Kognitives Training mit Kindern: Die Bedeutung von Need for Cognition

Denktrainings von Karl Josef Klauer

Karl Josef Klauer (1989) entwickelte ab den 1980er Jahren mehrere Trainings für Vor- und Grundschulkinder, Jugendliche sowie Senioren zur Schulung induktiven Denkens (für einen Überblick s. Klauer, 2014). Induktives Denken (auf Englisch inductive reasoning) definiert Klauer als „Entdeckung von Regelhaftigkeiten oder Gesetzmäßigkeiten durch Feststellung von (a) Gleichheit oder (b) Verschiedenheit oder (c) Gleichheit und Verschiedenheit bei (a) Merkmalen oder (b) Relationen“ (Klauer, 2014, S.6). In empirischen Untersuchungen erwies sich induktives Denken als einer der bedeutsamsten Prädiktoren für fluide (d.h. fähigkeitsbasierte, wissensunabhängige) Intelligenz (Gustafsson, 1988; Klauer, Willmes & Phye, 2002). Von der Schulung induktiven Denkens im Rahmen der Klauerschen Tainings sollten folglich auch komplexere und übergeordnete kognitive Leistungen profitieren, denen induktives Denken mit zugrunde liegt (Klauer, 2001).

Zu den Klauerschen Denktrainings liegen bereits zwei Metaanalysen vor, welche insgesamt 109 Studien berücksichtigen (Klauer & Phye, 2008; Klauer, 2014). Die beiden Metaanalysen fanden über alle Denktrainingsversionen hinweg mittlere Trainingseffekte zwischen d = 0.52 und d = 0.88 auf fluide Intelligenz, Lernerfolg sowie weitere trainingsferne kognitive Leistungen. Demzufolge lassen sich mit den Denktrainings verschiedene kognitive Fähigkeiten und Leistungen im Durchschnitt über eine halbe Standardabweichung steigern. Auch wenn die konkreten Wirkprozesse und Wirksamkeitskriterien kontrovers diskutiert werden (u.a. Hager & Hasselhorn, 1997) resümieren Hasselhorn und Gold (2017): „An der potentiellen Wirksamkeit der verschiedenen Varianten des Klauer-Trainings gibt es keinen Zweifel. Sie ist vielfach belegt, zumal kein anderes Denktraining auch nur annähernd so oft und umfassend evaluiert worden ist.“ (S.427).

In der vorliegenden Studie wurden Auswirkungen einer Teilnahme am Klauerschen Denktraining Keiner ist so schlau wie ich (KISSWI; Marx & Klauer, 2007, 2009, 2011) untersucht. KISSWI kommt aus zwei Gründen eine besondere Bedeutung im Vergleich zu den anderen Klauer-Trainings zu: Zum einen wendet es sich an die jüngste Altersgruppe, in der eine kognitive Förderung kumulative und damit besonders große und langfristige sowie indirekt wirkende Effekte aufweisen könnte. Zum anderen wurde KISSWI so konzipiert, dass es ohne eine umfangreiche Expertenschulung intuitiv zum Beispiel von Eltern oder pädagogischen Fachkräften umsetzbar ist. KISSWI kann damit unmittelbar in pädagogischen Einrichtungen oder Familien Anwendung finden und weist hohen praktischen Nutzen auf.

Personenmerkmale und Denktrainingswirksamkeit

Persönlichkeitsmerkmale korrelieren mit Fähigkeiten und können einen Effekt auf Leistungen und die Entwicklung kognitiver Fähigkeiten aufweisen (Ackerman & Heggestad, 1997). Wer sich etwa für ein Themengebiet mehr interessiert, wird sich öfter damit beschäftigen, hat dadurch mehr Lerngelegenheiten, weiß zumindest dann mehr und je nach kognitiver Tätigkeit können auch stabilere Fähigkeiten gefördert werden. Unkonventionalität zum Beispiel hat einen positiven Effekt auf Originalität als Teil von Kreativität (Andreas, Zech, Coyle & Rindermann, 2016).

In den Metaanalysen von Klauer und Phye (2008) sowie Klauer (2014) wurde bereits in ersten Ansätzen betrachtet, inwiefern die kognitiven Fähigkeiten und das Bildungsniveau zu Trainingsbeginn als individuelle Personenmerkmale der trainierten Personen mit dem nachfolgenden kognitiven Trainingseffekt zusammenhängen (s.a. Rindermann & Baumeister, 2013). Dabei konnten keine systematischen Unterschiede in der Trainingswirksamkeit Klauerscher Trainings in Abhängigkeit der kognitiven und bildungsbezogenen Ausgangsniveaus der Trainierenden festgestellt werden. Erste Hinweise gibt es jedoch darauf, dass Temperaments- und Persönlichkeitsmerkmale der Trainierenden mit der Wirksamkeit kognitiver Trainings zusammenhängen können. So fand sich in einer Studie von Studer-Luethi, Bauer und Perrig (2016) mit 99 Zweitklassenkindern ein Zusammenhang von r = .33 zwischen Effortful Control (einer emotional-motivationalen Facette der Selbstregulation) und dem nachfolgenden individuellen Trainingsgewinn während eines Arbeitsgedächtnistrainings. Weiterhin prüften Studer-Luethi, Jaeggi, Buschkuehl und Perrig (2012) in einer Untersuchung mit 112 Studierenden den Zusammenhang des Persönlichkeitsmerkmals Gewissenhaftigkeit mit der anschließenden individuellen Wirksamkeit eines Arbeitsgedächtnistrainings. Gewissenhaftigkeit und Trainingsgewinn korrelierten hier mit r = .24.

Darüber hinaus untersuchten Brose, Schmiedek, Lövden, Molenaar und Lindenberger (2010; s.a. Sander, Schmiedek, Brose, Wagner & Specht, 2017) 101 jüngere Erwachsene (im Durchschnitt 26 Jahre alt) und fanden Zusammenhänge von r = .25 bis r = .30 zwischen der Leistungssteigerung im Verlauf eines Multidomänentrainings und der intrinsischen Motivation sowie deren beiden Subfacetten Anstrengung und Freude. Ein Review von Bastian und Oberauer (2014) betrachtete den Wirkmechanismus kognitiver Trainings und postulierte ebenfalls einen Zusammenhang im Bereich von r ≈ .30 zwischen Erfolg kognitiver Trainings und intrinsischer Motivation.

Diese Befunde zeigen, dass insbesondere motivations- und selbstkontrollbezogene Persönlichkeitsfaktoren mit dem Erfolg kognitiver Trainings bedeutsam zusammenhängen können. Die vorliegende Studie rückt deshalb eine Gruppe von Persönlichkeitsmerkmalen in den Fokus, welche für die allgemeine kognitive Fähigkeitsentwicklung bedeutsam sind und somit potentiell auch im Zusammenhang mit der Wirksamkeit des KISSWI-Gruppentrainings im Speziellen stehen könnten: die Investment-Traits.

Investment-Traits und deren Kernmerkmal Need for Cognition

Investment-Traits basieren auf Cattells (1943) etablierter Investmenttheorie, laut der Menschen ihr kognitives Fähigkeitspotenzial der fluiden Intelligenz im Laufe des Lebens in stärker wissensbasierte kristalline Intelligenz investieren. Dieser Prozess wird durch Investment-Traits beeinflusst. Laut von Stumm, Chamorro-Premuzic und Ackerman (2011) beinhalten diese „the tendency to seek out, engage in, enjoy, and continuously pursue opportunities for effortful cognitive activity“ (S.225). Investment-Traits erklären somit interindividuelle Unterschiede, inwieweit Personen Lernmöglichkeiten anstreben und selbst alltäglich Erfahrungen kognitiv stimulierend sowie entwicklungsförderlich gestalten (von Stumm, 2013). Während bei kognitiven Fähigkeiten und deren Erfassung das bestmögliche kognitive Leistungspotential einer Person (also maximales Verhalten) betrachtet wird, beziehen sich Investment-Traits und deren Messung auf typisches Verhalten – das heißt inwieweit eine Person gewöhnlich bereit ist und Freude daran hat, Anstrengungen für diese (maximalen) kognitiven Leistungen zu erbringen (Strobel, Behnke, Gärtner & Strobel, 2019).

In einer umfassenden Metaanalyse von von Stumm und Ackerman (2013) auf Basis von 112 Studien mit insgesamt 60,097 untersuchten Personen stellten sich zwei Merkmale als Kern der Investment-Traits heraus: Typisches Intellektuelles Engagement (TIE) und Need for Cognition(NFC). Die hier berichtete Studie untersucht Need for Cognition. Denn NFC bezeichnet laut Cacioppo, Petty, Feinstein und Jarvis (1996) „people's tendency to engage in and enjoy effortful cognitive endeavors“ (S.197; s.a. Preckel & Strobel, 2017) und erwies sich in bisherigen Studien als bedeutsamer Prädiktor für kognitive Leistungen und Lernprozesse.

