Achievement and achievement motivation are two central constructs in educational psychology. The interplay between these constructs is a major element in prominent theoretical frameworks such as the Situated Expectancy Value Model (SEVT; e.g., Eccles & Wigfield, 2020). Given the topic’s relevance for individuals’ further educational trajectories and life courses, it is important to obtain particularly reliable and robust results. To achieve this aim in the present doctoral thesis, I applied innovative multilevel meta-analytical approaches, using data from international large-scale assessments to investigate the interplay between achievement and achievement motivation. Using a Multilevel Individual Participant Data (IPD) Meta-Analysis, Study I examined gender differences in achievement, achievement profiles, and achievement motivation in mathematics, reading, and science in the group of top-performing math students (top 5%) across 82 countries. In addition, it was investigated to what extent gender differences in the top 5% in mathematics were moderated by cross-national variations in sociocultural factors (i.e., in specific gender equality indicators). To this end, I used data from 15-year-old students who participated in six PISA cycles. The results showed that there were on average more male than female students (40%) that scored in the top 5% in mathematics. In addition, mathematically top-performing female students’ achievement profiles were more balanced across domains, whereas mathematically top-performing male students’ achievement profiles were more mathematics-oriented. Moreover, mathematically top-performing female students reported a higher interest in the verbal domain and in human biology than male students. On the contrary, mathematically top-performing male students reported a higher interest in physics-related topics than female students (i.e., physics, motion of forces, energy transformation). The results also showed that specific gender equality indicators moderated the share of female students in the top 5% in mathematics and explained variability in achievement profiles. In Study II of this doctoral thesis, the functional relations between achievement and self-concept were systematically investigated using a Multilevel Integrative Data Analysis. The guiding research question was to examine the extent to which a nonlinear relation between achievement and self-concept can be generalized across domains, age groups, analytical approaches, and 13 countries. The analyses were based on eight cycles of PISA, TIMSS, and PIRLS. Quadratic and interrupted regression analyses showed nonlinear relations in secondary school students, demonstrating that the relations between achievement and corresponding self-concepts were weaker for lower achieving students than for higher achieving students. This suggests that lower achieving students might apply self-protective strategies to prevent negative self-evaluation. Nonlinear effects were also present in younger students, but the pattern of results was rather heterogeneous. The present doctoral thesis contributed to uncover the interplay between achievement and achievement motivation by using advanced multilevel meta-analytical approaches. Based on this work, future research is encouraged to apply such statistical tools to meta-analyze variance in individual participant data to enhance the reliability and robustness of the obtained empirical evidence on the interplay between achievement and achievement motivation.
Leistung und Leistungsmotivation sind zentrale Konstrukte in der pädagogisch-psychologischen Forschung. Das Zusammenspiel von Leistung und Leistungsmotivation wird in prominenten theoretischen Rahmenmodellen wie der Erwartungs-Wert-Theorie (z.B. Eccles & Wigfield, 2020) untersucht. Aufgrund der zentralen Bedeutung dieses Themas für individuelle Bildungs- und Lebensverläufe, ist es wichtig reliable und robuste Ergebnisse zu gewinnen. Um dieses Ziel zu erreichen, wurden in der vorliegenden Dissertation innovative meta-analytische Ansätze und Daten internationaler Schulleistungsstudien verwendet, um das Zusammenspiel von Leistung und Leistungsmotivation zu untersuchen. Im Rahmen einer Multilevel Individual Participant Data (IPD) Meta-Analyse wurden in Teilstudie I Geschlechtsunterschiede in der Leistung, in Leistungsprofilen und in der Leistungsmotivation von mathematisch talentierten Schülerinnen und Schüler (Top 5%) in Mathematik, im Lesen und in Naturwissenschaften in 82 Ländern analysiert. Zudem wurde untersucht, inwiefern die Variation in den Geschlechtsunterschieden zwischen Ländern auf Unterschiede in soziokulturellen Faktoren (d.h., in spezifischen Indikatoren der Geschlechtergleichstellung) zurückzuführen ist. Hierfür wurden die Daten von 15-jährigen Mädchen und Jungen aus sechs PISA-Zyklen verwendet. Es konnte gezeigt werden, dass insgesamt weniger Mädchen in der Gruppe der Spitzenleistenden in Mathematik (Top 5%) vertreten waren (Mädchenanteil 40%) sowie Mädchen in dieser Gruppe balanciertere Leistungsprofile aufwiesen, während Jungen eher zu mathematik-orientierten Leistungsprofilen neigten. Weiterhin zeigte sich, dass mathematisch talentierte Mädchen eine höhere Motivation im verbalen Bereich sowie ein stärkeres Interesse an Humanbiologie als Jungen berichteten. Mathematisch talentierte Jungen berichteten hingegen ein größeres Interesse an den Themenbereichen Physik, Bewegung und Kräfte und Energieumwandlung als Mädchen. Zudem konnte in Teilstudie I gezeigt werden, dass spezifische Gleichstellungsindikatoren den Anteil der Schülerinnen in den Top 5% in Mathematik moderierten und Variabilität in den Leistungsprofilen erklärten. In Teilstudie II wurde der funktionale Zusammenhang zwischen Leistung und Selbstkonzept systematisch im Rahmen einer Multilevel Integrative Data Analysis untersucht. Die zentrale Forschungsfrage war, ob ein nicht-linearer Zusammenhang zwischen Leistung und Selbstkonzept über Inhaltsdomänen, Altersgruppen, Analysemethoden und 13 Länder hinweg generalisiert vorliegt. Die Analysen basierten auf acht Zyklen der PISA-, TIMSS- und PIRLS-Studien. Die Ergebnisse zeigten, dass nicht-lineare Zusammenhänge zwischen Leistung und korrespondierenden Selbstkonzepten in Mathematik und im verbalen Bereich bei Schülerinnen und Schülern der Sekundarstufe vorlagen. Dabei deuten die Ergebnisse der quadratischen Regressionen und der Interrupted Regressions darauf hin, dass der Zusammenhang für leistungsschwächere Schülerinnen und Schüler schwächer war als für leistungsstärkere Schülerinnen und Schüler. Dies könnte in der Anwendung selbstwertdienlicher Strategien begründet sein. Nicht-lineare Zusammenhänge zeigten sich auch für jüngere Schülerinnen und Schüler, jedoch war die Befundlage für diese Altersgruppe über Länder und Analysemethoden hinweg heterogener. Die vorliegende Doktorarbeit trägt mit diesen Erkenntnissen dazu bei, das Zusammenspiel von Leistung und Leistungsmotivation unter Anwendung von IPD-Meta-Analysen bzw. Integrativen Datenanalysen aufzuklären. Basierend auf dieser Arbeit wird die Bedeutung hervorgehoben, Daten auf der individuellen Personenebene zu meta-analysieren, um die Reliabilität und Robustheit von Befunden zum Zusammenspiel von Leistung und Leistungsmotivation zu erhöhen.
