelo & Ebner-

Priemer, 2011). Mehr als die Hälfte der Bachelorstudierenden wende mehr Zeit für

ihre Kernfächer auf, gäbe also einen höheren Workload an, als in der

Studienordnung vorgesehen ist. Auch variiere der studienbezogene Zeitaufwand

pro Leistungspunkt über verschiedene Module hinweg sehr stark (Thiel et al., 2008).

Cotton et al. (2002) konnten aufzeigen, dass quantitative Überforderung einen

negativen Einfluss auf die Studienzufriedenheit aufwies, welche sich wiederum in

den Leistungen und der Gesundheit der Studierenden niederschlug. Bargel und

Kollegen (2009) arbeiten jedoch auch heraus, dass sich vor allem

Bachelorstudierende, mit dem Augenmerk auf spätere Berufschancen, durch hohe


23

Anforderungen an eine gute Abschlussnote und einen schnellen Abschluss selbst

unter Druck setzen würden. Insgesamt beschränkt sich die Konzeption potentiell

belastender Studienanforderungen im Rahmen der Forschung im Kern auf

Zeitaufwand für das Studium, das Erleben von Überforderung und

wahrgenommenen Zeitdruck (Gusy, Wörfel & Lohmann, 2016; Mokgele &

Rothmann, 2014; Robins et al., 2015), die Einschätzung des Workload und

generellen Schwierigkeitsgrades (Thiel et al., 2008), aber auch der Unvereinbarkeit

von Studium und Privatleben (Gusy et al., 2016).

Außerhalb des Studiums haben sich die aktuelle und die zukünftige

finanzielle Lage der Studierenden oder auch schlechte Berufsaussichten im

Anschluss an das Studium als relevante Einflussfaktoren auf das

Belastungsempfinden erwiesen (Bargel et al., 2009). Auch im Hinblick auf Burnout

konnten, wenn auch nicht in einer Studierendenpopulation, finanzielle Sorgen als

relevanter Einflussfaktor ausgemacht werden (Soares, Grossi & Sundin, 2007;

Sundin, Soares, Grossi & Macassa, 2011). Mittlerweile geben mehr als 70 % der

Studierenden finanzielle Sorgen an (Bargel et al., 2009). Bargel und Kollegen

arbeiten auch heraus, dass zwei Drittel der Bachelorstudierenden zur Finanzierung

ihres Studiums einer Beschäftigung nachgehen, jeder zweite davon auch während

der Vorlesungszeit. Die Beschäftigungszeit liege dabei im Mittel bei 10,8 Stunden.

Der angemessene Gesamtunterhaltsbedarf für Studierende, die nicht bei ihren

Eltern wohnen, werde bei 753 € im Monat festgesetzt (Oberlandesgericht

Düsseldorf, 2016; zitiert nach Middendorff et al, 2017, S. 39). Die monatlichen

Einnahmen Studierender in Deutschland lagen 2016 im Schnitt bei 918 €, für

Hamburg lagen die Einnahmen mit durchschnittlich 1023 € am höchsten im

Vergleich zu den anderen Bundesländern. Die Einnahmen der Studierenden, die

nicht mehr bei ihren Eltern leben, setzten sich dabei zur Hälfte zusammen aus

elterlicher Unterstützung, zu 12 % aus Leistungen nach BAföG, zu einem Viertel

aus eigenem Verdienst und zu weiteren 12 % aus anderen Quellen (z.B. Erspartes,

Waisenrente oder Kredite). Der Anteil erwerbstätiger Studierender im

Präsenzstudium lag bei 69 %, in Hamburg sogar bei 77 %. Studierende aus nicht-

akademischen Haushalten gingen dabei überdurchschnittlich häufiger einer

Erwerbstätigkeit nach als Studierende, deren Eltern beide über einen

akademischen Abschluss verfügten. Gründe für die Erwerbstätigkeit seien dabei vor

allem die Bestreitung des Lebensunterhaltes, aber auch das Motiv, praktische


24

Erfahrung zu sammeln (Middendorff et al., 2017). Unter jenen Studierenden, die

bereits wegen unterschiedlicher Problemstellungen eine studentische

Beratungsstelle aufgesucht hatten, zeigten sich diejenigen Studierenden, die einer

Nebentätigkeit nachgingen, signifikant belasteter als jene, die sich voll auf ihr

Studium konzentrieren konnten (Holm-Hadulla, Hofmann, Sperth & Funke, 2009).

In Bezug auf Partnerschaften erwies sich das Fehlen einer festen

Partnerschaft als signifikanter Prädiktor der wahrgenommenen Gesundheit

(Bachmann, Berta, Eggli & Hornung, 1999) und auch bei Kurth und Kollegen (2007)

gaben Medizinstudierende, die in einer Partnerschaft lebten, höhere

Belastungswerte als Singles an. Demgegenüber stehen die Ergebnisse, dass eine

größere Zufriedenheit mit der Partnerschaft mit größerer Lebenszufriedenheit und

Wohlbefinden einherging (Chow, 2010).

Im Rahmen der 21. Sozialerhebung gaben sechs Prozent der Studierenden

an, mindestens ein Kind zu haben. Die Studierenden mit Kind seien mit

durchschnittlich 35 Jahren im Mittel 11 Jahre älter als Studierende ohne Kind. Bei

der Hälfte der Studierenden verfügte mindestens einer der Elternteile über einen

Hochschulabschluss (Middendorff et al., 2017).

2.5 Studiumsbezogene soziale Unterstützung Neben studienbezogenen Anforderungen und Belastungen außerhalb des

Studiums die, wie oben beschrieben, Stress und psychische Belastung auslösen

können, gibt es aber auch protektive Faktoren, welche diesen Einfluss abmildern

können. Zwei davon sollen nun vorgestellt werden: Zunächst die soziale

Unterstützung und dann die Selbstwirksamkeitserwartung.

Schon Émile Durkheim arbeitete 1897 in einer Sozialstudie die Bedeutung

der sozialen Integration im Zusammenhang mit Suizid heraus. So sei beispielsweise

der egoistische Selbstmord Ausdruck schwacher Bindungen und mangelnder

Integration des Betroffenen (Durkheim, 1999). Auch Berkman und Syme (1979)

kamen zum Ergebnis, dass sozial isolierte Menschen ein zweifach erhöhtes

Mortalitätsrisiko hatten - im Vergleich zu sozial eingebundenen Probanden. Im

Umkehrschluss bedeutet dies, dass ein gut ausgebildetes soziales Netzwerk eine

protektive Wirkung hinsichtlich Krankheit und Tod entfalten (Berkman & Syme,

1979) und Stress abpuffern könne (Cohen & Wills, 1985). Antonovsky definierte

1979 sogenannte generalisierte Widerstandsressourcen, die den Menschen bei der


25

Spannungsbewältigung und Stressabbau unterstützen können und somit einen

Einfluss auf den Erhalt der Gesundheit haben können. Er nennt vier Gruppen

genereller Widerstandsfaktoren: gesellschaftlich-kulturelle Faktoren, materielle

Faktoren, personale Faktoren und soziale Faktoren. Zu letzteren zählen

Unterstützung durch Familie und Freunde, aber auch durch Lehrkräfte und andere

wichtige Bezugspersonen und soziale Netzwerke.

Im Kontext der sozialen Unterstützung ist zunächst die Unterscheidung nach

sozialen Netzwerken und sozialen Beziehungen von Bedeutung (Berkman, Glass,

Brissette & Seeman, 2000). Berkman und Kollegen beschreiben die Beschaffenheit

der sozialen Netzwerke durch weitere Aspekte wie Größe oder Spanne von

Netzwerken, Dichte, Verpflichtetheit und Homogenität. Die Autoren differenzieren

soziale Beziehungen weitergehend durch Häufigkeit der Kontakte, Multiplexität,

Dauer und Reziprozität. Schwarzer, Knoll und Rieckmann (2003) unterscheiden

demgegenüber zwischen sozialer Integration und sozialer Unterstützung. Die

soziale Integration, als Gegenpol zur sozialen Isolation, bezeichne dabei die

Einbettung eines Individuums in ein soziales Netzwerk. Ein soziales Netzwerk als

quantitative Variable umfasse die Anzahl an Personen bzw. potentieller

Unterstützungsgeber im Umfeld eines Individuums (Schwarzer et al., 2003).

Anhaltspunkte für die Beschaffenheit der sozialen Integration stellen den Autoren

folgend der Familienstand, aber auch die Anzahl an Verwandten, Freunden und

Bekannten oder die Häufigkeit der Kontakte dar (Knoll & Schwarzer, 2005). Von

sozialen Netzwerken unterschieden werden könne nun die soziale Unterstützung

(Antonucci, 2001). Soziale Unterstützung beinhalte gegenüber der sozialen

Integration die Interaktion zwischen mindestens zwei Menschen mit dem Ziel, ein

gewisses Ausmaß an Leid zu lindern. Wichtig sei hierbei nicht die Anzahl

potentieller Personen, die Unterstützung leisten könnten, sondern wie gut die

Qualität der Interaktion zwischen den beteiligten Personen verlaufe (Knoll &

Schwarzer, 2005). Soziale Unterstützung lasse sich unterscheiden in

wahrgenommene und erhaltene Unterstützung (Newcomb, 1990). Letztere lasse

sich retrospektiv durch die Angabe realer Unterstützungsleistungen ermitteln.

Wahrgenommene soziale Unterstützung dagegen werde prospektiv erfasst und

beschreibe die Unterstützung, die der Unterstützungsnehmer als grundsätzlich

verfügbar in seinem sozialen Netzwerk hält (Schulz & Schwarzer, 2003). Dabei sei

es keineswegs der Fall, dass erhaltene und wahrgenommene Unterstützung sich


26

überlappen würden, sondern dass beide Konstrukte in Stresssituationen weit

voneinander entfernt sein könnten (Dunkel-Schetter & Bennett, 1990). Ob eine

Unterstützungsinteraktion als positiv wirksame soziale Unterstützung gelten kann

hänge somit davon ab, ob der Unterstützungsempfänger den

Unterstützungsversuch in seiner positiven Wirkung wahrnimmt und als solchen

interpretiert. Als Unterstützungsversuch könne ein Verhalten gelten, dem

altruistische Motive zu Grunde liegen, bei denen der Unterstützungsgeber aber

nicht zwangsläufig einen Vorteil verspüren müsse. Eine wirksame

Unterstützungsinteraktion werde vom Unterstützungsempfänger als hilfreich

bewertet, ohne dass eine Gegenleistung erfolgen müsse (Dunkel-Schetter,

Blasband, Feinstein & Herbert, 1992).

Abbildung 4. Modell der Sozialen Integration nach Schwarzer, Knoll & Rieckmann (2003).

Die Mobilisierung sozialer Unterstützung könne als sozial orientierte Coping-

Strategie im Umgang mit Stress oder belastenden Lebensereignissen eingeordnet

werden (Schulz & Schwarzer, 2003). Die Funktionsweise sozialer Unterstützung

lässt sich anhand des Modells der sozialen Interaktion nach Schwarzer, Knoll und

Rieckmann (2003) nachvollziehen (Abbildung 4). Zu Beginn einer belastenden

Episode stehe - laut dem beschriebenen Modell - das Bedürfnis nach

Unterstützung. Infolgedessen könne ein Coping-Verhalten beginnen, bei dem aktiv

nach Hilfe gesucht werde und Unterstützungsmöglichkeiten mobilisiert würden. Die


27

Betroffenen kontaktieren ihre Freunde als potentielle Unterstützungsgeber und

drücken ihr Hilfebedürfnis aus. Der Unterstützungsgeber leiste dem Modell folgend

die entsprechende Unterstützung. Im Idealfall erwachse aus der Interaktion

zwischen Unterstützungsempfänger und Unterstützungsgeber ein konkretes

Unterstützungsangebot. In Abhängigkeit davon, ob der Unterstützungsempfänger

die erhaltene Hilfe als Unterstützung wahrnehme oder nicht, könne der Kreislauf

von vorne beginnen. Mittels der wahrgenommenen sozialen Unterstützung ließe

sich so die generell wahrgenommene Verfügbarkeit des sozialen Rückhaltes einer

Person beschreiben (Knoll & Schwarzer, 2005) und erfülle somit die

Voraussetzungen einer generalisierten Erwartung (Sarason, Sarason & Pierce,

1990).

Das Eingeständnis, Unterstützung zu benötigen und mit der Problemstellung

nicht alleine fertig werden zu können, gehe nicht notwendigerweise mit günstigeren

gesundheitlichen Auswirkungen einher (Schwarzer et al., 2003), sondern könne -

im Gegenteil - auch negative Auswirkungen auf den Unterstützungssuchenden

haben (Monroe & Steiner, 1986). Dunkel-Schetter und Skokan (1990) postulierten

auf Basis ihrer Forschungsergebnisse, dass ein mittlerer Belastungsgrad am

ehesten zu Unterstützungsangeboten führen könne, wohingegen eine hohe oder

andauernde Belastung die Unterstützungsgeber eher belaste. Darüber hinaus sei

eine tatsächliche Hilfestellung wahrscheinlicher, wenn die

Unterstützungssuchenden bzw. -empfänger sich selbst aktiv um Hilfe bemühen und

nach sozialer Unterstützung suchen würden (Dunkel-Schetter & Skokan, 1990).

Unterstützende Handlungen können unterschiedliche Funktionen erfüllen

und lassen sich aufgliedern in praktische Hilfen, emotionale Unterstützung und die

Bereitstellung von Informationen (House, Landis & Umberson, 1988). Dieser

Unterteilung schlossen sich auch Dunkel-Schetter und Kollegen (1992) an, indem

sie soziale Unterstützung nach informationeller, instrumenteller und emotionaler

Unterstützung untergliederten. Schwarzer und Kollegen (2003) fächerten die

Aspekte der sozialen Unterstützung weiter auf und unterschieden über die

genannten Aspekte hinaus noch nach materieller Unterstützung. Das Spenden von

Trost oder Mitleid seien Beispiele für emotionale Unterstützung. Instrumentelle

Unterstützung könne durch praktische Hilfemaßnahmen bei der Erledigung von

Arbeiten, Besorgungen oder generelle Assistenz beim Umgang mit

problematischen Situationen erfolgen. Werden finanzielle Ressourcen bereitgestellt


28

oder materielle Güter gespendet, seien dies Beispiele für materielle Unterstützung.

Informationelle Unterstützung schließlich beschreibe die Bereitstellung relevanter

Informationen und/oder Ratschlägen (Schwarzer et al., 2003). Eine weitere Form

der sozialen Unterstützung sei die Bewertungs-unterstützung (Wills, 1985), die den

Selbstwert des Unterstützungsempfängers stärken könne. Sie könne durch die

Kommunikation der Angemessenheit von Werten oder Standpunkten geleistet

werden (Kahn & Antonucci, 1980).

Die wahrgenommene soziale Unterstützung spiele hinsichtlich der

Prävention körperlicher und psychischer Erkrankungen eine wichtige Rolle und

zeige einen positiven Einfluss auf die Gesundheit bzw. deren Wiederherstellung

(Berkman et al., 2000; House, Landis & Umberson, 1988). Nach Cobb (1976) wird

soziale Unterstützung definiert als eine subjektive Überzeugung, dass man bei

Bedarf auf Unterstützung und/oder Ressourcen aus einem Netzwerk zurückgreifen

könne. Zur Wirkweise der sozialen Unterstützung gibt es verschiedene Ansätze.

Zwei prominente Wirkmodelle stellen das Puffer-Model (buffering-model) und das

Haupteffekt-Modell (main-effect model) dar (Cohen & Wills, 1985). Dem

Puffermodell folgend wirke sich die Unterstützung durch das soziale Netzwerk

positiv auf den Umgang mit Belastungen aus. Es wird angenommen, dass soziale

Unterstützung erst dann einen nachweisbaren Einfluss auf das Wohlbefinden

ausübe wenn die Betroffenen bereits Stress empfänden. Cohen und Wills (1985)

konnten diesen Interaktionseffekt varianzanalytisch aufzeigen. So gebe es unter

niedrigem Stress keinen Unterschied im Wohlbefinden zwischen Probanden mit

hoher und niedriger sozialer Unterstützung, sondern erst unter hohem Stress. Die

Autoren weisen jedoch auch darauf hin, dass der Puffereffekt erst dann wirksam

werde, wenn zwischen der spezifischen Art der sozialen Unterstützung und dem

vorliegenden Stressor eine Passung vorliege. Demgegenüber wird im Haupteffekt-

Modell angenommen, dass soziale Ressourcen einen direkten Pfad zu

Wohlbefinden aufweisen. Das bedeutet, dass der positive Effekt sozialer

Unterstützung unabhängig von belastenden Situationen eintrete. Cohen und Wills

(1985) argumentierten bezüglich des Haupteffekt-Modells, dass dieses vor allem

bei der allgemein wahrgenommenen Verfügbarkeit sozialer Unterstützung und in

der Erfassung des Ausmaßes der sozialen Integration wirksam würde. Ganz

grundlegend postulieren Cohen und Wills jedoch auch, dass der Mangel an

förderlichen sozialen Beziehungen zu Depressionen und Angstzuständen führen


29

könne. Aldwin und Yancura (2004) folgend weise soziale Integration fast immer

einen Zusammenhang mit günstigeren Auswirkungen auf psychische und

physische Gesundheit auf.

In Forschungsbefunden berichteten Frauen von höherer Unterstützung als

Männer (Matthews, Stansfeld & Power, 1999), ebenso wie in Partnerschaft lebende

Personen höhere Unterstützung angaben (Fydrich et al., 2009). In Situationen mit

erhöhter Stressbelastung zeigten vor allem Frauen, die weniger auf soziale

Unterstützung zurückgreifen konnten, gesundheitliche und depressive

Beschwerden. Männern wurde jedoch nicht nur weniger Unterstützung zuteil,

sondern sie mobilisierten auch weniger Unterstützung (Knoll & Schwarzer, 2002).

Kulik und Mahler (1989) untersuchten Patienten, die eine Bypass-Operation

erhalten hatten. Dort zeigte sich, dass sich verheiratete Patienten, die mehr

Unterstützung nach dem Eingriff erhalten hatten, schneller erholten und weniger

Schmerzmittel benötigten. Der Effekt wurde unter anderem dadurch erklärt, dass

auf die unverheirateten Patienten zu Hause niemand wartete, der sie hätte

versorgen können. Studierende, die sich bei psychischen Schwierigkeiten mit hoher

Wahrscheinlichkeit soziale Unterstützung in ihrer Familie suchen würden, erlebten

sich in Bezug auf ihr Studium als wirksamer und effizienter als jene, die sich nicht

oder nur mit geringer Wahrscheinlichkeit an ihre Familie wenden würden. Insgesamt

erlebten sich Studierende, die einen stabilen sozialen Rückhalt erleben, als

effizienter und für Studierende, die einen sehr guten sozialen Rückhalt berichteten,

hatte das Studium weniger an Bedeutung verloren (Gumz, Erices, Brähler & Zenger,

2013). Unter Differenzierung der sozialen Unterstützung durch Lehrkräfte und

sozialer Unterstützung durch Peers zeigte sich durch soziale Unterstützung in

einem SD-R Modell ein negativer Zusammenhang mit dem Erleben von

Erschöpfung, wobei die Unterstützung durch Lehrkräfte einen stärkeren Einfluss zu

haben schien (Mokgele & Rothmann, 2014; Robins et al., 2015).