Den Cattellschen Ansatz graduell verändernd, wurde bereits im Rahmen des Openness-Fluid-Crystallized-Intelligence-Modells (Ziegler, Danay, Heene, Asendorpf & Bühner, 2012) ein Einfluss von Investment-Traits auch auf fluide Intelligenz (gf) postuliert, also nicht nur auf kristalline Intelligenz (gc) und empirisch in einer Längsschnitterhebung bestätigt. Die Environmental-Enrichment-Hypothese, die hier zur Erklärung dieses Einflusses angeführt wird, kann in gleicher Weise für NFC angenommen werden. So zeigen eine Reihe Studien, dass auch NFC und gf zusammenhängen (Fleischhauer et al., 2010) oder auch, dass höheres NFC damit einhergeht, dass Personen ihr intellektuelles Potential besser entfalten können (Heaven & Ciarrochi, 2012; Meier, Vogl & Preckel, 2014). Insbesondere in Hinblick auf fluide Intelligenz wurde analog zu Cattells Investment-Theorie (s.u.a. Ackerman & Heggestad, 1997) von Autoren wie Luong und Kollegen (2017) oder Ziegler und Kollegen (2012) postuliert, dass es im Verlauf der Kindheit und Jugend durch das aktive Aufsuchen von kognitiv herausfordernden Situationen sowie der dabei kontinuierlich intensiv eingesetzten kognitiven Ressourcen zu einer wechselseitigen Beeinflussung von Investment-Traits wie NFC oder Offenheit für Erfahrung und kognitiven Fähigkeiten kommt, wodurch steigende Zusammenhänge dieser Merkmale entstehen. So diskutieren Luong und Kollegen (2017): „High-NFC children might seek cognitively challenging situations and stimulating environments, which in turn foster their cognitive development. Thereby, the influence of this interaction should lead to a stronger relation between intelligence and NFC.“ (S.110). In ihrer dazu durchgeführten Studie mit 4,279 finnischen Schulkindern der Klassenstufen 3, 6 und 9 zeigten sich mit steigendem Schulalter entsprechend auch immer stärkere Zusammenhänge von r = .17, r = .31 und r = .40 zwischen NFC und akademischem Potential. Preckel (2014) untersuchte 745 Schulkinder der Klassenstufen 5 und 6 und fand Korrelationen von r = .12 bis r = .24 zwischen NFC und nachfolgenden Leistungen in kognitiven Fähigkeitstests sowie Mathematiknoten. Richardson, Abraham und Bond (2012) sowie von Stumm und Ackerman (2013) zeigten in ihren Metaanalysen ebenfalls kleinere bis mittlere Zusammenhänge von NFC mit kognitiven Leistungen und akademischem Erfolg. Darüber hinaus zeigten mehrere Studien, dass Menschen mit höherem NFC eher (s.u.a. Bakker, 1999; See, Petty & Evans, 2009) sowie mit mehr Freude (Cacioppo & Petty, 1982) Informationen verarbeiten, wenn diese komplex beziehungsweise herausfordernd erscheinen. Dies entspricht den Annahmen des Theoretical Intellect Framework von Mussel (2013), welches Investment-Traits zwei Prozesskomponenten zuschreibt: Conquer als ausdauernde Anstrengung zur Bewältigung kognitiv herausfordernder Aufgaben und Seek als Annäherung an kognitiv herausfordernde Aufgaben. Die Seek-Komponente postuliert folglich, dass eine höhere NFC-Ausprägung nicht nur dazu führt, dass kognitiven Herausforderungen mit mehr Motivation und Freude begegnet wird, sondern dass auch gezielt kognitive Herausforderungen gesucht werden. Die bisher berichteten Befunde weisen darauf hin, dass Investment-Traits im Allgemeinen und NFC im Speziellen positiv mit späteren kognitiven (Lern-)Leistungen zusammenhängen. Cacioppo und Kollegen (1996) verwiesen zudem auf eine allgemein positive entwicklungspsychologische Einbettung von NFC:

Heckman, Pinto und Savelyev (2013) erbrachten diesbezüglich anhand einer Untersuchung von 123 Kindern erste Befunde, dass die Teilnahme an einer umfangreichen kognitiven Frühförderung für benachteiligte Kinder (in diesem Fall konkret das US-amerikanische Perry Preschool Program) zu einer Erhöhung der akademischen Motivation im Vergleich zu keiner Frühförderung führt. Mit diesen Befunden übereinstimmend zeigten Jackson, Hill, Payne, Roberts und Stine-Morrow (2012) außerdem einen bedeutsamen Effekt von kognitivem Training auf das Persönlichkeitsmerkmal Offenheit für Erfahrungen. So erwies sich in ihrer Studie mit 183 älteren Erwachsenen die Teilnahme an einem induktiven Denktraining als signifikanter statistischer Prädiktor für die Veränderung in der Merkmalsausprägung Offenheit für Erfahrungen. Die Veränderung in Offenheit für Erfahrung korrelierte dabei in der Gesamtstichprobe auch bedeutsam (r = .31) mit der Veränderung in induktiven Denkleistungen. Da sowohl akademische Motivation als auch Offenheit für Erfahrung intellektuelles Investment charakterisieren, deuten die Befunde darauf hin, dass kognitive Förderung die Ausprägung von Investment-Traits erhöhen kann. Sollte das KISSWI-Gruppentraining ebenso die NFC-Ausprägung der trainierenden Kinder erhöhen, stellt dies einen relevanten Mehrwert des Trainings dar und NFC ist in zukünftigen Forschungs- sowie Anwendungskontexten als weiteres Kriterium für Trainingserfolg zu berücksichtigen.

Hypothesen zu KISSWI-Gruppentraining und NFC

Zusammenfassend lassen die dargestellten Untersuchungen von Luong und Kollegen (2017), Preckel, (2014), Richardson und Kollegen (2012) sowie von Stumm und Ackerman (2013) darauf schließen, dass NFC in einem positiven Zusammenhang von r ≈ .30 mit verschiedenen Indikatoren kognitiver Fähigkeiten und Leistung einer Person steht. NFC fördert Intelligenz und Intelligenz fördert NFC. Demzufolge wird als Hypothese H1 auch für das KISSWI-Training in Gruppen zunächst ein Zusammenhang zwischen NFC zu Trainingsbeginn und anschließendem kognitivem Trainingserfolg angenommen:

H1: Es besteht ein Zusammenhang von r≈.30 zwischen der NFC-Ausprägung eines Kindes zu Beginn des KISSWI-Gruppentrainings und der nachfolgenden Veränderung kognitiver Fähigkeiten während des Trainings.

Auf Grundlage der berichteten Befunde von Bakker (1999)Cacioppo und Petty (1982) sowie See und Kollegen (2009) wird angenommen, dass die Höhe des in Hypothese H1 formulierten Zusammenhangs davon abhängig ist, wie anspruchsvoll beziehungsweise herausfordernd das Training erlebt wird. Hypothese H2 lautet demzufolge, dass ein hohes NFC zu Trainingsbeginn vor allem dann mit einer stärkeren Steigerung kognitiver Fähigkeiten während des Trainings einhergeht, wenn das Training als herausfordernd und anspruchsvoll empfunden wird:

H2: Der in Hypothese H1 postulierte positive Zusammenhang zwischen NFC und Veränderung kognitiver Fähigkeiten während des Trainings wird moderiert durch den wahrgenommenen Anspruchs- und Herausforderungsgrad des Trainings.

Zuletzt wird im Rahmen von Hypothese H3 auf Grundlage der aufgeführten Befunde von Heckman und Kollegen (2013) sowie Jackson und Kollegen (2012) angenommen, dass durch die kognitive Förderung mittels KISSWI-Training im Mittel eine Steigerung von d ≈ 0.50 der individuellen NFC-Ausprägung stattfindet:

H3:Kinder mit KISSWI-Gruppentraining steigern ihre NFC-Ausprägung während des Trainings im Mittel mit einem Effekt von d ≈ 0.50 stärker als Kinder im gleichen Zeitraum ohne Training.

Bisher gibt es keine empirischen Hinweise darauf, dass sich die in den drei Hypothesen postulierten Annahmen zwischen Vor- und Grundschulkindern als Zielgruppen des KISSWI-Gruppentrainings unterscheiden könnten. Die Hypothesen werden deshalb für Vorschul- und Erstklassenkinder gemeinsam formuliert und untersucht. Um etwaige Unterschiede zwischen Vorschul- und Erstklassenkindern in der Studie trotzdem abbilden zu können, werden explorativ beide Zielgruppen auch getrennt voneinander geprüft. Außerdem werden die in den Hypothesen postulierten Effekte explorativ hinsichtlich ihrer Nachhaltigkeit untersucht. So wird nicht nur der kurzfristige Zeitraum direkt vor bis unmittelbar nach dem Training betrachtet, sondern ebenso die ersten drei Monate nach dem Training (vgl. Abschnitt Studiendesign). Dies orientiert sich an den Empfehlungen von Klauer (2001), laut denen kognitive Trainingseffekte für mindestens drei Monate stabil bleiben sollten, um als bedeutsam gelten zu können.

Studiendesign

In der vorliegenden Studie wurden zwei unterschiedliche Untersuchungsbedingungen vergleichend gegenübergestellt: eine Experimentalgruppe (EG), in der die teilnehmenden Kinder unmittelbar während der Studie das KISSWI-Training in Gruppen absolvierten, sowie eine Warte-Kontrollgruppe (WKG), in der das Training erst nach Abschluss der gesamten Studie durchlaufen wurde (s. Tabelle 1). Diese Gruppen bestanden jeweils aus Vorschulkindern an Kindertagesseinrichtungen (Kitas) und Erstklassenkindern in Horteinrichtungen. Die Zuordnung zur EG oder WKG erfolgte randomisiert auf Ebene der Einrichtungen und nicht auf Ebene der einzelnen Kinder. Dies verhinderte einen möglicherweise ergebnisverzerrenden Austausch über Erfahrungen im Training zwischen Kindern der EG und WKG. Einrichtungen konnten vor Untersuchungsbeginn in die jeweils andere Untersuchungsbedingung wechseln, wenn organisatorische Zwänge dies erforderten.

Tabelle 1 Ablauf der Studie

	Zeitpunkt 1	≈ 5–6 Wochen	Zeitpunkt 2	≈ 3 Monate	Zeitpunkt 3	4–5 Wochen
EG:	Prätest	KISSWI + 1 Woche Pause	Posttest	Alltag	Follow-Up	Alltag
WKG:	Prätest	Alltag	Posttest	Alltag	Follow-Up	KISSWI

Anmerkung: EG: Experimentalgruppe, WKG: Wartekontrollgruppe.

Tabelle 1 Ablauf der Studie

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Während der Untersuchung wurden die kognitiven Fähigkeiten und NFC in beiden Gruppen zu drei Zeitpunkten erfasst: Zum Prätest bei Untersuchungsbeginn, zum Posttest eine Woche nach Abschluss des kognitiven Trainings in der EG (etwa fünf bis sechs Wochen nach dem Prätest) und zum Follow-Up (FU) etwa drei Monate nach Trainingsende in der EG.

