Faculteit Psychologie en Pedagogische Wetenschappen Academiejaar 2012-2013 Tweede Examenperiode
De effecten van een bijbaan op studie en welbevinden: Een dagboekstudie Masterproef neergelegd tot het behalen van de graad van Master in de Psychologie, Afstudeerrichting Bedrijfspsychologie en Personeelsbeleid door Astrid Walgraeve
Promotor: Prof. Dr. Eva Derous Medepromotor: Prof. Dr. Maarten Vansteenkiste
ii
Ondergetekende, Astrid Walgraeve, geeft toelating tot het raadplegen van de scriptie door derden.
iii
Dankwoord Eerst en vooral zou ik graag een aantal mensen bedanken die mede dit onderzoek mogelijk hebben gemaakt. In de eerste plaats wil ik graag mijn promotor Prof. Dr. Eva Derous bedanken. Met haar onuitputtelijk enthousiasme, expertise en passie voor wetenschappelijk onderzoek, heb ik veel bijgeleerd. Daarnaast zou ik eveneens mijn medepromotor Prof. Dr. Maarten Vansteenkiste willen bedanken om zijn vakkennis op het gebied van motivatie te delen. Ten tweede wil ik graag Assistent Prof. Dr. Ronald Bledow bedanken om mij een weg te wijzen binnen het domein van multilevel analyse. Ten derde wil ik graag enkele personen bedanken die mee geholpen hebben om dit onderzoek te doen slagen. Robert Mendonck, de verantwoordelijke van de jobdienst, en Arne Braeckman, de project manager van Mise en Place, die bereid waren om hun schouders onder dit project te zetten. Daarnaast wil ik graag Bert De Smedt en Tinus Van de Velde bedanken voor de technische ondersteuning. Ten slotte wil ik mijn vriend, Sander Meyns, bedanken voor de steun, interesse en het nalezen van deze scriptie. Maar ook mijn familieleden en vrienden die mij eveneens hebben gesteund bij het uitvoeren van dit onderzoek.
iv
Abstract Steeds meer Belgische studenten voeren tijdens het schooljaar een bijbaan uit. Het doel van deze studie was om te onderzoeken of het combineren van een bijbaan en studies nadelen en/of voordelen met zich meebrachten. Om de dynamische aspecten van een bijbaan op studies en welbevinden na te gaan, werd gedurende enkele weken een dagboekstudie uitgevoerd bij 90 studenten in het hoger onderwijs. Op basis van dit onderzoek kunnen we besluiten dat een bijbaan zowel een positieve als negatieve invloed heeft op de studies. Er blijkt een omgekeerd U-vormig verband tussen het aantal werkuren en de mate waarin een student (geconcentreerd en actief) aanwezig is in de les. De bijbaan heeft geen invloed op de examenresultaten. Aan de andere kant, hoe meer uren de student besteedt aan de bijbaan, hoe meer tijdsdruk de persoon ervaart. Zowel het aantal werkuren als de taakeisen zorgen ervoor dat de student het studeren meer uitstelt. Deze negatieve effecten worden gemedieerd door het ervaren van conflict tussen werk en school. Verrassend, het negatieve effect van het aantal werkuren en taakeisen blijkt niet toe te nemen naarmate een student meer weken na elkaar een bijbaan uitvoert. Integendeel, het negatieve effect van de bijbaan op de studies zwakt af. De jobkenmerken (taakeisen, autonomie en sociale steun) hebben geen modererend effect op de invloed van aantal werkuren op studies en welzijn van studenten. Tot slot blijkt niet het aantal werkuren, maar wel de jobkenmerken en werkmotivatie een invloed te hebben op het welzijn van de student.
Trefwoorden: werk-studie conflict; werk-studie facilitatie; jobkenmerken; motivatie
v
Inhoudstabel Dankwoord ...................................................................................................................... iii Abstract ............................................................................................................................ iv Inhoudstabel ..................................................................................................................... v Lijst van Tabellen ........................................................................................................... vii Lijst van Figuren .............................................................................................................. ix Inleiding .......................................................................................................................... 10 Literatuurstudie............................................................................................................... 12 Wat is de invloed van een bijbaan op de studies? ....................................................... 12 Dynamics of Action. ............................................................................................ 12 Wetenschappelijke evidentie voor de Dynamics of Action................................. 13 Welke aspecten wijzigen de invloed van de bijbaan op de studies? ........................... 15 De Motivationele Conflict Theorie ......................................................................... 16 Jobkenmerken. ..................................................................................................... 18 Motivatie.............................................................................................................. 21 Hoe kan de invloed van de bijbaan verklaard worden? .............................................. 26 Het combineren van de werkrol met de studierol ................................................... 26 Rolschaarste Hypothese. ...................................................................................... 27 Wetenschappelijke evidentie voor werk-studie conflict. ..................................... 27 Rolexpansie Hypothese. ...................................................................................... 29 Wetenschappelijke evidentie voor werk-studie facilitatie. .................................. 29 Methode .......................................................................................................................... 31 Participanten ............................................................................................................... 31 Procedure .................................................................................................................... 32 Meetinstrumenten ....................................................................................................... 34
vi
Onafhankelijke Variabelen en Moderatoren ........................................................... 37 Afhankelijke Variabelen ......................................................................................... 39 Mediatoren .............................................................................................................. 42 Statistische analyses .................................................................................................... 43 Resultaten ....................................................................................................................... 44 Beschrijvende statistieken........................................................................................... 44 Hypothesetoetsing ....................................................................................................... 45 Hypothese 1 ............................................................................................................. 45 Additionele Analyses .............................................................................................. 47 Hypothese 2 ............................................................................................................. 47 Hypothese 3 ............................................................................................................. 49 Hypothese 4 ............................................................................................................. 52 Hypothese 5 ............................................................................................................. 54 Onderzoeksvraag 1 .................................................................................................. 55 Onderzoeksvraag 2 .................................................................................................. 57 Discussie ......................................................................................................................... 63 Conclusies met betrekking tot het onderzoek ............................................................. 63 Beperkingen en sterktes van dit onderzoek ................................................................ 70 Theoretische implicaties ............................................................................................. 73 Praktische Implicaties ................................................................................................. 76 Conclusie en Besluit ................................................................................................... 77 Referenties ...................................................................................................................... 79 Bijlage A: Tabellen ......................................................................................................... 88 Bijlage B: Vragenlijst ................................................................................................... 114
vii
Lijst van Tabellen Tabel 1.
Aantal Weken, Participanten en Datapunten
32
Tabel 2.
Voorbeelden Ingrijpende Gebeurtenissen
35
Tabel 3.
Onderscheid tussen Pauzeweken en Opeenvolgende Werkweken
37
Tabel A4.
Gemiddelden, Standaarddeviaties, Correlaties en Betrouwbaarheid van de Onderzochte Variabelen
Tabel B5.
De Invloed van Werkuren op Studie-Uitkomsten en Welzijn (Hypothese 1 en Additionele Analyses)
Tabel C6.
De Invloed van Werkuren op de Reden van Uitstelgedrag
Tabel D7.
De Modererende Effecten van Jobkenmerken op de Relatie tussen Werkuren enerzijds en Studie-Uitkomsten en Welzijn anderzijds
88
91 93
94
(Hypothese 2) Tabel E8.
De Modererende Effecten van Werkmotivatie op de Relatie tussen Werkuren enerzijds en Studie-Uitkomsten en Welzijn anderzijds
96
(Hypothese 3) Tabel F9.
De Mediatie Effecten van Werk-Studie Conflict op de Relatie tussen Werkuren enerzijds en Studie-Uitkomsten en Welzijn
98
anderzijds (Hypothese 4) Tabel G10.
De Mediatie Effecten van Werk-Studie Conflict op de Relatie tussen Taakeisen enerzijds en Studie-Uitkomsten en Welzijn
101
anderzijds (Hypothese 4) Tabel H11.
De Mediatie Effecten van Werk-Studie Facilitatie op de Relatie tussen Autonomie enerzijds en Studie-Uitkomsten en Welzijn
104
anderzijds (Hypothese 5) Tabel I12.
De Mediatie Effecten van Werk-Studie Facilitatie op de Relatie tussen Sociale Steun enerzijds en Studie-Uitkomsten en Welzijn anderzijds (Hypothese 5)
107
viii
Tabel J13.
De Modererende Invloed van Aantal Opeenvolgende Werkweken op de Relatie tussen Werkuren enerzijds en Studie-Uitkomsten en
110
Welzijn anderzijds (onderzoeksvraag 1) Tabel K14.
De Modererende Invloed van Aantal Opeenvolgende Werkweken op de Relatie tussen Taakeisen enerzijds en Studie-Uitkomsten en
112
Welzijn anderzijds (onderzoeksvraag 2) Tabel 15.
Overzicht Onderzoeksresultaten Hypotheses en Onderzoeksvragen
59
ix
Lijst van Figuren Figuur 1.
Effect van werkuren op studie-uitkomsten en welzijn (Hypotheses 1a/1b)
Figuur 2.
14
Het modererend effect van jobkenmerken op de relatie tussen werkuren enerzijds en studie-uitkomsten en welzijn anderzijds
21
(Hypotheses 2a/2b/2c) Figuur 3.
Het modererend effect van werkmotivatie op de relatie tussen werkuren enerzijds en studie-uitkomsten en welzijn anderzijds
25
(Hypotheses 3a/3b) Figuur 4.
De mediërende rol van werk-studie conflict in de relatie tussen werkuren en taakeisen enerzijds en studie-uitkomsten en welzijn
28
anderzijds (Hypothese 4a/4b) Figuur 5.
De mediërende rol van werk-studie facilitatie in de relatie tussen autonomie en sociale steun enerzijds en studie-uitkomsten en
30
welzijn anderzijds (Hypotheses 5a/5b) Figuur 6.
De modererende rol van gecontroleerde werkmotivatie op de relatie tussen werkuren enerzijds en studie-uitkomsten en welzijn
51
anderzijds Figuur 7.
De modererende rol van aantal opeenvolgende werkweken in de relatie tussen werkuren (laag: -1 SD; hoog: +1 SD) en tijdsdruk
Figuur 8.
56
De modererende rol van aantal opeenvolgende werkweken in de relatie tussen taakeisen (laag: -1 SD; hoog: +1 SD) en
57
gecontroleerde studiemotivatie Figuur 9.
De modererende rol van aantal opeenvolgende werkweken in de relatie tussen taakeisen (laag: -1 SD; hoog: +1 SD) en tijdsdruk
58
10
Inleiding In België voeren meer en meer studenten een bijbaan uit tijdens het schooljaar (Rijksdienst voor Sociale Zekerheid [RSZ], 2013). Dit is een algemeen fenomeen, niet alleen in België maar ook in andere Europese landen, combineren een groot deel van de studenten werken en studeren (Orr, Gwosc, & Netz, 2011). Een mogelijke verklaring voor deze stijging is de huidige financiële crisis. Door het uitvoeren van een bijbaan kunnen studenten kiezen om minder financieel afhankelijk te zijn van hun ouders en hun loon te besteden aan extraatjes zoals bijvoorbeeld reizen, kledij en uitgaan. Maar ook aan de kant van de werkgevers is de vraag naar (goedkope) studentenarbeid toegenomen wegens de financiële crisis (Luysterman, 2012). Daarbovenop wordt studentenarbeid door de Belgische overheid aangemoedigd door een soepelere wetgeving sinds 1 januari 2012. Studenten mogen bijvoorbeeld tijdens het schooljaar 50 dagen werken in plaats van 23 dagen. Omdat het aantal studenten die een bijbaan uitvoert stijgt, is het interessant om de invloed van een bijbaan op de studies en welzijn van de studenten te onderzoeken. Dit is dan ook een belangrijk thema zowel voor de studenten zelf, als voor hun ouders, onderwijsinstellingen, werkgevers en de overheid. Volgens Jobat (http://www.jobat.be) voert één student op vijf een bijbaan uit in het verlengde van zijn of haar studies. Een recent voorbeeld is de KULeuven die jobstudenten inschakelt om practicums van eerstejaarsstudenten te begeleiden (Amkreutz, 2012). Echter, uit onderzoek van uitzendkantoor Randstad (2010) blijkt dat studenten meer belang hechten aan het loon dan de jobinhoud. Nochtans kan de jobinhoud een belangrijke troef zijn voor de student, maar ook voor de werkgever. De student kan via de bijbaan relevante vaardigheden opdoen en zich voorbereiden op de toekomstige loopbaan. Aan de andere kant kan de werkgever door een aantrekkelijke jobinhoud aan te bieden, potentiële werknemers voor zich winnen in de zoektocht naar talent. Dit leidt ondermeer tot volgende twee vragen: Wat is het belang van de jobinhoud op de invloed van het hebben van een bijbaan op de studies en welzijn? Kan het de invloed van de bijbaan op studies en welzijn van studenten wijzigen tijdens de periode dat men de bijbaan heeft?
11
Het algemene doel van dit onderzoek is om via een dagboekstudie de invloed van een bijbaan op de studies en welzijn van studenten in kaart te brengen. De meeste studies zijn cross-sectioneel van aard (Ohly, Sonnentag, Niessen, & Zapf, 2010). In deze studie wordt getracht om de meer dynamische aspecten van effecten van bijbanen op studie en welbevinden in kaart te brengen door middel van een dagboekstudie. Dit is tevens een eerste inhoudelijke meerwaarde van deze studie. De doelgroep in dit onderzoek zijn Vlaamse studenten aan een hogeschool of universiteit die tijdens het schooljaar wekelijks één of meerdere bijbaantje(s) uitvoeren. Als eerste doelstelling onderzoeken we de invloed van de werkuren op de studieuitkomsten en welzijn van de studenten. De tweede doelstelling houdt in na te gaan of de invloed van de werkuren op de studie-uitkomsten en welzijn afhankelijk is van jobkenmerken en werkmotivatie. Als derde en laatste doelstelling kijken we of de invloed van de bijbaan op studie-uitkomsten en welzijn te verklaren is door het ervaren van conflict of facilitatie tussen het werk- en studiedomein. Deze verhandeling bestaat uit vier delen. Het eerste deel van deze scriptie bestaat uit een literatuuronderzoek. Eerst wordt de invloed van het aantal werkuren op de studies verklaard door middel van de Dynamics of Action theorie (Atkinson & Birch, 1970) (eerste doelstelling). Steunend op de Motivationele Conflict Theorie (Hofer, 2007) worden jobkenmerken en werkmotivatie als factoren naar voren geschoven die de invloed van het aantal werkuren op de studie-uitkomsten en welzijn kunnen wijzigen (tweede doelstelling). Jobkenmerken en werkmotivatie worden respectievelijk gekaderd binnen het Job Demand-Control-Support Model (Johnson & Hall, 1988; Karasek, 1979) en de Zelfdeterminatie Theorie (Ryan & Deci, 2000). Tot slot worden de twee concepten werk-studie conflict en werk-studie facilitatie op basis van de Rol Theorie (Katz & Kahn, 1967) beschouwd als verklarende mechanismen voor de invloed van de bijbaan op studies en welzijn (derde doelstelling). In het tweede deel en derde deel van deze scriptie worden respectievelijk de methode, resultaten en bevindingen besproken. In het vierde en laatste deel sluiten we af met de conclusies met betrekking tot de hypotheses en onderzoeksvragen, de zwaktes en sterktes van dit onderzoek, de theoretische en praktische implicaties en tot slot de algemene conclusie en besluit.
12
Literatuurstudie Wat is de invloed van een bijbaan op de studies? Zoals reeds is aangehaald stijgt het aantal studenten die een bijbaan uitvoeren, niet alleen in België, maar in heel Europa. Meer en meer studenten kiezen om minder (financieel) afhankelijk te zijn van hun ouders. Echter, een belangrijke stap om onafhankelijk te worden voor jongvolwassenen is het behalen van een hoger diploma (Taylor, Lekes, Gagnon, Kwan, & Koestner, 2012). Bij de meerderheid van de werkende studenten is het behalen van een diploma dan ook belangrijker dan de voordelen van het uitvoeren van een bijbaan. Maar voor een groeiend aantal studenten met een bijbaan stellen zich volgende vragen: Wat is de invloed van het uitvoeren van een bijbaan op de studies en het welzijn van studenten? Heeft het uitvoeren van een bijbaan een negatieve, positieve of geen invloed? Dynamics of Action. Vele motivatietheorieën (zoals de Goal-Setting Theorie van Locke en de Verwachtingstheorie van Vroom) houden enkel rekening met de motivatie voor slechts één bepaalde activiteit. Een voorbeeld hiervan is de keuze om te studeren met als doel een diploma hoger onderwijs te behalen. Daarentegen biedt de Dynamics of Action theorie (Atkinson & Birch, 1970) een alternatieve verklaring, die rekening houdt met activiteiten die kunnen interfereren met de uitgevoerde activiteit. Een voorbeeld hiervan is een student die studeert om zijn diploma hoger onderwijs te behalen maar eveneens bijklust om zijn sociaal leven onderhouden. De Dynamics of Action theorie (Atkinson & Birch, 1970) veronderstelt dat een activiteit beïnvloed wordt door de mogelijkheid om alternatieve activiteiten uit te voeren. Een verandering van een activiteit (bv. studeren) naar een andere activiteit (bv. ontspannen), is het gevolg van veranderingen in motivatie. Niet enkel en alleen de motivatie voor, bijvoorbeeld een activiteit als studeren, voorspelt het begin en persistentie van deze activiteit (Atkinson & Birch, 1970). Motivatie voor alternatieve activiteiten spelen ook een rol zoals sporten, tv kijken, met vrienden afspreken, een bijbaan uitvoeren... Er zal een verandering optreden wanneer de motivatie voor een bepaalde activiteit (bv. een bijbaan uitvoeren) sterker wordt dan de motivatie voor alle andere concurrerende activiteiten (bv. studeren, sporten of met vrienden afspreken),
13
onafhankelijk van de absolute motivatiesterkte. Hoe meer alternatieve activiteiten er zijn en hoe attractiever deze activiteiten zijn, hoe sneller de ene activiteit zal stoppen en vervangen zal worden door een andere activiteit waarvoor de motivatie het sterkst is (Atkinson & Birch, 1970). Toegepast op dit onderzoek, betekent dit dat de keuze en persistentie om te studeren beïnvloed zal worden door andere concurrerende activiteiten zoals het uitvoeren van een bijbaan . Wetenschappelijke evidentie voor de Dynamics of Action. De Dynamics of Action theorie werd reeds toegepast in onderwijssetting. Om te verklaren waarom sommige studenten meer studeren dan andere studenten, moeten alternatieve activiteiten in rekening gebracht worden. Niet alleen vrijetijdsactiviteiten maar ook één of meerdere bijbanen kunnen interfereren met het studeren. Wenz en Yu (2010) toonden aan dat semestriële tewerkstelling van Amerikaanse universiteitstudenten (aantal werkuren) een negatief effect had op het gemiddelde studieresultaat (Grade Point Average; afgekort GPA). Uit het onderzoek van Rochford, Connoly, en Drennan (2009) bleek dat Ierse verpleegkundestudenten die een groter aantal uren betaald werkten per week, meer negatieve studieresultaten rapporteerden met betrekking tot les prestaties (bv. aanwezigheid en concentratie tijdens de les), de tevredenheid over de lessen en ten slotte de studieresultaten. De negatieve invloed van de bijbaan op de studieprestaties werd eveneens terug gevonden bij Belgische eerstejaarsstudenten in het hoger onderwijs door Lens, Lacante, Vansteenkiste, en Herrera (2005). Hierbij werd een negatieve relatie gevonden tussen het aantal uren die besteed werden aan een bijbaan enerzijds en studie-uitkomsten (studiemotivatie, studieattitude, studiepersistentie en academische prestaties) anderzijds. Dit werd bevestigd in het onderzoek van Derous en Ryan (2008) bij Amerikaanse universiteitsstudenten met een bijbaan. In dit onderzoek werd een negatieve invloed gevonden van het aantal werkuren op de studieattitude. Bovendien werd ook het welzijn van de studenten onderzocht. Er werd een negatieve invloed gevonden van het aantal werkuren op het algemene welzijn van de student. Samenvattend, volgens de Dynamics of Action theorie (Atkinson & Birch, 1970) kan de bijbaan een negatieve invloed hebben op studiegerelateerde uitkomsten. Daarenboven werd in het onderzoek van Derous en Ryan (2008) een negatieve invloed
14
van het aantal werkuren op het welzijn van studenten gevonden. Op basis van deze bevindingen wordt de volgende hypothese geformuleerd:
Hypothese 1: Het aantal werkuren per week heeft een negatieve relatie met de wekelijkse gerapporteerde academische prestatie, studiemotivatie en welzijn (a) en heeft een positieve relatie met het ervaren van tijdsdruk en het stellen van uitstelgedrag (b).
Figuur 1. Effect van werkuren op studie-uitkomsten en welzijn (Hypotheses 1a/1b).
Hoe ontwikkelt het negatief effect van de werkuren op de studie-uitkomsten (academische prestatie, studiemotivatie, tijdsdruk en uitstelgedrag) en welzijn van de studenten gedurende de opeenvolgende werkweken? Blijft de negatieve invloed van het aantal werkuren op de studie-uitkomsten en welzijn constant? Of wordt deze negatieve invloed versterkt of verzwakt in de daaropvolgende weken? Volgens de Conservation of Resources theorie (COR theorie, Hobfoll, 2001) zal de negatieve invloed van het aantal werkuren op de studies en welzijn doorheen de tijd versterkt worden. De basisassumptie van de COR theorie houdt in dat individuen streven naar het verkrijgen, behouden en opbouwen van voldoende bronnen of “resources” (zoals bv. energie en tijd). Maar deze bronnen kunnen geleidelijk uitgeput geraken wanneer werken en studeren gecombineerd moeten worden. Immers, wanneer studenten elke week een bijbaan uitvoeren, kunnen ze op den duur uitgeput geraken en niet meer in de mogelijkheid zijn om resources op te bouwen. Hierdoor kan het negatief effect van de bijbaan op algemene welzijn en studieresultaten versterkt worden. Bijgevolg wordt volgende onderzoeksvraag geformuleerd:
15
Onderzoeksvraag 1: Wordt het negatieve effect van aantal werkuren op de studie-uitkomsten en welzijn sterker naarmate de student langer (dit is: meer weken na elkaar) zijn/haar bijbaan uitvoert?
Welke aspecten wijzigen de invloed van de bijbaan op de studies? Op basis van de Dynamics of Action theorie (Atkinson & Birch, 1970) kan verondersteld worden dat studenten die meer tijd besteden aan alternatieve activiteiten (zoals bijklussen), minder tijd zullen investeren in hun studies en daardoor slechter gaan presteren. Een belangrijke aanvulling op de Dynamics of Action theorie is gebeurd door het reeds besproken onderzoek van Lens et al. (2005). In dit onderzoek werd nagegaan of twee verschillende activiteiten (werkgerelateerd versus vrijetijdsgerelateerd) een ander effect hadden op studie-uitkomsten. Lens et al. (2005) veronderstelden een negatieve relatie tussen het aantal uur dat besteed werd aan werkgerelateerde activiteiten enerzijds en studiegerelateerde uitkomstenvariabelen anderzijds. Maar een omgekeerd U-vormig verband werd verondersteld tussen het aantal uur dat besteed werd
aan
vrijetijdsgerelateerde
activiteiten
enerzijds
en
studiegerelateerde
uitkomstvariabelen anderzijds. De reden hiervoor was dat vrijetijdsgerelateerde activiteiten zoals sporten, afspreken met vrienden en muziek beluisteren, ervoor zorgen dat de student ontspant en nieuwe energie op kan doen om te studeren. Deze relaties werden bevestigd in het onderzoek van Lens et al. (2005) en in het onderzoek van Derous en Ryan (2008). Beide studies tonen aan dat het belangrijk is om rekening te houden met het type activiteit om de invloed van de alternatieve activiteit op de studieuitkomsten te onderzoeken. Uit voorgaand onderzoek is dus gebleken dat er een lineair negatief verband bestaat tussen het aantal werkuren enerzijds en studie-uitkomsten en welzijn anderzijds (Derous & Ryan, 2008; Lens et al., 2005; Rochford et al., 2009; Wenz & Yu, 2010). Maar deze negatieve relatie werd niet steeds teruggevonden in de literatuur. Volgens Mortimer, Finch, Ryu, Shanahan, en Call (1996) bestaat er een omgekeerd curvilineair verband tussen het aantal werkuren enerzijds en studieprestaties anderzijds bij Amerikaanse studenten in het secundair onderwijs. Studenten die niet werkten, rapporteerden namelijk lagere studieprestaties (GPA) dan studenten die tussen 1 en 20
16
uur per week werkten. Studenten die meer dan 20 uur per week werkten, rapporteerden dan weer lagere studieprestaties (GPA) dan studenten die tussen 1 en 20 uur per week werkten. Het negatieve effect van het aantal werkuren op de studieprestaties werd evenmin terug gevonden bij Amerikaanse studenten in het onderzoek van Post en Pong (2009). Er was een matig positieve invloed van het aantal werkuren op wiskundevaardigheden bij studenten die werkten tot 10 uur per week. Er was geen effect van het aantal werkuren op de wiskundevaardigheden wanneer studenten tussen 10 en 19 uur per week werkten. Echter, bij studenten die meer dan 19 uur per week werkten, was werkuren negatief gerelateerd aan de wiskundevaardigheden. Post en Pong (2009) vonden zoals Mortimer et al. (1996) een omgekeerd U-vormig verband tussen tewerkstelling (aantal werkuren) en studie-uitkomsten. Taylor et al. (2012) vonden eveneens een curvilineair verband tussen het aantal werkuren per week en de intenties om de studies stop te zetten. Het buigpunt van het verband zou 7 uur zijn. Dit betekent dat werkuren negatief geassocieerd zijn met lagere drop-outintenties indien men tussen de 0 en 7 uur werkt. Vanaf dat punt (7 werkuren) geldt een positief verband waarbij meer werkuren geassocieerd zijn met hogere drop-out intenties. Dit geldt zowel voor studenten uit het secundair als hoger onderwijs. Het onderzoek van Taylor et al. (2012) toont aan dat het aantal werkuren per week niet altijd het studeren ondermijnt en zelf in bepaalde gevallen ervoor kan zorgen dat studiepersistentie toeneemt. Bovenstaande studies tonen aan dat de wijze waarop studenten de bijbaan ervaren een invloed kan hebben op de relatie tussen het aantal werkuren en studieuitkomsten. Niet alle bijbanen hebben een negatief effect, sommige bijbanen kunnen net zoals vrijetijdsactiviteiten een positief effect hebben op de studie. Een verklaring voor deze wisselende bevindingen wordt aangereikt door de Motivationele Conflict Theorie (Hofer, 2007).