2.6 Die Funktion der Selbstwirksamkeit Wie oben bereits beschrieben, werden im Rahmen der transaktionalen

Stresstheorie von Lazarus und Folkman (1987) verschiedene personale

Ressourcen und deren Einfluss auf die Stressbewältigung diskutiert. Es wird

angenommen, dass Kontrollüberzeugungen, positiver Selbstwert und Commitment

mit einer effizienten Selbstregulation und damit mit einer positiven


30

Erwartungshaltung in Zusammenhang stehen (Lazarus & Folkman, 1987). Positive

Erwartungshaltungen können Stresserleben reduzieren und adaptive bzw.

problemorientierte Bewältigungsstrategien unterstützen. Eine positive

Erwartungshaltung trage dazu bei, dass Erfolge den eigenen Kompetenzen, also

internal, und Misserfolge äußeren Umständen, also external attribuiert werden

(Jerusalem & Schwarzer, 2002). Es gibt zahlreiche Konstrukte mit denen sich

generalisierte positive Erwartungshaltungen beschreiben lassen. Neben internalen

Kontrollüberzeugungen (Rotter, 1966), dispositionellem Optimismus (Scheier &

Carver, 1987) und der allgemeinen Selbstwirksamkeitserwartung (Schwarzer,

1994) als Beispiele beschreibt auch Bandura (1977) unter self-efficacy eine positive

Erwartungshaltung, welche auf die Verhaltensebene einwirkt.

Das hier verwendete Konzept der Selbstwirksamkeitserwartung geht zurück

auf die sozial-kognitive Theorie (Bandura, 1976, 1977). Bandura unterscheidet

zunächst zwischen Wirksamkeitserwartungen (efficacy expectations) und

Ergebniserwartungen (outcome expectations). Letztere beziehen sich auf die

Überzeugung, dass ein bestimmtes Verhalten zu einem bestimmten (antizipierten)

Ergebnis führen werde. Die Wirksamkeitserwartung beschreibe dagegen die

Überzeugung einer Person, die Handlungen, die zum erwünschten Ergebnis führen,

auch ausführen zu können. Aber auch schon Rotter (1966) beschäftige sich im

Zusammenhang mit Problemlösestrategien mit Kontrollüberzeugungen als

generalisierten Erwartungen. Er differenzierte zwischen internalen und externalen

Kontrollüberzeugungen. Mit externalen Kontrollüberzeugungen lasse sich dabei

das Ausmaß beschreiben, in dem eine Person die Dinge, die ihr widerfahren, als

von außen verursacht und damit unbeeinflussbar erlebe. Mittels internaler

Kontrollüberzeugungen dagegen lasse sich das Ausmaß beschreiben, indem eine

Person davon überzeugt ist, Ereignisse beeinflussen und kontrollieren zu können.

Rotter nimmt dabei an, dass die externalen und internalen Kontrollüberzeugungen

eines Individuums durch deren individuelle Wahrnehmung und Lernerfahrungen

bestimmt werden. Bandura (1977) greift ebenfalls den Gedanken auf, dass sich

Selbstwirksamkeitserwartungen durch Erfahrungen eines Individuums bilden

können und definiert vier Quellen, aus denen jene geschöpft werden könnten:

Erfolgserfahrungen, stellvertretende Erfahrungen, verbale Überzeugungen und

Wahrnehmung eigener Gefühlsregungen (Bandura, 1977). Aus der Quelle der

Erfolgserfahrungen könne geschöpft werden, wenn Ziele erreicht und


31

Problemzustände bewältigt werden. Sie seien die stärkste Quelle um starke

Selbstwirksamkeitserwartungen aufzubauen (Jerusalem & Schwarzer, 2002).

Hätten sich starke Wirksamkeitserwartungen ausgebildet, werde sich der negative

Einfluss von Misserfolg weniger schwer auswirken (Bandura, 1977). Ähnliches gelte

für das Selbstkonzept: Liege ein starkes Selbstkonzept vor, dann würden berufliche

Belastungen als weniger schwerwiegend und besser zu bewältigen wahrgenommen

(Jerusalem, 1992). Neben eigenen Erfolgen könnten auch stellvertretende

Erfahrungen eine Quelle der Selbstwirksamkeit sein. Hiermit ist gemeint, dass die

Beobachtung anderer Personen beim Meistern bedrohlicher Situationen zu

Ausbildungen eigener Wirksamkeitserwartung führen könne (Jerusalem &

Schwarzer, 2002). Dieses Konzept ist auch bekannt unter Lernen am Modell

(Bandura, 1976). Als dritte Quelle ist die verbale Überzeugung, also eine Art

Suggestion, dass eine Person das erforderliche Verhalten erfolgreich wird

ausführen können, zu nennen. Wirksamkeitserwartung durch verbale

Überzeugungen seien Bandura zufolge in der Regel jedoch schwächer als

Erwartungen aus zuvor genannten Quellen. An letzter Stelle kann die

gefühlsmäßige Erregung als schwächste Quelle der Selbstwirksamkeit angeführt

werden. Hierbei werde der individuelle (physische und psychische)

Erregungszustand herangezogen, um die eigene Bewältigungskompetenz zu

beurteilen. Hohe Erregung könne von einer Person als Hinweis darauf interpretiert

werden, nicht über ausreichende Kompetenzen zu verfügen (Jerusalem &

Schwarzer, 2002).

Selbstwirksamkeit sei ein Schlüssel zu kompetenter Selbstregulation und

weitgehend unabhängig von den Fähigkeiten und Kompetenzen, die einer Person

innewohnen (Jerusalem & Schwarzer, 2002). Die allgemeine Selbstwirksamkeit

wird von Schwarzer (1994) als extremer Pol des Selbstwirksamkeitskonzeptes nach

Bandura konzipiert. Schwarzer legt der allgemeinen Selbstwirksamkeit die

Annahme zu Grunde, dass jeder Mensch sich Erfolgs- oder Misserfolgs-

erfahrungen selbst zuschreiben und danach generalisieren könne.

Selbstwirksamkeit beschreibe dabei die subjektiven Überzeugungen,

problematische oder neue Situationen mit Hilfe eigener Kompetenzen bewältigen

zu können (Jerusalem & Hopf, 2002).

In der Forschung zeigten Personen mit hoher Ausprägung der

Selbstwirksamkeitserwartung gegenüber jenen mit niedrigerer Ausprägung, bei


32

sonst gleichem Fähigkeiten-Niveau, ein höheres Anstrengungs- und Anspruchs-

niveau, mehr Ausdauer, ein effektiveres Zeitmanagement und mehr Flexibilität bei

der Problemlösung (Bandura, 1977). Dabei waren Personen mit hoher Ausprägung

der Selbstwirksamkeit gegenüber belastenden Anforderungen stressresistenter und

konnten eher einen Zustand der Herausforderung aufrechterhalten. Bei Personen

mit niedriger Selbstwirksamkeit hingegen wechselte der Zustand der

Herausforderungen im Zeitverlauf in einen Zustand der Bedrohung und führte in der

Folge häufig zu Kontrollverlusterleben (Jerusalem, 1992). Vor allem bei hohen

akademischen Anforderungen könne die akademische Selbstwirksamkeit als

Ressource vor emotionaler Erschöpfung wirken (Schladitz, Otto & Sobiraj, 2012).

Positive Selbstwirksamkeitserwartungen würden dabei vor allem bei der

Bearbeitung neuer oder schwieriger Aufgaben als motivationsfördernd wirken.

Negative Selbstwirksamkeitserwartungen hingegen könnten Menschen dazu

veranlassen, vorzeitig aufzugeben oder erst gar keine Handlungsinitiative zu

ergreifen (Jerusalem & Hopf, 2002). Im Hinblick auf das Stresserleben bei

Studierenden haben sich der Selbstwert und die Selbstwirksamkeit als starke

protektive Faktoren herauskristallisiert. Selbstwirksamkeit entfalte in diesem

Zusammenhang vor allem dann eine protektive Wirkung, wenn die eigenen

Studienkompetenzen als gering veranschlagt würden (Bachmann, Berta, Eggli &

Hornung, 1999). Die akademische Selbstwirksamkeit korrelierte in einer

Untersuchung von Zajacova, Lynch und Espenshade (2005) negativ mit Stress und

hatte einen positiven Einfluss auf die akademische Leistung. Auch steige die

Wechselneigung aufgrund von Studienschwierigkeiten, je geringer die

Selbstwirksamkeitserwartung (Fellenberg & Hannover, 2006) und je höher der

erlebte Stress sei (Zajacova et al., 2005). Bezüglich studentischem Burnout wurde

der Einfluss der Selbstwirksamkeit bislang nur selten untersucht. So ergab sich bei

Durán und Kollegen (2006) Selbstwirksamkeit lediglich als Prädiktor für die Burnout-

Dimension Effizienz und nicht für die anderen beiden Dimensionen, wohingegen die

Selbstwirksamkeitserwartung bei Olwage und Mostert (2014) einen negativen

Zusammenhang mit Burnout im gesamten und einen positiven Zusammenhang mit

Engagement aufwies.


33

2.7 Fragestellung und Hypothesen Wie nun hinreichend dargelegt wurde, können auch Studierende unter

Burnout leiden (Gumz et al., 2012; Gusy et al., 2010; Salmela-Aro & Read, 2017;

Swords & Ellis, 2017). Ein Burnout-Syndrom im Studium wird in der Literatur in

Zusammenhang gebracht mit einer herabgesetzten akademischen

Leistungsfähigkeit (Schaufeli et al., 2002; Stoliker & Lafreniere, 2015),

gesundheitlichen Beeinträchtigungen (Mokgele & Rothmann, 2014; Robins et al.,

2015) und herabgesetztem Wohlbefinden (Gusy et al., 2010). Nur zwei

Forschungsarbeiten legten hinsichtlich Burnout einen Fokus auf die Gruppe der

Psychologiestudierenden (Rummell, 2015; Swords & Ellis, 2017), obwohl die

Berufsgruppe der Psychologen durch aus zu einer Risikogruppe mit Burnout-

Gefährdung zählt (Schmidbauer, 1977). Daher wird die Gruppe der

Psychologiestudierenden in der vorliegenden Arbeit in den Fokus genommen. In

der vorangegangenen Forschungsliteratur wurden als Einflussfaktoren auf

studentisches Burnout insbesondere Anforderungen im Rahmen des Studiums in

unterschiedlichen Operationalisierungen und die soziale Unterstützung untersucht.

Unter den Anforderungen im Rahmen des Studiums wurde der Fokus auf

Zeitaufwand für das Studium, das Erleben von Überforderung und

wahrgenommenem Zeitdruck (Gusy et al., 2016; Mokgele & Rothmann, 2014;

Robins et al., 2015), die Einschätzung des Workloads und des generellen

Schwierigkeitsgrades (Thiel et al., 2008) sowie die Unvereinbarkeit von Studium

und Privatleben (Gusy et al., 2016) gelegt. Unter weiteren Burnout förderlichen

Belastungen im weiter gefassten Rahmen eines Studiums wurden finanzielle

Sorgen (Soares et al., 2007; Sundin et al., 2011) und Erwerbstätigkeit neben dem

Studium (Holm-Hadulla et al., 2009) beforscht. Der Einfluss zusätzlicher

Belastungen wie Partnerschaft oder Elternschaft auf die Entwicklung einer Burnout-

Symptomatik bei Studierenden wurde bislang noch nicht untersucht.

Hinsichtlich potentieller protektiver Faktoren zeigte sich, dass soziale

Unterstützung einen protektiven und förderlichen Effekt auf gesundheitsbezogene

Outcomes haben kann (Kulik & Mahler, 1989). Unter Studierenden stehe

wahrgenommene soziale Unterstützung in Zusammenhang mit Effizienzerleben

und Zynismus (Gumz et al., 2013), wobei soziale Unterstützung durch Lehrkräfte

einen stärkeren Einfluss zu haben schien als soziale Unterstützung durch Peers

(Mokgele & Rothmann, 2014). Selbstwirksamkeit fand im Hinblick auf studentisches


34

Burnout bislang wenig Beachtung, es gibt aber Hinweise auf einen protektiven

Effekt der Selbstwirksamkeit hinsichtlich einer Burnoutsymptomatik (Durán et al.,

2006; Olwage & Mostert, 2014). Die Selbstwirksamkeitserwartung stellte sich

jedoch in Bezug auf Stresserleben als starker protektiver Faktor heraus (Jerusalem

& Hopf, 2002) und entfalte einen positiven Einfluss auf die akademische Leistung

(Zajacova et al., 2005).

Angelehnt an das vorgestellte SD-R-Modell (Mokgele & Rothmann, 2014)

wird im Rahmen der vorliegenden Untersuchung die zentrale Fragestellung

aufgeworfen, wie sich studienbezogene Studium sowie Belastungen außerhalb des

Studium auf die Entwicklung einer Burnout Symptomatik auswirken und inwieweit

Ressourcen im Sinne sozialer Unterstützung und Selbstwirksamkeit auf diesen

Einfluss einwirken können. Im spezifischen wird angenommen, dass (a) hohe

studienbezogene Anforderungen mit höheren Werten auf den Burnout-

Dimensionen emotionale Erschöpfung und Zynismus und niedrigen Werten auf der

Dimension Effizienzerleben einhergehen. Weiter wird angenommen, dass (b)

erhöhte Belastungen außerhalb des Studiums wie die Ausübung einer

Nebentätigkeit, finanzielle Belastungen durch Kredite und/oder BAföG,

Partnerschaft oder Elternschaft zu erhöhten Werten auf den Dimensionen

emotionale Erschöpfung und Zynismus und niedrigeren Werten auf der Dimension

Effizienzerleben führen. Dem Puffer-Modell (Cohen & Wills, 1985) folgend wird

weiter angenommen, dass die soziale Unterstützung bei hohen Belastungen im

Rahmen des Studiums einen unterstützenden Einfluss auf die Probanden ausübt.

Im Spezifischen bedeutet dies, dass angenommen wird, dass die (c)

Burnoutsymptomatik bei hohen Anforderungen im Psychologiestudium durch

Variablen der sozialen Unterstützung moderiert wird. Ebenfalls wird angenommen,

dass die (d) Burnoutsymptomatik bei hohen Belastungen außerhalb des

Psychologiestudium durch Variablen der sozialen Unterstützung moderiert wird.

Konkret bedeutet dies, dass bei hohen wahrgenommenen studienbezogenen

Anforderungen und Belastungen der positive Einfluss auf die Burnout-Symptomatik

abgemildert wird. Weiter wird angenommen, dass (e) der Zusammenhang zwischen

studienbezogenen Anforderungen und der Ausprägung der Burnout-Symptomatik

durch die Selbstwirksamkeitserwartung mediiert wird. Abschließend wird

angenommen, dass (f) das Vorliegen einer Burnout-Symptomatik mit einer

schlechteren akademischen Leistung einhergeht.


35

3 Methode 3.1 Stichprobe Für die Stichprobe wurden Studierende im Bachelor- und/oder

Masterstudiengang der Fachrichtung Psychologie als Adressaten gewählt. Der

angestrebte Stichprobenumfang lag nach a priori Analyse mit G*Power bei n = 102.

In die Datenerhebung eingeschlossen wurden Probanden, die im Wintersemester

2018/2019 aktiv im Bachelor- oder Masterstudiengang Psychologie studierten und

mindestens im zweiten Hochschulsemester eingeschrieben waren. Die

Studierenden sollten entweder an der Medical School Hamburg, der FernUniversität

in Hagen oder einer deutschen staatlichen Präsenzhochschule in den Studiengang

Psychologie eingeschrieben sein. Von der Analyse ausgeschlossen wurden

Probanden mit lücken- oder fehlerhaften Datensätzen ebenso wie Probanden, die

in anderen Studiengängen eingeschrieben waren, an anderen privaten

Hochschulen als der MSH studierten, im vorangegangenen Semester ein

Urlaubssemester eingelegt hatten oder im ersten Semester studierten.

3.2 Studiendesign Die Untersuchung wurde in einem Querschnittdesign durchgeführt. Die

Daten wurden im Zeitraum von 15. November bis 16. Dezember 2018 mittels

Online-Fragebögen erhoben. Die Befragung wurde über Unipark (Questback

GmbH, 2017) durchgeführt. Die Probanden wurden mit Hilfe von sozialen

Netzwerken wie Facebook, Twitter und WhatsApp angeworben. Studierende der

Medical School Hamburg konnten sich auf Wunsch Versuchspersonen als

Gegenleistung gutschreiben lassen.

3.3 Untersuchungsablauf Nach einer Aufklärung zum Untersuchungsgegenstand, zur Anonymität und

den Datenschutzbestimmungen beantworteten die Probanden die Fragebögen

online. Die Datensätze wurden anschließend deskriptiv und inferenzstatistisch im

Hinblick auf Fragestellung und Hypothesen ausgewertet.


36

3.4 Messinstrumente Burnout. Im Maslach Burnout Inventar für Studierende (MBI-SS; Gumz,

Erices, Brähler & Zenger, 2013) werden die Burnout-Dimensionen emotionale

Erschöpfung, Zynismus und Effizienzerleben erfasst. Das MBI-SS ist dabei eine

Modifikation des MBI – General Survey (Maslach et al., 1986). Hohe Werte auf den

Skalen emotionale Erschöpfung und Zynismus sowie niedrige Werte auf der Skala

Effizienzerleben weisen dabei auf ein Burnout hin. Der MBI-SS setzt sich

zusammen aus 15 Items und gibt den Probanden Aussagen vor. Die Probanden

schätzen mittels einer 7-stufigen Likert-Skala ein, ob die Aussagen nie bis täglich

auf sie zutreffen. Auf die Dimension emotionale Erschöpfung entfallen fünf Items

(z.B. „Ich fühle mich von meinem Studium ausgelaugt.“). Die Dimension Zynismus

wird durch vier Items gebildet (z.B. „Ich zweifle an der Bedeutung meines

Studiums.“). Mit weiteren sechs Items wird die Dimension Effizienzerleben

abgefragt (z.B. „In den Veranstaltungen bin ich zuversichtlich, dass ich die Dinge

effektiv bewältige.“). Je höher die Werte auf den Dimensionen Erschöpfung und

Zynismus und je niedriger die Werte auf der Dimension Effizienz ist, desto

wahrscheinlicher liegt ein Burnout-Syndrom vor. Die Einschätzung der Werte auf

den Dimensionen erfolgt nach Gumz und Kollegen (2012) in leichte, mittlere und

schwere Ausprägung. Die internen Konsistenzen der Skalen liegen liegt zwischen

a = 0.81 und a = 0.86.

Anforderungen im Studium. Mit Bezug zur 21. Sozialerhebung des

deutschen Studierendenwerkes (Middendorff et al., 2017) wurde der

studienbezogene Zeitaufwand erhoben, indem die Studierenden befragt wurden,

wieviel Zeitstunden sie im Schnitt im vergangenen Semester pro Woche für

Lehrveranstaltungen und Selbststudium aufgewandt haben („Wie viel Zeit pro

Woche wenden Sie im Schnitt für Lehrveranstaltungen und Seminare an der Uni

auf?“ und „Wie viel Zeit pro Woche wenden Sie im Schnitt für Selbststudienzeit bzw.