Verwendete Verfahren

In der EG wurde das KISSWI-Denktraining durchgeführt, welches das ursprüngliche Klauersche Denktrainingskonzept leicht modernisiert umsetzt. So wurden die Trainingssprache und die Trainingsmaterialien kindgerecht der heutigen Zeit angepasst. Zum anderen werden im Gegensatz zu den ursprünglichen Denktrainings von Klauer beim KISSWI-Training nicht mehr konkrete Strategien zum Lösen induktiver Denkaufgaben vorgegeben und vermittelt, sondern den Kindern werden die Aufgaben lediglich vorgestellt, und sie sollen anschließend durch geleitetes Entdeckenlassen selbstständig Lösungen überlegen sowie Lösungsstrategien entwickeln. In der vorliegenden Studie absolvierten die Vorschulkinder das Teiltraining KISSWI II für Kinder ab 5 Jahren (Marx & Klauer, 2009), und die Erstklassenkinder bearbeiteten das Teiltraining KISSWI III für Kinder zum Schuleintritt (Marx & Klauer, 2011). Sowohl KISSWI II als auch KISSWI III umfassen jeweils 10 Sitzungen mit jeweils circa 25 Minuten Umfang, welche im Lauf von vier bis fünf Wochen zu absolvieren sind. Für die Anwendung in Gruppen wurde das KISSWI-Training leicht angepasst. Dabei wurden den Kindern die einzelnen Trainingsaufgaben und -fragen zunächst vorgelesen, ein Kind wurde aufgerufen, seine Lösung zu präsentieren und anschließend wurden alle Kinder aus der Gruppe angeregt, weitere Lösungen zu ergänzen, sich über vorgeschlagene Lösungen auszutauschen oder Unklarheiten zu besprechen. Das Training leiteten Studentinnen der Technischen Universität Chemnitz im Bachelor- oder Masterstudium Psychologie.

Zur Messung der Veränderung der Denkfähigkeiten (i.S. einer anhaltenden Änderung grundlegender Fähigkeiten) wurde die revidierte Version des Grundintelligenztest Skala 1 (CFT 1-R; Weiß & Osterland, 2013) genutzt. Der CFT 1-R erfasst fluide Intelligenz (gf). Hierbei handelt es sich um ein empirisch geprüftes, validiertes und verbreitetes Verfahren zur Messung fluider kognitiver Fähigkeiten sowie induktiven Denkens. Es wurde umfangreich daraufhin geprüft, dass es kognitive Fähigkeiten objektiv, reliabel und valide erfasst sowie hinreichend robust gegenüber reinen Testwiederholungseffekten oder aufgabenbezogenen Übungseffekten ist (Hager & Hasselhorn, 1997; Weiß & Osterland, 2013). Der CFT 1-R besteht aus sechs Subtests:

1. 1.
   Substitutionen (gegebenen Figuren die zugehörigen Symbole zuordnen)
2. 2.
   Labyrinthe (einen Weg aus einem aufgemalten Labyrinth einzeichnen)
3. 3.
   Ähnlichkeiten (aus ähnlichen Figuren die zwei gleichen erkennen)
4. 4.
   Reihenfortsetzen (eine gegebene Reihe von Symbolen mit der korrekten von mehreren vorgegebenen Alternativen fortsetzen)
5. 5.
   Klassifikation (aus einer Reihe von Symbolen das unpassende streichen)
6. 6.
   Matrizen (Matrizen mit der korrekten von mehreren vorgegebenen Alternativen vervollständigen)

Die Subtests 1 bis 3 erfassen hauptsächlich „Wahrnehmungsgeschwindigkeit, Wahrnehmungsumfang und Umfang der visuellen Aufmerksamkeit sowie visomotorische[n] Entwicklungsstand“ (Weiß & Osterland, 2013, S.21). Die Subtests 4 bis 6 erfordern „beziehungsstiftendes Denken, Erkennen von Regelhaftigkeiten und Gesetzmäßigkeiten“ (Weiß & Osterland, 2013, S.22) und können folglich induktivem Denken zugeordnet werden. Die Subtests 1 bis 3 sowie 4 bis 6 bilden zwei separat auswertbare Testteile, welche mit dem Gesamttest jeweils einen Zusammenhang von r = .83 beziehungsweise r = .91 aufweisen und untereinander mit r = .52 korrelieren (Weiß & Osterland, 2013, S.36). Im Manual zum Test sind sowohl für die beiden Testteile als auch für den Gesamttest Auswertungsnormen angegeben. Der CFT 1-R wurde für Kinder zwischen 5;4 Jahren und 9;11 Jahren konzipiert¹. Für diese Zielgruppe liegen auch in Viertel- beziehungsweise Halbjahresschritten unterteilte Altersnormtabellen vor. Das Verfahren weist laut Weiß und Osterland (2013) eine zufriedenstellend hohe Reliabilität auf. So werden im Testmanual (Weiß & Osterland, 2013, S.28) Kuder-Richardson-Konsistenzkoeffizienten von .94 für die Subtests 1 bis 3, .95 für die Subtests 4 bis 6 und .97 für den Gesamttest berichtet. Auch die Testwiederholungsreliabilitäten nach vier Wochen sind mit r = .88 (Subtests 1–3), r = .94 (Subtests 4–6) und r = .95 (Gesamttest) zufriedenstellend hoch. Die interne Konsistenz des Gesamttests CFT 1-R in der untersuchten Stichprobe ist mit einem Cronbachs Alpha von α = .77 (McDonalds Omega ω = .78) zufriedenstellend und ähnlich hoch wie in der Normierungsstichprobe der Testautoren (Weiß & Osterland, 2013, S.28).

Im Rahmen der vorliegenden Studie wurde zu allen drei Testzeitpunkten die unveränderte Kurzversion des CFT 1-R mit verkürzter Bearbeitungszeit pro Subtest und ohne Wegfall von Subtests verwendet. Diese sieht für alle Subtests zusammen eine Aufgabenbearbeitungszeit von 13 Minuten vor. Die gesamte Durchführung der Kurzversion inklusive aller Instruktionen und der Bearbeitung von Beispielaufgaben dauerte in der vorliegenden Studie in etwa 25 Minuten. Die Testung fand entsprechend der Empfehlung der Testautoren (Weiß & Osterland, 2013) in Kleingruppen von maximal vier Kindern statt. Dabei waren stets zwei Testleiterinnen anwesend. Eine Testleiterin führte durch die Testung, indem sie vor jedem Subtest die Instruktionen verlas und die Beispielaufgaben präsentierte. Die zweite Testleiterin stellte im Hintergrund zusätzlich mit sicher, dass die Kinder alle Instruktionen verstanden hatten und korrekt umsetzten.

Zur Erfassung von NFC fand die Need for Cognition-Kinderskala (NFC-KIDS) von Preckel und Strobel (2017) Verwendung. Die Skala umfasst 14 Aussagen (z.B. „Nachdenken macht mir Spaß“ oder „Ich löse gerne knifflige Aufgaben“). Diese sind auf einer dreistufigen Smiley-Skala zu beantworten, welche für Zustimmung, teilweise Zustimmung oder keine Zustimmung steht. Für die an dieser Studie teilnehmenden Vorschulkinder wurden zwei Items des NFC-KIDS mit Schulbezug allgemeiner umformuliert: Das Item „In der Schule möchte ich alles ganz genau verstehen“ lautete für Vorschulkinder „Bei Aufgaben möchte ich alles ganz genau verstehen“. Das Item „Wenn ich in der Schule Knobelaufgaben bekomme, dann freue ich mich“ lautete für Vorschulkinder „Wenn ich Knobelaufgaben bekomme, dann freue ich mich“. Da keines der 14 Items invertiert ist, steht die Beantwortung eines Items mit stimme zu stets für eine hohe Ausprägung von NFC und wurde entsprechend mit jeweils 3 Punkten bewertet. Die Antwortoption stimmte teilweise zu steht für eine mittlere NFC-Ausprägung und wurde mit je 2 Punkten bewertet. Pro Antwort mit stimme nicht zu wurde ein Punkt vergeben, da diese Antwortoption auf eine geringe NFC-Ausprägung hinweist. Insgesamt können so zwischen 14 und 42 Punkte erreicht werden.

Zur Auswertung und Interpretation der Ergebnisse im NFC-KIDS liegen drei Klassenstufennormen für die Klassenstufen 1 und 2, die Klassenstufen 3 und 4 sowie alle Klassenstufen 1 bis 4 gemeinsam vor. Es werden hohe interne Konsistenzen mit einem Cronbachs Alpha von α = .84 für die Klassenstufe 1 und 2 und einem Cronbachs Alpha von α = .86 für die Klassenstufen 3 und 4 sowie die Gesamtgruppe berichtet (Preckel & Strobel, 2017, S.26). Die Testhalbierungsreliabilität beträgt für die Klassenstufen 1 und 2 r = .86, für die Klassenstufen 3 und 4 r = .89 und für die Gesamtgruppe r = .88 (Preckel & Strobel, 2017, S.26). Die interne Konsistenz des NFC-KIDS in der untersuchten Stichprobe ist mit einem Cronbachs Alpha von α = .82 (McDonalds Omega ω = .83) zufriedenstellend und vergleichbar hoch wie in der Normierungsstichprobe der Testautorinnen (Preckel & Strobel, 2017, S.26).

Wie beim CFT 1-R erfolgte auch die Bearbeitung des NFC-KIDS in Kleingruppen mit etwa vier Kindern und jeweils zwei Testleiterinnen. Eine Testleiterin händigte zunächst jedem Kind einen Antwortbogen aus, auf dem alle Items mit der dazugehörigen Smiley-Antwortskala zum Ankreuzen abgedruckt waren. Anschließend instruierte sie die Kinder bezüglich der Itembearbeitung und las die Items danach einzeln vor. So wurde immer ein Item verlesen und gewartet, bis es von allen Kindern beantwortet worden war. Die zweite Testleiterin stellte währenddessen sicher, dass die Kinder sich nicht gegenseitig in ihrem Antwortverhalten beeinflussten und alle Antworten auf dem Antwortbogen jeweils zum korrekten Item vermerkt wurden. Eine komplette Durchführung des NFC-KIDS dauerte etwa 15 Minuten.

Alle Kinder bearbeiteten zu allen Testzeitpunkten erst den NFC-KIDS und nach einer ausreichenden Pause den CFT 1-R. Dies verhinderte, dass die Bearbeitung des CFT 1-R Einfluss auf die Einschätzungen der Aussagen im NFC-KIDS nimmt. Die Durchführung des CFT 1-R und des NFC-KIDS zu den drei Testzeitpunkten wurde stets von den gleichen Studentinnen im Bachelor- oder Masterstudiengang Psychologie der Technischen Universität Chemnitz angeleitet, die auch das Training mit den jeweiligen Kindern durchführten. Diese wurden im Voraus mit den Testverfahren ausführlich vertraut gemacht. Pro Einrichtung waren stets drei gleichbleibende Studentinnen – zwei Studienleiterinnen und eine zusätzliche Studentin zur Unterstützung oder Vertretung im Bedarfsfall – für die Durchführung aller Testungen und des Trainings verantwortlich.

