Die Ersten in der Familie: Die Entwicklung eines Fragebogens für First-Generation-Studierende und Tipps für die Bachelorarbeit

Lesezeit 8′ min // Ein Beitrag von Kevin Foster

Die Ersten in ihrer Familie, die studieren: So lassen sich First-Generation-Studierende beschreiben. An Schweizer Fachhochschulen sind sie keine Randgruppe, sondern die Mehrheit. Rund 64 Prozent der Studierenden stammen aus einem Elternhaus ohne Hochschulabschluss (Bundesamt für Statistik, 2025). Trotzdem wissen Hochschulen erstaunlich wenig darüber, wie es dieser Gruppe im Studium geht, denn in den meisten Befragungen wird sie gar nicht erst erfasst.

In meiner Bachelorarbeit habe ich für die HSLU einen Fragebogen entwickelt, der diese Lücke schliessen soll. Was nach einer überschaubaren Aufgabe klingt, wurde zu einem mehrstufigen Entwicklungsprozess aus Theorie, Interviews und Statistik. In diesem Beitrag zeige ich dir, wie dieser Prozess aussah und was du davon für deine eigene Bachelorarbeit mitnehmen kannst.

Warum mich das Thema gepackt hat

Ich bin selbst First-Generation-Student. Zu Beginn meines Studiums musste ich mir vieles erschliessen, das für andere selbstverständlich schien: Wie schreibe ich Dozierenden? Welche Unterstützungsangebote gibt es? Was wird erwartet, ohne dass es jemand ausspricht? Die Forschung beschreibt das als «Cultural Mismatch»: Die Hochschule setzt Regeln und Gepflogenheiten voraus, die man aus einem akademischen Elternhaus mitbringt, aus einem nicht-akademischen aber oft nicht (Stephens et al., 2012). Gleichzeitig habe ich erlebt, dass die eigene Herkunft auch Stärken mitgibt, die im Studium selten sichtbar werden.

Passend dazu lief an der HSLU gerade ein von swissuniversities gefördertes Verbundprojekt mit der ZHAW und der Berner Fachhochschule zu genau diesem Thema. Die HSLU-Studierendenbefragung von 2023 lieferte zwar wertvolle Kennzahlen, fragte aber weder nach der Bildungsherkunft noch erfasste sie Themen wie Engagement oder Zugehörigkeit mit geprüften Skalen. Daraus entstand mein Auftrag: ein wissenschaftlich fundierter Fragebogen, der als Grundlage für die HSLU-Studierendenbefragung 2027 dienen und zugleich das Verbundprojekt um ein theoriegeleitetes Messinstrument ergänzen kann.

Das Fundament: ein bewährtes Modell, gezielt erweitert

Ein Fragebogen ist nur so gut wie das Modell dahinter. Als Rahmen diente mir das Study Demands-Resources Modell von Bakker und Mostert (2024). Es beschreibt zwei Prozesse: Anforderungen wie Zeitdruck oder Überforderung zehren an den Kräften und können auf Dauer in Erschöpfung münden. Ressourcen wie die Unterstützung durch Dozierende oder Mitstudierende wirken motivierend und fördern Engagement und Wohlbefinden.

Das Modell hat allerdings eine Lücke: Es berücksichtigt nicht, aus welchem Elternhaus Studierende kommen. Deshalb habe ich es anhand der Forschungsliteratur ergänzt. Bei den Anforderungen kamen Themen dazu, die für First-Generation-Studierende typisch sind, etwa finanzielle Sorgen oder Hürden im Hochschulsystem. Bei den Ressourcen kam hinzu, wie stark sich Studierende von der Hochschule unterstützt fühlen. Mir war wichtig, nicht nur auf Defizite zu schauen: First-Generation-Studierende bringen auch Stärken mit, zum Beispiel Durchhaltevermögen oder den Rückhalt ihrer Familie.

Ausserdem habe ich das Gefühl, dazuzugehören, als eigenen Baustein aufgenommen. Unterstützung hilft nämlich nicht nur direkt, sondern auch, weil sie das Zugehörigkeitsgefühl stärkt. Zuletzt spielen persönliche Umstände wie Bildungsherkunft, Migrationshintergrund oder Betreuungspflichten eine Rolle: Sie können beeinflussen, wie stark sich Anforderungen und Ressourcen im Alltag auswirken. So ist ein Modell entstanden, das klärt, was der Fragebogen messen soll und warum.

