Schel, JaninaJaninaSchel0009-0003-6516-3628Oberst, LeonLeonOberstPensel, MarisaMarisaPenselPaetsch, JenniferJenniferPaetsch0000-0001-8599-147XDrechsel, BarbaraBarbaraDrechsel0000-0003-1454-36582025-06-272025-06-2720231867-2779https://fis.uni-bamberg.de/handle/uniba/108829Die Analyse von studentischen Lernprodukten ermöglicht eine verhaltensnahe Diagnostik von kognitiven Lernstrategien und liefert eine Grundlage für die Evaluation von Lernaktivitäten. In der vorliegenden Studie wird untersucht, ob Organisations- und Elaborationsstrategien anhand von Lernprodukten reliabel erfasst und am Lernerfolg validiert werden können. Mit einem neu entwickelten Codierschema wurden 229 Vorlesungszusammenfassungen von 24 Lehramtsstudierenden anhand verschiedener hoch-inferenter Kategorien analysiert, die eine effiziente Auswertung ermöglichen. Für tiefere Einblicke wurden darüber hinaus 94 Vorlesungszusammenfassungen von 10 Studierenden mit besonders hohem bzw. niedrigem Lernerfolg mit niedrig-inferenten Kategorien ausgewertet. Die Ergebnisse zeigen für die hoch-inferenten Kategorien eine substanzielle und für die niedrig-inferenten Kategorien eine sehr gute Interrater-Reliabilität. Es konnten signifikante Korrelationen zwischen der Nutzung von Lernstrategien im Lernprodukt und dem Lernerfolg (Prüfungsergebnis) der Studierenden nachgewiesen werden. Studierende mit hohem Lernerfolg nutzten Lernstrategien fast aller Kategorien häufiger als solche mit niedrigem Lernerfolg. Grenzen und Potentiale des Ansatzes für die Diagnostik und Evaluation selbstregulierter Lernprozesse werden diskutiert.The analysis of students’ learning products enables a behavioral diagnosis of cognitive learning strategies and provides new information for the evaluation of learning activities. The current study aims to analyze whether organization and elaboration strategies can be measured reliably in learning products and can be validated by learning success. With a newly developed coding scheme 229 lecture summaries of 24 student teachers were examined by different high-inferent categories, which enable an efficient evaluation of the learning products. For deeper insights, 94 lecture summaries of 10 students with either high or low learning success were analytically rated by means of low-inferent categories. Overall results show an interrater reliability that is substantial for high-inferent categories and very good for low-inferent categories. Significant correlations between the usage of learning strategies for the learning products and learning success (examgrades) could be found. Students with high learning success used learning strategies of nearly all categories more frequently as those with low learning success. Limitations and potentials of the approach for diagnosing and evaluating self-regulated learning processes are discussed.deuCodierschemakognitive LernstrategienLernproduktanalyseselbstreguliertes Lernencoding schemecognitive learning strategieslearning product analysisself-regulated learning370article10.62350/ghbh7658