Um den im Rahmen von Hypothese H2 postulierten Moderationseffekt der wahrgenommenen Komplexität und Schwierigkeit des Trainings untersuchen zu können, wurde den Kindern der EG in der Mitte und am Ende aller Trainingssitzungen (also nach den Sitzungen 5 und 10) ein Item zur Wahrnehmung der Trainingsaufgaben vorgelegt: „Denke nun an alle bisher gelösten Knobelaufgaben. Wie waren die für dich?“ Die Kinder konnten hierbei auf einer fünfstufigen Smiley-Skala antworten, welche mit gar nicht knifflig (0 Punkte), etwas knifflig, manchmal knifflig und manchmal nicht, etwas knifflig sowie sehr knifflig (4 Punkte) verbalisiert war. Vor den Testungen zur Prüfung der Hypothesen wurden außerdem demographische Angaben zu den teilnehmenden Kindern erfasst. Dazu war von den Sorgeberechtigten auf freiwilliger Basis ein eigens für diese Studie zusammengestellter Fragebogen auszufüllen, welcher 11 Fragen zum Kind selbst sowie zu dessen sozioökonomischen und familiären Hintergrund enthielt.

Stichprobe

Um den in Hypothese H1 erwarteten moderaten Zusammenhang von r ≈ .30 zwischen NFC und Trainingserfolg in der EG mit einer α-Irrtumswahrscheinlichkeit von p = .05 und einer hinreichenden Power von 1−β = .80 zu finden, wurde eine Probandenanzahl von n = 64 in der EG angestrebt. In der WKG wurde eine ebenso große Probandenanzahl angestrebt, um auch den in Hypothese H3 formulierten Unterschied zwischen EG und WKG (d ≈ 0.50) bezüglich der NFC-Veränderung von Prä- zu Posttest mit einer Power von mindestens 1−β = .80 zu finden.

Die Stichprobe wurde aus zufällig ausgewählten Kitas sowie Grundschul-Horteinrichtungen im Raum Chemnitz und Dresden gewonnen. Die teilnehmenden Einrichtungen sollten für den deutschsprachigen Raum möglichst repräsentativ und untereinander vergleichbar sein. Deshalb wurden Einrichtungen in öffentlicher, privater und kirchlicher Trägerschaft akquiriert, welche ein vergleichbares Einzugsgebiet (klein- bis mittelstädtisch) sowie eine ähnliche Anzahl an Betreuungsplätzen (etwa 80 bis 100) aufwiesen. Es wurden Einrichtungen von der Teilnahme ausgeschlossen, deren Schwerpunkt auf sonderpädagogischer Förderung oder der Betreuung von Kindern mit nicht deutscher Muttersprache liegt. Für die Studie konnten insgesamt 73 Vorschulkinder aus fünf Kitas und 72 Erstklassenkinder aus vier Horteinrichtungen gewonnen werden. Von ihnen konnten zwei Kinder wegen fehlender demographischer Angaben, 10 Kinder aufgrund unvollständiger Teilnahme an der Prä- oder Posttestung sowie fünf Kinder wegen der Teilnahme an weniger als der Hälfte der Denktrainings-Sitzungen leider nicht in die Analysen eingehen. Sieben Kinder der WKG wurde nicht in den Analysen berücksichtigt, da ihre altersnormierten Prä- beziehungsweise Posttestergebnisse im CFT 1-R mehr als 1.5 Interquartilsabstände vom jeweiligen Median der Gesamtstichprobe zu diesem Testzeitpunkt abweichen und deshalb als statistische Ausreißer gelten (s. auch Abschnitt Analysen zu den Analysen). Folglich besteht die für die Berechnungen verfügbare Gesamtstichprobe zum Prä- und Posttestzeitpunkt aus 121 Kindern (60 Vorschulkinder und 61 Erstklassenkinder). Da zum Follow-Up aufgrund von Krankheit, Urlaub, Wegzug oder strukturellen Veränderungen in den Einrichtungen nicht mehr alle Kinder der Ursprungsstichprobe für eine Testung erreicht werden konnten, verringerte sich die Stichprobengröße zu diesem dritten Messzeitpunkt. Tabelle 2 stellt die Zusammensetzung der gesamten Analysestichprobe im Detail dar.

Tabelle 2 Stichprobenzusammensetzung

Bedingung	Zielgruppe	Einrichtung	Trainingsgruppe
Experimentalgruppe (n = 58 [36])	Vorschulkinder (n = 32 [12])	1 (n = 17 [12]) 2 (n = 15 [0])	1a (n = 8 [7]) 1b (n = 9 [5]) 2a (n = 8 [0]) 2b (n = 7 [0])
	Erstklassenkinder (n = 26 [24])	3 (n = 13 [13]) 4 (n = 13 [11])	3a (n = 7 [7]) 3b (n = 6 [6]) 4a (n = 7 [7]) 4b (n = 6 [4])
Wartekontrollgruppe (n = 63 [22])	Vorschulkinder (n = 28 [22])	5 (n = 7 [7]) 6 (n = 11 [10]) 7 (n = 10 [5])
	Erstklassenkinder (n = 35 [0])	8 (n = 19 [0]) 9 (n = 16 [0])

Anmerkung: In eckigen Klammern sind die jeweiligen Teilstichprobengrößen zum Follow-Up angegeben.

Tabelle 2 Stichprobenzusammensetzung

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In Tabelle 3 sind das Durchschnittsalter und die Geschlechterverteilung in der Gesamtstichprobe sowie in den Teilstichproben der vorliegenden Studie angegeben. Insgesamt sind die Kinder der gesamten verfügbaren Analysestichprobe im Durchschnitt 6;11 Jahre alt (Vorschulkinder in Kitas: 6;3 Jahre; Erstklassenkindern in Horteinrichtungen: 7;1 Jahre). Die Kinder der EG und WKG unterscheiden sich in ihrem mittleren Alter nur um zwei Lebensmonate. Die Gesamtstichprobe umfasst 64 Mädchen und 57 Jungen. Das Geschlechterverhältnis insgesamt sowie innerhalb der einzelnen Bedingungen und Zielgruppen ist ausgewogen (s. Tabelle 3). Hinsichtlich des sozioökonomischen Status (Anzahl der Geschwister, Bildung und Beruf der Sorgeberechtigen) sowie der familiären Bildungswertschätzung (von den Sorgeberechtigten berichtete subjektive relative Bildungswertschätzung im Vergleich zur deutschen Gesamtbevölkerung und Anzahl der Bücher im Haushalt) unterschieden sich die Untersuchungsbedingungen und Zielgruppen ebenfalls nicht bedeutsam.

Tabelle 3 Stichprobencharakteristika

Bedingung	Zielgruppe	MW (SD) Alter zum Prätest	Häufigkeiten Geschlecht
Gesamtstichprobe	Alle Vorschulkinder Erstklassenkinder	6;8 (0;7) 6;3 (0;4) 7;1 (0;4)	64 weiblich, 57 männlich 33 weiblich, 27 männlich 31 weiblich, 30 männlich
Experimentalgruppe	Alle Vorschulkinder Erstklassenkinder	6;7 (0;7) 6;3 (0;4) 7;1 (0;4)	33 weiblich, 25 männlich 18 weiblich, 14 männlich 15 weiblich, 11 männlich
Wartekontrollgruppe	Alle Vorschulkinder Erstklassenkinder	6;9 (0;6) 6;3 (0;4) 7;1 (0;4)	31 weiblich, 32 männlich 15 weiblich, 13 männlich 16 weiblich, 19 männlich

Anmerkung: Altersangaben entsprechen Jahre;Monate.

Tabelle 3 Stichprobencharakteristika

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Studiendurchführung

Vor Beginn der Studie wurde das Forschungsvorhaben von der Ethikkommission der Technischen Universität Chemnitz begutachtet und positiv beschieden (Aktenzeichen V-236-15-LA-Denktraining-27112017). Nach Erhalt des Votums wurden Einrichtungen im Raum Chemnitz und Dresden nach Zufall für eine Studienteilnahme in der EG oder WKG angefragt. Im Rahmen dessen wurde das Forschungsprojekt vorgestellt und sichergestellt, dass an den angefragten Einrichtungen bis dahin noch keine Denktrainings von Klauer durchgeführt wurden. Unterschiedliche Vorerfahrungen der Einrichtungen mit den Trainings könnten sonst die Resultate verzerren. Stimmte eine Einrichtung der Teilnahme zu, wurden für alle Sorgeberechtigten der Vorschul- beziehungsweise Erstklassenkinder die Dokumente zur Studienteilnahme hinterlegt.

Mit den teilnahmebereiten Kindern erfolgte ab Februar 2019 der Prätest. Nach dem Prätest absolvierten die Kinder der EG innerhalb von etwa vier bis fünf Wochen das KISSWI-Gruppentraining. Dies wurde jeweils von den gleichen Psychologie-Studentinnen, die auch die Testungen mit den Kindern durchführten, angeleitet und fand während der regulären Betreuungszeiten der Kinder in den Kitas und Horteinrichtungen statt. Zuvor bekamen die Studentinnen im Rahmen eines halbstündigen Einführungstermins die Materialien und Instruktionen zum KISSWI-Training präsentiert und konnten Fragen dazu stellen. Ein „Training des Trainings“ fand aber nicht statt. Nach jeder Trainingssitzung wurde die Teilnahme beziehungsweise Nichtteilnahme der einzelnen Kinder am Training dokumentiert. Nach der fünften sowie zehnten Sitzung wurde die wahrgenommene Kniffligkeit des Trainings von den Kindern erfragt.

Identisch zum Prätest erfolgten eine Woche nach Ende des KISSWI-Gruppentrainings in der EG (ca. fünf bis sechs Wochen nach dem Prätest) die Posttestung und etwa drei Monate nach dem Posttest das Follow-Up. Vor allen Testungen und Trainingssitzungen wurde den Kindern das geplante Prozedere erklärt und sie konnten der Teilnahme freiwillig mündlich zustimmen. Nach Abschluss aller geplanten Testzeitpunkte absolvierten auch die Kinder der WKG das KISSWI-Training und allen interessierten Sorgeberechtigten wurden die allgemeinen anonymisierten Studienergebnisse zurückgemeldet. Tabelle 1 fasst den Ablauf zusammen.