Das Vorgehen: drei Phasen, ein roter Faden

Methodisch habe ich mich am Leitfaden von Boateng et al. (2018) orientiert, einem vielzitierten Standard für die Entwicklung von Fragebögen. Er gliedert den Prozess in drei Phasen, die aufeinander aufbauen. Innerhalb der Phasen habe ich den Fragebogen jedoch laufend überprüft und angepasst, sodass er über mehrere Versionen hinweg erweitert wurde.

Phase 1: Vom Modell zu den Fragen

Zuerst habe ich drei bestehende Schweizer Befragungen Frage für Frage analysiert, um Lücken zu erkennen. Für jedes zu messende Merkmal sammelte ich infrage kommende Skalen und bewertete sie in einer Begründungsmatrix: Misst die Skala inhaltlich, was sie soll? Hat sie sich als zuverlässig und gültig erwiesen? Passt sie zur Lebensrealität von First-Generation-Studierenden? Ist sie ohne psychologisches Vorwissen verständlich? Dabei setzte ich fast ausschliesslich auf bestehende, validierte Skalen. Eigene Fragen entwickelte ich nur für First-Generation-spezifische Erfahrungen, für die es nichts Passendes gab.

Phase 2: Verstehen alle dasselbe?

Ein Fragebogen kann methodisch sauber aufgebaut sein und trotzdem missverstanden werden. Deshalb habe ich ihn in kognitiven Interviews getestet die nicht die Antworten selbst untersuchen, sondern den Denkprozess dahinter: Die Teilnehmenden dachten beim Ausfüllen laut, ich fragte gezielt nach, und sie gaben einzelne Fragen in eigenen Worten wieder. Die Interviews fanden in Wellen statt. Auffälligkeiten flossen direkt in den Fragebogen ein, bis keine neuen Verständnisprobleme mehr auftauchten.

Manche Befunde waren überraschend banal und gerade deshalb wichtig: «Lehrende» wurde von vielen als «Lernende» gelesen. Andere waren grundlegender. So zeigte sich, dass sich der First-Generation-Status per Selbsteinschätzung nicht zuverlässig erfassen lässt, etwa wenn die Eltern im Ausland studiert haben. Der Fragebogen fragt deshalb nach dem konkreten Bildungsabschluss der Eltern.

Phase 3: Hält der Fragebogen, was er verspricht?

Mit der überarbeiteten Version folgte eine Pilotierung mit 89 Studierenden. Geprüft habe ich, ob die Skalen zuverlässig messen, ob die Fragen einer Skala tatsächlich ein gemeinsames Merkmal erfassen, ob die Zusammenhänge zwischen den Konstrukten den Annahmen des Modells entsprechen und ob der Fragebogen Unterschiede zwischen First-Generation- und anderen Studierenden sichtbar macht. Bei den Gruppenvergleichen habe ich nicht nur geprüft, ob ein Unterschied statistisch bedeutsam ist, sondern auch, wie gross er tatsächlich ist.

Das Ergebnis: ein einsatzbereiter Fragebogen

Entstanden ist der Fragebogen SDR v2.3 mit 100 Fragen, die sich in rund elf Minuten beantworten lassen. Seine Blöcke bilden die Logik des Modells ab und lassen sich auch einzeln auswerten:

Die Pilotierung bestätigt die Qualität des Instruments durchgehend: Die Skalen messen zuverlässig, die erwartete Struktur zeigt sich für nahezu alle Skalen, und die Zusammenhänge zwischen den Konstrukten entsprechen durchwegs den Annahmen des Modells. Zudem macht der Fragebogen deutliche Unterschiede sichtbar. First-Generation-Studierende berichten mehr finanzielle Sorgen und mehr Hürden im Hochschulsystem, erleben weniger Unterstützung durch die Hochschule und zeigen ein tieferes Wohlbefinden und Engagement.