Lernzeit auf?“). Die Werte in beiden Fragen wurden zu einem Gesamtwert

Zeitaufwand für das Studium zusammengerechnet. Darüber hinaus fanden

ausgewählte Skalen des Berliner Anforderungs- und Ressourcen Inventars (BARI-

S; Gusy & Lohmann, 2011) Anwendung. Es wurden die Dimensionen Zeitdruck,

Unvereinbarkeit von Studium und Privatleben sowie Überforderung im Studium


37

ausgewählt. Die Dimension Zeitdruck (a = .73) wird mit drei Items erfasst (z.B. „Ich

habe nicht genug Zeit, um die besuchten Lehrveranstaltungen vor- und

nachzubereiten.“). Auf die Dimension Überforderung (a = .72) im Studium entfallen

drei Items (z.B. „Ich muss Aufgaben bearbeiten, auf die ich zu wenig vorbereitet

wurde“). Zwei weitere Items bilden die Skala Unvereinbarkeit von Studium und

Privatleben (z.B. „Mein Studium lässt mir nicht genug Zeit für meine Hobbies.“),

deren interne Konsistenz bei a = .74 liegt. Die Probanden schätzen auf einer 6-

stufigen Ratingskala ein, ob die beschriebenen Aussagen nie bis immer auf sie

zutreffen. Der BARI-S ist noch nicht abschließend validiert, sei aber in Vorstudien

bereits erfolgreich erprobt worden (Gusy et al., 2010, 2016).

Selbstwirksamkeit. Die Skala zur allgemeinen Selbstwirksamkeits-

erwartung (SWE; Jerusalem & Schwarzer, 1999) kann bei Jugendlichen ab 12

Jahren und Erwachsenen zur Persönlichkeitsdiagnostik auf der Gruppenebene

eingesetzt werden. Mit dem SWE können über zehn Items allgemeine optimistische

Selbstüberzeugungen erfasst werden. Die Items werden vierstufig von „stimmt

nicht“ bis „stimmt genau“ beantwortet (z.B. „Wenn ein Problem auftaucht, kann ich

es aus eigener Kraft meistern.“). Die Skala ist eindimensional und im Vergleich

deutscher Stichproben streuten die internen Konsistenzen zwischen .80 und .90.

Soziale Unterstützung. Mit Hilfe des Fragebogens zur sozialen

Unterstützung (F-SozU; Fydrich, Sommer, Tydecks & Brähler, 2009) werden über

54 Items die Skalen Emotionale Unterstützung, Praktische Unterstützung, Soziale

Integration, Belastungen aus dem sozialen Netzwerk und ergänzende Skalen wie

Reziprozität, Verfügbarkeit einer Vertrauensperson und Zufriedenheit mit der

sozialen Unterstützung abgefragt. Für die vorliegende Arbeit wurden die drei Skalen

der emotionalen Unterstützung, der praktischen Unterstützung und der sozialen

Integration ausgewählt. Aus dem Zusammenschluss dieser drei Skalen lässt sich

eine vierte Skala zur wahrgenommenen sozialen Unterstützung bilden. Auf die

Skala praktische Unterstützung entfallen neun Items bei einer internen Konsistenz

von a = .81 (Beispielitem: „Bei Bedarf kann ich mir Werkzeug oder Lebensmittel

ausleihen.“). Die interne Konsistenz der Skala emotionale Unterstützung liegt bei a

= .89 und wird durch 16 Items gebildet (Beispielitem: „Es gibt Menschen, die mich


38

so nehmen, wie ich bin.“). Die Skala soziale Integration besteht aus 13 Items mit

einer internen Konsistenz von a = .91 (Beispielitem: „Meinen Freunden/Bekannten

ist es wichtig, meine Meinung zu bestimmten Dingen zu erfahren.“). Die Probanden

geben auf einer 5-stufigen Likert-Skala an, in welchem Ausmaß sie den Aussagen

zustimmen („trifft nicht zu“ bis „trifft nicht genau zu“). Cronbach’s a der Skala

wahrgenommenen sozialen Unterstützung liegt bei .93.

Während der F-SozU die soziale Unterstützung unabhängig vom

Unterstützungsgeber abfragt, soll dieser Aspekt mit einem weiteren Teil des BARI-

S (Gusy & Lohmann, 2011) noch etwas spezifischer erfasst werden. Mit der

Dimension soziale Unterstützung durch Lehrende (a = .86) wird über vier Items

erfasst, in welchem Ausmaß sich die Probanden durch Lehrende unterstützt fühlen

(Beispielitem: „Meine Dozenten fördern mich.“). Die Dimension soziale

Unterstützung durch Mitstudierende (a = .83) erfasst ebenfalls über vier Items, in

welchem Ausmaß sich die Probanden durch Kommilitonen unterstützt fühlen

(Beispielitem: „Ich finde ohne weiteres jemanden, der mich informiert oder mir

Arbeitsunterlagen mitbringt, wenn ich mal nicht zur Hochschule kommen kann.“).

Die Probanden schätzen auf einer 6-stufigen Ratingskala ein, ob die beschriebenen

Aussagen nie bis immer auf sie zutreffen.

Belastungen außerhalb des Studiums. Um Belastungen außerhalb des

Studiums zu erfassen wurde sich inhaltlich am Fragebogen zur Stressbewältigung

und Lebensqualität im Studium (Jurkat, 2009) orientiert, insbesondere an der Skala

Privatleben. Im Rahmen dieser Skala wird die Zufriedenheit mit dem eigenen

Leben, das Vorhandensein einer Partnerschaft, von Kindern, Freunden und Freizeit

erfragt. Das Antwortformat variiert zwischen dichotomen Formaten, Likertskalen

und offenen Antworten. Aus messökonomischen Gründen wurden lediglich einzelne

Items ausgewählt (z.B. „Leben sie in einer Partnerschaft?“ mit dichotomen

Antwortformat oder „Sind sie mit ihrer Partnerschaft zufrieden?“ mit fünfstufigem

Antwortformat von „sehr“ bis „gar nicht“).

Darüber hinaus wurden in weiteren Fragen gesundheitliche

Beeinträchtigungen (Beispielitem: „Haben Sie eine körperliche Beeinträchtigung,

die Ihnen das Studium erschwert?“), finanzielle Ressourcen (Beispielitem: „Wie viel

Geld in Euro steht Ihnen nach Abzug der Kosten für die Warmmiete (Kaltmiete +


39

Nebenkosten) monatlich zur Verfügung?“) und die Ausübung einer Nebentätigkeit

(Beispielitem: „Wie viele Stunden pro Woche gehen Sie einer bezahlten Tätigkeit

(Nebenjob, Beruf, Ehrenamt, etc. nach?“) erfragt.

Akademisches Leistungsniveau. Um zu erfassen, inwieweit sich eine

Burnout-Symptomatik auf studienbezogene Outcomes auswirkt, wurde die

akademische Leistung im Rahmen eines Items erfragt („Was ist Ihr derzeitiger

Notendurchschnitt?“).

3.5 Statistische Analysen Zur Datenanalyse wurde die Statistiksoftware SPSS 23 und das Process

Makro (Hayes, 2017) verwendet. Die Daten wurden mit Hilfe des Shapiro-Wilk-Test

auf Normalverteilung überprüft. Bei mehreren Variablen gab es Verletzungen der

Normalverteilungsannahme. Dem zentralen Grundsatztheorem folgend, kann ab

einem Stichprobenumfang von n > 30, wie im vorliegenden Datensatz gegeben,

jedoch Normalverteilung angenommen werden (Döring & Bortz, 2016). Um

statistisch bedeutsame Unterschiede zwischen den Studierenden hinsichtlich der

Hochschulzugehörigkeit aufzudecken, wurde für ausgewählte intervallskalierte

demografische Variablen (Alter, Notenschnitt, Arbeitszeit, Zeitaufwand für das

Studium und finanzielle Belastung) sowie für die Kriteriumsvariablen (emotionale

Erschöpfung, Zynismus und Effizienzerleben) eine multivariate Varianzanalyse

durchgeführt. Zur Prüfung der Hypothesen wurden die Daten im Rahmen von

Mediations- und Moderationsanalysen sowie hierarchischer multipler

Regressionsanalysen ausgewertet. Ein Item zur Partnerschaftszufriedenheit („Sind

Sie mit ihrer Partnerschaft zufrieden?“) konnte zur Analyse nicht verwendet werden,

da es einen Fehler bei der Erhebung gab und die Werte diesbezüglich komplett

fehlten. Sonstige fehlende Werte wurden mit dem EM-Algorithmus geschätzt, gegen

die alpha-Fehler-Kumulierung bei multiplen Testen wurde die Bonferroni-Korrektur

eingesetzt. Das Signifikanzniveau wurde auf p < .05 festgesetzt.


40

4 Ergebnisse In den folgenden Abschnitten werden die Ergebnisse der Datenanalyse in

Bezug auf die Hypothesen berichtet. Es erfolgt zunächst eine Darstellung der

deskriptiven Statistiken, bevor im Anschluss auf die Ergebnisse der

inferenzstatistischen Analysen eingegangen wird.

4.1 Stichprobenbeschreibung Der Gesamtdatensatz umfasste N = 218 Personen. Aus dem Datensatz

wurden 15 Probanden entfernt, da sie an einer anderen privaten Hochschule als der

MSH oder im Ausland studierten. Weitere 12 wurden entfernt, da sie angegeben

hatten, im ersten Hochschulsemester des Bachelorstudiengangs Psychologie zu

studieren und dies nicht den Einschlusskriterien (Studium mindestens im zweiten

Semester des Studiengangs Psychologie) entsprach.

Die in der Analyse verbleibenden Studierenden (n = 191) waren zwischen 19

und 58 (M = 28.67, SD = 9.36) Jahre alt. Frauen (n = 166) waren gegenüber

Männern (n = 25) deutlich überrepräsentiert und die überwiegende Mehrheit (n =

189) hatte die deutsche Staatsangehörigkeit.

In der getrennten Betrachtung nach Hochschulart (Tabelle 1) zeigte sich

ebenfalls, dass Frauen im Vergleich zu Männern jeweils deutlich überrepräsentiert

waren. So ergab sich für die MSH eine Verteilung von n = 92 Frauen gegenüber n

= 18 Männern, für die FUH n = 64 Frauen gegenüber n = 4 Männern und für andere

staatliche Präsenzuniversitäten n = 13 Frauen gegenüber n = 3 Männern. Die

Studierenden der MSH (n = 110) und anderer staatlicher Präsenzuniversitäten (n =

16) hatten alle die deutsche Staatsangehörigkeit, an der FUH hatten n = 63 die

deutsche Staatsangehörigkeit. In der deskriptiven Zusammenfassung ergaben sich

Unterschiede hinsichtlich des Studierendenstatus: Während an der MSH alle

Probanden (n = 110) und die Probanden der staatlichen Präsenzhochschulen (n =

16) bis auf einen Studierenden in einen Vollzeitstudiengang der Psychologie

eingeschrieben waren, gaben nur n = 25 Studierende der FUH an, in Vollzeit zu

studieren, gegenüber n = 40, die als Teilzeitstudent eingeschrieben waren.

Ebenfalls signifikante Unterschiede gab es im Anteil der Bachelor- gegenüber den

Masterstudierenden.


41

Während n = 39 Studierende der MSH im Bachelorstudiengang (gegenüber

n = 71 im Masterstudiengang) eingeschrieben waren, zeigte sich für Studierende

der FUH ein umgekehrtes Bild mit n = 55 Studierenden im Bachelorstudiengang und

n = 10 Studierenden im Masterstudiengang. Weiter ist zu berichten, dass die

Mehrheit der Studierenden angab, sich in einer Partnerschaft zu befinden (MSH: n

= 62, FUH: n = 45, Andere: n = 11). Eine Elternschaft wurde, vor allem an den

Präsenzhochschulen, nur selten angeben (MSH: n = 3, FUH: n = 25, Andere: n =

2). Die Elternschaft wurde daher in den Regressionsanalysen nicht weiter

berücksichtigt, da es in der Stichprobe insgesamt zu wenige Teilnehmenden mit

Elternschaft gab.

Um zu prüfen, ob es hinsichtlich der verwendeten Prädiktoren signifikante

Unterschiede in der Höhe der Ausprägung gibt, wurde eine multivariate

Varianzanalyse durchgeführt. In einer Analyse mit der Hochschulform als

unabhängige Variable zeigten sich, wie in Tabelle 2 ersichtlich, zwischen den

Studierenden der unterschiedlichen Hochschulen signifikante Unterschiede. So

sind die Studierenden der FUH (M = 37.05, SD = 11.11, F(2, 188) = 62.18, p = .00,

Tabelle 1

Deskriptive Darstellung der Stichprobenzusammensetzung

MSH

n = 110

FUH

n = 65

Andere

n = 16

Geschlecht männlich 18 4 3

weiblich 92 61 13

Staatsangehörigkeit Deutsch 110 63 16

Andere 0 2 0

Partnerschaft Ja 62 45 11

Nein 48 20 5

Bachelor oder Master B. Sc. 39 55 10

M. Sc 71 10 6

Studierendenstatus VZ 110 25 15

TZ 0 40 1

Elternschaft Ja 3 25 2

Nein 107 40 14

VZ = Vollzeitstudium, TZ = Teilzeitstudium, MSH = Medical School Hamburg, FUH =

FernUniversität in Hagen, Andere = andere staatliche Präsenzuniversitäten


42

h2 = 0.40) in der vorliegenden Stichprobe im Durchschnitt ca. zehn Jahre älter als

die Studierenden der MSH (M = 24.53, SD = 3.65) und anderer

Präsenzuniversitäten (M = 25.06, SD = 6.85). Studierende der MSH wendeten mit

durchschnittlich 34.83 (SD = 14.72) Stunden am meisten Zeit für das Studium auf

(F(2, 188) = 18.14, p = .00, h2 = 0.16), während Studierende der FUH mit

durchschnittlich 24.89 (SD = 15.13) Stunden am meisten Zeit für einen Nebenjob,

Festanstellung oder ehrenamtliche Tätigkeit aufwendeten (F(2,188) = 41.37, p =

.00, h2 = 0.31). Die monatliche finanzielle Belastung durch Inanspruchnahme von

Krediten und/oder BAföG war für Studierende der MSH (M = 239.81, SD = 371.10)

gegenüber Studierenden der FUH (M = 74.12, SD = 278.83) und den Studierenden

anderer Universitäten (M = 59.38, SD = 174.37) am höchsten (F(2,188) = 6.11, p =

.00, h2 = 0.06). Auch hinsichtlich des Notendurchschnitts im Psychologiestudium

gab es signifikante Unterschiede, wobei Studierende der FUH als einzige Gruppe

die gesamte Bandbreite der möglichen Noten abdeckte, mit einem

Notendurchschnitt von 2.77 (SD = 0.66) zugleich jedoch im Hochschulvergleich den

schlechtesten Notendurchschnitt erzielten (F(2, 188) = 21.28, p = .00, h2 = 0.19).

Hinsichtlich der Burnout-Dimensionen als Kriteriumsvariablen gab es ebenfalls

signifikante Unterschiede zwischen den Gruppen. Studierende der MSH (M = 4.49,

SD = 1.18) und Studierende staatlicher Präsenzuniversitäten (M = 4.46, SD = 1.27)

erzielten höhere Werte auf der Dimension emotionaler Erschöpfung als Studierende

der FUH (M = 3.24, SD = 1.26, F(2, 188) = 22.39, p = .00, h2 = 0.19). Bezüglich der

Dimension Zynismus bzw. Bedeutungsverlust im Studium gab es keine

Unterschiede zwischen den Gruppen (F(2,188) = 2.66, p = .07, h2 = 0.03). Auf der

Dimension Effizienzerleben erzielten Studierende der MSH mit einem Mittelwert von

5.10 (SD = 0.94) den höchsten Mittelwert im Gruppenvergleich (F(2, 188) = 4.48, p

= .01, h2 = 0.05). Darüber hinaus zeigten sich signifikante Unterschiede hinsichtlich

der sozialen Unterstützung, wobei Studierende der MSH im Mittel durchweg die

höchsten Werte erzielten. Im Hinblick auf die allgemein wahrgenommene soziale

Unterstützung liegt die MSH-Gruppe mit einem Mittelwert von 4.08 (SD = 0.57) in

einem hohen, bei sozialer Unterstützung durch Lehrende mit einem Mittelwert von

3.62 (SD = 1.00) in einem mittleren bis hohen Bereich und im Hinblick auf soziale


43

Unterstützung durch Kommilitonen (M = 2.38, SD = 0.74) in einem mittleren Bereich.

Bei Studierenden der FUH sind die Mittelwerte der wahrgenommenen sozialen

Unterstützung (F(2, 188) = 6.33, p = .00, h2 = 0.06), sozialen Unterstützung durch

Lehrende (F(2, 188) = 36.75, p = .00, h2 = 0.28) und der sozialen Unterstützung

durch Kommilitonen (F(2, 188) = 29.88, p = .00, h2 = 0.24) im Durchschnitt jeweils

signifikant geringer ausgeprägt als bei Studierenden der MSH. Die Höhe der

studienbezogenen Anforderungen (F(2, 188) = 0.52, p = .60, h2 = 0.01) und der

Tabelle 2

Ergebnisse der multivariaten Varianzanalyse für Unterschiede zwischen den Gruppen.

MSH

n = 110

FUH

n = 65

Andere

n = 16

Variable M SD M SD M SD F h2

Alter 24.53 3.65 37.05 11.11 25.06 6.85 62.18* .40

Range 19 - 42 20 - 58 20 -42

Zeitaufwand in h 34.83 14.72 21.89 13.23 35.50 13.88 18.14* .16

Arbeitszeit in h 9.65 8.37 24.89 15.13 8.44 7.49 41.37* .31

Finanzielle Belastung in €

239.81 371.10 74.12 278.83 59.38 174.37 6.11* .06

Notendurchschnitt 1.78 0.44 2.77 0.66 1.60 0.51 21.28* .19

Range 1.00 – 2.90 1.00 – 4.00 1.00 – 2.70

Burnout

Emotionale Erschöpfung

4.49 1.18 3.24 1.26 4.46 1.27 22.39* .19

Zynismus 2.40 1.45 2.45 1.36 3.30 1.92 2.66 .03

Effizienz 5.10 0.94 4.65 1.10 4.74 1.02 4.48* .05

Wahrgenommene SU 4.08 0.57 3.76 0.77 3.66 0.82 6.33* .06

SU Lehrende 3.62 1.00 2.30 0.98 3.00 0.83 36.75* .28

SU Kommilitonen 2.38 0.74 1.48 0.72 2.11 0.83 29.88* .24

Anforderungen 3.09 0.94 3.00 0.86 3.07 .90 0.52 .01

Selbstwirksamkeit 3.03 0.52 3.07 0.49 2.83 0.50 1.56 .02

* p < .05

SU = Soziale Unterstützung, MSH = Medical School Hamburg, FUH = FernUniversität

in Hagen, Andere = andere staatliche Präsenzhochschulen


44

Selbstwirksamkeitserwartung (F(2, 188) = 1.55, p = .22, h2 = 0.02) wird von den

Studierenden jeweils vergleichbar im mittleren Bereich eingeschätzt.