De Motivationele Conflict Theorie De Motivationele Conflict Theorie is recent ontwikkeld door Hofer (2007) en baseert zich onder andere op de Dynamics of Action theorie (Atkinson & Birch, 1970). Zoals reeds besproken werd, houdt de Dynamics of Action theorie (Atkinson & Birch, 1970) rekening met alternatieve activiteiten wanneer een student aan het studeren is.
17
Indien de motivatie voor een alternatieve activiteit sterker is dan de motivatie om te studeren, zal de persoon kiezen om de concurrerende activiteit uit te voeren (Atkinson & Birch, 1970). Dit toont grote gelijkenissen met de basisassumptie van de Motivationele
Conflict
Theorie.
Volgens
deze
assumptie
streven
studenten
verschillende soorten doelen na, die studenten gevoelig maakt voor motivationele conflicten (Hofer, 2007). Een conflict komt tot stand wanneer twee of meer acties geassocieerd zijn met tegengestelde doelen (Hofer, 2007). Dit kan gebeuren wanneer de persoon moet kiezen tussen twee activiteiten of wanneer de persoon reeds een activiteit aan het uitvoeren is en aangetrokken wordt om een andere activiteit uit te voeren (Hofer, 2007). De Motivationele Conflict Theorie gaat een stap verder dan de Dynamics of Action theorie. Het verschil tussen beide theorieën is dat de Motivationele Conflict Theorie de determinanten en gevolgen van een motivationeel conflict in kaart brengt (Hofer, 2007). Omdat de determinanten van belang zijn voor deze scriptie wordt in onderstaande tekst dieper in gegaan op twee relevante determinanten van motivationeel conflict. Er zijn verschillende determinanten van motivationele conflicten (Hofer, 2007). Een eerste mogelijke determinant zijn de kenmerken van de uitgevoerde taak. De taakkenmerken bepalen de boeiendheid van de uitgevoerde taak. Hoe interessanter een activiteit is, hoe minder aantrekkelijk de alternatieve activiteiten zullen zijn. Bovendien beïnvloedt ook de attractiviteit van de alternatieve activiteiten het motivationeel conflict. Hoe interessanter de alternatieve activiteiten zijn, hoe groter het motivationeel conflict zal zijn (Hofer, 2007). Het ervaren van conflict is dus niet alleen afhankelijk van de uitgevoerde taak, maar ook van de aantrekkelijkheid van de alternatieven, zoals ook de Dynamics of Action theorie (Atkinson & Birch, 1970) vooropstelt. Een tweede mogelijke determinant is iemands’ zelfdeterminatie of motivatie voor een activiteit. De mate waarin een student autonome motivatie ervaart voor de uitgevoerde activiteit, bepaalt de mate van motivationeel conflict. Hoe hoger de autonome motivatie om te studeren, hoe minder motivationeel conflict ervaren zal worden tussen werken en studeren (Hofer, 2007)). Samenvattend, de Motivationele Conflict Theorie (Hofer, 2007) kan een basis vormen voor het verklaren van het conflict tussen werken en studeren en de wisselende bevindingen inzake positieve en negatieve effecten van het aantal werkuren op de
18
studie-uitkomsten. Een student met een bijbaan ervaart motivationeel conflict tussen werk - en academische activiteiten omdat deze twee acties geassocieerd zijn met twee tegengestelde doelen (bv. bijverdienen versus diploma behalen). Dit conflict kan opgelost worden door meer uren te werken en minder uren te studeren (of omgekeerd). Dus de negatieve invloed van het aantal werkuren op studie-uitkomsten en welzijn kan worden versterkt of verzwakt door de twee verschillende determinanten
van
motivationeel conflict. De eerste determinant zijn de jobkenmerken die beschreven kunnen worden met behulp van het Job Demand-Control-Support Model (Johnson & Hall, 1988; Karasek, 1979). De tweede factor is werkmotivatie die verder gekaderd kan worden binnen de Zelfdeterminatie Theorie (Ryan & Deci, 2000). Beide worden in onderstaande paragrafen besproken.
Jobkenmerken. Het Job Demand-Control model van Karasek (1979) is vooral onderzocht in de stress literatuur en is het meeste geciteerde model in dit domein (de Jonge, van Vegchel, Shimazu, Schaufeli, & Dormann, 2010). De basisdimensies van het Job Demand-Control model zijn taakeisen en autonomie (Karasek, 1979). Beide dimensies hebben betrekking op kwalitatieve aspecten van het werk. Taakeisen verwijst naar psychologische eisen; de perceptie van de eisen, werkritme en mogelijke conflicterende taakeisen. Autonomie verwijst naar de mogelijkheden die de werknemer heeft om beslissingen te nemen over werkgerelateerde zaken. Op basis van empirisch onderzoek door Johnson en Hall (1988) werd een derde dimensie, sociale steun, toegevoegd waardoor het Job Demand-Control-Support Model (JDCS Model) ontstond. Sociale steun refereert naar de mate waarin een individu professionele en emotionele steun ervaart van zijn of haar leidinggevende en/of collega’s. De hypotheses van het JDCS Model kunnen geformuleerd worden op twee manieren, via een additieve en een interactieve vorm. De additieve vorm van het JDCS Model voorspelt dat hoge taakeisen, lage autonomie en lage sociale steun elk bijdragen tot meer psychologische stress. De interactieve vorm van het JDCS Model voorspelt dat autonomie en sociale steun de negatieve impact van de hoge taakeisen op welzijn buffert. Beide vormen voorspellen dat psychologische stress het grootst zal zijn wanneer hoge taakeisen met lage autonomie en lage sociale steun worden
19
gecombineerd. Omgekeerd zal welzijn het grootst zijn wanneer werknemers lage taakeisen ervaren, met veel autonomie en veel sociale steun. Het JDCS Model is de basis geweest voor uitgebreid empirisch onderzoek, vooral in het werkdomein. Evidentie voor het model is onder andere gevonden in onderzoek van Wood et al. (2011). Uit dit onderzoek bleek dat lage niveaus van taakeisen en hoge niveaus van autonomie en sociale steun bijdragen tot het welzijn van de werknemers. Daarnaast is het model eveneens toegepast in het studiedomein. In onderzoek van Cotton, Dollard, en de Jonge (2002) werd het JDCS Model toegepast om stress bij Australische universiteitsstudenten te onderzoeken. Net zoals werknemers hebben universiteitsstudenten taakeisen tijdens hun studies (bv. studeren of een paper schrijven tegen een bepaalde deadline) en hebben studenten een bepaalde mate van controle bij het volbrengen van deze taken. In deze studie werd aangetoond dat hoge taakeisen en lage controle over de taken positief gerelateerd waren aan psychologische uitputting en studie-ontevredenheid. Daarbij medieerde studie-ontevredenheid de relatie tussen studiekenmerken (taakeisen en autonomie) en studieprestaties. Dit werd bevestigd in onderzoek van Chambel en Curral (2005) bij Portugese universiteitsstudenten. In dit onderzoek werd bovendien de derde dimensie opgenomen, namelijk de sociale steun die ervaren werd tijdens de studies. De resultaten toonden aan dat hoge taakeisen, lage autonomie en lage sociale steun elk een negatieve invloed hadden op het welzijn van de student. De meerderheid van het onderzoek in het werk-studie domein heeft zich gefocust op het aantal uren die de student besteedt aan zijn/haar bijbaan. Hierdoor is er weinig aandacht besteed aan de invloed van de kwalitatieve kenmerken van de bijbaan op de studie-uitkomsten (Butler, 2007; Derous & Ryan, 2008; Taylor et al., 2012). Een uitzondering hierop is het onderzoek van Derous en Ryan (2008) waarbij het JDC model toegepast werd in het werk-studie domein. In dit onderzoek werd nagegaan bij studenten of de mogelijke negatieve effecten van het aantal werkuren per week op de studie-uitkomsten (academische prestaties, studieattitude en welzijn) gebufferd werden door de taakeisen en het ervaren van autonomie in de bijbaan. Er werd een significante interactie gevonden voor taakeisen en werktijd op studieattitude. Dit betekent dat bij lage taakeisen, er een positieve relatie was tussen aantal werkuren en studieattitude. Het
20
omgekeerde werd gevonden bij hoge taakeisen, hierbij werd er een negatieve relatie gevonden tussen aantal werkuren en studieattitude. Daarbij is studieattitude het hoogst voor jobs met hoge taakeisen gecombineerd met een beperkt aantal werkuren per week. We kunnen dus besluiten dat taakeisen een moderator zijn in de relatie tussen het aantal werkuren en studieattitude. Daarnaast bleek dat de ervaren autonomie in de bijbaan een positieve invloed had op zowel de studieattitude als het welzijn van de student. In het onderzoek van Derous en Ryan (2008) werd de variabele sociale steun niet opgenomen, hoewel uit onderzoek van Kember (1999) in het werk-studie domein is gebleken dat sociale steun een belangrijke factor is. Sommige studenten hebben het moeilijk om de studenten- en werkrol te combineren. Het succes van de integratie van die twee rollen is afhankelijk van enkele factoren. Eén van de belangrijke factoren is sociale steun van de werkgever, collega’s, familie en vrienden (Kember, 1999). Tot slot werd in het onderzoek van Taylor et al. (2012) de invloed van jobkenmerken op dropout intenties onderzocht bij Canadese studenten in het secundair en hoger onderwijs. Uit dit onderzoek bleek dat hoe meer een student autonomie ervaart in de bijbaan, hoe minder intenties de student heeft om te stoppen met studeren. Samenvattend, voorgaande studies tonen aan dat het belangrijk is om rekening te houden met de kwalitatieve kenmerken van een bijbaan. Op basis van het Job DemandControl-Support Model kan verwacht worden dat taakeisen, autonomie en sociale steun een modererende invloed zullen hebben op de relatie tussen het aantal werkuren en studie-uitkomsten en welzijn. Bijgevolg kan op basis van het JDCS Model en voorgaand onderzoek volgende hypothese geformuleerd worden:
Hypothese 2: De wekelijkse ervaren kwaliteit van de bijbaan modereert de negatieve invloed van het aantal werkuren per week enerzijds op de wekelijkse studieuitkomsten en ervaren welzijn anderzijds. De negatieve invloed zal sterker zijn wanneer de taakeisen hoog zijn (H2a), de autonomie laag is (H2b) of de sociale steun laag is (H2c).
21
Figuur 2. Het modererend effect van jobkenmerken op de relatie tussen werkuren enerzijds en studie-uitkomsten en welzijn anderzijds (Hypotheses 2a/2b/2c).
Analoog aan Onderzoeksvraag 1 kunnen we op basis van de Conservation of Resources theorie (Hobfoll, 2001) verwachten dat het rechtstreeks negatief effect van taakeisen op welzijn en studie-uitkomsten doorheen de tijd versterkt zal worden. Doordat studenten werken en studeren combineren, worden bronnen (zoals bijv. tijd en energie) verbruikt. Wanneer studenten elke week werken, kunnen zij geen bronnen opbouwen of nieuwe energie opdoen. Hierdoor zal het negatief effect van taakeisen op studie-uitkomsten en welzijn worden versterkt (Hobfoll, 2001). Bijgevolg wordt volgende onderzoeksvraag geformuleerd: Onderzoeksvraag 2: Wordt het negatieve effect van taakeisen op de studieuitkomsten en welzijn sterker naarmate de student langer (dit is: meer weken na elkaar) zijn/haar bijbaan uitvoert? Motivatie. De Zelfdeterminatie Theorie van Ryan en Deci (2000) is een theorie die motivatie verklaart op basis van een metatheorie, een geheel van onderbouwde beweringen die worden aangenomen maar niet onmiddellijk empirisch toetsbaar zijn (Vansteenkiste & Soenens, 2009). Deze metatheorie benadrukt het belang van menselijke innerlijke bronnen voor persoonlijkheidsontwikkeling en het reguleren van
22
gedrag (Ryan & Deci, 2000). De eerste onderliggende basisassumptie van de Zelfdeterminatie Theorie is dat individuen de natuurlijke tendens hebben om te groeien en zich te ontwikkelen. De tweede onderliggende basisassumptie is dat mensen streven naar de bevrediging van drie onderliggende psychologische basisnoden, namelijk autonomie, competentie en verbondenheid (Ryan & Deci, 2000). In deze scriptie wordt niet dieper ingegaan op deze metatheorie maar deze theorie dient als basis voor onderstaande concepten. Autonome en Gecontroleerde Motivatie. Motivatie wordt vaak behandeld als een unitair construct maar er zijn verschillende redenen waarom mensen gemotiveerd zijn voor een activiteit. In de werk-studie context kunnen studenten bijvoorbeeld gemotiveerd zijn om te werken omdat ze het plezierig vinden om de job uit te voeren of omdat de ouders van de student verwachten dat de student financieel bijdraagt tot de betaling van zijn/haar studies. De Zelfdeterminatie Theorie maakt een onderscheid tussen autonome en gecontroleerde motivatie (Ryan & Deci, 2000). Bij gecontroleerde motivatie wordt een activiteit uitgevoerd omdat mensen zich gedwongen voelen (Vansteenkiste & Soenens, 2009). Onder gecontroleerde motivatie vallen de twee subtypen, namelijk externe en geïntrojecteerde regulatie. Externe regulatie is een eerste subtype van gecontroleerde motivatie en is de meest gecontroleerde vorm van motivatie (Vansteenkiste & Soenens, 2009). Hierbij komt gedrag tot stand door externe druk, zoals bijvoorbeeld beloningen, straffen en deadlines. Een voorbeeld hierbij is een student die een bijbaan uitoefent omwille van de financiële beloning die de job met zich meebrengt. Het tweede subtype van gecontroleerde motivatie is geïntrojecteerde regulatie (Vansteenkiste & Soenens, 2009). Individuen voeren het gedrag uit omwille van interne druk zoals bijvoorbeeld het vermijden van schuld of schaamte, of door te streven naar positieve gevoelens zoals trots en waardering. Een student oefent bijvoorbeeld een bijbaan uit omdat de persoon denkt dat het een meerwaarde is voor zijn of haar cv; deze student streeft dus naar waardering en ervaart interne druk om de bijbaan uit te oefenen. Bij autonome motivatie daarentegen wordt de activiteit niet onder druk maar vrijwillig uitgevoerd (Vansteenkiste & Soenens, 2009). Onder autonome motivatie vallen geïdentificeerde regulatie, geïntegreerde regulatie en intrinsieke motivatie. Identificatie is een eerste subtype van autonome motivatie (Vansteenkiste & Soenens,
23
2009). Hierbij identificeren individuen zich met de waarde van de activiteit en accepteren zij de regulatie van deze activiteit volledig. De reden hiervoor is dat deze individuen de persoonlijke waarde inzien en zich daardoor vrijwillig engageren in de activiteit. Een student zal bijvoorbeeld een bijbaan uitvoeren omdat hij/zij het persoonlijk belangrijk vindt om werkgerelateerde vaardigheden te ontwikkelen. Geïntegreerde regulatie is een tweede subtype van autonome motivatie (Vansteenkiste & Soenens, 2009). Integratie komt tot stand wanneer de regulatie volledig is opgenomen in het zelf en dus past binnen de andere waarden en doelen van de persoon. Acties uitgevoerd onder geïntegreerde regulatie tonen veel gelijkenissen met intrinsieke motivatie. Toch is dit geen intrinsieke motivatie omdat de activiteiten niet uitgevoerd worden uit plezier voor de activiteit zelf (Deci & Ryan, 2000). Bijvoorbeeld een student zal nu een bijbaan uitvoeren omdat hij/zij het niet alleen belangrijk vindt om werkgerelateerde vaardigheden op te doen maar ook het nut inziet om de aangeleerde werkvaardigheden te benutten in andere domeinen (bv. het studiedomein). Tot slot stelt een persoon intrinsiek gemotiveerd gedrag wanneer de activiteiten worden uitgevoerd omdat de persoon deze activiteiten interessant en boeiend vindt (Vansteenkiste & Soenens, 2009). Een student is bijvoorbeeld intrinsiek gemotiveerd om te werken wanneer hij of zij het zonder meer leuk en interessant vindt om de bijbaan uit te voeren. Dit gedrag wordt niet opgelegd en de beloning zit in het uitvoeren van de activiteit zelf. Intrinsieke motivatie is de basis voor leren en ontwikkeling. Maar niet alle gedragingen die uitgevoerd worden, zijn intrinsiek gemotiveerd. Een voorbeeld hiervan is dat sommige studenten niet graag studeren, hoewel het belangrijk is om een diploma te hebben in deze maatschappij. Een opmerking hierbij is dat wat intrinsiek gemotiveerd is, varieert. Wat voor de ene student intrinsiek boeiend is, kan voor de andere student saai en vervelend zijn (Vansteenkiste & Soenens, 2009). Het verschil tussen autonome en gecontroleerde motivatie schuilt in de vraag of dat men de activiteit uitvoert met een gevoel van vrijheid en keuze (autonome motivatie) of dat men de activiteit uitvoert met een gevoel van druk (gecontroleerde motivatie) (Vansteenkiste & Soenens, 2009). Deze concepten kunnen geëxtrapoleerd worden naar de werk-studiecontext. Autonome motivatie om te werken houdt in dat een student een bijbaan uitvoert omdat deze student het bijvoorbeeld interessant vindt om de vaardigheden inherent in de job te ontwikkelen en vervolgens toe te passen in zijn/haar
24
studie. Gecontroleerde motivatie om te werken houdt in dat een student bijvoorbeeld een bijbaan uitvoert omdat deze student verplicht wordt door zijn ouders om financieel bij te dragen in de studiekosten. Wetenschappelijke evidentie voor Autonome en Gecontroleerde Motivatie. Verschillende studies hebben het voordeel van autonome motivatie ten opzichte van gecontroleerde motivatie voor leren aangetoond. Autonome studiemotivatie gaat ondermeer gepaard met minder drop-out, meer diepgaand leren, minder oppervlakkige informatieverwerking, hogere prestaties en een verbeterd welzijn (Vansteenkiste, Lens, & Deci, 2006). Daarnaast is er evidentie voor meer gebruik voor adaptieve strategieën zoals plannen en time management, groter doorzettingsvermogen, minder uitstelgedrag en hogere punten indien studenten autonoom gemotiveerd zijn (Vansteenkiste, Soenens, Sierens, Luyckx, & Lens, 2009). Ook in het werkdomein is er evidentie gevonden voor de positieve effecten van autonome werkmotivatie in vergelijking met gecontroleerde werkmotivatie. Autonome motivatie om te werken is geassocieerd met actief informatie zoeken, behouden van doelen, betere prestaties en verbeterd welzijn. Gecontroleerde werkmotivatie is geassocieerd met inconsistente doelnastreving, slechtere prestaties en minder persistentie bij taakuitvoering door concentratie- en geheugenmoeilijkheden (Gagné & Forest, 2008). Tot slot is in het werk-studiedomein onderzoek uitgevoerd door Derous en Ryan (2008) om de modererende rol van autonome werkmotivatie in kaart te brengen. Uit dit onderzoek is gebleken dat autonome werkmotivatie de relatie tussen het aantal werkuren enerzijds en studieattitude en academische prestaties modereert. Zowel studieattitude als academische prestaties waren het hoogst wanneer de student een hoge autonome werkmotivatie had en een beperkt aantal uren per week werkte. Daarnaast was autonome werkmotivatie positief gerelateerd aan studieattitude en welzijn, maar niet aan academische prestaties.Verder werd een speculatieve verklaring door Lens et al. (2005) naar voren geschoven om de tegenstrijdige relatie tussen aantal uren activiteit (werk versus vrijetijdsbesteding) en studie-uitkomsten te verklaren. De negatieve relatie tussen aantal werkuren en studie-uitkomsten kon volgens Lens et al. (2005) waarschijnlijk verklaard worden door de reden waarom de activiteit uitgevoerd werd, namelijk door een gevoel van druk of gecontroleerde motivatie. De omgekeerde U-
25
vormige relatie tussen aantal uren die besteed werden aan vrijetijdsgerelateerde activiteiten en studiegerelateerde uitkomstvariabelen kon eveneens waarschijnlijk verklaard worden door het type motivatie, namelijk de activiteit werd uitgevoerd met een gevoel van vrijheid of autonome motivatie. Samenvattend, op basis van de Zelfdeterminatie Theorie (Deci & Ryan, 2000) kan een onderscheid gemaakt worden tussen autonome motivatie en gecontroleerde motivatie. Voorgaand wetenschappelijk onderzoek bevestigt dat autonome motivatie positieve effecten heeft op de prestaties en welzijn in zowel het domein van werk als studie. Bovendien werd het modererend effect van autonome werkmotivatie op de relatie tussen werkuren en studie-uitkomsten aangetoond in het onderzoek van Derous en Ryan (2008). Bijgevolg kan volgende hypothese geformuleerd worden:
Hypothese 3: De wekelijkse ervaren werkmotivatie modereert de negatieve invloed van het aantal werkuren per week op de wekelijkse gerapporteerde studieuitkomsten en welzijn. De negatieve invloed zal sterker zijn wanneer de student weinig autonoom gemotiveerd is voor de bijbaan (H3a) of veel gecontroleerd gemotiveerd is voor de bijbaan (H3b).
Figuur 3. Het modererend effect van werkmotivatie op de relatie tussen werkuren enerzijds en studie-uitkomsten en welzijn anderzijds (Hypotheses 3a/3b).
26
Hoe kan de invloed van de bijbaan verklaard worden? Sinds 1990 is wetenschappelijk onderzoek naar de invloed van een bijbaan op de studies toegenomen (Robotham, 2012). Over het algemeen is de literatuur over de invloed van een bijbaan op de studies zeer divers en tegenstrijdig (Riggert, Boyle, Petrosko, Ash, & Rude-Parkins, 2006). Volgens de Dynamics of Action theorie (Atkinson & Birch, 1970) en ondersteunend wetenschappelijk onderzoek heeft een bijbaan een negatieve invloed op de studies. Zoals reeds aangehaald, is de negatieve relatie tussen het aantal werkuren en studiegerelateerde variabelen niet steeds teruggevonden in de literatuur. Uit onderzoek van Robotham (2012) bleek dat studenten meer voor- dan nadelen rapporteren van een bijbaan. De voordelen die studenten aanhaalden waren niet enkel financieel. Enkele andere voordelen die de studenten benadrukten waren toegenomen communicatieve vaardigheden, leren om met verschillende soorten mensen om te gaan en in team te werken (Robotham, 2012). Dit werd eveneens gevonden in onderzoek van Curtis en Shani (2002). De voordelen die studenten rapporteerden in deze studie waren onder andere het beter begrijpen van de bedrijfswereld en een toename van vertrouwen door het uitoefenen van een bijbaan (Curtis & Shani, 2002). Hoe kunnen zowel de voor- als nadelen van de bijbaan op de studies verklaard worden? Welke mechanismen spelen hier een rol? In onderstaande paragrafen zullen twee concepten besproken worden die een verklaring bieden voor de invloed van een bijbaan op de studies en welzijn. Werk-studie conflict en facilitatie worden gekaderd binnen de Rol Theorie (Katz & Kahn, 1967) met daaronder de Rolschaarste hypothese en Rolexpansie hypothese (Marks, 1977).