Analysen

Die Gesamtergebnisse im CFT 1-R sowie im NFC-KIDS zu allen drei Testzeitpunkten wurden zunächst als Rohwertsummen ermittelt und anschließend zur besseren Vergleichbarkeit und Interpretierbarkeit entsprechend der im Testmanual angegebenen Normierungstabellen in Normwerte überführt. Für die Rohwertergebnisse im CFT 1-R wurden die entsprechenden IQ-Altersnormwerte (IQ-Normwertskala: M = 100 und SD = 15; Weiß & Osterland; 2013) ermittelt. Die Rohwerte im NFC-KIDS wurden anhand der im Manual verfügbaren Normtabelle für Erst- und Zweitklassenkinder in T-Schulklassennormwerte (T-Normwertskala: M = 50 und SD = 10; Preckel & Strobel, 2017) überführt. Dies war möglich, da die zugrundeliegende Normstichprobe aus Erst- und Zweitklassenkindern im Alter von 5;4 Jahren bis 9;10 Jahren besteht (Preckel & Strobel, 2017, S.23). Die in der aktuellen Studie untersuchten Kinder waren zum Prätest mindestens 5;8 Jahre sowie zum Follow-Up höchstens 8;3 Jahre alt und befanden sich somit innerhalb des auch in der Normstichprobe repräsentierten Altersbereichs.

Die Normwertergebnisse im CFT 1-R sowie im NFC-KIDS zum Prä- Post- und Follow-Up-Zeitpunkt wurden per Boxplot-Analysen auf Ausreißer geprüft. Als Ausreißer galten Normwertergebnisse, die zum jeweiligen Messzeitpunkt mehr als 1.5 Interquartilsabstände vom Median der vorliegenden Analysestichprobe abwichen. Insgesamt wurden sieben Kinder mit Ausreißer-Ergebnissen im CFT 1-R identifiziert. Diese Kinder wurden zunächst vollständig aus den Berechnungen ausgeschlossen, um eine Verzerrung der Studienergebnisse durch sie zu vermeiden. Nachträglich wurden sämtliche Analysen auch noch mit der gesamten Stichprobe inklusive Ausreißerwerten durchgeführt. Da die Ergebnisse nur marginal (ab der zweiten Nachkommastelle) von denen der jeweiligen Berechnungen ohne Ausreißer abwichen, werden nachfolgend ausschließlich die ausreißerbereinigten Analyseergebnisse (statistisch begründet korrekter) berichtet.

Im Rahmen von Hypothese H1 wurden Pearson-Korrelationen zwischen den Prätestergebnissen im NFC-KIDS und den Veränderungen im CFT 1-R während des Studienverlaufs ermittelt. Als Prätestergebnisse im NFC-KIDS wurden die schulklassennormierten Ergebnisse (T-Werte) als Variable NFC-KIDS_(prä) herangezogen. Die Veränderung im CFT 1-R wurden auf Basis der altersnormierten Gesamttestergebnisse im CFT 1-R (IQ-Werte) einmal unmittelbar von Prä- zu Posttest und zusätzlich von Posttest zu Follow-Up ermittelt. Dazu wurden die Differenz-Variablen CFT 1-R_(post-prä) und CFT 1-R_(FU-post) gebildet. Diese entsprechen der Differenzen der Posttestwerte abzüglich der Prätestwerte beziehungsweise der Differenzen der Follow-Up-Werte abzüglich der Posttestwerte. Um Hypothese H2 zu prüfen, wurden die in H1 berechneten Zusammenhänge zwischen NFC-KIDS_(prä) und CFT 1-R_(post-prä) beziehungsweise CFT 1-R_(FU-post) noch einmal als Partialkorrelationen berechnet. Als Kontrollvariable diente die Variable Kniff_(gesamt), welche jeweils für jedes Kind dessen Mittelwert aus der empfundenen Kniffligkeit der KISSWI-Trainingsaufgaben zur fünften und zur letzten (zehnten) Trainingssitzung abbildet. Die Mittelwerte konnten dabei wie auf der originalen Item-Skala zwischen 0 (entspricht gar nicht knifflig) und 4 (entspricht sehr knifflig) variieren. Zur Testung der Hypothese H3 wurden für die schulklassennormierten Ergebnisse im NFC-Kids Effektstärken für die Veränderung in der EG gegenüber der WKG berechnet. Diese Effektgrößen wurden zuerst mittels der von Klauer (2001) vorgeschlagenen Formel 1 als d_{EG vs. KG(Klauer)} berechnet:

Die so ermittelten Effektgrößen berücksichtigen Unterschiede zwischen EG und WKG hinsichtlich der Ausgangswerte zum Prätest. Zudem sind die Effektgrößen d_{EG vs. WKG(Klauer)} direkt mit den Effektgrößen aus den Metaanalysen zu den Klauer-Denktrainings (Klauer & Phye, 2008; Klauer, 2014) vergleichbar, da dort die gleiche Formel angewandt wurde. Um sowohl die unmittelbaren als auch längerfristigen Veränderungen im NFC-KIDS zwischen EG und WKG vergleichen zu können, wurden die Effekte d_{EG vs. WKG(Klauer)} nicht nur für die Veränderung der schulklassennormierten Ergebnisse im NFC-KIDS von Prä- zu Posttest, sondern auch für die Veränderung der schulklassennormierten Ergebnisse von Posttest zu Follow-Up berechnet. Allerdings basiert die Berechnung von d_{EG vs. WKG(Klauer)} auf den Mittelwerten und Standardabweichungen der Einzelwerte in den Gruppen zu den einzelnen Messzeitpunkten und nicht auf den Mittelwerten sowie Standardabweichungen der Veränderungswerte innerhalb der Gruppen als Differenz zwischen den Testzeitpunkten. Da die Einzelwerte zu den Testzeitpunkten zwischen den Kindern potentiell mehr variieren als die Veränderungswerte zwischen den Testzeitpunkten, könnten die berechneten Effektgrößen d_{EG vs. WKG(Klauer)} somit den für die Population anzunehmenden Effekt möglicherweise unterschätzen. Aus diesem Grund wurden für alle zu Hypothese H3 berechneten Effekte d_{EG vs. WKG(Klauer)} noch die entsprechenden Effekte d_{EG vs. WKG(Cohen)} mittels der geläufigen Formel von Cohen (1988) ermittelt.

Im vorliegenden Fall entspricht dabei M in der Cohen-Formel jeweils der mittleren Differenz zwischen Post- und Prämessung (Post − Prä). Alle Analysen zu allen drei Hypothesen wurden einmal für die Gesamtstichprobe sowie zusätzlich getrennt für die Substichproben der Vorschulkinder und Erstklassenkinder durchgeführt. Die getrennten Analysen von Vorschulkindern und Erstklassenkindern erfolgten jedoch ausdrücklich explorativ und liefern aufgrund der geringen Teilstichprobengrößen lediglich erste und mit Vorsicht zu interpretierende Hinweise auf mögliche Unterschiede zwischen den beiden Zielgruppen des KISSWI-Trainings. Für die gefundenen Effekte wurden Bootstrap-Konfidenzintervalle mittels bca-Methode (bias correted and accelerated) berechnet, um Hinweise auf deren inhaltliche Bedeutsamkeit zu erhalten. Statistische Signifikanztestverfahren zur weiteren Überprüfung der Hypothesen wurden nicht durchgeführt. Zielführender zur Prüfung, ob wahre Effekte vorliegen, wäre, Ergebnisse auf deren Robustheit in Replikationsstudien zu überprüfen (z.B. Gigerenzer, 2004; Wasserstein, Schirm & Lazar, 2019).

Deskriptive Analysen

Tabelle 4 stellt die IQ-altersnormierten Gesamttestergebnisse im CFT 1-R zum Zeitpunkt des Prätests, Posttests sowie Follow-Up-Tests nach Untersuchungsbedingungen beziehungsweise Zielgruppen getrennt dar. Zusätzlich sind die jeweiligen Veränderungen zwischen den Testzeitpunkten angegeben. In der EG und in der WKG wurden zum Prätest im Mittel IQ-Normergebnisse von M = 95.67 beziehungsweise M = 101.70 erreicht, welche laut Testmanual als alterstypisch-durchschnittlich anzusehen sind (Weiß & Osterland, 2013). Dabei erzielen die Kinder der EG im Mittel ein rund 6.03 IQ-Punkte niedrigeres Prätestergebnis als die Kinder der WKG. Von Prä- zu Posttest erhöhten sich die Ergebnisse in der EG um durchschnittlich 13.12 IQ-Punkte und die Ergebnisse in der WKG um durchschnittlich 8.67 IQ-Punkte. Von Posttest zu Follow-Up fielen die Veränderungen in beiden Gruppen weniger stark aus (s. Tabelle 4). Die normierten Gesamttestergebnisse im CFT 1-R erwiesen sich nach graphischer Analyse zu allen Messzeitpunkten als hinreichend normalverteilt.

Tabelle 4 IQ-skalierte, altersnormierte Gesamttestergebnisse im CFT 1-R

Bedingung	Zielgruppe	Prätest	Posttest	Follow-Up	Differenz Post-Prä	Differenz FU-Posta
	(nprä/post [nFU])	M	SD	M	SD	M	SD	Diff.	db	Diff.	db
Experimentalgruppe	Alle (n = 58 [36])	95.67	11.23	108.79	12.24	104.08	13.05	13.12	1.58	–5.31	–0.61
Vorschulkinder(n = 32 [12])	94.94	12.37	105.31	11.83	98.83	6.34	10.37	1.48	–2.42	–0.31
	Erstklassenkinder (n = 26 [24])	96.58	9.81	113.08	11.56	106.71	14.78	16.50	1.89	–6.75	–0.81
Wartekontrollgruppe	Alle (n = 63 [22])	101.70	11.52	110.37	10.94	109.27	9.69	8.67	1.25	1.77	0.14
Vorschulkinder(n = 28 [22])	98.50	10.43	107.71	10.92	109.27	9.69	9.21	1.31	1.77	0.14
	Erstklassenkinder (n = 35 [0])	104.26	11.85	112.49	10.63	-	-	8.23	1.22	-	-

Anmerkungen: FU: Follow-Up. ^a Differenz Posttest–Follow-Up nur für die Kinder, die diese beiden Testungen vollständig absolvierten. ^b Effektgrößen d_{prä vs. post} bzw. d_{post vs. FU} für abhängige Stichproben, welche jeweils korrigiert sind für die Korrelation zwischen den Testzeitpunkten (s. Morris & DeShon, 2002, S. 109). Für Veränderung von Prä- zu Posttest gilt d_{EG vs. WKG(Klauer)} = 0.39, d_{EG vs. WKG(Cohen)} = 0.57. Für Veränderung von Posttest zu Follow-Up gilt d_{EG vs. WKG(Klauer)} = –0.59, d_{EG vs. WKG(Cohen)} = –0.69.