Eine Pilotierung ersetzt allerdings keine Hauptvalidierung. Um die Struktur des Fragebogens abschliessend zu bestätigen, braucht es eine deutlich grössere Stichprobe. Die Arbeit enthält dafür konkrete Empfehlungen. Einsatzbereit ist SDR v2.3 aber bereits heute: Er ist vollständig dokumentiert und lizenzfrei, sodass ihn auch andere Hochschulen mit überschaubarem Aufwand übernehmen können. Erste Projekte haben ihn bereits aufgegriffen. Ausserdem soll der Fragebogen als Grundlage für die Studierendenbefragung 2027 an der HSLU dienen. Dass eine Bachelorarbeit so weit tragen kann, hätte ich zu Beginn nicht erwartet. Rückblickend hätte mir am Anfang meines Studiums genau eine solche Erhebung geholfen.

Drei Take-Aways für deine Bachelorarbeit

Zum Abschluss gibt es noch drei Take-Aways, die ich dir für deine Bachelorarbeit mit auf den Weg geben will.

1. Wähle ein Thema, das dich wirklich interessiert

Eine Bachelorarbeit begleitet dich über Monate, und nicht jede Phase motiviert gleich stark. Mich hat getragen, dass mich die Frage persönlich betraf und das Ergebnis einen echten Nutzen haben sollte. Das kann auch ein Berufsfeld oder ein Konstrukt sein, das dich fasziniert.

2. Nutze wissenschaftliche Standards als Kompass

Wissenschaftliche Standards wirken auf den ersten Blick streng. Für mich waren sie vor allem ein Kompass: Sie geben die Richtung vor, wenn du vor einer Entscheidung stehst, und halten den Prozess in Form. Such dir deshalb früh einen etablierten Leitfaden, an dem du dich orientieren kannst. Bei mir war das Boateng et al. (2018). Auch bei Detailfragen, etwa welches statistische Verfahren zu deinen Daten passt, lohnt sich der Blick in die Methodenliteratur statt ins Bauchgefühl. Das kostet anfangs Zeit, zahlt sich aber aus.

3. Nutze KI zum Denken und dokumentiere alles an einem Ort

KI-Tools waren für mich vor allem Sparringspartner: zum Brainstorming, zum Ordnen von Ideen oder um Argumente auf Lücken zu prüfen. Entscheidungen treffen und Quellen im Original prüfen musst du aber selbst. Genauso wichtig war eine saubere Dokumentation. In OneNote habe ich Ideen, Literaturnotizen und methodische Entscheidungen laufend mit Datum festgehalten. So konnte ich im Mai noch auf Gedanken zurückgreifen, die ich im November während der Vorstudie notiert hatte. Welches Tool du nutzt, ist zweitrangig. Wichtig ist, dass alles an einem Ort zusammenläuft.

Viel Erfolg für deine Bachelorarbeit!

Referenzen

• Bakker, A. B., & Mostert, K. (2024). Study Demands–Resources Theory: Understanding student well-being in higher education. Educational Psychology Review, 36(1), Article 92. https://doi.org/10.1007/s10648-024-09940-8
• Boateng, G. O., Neilands, T. B., Frongillo, E. A., Melgar-Quiñonez, H. R., & Young, S. L. (2018). Best practices for developing and validating scales for health, social, and behavioral research: A primer. Frontiers in Public Health, 6, Artikel 149. https://doi.org/10.3389/fpubh.2018.00149
• Bundesamt für Statistik. (2025). Studien- und Lebensbedingungen an den Schweizer Hochschulen: Hauptbericht der Erhebung 2024 zur sozialen und wirtschaftlichen Lage der Studierenden (BFS-Nr. 223-2400). BFS. https://www.bfs.admin.ch/bfs/de/home/statistiken/bildung-wissenschaft/personen-ausbildung/tertiaerstufe-hochschulen/soziale-wirtschaftliche-lage-studierenden.assetdetail.36147160.html
• Stephens, N. M., Fryberg, S. A., Markus, H. R., Johnson, C. S., & Covarrubias, R. (2012). Unseen disadvantage: How American universities‘ focus on independence undermines the academic performance of first-generation college students. Journal of Personality and Social Psychology, 102(6), 1178–1197. https://doi.org/10.1037/a0027143