Da die Gruppe der Studierenden staatlicher Präsenzuniversitäten mit 16

Probanden für die folgenden Analysen zu gering ist, werden lediglich die Ergebnisse

der Analysen für die Studierenden der Medical School Hamburg und der

FernUniversität in Hagen berichtet. Basierend auf der theoretischen Annahme, dass

sich die Lern-Lehrform zwischen einer Präsenzhochschule und einer

Fernhochschule stark unterscheidet, da bei der Fernhochschule die Anwesenheit

vor Ort weitestgehend entfällt und sich die Art des sozialen Kontaktes zu

Kommilitonen und Lehrenden auf Grund der Dezentralisierung unterscheiden

könnte, wurden die folgenden Analysen für die MSH und die FUH jeweils separat

durchgeführt. Zum einen, um einer Konfundierung und Verzerrung

entgegenzuwirken, zum anderen um eventuell unterschiedlich auftretende Effekte

herausarbeiten zu können.

4.2 Auswirkungen der studienbezogenen Anforderungen und Belastungen auf die Burnout-Symptomatik

Um die Effekte studien-

bezogener Anforderungen und

Belastungen außerhalb des

Studiums sowie den Einfluss der

sozialen Unterstützung und der

Selbstwirksamkeit auf die Burnout-

Symptomatik ermitteln zu können,

wurden hierarchisch multiple

Regressionen durchgeführt. Da die

drei Dimensionen des MBI-SS nicht

zu einem Gesamtscore der Burnout-

Symptomatik verrechnet werden

dürfen (Maslach et al., 1986), wurden

für die Dimensionen emotionale

Erschöpfung, Zynismus und

Effizienzerleben jeweils separate Regressionen gerechnet. Um mögliche

Tabelle 3

Reliabilität der verwendeten Messinstrumente

Cronbach’s a

MBI-SS

Erschöpfung .89

Zynismus .89

Effizienz .79

Soziale Unterstützung

Wahrgenommene soziale

Unterstützung

.96

Soziale Unterstützung durch

Lehrende

.87

Soziale Unterstützung durch

Kommilitonen

.85

Anforderungen im Studium .86

Selbstwirksamkeit .81


45

Unterschiede zwischen den Hochschulen herausarbeiten zu können, werden die

Regressionen für die Medical School Hamburg und die FernUniversität in Hagen

getrennt durchgeführt. Die Daten wurden hinsichtlich der Vorrausetzungen zur

Durchführung einer hierarchisch multiplen Regression überprüft. Mittels

Streudiagrammen wurde auf lineare Zusammenhänge zwischen den Variablen,

Homoskedastizität und Normalverteilung der Fehler überprüft. Durch die Durbin-

Watson Statistik wurde die Unabhängigkeit der Fehler überprüft. Auf Kollinearität

wurde mittels der Toleranz- bzw. VIF-Statistik getestet. Die eben genannten

Voraussetzungen können in allen durchgeführten Regressionen als gegeben

angesehen werden. Auch in Bezug auf die Reliabilitäten der verwendeten Skalen

gab es keine Einschränkungen (Tabelle 3).

Da Anforderungen im Studium in der Literatur bereits als relevante

Einflussfaktoren untersucht wurden (Wörfel, 2017; Gusy et al., 2016), wurde

angenommen, dass dieser Prädiktor den stärksten Einfluss auf die Kriterien haben

würde. Im ersten Schritt der Regression wurden mit emotionaler Erschöpfung,

Zynismus oder Effizienzerleben als Kriteriumsvariablen daher jeweils zunächst der

Prädiktor studienbezogene Anforderungen eingefügt. Dieser Prädiktor umfasst die

Skalen Überforderung, Zeitdruck und Unvereinbarkeit von Studium und Privatleben

des BARI-S (Gusy & Lohmann, 2011). Im zweiten Schritt wurden Arbeitsstunden

pro Woche, das Vorhandensein einer Partnerschaft sowie die Summe des in

Anspruch genommenen Kredites und/oder ausgezahlten BAföG als finanzielle

Belastungen in die Analyse aufgenommen. Alle drei Variablen sollen Belastungen

außerhalb des Studiums repräsentieren. Um den Einfluss der sozialen

Unterstützung und der Selbstwirksamkeitserwartung auf die Regressionsgewichte

der im ersten und zweiten Schritt eingefügten Variablen getrennt beurteilen zu

können, wurden im vierten Schritt mit wahrgenommener sozialer Unterstützung,

sozialer Unterstützung durch Lehrende und sozialer Unterstützung durch

Kommilitonen zunächst die Prädiktoren der sozialen Unterstützung eingefügt. Im

letzten Schritt wurde schlussendlich die Selbstwirksamkeitserwartung als Prädiktor

in die Analyse eingefügt.

Im Anhang A finden sich die Korrelationstabellen für die Stichprobe der MSH

und respektive in Anhang B für die FUH-Gruppe. Dort wird ersichtlich, dass

studienbezogene Anforderungen in der MSH-Gruppe mit allen Burnout-

Dimensionen signifikante Korrelationen aufweisen. In der FUH-Gruppe gilt dies nur


46

für die Dimension der emotionalen Erschöpfung. In der FUH-Gruppe zeigen sich

nur hinsichtlich der Selbstwirksamkeitserwartung konstant signifikante

Korrelationen hinsichtlich der Kriteriumsvariablen. Die wahrgenommene soziale

Unterstützung korreliert lediglich mit dem Effizienzerleben signifikant und die soziale

Unterstützung durch Lehrende und Kommilitonen nur mit der Dimension Zynismus.

Von den Variablen mit Bezug zu Belastungen außerhalb des Studium weist nur die

Partnerschaft eine signifikante Korrelation mit Effizienzerleben auf. Wie zu

erwarten, korrelieren in beiden Gruppen die Variablen der sozialen Unterstützung

signifikant miteinander. In der Gruppe der MSH ergaben sich auch signifikante

Korrelationen der Selbstwirksamkeitserwartung mit den Variablen der sozialen

Unterstützung, wohingegen in der FUH-Gruppe nur signifikante Korrelationen mit

wahrgenommener sozialer Unterstützung und sozialer Unterstützung durch

Kommilitonen aufweisen, nicht jedoch mit sozialer Unterstützung durch Lehrende.

Weiter korrelieren in der MSH-Gruppe auch die Prädiktoren der wahrgenommenen

sozialen Unterstützung, der sozialen Unterstützung mit Lehrenden und

Kommilitonen sowie die Selbstwirksamkeitserwartung signifikant mit den

Kriteriumsvariablen. Unter den Variablen mit Bezug auf Belastungen außerhalb des

Studiums ergibt sich jedoch lediglich zwischen finanziellen Belastungen und

Effizienzerleben eine signifikante Korrelation.

In Tabelle 4 werden die Ergebnisse der Regression für die Medical School

Hamburg präsentiert. Hinsichtlich des Kriteriums der emotionalen Erschöpfung

zeigen sich studienbezogene Anforderungen (b = .64, p = .00) vom ersten Modell

(F(1, 108) = 73.67, p = .00) an mit einer Varianzaufklärung von DR2 = .41, p = .00

als signifikante Prädiktoren. Die geleisteten Arbeitsstunden pro Woche (b = -.16, p

= .04) erreichen im zweiten Modell (F(4, 105) = 19.93, p = .00) Signifikanz, können

die Varianzaufklärung mit DR2 = .03, p = .19 zusammen mit den anderen beiden

Prädiktoren, Vorhandensein einer Partnerschaft (b = .03, p = .74) und finanzielle

Belastungen (b = .08, p = .30) jedoch nicht signifikant verbessern. Im dritten Modell

(F(7, 102) = 13.31, p = .00, DR2 = .05, p = .04) erreicht, neben studienbezogenen

Anforderungen (b = .54, p = .00) nur der Prädiktor der sozialen Unterstützung durch

Lehrende (b = -.24, p = .01) Signifikanz. Die anderen beiden neu hinzugekommenen

Prädiktoren wahrgenommene soziale Unterstützung (b = -.03 , p = .77) und soziale

Unterstützung durch Kommilitonen (b = -.01, p = .87) erbringen keine signifikante


47

Vorhersageleistung. Im vollständigen vierten Modell (F(8, 101) = 12.32, p = .00,

DR2 = .02, p = .07, f = 0.98) weisen studienbezogene Anforderungen (b = .49, p = .

00) einen positiven, und soziale Unterstützung durch Lehrende (b = -.25, p = .01)

einen negativen statistisch bedeutsamen Einfluss auf das Kriterium emotionale

Erschöpfung auf. Selbstwirksamkeit (b = -.15, p = .07) weist zwar auch einen

negativen Einfluss auf, scheitert jedoch am Signifikanzniveau. Insgesamt werden

im vollständigen Modell durch die Prädiktoren 49 % der Varianz aufgeklärt.

Ein ähnliches Bild zeigt sich für die Burnout-Dimension Zynismus als

Kriterium. Auch hier erreicht das erste Modell (F(1, 108) = 30.18, p = .00, DR2 = .22,

p = .00) mit studienbezogenen Anforderungen (b = .47, p = .00) als Prädiktor

statistische Signifikanz. Die wöchentliche Arbeitszeit (b = -.06, p = .50),

Partnerschaft (b = -.03, p = .72) und finanzielle Belastungen (b = .01, p = .93) im

zweiten Schritt (F(4, 105) = 7.55, p = .00) können nicht zur Varianzaufklärung

beitragen. Die Prädiktoren der sozialen Unterstützung können im dritten Modell

(F(7, 102) = 6.47, p = .00) mit einem Zuwachs von DR2 = .08, p = .01 zur

Varianzaufklärung beitragen. Wie schon bei der Dimension der emotionalen

Erschöpfung, wirkt auch bei der Dimension Zynismus nur die soziale Unterstützung

durch Lehrende (b = -.24, p = .02) als signifikanter Prädiktor. Die allgemein

wahrgenommene soziale Unterstützung (b = -.15, p = .14) weist zwar ebenfalls

einen negativen Einfluss auf das Kriterium auf, erreicht jedoch keine Signifikanz. Im

vollständigen Modell (F(8, 101) = 5.88, p = .00, DR2 = .01, p = .22, f = 0.69) weisen

studienbezogene Anforderungen (b = .30, p = .00) einen positiven und soziale

Unterstützung durch Lehrende (b = -.24, p = .02) einen negativen signifikanten

Einfluss auf das Kriterium Zynismus auf. Selbstwirksamkeit (b = -.12, p = .22) zeigt

zwar ebenfalls einen negativen Einfluss auf, scheitert jedoch, wie beim Kriterium

der emotionalen Erschöpfung, am Signifikanzniveau. Hinsichtlich des Kriteriums

Zynismus können durch die Prädiktoren insgesamt 32 % der Varianz aufgeklärt

werden.

Im Hinblick auf die Burnout-Dimension Effizienz zeigt sich ein leicht

verändertes Bild. Auch hier erweisen sich studienbezogene Anforderungen (b = -

.57, p = .00) im ersten Modell (F(1, 108) = 51.61, p = .00, DR2 = .32, p = .00) als

signifikanter Prädiktor für das Effizienzerleben. Die wöchentliche Arbeitszeit (b =

.03, p = .68), Partnerschaft (b = .11, p = .19) und finanzielle Belastungen (b = -.13,


48

p = .12) im zweiten Regressionsschritt (F(4, 105) = 14.00, p = .00) können nicht

signifikant zur Varianzaufklärung (DR2 = .02, p = .28) beitragen. Die Prädiktoren der

sozialen Unterstützung tragen im vierten Modell (F(7, 102) = 12.70, p = .00) mit

einem Zuwachs von DR2 = .12, p = .00 zur Varianzaufklärung bei. Wie auch bei den

anderen beiden Burnout-Dimensionen übt die allgemein wahrgenommene soziale

Unterstützung (b = -.01, p = .91) keinen statistisch bedeutsamen Einfluss auf das

Effizienzerleben aus. Die soziale Unterstützung durch Lehrende erreicht wiederum

Signifikanz (b = .28, p = .00), ebenso wie die soziale Unterstützung durch

Kommilitonen (b = .25, p = .01). Im vollständigen Modell (F(8, 101) = 15.05, p =.00,

DR2 = .08, p = .00, f = 1.08) weisen studienbezogene Anforderungen (b = -.28, p =

.00) einen signifikanten negativen Einfluss auf das Effizienzerleben auf,

wohingegen die soziale Unterstützung durch Lehrende (b = .30, p = .00), die soziale

Unterstützung durch Kommilitonen (b = .22, p = .01) und die

Selbstwirksamkeitserwartung (b = .33, p = .00) einen statistisch bedeutsamen

positiven Einfluss auf das Kriterium Effizienzerleben ausüben. Bezüglich des

Effizienzerlebens können durch die Prädiktoren 54 % der Varianz aufgeklärt

werden.

Da bei der Stichprobe der Studierenden der FernUniversität in Hagen

Vollzeit- sowie Teilzeitstudierende vorhanden waren, wurde der Studierendenstatus

in den hierarchisch multiplen Regressionen im ersten Schritt als Kontrollvariable

eingeführt. Die weiteren Schritte erfolgten wie oben bereits für die MSH

beschrieben. Insgesamt ergab sich bei Studierenden der FernUniversität in Hagen

ein etwas anderes Bild im Hinblick auf die drei Burnout-Dimensionen. Die

Ergebnisse der Regressionsanalysen werden in Tabelle 5 dargestellt. Im ersten

Schritt (F(1, 63) = 15.37, p = .01) mit emotionaler Erschöpfung als Kriterium weist

der Studierendenstatus einen signifikanten Einfluss auf die emotionale Erschöpfung

auf (b = .32, p = .01). Studienbezogene Anforderungen (b = .42, p = .00) zeigen sich

ab dem zweiten Modell (F(2, 62) = 11.64, p = .00) mit einem Varianzzuwachs von

DR2 = .17, p = .00 wiederholt als bedeutsamer Prädiktoren.


49

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50

Die wöchentliche Arbeitszeit (b = -.04, p = .72), Partnerschaft (b = -.10, p =

.38) und finanzielle Belastungen (b = .05, p = .68) erreichen im dritten Modell (F(5,

59) = 4.70, p = .00) keine Signifikanz und können deshalb nicht zur

Varianzaufklärung (DR2 = .01, p = .81) beitragen. Auch die Hinzunahme der

wahrgenommenen sozialen Unterstützung (b = .10, p = .52), der sozialen

Unterstützung durch Lehrende (b = .05, p = .67), und durch Kommilitonen (b = -.15,

p = .25) im vierten Modell (F(8, 56) = 2.99, p = .01) tragen nicht bedeutsam zur

Varianzaufklärung (DR2 = .02, p = .76) bei. Im vollständigen fünften Modell (F(9,

55) = 4.30, p = .00, f = 0.83) werden durch Hinzunahme der Selbstwirksamkeit (b =

-.41, p = .00) zusammen mit studienbezogenen Anforderungen (b = .36, p =.00) und

dem Studierendenstatus (b = -.27, p = .02) insgesamt 41 % Varianz aufgeklärt.

Studienbezogene Anforderungen (b = .35, p = .00) erweisen sich auch in

Bezug auf die Dimension Zynismus als signifikanter Prädiktor (F(2, 62) = 5.47, p =

.01), wohingegen der Studierendenstatus (b = -.17, p = .17) im ersten Modell F(1,

63) = 1.95, p = .17) unterhalb der Schwelle der statistischen Bedeutsamkeit verbleibt

und kaum Varianz aufklären kann (DR2 = .01, p =.17). Anders als bislang können

nun im dritten Modell (F(5, 59) = 5.02, p = .00) die Belastungen außerhalb des

Studiums zusätzliche 11 % Varianz (DR2 = .11, p = .04) aufklären. Die Variablen

Partnerschaft (b = -.25, p = .04) und finanzielle Belastungen (b = .27, p = .03)

erreichen nun Signifikanz. Steigt der Wert der Partnerschaft von null (kein Partner)

auf 1 (Partner vorhanden) so ergibt sich ein negativer Zusammenhang zum

Kriterium Zynismus. Der Einfluss der finanziellen Belastung zeigt sich

erwartungskonform: Mit zunehmender finanzieller Belastung nimmt der

Bedeutungsverlust im Studium zu. Das vierte Modell (F(8, 56) = 3.58, p = .00)

inkludiert nun die Variablen der sozialen Unterstützung. Die Variablen der sozialen

Unterstützung durch Lehrende (b = -.12, p = .31) und durch Kommilitonen (b = -.26,

p = .07) erzielen zwar erwartungskonform negative Regressionsgewichte, scheitern

jedoch am Signifikanzniveau. Im vollständigen Modell (F(9, 55) = 4.36, p = .00, f =

0.85) erreichen studienbezogene Anforderungen (b = .30, p = .01), Partnerschaft (b

= -.28, p = .04), finanzielle Belastungen (b = .28, p = .01) und

Selbstwirksamkeitserwartung (b = -.34, p = .01) Signifikanz. Im vollständigen Modell

können für die Dimension Zynismus 42 % Varianz aufgeklärt werden.


51

Auch im Hinblick auf das Effizienzerleben bleibt der Studierendenstatus (b =

-.07, p = .59) im ersten Modell (F(1, 63) = .30, p = .59) mit einer Varianzaufklärung

von DR2 = .01, p = .59) statistisch unbedeutend. Studienbezogene Anforderungen

(b = -.06, p = .63) erreichen im zweiten Schritt (F(2, 62) = .26, p = . 77) erstmalig

nicht das Signifikanzniveau. Auch wenn das dritte Modell (F(5, 59) = 1.31, p = .27)

keine Signifikanz erreichen kann, so überschreitet die Partnerschaftsvariable (b = -

.29, p = .02) das Signifikanzniveau. Durch Hinzunahme weiterer Prädiktoren im

vierten Modell (F(8, 56) = 1.01, p = .44) hebt sich die statistische Bedeutsamkeit der

Partnerschaftsvariable (b = .24, p = .12) wieder auf, es gibt jedoch keinen statisch

bedeutsamen Einfluss der wahrgenommenen sozialen Unterstützung (b = .09, p =

.59), der sozialen Unterstützung durch Lehrende (b = .12, p = .41) oder durch

Kommilitonen (b = .03, p = .85). Die im fünften Modell aufgenommene

Selbstwirksamkeitserwartung (b = .40, p = .01) weist einen positiven Einfluss auf

das Effizienzerleben auf und erreicht als einziger Prädiktor im vierten Schritt das

Signifikanzniveau. Der Varianzzuwachs wird im vollständigen Modell mit DR2 = .10,

p = .01 nun auch erstmalig signifikant. Insgesamt wird vom vollständigen Modell 23

% der Varianz in Bezug auf die Selbstwirksamkeitserwartung aufgeklärt, jedoch

erreicht das vollständige Modell (F(9, 55) = 1.82, p = .09, f = 0.55) selbst keine

Signifikanz. In allen Modellen können sowohl für die MSH, als auch für die FUH-

Gruppe sehr gute Effektstärken zwischen f = 0.55 bis f = 1.08 erzielt werden. Nach

Cohen (1992) können Werte ab f = 0.40 als starke Effekte interpretiert werden.

Die Regressionsgewichte der studienbezogenen Anforderungen im Hinblick

auf jedes Kriterium, sowohl bei der Stichprobe der MSH, als auch in der Stichprobe

der FUH, durch Hinzunahme des Prädiktors Selbstwirksamkeit sinken, kann dies

bereits auf einen Mediationseffekt hindeuten, was im weiteren Verlauf noch

überprüft wird.