Tabelle 4 IQ-skalierte, altersnormierte Gesamttestergebnisse im CFT 1-R

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Tabelle 5 führt die deskriptiven Statistiken zu den in dieser Studie erreichten schulklassennormierten Testergebnissen (T-Werte) im NFC-KIDS auf. Es zeigt sich, dass in EG und WKG insgesamt zum Prätest im Mittel T-Normwerte von M = 49.33 beziehungsweise M = 49.97 im NFC-KIDS erzielt wurden. Diese entsprechen nahezu exakt dem Mittelwert in der Klassennormstichprobe (M = 50; Preckel & Strobel, 2017). In der gesamten Stichprobe unterscheiden sich EG und WKG hinsichtlich ihres mittleren Prätest-Ergebnisses nicht bedeutsam. Die Normwertergebnisse im NFC-KIDS zum Posttest fallen bei den Kindern der EG um durchschnittlich 2.46 T-Punkte und bei den Kindern der WKG im Mittel um 0.16 T-Punkte höher aus, als zum Prätest. Zum Follow-Up wurde in der EG ein durchschnittlich 5.03 T-Punkte geringeres und in der WKG ein im Mittel 1.00 T-Punkte niedrigeres Normwertergebnis im NFC-KIDS als zum Posttest erzielt. Die Verteilung der normierten Testergebnisse im NFC-KIDS in der finalen Analysestichprobe wurde zu allen Messzeitpunkten graphisch geprüft und entsprach stets einer hinreichenden Normalverteilung.

Tabelle 5 T-skalierte, schulklassennormierte Ergebnisse im NFC-KIDS

Bedingung	Zielgruppe	Prätest	Posttest	FU	Differenz Post-Prä	Differenz FU-Posta
	(nprä/post [nFU])	M	SD	M	SD	M	SD	Diff.	db	Diff.	db
Experimentalgruppe	Alle(n = 58 [36])	49.33	11.33	51.79	11.98	49.14	15.37	2.46	0.22	–5.03	–0.40
	Vorschulkinder(n = 32 [12])	46.13	9.86	48.88	12.29	46.75	18.27	2.75	0.28	–5.00	–0.54
	Erstklassenkinder(n = 26 [24])	53.27	11.94	55.38	10.74	50.33	13.97	2.11	0.17	–5.05	–0.37
Wartekontrollgruppe	Alle (n = 63 [22])	49.97	10.52	50.13	10.22	51.73	12.68	0.16	0.02	–1.00	–0.09
	Vorschulkinder(n = 28 [22])	49.43	11.14	50.89	11.34	51.73	12.68	1.46	0.16	–1.00	–0.09
	Erstklassenkinder(n = 35 [0])	50.40	10.15	49.51	9.35	-	-	–0.89	–0.11	-	-

Anmerkungen: FU: Follow-Up; NFC: Need For Cognition. ^a Differenz Posttest–Follow-Up nur für die Kinder, die diese beiden Testungen vollständig absolvierten. ^b Effektgrößen d_{prä vs. post} bzw. d_{post vs. FU} für abhängige Stichproben, welche jeweils korrigiert sind für die Korrelation zwischen den Testzeitpunkten (s. Morris & DeShon, 2002, S. 109).

Tabelle 5 T-skalierte, schulklassennormierte Ergebnisse im NFC-KIDS

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Von den Kindern der EG wurde der wahrgenommene Komplexitäts- und Anforderungsgrad des Trainings mit Hilfe des Items zur Kniffligkeit erfragt. Die empfundene Kniffligkeit Kniff_(gesamt) des Trainings in der Mitte und am Ende aller Trainingssitzungen wurde in der EG insgesamt im Mittel mit M = 0.70 (SD = 0.96), allein bei den Vorschulkindern mit M = 0.83 (SD = 1.06) und ausschließlich bei den Erstklassenkindern mit M = 0.56 (SD = 0.85) angegeben. Der maximal mögliche Wertebereich zwischen 0 Punkten (dies entspricht der mittleren Bewertung des Trainings als gar nicht knifflig) und 4 Punkten (was der mittleren Bewertung des Trainings als sehr knifflig entspricht) wurde sowohl in der Gesamtstichprobe, als auch in den Teilstichproben der Vorschul- und Erstklassenkinder ausgeschöpft. In allen Fällen fiel die Verteilung der Punkte jedoch deutlich linkssteil beziehungsweise rechtsschief aus.

In Tabelle E1 (Elektronisches Supplement [ESM] 1) sind die Korrelationen zwischen dem CFT 1-R und dem NFC-KIDS zu allen drei Messzeitpunkten aufgeführt. Die Veränderungen im CFT 1-R und dem NFC-KIDS über alle drei Messzeitpunkte hinweg in beiden Untersuchungsbedingungen sind in den Abbildungen E1 und E2 in ESM 1 des Online-Zusatzmaterials zusammengefasst. Ergänzend dazu sind in Tabelle E2 in ESM 1 des Online-Zusatzmaterials die Effektgrößen d_{EG vs. WKG(Klauer)} und d_{EG vs. WKG(Cohen)} für die Veränderung von Prä- zu Posttest bzw. von Prätest zu Follow-Up im CFT 1-R angegeben. Hier zeigt sich, dass die erzielten unmittelbaren kognitiven Trainingseffekte in der EG gegenüber der WKG etwas kleiner als die mittleren Trainingseffekte in bisherigen Studien zu Klauer-Trainings ausfallen (hier bei uns Prä-Post: d = 0.39 bzw. 0.57, Formeln Klauer bzw. Cohen), aber leider keine längerfristige Stabilität aufweisen (Prä-Follow-up: d = 0.09 bzw. 0.07).

Zusammenhänge zwischen NFC und kognitiver Fähigkeitsänderung

Hypothese H1 postulierte einen positiven Zusammenhang zwischen NFC zum Trainingsbeginn und der Veränderung kognitiver Fähigkeiten in der trainierten EG. Hierzu wurden die Korrelationen von NFC zum Prätestzeitpunkt mit der individuellen kognitiven Leistungsveränderung von Prä- zu Posttest sowie von Posttest zu Follow-Up in der EG und in der WKG berechnet (s. Tabelle 6). Die Zusammenhänge wurden vorab erfolgreich graphisch unter Zuhilfenahme der LOWESS-Prozedur (Glättungsparameter f = 90) auf Linearität geprüft, da dies eine Voraussetzung für die sinnvolle Interpretation von Pearson-Korrelationen darstellt.

Tabelle 6 Korrelationen zwischen Prätestergebnissen im NFC-KIDS und Veränderungen im CFT 1-R

Variable	Zielgruppe/Bedingung	CFT 1-R(post-prä)	CFT 1-R(FU-post)a
		r	95%-KI	r	95%-KI
NFC-KIDS(prä)	Gesamtstichprobe
	Experimentalgruppe	.22	–.03, .47	–.06	–.36, .30
	Wartekontrollgruppe	–.06	–.28, .18	–.32b	–.66, .08
	Vorschulkinder
	Experimentalgruppe	–.26	–.50, .06	.58	±.00, .87
	Wartekontrollgruppe	.05	–.31, .40	–.32b	–.57, .01
	Erstklassenkinder
	Experimentalgruppe	.41	–.06, .69	–.19	–.53, .26
	Wartekontrollgruppe	–.16	–.43, .13	–	–

Anmerkungen: NFC: Need For Cognition. r: bivariate Pearson-Korrelationen, 95%-KI: per Bootstrap mit 1000 Wiederholungen ermitteltes 95%-Konfidenzintervall für den Korrelationskoeffizienten. ^a Berücksichtigt wurden nur diejenigen Kinder, die sowohl die Post- als auch die Follow-Up-Testung absolviert hatten. ^b Da zum Follow-Up in der WKG nur Daten für Vorschulkinder vorliegen, basieren die Angaben zur WKG für die Gesamtstichprobe und für die Teilstichprobe der Vorschulkinder auf den gleichen Personen.

Tabelle 6 Korrelationen zwischen Prätestergebnissen im NFC-KIDS und Veränderungen im CFT 1-R

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In der Gesamtstichprobe fand sich in der EG ein Zusammenhang von r = .22 zwischen dem Prätestergebnis im NFC-KIDS und der Ergebnisveränderung im CFT 1-R von Prä- zu Posttest. Dieser ist laut Gignac und Szodorai (2016) bezogen auf differenzialpsychologische Untersuchungen als moderat anzusehen. In der WKG der Gesamtstichprobe hingegen korrelierte das Prätestergebnis im NFC-KIDS nicht bedeutsam mit der Ergebnisveränderung im CFT 1-R von Prä- zu Posttest (r = –.06). Bei den Vorschulkindern der EG korrelierte das Prätestergebnis im NFC-KIDS nach Gignac und Szodorai (2016) moderat negativ mit der Prä-Post-Veränderung im CFT 1-R (r = –.26) und bei den Erstklassenkindern der EG hoch positiv mit der Veränderung von Posttestzeitpunkt zu Follow-Up im CFT 1-R (r = .41). Die entsprechenden Korrelationen in der WKG sind jeweils deutlich schwächer. Betrachtet man nun den Zusammenhang zwischen dem Prätestergebnis im NFC-KIDS und der Leistungsveränderung im CFT 1-R von Posttest zu Follow-Up, fand sich in der EG der Gesamtstichprobe keine bedeutsame Korrelation (r = –.06), für die Vorschulkinder der EG eine laut Gignac und Szodorai (2016) hohe positive Korrelation (r = .58) und für die Erstklassenkinder eine geringe negative Korrelation von r = –.19 (s. Tabelle 6). Insgesamt gibt es eine positive Korrelation zwischen NFC und Intelligenzzuwachs (r = .22), die Werte schwanken aber und eine Systematik ist schwer erkennbar.

Moderatoreffekt der wahrgenommenen Kniffligkeit

Im Rahmen der Hypothese H2 wurde geprüft, ob der wahrgenommene Komplexitäts- und Anforderungsgrad des Trainings die in H1 untersuchten Zusammenhänge in der EG moderiert. Um dies zu testen, wurden die in Tabelle 6 zu Hypothese H1 berichteten bivariaten Zusammenhänge in der EG nun noch als Partialkorrelationen mit Kniff_(gesamt) als mittlere angegebene Kniffligkeit in der Mitte und am Ende des Trainings als Kontrollvariable berechnet (s. Tabelle 7). Es zeigen sich insgesamt keine relevanten systematischen Veränderungen der Partialkorrelationskoeffizienten gegenüber den bivariaten Korrelationen in Tabelle 6. Auch regressionsanalytisch zeigte der Interaktionsterm von Prätest-NFC und wahrgenommener Kniffligkeit in der Gesamtstichprobe der EG keinen bedeutsamen Einfluss (β = –.13, t = –.87, p = .387). Dazu wurde eine Regression per Einschlussmethode mit NFC zum Prätest, mittlerer wahrgenommener Kniffligkeit des Trainings sowie deren Interaktion als jeweils zentrierte Prädiktoren und der Veränderung kognitiver Fähigkeiten von Prä- zu Posttest als Kriterium berechnet.