Het combineren van de werkrol met de studierol De Rol Theorie (Katz & Kahn, 1967) is ontstaan in het domein van organisatiepsychologie en biedt een verklaring voor het ervaren van stress op het werk. De basisassumptie van de Rol Theorie (Katz & Kahn, 1967) is dat elk individu meerdere rollen vervult tijdens de levensloop. Een student met een bijbaan kan bijvoorbeeld de rol van student, zoon, vriend maar ook van werknemer vervullen. Het type rolconflict dat in deze context belangrijk is, is het interrolconflict (Greenhaus &
27
Beutell, 1985). Een interrolconflict kan ontstaan door de rol als werknemer te combineren met de rol als student. Bij elke rol horen er rolverwachtingen en -eisen. Omdat deze verwachtingen en eisen af en toe moeilijk te combineren zijn, kan de persoon conflict en bijgevolg stress ervaren. Rolschaarste Hypothese. De Rolschaarste hypothese van Marks (1977) biedt een verdere verklaring voor het ervaren van een negatieve invloed van de bijbaan op de studies of met andere woorden het ervaren van werk-studie conflict. Volgens deze hypothese is energie schaars en is het een eindige bron (Marks, 1977). Het gebruik van energie om de eisen van de werkrol te vervullen, zorgt ervoor dat er minder energie beschikbaar is voor de rol van student. Hierdoor verminderen de studieprestaties. Deze hypothese is vergelijkbaar met de reeds besproken COR theorie van Hobfoll (2001). Wanneer de eisen van de ene rol niet compatibel zijn met de eisen van de andere, wordt er spanning in de vorm van interrolconflict ervaren. Het idee dat elk individu conflict kan ervaren is gebaseerd op het feit dat alle facetten van conflict gebaseerd zijn op de zelfde set van psychologische bronnen (voorbeeld tijd, energie of cognitieve capaciteit). Op basis van de Rolschaarste hypothese kan verwacht worden dat een bijbaan ervaren zal worden als een negatieve invloed op de studies. Bijvoorbeeld wanneer Tom beslist om zondagnamiddag een centje bij te verdienen in een fastfoodrestaurant, kan hij op dat moment niet werken aan de paper voor het vak economie. Hij ervaart dus werk-studie conflict omdat de energie die hij investeert in zijn bijbaan, niet kan geïnvesteerd worden in zijn studies. Wetenschappelijke evidentie voor werk-studie conflict. Verschillende studies bevestigen het feit dat een baan energie vergt die ook gebruikt kunnen worden om te investeren in de studies. In onderzoek van Markel en Frone (1998) bij 16- tot 19-jarige studenten die een bijbaan uitvoerden, is gevonden dat bepaalde werkkarakteristieken (taakeisen, aantal werkuren en job ontevredenheid) positief gerelateerd waren met de mate van ervaren werk-studie conflict. Daarbij was werk-studie conflict negatief gerelateerd aan academische leergierigheid. Er werd aangetoond dat werk-studie conflict een mediator is in de relatie tussen job karakteristieken en academische prestaties. Butler (2007) vond dat werk-school conflict een mediator was in de relatie tussen autonomie enerzijds en schoolprestaties (zelfgerapporteerde schoolprestaties,
28
aanwezigheid in de les en het gemiddelde studieresultaat) anderzijds. Daarnaast was werk-school conflict in dit onderzoek eveneens een mediator in de relatie tussen werkuren en schoolprestaties. Derous en Ryan (2008) vonden verder dat het negatieve effect van werkuren op het welzijn van universiteitsstudenten volledig gemedieerd werd door het gepercipieerde werk-studie conflict. In onderzoek van Taylor et al. (2012) is gebleken dat werk-studie conflict gerelateerd was met drop-out intenties van middelbare en hogeschool studenten. Daarbij was deze variabele ook een mediator in de relatie tussen autonomieondersteuning van de werkgever en drop-out intenties. Op basis van bovenstaande bevindingen en de Rolschaarste hypothese kan volgende hypothese geformuleerd worden: Hypothese 4a: Het wekelijkse ervaren werk-studie conflict medieert de negatieve relatie tussen aantal werkuren per week enerzijds en wekelijkse studieuitkomsten en welzijn anderzijds. Daarnaast kan de modererende rol van de taakeisen op de relatie tussen het aantal werkuren per week enerzijds en wekelijkse studie-uitkomsten en welzijn anderzijds verklaard worden. Het versterkend effect van hogere taakeisen op deze negatieve relatie kan verklaard worden door het ervaren van werk-studie conflict. Hypothese 4b: Het wekelijkse ervaren werk-studie conflict medieert de negatieve relatie tussen de ervaren taakeisen per week enerzijds en wekelijkse studieuitkomsten en welzijn anderzijds.
Figuur 4. De mediërende rol van werk-studie conflict in de relatie tussen werkuren en taakeisen enerzijds en studie-uitkomsten en welzijn anderzijds (Hypothese 4a/4b).
29
Rolexpansie Hypothese. Een alternatief voor de Rolschaarste hypothese is de Rolexpansie hypothese van Marks (1977). Deze hypothese bespreekt de positieve effecten van een bijbaan op de studie via werk-studie facilitatie. Volgens de Rolexpansie hypothese kan een bijbaan niet alleen energie verbruiken maar ook energie creëren. Een bijbaan uitvoeren, naast studeren, kan dus ook voordelig zijn. Doordat de werkrol bijvoorbeeld veel voldoening en bevestiging biedt, produceert deze rol energie die gebruikt kan worden voor de studies (Marks, 1977). Op basis van de Rolexpansie hypothese wordt verwacht dat een student een positieve invloed kan ervaren van zijn/haar bijbaan. Bijvoorbeeld Mieke maakt veel plezier met haar collega’s tijdens haar studentenjob als ijsjesverkoopster. Op deze manier heeft zij ’s avonds meer energie om te studeren. Mieke ervaart dus werk-studie facilitatie omdat haar studentenjob energie creëert die ze positief kan aanwenden voor een andere activiteiten zoals de studie. Wetenschappelijke evidentie voor werk-studie facilitatie. In het werk-familie domein is er reeds evidentie voor het feit dat participatie in meerdere rollen energie kan creëren indien de rollen voldoening en bevestiging inhouden (Butler, 2007; McNall & Michel, 2011). In het werk-studie domein, daarentegen, is er slechts beperkt onderzoek uitgevoerd naar facilitatie. Evidentie voor werk-studie facilitatie werd aangetoond in het onderzoek van McNall en Michel (2011). Hierbij werd gevonden dat werk-studie facilitatie positief gerelateerd is met zowel school- en jobtevredenheid als gemiddelde schoolprestaties (GPA). Evidentie voor werk-studie facilitatie als mediator werd terug gevonden in het onderzoek van Butler (2007). Butler (2007) toonde aan dat werk-studie facilitatie de relatie tussen de relevantie van de bijbaan voor de studies enerzijds en schoolprestaties anderzijds volledig medieert. Daarnaast is werk-studie facilitatie een mediator in de relatie tussen autonomie en schoolprestaties. Tot slot heeft een bijbaan volgens Salisbury, Pascarella, Padgett, Blaich (2012) niet exclusief een positief of een negatief effect op de studie. Een bijbaan kan bepaalde academische activiteiten en resultaten faciliteren maar op hetzelfde moment conflicteren met andere academische activiteiten. Echter, conflict en facilitatie zijn zelden simultaan onderzocht in de literatuur. Samengevat: De modererende rol van autonomie en sociale steun op de relatie tussen het aantal werkuren per week enerzijds en wekelijkse studie-uitkomsten en welzijn anderzijds kan dus eveneens verklaard worden door de Rolexpansie hypothese.
30
Het versterkend effect van lage autonomie en lage sociale steun op deze negatieve relatie kan verklaard worden door het ervaren van werk-studie facilitatie. Op basis van bovenstaande wetenschappelijke bevindingen en de Rolexpansie hypothese kunnen volgende hypotheses geformuleerd worden: Hypothese 5a: De wekelijkse ervaren werk-studie facilitatie medieert de positieve relatie tussen de wekelijks ervaren autonomie enerzijds en studie-uitkomsten en welzijn (wekelijks) anderzijds. Hypothese 5b: De wekelijkse ervaren werk-studie facilitatie medieert de positieve relatie tussen de wekelijks ervaren sociale steun enerzijds en studieuitkomsten en welzijn (wekelijks) anderzijds.
Figuur 5. De mediërende rol van werk-studie facilitatie in de relatie tussen autonomie en sociale steun enerzijds en studie-uitkomsten en welzijn anderzijds (Hypotheses 5a/5b).
31
Methode Participanten Data werd verzameld bij Vlaamse hogeschool– en universiteitsstudenten die tijdens het schooljaar wekelijks een bijbaan uitvoerden. In het longitudinale dagboek onderzoek werden 90 participanten van 151 studenten (60%) opgenomen en de dataset bestond in totaal uit 402 datapunten (zie Tabel 1). Participanten werden niet opgenomen indien ze niet of slechts één keer de vragenlijst volledig hadden ingevuld. Eén student had gedurende enkele weken tweemaal de vragenlijst ingevuld met twee verschillende mailadressen. Deze antwoorden werden slechts eenmaal opgenomen in het onderzoek. Tot slot werden de antwoorden van de participanten enkel opgenomen indien de participant binnen acht dagen na het ontvangen van de eerste wekelijkse mail de vragenlijst had ingevuld. De deelnemers werkten vrijwillig mee aan de studie in ruil voor advies op basis van de onderzoekresultaten en de kans om één van de prijzen (bongobon of 10 filmtickets) te winnen. Anonimiteit van de antwoorden werd gegarandeerd. De gemiddelde leeftijd in de steekproef was 21.38 jaar (SD = 2.05). De meerderheid was een vrouw (74.4%) en ongeveer drie vierde (72.2%) van de studenten studeerde aan de universiteit, de overigen studeerden aan de hogeschool. De helft van de steekproef (51.1%) had reeds een Bachelor-diploma behaald, de overigen hadden een ASO-diploma (36.9%), een TSO- of KSO-diploma (6.7%), of een Master-diploma (3.3%). Eén derde van de participanten zat in het eerste Master jaar (35.6%), de overige participanten waren eerder gelijkmatig verdeeld over de andere studiejaren (1e/2e/3e Bachelor, 1e/2e Master). Het overgrote deel (96.7%) behoorde tot een etnische meerderheden groep (Europees) en 3.3% tot een etnische minderheden groep (bv. Afrikaans).
32
Tabel 1 Aantal Weken, Participanten en Datapunten Weken (n) Participanten (N) Datapunten (n x N)
Totaal
2
12
24
3
6
18
4
7
28
5
59
295
6
5
30
7
1
7
90
402
Procedure Zoals reeds vermeld, bestond de doelgroep voor dit onderzoek uit Vlaamse hogeschool– en universiteitsstudenten die tijdens het schooljaar wekelijks een bijbaan uitvoerden. Gedurende enkele weken hebben we de invloed van de bijbaan op studies en welzijn van deze studenten onderzocht via een dagboekstudie. Dagboekstudie is een methode om data te verzamelen op dag of weekniveau (Ohly et al., 2010), in tegenstelling tot voorgaand onderzoek over dit thema, dat hoofdzakelijk een crosssectioneel design had (Ohly et al., 2010). De studenten vulden wekelijks de vragenlijst in. Het voordeel van een dagboekstudie is dat op deze manier rekening wordt gehouden met de dynamiek van de onderzochte relaties over de verschillende weken (Ohly et al., 2010). Om deze doelgroep te bereiken werd de website “http://www.studentenjob-enstuderen.be” ontworpen en was deze website vanaf 7 oktober 2012 online beschikbaar. Op de website werd informatie over het onderzoek weergegeven, de contactgegevens van de thesisonderzoekster en konden de studenten zich inschrijven door hun persoonlijke gegevens (bv. mailadres, geslacht en leeftijd) in te voeren. De website werd bekend gemaakt aan de doelgroep via verschillende kanalen. “Mise en Place”, een uitzendbedrijf van studenten voor horeca en evenementen, was bereid om mee te werken aan dit onderzoek. De studenten werden aangesproken door de thesisonderzoekster op het kantoor van “Mise en Place” te Gent. De thesisonderzoekster gaf uitleg over het onderzoek en de studenten kregen daarbij de mogelijkheid om zich
33
onmiddellijk online in te schrijven. Daarnaast werden de studenten op de hoogte gebracht via posters en flyers in het kantoor van “Mise en Place” te Gent en via de sociale netwerksite Facebook van “Mise en Place” te Gent, Leuven, Antwerpen en Hasselt. De Jobdienst van de UGent was eveneens bereid om mee te werken aan dit onderzoek. De Jobdienst UGent bemiddelt tussen studenten aan een instelling van de Associatie Universiteit Gent (Arteveldehogeschool, Hogeschool Gent, Hogeschool West-Vlaanderen en Universiteit Gent) enerzijds en UGent-diensten en particuliere bedrijven die een studentenjob aanbieden anderzijds. Op de site van Jobdienst UGent werd een korte uitleg en de website van het onderzoek geplaatst. Daarnaast werden de studenten op de hoogte gebracht via posters en flyers in het kantoor van de Jobdienst UGent en het studentenrestaurant De Brug te Gent. Tenslotte kregen alle studenten die werden tewerkgesteld via de Jobdienst een mail met informatie over het onderzoek en de link naar de site. Daarnaast werden de studenten op de hoogte gebracht van het onderzoek via de sociale netwerksite Facebook en de intranetsites van verschillende faculteiten van de Universiteit van Gent. Tenslotte werden er posters verspreid op de faculteit van Psychologie en Pedagogische Wetenschappen van de Universiteit van Gent Het onderzoek had een longitudinaal design. De dataverzameling gebeurde via een online vragenlijst vanaf 9 november 2012 tot en met 5 februari 2013. De ingeschreven studenten ontvingen iedere vrijdag een mail met een persoonlijke link die toegang gaf tot de vragenlijst. Indien de student geen studentenjob had uitgevoerd in de afgelopen week, kon dit eveneens aangeduid worden in de vragenlijst. De vragenlijst kon dan niet verder worden ingevuld omdat er geen invloed van de bijbaan op de studie en welzijn ervaren kon worden. Via de online vragenlijst was het mogelijk om wekelijkse te controleren of de participanten de vragenlijsten daadwerkelijk hadden ingevuld. Indien een student de vragenlijst (nog) niet had ingevuld, werden er één of meerdere herinneringsmails verzonden. De studenten werden op de hoogte gehouden over het aantal vragenlijsten dat ze reeds volledig hadden ingevuld. Na vijf weken de vragenlijst volledig ingevuld te hebben, ontvingen deze studenten geen mails meer die toegang gaf tot de vragenlijst.
34
Meetinstrumenten In deze studie is er één onafhankelijke variabele, namelijk het aantal werkuren, en vijf moderatoren, namelijk de kwalitatieve aspecten van het werk (taakeisen, autonomie en sociale steun) en de werkmotivatie (autonoom en gecontroleerd). Aan de andere kant zijn er vijf afhankelijke variabelen: academische prestatie (wekelijks en semestrieel), studiemotivatie (autonoom en gecontroleerd), welzijn (cognitief en affectief), het ervaren van tijdsdruk, en het stellen van uitstelgedrag. Tot slot is onderzocht of de relatie werk-studie gemedieerd wordt door werk-studie interactie (conflict en facilitatie). Voor elke variabele werd een gevalideerde meetschaal gebruikt. De originele items werden licht aangepast aan de wekelijkse bevraging. Het aantal items per schaal werd zo kort mogelijk gehouden met het doel om uitval zo laag mogelijk te houden. Demografische kenmerken werden tijdens de online inschrijving bevraagd: geslacht, leeftijd en etniciteit van de deelnemers. Daarnaast werd eveneens gepeild naar studiegerelateerde
variabelen
zoals
onderwijsinstelling
(hogeschool/universiteit),
opleidingsniveau en studiejaar. Opleidingsniveau of het hoogst behaalde diploma werd onderverdeeld in volgende categorieën 1 = TSO en KSO, 2 = ASO, 3 = Bachelor en 4 = Master. Daarnaast werd studiejaar onderverdeeld in volgende categorieën 1 = 1 ste bachelor, 2 = 2de bachelor, 3 = 3de bachelor, 4 = 1ste master en 5 = 2e master. Deze onderverdelingen waren gebaseerd op informatie verkregen via het Centrum voor Leerlingenbegeleiding (CLB) en beide variabelen (opleidingsniveau en studiejaar) konden als continu beschouwd worden. Demografische variabelen werden verder opgenomen als controlevariabelen indien ze significant correleerden met de afhankelijke variabelen. Ingrijpende gebeurtenissen die de participant had ervaren in een bepaalde week, werden eveneens in kaart gebracht. Dit werd nagegaan door middel van één item dat speciaal ontwikkeld werd voor deze studie: “Indien er deze week een ingrijpende gebeurtenis heeft plaats gevonden in uw omgeving, beschrijf deze gebeurtenis zo nauwkeurig mogelijk.” Enkele voorbeelden bij deze opgave waren overlijden, geboorte, ontslag… Vervolgens werden de antwoorden op deze vraag door de thesisonderzoekster gecategoriseerd als een dichotome variabele (ja/neen). Een ingrijpende gebeurtenis werd
35
niet opgenomen indien ze gerelateerd was aan de bijbaan of studies. Tabel 2 biedt voorbeelden van ingrijpende gebeurtenissen die aangehaald werden door de studenten in deze studie. Ingrijpende gebeurtenissen werden verder opgenomen als controlevariabele indien ze significant correleerde met de afhankelijke variabelen.
Tabel 2 Voorbeelden Ingrijpende Gebeurtenissen Relationeel Verliefdheid (1) Relatiebreuk/Relatieproblemen (4) Contact vroegere vriendin (1) Ruzie in vriendenkring (1)
Familiaal Afscheid dichte familie die verhuist naar buitenland (1) Bezoek dichte familie in buitenland (1) Scheiding ouders (1) Moeilijke woon-/thuissituatie (4)
Gezondheid Ziekte student (vb. zware verkoudheid, griep..) (5) Ziekte familielid (3) Hospitalisatie familie/vriend (2)
Zwangerschap/Geboorte Zwangerschap dichte familie (1) Geboorte in familie (1)
Overlijden Overlijden familie (vb. grootmoeder, nonkel, tante…) (5) Overlijden kennis (vb. vroegere klasgenoot, familievriend…) (4) Afscheid/Overlijden huisdier (2)
36
Andere Citytrip (1) Diefstal van eigendom (vb. fiets) (1) Gesprek psychologische hulpverlening (Centrum Algemeen Welzijnswerk) (1)
Noot. Frequenties over personen en weken heen staan tussen haakjes.
Pauzeweken kunnen eveneens een invloed hebben op de afhankelijke variabelen en werden daarom dus ook geregistreerd in deze studie. De studenten konden in de vragenlijst aanduiden of ze een bijbaan in die bepaalde week hadden uitgevoerd of niet. Indien de student geen bijbaan had uitgevoerd, werd die week als een pauzeweek geregistreerd. De variabele pauzeweken werd berekend in twee stappen. In de eerste stap werd het aantal gewerkte weken gedeeld door het totaal aantal weken. Bijvoorbeeld een student heeft drie weken na elkaar gewerkt, dan één week pauze genomen en vervolgens nog één week gewerkt. De berekening van de variabele pauzeweken wordt per week weergegeven in Tabel 3 en is 4/5 voor de vierde gewerkte week. In de tweede stap werd dit getal afgetrokken van 1 zodat hoe meer pauzeweken een student had, hoe groter
de
variabele
pauzeweken
was.
Pauzeweken
werd
opgenomen
als
controlevariabele indien het significant correleerde met de afhankelijke variabelen. Opeenvolgende werkweken verwijst naar de hoeveelste week de student na elkaar heeft gewerkt. Zoals hierboven beschreven staat, konden de studenten aanduiden in de vragenlijst of ze al dan niet een bijbaan hadden uitgevoerd in een bepaalde week. Indien de student elke week na elkaar een bijbaan had uitgevoerd, werd het aantal weken opgeteld. Indien de student in een bepaalde week geen bijbaan had uitgevoerd, werd de teller opnieuw op nul gezet. Berekening van het aantal opeenvolgende werkweken gebeurt op basis van bovenstaand voorbeeld waarbij een student drie weken na elkaar heeft gewerkt, dan één week pauze heeft genomen en vervolgens nog één week heeft gewerkt. De eerste drie weken zijn respectievelijk de eerste, tweede en derde opeenvolgende werkweek. Omdat de vierde week een pauzeweek was, wordt de vijfde week waarin de student gewerkt heeft opnieuw de eerste opeenvolgende werkweek. Het verschil tussen pauzeweken en opeenvolgende werkweken is dat pauzeweken rekening
37
houdt met het totaal aantal pauzeweken en het totaal aantal gewerkte weken. Opeenvolgende werkweken houdt enkel rekening met het aantal weken de student na elkaar heeft gewerkt, onafhankelijk van het totaal aantal pauzeweken en het totaal aantal gewerkte weken. De berekening en het verschil tussen beide variabelen is te zien in Tabel 3. Opeenvolgende werkweken werd opgenomen als een moderator om de onderzoeksvraag te beantwoorden.
Tabel 3 Onderscheid tussen Pauzeweken en Opeenvolgende Werkweken Voorbeeld: Een student werkt drie weken na elkaar, neemt vervolgens één week pauze en werkt dan nog één week. Week
Gewerkt?
Pauzeweken
Opeenvolgende werkweken
Stap 1
Stap 2
1
Ja
1/1
1 – (1/1)
1
2
Ja
2/2
1 – (2/2)
2
3
Ja
3/3
1 – (3/3)
3
4
Neen
/
/
/
5
Ja
4/5
1 – (4/5)
1
Noot. Stap 1: Aantal gewerkte weken/Totaal aantal weken Stap 2: 1 – (Aantal gewerkte weken/Totaal aantal weken)
Onafhankelijke Variabelen en Moderatoren Werkuren werd gemeten op twee manieren. De eerste manier was op basis van subjectieve rapportering. Dit werd geoperationaliseerd door één item dat peilde naar het totaal aantal uur dat besteed werd aan alle bijbaantjes in die week: “Hoeveel uur heb je deze week aan alle studentenjob(s) besteed?” (Lacante et al., 2002). Er waren zeven mogelijke antwoordcategorieën; 1 tot 4 uur per week; 4 tot 8 uur per week; tussen 8 en 16 uur per week; tussen 16 en 24 uur per week; tussen 24 en 30 uur per week; tussen 30 en 40 uur per week; meer dan 40 uur per week.
38
De tweede manier was op basis van objectieve rapportering. Posthoc werd aan de studenten gevraagd om het precieze aantal werkuren dat vermeld werd op de loonfiches in te vullen. De thesisonderzoekster onderzocht of de objectieve rapporteringen (loonfiches) overeenstemden met de subjectieve rapporteringen. Indien er een discrepantie was, werd de student gecontacteerd om dit te verduidelijken. Taakeisen werd geoperationaliseerd met behulp van drie aangepaste items gebaseerd op de items gebruikt in het onderzoek van Derous en Ryan (2008). Een voorbeelditem is “Deze week moest ik hard werken in mijn studentenjob.” De antwoordmogelijkheden varieerden van 1 = helemaal oneens tot 5 = helemaal eens. Factoranalyse toonde één onderliggende factor aan op basis van de knik in de scree plot, die 74.04% van de variantie verklaarde. In dit onderzoek was de betrouwbaarheid van de schaal hoog (α = .93). Autonomie werd gemeten door drie aangepaste items gebaseerd op de items gebruikt in het onderzoek van Derous en Ryan (2008). Een voorbeelditem is “Deze week heb ik veel autonomie ervaren in mijn bijbaan: ik kon bijvoorbeeld zelfstandig beslissen hoe ik het werk uitvoerde.”