52

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5


53

4.3 Moderation der Anforderungen und Belastungen durch die soziale Unterstützung Um die Hypothese zu überprüfen, dass die soziale Unterstützung durch

Lehrende den Einfluss studienbezogener Anforderungen auf die Burnout-

Dimensionen moderiert, wurden mehrere Moderationsanalysen getrennt nach

Hochschulzugehörigkeit durchgeführt. Vor der Moderationsanalyse wurden die

betreffenden Variablen zentriert um etwaigen Problemen der Multikollinearität zu

begegnen. Zur Berechnung wurde das Process Makro für SPSS in der Version 3.2

verwendet (Hayes, 2017).

Für die Studierenden der Medical School Hamburg ergab sich hierbei eine

signifikante Moderation zwischen studienbezogenen Anforderungen auf die

Burnout-Symptomatik durch soziale Unterstützung durch Lehrende (Tabelle 6). Das

Modell konnte hinsichtlich des Kriteriums der emotionalen Erschöpfung 27 % der

Varianz aufklären. Es resultierte ein signifikanter negativer Zusammenhang

zwischen sozialer Unterstützung durch Lehrende und emotionaler Erschöpfung (b

= -0.25, p = .00) sowie ein signifikanter positiver Zusammenhang zwischen

studienbezogenen Anforderungen und emotionaler Erschöpfung (b = 0.51, p = .00).

Die Interaktion zwischen sozialer Unterstützung durch Lehrende und

studienbezogenen Anforderungen erreichte ebenfalls statistische Bedeutsamkeit (b

= 0.14, p = .01). Somit wird die Wirkung der studienbezogenen Anforderungen auf

die Dimension der emotionalen Erschöpfung durch die soziale Unterstützung

moderiert. In Abbildung 5 wird deutlich, dass je höher die studienbezogenen

Anforderungen sind, desto höher auch die erlebte emotionale Erschöpfung ist. Es

wird auch deutlich, dass Studierende, die eine höhere soziale Unterstützung durch

Lehrende angaben, geringere Werte hinsichtlich emotionaler Erschöpfung erzielten,

als jene, die von einer geringeren sozialen Unterstützung der Lehrenden

berichteten.


54

Jedoch steigt die emotionale Erschöpfung bei allen Studierenden mit zunehmenden

studienbezogenen Anforderungen an, unabhängig davon, ob die Unterstützung

durch Lehrende hoch oder niedrig eingeschätzt wurde. Auch scheint der Effekt

sozialer Unterstützung durch Lehrende bei geringeren studienbezogenen

Anforderungen prägnanter zu sein als bei hohen Anforderungen.

Tabelle 6 Moderationsanalysen studienbezogener Anforderungen durch soziale Unterstützung durch Lehrende auf die Burnout-Dimensionen für Studierende der MSH (n = 110)

b [KI]

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Konstante 0.37 [0.24, 0.50]

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Soziale Unterstützung durch Lehrende

-0.25 [-0.41, -0.09]

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Studienbezogene Anforderungen

0.51 [0.37, 0.65]

0.07 7.09*

Anforderungen x Soziale Unterstützung

0.14 [0.04, 0.24]

0.05 2.77* .27* 0.61

Zynismus

Konstante -0.07 [-0.25, 0.12]

0.09 -0.72


-0.29 [-0.53, .0,06]

0.12 -2.52*


0.33 [0.09, 0.56]

0.12 2.75*


-0.00 [-0,23, 0.22]

0.11 -0.04 .27 0.61

Effizienzerleben

Konstante 0.17 [0.00, 0.35]

0.09 1.99*


0.33 [0.72, 2.81]

0.10 -3.26*


-0.39 [-0.59, -0.18]

0.10 -3.70*


-0.02 [-0.27, 0.24]

0.13 -0.14 .40 0.82

* p < .05


55

In Bezug auf die Dimension Zynismus erweisen sich zwar sowohl die soziale

Unterstützung durch Lehrende (b = -0.29, p = .01), als auch studienbezogenen

Anforderungen (b = .33, p = .01) als signifikante Prädiktoren, jedoch bleibt der

Interaktionsterm (b = -.00, p = .97) statistisch unbedeutsam. Ein vergleichbares Bild

ergibt sich für das Effizienzerleben. Auch hier erreicht der Interaktionsterm nicht das

Signifikanzniveau (b = -.02, p = .89), während sowohl soziale Unterstützung durch

Lehrende (b = .33, p = .00), als auch studienbezogene Anforderungen (b = -.39, p

= .00), einen signifikanten Einfluss auf das Effizienzerleben haben. In beiden zuletzt

genannten Fällen liegt somit kein Moderationseffekt vor.

Da in der hierarchisch multiplen Regressionsanalyse (Kap. 4.2) bei

Einführung der Variablen der sozialen Unterstützung im vierten Schritt lediglich die

soziale Unterstützung durch Kommilitonen erwartungskonform einen negativen

Zusammenhang zu emotionaler Erschöpfung und Zynismus aufwiesen, auch wenn

dieser nicht signifikant wurde, wurde für die Moderationsanalyse der FUH-

Stichprobe die soziale Unterstützung durch Kommilitonen als Variable der sozialen

Unterstützung gewählt.

-1

-0,5

0

0,5

1

niedrig mittel hoch

EmotionaleErschöp

fung

niedrig

mittel

hoch

SozialeUnterstützungdurchLehrende

Abbildung 5. Moderationseffekt zwischen studienbezogenen Anforderungen und sozialer

Unterstützung durch Lehrende auf die Burnout-Dimension emotionale Erschöpfung.


56

In der Stichprobe der Studierenden der FernUniversität in Hagen gibt es

zwischen studienbezogenen Anforderungen und emotionaler Erschöpfung (b = .45,

p = .00) sowie zwischen studienbezogenen Anforderungen und Zynismus (b = .36,

p = .01) jeweils einen signifikanten positiven Zusammenhang. Soziale

Unterstützung durch Kommilitonen erzielte hinsichtlich der Dimension Zynismus ein

signifikantes negatives Regressionsgewicht (b = -.25, p = .04). Die soziale

Unterstützung durch Kommilitonen scheiterte jedoch für emotionale Erschöpfung (b

= -.15, p = .26) und Effizienz (b = .12, p = .63) am gesetzten Signifikanzniveau. In

Tabelle 7 Moderationsanalysen studienbezogener Anforderungen durch soziale Unterstützung durch Kommilitonen auf die Burnout-Dimensionen für Studierende der FUH (n = 65)

b [KI]

SE B t R2 f


Konstante -.62 [-0.83, -0.40]

0.11 -5.72*

Soziale Unterstützung durch Kommilitonen

-.15 [-0.41, 0.11]

0.13 -1.13


.45 [0.23, 0.66]

0.12 4.15*


-.13 [-0.39]

0.13 -1.02 .23* 0.55

Zynismus

Konstante -.04 [-0.26, 0.18]

0.11 -0.34


-.25 [-0.50, -0.01]

0.12 -2.05*


.36 [0.10, 0.62]

0.13 2.77*


-.17 [-0.44, 0.10]

0.14 -1.23 .21* 0.52

Effizienzerleben

Konstante -.29 [26.13, 29.69]

0.14 -1.78


.12 [-0.27, 0.51]

0.20 0.63


-.07 [-0.38, 0.25]

0.16 -0.42


0.9 [-0.30, 0.48]

0.19 0.45 .02 0.14

* p < .05


57

keinem der Modelle gab es einen signifikanten Interaktionseffekt. Die Richtungen

der Zusammenhänge waren jedoch erwartungskonform (Tabelle 7).

Um die Hypothese eines moderierenden Einflusses der sozialen

Unterstützung von Belastungen außerhalb des Studiums auf die Burnout-

Dimensionen zu untersuchen waren weitere Moderationsanalysen vorgesehen. Für

Studierende der Medical School Hamburg ergaben sich hinsichtlich der

Belastungen außerhalb des Studium jedoch keine signifikanten Zusammenhänge.

Auch die Korrelationen der Prädiktoren mit den Kriterien wurden bis auf

Partnerschaft mit Effizienzerleben nicht signifikant (Tabelle 8). Für die MSH wurde

daher keine weiteren Moderationsanalysen durchgeführt. Vergleichbares gilt für die

Stichprobe der FernUniversität in Hagen. Zwar ergaben sich für die Dimension

Zynismus signifikante Regressionsgewichte hinsichtlich des Vorhandenseins einer

Partnerschaft (b = -.27, p = .03) und finanzieller Belastungen (b = .29, p = .01), die

Korrelationen der Prädiktoren mit den Kriterien blieben jedoch überwiegend nicht

signifikant. Ausnahme bildet der Prädiktor der finanziellen Belastungen im Hinblick

auf die Dimension Effizienzerleben. Auch für die Studierenden der FernUniversität

in Hagen wurden daher keine weiteren Moderationsanalysen gerechnet.

Tabelle 8 Korrelationstabelle der Belastungen außerhalb des Studium mit den Burnoutdimensionen für die FernUniversität in Hagen und die Medical School Hamburg

FUH MSH

Ersch Zyn Eff Ersch Zyn Eff

Wöchentliche Arbeitszeit

-0.14 0.01 -0.04 -0.06 -0.01 -0.05

Partnerschaft -0.10 -0.20 0.26* 0.00 -0.05 0.11

Finanzielle Belastungen

0.05 0.20 -0.07 0.15 0.06 -0.19*

* p < .05 Ersch = emotionale Erschöpfung, Zyn = Zynismus, Eff = Effizienzerleben, FUH = FernUniversität in Hagen, MSH = Medical School Hamburg


58

4.4 Mediation der Anforderungen durch die Selbstwirksamkeitserwartung

Zur Testung der Hypothese, dass der Zusammenhang zwischen

studienbezogenen Anforderungen und den Burnout-Dimensionen durch die

Selbstwirksamkeitserwartung mediiert wird, wurde für die Dimensionen der

emotionalen Erschöpfung, Zynismus und Effizienzerleben je eine Mediations-

analyse pro Hochschulform gerechnet. Zur Berechnung wurde ebenfalls das Add-

on Process für SPSS in der Version 3.2 von Hayes verwendet (Hayes, 2017). Der

Empfehlung von MacKinnon, Lockwood und Williams (2004) folgend wurden zur

Einordnung der Ergebnisse Konfidenzintervalle statt des Sobel-Test interpretiert. Es

werden zunächst die Ergebnisse für die MSH und darauf folgend die Ergebnisse für

die FUH berichtet.

Die Ergebnisse der Mediationsanalysen für die MSH-Gruppe werden in den

Abbildungen 6-8 dargestellt. Es zeigte sich ein signifikanter indirekter Effekt der

studienbezogenen Anforderungen im Hinblick auf emotionale Erschöpfung, mediiert

durch die Selbstwirksamkeitserwartung (b = 0.04, 95 % KI [0.00, 0.12]). Es ergab

sich ebenfalls ein signifikanter indirekter Effekt studienbezogener Anforderungen im

Hinblick auf Effizienzerleben mediiert durch die Selbstwirksamkeitserwartung (b = -

0.10, 95 % KI [-0.21, -0.03]). Da die Regressionsgewichte des Prädiktors

studienbezogener Anforderungen in Bezug auf emotionale Erschöpfung und

Effizienzerleben jeweils sinken, dabei aber stets signifikant bleiben, kann in beiden

Fällen von einer partiellen Mediation gesprochen werden. Der indirekte Effekt

studienbezogener Anforderungen auf Zynismus mediiert durch die

Selbstwirksamkeitserwartung erreichte keine Signifikanz (b = 0.06, 95 % KI [-0.00,

0.18]), hier liegt also kein Mediationseffekt vor.


59

Abbildung 6. Mediationsanalyse der studienbezogenen Anforderungen auf die Burnout-

Dimension emotionale Erschöpfung des MBI-SS für die Stichprobe der MSH (n =110)


Dimension Zynismus des MBI-SS für die Stichprobe der MSH (n =110)


Dimension Effizienzerleben des MBI-SS für die Stichprobe der MSH (n =110)


60

In den Abbildungen 9-11 werden die Ergebnisse der Mediationsanalyen für

die FUH-Gruppe dargestellt. Für die Stichprobe der FUH zeigte sich ebenfalls ein

signifikanter indirekter Effekt der studienbezogenen Anforderungen im Hinblick auf

emotionale Erschöpfung, mediiert durch die Selbstwirksamkeitserwartung, (b =

0.09, 95 % KI [0.01, 0.25]). Ebenso erwies sich der indirekte Effekt

studienbezogener Anforderungen auf Zynismus, mediiert durch die

Selbstwirksamkeitserwartung, (b = 0.09, 95 % KI [0.01, 0.24]) als signifikant. In

beiden genannten Fällen sinkt zwar das Regressionsgewicht der studienbezogenen

Anforderungen im Hinblick auf das Kriterium, die Signifikanz bleibt jedoch erhalten.

Hier liegen somit partielle Mediationen vor. Zuletzt konnte auch der indirekte Effekt

der studienbezogenen Anforderungen auf das Effizienzerleben durch die

Selbstwirksamkeit statistische Bedeutsamkeit erreichen (b = -0.11, 95 % KI [-0.28,

-0.02]. Im zuletzt genannten Fall verliert der Zusammenhang zwischen

studienbezogenen Anforderungen und Effizienzerleben durch Hinzunahme der

Selbstwirksamkeitserwartung seine Signifikanz. Hier liegt demzufolge eine

vollständige Mediation vor.


Dimension emotionale Erschöpfung des MBI-SS für die Stichprobe der FUH (n = 65)


61


Dimension Zynismus des MBI-SS für die Stichprobe der FUH (n = 65)


Dimension Effizienzerleben des MBI-SS für die Stichprobe der FUH (n = 65)

4.5 Zusammenhang zwischen einer Burnout-Symptomatik und dem akademischem Leistungsniveau

Um die letzte Hypothese, dass eine höhere Ausprägung der Burnout-

Symptomatik mit einer schlechteren akademischen Leistung einhergeht, zu testen

wurden zwei lineare Regressionen durchgeführt. Beim Blick auf die

Korrelationstabellen (Tabelle 9 und Tabelle 10) fällt zunächst auf, dass die Burnout-

Dimensionen für die MSH-Gruppe untereinander signifikant korrelieren, jedoch nur

das Effizienzerleben signifikant mit dem Notendurchschnitt korreliert. In der FUH-

Gruppe korrelieren nur die Dimensionen Zynismus und emotionale Erschöpfung

und Zynismus mit Effizienzerleben signifikant miteinander. Es gibt in dieser Gruppe


62

keine signifikanten Korrelationen zwischen den Burnout-Dimensionen und dem

Notendurchschnitt.

In den Regressionsanalysen (Tabelle 11) weisen in der MSH-Gruppe die

Dimensionen Zynismus (b = -.23, p = .047) und das Effizienzerleben (b = -.38, p =

.00) signifikante Zusammenhänge mit dem Notenschnitt auf. Je höher die Werte

hinsichtlich Zynismus und Effizienzerleben werden, desto wahrscheinlicher ist es

somit, dass die Studierenden bessere Noten erzielen. Die Prädiktoren klären

gemeinsam 12 % der Varianz auf (F(3,106) = 4.80, p = .00). In der FUH-Gruppe

wird mit einem R2 = .03, p = .55 keine Varianz aufgeklärt und keiner der Prädiktoren

weist einen signifikanten Zusammenhang zum Kriterium auf.

Tabelle 9

Korrelationen zwischen den Burnout-Dimensionen und dem Notendurschnitt für die MSH

(n = 110)

Notenschnitt Erschöpfung Zynismus Effizienz

Notenschnitt 1

Erschöpfung .15 1

Zynismus -.00 .52* 1

Effizienz -.29* -.54* -.51* 1

* p < .05

Tabelle 10

Korrelationen zwischen den Burnout-Dimensionen und dem Notendurschnitt für die FUH

(n = 65)

Notenschnitt Erschöpfung Zynismus Effizienz

Notenschnitt 1

Erschöpfung -.08 1

Zynismus .05 .50* 1

Effizienz -.16 -.13 -.53* 1

* p < .05


63

Tabelle 11

Lineare Regression hinsichtlich des Einflusses der Ausprägung auf den Burnout-

Dimensionen auf die akademische Leistung.

MSH FUH

Variable B SE B b R2 F B SE B b R2 F

Emotionale

Erschöpfung 0.02 0.04 .06 -0.05 0.54 -.10

Zynismus -0.07 0.03 -.23* 0.01 0.08 .01

Effizienzerleben -0.17 0.05 -.38* .12* 4.80* -0.10 0.09 -.16 .03 .71

* p < .05

7 Diskussion

Die Relevanz des Themas Burnout im Studium wurde bereits von einigen

Autoren herausgearbeitet (Backovi, 2012; Gumz et al., 2012; Gusy et al., 2010;

Jurkat et al., 2011; Kurth et al., 2007; Lin & Huang, 2014; Lipson et al., 2016;

Salmela-Aro & Read, 2017; Seliger & Brähler, 2007; Swords & Ellis, 2017; Wege et

al., 2016; Wei et al., 2015). Rummell (2015) kam gar zum Schluss, dass

Doktoranden der Studiengänge klinische Psychologie oder psychologische

Beratung im Vergleich zu Studierenden der Medizin oder einer nicht-studentischen

Population in besonderem Maße belastet seien. Insgesamt würden die

Anforderungen im Studium von Studierenden häufig als hoch erlebt (Middendorff et

al., 2017; Thees et al., 2014; Wörfel, 2017) und dem Demand Control Modell folgend

können hohe Anforderungen in Paarung mit einem hohen Handlungsspielraum zur

Ausbildung neuer Verhaltensmuster führen, auf der anderen Seite jedoch auch zu

Überlastung und Stresserleben, wenn hohe Anforderungen auf einen geringen

Handlungsspielraum treffen (Karasek, 1979). Stresserleben und

Arbeitsüberforderung wiederum können in ein Burnout münden (DGPPN, 2012).

Das Burnout-Syndrom erfülle dabei zwar nicht die Kriterien für eine psychische

Erkrankung, könne jedoch einen Risikozustand für eine psychische oder

somatische Erkrankung darstellen (DGPPN, 2012). Im Sinne der Gesunderhaltung

und primären Prävention ist die weitere Forschung in diesem Bereich von hoher

Relevanz.


64

In vergangen Forschungsarbeiten wurde im Rahmen unterschiedlicher

Fragestellungen bislang häufig lediglich erfasst, wie stark die Ausprägung einer

Burnout-Symptomatik unter Studierenden ist (Backovi, 2012; Schaufeli et al., 2002)

bzw. inwieweit die Ausprägung mit Arbeitsstörungen in Zusammenhang zu bringen

ist (Gumz et al., 2012). Andere Autoren beforschten den Einfluss verschiedener

Prädiktoren wie Workload (Robins et al, 2015), einen Mangel von Zeit- und

Handlungsspielräumen (Gusy et al., 2010; Thiel et al., 2008), Zeitdruck (Gumz et

al., 2013), studienbezogener Anforderungen (Gusy et al., 2010, 2016) auf

emotionale Erschöpfung. Im Rahmen den SD-R Modells wurden neben dem

Kriterium der emotionalen Erschöpfung und des Kriteriums des studienbezogenen

Engagements auch Ressourcen wie soziale Unterstützung durch Lehrende und

Kommilitonen (Mokgele & Rothmann, 2014; Wörfel, 2017), Wohlbefinden (Wörfel,

2017) oder Handlungsspielräume (Bakker, Demerouti & Sanz-Vergel, 2014) als

Einflussfaktoren aufgenommen. Weitere Autoren beschäftigten sich mit der Frage,

inwieweit sich Faktoren wie Partnerschaft (Bachmann et al., 1999; Chow, 2010;

Kurth et al., 2007), Arbeitstätigkeit (Bargel et al., 2009; Holm-Hadulla et al., 2009)

oder finanzielle Sorgen (Bargel et al., 2009; Soares et al., 2007; Sundin et al., 2011)

auf das generelle Belastungserleben auswirken.