Tabelle 7 Partialkorrelationen zwischen Prätestergebnissen im NFC-KIDS und Veränderungen im CFT 1-R für die Kinder der EG

Variable	Zielgruppe/	CFT 1-R(post-prä)	CFT 1-R(FU-post)a
		rpart	95%-KI	rpart	95%-KI
NFC-KIDS(prä)	Gesamtstichprobe	.27	–.05, .54	–.09	–.39, .30
	Vorschulkinder	–.22	–.53, .27	.44	–.14, .79
	Erstklassenkinder	.39	–.02, .70	–.16	–.60, .63

Anmerkungen: NFC: Need For Cognition. r_part: Partialkorrelationen mit der mittleren wahrgenommenen Kniffligkeit Knif_(gesamt) als Kontrollvariable, 95%-KI: per Bootstrap mit 1000 Wiederholungen ermitteltes 95%-Konfidenzintervall für den Korrelationskoeffizienten. ^a Berücksichtigt wurden nur diejenigen Kinder, die sowohl die Post- als auch die Follow-Up Testung absolviert hatten.

Tabelle 7 Partialkorrelationen zwischen Prätestergebnissen im NFC-KIDS und Veränderungen im CFT 1-R für die Kinder der EG

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Einfluss des KISSWI-Gruppentrainings auf NFC

Als Hypothese H3 wurde formuliert, dass die Kinder der EG während des KISSWI-Gruppentrainings ihre NFC-Ausprägung stärker steigern als die Kinder der WKG ohne Training im gleichen Zeitraum. Um dies zu prüfen, wurden die Veränderungen der Ergebnisse im NFC-KIDS in der EG und der WKG miteinander verglichen. Hierzu wurden zunächst Effektgrößen d_{EG vs. WKG (Klauer)} und d_{EG vs. WKG (Cohen)} für die unmittelbare Veränderung von Prä- zu Posttest in der EG gegenüber der WKG für die Gesamtgruppe berechnet. Anschließend wurden diese Effektgrößen auch noch für die Teilgruppen der Vorschul- und Erstklassenkinder ermittelt. Wie in Tabelle 8 ersichtlich, zeigt sich in der Gesamtstichprobe ein positiver Effekt von d_{EG vs. WKG(Klauer)} = 0.21 beziehungsweise d_{EG vs. WKG(Cohen)} = 0.23. Die Effektgrößen nur für die Vorschulkinder sind dabei etwas geringer als die allein für die Erstklassenkinder.

Tabelle 8 Effekte dEG vs. WKG der Veränderungen von Prä- zu Posttest im NFC-KIDS

Zielgruppe	dEG vs. WKG(Klauer)	dEG vs. WKG(Cohen)	95%-KI
Alle	0.21	0.23	–0.14, 0.60
Vorschulkinder	0.15	0.12	–0.36, 0.65
Erstklassenkinder	0.33	0.31	–0.19, 0.86

Anmerkung: NFC: Need For Cognition. 95%-KI: per Bootstrap mit 1000 Wiederholungen ermitteltes 95%-Konfidenzintervall für den Effekt d_{EG vs. WKG(Cohen)}.

Tabelle 8 Effekte dEG vs. WKG der Veränderungen von Prä- zu Posttest im NFC-KIDS

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Um zusätzlich auch die längerfristigen NFC-Veränderungen in der EG im Vergleich zur WKG zu berücksichtigen, werden die in Tabelle 8 berichteten Effekte auch noch einmal für die Veränderung von Posttest zu Follow-Up berechnet (s. Tabelle 9). Es resultieren kleine negative Effekte der EG gegenüber der WKG.

Tabelle 9 Effekte dEG vs. WKG der Veränderungen von Posttest zu Follow-Up im NFC-KIDS

Zielgruppe	dEG vs. WKG(Klauer)	dEG vs. WKG(Cohen)	95%-KI
Alle	–0.29	–0.30	–0.78, 0.21
Vorschulkinder	–0.26	–0.35	–1.04, 0.21
Erstklassenkinder	–	–	–

Anmerkungen: NFC: Need For Cognition. 95%-KI: per Bootstrap mit 1000 Wiederholungen ermitteltes 95%-Konfidenzintervall für den Effekt d_{EG vs. WKG(Cohen)}. Berücksichtigt wurden nur Kinder, die sowohl Posttest als auch Follow-Up absolvierten.

Tabelle 9 Effekte dEG vs. WKG der Veränderungen von Posttest zu Follow-Up im NFC-KIDS

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Zentrale Befunde und Schlussfolgerungen

Hypothese H1 postulierte für die Kinder der EG einen Zusammenhang zwischen der Prätestausprägung in NFC und der Veränderung kognitiver Fähigkeiten von Prä- zu Posttest. Diesbezüglich fand sich in der gesamten EG zunächst eine moderate positive Korrelation von r = .22. Dieser Zusammenhang ist zwar etwas kleiner als der auf Basis bisheriger Befunde im Vorfeld erwartete moderate Effekt von r ≈ .30, er steht jedoch nicht im inhaltlichen Widerspruch zur Hypothese. Außerdem fand sich der Zusammenhang zwischen dem NFC zum Prätest und der Prä-Post-Veränderung kognitiver Fähigkeiten in der Gesamtstichprobe nur in der EG, nicht in der WKG. Dies stützt die Annahme, dass Kinder mit höherem berichteten NFC spezifisch mehr vom KISSWI-Training in Bezug auf ihre kognitiven Fähigkeiten profitieren. Hypothese H1 kann somit beibehalten werden. Die breiten 95%-Konfidenzintervalle für die Korrelationskoeffizienten zeigen jedoch, dass die auf Basis der Stichprobendaten berechneten Effekte den anzunehmenden Populationseffekt mit Unsicherheit schätzen und entsprechend vorsichtig zu interpretieren sind.

Explorativ wurde in Hinblick auf die Hypothese H1 auch der Zeitraum zwischen Posttest und Follow-Up nach dem Training in der EG betrachtet und es wurden zusätzlich Vorschul- und Erstklassenkinder getrennt analysiert. Dabei fand sich in der EG der Gesamtstichprobe kein bedeutsamer Zusammenhang zwischen der angegebenen Prätestausprägung in NFC und der längerfristigen Veränderung kognitiver Fähigkeiten von Posttest zu Follow-Up. Diese Veränderung kognitiver Fähigkeiten nach dem Training in der EG erwies sich in dieser Studie folglich als unabhängig vom Prätestausprägung in NFC. Die getrennte Analyse von Vorschul- und Erstklassenkindern deutet auf Unterschiede zwischen den beiden Zielgruppen hin. Die diesbezüglich gefundenen Effekte und deren Unterschiede basieren jedoch auf kleinen Teilstichproben. Die Befunde stellen somit lediglich erste Anhaltspunkte dafür dar, den längerfristigen Zusammenhang zwischen NFC und KISSWI-Trainingsgewinn in Gruppen sowie mögliche Unterschiede zwischen Vorschul- und Erstklassenkindern bezüglich des Zusammenhangs von NFC mit KISSWI-Gruppentrainingserfolg in zukünftiger Forschung weiter zu untersuchen.

In Hypothese H2 wurde ein Moderatoreffekt des wahrgenommenen Komplexitäts- und Anforderungsgrads des KISSWI-Trainings für den Zusammenhang zwischen der berichteten NFC-Ausprägung zum Prätest und der Veränderungen kognitiver Fähigkeiten während des Trainings von Prä- zu Posttest in der EG postuliert. Diese Hypothese ist abzulehnen, da sich die bivariaten Korrelationskoeffizienten unter Kontrolle der wahrgenommenen Kniffligkeit des KISSWI-Trainings nur marginal verändern (vgl. Tabellen 6 und 7). Hierbei ist jedoch zu berücksichtigen, dass in dieser Studie die Bewertung von Komplexität und Schwierigkeit des KISSWI-Trainings nicht differenziert, sondern im Sinne der Ökonomie und Zumutbarkeit für die Kinder mit einem einzelnen Item erfasst wurde. Dieses Item fragte nach der wahrgenommenen Kniffligkeit des KISSWI-Gruppentrainings und seine Beantwortung kann potentiell durch Antwortverzerrungen wie Dissimulation im Rahmen von sozial erwünschtem Antwortverhalten oder Simulation durch das Vorgeben besonderer Schwierigkeiten systematisch beeinflusst worden sein (vgl. z.B. Furnham, 1986). Auch der persönliche Referenzrahmen für die Antworten kann interindividuell zwischen den Kindern der EG variiert haben (vgl. z.B. Streblow, 2004). Insgesamt fielen die mittleren Einschätzungen der Kniffligkeit in der Trainingsmitte und zum Trainingsende generell sehr niedrig aus. Ein Bodeneffekt bei der Kniffligkeits-Beurteilung mit entsprechend eingeschränkter Antwortvarianz ist somit nicht auszuschließen.

In Bezug zu Hypothese H3 wurde die Veränderung des NFCs von Prä- zu Posttest zwischen EG und WKG verglichen. Hier zeigen die Studiendaten für die Gesamtstichprobe einen positiven Effekt von d_{EG vs. WKG(Klauer)} = 0.21 beziehungsweise d_{EG vs. WKG(Cohen)} = 0.23 zu Gunsten der EG (Tabelle 8). Der gefundene Effekt ist allerdings geringer als die in Hypothese H3 postulierte moderate Effektgröße von d ≈ 0.50, welche in bisherigen Studien zum Effekt kognitiver Förderung auf Investment-Traits (Heckman et. al., 2013; Jackson et al., 2012) gefunden werden konnte. Hypothese H3 kann deshalb trotz des gefundenen positiven Effekts nicht uneingeschränkt angenommen werden. Hierbei ist jedoch zu berücksichtigen, dass das in der vorliegenden Studie umgesetzte KISSWI-Gruppentraining 10 Sitzungen von weniger als 30 Minuten Dauer innerhalb von vier bis fünf Wochen umfasste. Die von Heckman und Kollegen (2013) sowie Jackson und Kollegen (2012) umgesetzten kognitiven Förderungen hingegen erstreckten sich auf mindestens vier Monate und beinhalteten eine umfangreiche Anleitung sowie die Bearbeitung verschiedener Aufgabentypen. Der kleinere Effekt des KISSWI-Gruppentrainings auf das NFC in der aktuellen Studie könnte somit potentiell auf die geringe Dauer und Intensität der Intervention zurückgeführt werden und ist unter Berücksichtigung dessen trotzdem beachtenswert.