De items werden beantwoord op een
vijfpuntenschaal met 1 = helemaal oneens tot 5 = helemaal eens. Alle items werden onderworpen aan een factoranalyse, op basis van de knik in de scree plot werd één factor weerhouden waarop de drie items laadden. Deze factor verklaarde 82.39% van de totale variantie. De betrouwbaarheid (Cronbach’s alpha) van deze items bedroeg .89. Sociale steun van collega’s werd bevraagd waarbij collega’s gedefinieerd werd als ondergeschikten, nevengeschikten en hogergeschikten. Sociale steun van de collega’s
(ondergeschikten,
nevengeschikten
en
hogergeschikten)
werd
geoperationaliseerd door vier aangepaste items. De vier items zijn gebaseerd op de Vragenlijst Beleving en Beoordeling van de Arbeid (VBBA) van Veldhoven en Meijman (1994) en gebruikt in het onderzoek van Van den Broeck, Vansteenkiste, De Witte, Soenens, en Lens (2010). Een voorbeelditem is “Deze week heerst er tussen mij en mijn collega’s een prettige sfeer.” De bovenstaande items werden beantwoord op een vijfpuntenschaal van 1= helemaal oneens tot 5 = helemaal eens. Na factoranalyse werd op basis van de knik in de scree plot één factor weerhouden waarop dat alle items laadden. Deze factor verklaarde 71.89% van de totale variantie en betrouwbaarheid (Cronbach’s alpha) van .91.
had een
39
Werkmotivatie werd op basis van de Zelfdeterminatie Theorie (Ryan & Deci, 2000) opgedeeld in autonome en gecontroleerde werkmotivatie. Zowel autonome als gecontroleerde werkmotivatie werden elk gemeten door vier items uit de vragenlijst Self-Regulation Questionnaire – Part-time Job (Derous & Ryan, 2008). Deze vragenlijst die in totaal uit acht items bestaat, is gebaseerd op de zelfdeterminatie schalen van Ryan en Deci (2000). Een voorbeeld van één van de items van autonome werkmotivatie is “Deze week voerde ik een studentenjob uit omdat ik deze studentenjob erg interessant vond.” Een voorbeeld van één van de items van gecontroleerde motivatie is “Deze week voerde ik een studentenjob uit omdat anderen (vrienden, ouders, partner, familieleden...) me dwongen.” Alle acht items zijn op een vijfpuntenschaal gemeten, variërend van 1= helemaal oneens tot 5 = helemaal eens. De acht items werden onderworpen aan een factoranalyse. Op basis van de knik in de scree plot werden er twee factoren weerhouden namelijk autonome en gecontroleerde motivatie. De factoren verklaarden respectievelijk 29.25% en 20.29% van de totale variantie, gezamenlijk 49.54%. Tot slot was de betrouwbaarheid (Cronbach’s alpha) voor autonome en gecontroleerde motivatie respectievelijke .83 en .72.
Afhankelijke Variabelen Academische Prestatie werd in dit onderzoek geoperationaliseerd door enerzijds wekelijkse zelfrapportage over de studieprestaties en anderzijds door examenresultaten (objectieve gegevens per semester). De wekelijkse zelfgerapporteerde academische prestaties werd bevraagd met behulp van aangepaste items op basis van twee meetschalen uit het onderzoek van Butler (2007). Deze twee meetschalen gingen studie-inzet en aanwezigheid tijdens de onderwijsactiviteiten na. Twee items werden gebruikt om studie-inzet te meten. Een voorbeeld van één item is “Ik vond dat ik deze week voldoende actief was tijdens de verschillende onderwijsactiviteiten (de lessen, practica, groepswerken…).” Eén item werd gebruikt om aanwezigheid in de les te meten namelijk “Ik vond dat ik deze week voldoende aanwezig was in de verschillende onderwijsactiviteiten (de lessen, practica, groepswerken…).” Alle items hadden een vijfpuntenschaal variërend van 1 = Helemaal oneens tot 5 = Helemaal eens. Na het uitvoeren van een factoranalyse, werd één factor weerhouden op basis van de knik in de scree plot. Alle items bleken te laden op deze
40
factor die 72.65% van de variantie verklaarde. In het onderzoek was de betrouwbaarheid van de schaal hoog (α = .88). De examenresultaten werden posthoc bevraagd waarbij de studenten hun gemiddelde studieresultaten van het eerste semester (academiejaar 2012-2013) invulden en aanvullend hun puntenlijst doormailden naar de thesisonderzoekster. De examenresultaten werden berekend door het aantal behaalde punten te delen door het totaal aantal mogelijke punten en vervolgens te vermenigvuldigen met vijf. Studiemotivatie werd nagegaan door middel van acht items, vier items om autonome studiemotivatie en vier items om gecontroleerde studiemotivatie te meten. De acht items zijn afkomstig uit de Self-Regulation Questionnaire-Study Motivation (Derous & Ryan, 2008), een vragenlijst gebaseerd op de zelfdeterminatie schalen van Ryan en Deci (2000).
Eén voorbeelditem van autonome studiemotivatie: “Ik was
gemotiveerd deze week om te studeren omdat ik nieuwe dingen wou leren.” Eén voorbeelditem van gecontroleerde studiemotivatie: “Ik was deze week gemotiveerd om te studeren omdat anderen (vrienden, ouders, partner, familieleden...) dit van mij verwachtten.” De participanten duidden op een vijfpuntenschaal aan in hoeverre ze akkoord gingen met de stelling, van 1 = helemaal oneens tot 5 = helemaal eens. Na factoranalyse werden op basis van de knik van de scree plot, drie factoren weerhouden in plaats van de verwachtte twee factoren. Eén item van gecontroleerde studiemotivatie laadde als enige item hoog op de derde component maar lager op de andere twee componenten. Op basis van theoretische en empirische argumenten werd er voor gekozen om dit item te behouden. Door dit item te behouden bleef het aantal items van de subschalen (twee items voor externe regulatie en twee items voor introjectie) van gecontroleerde studiemotivatie in evenwicht. Daarnaast bleek dat dit item in lijn met de theorie, hoger laadde op de factor van gecontroleerde studiemotivatie dan op de factor van autonome studiemotivatie. Bovendien zorgt het weglaten van dit item niet voor een substantiële verhoging van de interne betrouwbaarheid (α). De gecontroleerde studiemotivatie werd dus gemeten door de oorspronkelijke vier items. Autonome studiemotivatie verklaarde 30.93% van de variantie en gecontroleerde studiemotivatie verklaarde 20.17% van de variantie, gezamenlijk 51.11%. De betrouwbaarheden (Cronbach’s alpha) voor autonome en gecontroleerde studiemotivatie bedroegen in dit onderzoek respectievelijk .85 en .70.
41
Welzijn kan onderverdeeld worden in zowel een cognitieve als een affectieve component (Pavot & Diener, 1993). Deze twee componenten zijn niet volledig onafhankelijk van elkaar, maar zijn distinctief en kunnen complementaire informatie voorzien. De cognitieve maat van welzijn of levenssatisfactie van een individu verwijst naar een globale beoordeling van de kwaliteit van zijn/haar leven (Diener, Emmons, Larsen, & Griffin, 1985). De cognitieve maat van welzijn werd gemeten door drie aangepaste items op basis van de Satisfaction With Life Scale (Pavot & Diener, 1993; Diener et al., 1985). Een voorbeeld is “In veel opzichten vond ik de afgelopen week bijna ideaal.” Deze items worden op een vijfputenschaal gemeten van 1 = helemaal oneens tot 7 = helemaal eens. Na factoranalyse werd één factor weerhouden op basis van de knik in de scree plot. De schaal verklaarde 73.63% van de variantie in de items. Daarbij is de betrouwbaarheid in het onderzoek hoog (α = .88). De affectieve maat van welzijn verwijst naar hoe iemand zich voelt en heeft twee dimensies, namelijk positief en negatief affect. Dit construct wordt gemeten door middel van de Well-being Scale (Warr, 1990). Eén van de 12 items om de gevoelens van de afgelopen week in kaart te brengen, is: “De afgelopen week voelde ik me ellendig.” Deze items worden op een vierpuntenschaal gemeten van 1 = nooit tot 4 = heel erg vaak. Na factoranalyse werd op basis van de knik in de scree plot één factor weerhouden die 43.89% van de variantie verklaarde. Daarnaast was de betrouwbaarheid van deze schaal hoog (α = 0.90). Uitstelgedrag refereert in dit onderzoek naar de gewoonte om het studeren uit te stellen of de intentie om te studeren niet om te zetten in concreet gedrag. Dit concept werd geoperationaliseerd door drie items, gebaseerd op de items uit het onderzoek van Vansteenkiste et al. (2009). Een voorbeeld van een item is “Deze week begon ik later met studeren voor een vak dan ik me voorgenomen had.” De antwoordmogelijkheden varieerden op een vijfpuntenschaal van 1 = helemaal oneens tot 5 = helemaal eens. Op basis van factoranalyse werd één factor weerhouden die 70.16% van de variantie verklaarde. De betrouwbaarheid van deze school was hoog (α = .86). Uitstelgedrag Job, Uitstelgedrag Hobby’s en Uitstelgedrag Andere Activiteiten werden gemeten om na te gaan in welke mate het uitstelgedrag respectievelijk te wijten is
aan
de
job,
hobby’s
of
andere
activiteiten.
Deze
variabelen
werden
42
geoperationaliseerd door een bijkomende vraag namelijk “In welke mate is jouw uitstelgedrag deze week te wijten aan (1) jouw studentenjob, (2) jouw hobby’s en (3) andere activiteiten?” De antwoordmogelijkheden varieerden per aspect op een vijfpuntenschaal van 1 = helemaal niet tot 5 = in zeer hoge mate. De student moest vervolgens de andere activiteiten, naast de studentenjob en hobby’s, zo nauwkeurig mogelijk beschrijven (open vraag), behalve wanneer het antwoordrespons “helemaal niet” was. Voorbeelden van beschrijvingen van andere activiteiten die door de studenten werden gegeven; sociale activiteiten (uitgaan, verjaardagsfeestjes, op café gaan met vrienden…), tijd besteden met partner en familie, ontspanningsactiviteiten (tv/series bekijken, gamen, muziek beluisteren, facebook…) en het huishouden (kuisen, koken, inkopen doen..). Tijdsdruk werd geoperationaliseerd door drie items afkomstig uit onderzoek van Kasser en Sheldon (2009). Een voorbeeld van één item is “Door de studentenjob heb ik deze week het gevoel dat ik niet genoeg vrije tijd had.” De antwoordmogelijkheden varieerden op een vijfpuntenschaal van 1 = helemaal oneens tot 5 = helemaal eens. Na factoranalyse werd één factor weergehouden op basis van de knik in de scree plot. Deze factor verklaarde 68.41% van de variantie. De betrouwbaarheid van deze schaal was hoog (α = .87).
Mediatoren Werk-school conflict werd geoperationaliseerd door middel van vier items. Het eerste item was een algemene stelling die werk-school conflict onderzocht, namelijk “Deze week ervaarde ik een negatieve invloed van mijn studentenjob op mijn studies.” De andere drie items waren gebaseerd op de vijf items ontwikkeld door Markel en Frone (1998) en werden gebuikt in verschillende onderzoeken (Butler, 2007; Derous & Ryan, 2008; McNall & Michel, 2011). Eén voorbeelditem is: “Deze week kon ik door mijn studentenjob minder tijd investeren in mijn studies.” De antwoordschaal voor de vier items variëren van 1 = helemaal oneens tot 5 = helemaal eens. Op basis van een factoranalyse bleek dat de vier items laadden op één factor die 51.74% van de variantie verklaarde. De betrouwbaarheid van deze schaal was hoog (α = .80). Werk-school facilitatie werd gemeten door middel van vier items. Het eerste item was, net zoals bij werk-school conflict, een algemene stelling die werk-school
43
facilitatie onderzocht, namelijk “Deze week ervaarde ik een positieve invloed van mijn studentenjob op mijn studies.” De overige drie items waren gebaseerd op de vijf items ontwikkeld in de studie van Butler (2007). Eén voorbeelditem gebaseerd op de vijf items van Butler (2007) was: “Deze week waren de activiteiten die ik tijdens mijn studentenjob uitvoerde, interessant voor mijn studies.” De mogelijke antwoorden varieerden op een vijfpuntenschaal van 1= helemaal oneens tot 5 = helemaal eens. Na factoranalyse bleek op basis van de knik in de scree plot dat alle items op één factor laadden die 63.74% van de variantie verklaarde. De betrouwbaarheid (Cronbach’s alpha) bedroeg .87.
Statistische analyses De statistische analyses werden uitgevoerd met het programma SPSS versie 20. Ten eerste werd een exploratorische factor analyse uitgevoerd om de onderliggende factoren te onderzoeken. Het aantal weerhouden factoren werd bepaald via de knik in de scree plot. Vervolgens werd de lading van alle items op de weerhouden factoren in kaart gebracht. Tot slot werd per schaal de verklaarde variantie en betrouwbaarheid (Cronbach’s alpha) nagegaan (zie hoger). Ten tweede werden zowel de frequenties van de categoriale variabelen als het gemiddelde en standaarddeviaties van continue variabelen onderzocht. Vervolgens werden de correlaties berekend tussen de variabelen waarbij bij categoriale en continue variabelen respectievelijk een Spearman-correlatie
en Pearson-correlatie werden
uitgevoerd. Ten derde werden de verschillende hypotheses onderzocht aan de hand van multilevel analyse. Multilevel analyse werd uitgevoerd aan de hand van SPSS Mixed models procedure (Peugh & Enders, 2005). Wegens onderlinge afhankelijkheid van de data, was een hiërarchische regressie-analyse niet aangewezen. De data zijn onderling afhankelijk omdat de data op het tweede niveau, namelijk het weekniveau (bv. werkuren en studiemotivatie), genest waren binnen de data op het eerste niveau, namelijk het niveau van de persoon (bv. geslacht en leeftijd). Voordat de multilevel analyses werden uitgevoerd, werden de controlevariabelen, onafhankelijke variabele, moderatoren en mediaters gecentreerd rond het algemene gemiddelde (grand-mean centering) (Field, 2009).
44
Het model dat getest werd, bestond uit een random intercept en fixed slopes. Er werd voor fixed slopes gekozen omdat het model met random slopes niet significant (χ2test) beter was dan een model met fixed slopes op basis van de loglikelihood statistiek (2*log) en bijhorende vrijheidsgraden. Alle modellen werden geschat door gebruik te maken de Maximum Likelihood methode.
Resultaten Beschrijvende statistieken In Tabel A4 worden de gemiddelden (M), standaarddeviaties (SD) en de correlaties van de onderzochte variabelen weergegeven. Op de diagonaal bevinden zich de betrouwbaarheden (Cronbach’s alpha) van de onderzochte variabelen. Omwille van de grootte van de Tabellen en om de leesbaarheid te behouden, werden alle Tabellen met betrekking tot de resultaten in Bijlage geplaatst. De studenten die deelgenomen hebben aan dit onderzoek hebben gemiddeld 10.37 uur per week (SD = 6.53) gewerkt. Dit gemiddelde is gebaseerd op de objectieve rapporteringen, namelijk de loonfiches. Dit stemt overeen met de subjectieve rapportering van de studenten, hieruit blijkt dat de studenten wekelijks gemiddeld tussen de 8 en 16 uur (M = 2.66, SD = 1.06) hebben besteed aan hun bijbaan. Tabel A4 toont aan dat er een zeer sterke correlatie (r = .87, p < .01) is tussen de subjectieve en objectieve rapporteringen. Omdat de objectieve rapporteringen het specifieke aantal werkuren weergeeft, werd in dit onderzoek gekozen om verder te werken met de objectieve rapporteringen. In onderstaande tekst wordt met werkuren verwezen naar de objectieve rapporteringen. Daarnaast spelen bepaalde kenmerken van de student een rol. Hoe ouder de student, hoe meer uren de student besteedt aan zijn of haar bijbaan (r = .34, p < .01) en hoe minder pauzeweken de student neemt (r = -.34, p < .01). Leeftijd is bovendien negatief gerelateerd aan wekelijks gerapporteerde academische prestaties (r = -.16, p < .01) en gecontroleerde studiemotivatie (r = -.30, p < .01) maar positief gerelateerd aan examenresultaten (r = .40, p < .01) en autonome studiemotivatie (r = .17, p < .01). Daarnaast blijken vrouwen ten opzichte van mannen beter te scoren op academische
45
prestaties (r = .11, p < .05) en examenresultaten (r = .14, p < .01) hoewel vrouwen meer tijdsdruk ervaren (r = .14, p < .01). Studenten die behoren tot een minderhedengroep (bijvoorbeeld Afrikaans) scoren hoger op de examenresultaten (r = -.13, p < .01) en zijn meer gecontroleerd gemotiveerd om te studeren (r = .15, p < .01). Studenten die studeren aan de universiteit behalen in vergelijking met hogeschool studenten lagere resultaten op hun examen (r = -.15, p < .01) en ervaren een hogere tijdsdruk (r = .13, p < .05). Hoe hoger het opleidingsniveau (hoogst behaalde diploma) van de student, hoe hoger de resultaten op het examen (r = .33, p <.01), autonome studiemotivatie (r = .18, p < .01) en affectief welzijn (r = .13, p < .01). Daarnaast is gecontroleerde studiemotivatie negatief gecorreleerd met opleidingsniveau (r = -.19, p <.01). Studiejaar is eveneens positief gecorreleerd met examenresultaten (r = .31, p < .01). De gerapporteerde ingrijpende gebeurtenissen zijn negatief gecorreleerd met zowel cognitief (r = -.24, p < .01) als affectief welzijn (r = -.22, p < .01) maar ook met autonome studiemotivatie (r = -.10, p < .05). Tot slot zijn het aantal pauzeweken positief gerelateerd met academische prestaties (r = .11, p < .05) en gecontroleerde studiemotivatie (r = .14, p < .05). Omdat deze variabelen significant correleren met bepaalde afhankelijke variabelen, zullen ze worden opgenomen als controlevariabelen.
Hypothesetoetsing Hypothese 1 Hypothese 1 voorspelde dat het aantal werkuren een negatieve relatie heeft met academische prestaties, studiemotivatie en welzijn (a) en een positieve relatie met het stellen van uitstelgedrag en het ervaren van tijdsdruk (b). Op basis van Tabel A4 was er een eerste indicatie voor deze hypothese. Het aantal werkuren per week was significant negatief gerelateerd met wekelijks gerapporteerde academische prestaties (r = -.18, p < .01), cognitief welzijn (r = -.11, p < .05) en affectief welzijn (r = -.11, p < .05). Daarnaast was het aantal werkuren negatief gerelateerd met zowel autonome (r = -.07) als gecontroleerde studiemotivatie (r = -.06), deze correlaties waren echter niet significant. Verrassend, werkuren bleek positief gecorreleerd met examenresultaten (r = .09) maar deze correlatie is eveneens niet
46
significant. Tot slot zijn werkuren significant positief gecorreleerd met uitstelgedrag (r = .15, p < .01) en het ervaren van tijdsdruk (r = .25, p < .01). Het resultaat van de multilevel analyse wordt beschreven in Tabel B5. De eerste afhankelijke variabele was academische prestatie. Deze variabele werd op twee manieren gemeten namelijk via wekelijkse gerapporteerde academische prestaties en via examenresultaten (eerste semester, academiejaar 2012-2013). Werkuren bleek geen significant negatieve relatie te hebben met zowel wekelijks gerapporteerde academische prestaties (b = -0.01, t(358.11) = -1.39, p = .167) als examenresultaten (b = 0.00, t(236.02) = -0.55, p = .583). De tweede afhankelijke variabele die onderzocht werd was studiemotivatie. Studiemotivatie kon worden opgesplitst in autonome en gecontroleerde studiemotivatie. Werkuren bleek marginaal significant negatief gerelateerd te zijn aan autonome studiemotivatie (b = -0.01, t(356.40) = -1.75, p = .081) maar niet met gecontroleerde studiemotivatie (b = 0.00, t(350.18) = -0.51, p = .610). De derde afhankelijke variabele was welzijn. Hierbij maakten we een onderscheid tussen cognitief en affectief welzijn. Het aantal werkuren had een licht negatief effect op het cognitief welzijn, maar dit bleek niet significant te zijn (b = -0.02, t(273.35) = -1.36, p = .174). Affectief welzijn werd niet beïnvloed door het aantal werkuren (b = 0.00, t(354.35) = -0.78, p = .437). De vierde afhankelijke variabele was het stellen van uitstelgedrag. Werkuren had een significant positief verband met het stellen van uitstelgedrag (b = 0.02, t(342.30) = 2.17, p = .030). Zoals we kunnen zien in Tabel C6, bleek werkuren significant positief gerelateerd met het stellen van uitstelgedrag omwille van de bijbaan (b = 0.05, t(352.77) = 5.07, p = .000), maar significant negatief gerelateerd met het stellen van uitstelgedrag omwille van één of meerdere hobby’s (b = -0.02, t(352.93) = -2.12, p = .035). Werkuren was eveneens negatief gerelateerd met uitstelgedrag omwille van andere activiteiten, maar dit was niet significant (b = -0.01, t(332.34) = -0.98, p = .329) Tot slot bleek het aantal werkuren significant positief verbonden te zijn met het ervaren van tijdsdruk (b = 0.05, t(350.40) = 5.08, p = .000). Samenvattend, Hypothese 1 is slechts gedeeltelijk bevestigd. Het aantal werkuren per week bleek marginaal significant gerelateerd te zijn met autonome studiemotivatie. Hoe meer uren een student werkt per week, hoe minder autonoom
47
gemotiveerd de student is om te studeren. Verder bleek het aantal werkuren significant positief gerelateerd te zijn met het ervaren van tijdsdruk en het stellen van uitstelgedrag (Hypothese 1b). Daarbovenop bleek dat hoe meer uren een student werkt per week, hoe meer de student uitstelgedrag toeschreef aan de bijbaan en hoe minder de student uitstelgedrag toeschreef aan zijn of haar hobby’s.
Additionele Analyses Aanvullend werden er analyses uitgevoerd om na te gaan of een bijbaan, net zoals vrijetijdsgerelateerde activiteiten, energie kan voorzien om te studeren. Deze analyses gingen na of er een omgekeerd U-vormig verband bestond tussen werkuren enerzijds en studie-uitkomsten en welzijn anderzijds. Zoals we kunnen zien in Tabel B5 (stap 4) is er een statistisch significant curvilineair verband tussen werkuren enerzijds en wekelijks zelf gerapporteerde academische prestaties anderzijds (b = 0.00, t(365.128) = -1.936, p = .054). Het buigpunt van de relatie is 10 uur per week. Wanneer de student tussen 0 en 10 uur per week werkt, is er een positieve relatie tussen het aantal werkuren en zelf gerapporteerde academische prestaties. Wanneer de student meer dan 10 uur per week werkt, is er een negatieve relatie tussen het aantal werkuren en de zelf gerapporteerde academische prestaties. Er werd geen curvilineair verband gevonden tussen werkuren en de overige afhankelijke variabelen.
Hypothese 2 Hypothese 2 gaat over de modererende invloed van de jobkenmerken op de relatie tussen werkuren enerzijds en studie-uitkomsten en welzijn anderzijds. Namelijk de negatieve invloed van werkuren zal sterker zijn wanneer de taakeisen hoog zijn, de autonomie laag is of de sociale steun laag is. Tabel A4 geeft een eerste indicatie van het verband tussen de jobkenmerken enerzijds en de studie-uitkomsten en welzijn anderzijds. Taakeisen is significant negatief gerelateerd met cognitief welzijn (r = -.12, p < .05) en affectief welzijn (r = -.15, p < .01). Daarnaast is taakeisen positief gerelateerd met het ervaren van tijdsdruk (r = .25, p < .01). In tegenstelling tot de verwachtingen bleek autonomie significant
48
negatief gerelateerd te zijn met academische prestaties (r = -.15, p < .01) en examenresultaten (r = -.11, p < .05). Tot slot was sociale steun enkel significant positief gerelateerd met affectief welzijn (r = .16, p < .01). Het interactie-effect tussen werkuren en de jobkenmerken (taakeisen, autonomie en sociale steun) op studieprestaties en welzijn is beschreven in Tabel D7. De eerste afhankelijke variabele is academische prestaties. Er werd geen interactie-effect gevonden tussen werkuren en taakeisen (b = -0.01, t(335.07) = -1.24, p = .216), tussen werkuren en autonomie (b = 0.00, t(369.88) = 0.14, p = . 887) en tussen werkuren en sociale steun (b = 0.00, t(368,32) = 0.11, p = .112) op de wekelijkse gerapporteerde academische prestaties. Er waren eveneens geen significante interactieeffecten tussen werkuren en taakeisen (b = 0.00, t(244.19) = 0.15, p = .880), tussen werkuren en autonomie (b = 0.00, t(244.17) = 0.08, p = .938) en tussen werkuren en sociale steun (b = 0.00, t(244.18) = -0.94, p = .350) op de examenresultaten. De tweede afhankelijke variabele die onderzocht werd was studiemotivatie die opgedeeld werd in autonome en gecontroleerde studiemotivatie. Er was geen significant interactie-effect tussen werkuren en taakeisen (b = 0.00, t(319.29) = 0.04, p = .969), tussen werkuren en autonomie (b = 0.00, t(346.05) = 0.36, p = .718) en tussen werkuren en sociale steun (b = -0.01, t(334.01) = -0.88, p = .382) op autonome studiemotivatie. Daarnaast was er eveneens geen significant interactie-effect tussen werkuren en taakeisen (b = 0.00, t(311.92) = -0.46, p = .646), tussen werkuren en autonomie (b = 0.00, t(340.19) = 0.01, p = .993) en tussen werkuren en sociale steun (b = 0.01, t(326.39) = 0.74, p = .461) op gecontroleerde studiemotivatie. De derde afhankelijke variabele was welzijn. Deze variabele werd opgedeeld in cognitief en affectief welzijn. Er was geen significant interactie-effect tussen werkuren en taakeisen (b = 0.01, t(354.76) = 0.63, p = .530), tussen werkuren en autonomie (b = .00, t(357.30) = 0.27, p = .784) en tussen werkuren en sociale steun (b = 0.00, t(349.05) = -0.03, p = .981) op cognitief welzijn. Er was echter wel een hoofdeffect van taakeisen en sociale steun. Taakeisen had een significante negatieve invloed op cognitief welzijn (b = -0.21, t(360.74) = -3.08, p = .002) en sociale steun had een significante positieve invloed op cognitief welzijn (b = 0.21, t(353.29) = 2.03, p = .043). Een gelijkaardig patroon werd teruggevonden bij affectief welzijn. Er was eveneens geen moderatieeffect van taakeisen (b = 0.00, t(321.32) = 0.18, p = .861), autonomie (b = 0.00,
49
t(351.56) = 0.12, p = .904) en sociale steun (b = 0.00, t(335.64) = 0.59, p = .557) op de relatie tussen werkuren en affectief welzijn. Taakeisen had een significante negatieve invloed op affectief welzijn (b = -0.04, t(348.35) = -1.96, p = .051) en sociale steun had een significant positieve invloed op affectief welzijn (b = 0.08, t(343.71) = 2.32, p = .021). De vierde afhankelijke variabele was uitstelgedrag. De positieve relatie tussen werkuren en uitstelgedrag werd niet gemodereerd door taakeisen (b = 0.00, t(333.53) = 0.41, p = .683), autonomie (b = 0.00, t(367.10) = -0.50, p = .616) en sociale steun (b = 0.01, t(367.86) = -0.42, p = .673). Taakeisen bleek echter wel significant positief gerelateerd te zijn aan uitstelgedrag (b = 0 .11, t(365.49) = 1.97, p = .050). Tot slot bleek er geen significant interactie-effect tussen werkuren en taakeisen (b = 0.00, t(328.38) = -0.48, p = .635), tussen werkuren en autonomie (b = 0.00, t(367.28) = 0.02, p = .985) en tussen werkuren en sociale steun (b = 0.01, t(367.81) = 0.67, p = .501) op het ervaren van tijdsdruk. Maar er was wel een significant positief hoofdeffect van taakeisen (b = 0.20, t(362.91) = 3.82, p = .000) op het ervaren van tijdsdruk. Samenvattend, Hypothese 2 werd niet bevestigd. Jobkenmerken modereerden de relatie tussen werkuren enerzijds en studie-uitkomsten en welzijn anderzijds niet. Taakeisen bleek echter een significant hoofdeffect te hebben op cognitief en affectief welzijn, uitstelgedrag en het ervaren van tijdsdruk. Bovendien bleek sociale steun een positieve invloed te hebben op cognitief en affectief welzijn.