Im Kontrast hierzu war es die Zielsetzung dieser Arbeit, neben dem Einfluss

studienbezogener Anforderungen wie Zeitdruck, Überforderung und Unverein-

barkeit von Studium und Privatleben auch zusätzliche Belastungen wie

Partnerschaft, finanzielle Belastung und Arbeitstätigkeit sowie Ressourcen im Sinne

von sozialer Unterstützung und Selbstwirksamkeitserwartung und deren Wirkungen

auf die drei Burnout-Dimensionen emotionale Erschöpfung, Zynismus und

Effizienzerleben zu untersuchen. Als zusätzliche Fragestellung wurde untersucht,

inwieweit sich eine Burnout-Symptomatik auf die akademische Leistung auswirkt.

Diesbezüglich gab es bereits Hinweise, dass Burnout einen negativen Einfluss auf

die Leistungsfähigkeit ausübe (Schaufeli et al., 2002; Stoliker & Lafreniere, 2015).

Im direkten Vergleich der Hochschularten unterschieden sich die Probanden

in Abhängigkeit von der jeweiligen Hochschulform hinsichtlich der Ausprägung der

Burnout-Symptomatik. Studierende der Medical School Hamburg und staatlicher

Präsenzuniversitäten berichteten im Mittel eine hohe Ausprägung auf den

Dimensionen emotionaler Erschöpfung und Effizienzerleben, während die FUH-

Gruppe eine mittlere Ausprägung der emotionalen Erschöpfung bei hoher


65

Ausprägung des Effizienzerlebens aufwies. Die Ausprägung der MSH-

Studierenden hinsichtlich Effizienzerleben war dabei im Gruppenvergleich im Mittel

am höchsten und unter den FUH-Studierenden im Mittel am niedrigsten. Dies ist

dahingehend zu interpretieren, dass sich Studierende der Präsenzhochschulen, im

Vergleich zu Studierenden der Fernhochschule, mit höherer Wahrscheinlichkeit

deutlich belasteter bzw. emotional erschöpfter erlebten. In Bezug auf Zynismus,

welcher den erlebten Bedeutungsverlust im Studium repräsentiert, wurden in allen

drei Gruppen eher niedrige bis mittlere Werte erzielt und es gab hier keine

signifikanten Unterschiede. Dies spricht dafür, dass die Psychologiestudierenden

dieser Stichprobe eher wenig Bedeutungsverlust ihres Studiums erfahren und kann

weitergehend interpretiert werden, dass die Studienteilnehmer im Mittel mit ihrer

fachlichen Wahl zufrieden sind und die Sinnhaftigkeit ihres Studiums bislang

aufrechterhalten konnten. Diese Ergebnisse stehen teilweise im Einklang mit Gumz

et al. (2010) und Backovi (2012). Dort erzielten die Studierenden im Schnitt mittlere

Werte auf allen drei Dimensionen (Gumz et al., 2010) bzw. mittlere bis hohe Werte

hinsichtlich emotionaler Erschöpfung und hohe Werte hinsichtlich Zynismus

(Backovi, 2012).

Im weiteren Vergleich gab es statistisch bedeutsame Unterschiede

hinsichtlich des Studierendenstatus, des Studienabschnitts (Bachelor oder Master)

und der Elternschaft. Während an der MSH alle Studierenden im

Vollzeitstudiengang eingeschrieben waren, zeigte sich die Stichprobe der FUH

durchmischt. Aus diesem Grund wurde in der Analyse der FUH der

Studierendenstatus im ersten Schritt der hierarchisch multiplen Regression als

Kontrollvariable eingeführt und wies einen signifikanten negativen Zusammenhang

mit der Burnout-Symptomatik auf. Ein höherer Wert der Variable Studierenden-

abschnitt ist gleichbedeutend mit einem Teilzeitstudium und ging einher mit

geringeren Werten auf den Dimensionen emotionale Erschöpfung, Zynismus und

Effizienzerleben. Diese Ergebnisse können also dahingehend interpretiert werden,

dass Teilzeitstudierende eher weniger emotionale Erschöpfung und Zynismus

erlebten, sich aber etwas ineffizienter erlebten als Vollzeitstudierende. Es ist somit

wahrscheinlich, dass es bei der Entwicklung einer Burnout-Symptomatik einen

Unterschied macht, ob die Studierenden im Vollzeit- oder im Teilzeitmodell

studieren. Wie erwähnt, ergaben sich ebenfalls Unterschiede in Bezug auf die

Verteilung von Bachelor- zu Masterstudierenden. Während in der MSH-Stichprobe


66

knapp ein Drittel im Masterstudiengang eingeschrieben war, war dies nur bei 15 %

der Studierenden der FUH der Fall. Effekte des Studienabschnittes wurde nicht

kontrolliert, es ist jedoch möglich, dass sich bei einer separaten Analyse zwischen

Bachelor- und Masterstudierenden Unterschiede in der erlebten Belastung und

Burnout-Symptomatik ergeben könnten. Die Unterschiede in den Ausprägungen der

Burnout-Symptomatik in Abhängigkeit des Studierendenstatus und der

Zugehörigkeit zu einer privaten Präsenzhochschule gegenüber der Zugehörigkeit

zu einer staatlichen Fernuniversität lassen sich in Ermangelung von

Forschungsarbeiten, in denen die Hochschulzugehörigkeit oder der Studierenden-

status adressiert wird, nicht zu anderen Forschungsergebnissen in Bezug setzen.

Auch im Hinblick auf die Elternschaft gab es deutliche Unterschiede

zwischen den Hochschulformen, wobei weitaus mehr Studierende der FUH von

Elternschaft berichteten. Ursprünglich sollte die Elternschaft als Belastungs-

variable in die Analyse eingehen, da aber die Anzahl an Personen, die von

Elternschaft berichteten, für beide Gruppen zu klein war, um statistisch bedeutsame

Effekte zu erfassen, wurde davon abgesehen. Weiter zeigte eine multivariate

Varianzanalyse signifikante Unterschiede zwischen den Hochschulformen

hinsichtlich Alter, Zeitaufwand für das Studium, wöchentlicher Arbeitszeit, der

finanziellen Belastung durch Inanspruchnahme von Krediten und/oder BAföG sowie

hinsichtlich des Notendurchschnittes. Studierende an der FernUniversität in Hagen

waren signifikant älter und berichteten die höchste wöchentliche Arbeitszeit,

wohingegen Studierende der Medical School Hamburg mit Abstand die höchste

finanzielle Belastung berichteten. Studierende der staatlichen Präsenzuniversitäten

gaben mit im Mittel 34.83 (MSH) bzw. 35.50 (andere staatliche

Präsenzuniversitäten) Stunden den höchsten Zeitaufwand für das Studium bei sehr

guten Notendurchschnitten an. Der Zeitaufwand der befragten Vollzeitstudierenden

entspricht den Ergebnissen von Middendorf et al. (2017) und ist somit durchaus

vergleichbar mit dem Aufwand für eine Berufstätigkeit (Bargel et al., 2009). Da sich

die Studierenden in Abhängigkeit der Hochschulzugehörigkeit zu unterscheiden

schienen, wurden die nachfolgenden Analysen für die MSH und die FUH getrennt

durchgeführt und werden nun zueinander in Bezug gesetzt. Der Anteil an

Studierenden staatlicher Präsenzhochschulen war mit 16 Probanden zu gering um

valide Ergebnisse zu erhalten, und es wurde daher von weiteren Analysen Abstand

genommen.


67

In den hierarchisch multiplen Regressionen für die Studierenden der Medical

School Hamburg wiesen studienbezogene Anforderungen erwartungs-konform

einen positiven Zusammenhang mit den Burnout-Dimensionen emotionale

Erschöpfung und Zynismus auf, wohingegen sich der Einfluss der

studienbezogenen Anforderungen auf das Effizienzerleben ins Negative umkehrte.

Auch für die Gruppe der Studierenden der FernUniversität in Hagen erwiesen sich

studienbezogene Anforderungen als starke Prädiktoren für die Kriteriumsvariablen

der emotionalen Erschöpfung und Zynismus. Die Richtung der Zusammenhänge ist

identisch mit der MSH-Gruppe, die Regressionsgewichte sind allerdings etwas

weniger hoch. Lediglich im Hinblick auf das Kriterium Effizienzerleben konnte für die

FUH-Gruppe kein statistisch bedeutsamer Zusammenhang erfasst werden. Auch

hier gilt es zu bedenken, dass der Studierendenstatus möglicherweise die

Ergebnisse verzerrt. Diese Ergebnisse stehen somit überwiegend im Einklang mit

vorangegangenen Forschungsergebnissen (Gusy et al., 2010; Mogkele &

Rothmann, 2014), wonach studienbezogene Anforderungen einen positiven

Zusammenhang mit der Burnout-Symptomatik aufweisen. Die erste Hypothese,

dass mit steigenden studienbezogenen Anforderungen wahrscheinlich auch die

Werte auf den Burnout-Dimensionen emotionale Erschöpfung und Zynismus

ansteigen bzw. auf der Dimension Effizienzerleben sinken, kann somit für die MSH-

Gruppe voll und für die FUH-Gruppe teilweise angenommen werden. Je höher die

studienbezogenen Anforderungen eingeschätzt werden, desto wahrscheinlicher ist

es, dass die Studierenden der MSH und der FUH emotionale Erschöpfung und

Bedeutungsverlust im Studium erleben. Für Studierende der MSH ist es außerdem

wahrscheinlich, dass die Wahrnehmung hoher studienbezogener Anforderungen

einhergeht mit geringerem Effizienzerleben. Im Kontrast dazu steht das Ergebnis,

dass sich die Studierenden der MSH im Vergleich der Hochschulen am

Effizientesten eingeschätzt haben.

Soziale Unterstützung durch Lehrende wies, für die MSH-Gruppe ebenfalls

erwartungskonform, einen negativen Einfluss auf die Dimensionen emotionale

Erschöpfung und Zynismus und einen positiven Einfluss auf das Effizienzerleben

auf. Dies bedeutet, dass die Ausprägungen auf den Dimensionen emotionale

Erschöpfung und Zynismus sinken und hinsichtlich Effizienzerleben steigen, wenn

die soziale Unterstützung durch Lehrende als hoch eingeschätzt wird. Die allgemein

wahrgenommene soziale Unterstützung erreichte bei den MSH-Studierenden keine


68

Signifikanz und die soziale Unterstützung durch Kommilitonen zeigte lediglich im

Hinblick auf das Effizienzerleben einen signifikanten positiven Zusammenhang. Es

ist somit wahrscheinlich, dass mit zunehmender sozialer Unterstützung durch

Kommilitonen das Effizienzerleben ebenfalls steigt. Die vorliegenden Ergebnisse

lassen sich zum Teil in Einklang mit den Ergebnissen anderer Autoren bringen, bei

denen sowohl die Unterstützung durch Lehrende als auch die Unterstützung durch

Kommilitonen einen negativen Zusammenhang zum Erleben von Erschöpfung

aufwies, jedoch der Einfluss durch Lehrkräfte stärker zu sein schien (Mokgele &

Rothmann, 2014; Robins et al., 2015).

Dies galt jedoch nicht für Studierende der FernUniversität in Hagen. Auf

Seiten der FUH-Studierenden können die Variablen der sozialen Unterstützung

durchweg keine statistische Bedeutsamkeit erreichen. Deskriptiv zeigte sich, dass

die durchschnittlich erlebte Ausprägung der sozialen Unterstützung durch

Kommilitonen geringer eingeschätzt wird als jene durch Lehrende. Bei Betrachtung

der (nicht signifikanten) Regressionsgewichte scheint es, im Unterschied zu

Studierenden der Medical School Hamburg, einen Trend zu geben, dass die soziale

Unterstützung durch Kommilitonen bedeutungsvoller zu sein scheint, als die soziale

Unterstützung durch Lehrende. Auch fällt auf, dass die allgemein wahrgenommene

soziale Unterstützung im Hinblick auf die emotionale Erschöpfung und auf Zynismus

einen positiven (wenn auch nicht signifikanten) Zusammenhang aufweist. Je höher

die wahrgenommene soziale Unterstützung wäre, desto stärker würde die

emotionale Erschöpfung und auch der Bedeutungsverlust ausfallen. Die Lehre im

Rahmen des Psychologiestudiums an der FernUniversität in Hagen erfolgt,

eingebettet in das Prinzip des blended learning, primär über Studienbriefe und das

Internet (FernUniversität in Hagen, 2019). Daraus folgt, dass der Kontakt zu

Dozenten und auch zu Kommilitonen maßgeblich dezentral über das Internet

erfolgt. Daher scheint es durchaus plausibel, dass Lehrende die studienbezogenen

Anforderungen und Belastungen weniger stark abpuffern können und im Gegenzug

Kommilitonen, mit denen man auch Präsenzlerngruppen bilden kann, hier eher

einen protektiven Einfluss ausüben können. Auch hinsichtlich der sozialen

Unterstützung ist wieder eine Konfundierung durch den Studierendenstatus

wahrscheinlich. Während Vollzeitstudierende sich primär auf ihr Studium

konzentrieren können, haben Teilzeitstudierende in der Regel weitere

Verpflichtungen wie beispielsweise eine Arbeitstätigkeit zu erfüllen. In diesem


69

Zusammenhang werden soziale Beziehungen womöglich eher als zusätzliche

Belastung, statt als Möglichkeit der Entlastung erlebt. So haben beispielsweise auch

Diewald und Sattler (2010) zusammenfassend herausgearbeitet, dass soziale

Unterstützung beim Hilfeempfänger durchaus auch mit Unterlegenheitsgefühlen

oder Verpflichtungsgefühlen einhergehen kann, oder aber dass Beziehungen

bereits durch Konflikte und enttäuschte Erwartungen geprägt sein können. Durch

den signifikanten Einfluss des Studierendenstatus in der FUH-Gruppe ist es

möglich, dass sich bezüglich der sozialen Unterstützung signifikante Ergebnisse

hätten erzielen lassen, wenn die Stichprobengröße umfangreicher gewesen wäre

und nach Teilzeit- und Vollzeitstudierenden hätte aufgeteilt werden können.

Insgesamt steht der Befund, dass die wahrgenommene soziale Unterstützung

keinen signifikanten Einfluss auf die Burnout-Symptomatik aufwies, im Kontrast zu

Ergebnissen anderer Autoren, bei denen sich Studierende mit höherer

wahrgenommener sozialer Unterstützung effizienter erlebten und weniger

Zynismus berichteten (Gumz et al., 2013).

Während nun bei der MSH-Gruppe die soziale Unterstützung durch

Lehrende die Stärke des Zusammenhangs zwischen studienbezogenen

Anforderungen und emotionaler Erschöpfung moderieren konnte, galt dies nicht für

die Dimensionen Zynismus und Effizienzerleben. Im Detail führte eine hohe soziale

Unterstützung durch Lehrende in der MSH-Gruppe mit höherer Wahrscheinlichkeit

dazu, dass der Zusammenhang zwischen studienbezogenen Anforderungen und

emotionaler Erschöpfung geringer ausfällt, wobei der Effekt mit Zunahme der

studienbezogenen Anforderungen geringer wurde. Die soziale Unterstützung

konnte also in der MSH-Gruppe, wie erwartet, eine protektive Wirkung hinsichtlich

Burnout-Erleben entfalten, und dies gilt vor allem im Bereich niedriger bis mittlerer

Anforderungen. Dies ist jedoch nicht in Einklang zu bringen mit dem Puffer-Modell,

nachdem soziale Unterstützung erst bei hohem wahrgenommenen Stress bzw.

hohen Anforderungen wirksam würde (Cohen & Wills, 1985). Vielmehr legen die

Ergebnisse nahe, dass soziale Unterstützung durch Lehrende im Hinblick auf

emotionale Erschöpfung unabhängig von der Höhe der Anforderungen einen

protektiven Einfluss ausübt, was nach Cohen und Willis (1985) eher dem

Haupteffekt-Modell entsprechen würde. Für die FUH-Gruppe fand sich kein

signifikanter Moderationseffekt der sozialen Unterstützung durch Kommilitonen.

Diesbezüglich ist wiederum eine Verzerrung durch den Studierendenstatus jedoch


70

möglich. Die Hypothese, dass soziale Unterstützung den Zusammenhang zwischen

studienbezogenen Anforderungen und der Burnout-Symptomatik moderiert, kann

für die MSH somit für die Dimensionen emotionale Erschöpfung angenommen

werden. Für die anderen Dimensionen, sowie für die FUH-Gruppe wird diese

Hypothese abgelehnt.

Die deutlichsten Unterschiede zwischen den Hochschulformen stellte sich

hinsichtlich der Selbstwirksamkeitserwartung ein. Während die Selbstwirksam-

keitserwartung unter Studierenden der Medical School Hamburg nur in Bezug auf

das Effizienzerleben einen signifikanten Zusammenhang aufweisen konnte, übte

die Selbstwirksamkeitserwartung bei Studierenden der FernUniversität in Hagen

über alle drei Kriterien hinweg einen hypothesenkonform gerichteten Einfluss aus.

Je selbstwirksamer sich die Studierenden erlebten, desto geringer waren die

Ausprägungen auf den Dimensionen der emotionalen Erschöpfung und Zynismus

und desto höher auf der Dimension des Effizienzerlebens. Selbstwirksamkeit

scheint – vor allem bei Studierenden der FUH – eine starke protektive Wirkung zu

haben. Dies könnte, vor dem Hintergrund, dass die soziale Unterstützung bei

Fernstudierenden weniger stark gegeben scheint, möglicherweise eine Art

Kompensation der geringer ausgeprägten sozialen Unterstützung sein um mit

Belastungen im Studium umzugehen.