Auch im Rahmen der Hypothese H3 wurden explorativ noch der Zeitraum zwischen Posttest und Follow-Up betrachtet sowie die Vorschul- und Erstklassenkinder getrennt analysiert. Hier ist zunächst bemerkenswert, dass von allen Kindern, die das Follow-Up absolvierten (sowohl in der EG als auch in der WKG), zum Follow-Up im Mittel eine geringere NFC-Ausprägung berichtet wird als zum Posttest (vgl. Tabelle 5, letzte Spalte). Diese Negativveränderung fällt in der EG leicht stärker aus als in der WKG (d_{EG vs. WKG(Klauer)} = –0.29, d_{EG vs. WKG(Cohen)} = –0.30). Hinsichtlich des Zielgruppenvergleiches zeigt die Studie zumindest von Prä- zu Posttest einen kleineren Effekt des Trainings auf die Veränderung in NFC bei den Vorschulkindern (d_{EG vs. WKG(Klauer)} = 0.15 bzw. d_{EG vs. WKG(Cohen)} = 0.12), als bei den Erstklassenkindern (d_{EG vs. WKG(Klauer)} = 0.33 bzw. d_{EG vs. WKG(Cohen)} = 0.31; s. Tabelle 8). Von Postest zu Follow-Up unterschieden sich die Zielgruppen nicht bedeutsam. Bei diesen zusätzlichen Analysen sei jedoch erneut auf die verringerten Teilstichprobengrößen und die entsprechend mit Ungenauigkeit behafteten Schätzungen des Populationseffekts hingewiesen, wodurch die Befunde nur begrenzt belastbar sind.

Insgesamt ist bei allen Befunden zu Hypothese H3 kritisch zu hinterfragen, ob die Veränderungen der Normwerte im NFC-KIDS bei den untersuchten Kindern im Studienverlauf tatsächlich allein auf Veränderungen des Persönlichkeitsmerkmals NFC zurückzuführen sind. So könnten der individuelle Referenzrahmen für die Antworten und Testwiederholungseffekte, aber auch Stimmung und situative Einflüsse die Veränderungen in NFC beeinflusst haben (s.u.a. Streblow, 2004; Walther, Preckel & Mecklenbräuker, 2010). Die Verringerung der mittleren NFC-Ausprägung in der Gesamtstichprobe von Posttest zu Follow-Up nach einem vorherigen Anstieg von Prä- zu Posttest deutet an, dass die Ergebnisse eventuell durch zusätzliche Faktoren als dem NFC-Persönlichkeitsmerkmal beeinflusst wurden.

Außerdem ist über alle Befunde hinweg zu berücksichtigen, dass die in dieser Studie mit dem KISSWI-Gruppentraining erzielten unmittelbaren Effekte auf die kognitiven Fähigkeiten der Kinder im kleinen bis moderaten Bereich blieben (d = 0.39) und geringer ausfielen als in bisherigen Studien zu Klauerschen Trainings (d = 0.60; Klauer, 2014). Auch hatten diese Trainingseffekte entgegen bisheriger Befunde zu Klauer-Trainings nicht über den Posttest hinaus Bestand. Die untersuchten Wechselwirkungen zwischen kognitivem Training und dessen Erfolg mit NFC könnten somit im Falle eines stärkeren und langfristigen Trainingseffekts potentiell stärker und günstiger ausfallen.

Implikationen und Limitationen

Insgesamt beruhen die Analysen dieser Studie auf einer akzeptablen, aber nicht sehr umfangreichen Stichprobengröße (N = 121). Ältere Kinder (ab acht Jahren) fehlen. Insbesondere zur langfristigen Entwicklung der Wechselwirkungen zwischen NFC und KISSWI-Training(serfolg) sowie zur Unterschiedlichkeit dieser Wechselwirkungen in verschiedenen Zielgruppen sind deshalb erst dann zuverlässige Aussagen möglich, wenn durch weitere Forschung zusätzliche Evidenz vorliegt. In weiteren Untersuchungen können die in dieser Studie bereits verwendeten Effektstärkenberechnungen durch Signifikanztestverfahren ergänzt werden, welche auch die Mehrebenenstruktur der unterschiedlichen Trainingsgruppen und Einrichtungen berücksichtigen. So kann geprüft werden, inwieweit sich die Ergebnisse möglicherweise zwischen verschiedenen untersuchten Trainingsgruppen oder Zielgruppen unterscheiden. Denn sowohl die individuellen (z.B. kognitiven oder sozio-demographischen) Merkmale der einzelnen Gruppenmitglieder als auch die homogene oder heterogene Zusammensetzung der Trainingsgruppe hinsichtlich dieser Merkmale könnten systematischen Einfluss auf das Zusammenspiel von NFC und KISSWI-Gruppentraining nehmen. Ebenso ist es möglich, dass Merkmale der Trainingsleitung Unterschiede zwischen verschiedenen Trainingsgruppen hervorrufen. Befunde dazu könnten Hinweise darauf liefern, inwiefern die Wirkungen des KISSWI-Gruppentrainings auf kognitive Fähigkeiten und NFC eventuell durch eine gezielte Zusammensetzung der Trainierenden und Trainingsleitenden verbessert werden können.

Eine weitere Limitation der aktuellen Studie besteht darin, dass das Persönlichkeitsmerkmal NFC sowie der wahrgenommene Komplexitäts- und Anforderungsgrad des KISSWI-Gruppentrainings (Kniffligkeit) jeweils als quantitative Selbstbeurteilungen im geschlossenen Antwortformat erfasst wurden. Wie im vorherigen Abschnitt Zentrale Befunde und Schlussfolgerungen bereits erwähnt, können die so erhaltenen Auskünfte jedoch vielfältigen unsystematischen und systematischen Antwortverzerrungen unterliegen. Diese könnten nicht nur die intraindividuellen Veränderungen der einzelnen Kinder zwischen den Testzeitpunkten beeinflusst haben, sondern auch die interindividuellen Differenzen zwischen den Kindern. Zwar wurde durch gezielte Testinstruktionen und eine ruhige sowie geschützte Testsituation Antwortverzerrungen entgegengewirkt, sie können jedoch trotzdem nicht vollständig ausgeschlossen werden (Preckel & Strobel, 2017). Zukünftige Untersuchungen könnten deshalb neben standardisierten Erhebungsinventaren auch altersgerechte Befragungen mit unterschiedlichen Antwortformaten einsetzen (Walther et al., 2010).

Limitierend zu berücksichtigen ist außerdem, dass mit Vorschul- und Erstklassenkindern eine vergleichsweise junge Zielgruppe für kognitive Trainings untersucht wurde. In weiterführender Forschung ist deshalb noch zu klären, inwieweit die hier berichteten Befunde auch auf ältere Personen (z.B. bei Durchführung der Klauer-Denktrainings für ältere Kinder, Jugendliche oder Senioren) übertragbar sind. Luong und Kollegen (2017) zeigten bereits, dass der Zusammenhang zwischen NFC und akademischer Leistung mit zunehmendem Kindes- und Jugendalter zunimmt. Darüber hinaus ist davon auszugehen, dass Kinder sich selbst mit zunehmendem Alter immer differenzierter und unverzerrter einschätzen können (s.u.a. Helmke, 1998; Walther et al., 2010). Dadurch könnten die in dieser Studie gefundenen Effekte bei älteren Teilnehmenden gegebenenfalls stärker ausfallen. Auch wurde in der vorliegenden Studie das KISSWI-Training ausschließlich als Gruppentraining durchgeführt. Diesbezüglich bleibt die Frage offen, inwiefern im Einzelsetting mit einer Trainerin oder einem Trainer pro Kind ähnliche Zusammenhänge zwischen NFC und kognitivem Training(serfolg) zu finden sind. Aus Kenntnissen darüber ließe sich auch ableiten, inwiefern sich die individuellen Wirkungen kognitiver Trainings möglicherweise durch eine gezielte Gestaltung des Trainingssettings in Abhängigkeit der Persönlichkeitsmerkmale der trainierten Personen optimieren lassen. Eine weitere interessante Fragestellung ist, ob das Training in Interaktion mit NFC bei anderen kognitiven Aufgaben (Knobel-, Piaget- oder Schulaufgaben; Rindermann & Ackermann, 2021), die kognitiv ähnlich aber von Kindern als stimulierender oder relevanter betrachtet werden können, vergleichbare Effekte erzielt.

Die vorliegende Studie zeigt trotz der Limitationen klar die Notwendigkeit auf, die wechselseitigen Zusammenhänge zwischen NFC und KISSWI-Training(serfolg) im Speziellen sowie zwischen Investment-Traits und kognitiven Trainings im Allgemeinen ausführlicher zu untersuchen. An dieser Stelle wird deshalb ausdrücklich ermutigt, sowohl direkte als auch konzeptuelle Replikationen (vgl. Crandall & Sherman, 2016) der vorliegenden Untersuchung vorzunehmen. Daraus können sich zukünftig wichtige Implikationen für die praktische Umsetzung des KISSWI-Trainings ergeben. So ließe sich unter anderem feststellen, inwiefern durch eine gezielte Ausgestaltung des KISSWI-Gruppentrainings – beispielsweise mittels einer positiv-motivierenden Betonung des „Knobel-Charakters“ der Trainingsaufgaben oder der Verdeutlichung des praktischen Nutzens des Gelernten in verschiedenen Alltagssituationen – Kinder in Abhängigkeit ihrer NFC-Ausprägung spezifisch angesprochen und angeregt werden können. Zum anderen könnten sich neue Anwendungsfelder des KISSWI-Gruppentrainings ergeben, wenn das NFC der trainierenden Kinder systematisch günstig gesteigert wird. Diese Implikationen sind unter Umständen auch auf die anderen Klauer-Denktrainings sowie kognitive Trainings im Allgemeinen übertragbar.