Hypothese 3 Hypothese 3 gaat over de modererende invloed van werkmotivatie. We verwachtten namelijk dat de negatieve relatie sterker zou zijn wanneer de student weinig autonoom gemotiveerd is voor de bijbaan (H3a) of veel gecontroleerd gemotiveerd is voor de bijbaan (H3b). Tabel A4 geeft een eerste aanwijzing van het verband tussen autonome en gecontroleerde werkmotivatie enerzijds en studie-uitkomsten en welzijn anderzijds. Autonome
werkmotivatie
is
significant
positief
gerelateerd
met
autonome
studiemotivatie (r = .13, p < .01) en significant negatief gerelateerd met het ervaren van tijdsdruk (r = -.11, p < .05). Gecontroleerde werkmotivatie heeft een significant
50
positieve invloed op gecontroleerde studiemotivatie (r = .32, p < .01) en het ervaren van tijdsdruk (r = .11, p < .01). Daarnaast is gecontroleerde werkmotivatie negatief gerelateerd aan affectief welzijn (r = - .29, p < .01). Het interactie-effect tussen werkuren en werkmotivatie op studieprestaties en welzijn werd onderzocht via een multilevel analyse en werd beschreven in Tabel E8. De eerste afhankelijke variabele is academische prestatie die opgesplitst kan worden
door
zowel
wekelijks
gerapporteerde
academische
prestaties
als
examenresultaten. Er was geen significant interactie-effect tussen zowel werkuren en autonome werkmotivatie (b = 0.00, t(348.22) = 0.39, p = .695) als tussen werkuren en gecontroleerde werkmotivatie (b = 0.00, t(360.29) = 0.37, p = .711) op wekelijks gerapporteerde academische prestaties. Er waren ook geen significante interactieeffecten tussen werkuren en autonome werkmotivatie (b = 0.00, t(237.97) = 0.25, p = .804) en werkuren en gecontroleerde werkmotivatie (b = 0.00, t(238.02) = 0.47, p = .638) op examenresultaten. De tweede afhankelijke variabele die onderzocht werd was studiemotivatie die opgesplitst kon worden in autonome en gecontroleerde studiemotivatie. Er was geen significant interactie-effect tussen werkuren en autonome werkmotivatie (b = 0.00, t(319.00) = -0.03, p = .973) op autonome studiemotivatie. Daarentegen modereert gecontroleerde werkmotivatie de relatie tussen werkuren en autonome studiemotivatie (b = .02, t(331.90) = 2.44, p = .015). Namelijk wanneer de student een sterke gecontroleerde werkmotivatie heeft, is er een geen verband tussen het aantal werkuren en autonome studiemotivatie. Wanneer de student een zwakke gecontroleerde werkmotivatie heeft, is er een negatief verband tussen het aantal werkuren en autonome studiemotivatie (zie Figuur 6). Bovendien is er een marginaal significant hoofdeffect van gecontroleerde werkmotivatie op autonome studiemotivatie (b = 0.10, t(268.93) = 1.75, p = .082). Hoe hoger de gecontroleerde werkmotivatie, hoe hoger de autonome studiemotivatie. Daarnaast is er geen significant interactie-effect tussen werkuren en autonome werkmotivatie (b = 0.00, t(317.95) = -0.03, p = .980) en tussen werkuren en gecontroleerde werkmotivatie (b = 0.01, t(328.70) = 0.90, p = .373) op gecontroleerde studiemotivatie. Gecontroleerde werkmotivatie heeft een significant positief effect op gecontroleerde studiemotivatie (b = 0.21, t(300.92) = 3.93, p = .000). Hoe hoger de gecontroleerde werkmotivatie, hoe hoger de gecontroleerde studiemotivatie.
51
3,4
Autonome Studiemotivatie
3,3 3,2 3,1
Lage gecontroleerde werkmotivatie Hoge gecontroleerde werkmotivatie
3 2,9 2,8 2,7 Lage aantal werkuren
Hoge aantal werkuren
Figuur 6. De modererende rol van gecontroleerde werkmotivatie op de relatie tussen werkuren enerzijds en studie-uitkomsten en welzijn anderzijds.
De derde afhankelijke variabele was welzijn, meer specifiek werd welzijn opgedeeld in cognitief en affectief welzijn. Er was geen significant interactie-effect tussen werkuren en autonome werkmotivatie (b = -0.02, t(362.12) = -1.36, p = .176) en tussen werkuren en gecontroleerde werkmotivatie (b = 0.01, t(366.44) = 0.81, p = .416) op cognitief welzijn. Maar er was een hoofdeffect van autonome werkmotivatie op cognitief welzijn (b = 0.19, t(295.69) = 2.12, p = .035). Hoe hoger de autonome werkmotivatie, hoe hoger het cognitief welzijn. Er was eveneens geen moderatie-effect van autonome werkmotivatie (b = 0.00, t(323.33) = -1.22, p = .225) en gecontroleerde werkmotivatie (b = 0.00, t(336.63) = 1.04, p = .297) op de relatie tussen werkuren en affectief welzijn. Gecontroleerde werkmotivatie had echter een marginaal significant effect op affectief welzijn (b = -0.07, t(227.46) = -1.92 p = .056). Hoe hoger de gecontroleerde werkmotivatie, hoe lager het affectief welzijn. De vierde afhankelijke variabele was uitstelgedrag. De positieve relatie tussen werkuren en uitstelgedrag bleek niet gemodereerd te worden door zowel autonome werkmotivatie (b = -0.01, t(347.86) = -1.40, p = .162) als gecontroleerde werkmotivatie (b = -0.01, t(359.82) = -1.31, p = .192).
52
Tot slot bleek er geen significant interactie-effect tussen werkuren en autonome werkmotivatie (b = 0.01, t(344.38) = 0.61, p = .540) en tussen werkuren en gecontroleerde werkmotivatie (b = 0.00, t(356.87) = 0.03, p = .979) op het ervaren van tijdsdruk. Maar er was een hoofdeffect van autonome werkmotivatie (b = -0.17, t(353.72) = -2.35, p = .019). Hoe meer de student autonoom gemotiveerd was om te werken, hoe minder de student een ervaring van tijdsdruk had. Samenvattend, er is weinig evidentie voor Hypothese 3. Werkmotivatie heeft geen invloed op de relatie tussen werkuren enerzijds en studieprestaties en welzijn anderzijds. Een uitzondering is gecontroleerde werkmotivatie die de relatie tussen werkuren en autonome studiemotivatie modereert. In tegenstelling tot de verwachting, zorgt een hoge gecontroleerde werkmotivatie ervoor dat er geen verband is tussen werkuren en autonome studiemotivatie. Echter, wanneer de student weinig gecontroleerd gemotiveerd is voor het werk is er een sterk negatief verband tussen werkuren en autonome studiemotivatie. Daarnaast heeft gecontroleerde werkmotivatie een positieve invloed op zowel autonome studiemotivatie als gecontroleerde studiemotivatie. Tot slot blijkt werkmotivatie een invloed te hebben op het welzijn van de student. Autonome werkmotivatie heeft een significante positieve invloed op cognitief welzijn. Gecontroleerde werkmotivatie heeft een significante negatieve invloed op affectief welzijn. Daarnaast was autonome werkmotivatie negatief gerelateerd met het ervaren van tijdsdruk.
Hypothese 4 Hypothese 4 gaat over de rol van werk-studie conflict als mediator in de negatieve relatie tussen aantal werkuren en taakeisen enerzijds en wekelijkse studieuitkomsten en welzijn anderzijds. Om deze mediatie hypothese te toetsen werd gebruik gemaakt van de procedure van Baron en Kenny (1986). Bij deze procedure moet aan vier voorwaarden voldaan worden. Ten eerste moet aangetoond worden dat de onafhankelijke variabele gerelateerd is aan de mediator. Ten tweede is het noodzakelijk dat de onafhankelijke variabele(n) gerelateerd is aan de afhankelijke variabele(n). Ten derde moet bewezen worden dat de mediator gerelateerd is aan de afhankelijke variabele(n). Tot slot moet aangetoond worden dat de invloed van de onafhankelijke
53
variabele op de afhankelijke variabele verzwakt wanneer rekening wordt gehouden met de mediator. We zullen de rol van werk-studie conflict als mediator in de relatie tussen werkuren en taakeisen enerzijds en studie-uitkomsten en welzijn anderzijds nagaan (zie respectievelijk Tabel F9 en Tabel G10). In de eerste stap werd de relatie nagegaan tussen het aantal werkuren per week en taakeisen enerzijds en werk-studie conflict anderzijds (zie stap 1 respectievelijk Tabel F9 en Tabel G10) na het controleren voor de controlevariabelen die correleerden met conflict (leeftijd, geslacht en onderwijsinstelling). Hieruit bleek dat werkuren een significant positieve relatie had met werk-studie conflict (b = 0.05, t(364.68) = 6.38, p = .000). Taakeisen had eveneens een significant positieve relatie met werk-studie conflict (b = 0.21, t(384.60) = 5.08, p = .000). In de tweede stap werd de relatie nagegaan tussen werkuren en taakeisen enerzijds en studie-uitkomsten en welzijn anderzijds (zie stap 2, respectievelijk Tabel F9 en Tabel G10). Significante positieve effecten werden gevonden tussen werkuren enerzijds en uitstelgedrag (b = 0.02, t(342.30) = 2.17, p = .030) en het ervaren van tijdsdruk (b = 0.05, t(350.40) = 5.08, p = .000) anderzijds. Daarnaast werden significante effecten gevonden tussen taakeisen enerzijds en cognitief welzijn (b = 0.17, t(390.36) = -2.70, p = .007), uitstelgedrag (b = 0.14, t(291.44) = 2.72, p = .007) en het ervaren van tijdsdruk (b = 0.24, t(391.47) = 4.67, p = .000) anderzijds. In een derde stap werd het verband tussen de mediator en de afhankelijke variabelen nagegaan. Er was een statistisch negatief verband tussen conflict en wekelijks gerapporteerde academische prestaties (b = -0.27, t(397.99) = -5.11, p = .000), cognitief welzijn (b = -0.42, t(340.52) = -5.99, p = .000) en affectief welzijn (b = -0.09, t(385.96) = -3.62, p = .000). Daarnaast was er een statistisch positief verband tussen conflict enerzijds en uitstelgedrag (b = 0.39, t(393.81) = 6.69, p = .000) en het ervaren van tijdsdruk (b = 0.72, t(376.90) = 14.38, p = .000) anderzijds. In de vierde en laatste stap werd nagegaan of de invloed van het aantal werkuren en taakeisen op de afhankelijke variabelen verzwakt wanneer rekening wordt gehouden met conflict als mediator (zie stap 4, respectievelijk Tabel F9 en Tabel G10). Zoals aangetoond wordt in Tabel F9 wordt de relatie tussen werkuren enerzijds en uitstelgedrag (b = 0.00, t(335.97) = 0.31, p = .756) en het ervaren van tijdsdruk (b =
54
0.01, t(291.43) = 1.25, p = .213) anderzijds niet significant, wanneer rekening wordt gehouden met conflict. Dit betekent dat conflict de relatie tussen werkuren enerzijds en uitstelgedrag en het ervaren van tijdsdruk anderzijds volledig medieert. De relatie tussen taakeisen enerzijds en cognitief welzijn (b = -0.09, t(387.04) = -1.34, p = .181) en uitstelgedrag (b = 0.06, t(394.55) = 1.16, p = .246) wordt eveneens niet significant. De relatie tussen taakeisen en het ervaren van tijdsdruk (b = 0.10, t(396.86) = 2.32, p = .021) blijft significant maar is minder sterk. Dit betekent dat conflict de relatie tussen taakeisen enerzijds en cognitief welzijn en uitstelgedrag anderzijds volledig medieert en de relatie tussen taakeisen en het ervaren van tijdsdruk partieel medieert.
Hypothese 5 Hypothese 5 gaat over de rol van werk-studie facilitatie als mediator in de positieve relatie tussen autonomie en sociale steun enerzijds en wekelijkse studieuitkomsten en welzijn anderzijds (zie respectievelijk Tabel H11 en Tabel I12). Om deze mediatie hypothese te toetsen werd opnieuw gebruik gemaakt van de procedure van Baron en Kenny (1986), zoals hierboven beschreven staat. In de eerste stap werd de relatie tussen autonomie en sociale steun enerzijds en werk-studie facilitatie anderzijds nagegaan (zie stap 1 respectievelijk Tabel H11 en Tabel I12), na het invoeren van de controlevariabelen die correleren met facilitatie (leeftijd). Autonomie (b = 0.19, t(397.16) = 4.88, p = .000) bleek significant positief gerelateerd te zijn aan werk-studie facilitatie maar sociale steun niet (b = .06, t(389.40) = 1.20, p = .232). In de tweede stap werden de afhankelijke variabelen geregresseerd op de onafhankelijke variabelen (zie stap 2 Tabel H11 en Tabel I12). Er werden geen significante effecten gevonden tussen zowel autonomie als sociale steun enerzijds en studie-uitkomsten en welzijn anderzijds. In de derde stap werd het verband tussen de mediator en de afhankelijke variabelen nagegaan. Er is een significant positief verband tussen facilitatie enerzijds en wekelijks gerapporteerde academische prestaties (b = 0.21, t(394.14) = 3.40, p = .001), cognitief welzijn (b = 0.36, t(323.76) = 4.36, p = .000) en affectief welzijn (b = .07, t(385.99) = 2.43, p = .016). Maar er is geen statistisch positief verband tussen facilitatie enerzijds en examenresultaten (b = 0.00, t(305.89) = 1.37, p = .172), autonome
55
studiemotivatie (b = 0.07, t(386.25) = 1.61, p = .109) en gecontroleerde studiemotivatie (b = 0.00, t(382.76) = -0.06, p = .949) anderzijds. Er is een significant negatief verband tussen facilitatie en uitstelgedrag (b = -0.18, t(386.10) = -2.53, p = .012) en een marginaal significant negatief verband tussen facilitatie en het ervaren van tijdsdruk (b = -0.12, t(386.79) = -1.77, p = .078). In de vierde en laatste stap werd nagegaan of de invloed van autonomie en sociale steun op de afhankelijke variabelen verzwakt wanneer rekening wordt gehouden met facilitatie als mediator (zie stap 4, respectievelijk Tabel H11 en Tabel I12). Aangezien er niet aan de vier voorwaarden van de procedure van Baron en Kenny (1986) werd voldaan, kunnen we besluiten dat werk-studie facilitatie geen mediator is in de relatie tussen autonomie en sociale steun enerzijds en wekelijkse studie-uitkomsten en welzijn anderzijds.
Onderzoeksvraag 1 De eerste onderzoeksvraag onderzocht of de negatieve invloed van het aantal werkuren toenam naarmate de student meer weken na elkaar een bijbaan had uitgevoerd. In de eerste stap werden de controlevariabelen toegevoegd in het model. Daarna werden de twee variabelen, aantal werkuren per week en aantal opeenvolgende werkweken (range: 1 tot 7 weken), toegevoegd aan het model. Tot slot werd de interactie tussen het aantal werkuren en de aantal opeenvolgende werkweken toegevoegd aan het model. De resultaten worden weergeven in Tabel J13. Er was enkel een marginaal significant moderatie-effect van het aantal opeenvolgende werkweken op de relatie tussen het aantal werkuren en het ervaren van tijdsdruk (b = 0.01, t(309.35) = 1.76, p = .079). Bij een hoog aantal werkuren per week (+1 SD), was er geen verschil in het ervaren van tijdsdruk naarmate studenten meer weken na elkaar een bijbaan uitvoerden. Verrassend, bij een beperkt aantal werkuren per week (-1 SD), ervaarden studenten die meer weken na elkaar gewerkt hadden minder tijdsdruk dan studenten die minder weken na elkaar gewerkt hadden (zie Figuur 7). De negatieve invloed van het aantal werkuren per week nam dus niet toe naarmate een student meer weken na elkaar een bijbaan had uitgevoerd.
56
3,2 3
Tijdsdruk
2,8 Laag aantal opeenvolgende werkweken Hoog aantal opeenvolgende werkweken
2,6 2,4 2,2 2 Laag aantal werkuren
Hoog aantal werkuren
Figuur 7. De modererende rol van aantal opeenvolgende werkweken in de relatie tussen werkuren (laag: -1 SD; hoog: +1 SD) en tijdsdruk.
Er was geen significant interactie-effect tussen aantal werkuren en aantal opeenvolgende werkweken op de overige afhankelijke variabelen. Verrassend, het aantal opeenvolgende werkweken bleek een positieve invloed te hebben op academische prestaties, autonome studiemotivatie, uitstelgedrag en het ervaren van tijdsdruk. Naarmate studenten meer weken na elkaar werkten, hadden zij marginaal significant betere wekelijks gerapporteerde academische prestaties (b = 0.05, t(324.42) = 1.68, p = .094) en hogere autonome studiemotivatie (b = 0.04, t(310.34) = 1.85, p = .065). Daarnaast had het aantal opeenvolgende werkweken een significant negatief relatie met het stellen van uitstelgedrag (b = -0.11, t(332.80) = -3.36, p = .001) en het ervaren van tijdsdruk (b = -0.07, t(329.81) = -2.37, p = .018). Samenvattend, de negatieve invloed van het aantal werkuren per week op welzijn en studie-uitkomsten nam niet toe naarmate de student meer weken na elkaar een bijbaan had uitgevoerd. Een uitzondering is de relatie tussen werkuren en het ervaren van tijdsdruk. Bij een beperkt aantal werkuren (-1 SD), ervaarden studenten minder tijdsdruk naarmate ze meer weken na elkaar werkten.
57
Onderzoeksvraag 2 Analoog
aan
voorgaande
onderzoeksvraag,
onderzocht
de
tweede
onderzoeksvraag of de negatieve invloed van de taakeisen op studie-uitkomsten en welzijn toenam naarmate de student meer weken na elkaar een bijbaan had uitgevoerd. In de eerste stap werden de controlevariabelen toegevoegd in het model. Daarna werden de twee variabelen, namelijk de taakeisen per week en aantal opeenvolgende werkweken, toegevoegd aan het model. Tot slot werd de interactie tussen de taakeisen en de aantal opeenvolgende werkweken toegevoegd aan het model. De resultaten worden weergegeven in Tabel K14. Er bleek een significant interactie-effect tussen de taakeisen en het aantal opeenvolgende werkweken op gecontroleerde studiemotivatie (b = -0.04, t(320.00) = 1.97, p = .049). Wanneer studenten een beperkt aantal weken na elkaar hadden gewerkt (-1 SD), had taakeisen een positieve relatie met gecontroleerde studiemotivatie. Daarentegen, wanneer studenten meer weken na elkaar hadden gewerkt (+1 SD), had taakeisen geen invloed op de gecontroleerde studiemotivatie (zie Figuur 8).
Gecontroleerde Studiemotivatie
4,2
4 Laag aantal opeenvolgende werkweken Hoog aantal opeenvolgende werkweken
3,8
3,6 Lage Taakeisen
Hoge Taakeisen
Figuur 8. De modererende rol van aantal opeenvolgende werkweken in de relatie tussen taakeisen (laag: -1 SD; hoog: +1 SD) en gecontroleerde studiemotivatie.
Daarnaast was er een marginaal significant interactie-effect tussen taakeisen en aantal opeenvolgende werkweken op het ervaren van tijdsdruk (b = -0.05, t(338.19) = -
58
1.74, p = .083). Verrassend, naarmate studenten meer weken na elkaar werkten (+1 SD), had taakeisen een minder groot effect op het ervaren van tijdsdruk (zie Figuur 9). Tot slot werden er geen significant interactie-effecten tussen taakeisen en opeenvolgende werkweken op de overige afhankelijke variabelen gevonden. Het hoofdeffect van opeenvolgende werkweken werd bevestigd in dezelfde richting en op dezelfde afhankelijke variabelen zoals bij Onderzoeksvraag 1. Opeenvolgende werkweken had een significant hoofdeffect op academische prestaties (b = 0.05, t(349.08) = 1.78, p = .077), autonome studiemotivatie (b = 0.04, t(333.80) = 1.84, p = .066), uitstelgedrag (b = -0.10, t(337.46) = -3.15, p = .002) en het ervaren van tijdsdruk (b = -0.06, t(364.07) = -1.99, p = .047). Samenvattend, de negatieve invloed van taakeisen op welzijn en studieuitkomsten nam niet toe naarmate de student meer weken na elkaar een bijbaan had uitgevoerd (range: 1 tot 7 weken). Taakeisen bleek geen invloed te hebben op de gecontroleerde studiemotivatie wanneer studenten meer weken na elkaar werkten (+1 SD), in tegenstelling tot een positieve relatie wanneer studenten een beperkt aantal weken na elkaar werkten (-1 SD). Daarnaast bleek taakeisen een minder sterke positieve relatie te hebben op het ervaren van tijdsdruk wanneer studenten meer weken na elkaar werkten (+1 SD).
3,4 Tijdsdruk
3,2 3 Laag aantal opeenvolgende werkweken Hoog aantal opeenvolgende werkweken
2,8 2,6 2,4 2,2 2 Lage Taakeisen
Hoge Taakeisen
Figuur 9. De modererende rol van aantal opeenvolgende werkweken in de relatie tussen taakeisen (laag: -1 SD; hoog: +1 SD) en tijdsdruk.
59
In
Tabel
15
wordt
een
samenvatting
gegeven
van
alle
hypotheses/onderzoeksvragen en de voornaamste bevindingen. Tabel 15
Overzicht Onderzoeksresultaten Hypotheses en Onderzoeksvragen Hypotheses/Onderzoeksvragen
Voornaamste bevindingen
Hypothese 1 Het aantal werkuren per week heeft een
Hypothese 1 is slechts gedeeltelijk
negatieve
bevestigd. Het aantal werkuren per
relatie
gerapporteerde
met
de
wekelijkse
academische
prestatie,
week
bleek
een
significant
studiemotivatie en welzijn (a) en heeft een
omgekeerd U-vormig verband te
positieve relatie met het ervaren van tijdsdruk
hebben
en het stellen van uitstelgedrag (b).
wekelijkse academische prestaties en
met
zelfgerapporteerde
een marginaal significant negatief gerelateerd te zijn met autonome studiemotivatie. Het aantal werkuren per week was significant positief gerelateerd met het ervaren van tijdsdruk
en
uitstelgedrag
het
stellen
(Hypothese
van 1b).
