Eine Überprüfung des Job Demands-Resources-Modells bei Nachwuchslehrenden an deutschen Universitäten im sequentiell qualitativ-quantitativen Mixed-Method-Design

Abstract

Mithilfe des Job Demands-Resources-Modells (JD-R-Modell) als heuristischen Rahmen wurden in der vorliegenden Dissertation Belastungen und Beanspruchung sowie Ressourcen und Motivation von Nachwuchslehrenden an deutschen Universitäten untersucht, um ausführliche Informationen über gesundheitsgefährdende, aber auch motivationale Prozesse in dieser Zielgruppe zu erhalten. Zunächst wurden mittels einer qualitativen Vorstudie anhand von zehn leitfadengestützten Interviews charakteristische arbeitsbezogene Anforderungen sowie Ressourcen identifiziert. Mittels Strukturgleichungsmodellen wurden anschließend die Hypothesen des JD-R-Modells bei einer Stichprobe von insgesamt 345 Nachwuchslehrenden querschnittlich überprüft. Die Ergebnisse konstatieren, dass die Stressoren Zeitdruck und Angst vor Arbeitsplatzverlust gemäß den Hypothesen des JD-R-Modells im positiven Zusammenhang mit der wahrgenommen kognitiven und emotionalen Irritation stehen. Die Ressourcen Handlungsspielraum und soziale Unterstützung stehen hingegen in einem positiven Zusammenhang mit dem Arbeitsengagement. Überdies weist die zentrale Selbstbewertung (CSE) als personale Ressource deutliche direkte Effekte auf alle Untersuchungsvariablen auf. Zum Teil können auch indirekte Effekte nachgewiesen werden, in denen der jeweilige Stressor bzw. die jeweilige Ressource als Mediator fungiert und den Zusammenhang zwischen CSE und der Irritation bzw. dem Arbeitsengagement mediiert. Die komplexen Mechanismen bedürfen an dieser Stelle jedoch weiterer empirischer Untersuchungen. In einer weiteren Panelstudie wurden 173 Nachwuchslehrende über ein Hochschulsemester hinweg begleitet und monatlich befragt. Mittels latenter Wachstumskurvenmodelle (LGM) und autoregressiver Modelle (ARM) wurden die zentralen Untersuchungsvariablen des JD-R-Modells einer spezifischen Veränderungsanalyse unterzogen. Die Ergebnisse der LGM zeigen verschiedene, zum Teil systematische Verlaufsformen der Untersuchungsvariablen auf. Weiterhin können anhand der latenten Ausgangswerte bei allen untersuchten Variablen interindividuelle Unterschiede zwischen den Nachwuchslehrenden aufgezeigt werden. Variabilität hinsichtlich der Stärke der Veränderung über die Zeit lässt sich hingegen ebenso wenig abbilden wie eine intraindividuelle Variabilität. Anhand konditionaler LGM ließen sich jedoch signifikante Zusammenhänge zwischen CSE und mehreren Intercepts der Untersuchungsvariablen nachweisen. Die im JD-R-Modell postulierten Kausalzusammenhänge können mittels ARM nur sehr vereinzelt nachgezeichnet werden.