In mehreren Mediationsanalysen erwies sich die Selbstwirksamkeits-

erwartung für beide Gruppen als signifikanter Mediator hinsichtlich der Burnout-

Symptomatik. Im Spezifischen zeigte sich für die MSH-Gruppe eine partielle

Mediation der studienbezogenen Anforderungen und der Dimension emotionale

Erschöpfung bzw. des Effizienzerlebens durch die Selbstwirksamkeitserwartung. In

der FUH-Gruppe gab es ebenfalls Hinweise auf partielle Mediationen zwischen

studienbezogenen Anforderungen und emotionaler Erschöpfung bzw. Zynismus

sowie auf eine vollständige Mediation der studienbezogenen Anforderungen auf das

Effizienzerleben. Die Ergebnisse geben somit Hinweise darauf, dass die

Auswirkungen studienbezogener Anforderungen auf die Burnout-Symptomatik

abhängig sind von der Ausprägung der Selbstwirksamkeitserwartung. Jedoch ist vor

allem bei den partiellen Mediationen zu bedenken, dass die Selbstwirksam-

keitserwartung lediglich das Korrelat einer weiteren Variable sein könnte, die im

Modell nicht getestet worden ist (Baron & Kenny, 1986). Eine solche Variable könnte

beispielsweise die Handlungskontrolle sein, welche eine inhaltliche Nähe zur


71

Selbstwirksamkeitserwartung aufweist, jedoch verstärkt auf die wahrgenommene

Bewältigbarkeit von Anforderungen (Ajzen, 2002) fokussiert. Auf Basis der Daten

wird die Hypothese, dass der Zusammenhang zwischen studienbezogenen

Anforderungen und der Burnout-Symptomatik durch die Selbstwirksamkeits-

erwartung mediiert wird, für beide Gruppen angenommen. Die Ergebnisse im

Hinblick auf die Selbstwirksamkeitserwartung gehen konform mit Olwage und

Mostert (2014), die dem Konstrukt allgemein einen potentiell protektiven Einfluss im

Hinblick auf die Burnout-Entwicklung zusprachen und Schladitz et al. (2012) die

postulierten, dass die Selbstwirksamkeitserwartung (vor allem bei hohen

Anforderungen) als Ressource vor emotionaler Erschöpfung wirke. Auch gehen die

Befunde über die Ergebnisse von Durán und Kollegen (2006) hinaus, bei denen

Selbstwirksamkeit lediglich als signifikanter Prädiktor für die Dimension

Effizienzerleben herausgearbeitet werden konnte.

Hinsichtlich der Belastungen außerhalb des Studiums sind die Ergebnisse

weniger eindeutig. Während Holm-Hadulla einen Zusammenhang zwischen der

Ausübung einer Nebentätigkeit und der wahrgenommenen Belastung aufzeigen

konnte, konnte dieser Befund weder für die MSH-, noch für die FUH-Gruppe

repliziert werden. Die wöchentliche Arbeitszeit, die neben dem Studium abgeleistet

werde, zeigte für die Dimension der emotionalen Erschöpfung in der MSH-Gruppe

einen leicht negativen Einfluss. Dieses Ergebnis erreicht zwar keine Signifikanz, es

wurde jedoch Holm-Hadulla und Kollegen (2009) folgend ein anders gerichteter

Zusammenhang erwartet. Dort zeigten sich Studierende, die einer Nebentätigkeit

nachgingen, belasteter als jene, die sich voll auf das Studium konzentrieren

konnten. Jedoch differenzierten die Autoren nicht nach der geleisteten

wöchentlichen Stundenzahl. Ein negativer Einfluss der wöchentlichen Arbeitszeit

würde bedeuten, dass die Ausprägung der emotionalen Erschöpfung abnimmt,

wenn die wöchentliche Arbeitszeit ansteigt. Eine mögliche Erklärung für die

negative Polung könnte sein, dass unter wöchentlicher Arbeitszeit klassische

studentische Nebenjobs sowie Festanstellungen, aber auch Ehrenämter

zusammengefasst wurden. Die Literatur gibt Hinweise darauf, dass die

wahrgenommene Sinnerfüllung bei einem Ehrenamt höher ist (Hoof & Schnell,

2009). Es wird in diesem Zusammenhang vermutet werden, dass Studierende, die

einer Nebentätigkeit (wie z.B. einem Ehrenamt) nachgehen, in eben jener einen


72

Ausgleich zum Studium sehen, wodurch diese eine eher entlastende Wirkung

entfaltet, statt als zusätzliche Belastung empfunden zu werden.

Während in der Literatur finanzielle Sorgen als relevanter Einflussfaktor des

Belastungserlebens identifiziert werden konnte (Bargel et al., 2009; Soares et al.,

2007; Sundin et al., 2011), kann dieser Zusammenhang in der vorliegenden Arbeit

nicht ohne weiteres bestätigt werden. Im Vergleich der Regressionsgewichte

zwischen den beiden Hochschulformen zeigte sich hinsichtlich der finanziellen

Belastung lediglich bei Studierenden der FUH ein signifikanter positiver Einfluss auf

die Dimension Zynismus. Bei Studierenden der MSH bleibt die Variable der

finanziellen Belastung gänzlich ohne signifikanten Zusammenhang. In Bezug auf

emotionale Erschöpfung ergibt sich für die FUH-Gruppe ein leicht positiver und im

Hinblick auf Effizienzerleben ein leicht negativer Einfluss. Beide Werte erreichten

jedoch keine Signifikanz. Studierende der FernUniversität würden somit mit höherer

Wahrscheinlichkeit einen Bedeutungsverlust des Studiums erleben, je höher der in

Anspruch genommene Kredit und/oder die Leistungen nach BAföG sind. Diese

Zusammenhänge sind erwartungskonform und würden die Annahme, dass

finanzielle Belastungen sich im Sinne von Belastungen außerhalb des Studiums

verstärkend auf eine Burnout-Symptomatik auswirken, zumindest für die FUH-

Gruppe bestätigen. Jedoch scheint das nicht für die Gruppe der MSH zu gelten.

Studierende der MSH weisen keinerlei signifikante Zusammenhänge zwischen

finanzieller Belastung und den Kriteriumsvariablen auf, obwohl die Studierenden der

MSH im Mittel die höchsten Kredite beziehen, bzw. BAföG erhalten. Es ist durchaus

denkbar, dass Studierende an einer privaten Hochschule durch die monatlich zu

zahlenden Beiträge eine höhere Bereitschaft zur Annahme von Krediten mitbringen

und sich dieser Prädiktor bei Studierenden einer privaten Hochschule dadurch

weniger stark auswirkt als bei Studierenden an staatlichen Hochschulen, an denen

die finanzielle Investition wesentlich geringer ausfällt. Einschränkend muss darauf

hingewiesen werden, dass in dieser Forschungsarbeit lediglich die Höhe des In

Anspruch genommenen Kredites und/oder BAföG erfragt wurde, nicht jedoch die

subjektive Einschätzung der erlebten finanziellen Belastung.

Auch der Zusammenhang zwischen Partnerschaft und emotionaler

Erschöpfung ist leicht negativ, bleibt aber unterhalb des Signifikanzniveaus. Die

Ausprägung der Zusammenhänge verändert sich im weiteren Verlauf durch

Hinzunahme weiterer Prädiktoren kaum, jedoch bleibt die Partnerschaftsvariable


73

nur für das Kriterium Zynismus bis ins letzte Modell signifikant. Der Einfluss dieser

Variable lässt sich dahingehend interpretieren, dass Studierende mit Partner über

eine geringere Ausprägung der Burnout-Symptomatik berichteten. Dies stünde im

Kontrast zu Kurth und Kollegen (2007) bei denen in Partnerschaft lebende

Medizinstudierende höhere Belastungswerte angegeben hatten als Singles. Auf der

anderen Seite ließen sich diese Ergebnisse unter Vorbehalt in Einklang bringen mit

Chow (2010). Dort ging eine größere Zufriedenheit mit der Partnerschaft einher mit

mehr Wohlbefinden. Einschränkend muss hierzu jedoch angemerkt werden, dass

in der vorliegenden Arbeit die subjektive Partnerschaftszufriedenheit zwar erhoben,

aber nicht in die Analyse einbezogen werden konnte und in der Literatur bisher

kaum der Zusammenhang von Partner-schaftszufriedenheit und Burnout bei

Studierenden untersucht wurde.

Die Prädiktoren, welche den Einfluss von Belastungen außerhalb des

Studiums hätten vorhersagen können, konnten in beiden Gruppen kaum zur

Varianzaufklärung beitragen, was zum Teil an der mangelnden Erhebung der

subjektiven Einschätzung der Partnerschaftszufriedenheit und finanziellen

Belastung bzw. Sorgen gelegen haben könnte. Die Annahme, dass Belastungen

außerhalb des Studiums zu erhöhten Werten auf den Burnout-Dimensionen der

emotionalen Erschöpfung und Zynismus und niedrigeren Werten des

Effizienzerlebens führen können, konnte im Rahmen dieser Arbeit nicht bestätigt

werden.

Da in der Literatur bereits ein negativer Einfluss der Burnout-Symptomatik

auf die akademische Leistungsfähigkeit aufgezeigt werden konnte (Schaufeli et al.,

2002; Stoliker & Lafreniere, 2015), sollte dieser Zusammenhang auch im Rahmen

dieser Arbeit überprüft werden. Die Ergebnisse legen nahe, dass es umso

wahrscheinlicher ist, dass die Studierenden bessere Noten erzielen, je höher die

Ausprägungen auf den Dimensionen Zynismus und Effizienzerleben sind. Da die

Skala Effizienzerleben invers gepolt ist, ist der ermittelte Zusammenhang durchaus

erwartungskonform. Jedoch wies die Dimension emotionale Erschöpfung keinen

signifikanten Einfluss auf das Leistungsniveau auf und der Einfluss von Zynismus

wurde invers erwartet. Es gilt jedoch zu bedenken, dass die durchgeführten

Messungen korrelativ sind und es durchaus möglich ist, dass mit steigendem

Leistungsniveau auch der Leistungsdruck ansteigt - und in Folge dessen das

Studium an Bedeutung verliert. Die Hypothese, dass eine Burnout-Symptomatik zu


74

schlechteren akademischen Leistungen führt, kann im Rahmen dieser

Untersuchung nicht bestätigt werden.

Im Anschluss an den Fragebogen hatten die Studierenden die Möglichkeit,

einige für sie wichtige positive und negative Aspekte im Zusammenhang mit ihrem

Studium zu nennen. Während von Studierenden in anderen Untersuchungen eine

starke Verschulung des Studiums (Schlicht, 2013) bei starker Vorstrukturierung

(Nowik & Terzi, 2010) und hohem Leistungsanspruch (Bargel et al., 2009) als

vorherrschende nachteilige Aspekte angeführt wurden, nannten die Studierenden

der MSH zuvorderst die Lage der Prüfungszeiträume mit geballtem Aufkommen

benoteter Leistungen in kurzen Zeiträumen als belastend. Nachrangig folgten

finanzielle Belastungen bzw. finanzielle Sorgen und ein großer Noten- und

Konkurrenz- sowie Zeitdruck. Positiv hervorgehoben wurden von der MSH-Gruppe

durchweg die studienbezogenen Inhalte mit viel Praxisbezug, die Qualität der Lehre

und der Kontakt und die Unterstützung durch die Lehrenden. Auf Seiten der FUH-

Studierenden wurden als besonders nachteilig der fehlende Kontakt zu

Kommilitonen und die erlebte Isolierung durch das Fernstudium sowie fehlendes

Feedback der Dozenten genannt. Besonders positiv wurden ebenfalls die Inhalte

und Qualität der Lehre hervorgehoben und vor allem die Flexibilität und Möglichkeit,

den Ablauf des Studiums mitzugestalten. Auch in diesen freien Angaben wird somit

deutlich, dass die soziale Unterstützung durch Lehrende aber auch durch

Kommilitonen für die Studierenden (unabhängig von der Hochschulform) ein

wichtiger Aspekt zu sein scheint.

Um hohen Anforderungen im Studium zu begegnen und negative

Auswirkungen auf die Gesundheit möglichst zu vermeiden, können sich

Hochschulen ihrerseits bemühen, den Anforderungen durch Eröffnung von

Handlungsspielräumen und Bereitstellung sozialer Unterstützung (Bakker et al.,

2014), aber auch durch Rückmeldung zu Arbeitsergebnissen (Bakker & Demerouti,

2007) zu begegnen. Die Ergebnisse dieser Arbeit legen, im Einklang mit der

Forschungsliteratur, nahe, dass Ressourcen, wie soziale Unterstüzutung und

Selbstwirksamkeitserwartung, durchaus motivationales Potential enthalten und die

Entwicklung einer Burnout-Symptomatik abpuffern können (Bakker & Demerouti,

2007). Es scheint von Seiten der Hochschule somit durchaus zielführend, zum

einen Angebote zur Stressbewältigung (Werner, 2011) und professionellen

Beratung zum Umgang mit Stress (Köster, 2011) an die Studierenden


75

heranzutragen wie auch Informationen zu studentischen Telefonberatungs-

angeboten wie Nightline (Förderinitiative Nightlines Deutschland e.V., 2019) und

studentischer Telefonseelsorge (Evangelische Studierendengemeinde Hamburg,

2019) bereitzuhalten. Da der Selbstwirksamkeit allgemein ein förderlicher Einfluss

auf die Gesundheit und die Fähigkeit zur Stressbewältigung zugeschrieben wird

(Kaluza, 2004) und die Selbstwirksamkeits-erwartung auch in dieser Studie eine

signifikante mediierende Wirkung entfalten konnte, scheint es ebenfalls sinnvoll,

seitens der Hochschule Programme zur Steigerung der Selbstwirksamkeits-

erwartung oder auch Kurse zum Umgang mit Stress anzubieten. Jedoch sollte der

Blick nicht nur auf Handlungsmöglichkeiten bei bereits belasteten Studierenden, die

bereits gefährdet sind, liegen, sondern auch auf die Gestaltungsmöglichkeiten der

studienbezogenen Anforderungen gelenkt werden. Während Mühlfelder (2014)

zufolge das Thema Gesundheitsmanagement in vielen privatwirtschaftlichen

Betrieben und der öffentlichen Verwaltung Einzug gehalten hat, sei die Resonanz

im Hochschulbetrieb bis dato eher gering einzuschätzen. Wichtige

gesundheitsorientierte Elemente der Hochschuldidaktik seien beispielsweise

kompetenzorientiertes Lernen und Lehren und die systematische Stärkung und

Entwicklung der Eigenverantwortlichkeit der Studierenden. Eine stringente

Sicherstellung, dass Lernziele, -methoden, -inhalte und Prüfungsformen

aufeinander abgestimmt sind und die Ermöglichung kollaborativen Lernens als

soziale Ressource, böten hinsichtlich der als hoch wahrgenommenen studien-

bezogenen Anforderungen einigen Gestaltungsspielraum. Darüber hinaus sei auch

die Strukturierung des Studienjahres, um den Workload auszubalancieren, zu

nennen. Während Galbraith und Merrill (2012) zufolge die akademische

Erschöpfung zu Beginn des Wintersemesters auf dem niedrigsten Stand sei und

zum Ende des Semesters ansteige, würden Studierende im Sommersemester mit

dem Erschöpfungslevel beginnen, das zum Ende des Wintersemesters erreicht

worden sei. Die Autorin schließt sich hier der Argumentation von Mühlfelder (2014)

an, dass die Verteilung der Studien- und Prüfungsleistungen auf mehrere Termine

im akademischen Jahr, bei freier Wahl seitens der Studierenden, welchen Termin

sie wahrnehmen möchten, zu einer Entlastung der Studierenden führen könne. Dies

deckt sich mit den Angaben bzw. dem impliziten Wunsch der Studienteilnehmer der

Medical School Hamburg, die vor allem die geballten Prüfungsleistungen als

negativen Aspekt hervorgehoben hatten.


76

Im Hinblick auf die zukünftige Forschung scheint es auf der Basis der

vorliegenden Ergebnisse sinnvoll, weniger auf die allgemein wahrgenommene

soziale Unterstützung zu fokussieren, sondern verstärkt die soziale Unterstützung

durch Lehrende und durch Kommilitonen als Einflussfaktoren in den Fokus

aufzunehmen, wenn Studierende untersucht werden sollen. Vor allem im Hinblick

auf die Operationalisierung der Belastungen außerhalb des Studiums mag es

zielführender sein, Messinstrumente zu wählen, welche die subjektive finanzielle

Belastung oder subjektiv wahrgenommene Zufriedenheit mit der Partnerschaft

erfassen. Denn wie die offenen Fragen am Ende des Fragebogens zeigen, scheint

die finanzielle Belastung vor allem für Studierende der Medical School Hamburg ein

ernstzunehmender Faktor zu sein. Insgesamt weisen die Ergebnisse auch darauf

hin, dass hinsichtlich einer Burnout-Symptomatik unter Psychologie-studierenden

der vorliegenden Stichprobe vor allem die emotionale Erschöpfung ein belastender

Faktor sein kann. Positiv hervorzuheben ist, dass der Bedeutungsverlust im

Studium und das Erleben von Ineffizienz kein großes Problem in der Stichprobe zu

sein schien. Es bleibt offen, ob die Ergebnisse auf Psychologiestudierende anderer

deutscher Hochschulen übertragbar sind. Hierzu fehlen weitere belastbare Daten,

und weitere Forschung in diesem Bereich könnte diese Lücke schließen. Vor allem

die Gegenüberstellung von Bachelor- und Masterstudierenden und die

differenzierte Betrachtung von Vollzeit- gegenüber Teilzeitstudierenden könnte

gewinnbringende Erkenntnisse liefern. Insgesamt scheint die Auswertung über

hierarchisch multiple Regressionen und zusätzliche Moderations- bzw.

Mediationsanalysen in dieser Fragestellung an ihre Grenzen stoßen. Der Einsatz

von pfadanalytischen Modellen oder auch Strukturgleichungs-modellen in denen die

Zusammenhänge zwischen mehreren unabhängigen und abhängigen Variablen

zugleich berücksichtigt werden können (Bortz & Schuster, 2010), scheint hier für die

Zukunft empfehlenswert.

Limitationen:

Eine ganz grundsätzliche Limitation erfährt diese Arbeit durch ihr

Querschnittdesign. Die Zusammenhänge sind somit primär korrelativ einzuordnen

und lassen keine Rückschlüsse auf kausale Zusammenhänge zu. Um kausale

Rückschlüsse hinsichtlich der Wirkrichtung der Variablen ziehen zu können, ist ein

Design mit mehreren Messzeitpunkten vorzuziehen. Weiter wurden für die Analysen


77

Selbstbeurteilungsinstrumente eingesetzt. Im Zuge der common method bias

werden hierbei stets personenspezifische Wahrnehmungs- und auch

Bewertungsprozesse aktiviert. Diese können sich in den Antworten niederschlagen

und in Folge dessen zu Überschätzung der Zusammenhänge führen. Weiter kann

auch die habituelle Tendenz, negative Emotionen wahrzunehmen, die

Wahrnehmung von studienbezogenen Anforderungen und auch das Erleben einer

Burnout-Symptomatik beeinflussen. Darüber hinaus kann schon der Kurztitel der

Studie, Burnout im Psychologiestudium, mit dem die Studie beworben wurde zu

Selektionseffekten geführt haben, sodass sich besonders jene Studierende

angesprochen gefühlt haben, die sich als besonders belastet erlebten. Auch die

Wahl des Messzeitpunktes zu Beginn bis Mitte des Wintersemesters könnte einen

Einfluss auf die Ergebnisse ausgeübt haben und die Analysen würden eventuell

andere Ergebnisse liefern, wenn der Messzeitpunkt zum Ende des Semesters in

den Prüfungszeitraum gelegen hätte.

Abseits dieser eher generellen Limitation ergaben sich auch für diese Studie

spezifischere Einschränkungen. So wies beispielsweise der Studierenden-status

einen signifikanten Einfluss auf das Burnouterleben auf. Für die Zukunft scheint es

somit sinnvoll, Vollzeit- und Teilzeitstudierende separat zu erheben, bzw. die

Analyse hinsichtlich dieses Aspektes zu kontrollieren. Auch in Bezug auf die

Verteilung der Bachelor- zu Masterstudierenden gab es signifikante Unterschiede,

hinsichtlich derer auf Grund der jeweiligen zu geringen Stichprobengröße nicht

kontrolliert wurde. Es wird empfohlen, in zukünftigen Forschungsarbeiten eine

Unterscheidung hinsichtlich des Studienabschnittes zu treffen.