Daarbovenop bleek dat hoe meer uren een student werkt per week, hoe meer
de
student
uitstelgedrag
toeschreef aan de bijbaan en hoe minder
de
student
uitstelgedrag
toeschreef aan zijn of haar hobby’s. Hypothese 2: De wekelijkse ervaren kwaliteit van de bijbaan
Hypothese 2 werd niet bevestigd.
modereert de negatieve invloed van het aantal Taakeisen werkuren per week enerzijds op de wekelijkse
bleek
echter
een
significant hoofdeffect te hebben op
60
studie-uitkomsten
en
ervaren
welzijn
anderzijds. De negatieve invloed zal sterker zijn
cognitief
en
affectief
welzijn,
uitstelgedrag en het ervaren van
wanneer de taakeisen hoog zijn (H2a), de tijdsdruk. Sociale steun bleek een autonomie laag is (H2b) of de sociale steun laag positieve hoofdeffect te hebben op is (H2c).
cognitief en affectief welzijn.
Hypothese 3: De wekelijkse ervaren werkmotivatie modereert
Hypothese 3 werd zeer beperkt
de negatieve invloed van het aantal werkuren
ondersteund. Het enige significante
per week op de wekelijkse gerapporteerde
moderatie-effect
dat
werd
studie-uitkomsten en welzijn. De negatieve
teruggevonden
was
van
invloed zal sterker zijn wanneer de student
gecontroleerde werkmotivatie die de
weinig autonoom gemotiveerd is voor de
relatie tussen werkuren en autonome
bijbaan
(H3a)
of
veel
gecontroleerd studiemotivatie modereert. Daarnaast
gemotiveerd is voor de bijbaan (H3b).
was
er
een
hoofdeffect
significant van
positief
gecontroleerde
werkmotivatie op zowel autonome studiemotivatie als gecontroleerde studiemotivatie.
Autonome
werkmotivatie heeft een significante positieve
invloed
welzijn.
op
cognitief
Gecontroleerde
werkmotivatie heeft een significante negatieve
invloed
op
affectief
welzijn. Daarnaast was autonome werkmotivatie negatief gerelateerd met het ervaren van tijdsdruk. Hypothese 4: Het wekelijkse ervaren werk-studie conflict Hypothese medieert de negatieve relatie tussen aantal
4
werd
gedeeltelijk
ondersteund. Werk-studie conflict
werkuren per week (H4a) en taakeisen (H4b) medieert volledig de relatie tussen enerzijds en wekelijkse studie-uitkomsten en werkuren enerzijds en uitstelgedrag
61
welzijn anderzijds.
en
het
ervaren
anderzijds
van
(H4a).
tijdsdruk
Werk-studie
conflict medieert volledig de relatie tussen
taakeisen
enerzijds
en
cognitief welzijn en uitstelgedrag anderzijds. Daarnaast medieert werkstudie conflict partieel de relatie tussen taakeisen en het ervaren van tijdsdruk (H4b).
Hypothese 5: De wekelijkse ervaren werk-studie facilitatie Hypothese 5 werd niet ondersteund. medieert
de
positieve
relatie
tussen
de
Werk-studie facilitatie was geen
wekelijks ervaren autonomie (H5a) en sociale mediator
in
de
relatie
tussen
steun (H5b) enerzijds en studie-uitkomsten en autonomie en sociale steun enerzijds welzijn anderzijds.
en
studie-uitkomsten
en
welzijn
anderzijds. Onderzoeksvraag 1: Wordt het negatieve effect van aantal werkuren
De negatieve invloed van het aantal
op de studie-uitkomsten en welzijn sterker werkuren per week op welzijn en naarmate de student langer (dit is: meer weken
studie-uitkomsten
nam
niet
toe
na elkaar) zijn/haar bijbaan uitvoert?
naarmate de student meer weken na elkaar een bijbaan had uitgevoerd. Er was een modererende invloed van het aantal opeenvolgende werkweken op de relatie tussen werkuren en het ervaren van tijdsdruk.
Onderzoeksvraag 2: Wordt het negatieve effect van taakeisen op de
De negatieve invloed van taakeisen
studie-uitkomsten en welzijn sterker naarmate
op welzijn en studie-uitkomsten nam
de student langer (dit is: meer weken na elkaar) niet toe naarmate de student meer zijn/haar bijbaan uitvoert?
weken na elkaar een bijbaan had
62
uitgevoerd. Er was een modererende invloed
van
het
aantal
opeenvolgende werkweken op de relatie
tussen
taakeisen
en
gecontroleerde studiemotivatie en op de
relatie
tijdsdruk.
tussen
taakeisen
en
Discussie Conclusies met betrekking tot het onderzoek Deze studie onderzocht de invloed van de bijbaan op studie en welbevinden via een dagboekstudie bij studenten in het hoger onderwijs. Uit het onderzoek bleek dat het aantal uren dat een student besteedt aan de bijbaan, een effect had op de studie maar niet op het welzijn van de student. Naarmate studenten meer uren werkten per week, ervaarden ze meer tijdsdruk en stelden ze het studeren meer uit. Dit uitstelgedrag werd toegeschreven aan de bijbaan, maar niet aan de hobby’s. Deze bevindingen liggen in lijn met zowel de Dynamics of Action theorie (Atkinson & Birch, 1970) als Conservation of Resources theorie (Hobfoll, 2001). Volgens deze theorieën heeft een bijbaan een negatieve invloed op de studies omdat een student meer tijd besteedt aan de bijbaan en dit leidt tot minder tijd om te studeren. Bovendien werd in dit een onderzoek een negatieve relatie gevonden tussen het aantal werkuren per week en de autonome studiemotivatie. Deze negatieve relatie kan verklaard worden door een link te leggen tussen autonome studiemotivatie en het ervaren van tijdsdruk. Wanneer studenten meer tijdsdruk ervaren, zullen zij moeten studeren omdat zij beperkt zijn in tijd. Hierdoor zullen zij het studeren minder plezierig of persoonlijk relevant vinden. Een tweede mogelijke verklaring kan gekaderd worden binnen de Dynamics of Action theorie (Atkinson & Birch, 1970) maar ook binnen de Motivationele Conflict Theorie (Hofer, 2007). Indien de student de bijbaan plezierig of persoonlijk relevant vindt, zal de student meer tijd besteden aan de bijbaan (Hofer, 2007). Hierdoor zal de student minder autonoom gemotiveerd zijn om te studeren. Er werd een omgekeerd U-vormig verband tussen werkuren en wekelijks zelfgerapporteerde academische prestaties (aanwezigheid in de les, actief meewerken en concentratie tijdens de les) gevonden. Dit betekent dat de bijbaan, net zoals vrijetijdsactiviteiten, een positieve invloed kan hebben op de studies. In voorgaand onderzoek werd hoofdzakelijk een negatief
lineair verband teruggevonden tussen
werkuren en academische prestaties (Butler, 2007; Derous & Ryan, 2008; Lens et al., 2005). Hoewel er eveneens beperkte evidentie is voor een curvilineair verband tussen werkuren en academische prestaties (Dundes & Marx, 2006; Mortimer et al., 1996; Post & Pong, 2009; Taylor et al., 2012). Bijvoorbeeld Dundes en Marx (2006) vonden dat
64
studenten die tussen de 10 en 19 uur per week werkten, meer uren studeerden en een hogere gemiddeld studieresultaat (GPA) hadden dan de overige studenten (die werkten en niet werkten). Een eerste mogelijke verklaring voor het omgekeerd U-vormig verband tussen werkuren en wekelijks zelfgerapporteerde academische prestaties kan gekaderd worden binnen de Rol Theorie, meer bepaald de Rolexpansie hypothese (Marks, 1977). Volgens de Rolexpansie hypothese kan een bijbaan bronnen creëren die gebruikt kunnen worden voor de studies (Marks, 1977). Indien de studenten de bijbaan plezieriger of persoonlijk relevant vinden, kan de autonome werkmotivatie energie creëren om meer aandachtig en actief aanwezig te zijn in de les. Echter wanneer er te veel tijd besteed wordt aan de bijbaan, zal de tewerkstelling een negatieve invloed hebben omdat er te weinig tijd besteed kan worden aan de studies. Een tweede mogelijke verklaring kan naar voren geschoven worden door een link te leggen tussen tijdsdruk en zelfgerapporteerde academische prestaties. Omdat de student tijdsdruk ervaart, kan de bijbaan ervoor zorgen dat de student meer (aandachtig en geconcentreerd) aanwezig is in de les. De student heeft namelijk minder tijd buiten de les die hij/zij kan besteden aan zijn/haar studies. Vanaf een bepaald punt heeft de bijbaan echter een negatieve invloed op de zelfgerapporteerde academische prestaties. Het kan zijn dat de tijdsdruk mogelijk te groot wordt waardoor de student te vermoeid is om de lessen (aandachtig en actief) bij te wonen. Dit is in lijn met de literatuur rond stress en prestaties, waarbij eveneens een omgekeerd U-vormig verband werd gevonden. Een laag middelmatig stressniveau stimuleert een individu om betere prestaties neer te zetten (Onyemah, 2008). We kunnen verwachten dat tijdsdruk een bepaald niveau van (positieve) stress kan creëren bij studenten. Verrassend genoeg bleken jobkenmerken (taakeisen, autonomie en sociale steun) in deze studie geen invloed te hebben op de relatie tussen werkuren enerzijds en studieuitkomsten en welzijn anderzijds. Dit ondersteunt niet de verwachtingen die gebaseerd waren op het Job Demand-Control-Support Model (Johnson & Hall, 1988; Karasek, 1979) en evidentie uit de literatuur met betrekking tot werk-studie interactie (Derous & Ryan, 2008; Kember, 1999; Taylor et al., 2012). Hoewel in dit onderzoek geen steun is gevonden voor de modererende effecten van de jobkenmerken, is het belangrijk om rekening te houden met hoe de student de bijbaan ervaart. Net zoals werkuren, bleek taakeisen een positieve relatie te hebben met het stellen van uitstelgedrag en het ervaren
65
van tijdsdruk. Ondanks dat werkuren en taakeisen elk op zich het uitstellen van studeren en tijdsdruk versterkten, bleek de combinatie van werkuren en taakeisen geen bijkomende negatieve effecten te hebben op het uitstelgedrag en tijdsdruk. Autonomie bleek geen enkel modererend effect te hebben op de relatie tussen werkuren enerzijds en studie-uitkomsten en welzijn anderzijds. Dat is enigszins verassend, aangezien autonomie ervoor kan zorgen dat studenten meer flexibiliteit bezitten om de bijbaan af te stemmen op de studies (Butler, 2007). In het onderzoek van Derous en Ryan (2008) werden eveneens geen modererende effecten gevonden op de relatie tussen werkuren enerzijds en studie-uitkomsten en welzijn anderzijds. Echter, er werd wel een positieve invloed gevonden van autonomie op studieattitude en welzijn, maar niet op academische prestaties (Derous & Ryan, 2008). In huidige onderzoek correleerde autonomie positief met het aantal werkuren maar negatief met de wekelijks gerapporteerde academische prestaties en examenresultaten. Verder onderzoek naar de (moderende) rol van jobautonomie in combinatie met andere factoren is dan ook aangewezen. Een mogelijkheid is om autonomie verder onder te verdelen in ‘gebruik van vaardigheden’ en ‘beslissingsautoriteit’ (Johnson & Hall, 1988; Karasek, 1979). Hierdoor kan een beter inzicht verkregen worden welke aspecten van autonomie een invloed hebben op de studies en welzijn. Sociale steun werd in voorgaand onderzoek niet altijd onderzocht en het is daarom aangeraden om dit verder te onderzoeken (bv. bij Derous & Ryan, 2008). Maar, sociale steun bleek in deze studie geen invloed te hebben op de studie-uitkomsten. Opvallend is dat de studenten in deze studie gemiddeld een hoge sociale steun rapporteerden, ook nadat gecontroleerd werd voor outliers. Dit neigt naar een plafond-effect en kan een verklaring bieden waarom er weinig effecten op studie-uitkomsten zijn gevonden in dit onderzoek. Werkmotivatie bleek een beperkte modererende invloed te hebben op de relatie tussen werkuren enerzijds en studie-uitkomsten en welzijn anderzijds. Op basis van de Zelfdeterminatie Theorie (Deci & Ryan, 2000) werd verwacht dat de invloed van werkuren op studie-uitkomsten en welzijn negatiever zal zijn wanneer de student weinig autonoom gemotiveerd of veel gecontroleerd gemotiveerd was om de bijbaan uit te voeren. Gecontroleerde werkmotivatie was een moderator in de relatie tussen het aantal werkuren en autonome studiemotivatie, dit was niet in de verwachte richting. Wanneer een student met (financiële) druk de bijbaan uitvoerde, had het aantal werkuren geen
66
invloed op de autonome studiemotivatie. Maar wanneer de student weinig (financiële) druk voelde om de bijbaan uit te voeren, was de student minder autonoom gemotiveerd om te studeren naarmate hij/zij meer uren werkte. Een verklaring voor deze bevinding kan door de Motivationele Conflict Theorie (Hofer, 2007) naar voren worden geschoven. Een student die onder (financiële) druk de bijbaan uitvoerde, koos niet uit vrije wil er om meer uren te werken. Het aantal werkuren had bij deze studenten geen invloed op de mate waarin studenten het plezierig of persoonlijk relevant vonden om te studeren. Daarentegen, studenten die weinig druk en controle voelden om de bijbaan uit te voeren, ervaarden de bijbaan als persoonlijk relevant en plezierig. Hoe groter de autonome werkmotivatie, hoe meer studenten er zelf voor kiezen om tijd te investeren in hun bijbaan. Aangezien zij het plezierig vinden om te werken en uit vrije wil kiezen om hierin meer tijd te investeren, zullen ze het minder plezierig vinden om te studeren. Dit wordt ondersteund door het feit dat studenten die autonoom gemotiveerd waren om te werken, minder tijdsdruk ervaarden. Een eerste
mogelijke verklaring voor de
negatieve relatie tussen werkmotivatie en tijdsdruk, kan zijn dat de student meer energie heeft door de bijbaan om te studeren en op deze manier minder tijdsdruk ervaart om te studeren. Een tweede mogelijke verklaring, in lijn met voorgaande veronderstellingen, kan zijn dat deze studenten minder tijd willen besteden aan de studies, waardoor zij minder tijdsdruk ervaarden. Dit vult het onderzoek van Warren (2002) aan. Volgens Warren (2002) hechten studenten die een hoog aantal uren werken per week, minder belang aan de studies. Dit kan mogelijks een verklaring bieden voor de tegengestelde bevindingen in de literatuur tussen het aantal werkuren en academische prestaties. Er blijkt bovendien een verband te zijn tussen werkmotivatie en studiemotivatie. Gecontroleerde werkmotivatie bleek een invloed te hebben op studiemotivatie. Hoe meer een student onder druk een bijbaan uitvoerde, hoe meer de student zowel autonoom als gecontroleerd gemotiveerd was om te studeren. Dit lijkt logisch, als een student een bijbaan uitvoert onder (financiële) druk, zal de student meer belang hechten aan de studies. Enerzijds omdat de student het plezierig kan vinden om te studeren en via zijn bijbaan de studies kan bekostigen. Anderzijds omdat het studeren ervoor kan zorgen dat hij/zij in de toekomst een beter (betaalde) job kan uitvoeren. Deze bevindingen bieden eveneens ondersteuning voor de Motivationele Conflict Theorie (Hofer, 2007). Volgens deze theorie is de soort motivatie een voorspeller voor het
67
ervaren van motivationeel conflict. Hoe hoger de autonome werkmotivatie, hoe minder motivationeel conflict ervaren zal worden tussen werken en studeren (Hofer, 2007). Aangezien de student gecontroleerd gemotiveerd is om te werken, kan de student conflict ervaren tussen werken en studeren. De Dynamics of Action theorie (Atkinson & Birch, 1970) kan deze bevindingen echter niet verklaren aangezien deze theorie alleen belang hecht aan de relatieve motivatiesterkte maar niet aan de soort motivatie (autonoom versus gecontroleerd) voor de activiteit. Werk-studie conflict verklaart de negatieve invloed van werkuren op het stellen van uitstelgedrag en het ervaren van tijdsdruk. Dit is in lijn met zowel de Dynamics of Action theorie, Motivationele Conflict Theorie als de Rol Theorie, meer bepaald de Rolschaarste hypothese. Studenten ervaren een negatieve invloed van de bijbaan op hun studies omdat ze op deze manier minder tijd kunnen besteden aan hun studies. Echter, dit is niet de enige negatieve invloed die studenten ervaren van de bijbaan op hun studies. Namelijk, werk-studie conflict verklaart eveneens de relatie tussen taakeisen enerzijds en cognitief welzijn, uitstelgedrag en het ervaren van tijdsdruk anderzijds. Dit ondersteunt de Conservation of Resources theorie en de Rolschaarste hypothese. De bijbaan zorgt ervoor dat psychologische bronnen (bv. energie) die geïnvesteerd worden in het werk, niet meer kunnen geïnvesteerd worden in de studies. De inhoud van de bijbaan, naast de werkuren, kan dus eveneens zorgen voor een negatieve invloed op de studies maar ook op het welzijn van de student. Evidentie dat werkuren en taakeisen bronnen verbruiken die niet kunnen gebruikt worden voor de studies, werd ook teruggevonden in het onderzoek van Markel en Frone (1998) en Butler (2007). We kunnen een link maken met de verdere onderverdeling van het type interrolconflict, namelijk
een
tijdgerelateerd,
stressgerelateerd
en
gedragsgerelateerd
conflict
(Greenhaus & Beutell, 1985). Het aantal werkuren zal bijdragen tot een tijdgerelateerd conflict. Een tijdgerelateerd conflict ontstaat als de tijd die geïnvesteerd wordt aan de ene rol, het voldoen aan de eisen en verwachtingen van de andere rol bemoeilijkt. Een voorbeeld hiervan is Mieke die een hele avond werkt in een café om een centje bij te verdienen. Door haar bijbaan die avond kan zij niet verder werken aan haar paper die de volgende ochtend moet worden ingediend. Daarentegen zal taakeisen bijdragen tot een stressgerelateerd conflict. Een stressgerelateerd conflict ontstaat wanneer de stress ervaren in de ene rol, het nakomen van eisen en verwachtingen in de andere rol in de
68
weg staat. Bijvoorbeeld door de drukte in het warenhuis waar Jan werkt, is hij ’s avonds te vermoeid om te studeren. Voor de volledigheid, het derde type interrolconflict, is een gedragsgerelateerd conflict. Dit conflict ontstaat indien specifiek gedrag dat bij de ene rol vereist wordt, verplichtingen en/of gedragingen van de andere rol bemoeilijkt. Voorbeeld Katja voert als kamermeisje onderdanig de instructies uit van haar collega, terwijl er tijdens een groepsopdracht van haar opleiding verwacht wordt dat Katja proactief is en kritisch nadenkt. In dit onderzoek werd verwacht dat de bijbaan niet alleen negatieve effecten, maar bovendien ook positieve effecten kon hebben op studies en welzijn. In deze studie is weinig evidentie voor werk-studie facilitatie gevonden. Hoewel het positieve effect van de bijbaan op de studies reeds is aangetoond in voorgaand onderzoek (Butler, 2007; McNall & Michel, 2011). Parallel met de literatuur binnen het werk-familie domein, toonde Butler (2007) aan dat werk-studie conflict en werk-studie facilitatie verschillende concepten zijn en dus niet negatief gerelateerd zijn aan elkaar. Met andere woorden, het verminderen van conflict tussen werk en school zal niet leiden tot een verhoging van de werk-studie facilitatie (Butler, 2007). Hierdoor zal verder gezocht kunnen worden naar jobkenmerken die geen verband hebben met het ervaren van werkstudie conflict. Autonomie ervaren in de bijbaan betekent niet noodzakelijk dat de bijbaan een positieve invloed heeft op de studie-uitkomsten. Het kan zijn dat autonomie ervoor zorgt dat de persoon meer flexibiliteit in de bijbaan heeft waarbij rekening kan gehouden worden met de studies (Butler, 2007). Dit kan ervoor zorgen dat de student minder conflict ervaart tussen werken en studeren. Echter, dit zorgt er niet noodzakelijk voor dat de student een positieve invloed ervaart van de bijbaan op de studies. Dit moet nog verder onderzocht worden. Een bijbaan bleek op geen enkele manier invloed te hebben op de examenresultaten, zoals ook vastgesteld bij Derous en Ryan (2008). Een mogelijke verklaring hiervoor kan zijn dat cognitieve vaardigheden van studenten een belangrijke determinant zijn voor de gemiddelde studieprestaties (Derous & Ryan, 2008). Dit is reeds uitgebreid aangetoond in de literatuur over intelligentie (Gottfredson, 2002). Verder kan er ook sprake zijn van een selectie-effect. Studenten die het minder goed doen op school, kiezen er voor om geen bijbaan uit te voeren of mogen geen bijbaan uitvoeren van hun ouders. Aan de andere kant kunnen studenten die veel belang hechten
69
aan hun studieprestaties ervoor kiezen om geen bijbaan uit te voeren tijdens het academiejaar. De belangrijkste reden voor studenten in het hoger onderwijs om geen bijbaan uit te voeren, is de angst voor de negatieve invloed van de bijbaan op de studieprestaties (Lucas & Ralston, 1997). Het welzijn van de student bleek niet beïnvloed te worden door het aantal werkuren. Hoewel de student meer tijdsdruk ervaarde, bleek de tijd die de student besteedt aan de bijbaan geen invloed te hebben op het welzijn. In het onderzoek van Derous en Ryan (2008) werd wel een negatief verband gevonden tussen het aantal werkuren en het welzijn van de student. Deze relatie werd gemedieerd door de ervaring van werk-studie conflict. In deze studie was er geen negatieve invloed van het aantal werkuren op het welzijn in de wekelijks bevraging. Echter, de inhoud van de bijbaan bleek wel een invloed te hebben op het welzijn van de student. Hoe hoger de taakeisen, hoe lager het welzijn. Daarnaast had sociale steun een positieve invloed op de levenssatisfactie (beoordeling van de kwaliteit van zijn/haar leven)
en positieve
gevoelens van de student. Dit ondersteunt het Job Demand-Control-Support Model (Johnson & Hall, 1988; Karasek, 1979). Bovendien kan dit eveneens gekaderd worden binnen de Zelfdeterminatie Theorie (Deci & Ryan, 2000) aangezien sociale steun gerelateerd is aan verbondenheid, één van de drie basisnoden die een positieve invloed heeft op het welzijn van een individu. Tot slot werd aangetoond dat ook werkmotivatie een invloed had op het welzijn van de student. Dit is in lijn met literatuur van Zelfdeterminatie Theorie (Deci & Ryan, 2000). Autonome werkmotivatie had een positieve invloed op de levenssatisfactie van de student. Gecontroleerde werkmotivatie had een negatieve invloed op hoe de persoon zich die week had gevoeld (positieve versus negatieve gevoelens). Een bijbaan kan dus een invloed hebben op het welzijn van de student. Het blijkt dus dat niet het aantal uur dat de student besteedt aan de bijbaan een invloed heeft, maar wel de jobkenmerken en de werkmotivatie van de student. Naast de geformuleerde hypotheses, werden twee onderzoeksvragen onderzocht. Het aantal opeenvolgende werkweken bleek geen negatieve invloed te hebben op de relatie tussen het aantal werkuren en taakeisen enerzijds en studie-uitkomsten en welzijn anderzijds. Naarmate studenten meer weken na elkaar een bijbaan uitvoerden, ervaarden zij daarentegen minder negatieve effecten van de bijbaan. Deze vaststellingen bieden geen evidentie voor de Conservation of Resources theorie. Volgens deze theorie zullen
70
studenten naarmate ze meer weken na elkaar werken, meer bronnen verbruiken en niet de kans krijgen om uit te rusten en opnieuw bronnen op te bouwen. Op deze manier zal het negatief effect van de bijbaan en de studies en welzijn versterkt worden. Verder onderzoek naar onderliggende mechanismen die deze resultaten verklaren, is dan ook aangewezen. Een mogelijke verklaring kan zijn dat studenten naarmate ze meer weken na elkaar een bijbaan uitvoeren, meer werk-studie conflict ervaren. Om dit negatief gevoel te verminderen, ontwikkelen zij vaardigheden om hun tijd beter te verdelen tussen vrije tijd, bijbaan en studies (Misra & McKean, 2000). Dundes en Marx (2007) toonden aan dat studenten die een positieve invloed ervaarden van een bijbaan op hun studieprestaties, betere time management vaardigheden hadden. In voorgaand onderzoek is het positief effect van time management op de studies reeds aangetoond (Misra & McKean, 2000). Time management zou ervoor kunnen zorgen dat studenten meer aandachtig en geconcentreerd aanwezig zijn in de les. Daarnaast kunnen zij op deze manier met minder tijdsdruk studeren, wat een positieve invloed kan hebben op de autonome studiemotivatie.
Beperkingen en sterktes van dit onderzoek Een eerste beperking handelt over de steekproef in dit onderzoek. Binnen deze studie zijn er een beperkt aantal significante effecten van de bijbaan op de studieuitkomsten en welzijn gevonden. Een eerste mogelijke verklaring hiervoor kan zijn dat de studenten in deze studie minder financiële druk ervaarden om een bijbaan uit te voeren. Hoewel de meeste studenten bijklussen omwille van financiële redenen, hoeft dit niet het hoofdmotief te zijn. Weinig studenten werken om hun onkosten of studies te betalen. Dit is wel het geval bij Amerikaanse studenten. In de Verenigde Staten blijven het inschrijvings– en studiegeld stijgen en Amerikaanse studenten moeten vaak een lening aangaan om hun studies te bekostigen (Rothstein & Rouse, 2011). Echter, het onderwijs in Vlaanderen wordt gesubsidieerd door de overheid waardoor de studiekosten binnen de perken blijven (http://www.ond.vlaanderen.be). Bovendien werden in deze studie alleen studenten opgenomen uit het hoger onderwijs, maar jongeren in kansarmoede krijgen vaak niet de mogelijkheid om verder te studeren. Een tweede mogelijke verklaring voor de beperkt aantal significante resultaten kan de doelgroep zijn, namelijk studenten in het hoger onderwijs. Een bijbaan kan minder
71
schadelijk zijn voor studenten in het hoger onderwijs dan studenten in het secundair onderwijs, omdat de bijbaan relevant is voor de studies of omdat de studenten meer maturiteit bezitten (Derous & Ryan, 2008). Er werd voor deze doelgroep gekozen omdat studentenarbeid het meest wordt uitgevoerd tijdens het academiejaar door 18 tot 21jarige studenten (RSZ, 2012). Daarnaast werd in de literatuur met betrekking tot het werk-studie domein minder aandacht besteed aan studenten in het hoger onderwijs in vergelijking met studenten in het secundair onderwijs (Derous & Ryan, 2008). Een laatste mogelijke verklaring voor het beperkt aantal significante effecten die gerelateerd is aan de steekproef is self selection bias. Aangezien deze studie over verschillende weken liep, kan het zijn dat studenten die de meeste negatieve invloed ervaren van de bijbaan op de studies slechts éénmaal of helemaal niet de vragenlijst hebben ingevuld. Een tweede beperking is dat enkel studenten met een bijbaan opgenomen waren in dit onderzoek. Hierdoor kan geen vergelijking worden gemaakt met studenten die geen bijbaan uitvoeren. Het kan zijn dat werkende studenten relatief betere of slechtere studieprestaties en welzijn rapporteren. Dit kan niet worden nagegaan in dit onderzoek. De reden waarom er geen studenten zonder bijbaan zijn opgenomen in het onderzoek, was theoretisch. Het doel van dit onderzoek was om zich te focussen op de onderliggende mechanismen die de invloed van de bijbaan op de studies en welzijn verklaren. Wanneer studenten nooit een bijbaan uitvoeren, kan de invloed van de bijbaan op de studies en welzijn niet worden nagegaan. Een derde beperking is dat er in deze studie beroep is gedaan op zelfrapportering. Hierdoor kan common methode bias optreden. Deze bias werd echter beperkt doordat de invloed van de bijbaan op de studies en welzijn niet op één moment maar op meerdere momenten werd gemeten, kort na het ervaren van deze invloed. Hierdoor werd deze relatie minder beïnvloed door artificiële bronnen zoals gemoedstoestand of tijdstip van de rapportering (Ohly et al., 2010). Daarnaast werden de variabelen ‘het aantal werkuren’ en ‘examenresultaten’ gerapporteerd op basis van objectieve gegevens. Tot slot werd steeds voor het invullen van de vragenlijst duidelijk benadrukt dat de antwoorden anoniem behandeld werden om op deze manier de sociale wenselijkheid te beperken. In de toekomst is het aan te raden om informatie van partners, huisgenoten of familieleden op te nemen in het onderzoek. Daarnaast kan beroep gedaan worden op informatie van de werkgever of collega’s bij
72
werkgerelateerde variabelen. De Beroepenfiches van de VDAB-databank kunnen eveneens als bron gebruikt worden om informatie te verkrijgen over de werkvereisten van beroepen. Een vierde beperking is dat een online vragenlijst werd gebruikt voor dit onderzoek. Hierdoor was er een mogelijkheid tot respons bias aangezien bepaalde minderheden groepen geen toegang hebben tot een computer met internet (Ohly et al., 2010). Maar onderwijsinstellingen bieden vaak (gratis) de mogelijkheid aan studenten om computers met online verbinding te gebruiken. Bovendien was de doelgroep van dit onderzoek studenten die behoren tot Generatie Y, ook wel de internetgeneratie genoemd. Deze doelgroep maakt dus frequent gebruik van dit medium en bezitten voldoende computervaardigheden (Eisner & Harvey, 2009). Een ander nadeel is dat de onderzoeker niet met zekerheid kan nagaan welke persoon en hoeveel keer deze persoon de vragenlijst heeft ingevuld. Multiple responding (meerdere malen de vragenlijst invullen per week) kan voorkomen doordat de persoon vergeten is dat hij/zij de vragenlijst heeft ingevuld, maar het kan ook doelbewust gebeuren om de resultaten te manipuleren (Stanton & Rogelberg, 2001). In dit onderzoek werd dit wekelijks gecontroleerd. Bij multiple responding werd contact opgenomen met de student om de reden te weten te komen waarom deze persoon bijvoorbeeld twee maal in één week de vragenlijst had ingevuld. Het gebruik van een online vragenlijst heeft ook voordelen. Een eerste voordeel is dat op deze manier bijgehouden kan worden wanneer de studenten de vragenlijsten hadden ingevuld (Ohly et al., 2010). Studenten die de vragenlijst nog niet hadden ingevuld, konden op deze manier eraan herinnerd worden om zo snel mogelijk de vragenlijst in te vullen. Studenten die niet binnen de termijn de vragenlijst hadden ingevuld, werden niet opgenomen in het onderzoek. Deze controle is echter niet mogelijk wanneer de dagboekstudie een papieren versie is. Daarnaast kan de student tijds- en plaatsonafhankelijk de vragenlijst invullen en is een online vragenlijst tijds- en kostenbesparend voor de onderzoeker (Ohly et al., 2010). Een online vragenlijst heeft dus zowel voor- als nadelen, maar rekening houdend met de doelgroep wogen de baten sterker door dan de kosten. Dit onderzoek is vernieuwend ten opzichte van voorgaand onderzoek op basis van twee punten. Het eerste vernieuwend punt is dat een dagboekstudie werd uitgevoerd. In vergelijking tot cross-sectioneel of longitudinaal onderzoek, kan een
73
dagboekstudie de korte termijn in plaats van lange termijn effecten van ervaringen binnen en tussen personen nagaan in hun natuurlijke leefomgeving (Ohly et al., 2010). Een methodologisch voordeel van een dagboekstudie is dat de retrospectieve bias beperkt wordt omdat de data verzameld wordt binnen een korte tijdsperiode nadat de student een bijbaan heeft uitgevoerd (Ohly et al., 2010). Hoewel de meest gebruikte methode binnen arbeids- en organisatiepsychologie cross-sectioneel onderzoek is, hebben Kalenkoski en Pabilonia (2012) recent een dagboekstudie in het werk-studie domein uitgevoerd. Deze studie werd uitgevoerd bij Amerikaanse studenten in het secundair onderwijs. Uit deze dagboekstudie is gebleken dat studenten met een bijbaan minder tijd spenderen aan hun huiswerk, maar ook aan tv kijken. Bovenstaand onderzoek had echter een korter tijdsinterval dan het uitgevoerde onderzoek in deze scriptie (dag versus week). De reden waarom het interessant is om het op wekelijkse basis de relaties te onderzoeken is omdat de meeste studenten niet elke dag een studentenjob uitvoeren. Bovendien is het interessant om niet alleen de tijd die besteed wordt aan de bijbaan en studies in kaart te brengen, maar ook de onderliggende mechanismen. Een tweede vernieuwend punt is dat er in deze scriptie aandacht werd besteed aan de positieve effecten van een bijbaan op de studies. Zoals reeds voorafgaand in deze scriptie is vermeld, werd in de werk-studie literatuur de negatieve invloed van de bijbaan op de studies uitgebreid onderzocht (Lens et al., 2005; Derous & Ryan, 2008; Rochford et al., 2009). Weinig onderzoek heeft echter aandacht besteed aan de voordelen die de combinatie van werk en studeren kunnen opleveren. Dit is analoog aan het onderzoek in de psychologie, dat zich in het verleden hoofdzakelijk heeft gericht op onderzoek van de pathologie in plaats van het welzijn van individuen. Een meer positieve benadering is niet alleen nodig in psychologie maar ook binnen arbeids- en organisatiepsychologie (Bakker & Schaufeli, 2008). Binnen deze scriptie werd op zoek gegaan naar de antecedenten, moderatoren en mediatoren die bijdragen tot de positieve effecten van de bijbaan op de studies.
Theoretische implicaties Uit deze studie is gebleken dat zowel werkuren als taakeisen bronnen verbruiken waardoor de bijbaan een negatieve invloed kan hebben op de studies. Dit benadrukt het
74
belang van de jobkenmerken en ondersteunt de Conservation of Resources theorie (Hobfoll, 2001). Maar sommige individuen hebben meer bronnen dan anderen en/of kunnen deze bronnen beter bewaren. Het gevolg daarvan is dat bepaalde individuen sneller conflict zullen ervaren dan anderen (Butler, 2007). De eigenschappen van de student kunnen dus een rol spelen omdat ze invloed hebben op de ervaring van werkstudie interactie. Het Job Demands-Reources Model van Bakker en Demerouti (2007) brengt zowel de job demands (de te leveren werkinspanningen) als de job resources (energiebronnen die een persoon bezit) in kaart. Job resources kunnen jobkenmerken maar ook persoonlijkheidskenmerken zijn. McNall en Michel (2011) toonden aan dat een
proactieve
persoonlijkheid
(het
nemen
van
kansen,
initiatief
en
doorzettingsvermogen tonen) gerelateerd was aan het ervaren van een positieve invloed van een bijbaan op de studies. Daarnaast ervaarden personen die een positieve core self evaluation (de beoordeling van eigen waarde, competentie en capaciteiten) hadden, meer werk-studie facilitatie en minder werk-studie conflict (McNall & Michel, 2011). Het belang van individuele kenmerken wordt ook naar voren geschoven door de Motivationele Conflict Theorie (Hofer, 2007). Een mogelijke predictor van het ervaren van motivationeel conflict zijn waardeoriëntaties (welzijn versus achievement waarden) van een individu (Hofer, Kuhnle, Kilian, Marta, & Fries, 2011). In de dimensie van ‘achievement waardeoriëntatie’ staan leren, prestatie en succes centraal. In de dimensie van ‘welzijnswaardeoriëntatie’ zijn vrije tijd en welzijn de belangrijkste aspecten. Studenten met een hoge welzijnswaarde ervaren hoger motivationeel conflict tijdens het studeren. Daarentegen ervaren studenten met een hoge achievement waarde een hoger motivationeel conflict tijdens een vrijetijdsactiviteit (Hofer et al., 2007). Het zou boeiend zijn om in toekomstig onderzoek rekening te houden met individuele kenmerken van de studenten. Volgens McNall en Michel (2011) is dit een kloof in het huidig onderzoek rond werk-studie interactie. Net zoals in voorgaand onderzoek (Butler, 2007; Derous & Ryan, 2008, Lens et al., 2005; McNall & Michel, 2011) werd in deze scriptie gefocust op één richting: de invloed van werk op studies. De reden hiervoor is dat een groot deel van de werkende studenten zichzelf meer zien als studenten die werken in plaats van werknemers die studeren. Het zou interessant zijn om in toekomstig onderzoek zich te richten op de studenten die zich classificeren tot de tweede groep, namelijk de werkstudenten. Deze
75
studenten hebben een specifiek statuut aan de onderwijsinstelling omdat zij minstens 80 uren per maand tewerkgesteld zijn (http://www.studentatwork.be). Bij deze studenten kan de omgekeerde richting onderzocht worden: invloed van de studies op de tewerkstelling. Daarnaast zou het interessant zijn om, analoog met het onderzoek binnen het werk-familie domein, bij deze doelgroep de cross-over effecten van de partner/collega’s op de ervaring van conflict en/of facilitatie tussen werk en studies na te gaan. (Wayne, Casper, Matthews, & Allen, 2013). Verder werd in deze scriptie weinig evidentie gevonden voor de positieve effecten van de bijbaan op de studies. Verder onderzoek is nodig naar de mechanismen die ervoor zorgen dat de bijbaan een positieve invloed heeft op de studies. Relevantie van de bijbaan blijkt een positieve invloed te hebben de studies (Butler, 2007: Derous & Ryan, 2008). Wanneer een student te werk gesteld wordt in een bijbaan die relevant is voor de studies, kan dit de transfer van schoolkennis vergroten omdat de student de mogelijkheid krijgt om de geleerde concepten toe te passen in de praktijk (Butler, 2007). Een voorbeeld hierbij is een student die een verpleegkunde opleiding volgt en in het weekend de mogelijkheid krijgt om een bijbaan uit te voeren op een ziekenhuisafdeling. Het is dan ook aan te raden om te onderzoeken welke aspecten van de bijbaan (vb. kennis of vaardigheden) die op het eerste zicht niet relevant zijn voor de studies, precies bijdragen tot de relevantie van de bijbaan voor de studie (Butler, 2007). Tot slot heeft deze dagboekstudie een methodologische meerwaarde ten opzichte van voorgaand (cross-sectioneel) onderzoek. Het voordeel ten opzichte van crossectioneel onderzoek is dat data verzameld worden op wekelijkse basis, in tegenstelling tot één punt in de tijd (Ohly et al., 2010). Op deze manier kunnen fluctuaties in de relaties worden nagegaan en wordt de retrospectieve bias verminderd (Ohly et al., 2010). In deze scriptie werd beperkte evidentie gevonden die de bevindingen in voorgaand onderzoek ondersteunt. Een mogelijke verklaring kan de gebruikte analyse in het onderzoek zijn. Bij multilevel analyse kunnen andere resultaten worden vastgesteld omdat multilevel analyse rekening houdt met foutenvariantie, in tegenstelling tot bijvoorbeeld een klassieke regressie-analyse (Ohly et al., 2010). Daarentegen kan de reden voor de beperkte evidentie zijn dat de bijbaan geen fluctuaties in studie-uitkomsten en welzijn te weeg brengt over zo’n korte periode. De invloed van de bijbaan op studie-uitkomsten en het welzijn zou eerder het resultaat
76
kunnen zijn van accumulatie over meerdere maanden. Toekomstig onderzoek met een longitudinaal design zou dit kunnen ophelderen, hoewel er extra aandacht besteed moet worden om uitval te voorkomen (Ployhart & Vandenbergh, 2010). Tot slot kan het zijn dat de onderzochte constructen meer stabiel zijn van aard of door stabiele determinanten als cognitieve capaciteiten beïnvloed worden. Daarentegen onderzocht deze dagboekstudie vooral momentane fluctuaties.
Praktische Implicaties Studenten, ouders, onderwijsinstellingen en overheid maken zich vaak zorgen over de negatieve invloed van de bijbaan op de studies (Derous & Ryan, 2008). Zij denken immers dat een bijbaan ervoor zorgt dat de student minder tijd heeft om te studeren. Echter, studenten die een hogere studie aanvatten, willen op deze manier hun kansen vergroten op de arbeidsmarkt. Maar een bijbaan blijkt een belangrijke voorbereiding te zijn voor de latere tewerkstelling van jongeren (Warren, 2002). Op deze manier leren ze bepaalde vaardigheden zoals verantwoordelijkheid en stiptheid (Warren, 2002). Zowel werkgevers als recruiters hechten belang aan de werkervaring van de student om werkgerelateerde vaardigheden te identificeren in functie van een job (Derous & Ryan, 2008). Bovendien is dit een goede voorbereiding voor studenten omdat de stap van school naar werk minder klein wordt (Ng & Feldman, 2007). Studenten hebben via hun bijbaan dan ook een realistischer beeld van de arbeidsmarkt. Een bijbaan kan dus zowel voor- als nadelen met zich meebrengen en deze onderzoeksbevindingen tonen aan dat de nieuwe wetgeving rond studentenarbeid niet noodzakelijk een negatief gegeven is. De tijd die besteed werd aan de bijbaan heeft geen negatieve invloed op de examenresultaten. Maar, het aantal werkuren zorgt er wel voor dat studenten het studeren meer kunnen uitstellen en meer tijdsdruk ervaren. Aan de andere kant kan de tijd die besteed wordt aan een bijbaan (tot een bepaald punt) ervoor zorgen dat werkende studenten net meer aandachtig en actief aanwezig zijn in de les. Wanneer het ervaren van tijdsdruk en het stellen van uitstelgedrag ervoor zorgt dat de studentenrol niet meer kan worden uitgevoerd, kan zowel de werkgever als de onderwijsinstelling een ondersteunende rol spelen. Zij kunnen er immers voor zorgen dat
de
student
“time
management
vaardigheden”
ontwikkelt.
Wanneer
de
onderwijsinstelling en werkgever regelmaat en structuur brengen in respectievelijk de
77
lessen- en werkroosters, kunnen studenten hun tijd tussen de bijbaan en studies beter organiseren. Bovendien kunnen onderwijsinstellingen en werkgevers cursussen voorzien voor werkende studenten zodat zij vaardigheden ontwikkelen om hun tijd te verdelen tussen hun bijbaan en studies. Studenten die meer weken na elkaar een bijbaan uitvoeren, lijken door deze regelmaat “time management vaardigheden” te bezitten. Het is belangrijk om rekening te houden met de reden waarom de student een bijbaan uitvoert. Sommige studenten werken hoofdzakelijk om een centje bij te verdienen, terwijl anderen het leuk vinden om bijvoorbeeld achter de bar te staan. Wanneer studenten de bijbaan uitvoeren wegens financiële redenen, kan de bijbaan een positieve invloed hebben op de studiemotivatie. Studenten zullen gemotiveerd zijn om te studeren omdat ze het leuk en waardevol vinden of omdat ze op deze manier toegang hebben tot een beter (betaalde) tewerkstelling. Aan de andere kant, wanneer studenten de bijbaan plezierig en persoonlijk relevant vinden, kan dit een negatieve invloed hebben op de studiemotivatie. De student kan daardoor aangetrokken worden om de stap te zetten naar de arbeidsmarkt en de studies op te geven. Maatregelen van de overheid om het aantal werkuren te beperken vormen geen oplossing voor dit probleem (Warren, 2002). Het is belangrijk dat de onderliggende oorzaak wordt aangepakt, namelijk de studiemotivatie van de student. Hoewel dit moeilijker is om te wijzigen of te reguleren (Warren, 2002). Tot slot moet de werkgever rekening houden met het feit dat de bijbaan invloed heeft op het welzijn van de student. Vooral het verminderen van de werkbelasting tijdens de jobuitvoering en een prettige sfeer op de werkvloer, blijken bij te dragen tot het welzijn van de student. Voorbeelden in de praktijk om de werkbelasting te doen dalen zijn voldoende personeel te werk stellen en een degelijke jobopleiding voor de student voorzien. Daarnaast is het belangrijk dat de student een goed contact heeft met de collega’s. Een oplossing hiervoor kan zijn dat de student een (informele) mentor heeft waarbij hij terecht kan met zijn vragen.
Conclusie en Besluit Hoewel in Vlaanderen de studiekosten binnen de perken blijven, voeren meer en meer studenten tijdens het schooljaar een bijbaan uit. Deze stijging is voornamelijk te wijten aan de versoepeling van de Belgische wetgeving rond studentenarbeid. Door het
78
stijgend aantal werkende studenten, kunnen we ons afvragen wat de invloed van de bijbaan op de studies is. Deze vraag wordt niet alleen gesteld door de ouders, onderwijsinstellingen, overheid en potentiële werkgevers. Vele studenten zijn eveneens geïnteresseerd in dit antwoord. Uit de bevindingen kunnen we besluiten dat een bijbaan zowel een positieve als negatieve invloed heeft op de studies en welzijn van studenten. Wanneer een student een beperkt aantal uren besteedt aan een bijbaan, is de student meer aanwezig, geconcentreerd en actief in de les. Echter wanneer de student te veel uren besteedt aan de bijbaan, heeft dit een negatief gevolg voor de lesprestaties. Hoe meer uren de student besteedt aan de bijbaan, hoe meer tijdsdruk de persoon ervaart. Hoewel het aantal werkuren geen invloed had op de examenresultaten, bleken zowel de werkuren als de taakeisen ervoor te zorgen dat de student het studeren meer uitstelt. Deze negatieve effecten van de bijbaan kunnen verklaard worden door het ervaren van conflict tussen werk en school. De perceptie van de student blijkt dus een rol te spelen. Er is bovendien een verband tussen werk- en studiemotivatie. Wanneer de student de bijbaan uitvoert omwille van (financiële) druk, heeft de student een grotere motivatie om te studeren, zowel autonoom als gecontroleerd. De bijbaan kan een invloed hebben op het welzijn van de student. Het maakt niet uit hoeveel uur de student besteedt aan het werk, de jobinhoud speelt een cruciale rol. Daarnaast bepaalt de gecontroleerde werkmotivatie het welzijn van de student. Hoe groter de (financiële) druk om een bijbaan uit te voeren, hoe negatiever de invloed op het welzijn van de student. Tot slot, het negatieve effect van het aantal werkuren en taakeisen bleken niet toe te nemen naarmate studenten meer weken na elkaar een bijbaan uitvoerden. Integendeel, het negatieve effect van de bijbaan op de studies zwakte af. Verder onderzoek naar onderliggende mechanismen en over langere tijdsperiodes is dan ook aangewezen.
Referenties Amkreutz, R. (2012, April 17). KU Leuven zet masterstudent in als lesgever. De Morgen, p. 11.
Atkinson, J. W., & Birch, D. (1970). The dynamics of action. New York: Wiley.
Bakker, A.B., & Demerouti, E. (2007). The job demands-resources model: state of the art.
Journal
of
Managerial
Psychology,
22(3),
309-328.
doi:10.1108/02683940710733115
Bakker, A. B., & Schaufeli, W. B. (2008). Positive organizational behavior: Engaged employees in flourishing organizations. Journal of Organizational Behavioral, 29, 147-154. doi:10.1002/job.515
Baron, R. M., & Kenny, D. A. (1986). The moderator-mediator variable distinction in social
psychological
research:
Conceptual,
strategic,
and
statistical
considerations. Journal of Personality and Social Psychology, 51(6), 1173-1182. doi:10.1037/0022-3514.51.6.1173
Butler, A. B. (2007). Job characteristics and college performance and attitudes: A model of work-school conflict and facilitation. Journal of Applied Psychology, 92(2), 500-510. doi:10.1037/0021-9010.92.2.500
Chambel, M. J., & Curral, L. (2005). Stress in academic life: Work Characteristics as predictors of student well-being and performance. Applied Psychology, 54(1), 135-147. doi:10.1111/j.1464-0597.2005.00200.x
Cotton, S. J., Dollard, M. F., & de Jonge, J. (2002). Stress and student job design: Satisfaction, well-being and performance in university students. International Journal of Stress Management, 9(3), 147-162. doi:10.1023/A:1015515714410
80
Curtis, S., & Shani, N. (2002). The effect of taking paid employment during term-time on students’ academic studies. Journal of Further and Higher Education, 26(2), 129-138. doi:10.1080/03098770220129406
de Jonge, J., van Vegchel, N., Shimazu, A., Schaufeli, W., & Dormann, C. (2010). A longitudinal test of the demand-control model using specific job demands and specific job control. Internal Journal of Behavioral Medicine, 17(2), 125-133. doi:10.1007/s12529-010-9081-1
Derous, E., & Ryan, A. M. (2008). When earning is beneficial for learning: The relation of employment and leisure activities to academic outcomes. Journal of Vocational Behavior, 73(1), 118-131. doi:10.1016/j.jvb.2008.02.003
Diener, F., Emmons, R. A., Larsen, R. J., & Griffin, S. (1985). The satisfaction with life scale.
Journal
of
Personality
Assessment,
49,
71-75.
doi:10.1207/s15327752jpa4901_13
Dundes, L., & Marx, J. (2007). Balancing work and academics in college: Why do students working 10 to 19 hours per week excel? Journal of College Student Retention: Research, Theory & Practice, 8(1), 107-120. doi:10.2190/7UCU-8F9M-94QG-5WWQ
Eisner, S. P., & Harvey, M. E. O. (2009). C-Change? Generation Y and the Glass Ceiling. SAM Advanced Management Journal, 72(1), 13-28. Retrieved from http://www.samnational.org
Field, A. (2009). Discovering statistics using SPSS. Thousand Oaks (Calif.): Sage publications.