Weitere Einschränkungen ergeben sich aus der Art der Fragestellung bei

einigen Variablen. So wurden finanzielle Belastungen lediglich erfasst über die

Höhe des In Anspruch genommenen Kredits und/oder BAföG. Es wurde jedoch

nicht erfasst, in welchem Ausmaß sich die Studierenden als subjektiv belastet durch

finanzielle Sorgen empfinden. Die bloße Höhe der ausgezahlten Leistungen scheint

im angewandten Modell kein aussagekräftiger Prädiktor zu sein. Dies kann jedoch

auch daran liegen, dass nicht alle Studierenden einen Kredit in Anspruch nahmen

oder BAföG ausgezahlt bekamen. Es würde sich für die Zukunft somit empfehlen,

eher die subjektiv wahrgenommene finanzielle Belastung zu erfragen. Ähnliches gilt

für die Variable der Partnerschaft: Es ging lediglich die Variable des

Partnerschaftsstatus, also ob eine Partnerschaft vorhanden ist oder nicht, in die


78

Analyse ein. Die subjektive Zufriedenheit mit der Partnerschaft könnte in

zukünftigen Arbeiten einen Beitrag zu Erklärung leisten.

Eine zusätzliche Einschränkung liegt in der Messung des Burnout-Syndroms

selbst. Bei der Interpretation des MBI-SS ergibt sich das Problem, dass es keine

klaren Grenzwerte gibt, ab denen man von Burnout sprechen kann und die

Zuordnung zu hoher, mittlerer oder niedriger Burnout-Ausprägung erfolgt nicht

anhand klinischer Kriterien, sondern auf Basis der Messwertverteilung (Schaufeli &

Van Dierendonck, 1995). Die Zuordnung der mittleren Ausprägung der MSH-

Gruppe zu hoher Ausprägung der emotionalen Erschöpfung ist somit also

zurückhaltend einzuschätzen, jedoch bleibt der Unterschied in der Höhe der

Ausprägung zur mittleren Ausprägung bei der FUH-Gruppe dennoch erhalten.

Darüber hinaus wird nochmals darauf hingewiesen, dass die Validierung des BARI-

S zur Messung der studienbezogenen Anforderungen und der sozialen

Unterstützung durch Kommilitonen und Lehrende noch aussteht, die Skalen hätten

sich aber in anderen Analysen bereits als eindimensional und reliabel erwiesen

(Wörfel, 2017).


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93

Anhang

Anhang A. Korrelationstabelle für die Medical School Hamburg (n = 110) .......... 95

Anhang B. Korrelationstabelle für die FernUniversität in Hagen (n = 65) ............ 96

Anhang C. Fragebogen zu demografischen Variablen .........................................97

Anhang D. Fragebogen Maslach Burnout Inventory – Student Survey ................99

Anhang E. Fragebogen zur sozialen Unterstützung ...........................................100

Anhang F. Verwendete Skalen des Berliner Anforderungs- und Ressourcen

Inventar ..............................................................................................102

Anhang G. Skala zur Allgemeinen Selbstwirksamkeitserwartung .......................104

Anhang H. Fragebogen zu Belastungen außerhalb des Studiums .....................105


94

Anh

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95

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96

Anhang C. Fragebogen zu demografischen Variablen

Item Antwortmöglichkeiten

1. Wie alt sind Sie? Freitext

2. Mit welchem Geschlecht identifizieren Sie sich? - Weiblich

- Männlich

- Inter/Divers

3. Welche Staatsangehörigkeit haben Sie? - Deutsch

- Andere

4. Wie lässt sich Ihr Beziehungsstatus am Besten

beschreiben?

- Ledig

- In einer Beziehung

- Verheiratet/

eingetragene

Lebenspartnerschaft

- In Trennung lebend

- Geschieden

- Verwitwet

5. Leben Sie mit ihrem Partner zusammen? - Ja

- Nein

6. An welcher Hochschule sind sie im Wintersemester

18/19 eingeschrieben? Wenn sie ein Urlaubssemester

im Sommersemester oder im aktuellen Semester

eingelegt hatte/haben, können sie diese Umfrage an

dieser Stelle beenden.

- Medical School

Hamburg

- FernUniversität in

Hagen

Universtität Hamburg

- Andere

7. Wenn sie an einer anderen Hochschule als der drei

oben genannten Psychologie studieren, an welcher?

Freitext

8. Sind Sie aktuell im Bachelor- oder

Masterstudiengang eingeschrieben?

- Bachelor

- Master

9. Studieren sie in Vollzeit oder in Teilzeit? - Vollzeit

- Teilzeit

10. In welchem Fachsemester studieren Sie aktuell? Freitext


97

11. In welchem Hochschulsemester studieren Sie

aktuell?

Freitext

12. Wie viel Zeit pro Woche wenden sie im Schnitt für

Lehrveranstaltungen und Seminare an der Uni auf?

Bitte versuchen Sie, das gesamte Semester zu

überblicken und denken sie z.B. auch an Ihre letzte

Prüfungsphase

Freitext

13. Wie viel Zeit pro Woche wenden Sie im Schnitt für

Selbststudienzeit bzw. Lernzeit auf? Bitte versuchen

Sie, das gesamte Semester zu überblicken und

denken sie z.B. auch an Ihre letzte Prüfungsphase.

Freitext

14. Was ist der höchste berufliche Abschluss ihrer

Mutter?

- kein Abschluss

- Berufsausbildung

- Bachelorabschluss

- Masterabschluss

- Doktorgrad

- Habilitation

- Diplom

15. Was ist der höchste berufliche Abschluss ihres

Vaters?

- kein Abschluss

- Berufsausbildung

- Bachelorabschluss

- Masterabschluss

- Doktorgrad

- Habilitation

- Diplom

16. Was ist Ihr derzeitiger Notendurchschnitt Freitext


98

Anhang D. Fragebogen Maslach Burnout Inventory – Student Survey (Gumz,

Erices, Brähler & Zenger, 2013)

Dimension Antwortmöglichkeiten

Emotionale Erschöpfung:

1. Ich fühle mich von meinem Studium ausgelaugt 2. Am Ende eines Studientages/Universitätstages

fühle ich mich erledigt 3. Ich fühle mich müde, wenn ich morgens aufstehe

und wieder ein Studientag/Universitätstag vor mir habe.

4. Studieren oder eine Vorlesung zu besuchen ist wirklich eine Strapaze für mich.

5. Durch mein Studium fühle ich mich ausgebrannt.

1 = Nie 2 = Einmal im Jahr 3 = Mehrmals im Jahr 4 = Einmal im Monat 5 = Mehrmals im Monat 6 = Mehrmals die Woche 7 =täglich

Zynismus 1. Mein Interesse an meinem Studium ließ seit

meiner Immatrikulation nach. 2. Ich bin weniger enthusiastisch bezüglich meines

Studiums geworden 3. Ich bin zynischer geworden, was den potentiellen

Nutzen meines Studiums anbetrifft. 4. Ich zweifle an der Bedeutung meines Studiums.


Effizienz 1. Ich kann die Probleme, die in meinem Studium

auftreten, effektiv lösen 2. Ich glaube, dass ich einen effektiven Beitrag zu

den Veranstaltungen, die ich besuche, leiste. 3. Meiner Meinung nach bin ich ein guter Student. 4. Ich fühle mich angespornt, wenn ich meine Ziele

im Studium erreiche. 5. Im Verlauf meines Studiums habe ich viele

interessante Dinge gelernt. 6. In den Veranstaltungen bin ich zuversichtlich,

dass ich die Dinge effektiv bewältige.



99

Anhang E. Fragebogen zur sozialen Unterstützung (Fydrich, Sommer, Tydecks &

Brähler, 2009)

Item Antwort-

möglichkeiten

1. Ich habe Menschen, die sich um meine Wohnung (Blumen, Haustiere) kümmern können, wenn ich mal nicht da bin

2. Es gibt Menschen, die mich so nehmen wie ich bin. 3. Meinen Freunden/ Bekannten ist es wichtig, meine

Meinung zu bestimmten Dingen zu erfahren. 4. Bei Bedarf kann ich mir Werkzeug oder Lebensmittel

ausleihen 5. Die meisten Leute, die ich kenne, haben eine bessere

Beziehung zu ihren Freunden als ich. (r) 6. Viele meiner Freunde/Angehörigen haben eine ähnliche

Einstellung zum Leben wie ich. 7. Wenn ich dringend und kurzfristig zu einem umliegenden

Ort (ca. 20km) muss, weiß ich, wen ich ohne Zögern bitten kann, mich dort hin zu fahren.

8. Ich habe Freunde/Angehörige, die auch mal gut zuhören können, wenn ich mich aussprechen möchte.

9. Ich kenne fast niemanden, mit dem ich gern ausgehe. (r) 10. Nach manchen Gesprächen fühle ich mich wirklich besser. 11. Ich habe Freunde/Angehörige, die mich auch einfach mal

umarmen 12. Wenn ich wirklich mal unter Stress stehe, werden mir auch

mal Aufgaben abgenommen 13. Ich brauche mehr Menschen, mit denen ich etwas

gemeinsam unternehmen kann. (r) 14. Wenn ich krank bin, kann ich ohne Zögern

Freunde/Angehörige bitten, wichtige Dinge (z.B. Einkaufen) für mich zu erledigen.

15. Wenn ich mal tief bedrückt bin, weiß ich, zu wem ich gehen kann.

16. Ich habe einen Menschen, mit dem ich mich auch sexuell gut verstehe.

17. Oft treffe ich zufällig Bekannte, mit denen ich erst mal ein Schwätzchen halte.

18. Ich fühle mich oft als Außenseiter. (r) 19. Ich kann Freunde/Bekannte bitten, mit bei

Amtsgelegenheiten (Behörden) zu helfen. 20. Es gibt Menschen, die Freude und Leid mit mir teilen.

1 = trifft nicht

zu

2 = trifft eher

nicht zu

3 = trifft

teilweise zu

4 = trifft zu

5 = trifft genau

zu


100

21. Bei manchen Freunden/Angehörigen kann ich auch mal ganz ausgelassen sein.

22. Ich habe einen mir vertrauten Menschen, mit dem ich alle persönlichen Dinge besprechen kann.

23. Ich wünsche mir von anderen mehr Verständnis und Zuwendung. (r)

24. Ich habe genug Menschen, die mir wirklich helfen, wenn ich mal nicht weiter weiß.

25. Es gibt Menschen, bei denen ich vorübergehend wohnen könnte.

26. Ich wünsche mir mehr Geborgenheit und Nähe (r) 27. Es gibt Menschen, die zu mir halten, auch wenn ich Fehler

mache. 28. Mit meinen Interessen und Hobbys stehe ich ganz allein

da. (r) 29. Es gibt genug Menschen, zu denen ich ein wirklich gutes

Verhältnis habe. (r) 30. Über ganz intime Dinge kann ich eigentlich mit niemandem

sprechen. (r) 31. Ich habe einen sehr vertrauten Menschen, der für mich gut

erreichbar ist. 32. Es gibt eine Gemeinschaft von Menschen (Freundeskreis,

Clique), zu der ich mich zugehörig fühle. 33. Ich habe einen sehr vertrauten Menschen, mit dessen Hilfe

ich in jedem Fall rechnen kann. 34. Ich wünsche mir mehr Hilfsbereitschaft und praktische

Unterstützung. (r) 35. Durch meinen Freundes- und Bekanntenkreis erhalte ich

oft gute Tipps (z. B. guter Arzt, Veranstaltungen). 36. Ich kenne zu wenige Menschen, die ich bei Problemen um

Rat fragen kann. (r) 37. Es gibt Menschen, denen ich alle meine Gefühle zeigen

kann, ohne dass es peinlich wird. 38. Ich habe einen vertrauten Menschen, in dessen Nähe ich

mich sehr wohl fühle.

Praktische Unterstützung: 1, 4, 7, 12, 14, 19, 24, 25, 35

Emotionale Unterstützung: 2, 8, 10, 11, 15, 16, 20, 21, 22, 27,

33, 34, 37, 38

Soziale Integration: 3, 5, 6, 9, 13, 17, 18, 23, 26, 28, 29, 32, 26

Wahrgenommene soziale Unterstützung: Alle Items


101

Anhang F. Verwendete Skalen des Berliner Anforderungs- und Ressourcen

Inventar (Gusy & Lohmann, 2011)

Dimension Item

Antwortmöglichkeiten


1. Meine Dozenten sind auch außerhalb von Veranstaltungen für studienbezogene Fragen ansprechbar

2. Ich erhalte Hilfe und Unterstützung von Lehrenden, an deren Veranstaltung ich teilnehme

3. Meine Dozenten beraten mich bei studienbezogenen Problemen

4. Von meinen Dozenten erhalte ich konstruktive Rückmeldungen über meine Studienleistungen

5. Meine Dozenten fördern mich

1 = nie

2 = selten

3 = häufig

4 = überwiegend

5 = größtenteils

6 = immer

Soziale Unterstützung durch Mit-Studierende

6. Ich finde ohne weiteres jemanden, der mich informiert oder mir Arbeitsunterlagen mitbringt, wenn ich mal nicht zur Hochschule kommen kann.

7. Wenn ich studienbezogene Fragen besprechen möchte, finde ich Mitstudierende, die sich Zeit nehmen und gut zuhören

8. Ich erhalte von Mitstudierenden konstruktive Rückmeldungen über meine studienbezogenen Leistungen (Wortbeiträge, Referate, Prüfungsergebnisse)

9. Ich treffe mich mit Studierenden meines Fachs auch außerhalb der Hochschule um etwas gemeinsam zu unternehmen.

1 = nie

2 = selten

3 = häufig

4 = überwiegend

5 = größtenteils

6 = immer

Überforderung im Studium

1. Ich muss Aufgaben bearbeiten, auf die ich zu wenig vorbereitet wurde.

2. Zum Verständnis einzelner Veranstaltungsinhalte fehlt mir notwendiges Vorwissen

3. Um im Studium erfolgreich zu sein, muss ich mich anstrengen

1 = nie

2 = selten

3 = häufig

4 = überwiegend

5 = größtenteils

6 = immer


102

Zeitdruck

1. Ich habe nicht genug Zeit, um die besuchten

Lehrveranstaltungen vor- und nachzubereiten 2. Ich brauche für die meisten studienbezogenen

Arbeiten länger als ich veranschlagt habe und gerate so unter Zeitdruck

3. Ich habe im Studium so viel zu tun, das es mir über den Kopf wächst.

1 = nie

2 = selten

3 = häufig

4 = überwiegend

5 = größtenteils

6 = immer

Unvereinbarkeit von Studium und Privatleben

1. Mein Studium lässt mir nicht genug Zeit für meine Hobbies

2. Ich muss Verabredungen mit Freunden verschieben um mein Studienpensum zu schaffen

1 = nie

2 = selten

3 = häufig

4 = überwiegend

5 = größtenteils

6 = immer


103

Anhang G. Skala zur Allgemeinen Selbstwirksamkeitserwartung (Jerusalem &

Schwarzer, 1999)


1. Wenn sich Widerstände auftun, finde ich Mittel und Wege, mich durchzusetzen.

2. Die Lösung schwieriger Probleme gelingt mir immer, wenn ich mich darum bemühe.

3. Es bereitet mir keine Schwierigkeiten, meine Absichten und Ziele zu verwirklichen.

4. In unerwarteten Situationen weiß ich immer, wie ich mich verhalten soll.

5. Auch bei überraschenden Ereignissen glaube ich, dass ich gut mit ihnen zurechtkommen kann.

6. Schwierigkeiten sehe ich gelassen entgegen, weil ich meinen Fähigkeiten immer vertrauen kann.

7. Was auch immer passiert, ich werde schon klarkommen.

8. Für jedes Problem kann ich eine Lösung finden.

9. Wenn eine neue Sache auf mich zukommt, weiß ich, wie ich damit umgehen kann.

10. Wenn ein Problem auftaucht, kann ich es aus eigener Kraft meistern.

1 = stimmt nicht

2 = stimmt kaum

3 = stimmt eher

4 = stimmt genau


104

Anhang H. Belastungen außerhalb des Studiums


1. Wie viele Stunden gehen sie einer bezahlten Tätigkeit (Nebenjob, Beruf, Ehrenamt, etc.) nach.

Anzahl in Stunden ___

2. Leben Sie in fester Partnerschaft? Ja

Nein

3. Sind Sie mit Ihrer Partnerschaft zufrieden?

1. Ja

2. nein

3. sehr

4. im großen und ganzen

5. einigermaßen

6. eher nicht

7. gar nicht

8. Ist Ihr/e Partner/in berufstätig bzw. im Studium oder in der Ausbildung?

- Ja

- Nein

9. Wenn ja, in welchem Umfang in der Woche? Anzahl in Stunden ___

10. Haben Sie Kinder? - Ja

- Nein

11. Wenn ja, wie viele? Anzahl in Stunden ___

12. Wie viel Geld in Euro steht Ihnen nach Abzug der Kosten für die Warmmiete (Kaltmiete + Nebenkosten) monatlich zur Verfügung?.

Angabe in Euro ____

13. Gehen sie einer bezahlten Nebentätigkeit nach und wie hoch ist ihr Verdienst in etwa?

- Nein

- Ja, der Verdienst liegt bei ca. ___ monatlich

14. Haben sie einen Kredit (zum Beispiel Bildungskredit oder KfW-Kredit) in Anspruch genommen?.

- Nein

- Ja, in Höhe von ca. __ monatlich


105

15. Beziehen Sie BAföG und wenn ja in welcher Höhe?

- Nein

- Ja, in Höhe von ca. __ monatlich

16. Erhalten sie im finanzielle Unterstützung durch die Eltern und wenn ja in welcher Höhe?

- Nein

- Ja, in Höhe von ca. __€ monatlich

17. Haben sie eine körperliche Beeinträchtigung, die ihnen das Studium erschwert?

- Nein

- Ja

18. Haben sie eine psychische Beeinträchtigung, die ihnen das Studium erschwert?

- Nein

- Ja

19. Haben sie vor Aufnahme ihres jetzigen Studiums bereits eine berufliche Ausbildung abgeschlossen?

- Nein

- Ja, eine berufliche Ausbildung

- Ja, ein Studium


106

Eigenständigkeitserklärung

Name, Vorname: Malzahn, Katharina

Matrikelnummer: 172804050

Hiermit erkläre ich, dass ich die vorliegende Arbeit eigenständig ohne fremde Hilfe

und nur unter Verwendung der angegebenen Hilfsmittel angefertigt habe. Alle

sinngemäß und wörtlich übernommenen Textstellen aus der Literatur bzw. dem

Internet habe ich als solche kenntlich gemacht.

Ich bin einverstanden, dass meine Bachelorarbeit/ Masterarbeit in der Bibliothek der

MSH den Nutzern zur Verfügung steht.

Ja Nein

Ort, Datum: ______________________

Unterschrift: ______________________

risiko- und schutzfaktoren bei der entwicklung eines

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