Gagné, M., & Forest, J. (2008). The study of compensation systems through the lens of self-determination theory: Reconciling 35 years of debate. Canadian Psychology, 49, 225–232. doi:10.1037/a0012757
81
Gottfredson, L. (2002). Where and why “g” matters: Not a mystery. Human Performance, 15(1), 25-46. doi:10.1080/08959285.2002.9668082
Greenhaus, J. H., & Beutell, N. J. (1985). Sources of conflict between work and family. Academy of Management Review, 10, 76–88. doi:10.2307/258214
Hobfoll, S. E. (2001). The influence of culture, community, and the nested-self in the stress process: Advancing conservation of resources theory. Applied Psychology: An International Review, 50(3), 337-421. doi:10.1111/1464-0597.00062 Hofer, M. (2007). Goal conflicts and self-regulation: A new look at pupils’ off-task behaviour in the classroom. Educational Research Review, 2(1), 28-38. doi:10.1016/j.edurev.2007.02.00
Hofer, M., Kuhnle, C., Kilian, B., Marta, E., & Fries, S. (2011). Motivational interference in school-leisure conflict and learning outcomes: The differential effects of two value conceptions. Learning and Instruction, 21, 301-316. doi:10.1016/j.learninstruc.2010.02.009
Johnson, J. V., & Hall, E. M. (1988). Job strain, workplace social support and cardiovasculair disease: A cross-sectional study of a random sample of the Swedish working population. American Journal of Public Health, 78(10), 13361342. doi:10.2105/AJPH.78.10.1336
Kalenkoski, C. M., & Pabilonia, S.W. (2012). Time to work or time to play: The effect of student employment on homework, sleep, and screen time. Labour Economics, 19(2), 211-221. doi:10.1016/j.labeco.2011.10.002
Karasek, R. A. (1979). Job demands, job decision latitude and mental strain: Implications for job redesign. Administrative Science Quarterly, 24, 285-308. doi:10.2307/2392498
82
Katz, D., & Kahn, R. (1967). The social psychology of organizations. New York: Wiley.
Kasser, T., & Sheldon, K. M. (2009). Time affluence as a path toward personal happiness and ethical business practice: Emperical evidence from four studies. Journal of Business Ethics, 84, 243-255. doi:10.1077/s10551-008-9696-1
Kember, D. (1999). Integrating part-time study with family, work and social obligations.
Studies
in
Higher
Education,
24(1),
109-124.
doi:10.1080/03075079912331380178
Lacante, M., Lens, W., De Metsenaere, M., Van Esbroeck, R., De Jaeger, K., De Coninck, T., & Santy, L. (2002). Drop-out in het eerste jaar hoger onderwijs [Drop-out in the first year of higher education] (Eindrapport OBPWO 98.11). Brussel/Leuven: Vrije Universiteit Brussel/Katholieke Universiteit Leuven.
Lens, W., Lacante, M., Vansteenkiste, M., & Herrera, D. (2005). Study persistence and academic achievement as a function of the type of competing tendencies. European
Journal
of
Psychology
of
Education,
20(3),
275-287.
doi:10.1007/BF03173557
Lucas, R., & Ralston, L. (1997). Youth, gender and part-time employment: A preliminary appraisal of student employment. Employee Relations, 19(1). 51-66. doi:10.1108/01425459710163589
Luysterman, P. (2012, November 27). Studenten werken steeds meer. De Tijd, p. 17.
Markel, K. S., & Frone, M. R. (1998). Job characteristics, work-school conflict, and school outcomes among adolescents: Testing a structural model. Journal of Applied Psychology, 83(2), 277-287. doi:10.1037/0021-9010.83.2.277
83
Marks, S. (1977). Multiple roles and role strain: Some notes on human energy, time and commitment. American Sociological Review, 42, 921–936. doi:10.2307/2094577
McNall, L. A., & Michel, J. S. (2011). A dispositional approach to work-school conflict and enrichment. Journal of Business and Psychology, 26(3), 397-441. doi:10.1007/s10869-010-9187-0 Misra, R., & McKean, M. (2000). College students’ academic stress and its relation to their anxiety, time management, and leisure satisfaction. American Journal Of Health Studies, 16(1), 41. Retrieved from http://www.va-ajhs.com/
Mortimer, J. T., Finch, M. D., Ryu S., Shanahan S. M., & Call, K. T. (1996). The effects of work intensity on adolescent mental health, achievement, and behavioral adjustment: New evidence from a prospective study. Child Development, 67(3), 1243-1261. doi:10.2307/1131890
Ohly, S., Sonnentag, S., Niessen, C., & Zapf D. (2010). Diary studies in organizational research: An introduction and some practical recommendations. Journal of Personnel Psychology, 9(2); 79-93. doi: 10.1027/1866-5888/a000009
Onyemah, V. (2008). Role ambiguity, role conflict, and performance: Emperical evidence of an inverted-u relationship. Journal Of Personal Selling & Sales Management, 28(3), 299-313. doi:10.2753/PSS0885-3134280306
Orr, D., Gwosc, C., & Netz, N. (2011). Social and Economic Conditions of Student Life in Europe. Synopsis of indicators. Final report. Eurostudent IV 2008–2011. Retrieved from: http://www.eurostudent.eu
Pavot, W., & Diener, E. (1993). Review of the satisfaction with life scale. Pscyhological Assessment, 5(2), 164-172. doi:10.1037/1040-3590.5.2.164
84
Peugh, J. L., & Enders, C. K. (2005). Using the SPSS mixed procedure to fit crosssectional and longitudinal multilevel models. Educational and Psychological Measurement, 65(5), 717-741. doi:10.1177/0013164405278558
Ployhart, R. E., & Vandenberg, R. J. (2010). Longitudinal research: The theory, design, and
analysis
of
change.
Journal
of
Management,
36(1),
94-120.
doi:10.1177/0149206309352110
Post, D., & Pong, S. (2009). Student labour and academic proficiency in international perspective. International Labour Review, 148(1), 93-122. doi: 10.1111/j.1564913X.2009.00050.x
Randstad. (2010). Randstad-onderzoek 2010: Studenten aan het werk. Retrieved from http://www.randstad.be
Rijksdienst voor Sociale Zekerheid. (2012). Tewerkstelling van studenten met een studentencontract
[Data
file].
Retrieved
from
http://www.rsz.fgov.be/nl/statistieken/publicaties/tewerkstelling-van-studenten
Rijksdienst voor Sociale Zekerheid. (2013, Mei 5). Studenten hebben nooit zoveel gewerkt als in 2012. Retrieved
from
http://www.rsz.fgov.be/nl/news/545/studenten-hebben-nooit-zoveel-gewerkt-als2012
Riggert, S. C., Boyle, M., Petrosko, J. M., Ash, D., & Rude-Parkins, C. (2006). Student employment and higher education: Empiricism and contradiction. Review of Educational Research, 76(1), 63-73,75-92. doi:10.3102/00346543076001063
Robotham,
D.
(2012).
consequences,
Student
part-time
Education
doi:10.1108/00400911211198904
+
employment: Training,
Characteristics 54(1),
and
66-75.
85
Rochford, C., Connolly, M., & Drennan, J. (2009). Paid part-time employment and academic performance of undergraduate nursing students. Nurse Education Today, 29(6), 601-606. doi:10.1016/j.nedt.2009.01.004
Rothstein, J., Rouse, C. E. (2011). Constrained after college: Student loans and early-c areer occupational choices. Journal of Public Economics, 95, 149-163. doi:10.1016/j.jpubeco.2010.09.015
Ryan, R. M., & Deci, E. L. (2000). Self-Determination theory and the facilitation of intrinsic
motivation,
social
development,
and
well-being.
American
Psychologist, 55(1), 68-78. doi:10.1037110003-066X.55.1.68
Salisbury, M. H., Pascarella, E. T., Padgett, R. D., & Blaich, C. (2012). The effects of work on leadership development among first-year college students. Journal of College Student Development, 53(2), 300-324. doi:10.1353/csd.2012.0021
Stanton, J. M., & Rogelberg, S. G. (2001). Using internet/intranet web pages to collect organizational research data. Organizational Research Methods, 4(3), 200-217. doi:10.1177/109442810143002
Taylor, G., Lekes, N., Gagnon, H., Kwan, L., & Koestner, R. (2012). Need satisfaction, work-school interference and school drop-out: An application of selfdetermination theory. British Journal of Educational Psychology, 82, 622-646. doi:10.1111/j.2044-8279.2011.02050.x
Van den Broeck, A., Vansteenkiste, M., De Witte, H., Soenens, B., & Lens, W. (2010). Capturing autonomy, competence, and relatedness at work: Construction and initial validation of the work-related basis need satisfaction scale. Journal of Occupational
and
Organisational
doi:10.1348/096317909X481382
Psychology,
83(4),
981-1002.
86
Vansteenkiste, M., Lens, W., & Deci, E.L. (2006). Intrinsic versus extrinsic contents in self-determination theory: Another look at the quality of academic motivation. Educational Psychologist, 41(1), 19-31. doi:10.1207/s15326985ep4101_4
Vansteenkiste, M., & Soenens, B. (2009). Ontwikkelingspsychologie II. Leuven: Acco.
Vansteenkiste, M., Soenens, B., Sierens, E., Luyckx, K. & Lens, W. (2009). Motivational profiles from a self-determination perspective: The quality of motivation matters. Journal of Educational Psychology, 101(3), 671-688. doi:10.1037/&0015083
Veldhoven, M., & Meijman, T. F. (1994). Het meten van psychosociale arbeidsbelasting met een vragenlijst: De vragenlijst beleving en beoordeling van de
arbeid
(VBBA).
Amsterdam:
Nederlands
Instituut
voor
Arbeidsomstandigheden.
Warr, P. (1990). The measurement of well-being and other aspects of mental health. Journal of Occupational Psychology, 63, 193-210. doi:10.1111/j.20448325.1990.tb00521.x
Warren, J. R. (2002). Reconsidering the relationship between student employment and academic outcomes: A new theory and better data. Youth Society, 33(3), 366393. doi:10.1177/0044118X02033003002
Wayne, H. J., Casper, W. J., Matthews, R. A., & Allen, T. D. (2013). Family-supportive organization perceptions and organizational commitment: The mediating role of work–family conflict and enrichment and partner attitudes. Journal of Applied Psychology, 98(4), 606-622. doi:10.1037/a0032491
Wenz, M., & Yu, W. (2010). Term-time employment and the academic performance of
undergraduates.
doi:10.1353/jef.0.0023
Journal
of
Education
Finance,
35(4),
358-373.
87
Wood, S., Stride, C., Threapleton, K., Wearn, E., Nolan, F., Osborn, D., Paul., M., Johnson, S. (2011). Job demands, control, supportive relationships and wellbegin amongst British mental health workers. Social Psychiatry and Psychiatric Epidemiology, 46(10), 1055-1068. doi:10.1007/s00127-010-0263-6
88
Bijlage A: Tabellen Tabel A4 Gemiddelden, Standaarddeviaties, Correlaties en Betrouwbaarheid van de Onderzochte Variabelen M Werkuren
1. (objectief)
SD
1
10.37 6.53
-
2
3
Werkuren
2.69 1.06 .87**
Academische
3.49 0.98 -.18** -.14** .88
2. (subjectief)a 3. Prestaties
Examenresultat
4. en
3.09 0.52
.09
4
5
6
7
8
9
10
-
.08 .20**
-
Autonome
5. Studiemotivati 3.36 0.75 -.07 -.05 .15** .00 e Gecontroleerde 6. Studiemotivati 3.01 0.78 -.06 -.02 e
.85
.09 -.18** .07
.70
Cognitief
3.95 1.25 -.11* -.11* .35** .07 .27** .00
8. Welzijn
Affectief
2.59 0.70 -.11* -.07 .30** .11* .13* -.19** .63** .90
9. Uitstelgedrag
3.40 1.07 .15** .12* -.34** -.16** -.15** .11* -.31** -.18** .86
7. Welzijn
Uitstelgedrag
10. Job
2.33 1.03 .26** .26** -.14** .05
-.07
.88
.03 -.28** -.13** .37**
-
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28 29
89
M
SD
1
2
3
4
5
6
7
.09
.00
8
9
10
11
Uitstelgedrag
2.59 1.17 -.11* -.06 -.04 -.06 -.02
12. Andere
Uitstelgedrag
2.67 1.31 -.08 -.09 -.20** -.24** -.12* .16** -.14** -.02 .42** -.04 .21**
13. Tijdsdruk
2.84 1.06 .19** .21** -.11* .09
-.07 .12* -.33** -.30** .30** .55** .04
14. Taakeisen
3.38 0.98 .15** .20** .01
.08
11. Hobby’s
15.
Autonomie
16. Sociale Steun
-.02
Opeenvolgende
21. Werkweken 22. Leeftijd 23. Geslachtbf
16
17
-.01
.02 -.11* .05
.10* -.07 .11*
.06
4.14 0.71
.09
.08
-.05
.05 .16** .00
-.03 -.05 .17** -.01 .16** .20** .91
.09
.08
-.08
.06 .14** -.11* .08 .51** .25** .83
.08 .32** -.04 -.29** .03
.07
.07
-.09
.03
2.57 0.90 .34** .34** -.22** .16** -.03
2.12 0.80
.10
.13* .13**
2.38 1.42
.09
.07
.05
.72
.06 -.29** -.22** .36** .68** .02 -.12* .65** .23** -.10* -.10* -.03
.06
.03 -.12* .10*
1.75 0.44 .03
.03
.11* .13*
.11* .14** -.04
.03
.02
.10*
22
23
.01 -.13** .03
.80
.06 .34** .04 .39** .17** -.06
.10 -.11* -.12* -.04 -.09 -.17** -.08
21.54 2.03 .34** .21** -.16** .40** .17** -.30** -.08 -.04
21
.89
.08 -.11* .09
.03
.12* .21** -.01 .20** .02 -.22** -.05 -.10 -.11* -.06
-.03 -.03
20
.87
-.09
.00
19
-
.14** -.15** -.11* .09
.00
18
-
.10
Gecontroleerde
Werk-Studie
15
3.19 0.99
18. Werkmotivatie 2.72 0.87 .18** .18** -.04 -.03
20. Facilitatie
14
.01 .25** .93
Autonome
Werk-Studie
13
.08 -.12* -.15** .09 .13** -.08
17. Werkmotivatie 3.02 0.81 .15** .22** -.07 -.07 .13** .06
19. Conflict
.05 .30** .20**
12
-.00
.06
-.06 -.07
.05
-.09
.87
.01
-
.09 -.12* -.02 .12* .17** .14** .20**
-.08 -.08 -.09 .11* -.12* -.08 .14** .23** -.03
.04 -.11* .01 .17** .05
-.02
-
.08
-
24
25
26
27
28 29
90
M
SD
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
.07
.07
.13* .11*
.07
.02
.01
.05
.06
.00
-.01
.06
-.10 -.05 -.01
-.06 .13*
.01
.06
.02
.06
-.04 -.13* .01
.04
.06 -.11* -.04 -.10 -.01
.00
-.02 -.02
.08
.06
-.05
.04
.06
.01
.04
-.05 -.06 -.02 -.22** .00
.06
-.09 .14** .48** .20** -.08 -.39** .65**
28. Gebeurtenisef
0.10 0.30 .15** .13** -.04 -.05 -.10* -.06 -.24** -.22** .02
.00
-.08
.10
.05
.01
.04
.07
.07
.01
.08
29. Pauzeweken
0.13 0.21 -.12* -.12* .11* -.04 -.05 .13*
-.05 -.04 -.07 -.07 -.05
.02
.03
-.05
.04
.03 -.18** -.05 -.07 -.34** -.34** -.08 -.02 .24** -.33** -.23** -.02 -
24. Etniciteitcf Onderwijs-
25. instellingdf
Opleidings-
1
1.02 0.13 .06
2
3
4
5
7
8
.01 -.09 -.13* .04 .15** -.08 -.06
1.26 0.44 -.07 -.03
.05 -.15** -.05 -.07
.03
.04
-.06 -.10
-.05 -.03 .33** .18** -.19** .05 .13** -.05
26. niveau
2.57 0.67 .03
27. Studiejaar
3.27 1.25 -.10 -.18** -.01 .31** .06
Ingrijpende
6
-.09
.00
.02
.09
.02
-.01
22
23
24
-.09
.07
.05
26
27
28 29
-
-.06 -.23** -.18** -.08 .12* .54** .10
25
-
-.03 -.32**
-
-.05 -.07 -.01
-
.01
-
Noot. Cronbach’s alpha betrouwbaarheidscoëfficiënten staan op de diagonaal. a 1 = 1 tot 4 uur per week; 4 tot 8 uur per week; tussen 8 en 16 uur per week; tussen 16 en 24 uur per week; tussen 24 en 30 uur per week; tussen 30 en 40 uur per week; meer dan 40 uur per week. b 1 = man; 2 = vrouw. c 1 = meerderheden; 2 = minderheden. d 1 = universiteit; 2 = hogeschool. e 0 = geen ingrijpende gebeurtenis; 1 = ingrijpende gebeurtenis. f Spearman correlatie. * p < .05. ** p < .01.
91
Tabel B5 De Invloed van Werkuren op Studie-Uitkomsten en Welzijn (Hypothese 1 en Additionele Analyses) Uitkomstvariabelen Academische Prestaties b
SE
t
Examenresultaten b
SE
t
Autonome Studiemotivatie B
SE
t
Gecontroleerde Studiemotivatie b
SE
t
Cognitief Welzijn b
SE
t
Affectief Welzijn b
SE
t
Uitstelgedrag b
SE
t
Tijdsdruk b
SE
t
Stap 1 Intercept
3.63** 0.09 41.34 3.10** 0.12
25.83 3.23** 0.11
30.73 3.05** 0.72
4.24 3.24** 0.20
1.93 -0.11** 0.04 -2.69
16.43 2.61** 0.07
39.07 3.40** 0.09
38.27 2.73** 0.19
14.67
-0.35
0.21
-1.64
0.24
0.20
1.20
2.17 0.05** 0.01
5.08
Stap 2 Leeftijd
-0.07
0.04 -1.79
0.00
0.01
0.07
Geslachta
-0.44* 0.18 -2.41
-0.10
0.13
0.47
0.08
0.04
Etniciteitb
-0.05
Onderwijs-instellingc
0.08
0.13
0.60
Opleidings-niveau
0.20
0.11
1.85
Studiejaar
0.04
0.07
0.61
Ingrijpende Gebeurtenisd Pauzeweken
0.09
0.26
-0.01
0.01 -1.39
0.06
0.11
0.56
0.12
0.09
1.36
0.34
-0.02
0.72 -0.07
0.12 -0.19
0.07
0.82** 0.20 0.14
0.18
0.00
0.01 -0.51
0.06
1.30
4.17 0.27** 0.06
4.58
-1.36
-0.78 0.02*
0.77
Stap 3 Werkuren (objectief)
0.00
0.00
-0.55
-0.01
0.01
-1.75
-0.02
0.01
0.00
0.00
0.01
92
Stap 4 Werkuren (objectief)2
0.00
0.00 -1.94
0.00
0.00
0.98
0.00
0.00
0.87
-0.01
0.01 -1.20
-0.02
Noot. De controle en onafhankelijke variabelen zijn gecentreerd (group-mean centering). a 1 = man; 2 = vrouw. b 1 = meerderheden; 2 = minderheden. c 1 = universiteit; 2 = hogeschool. d 0 = geen ingrijpende gebeurtenis; 1 = ingrijpende gebeurtenis. * p < .05. ** p < .01.
0.02
-1.30
0.00
0.00
0.32
0.00
0.00
-0.52
0.00
0.00
0.17
93
Tabel C6 De Invloed van Werkuren op de Reden van Uitstelgedrag Uitkomstvariabelen Uitstelgedrag Job
Uitstelgedrag Hobby
Uitstelgedrag Andere
b
SE
t
b
SE
t
b
SE
t
2.37**
0.09
25.57
2.85**
0.70
4.05
3.18**
0.79
4.04
Leeftijd
-0.02
0.04
-0.42
-0.10
0.06
-1.56
Geslachta
-0.35
0.19
-1.81
0.38
0.23
1.63
-0.34
0.70
0.63
-0.20
0.77
-0.26
0.09
0.10
0.95
-0.01
0.01
-0.98
Stap 1 Intercept Stap 2
Etniciteitb Onderwijs-instellingc Opleidings-niveau Studiejaar Ingrijpende Gebeurtenisd Pauzeweken Stap 3 Werkuren (objectief)
0.05**
0.01
5.07
-0.02*
0.01
-2.12
Noot. De controle en onafhankelijke variabelen zijn gecentreerd (group-mean centering). a 1 = man; 2 = vrouw. b 1 = meerderheden; 2 = minderheden. c 1 = universiteit; 2 = hogeschool. d 0 = geen ingrijpende gebeurtenis; 1 = ingrijpende gebeurtenis. * p < .05. ** p < .01.
94
Tabel D7 De Modererende Effecten van Jobkenmerken op de Relatie tussen Werkuren enerzijds en Studie-Uitkomsten en Welzijn anderzijds (Hypothese 2) Uitkomstvariabelen Academische Prestaties b
SE
Examenresultaten t
b
SE
t
Autonome Studiemotivatie
Gecontroleerde Studiemotivatie
b
b
SE
t
Cognitief Welzijn
SE
t
b
0.72
4.21
3.25**
1.84 -0.11** 0.04
-2.59
SE
t
Affectief Welzijn b
SE
t
Uitstelgedrag b
SE
Tijdsdruk t
b
SE
t
0.10
29.33
-0.23
0.21
-1.11
-0.26
0.20
-1.35
Stap 1 Intercept
3.63** 0.09
42.19 3.16** 0.07
48.01 3.22** 0.10
30.76 3.03**
0.20 16.67 2.61** 0.07
39.66 3.40**
0.09
37.63 2.87**
Stap 2 Leeftijd
-0.07
0.04
-1.69
0.00
0.01
0.07
Geslachta
-0.41*
0.18
-2.30
-0.10
0.13
-0.73
0.07
0.04
Etniciteitb
-0.04
Onderwijsinstellingc Opleidingsniveau Studiejaar
-0.08
0.14
-0.60
0.20
0.11
1.85
0.04
0.07
0.61
Ingrijpende Gebeurtenisd Pauzeweken
0.07
0.11
0.64
0.14
0.09
1.49
0.09
0.26
0.34
Werkuren (objectief)
-0.01
0.01
-1.11
0.00
0.00
-0.42
-0.01
0.01
Taakeisen
-0.01
0.05
-0.29
0.00
0.00
0.52
0.03
0.04
-0.02
0.72
0.12
-0.06
-0.19
0.14
0.18
0.77
-1.57
-0.01
0.01
-0.92
0.72
0.04
0.03
1.19
0.07
0.06
1.24
0.27** 0.06
4.47
0.80**
0.20
4.11
-0.02
0.01
-1.20
0.00
0.00
-0.94
0.02
0.01
1.63
0.04**
0.01
4.02
-0.21** 0.07
-3.08
-0.04
0.02
-1.96
0.11
0.06
1.97
0.20**
0.05
3.82
Stap 3
95
Autonomie
-0.07
0.05
-1.30
0.00
0.00
0.02
0.06
0.04
1.60
-0.03
0.03
-0.73
0.08
0.07
1.17
0.02
0.02
0.73
0.05
0.08
0.87
-0.04
0.06
-0.78
Sociale Steun 0.04
0.07
0.50
0.00
0.00
1.66
-0.02
0.05
-0.38
0.02
0.05
0.40
0.21*
0.10
2.03
0.08*
0.03
2.32
0.06
0.08
0.70
-0.08
0.08
-0.97
Stap 4 Werkuren x -0.01 Taakeisen Werkuren x 0.00 Autonomie Werkuren x 0.00 Sociale Steun
0.01
-1.24
0.00
0.00
0.15
0.00
0.01
0.04
0.00
0.01 -0.46
0.01
0.01
0.63
0.00
0.00
0.18
0.00
0.01
0.41
0.00
0.01
-0.48
0.01
0.14
0.00
0.00
0.08
0.00
0.00
0.36
0.00
0.01
0.01
0.00
0.01
0.27
0.00
0.00
0.12
0.00
0.01
-0.50
0.00
0.01
0.02
0.01
0.11
0.00
0.00
-0.94
-0.01
0.01
-0.88
0.01
0.01
0.74
0.00
0.02 -0.03
0.00
0.01
0.59
-0.01
0.01
-0.42
0.01
0.01
0.67
Noot. De controle en onafhankelijke variabelen zijn gecentreerd (group-mean centering). a 1 = man; 2 = vrouw. b 1 = meerderheden; 2 = minderheden. c 1 = universiteit; 2 = hogeschool. d 0 = geen ingrijpende gebeurtenis; 1 = ingrijpende gebeurtenis. * p < .05. ** p < .01.
96
Tabel E8 De Modererende Effecten van Werkmotivatie op de Relatie tussen Werkuren enerzijds en Studie-Uitkomsten en Welzijn anderzijds (Hypothese 3) Uitkomstvariabelen Academische Prestaties b
SE
Examenresultaten t
b
SE
t
Autonome Studiemotivatie
Gecontroleerde Studiemotivatie
b
b
SE
t
SE
t
Cognitief Welzijn b
SE
t
Affectief Welzijn b
SE
t
Uitstelgedrag b
SE
Tijdsdruk t
b
SE
t
Stap 1 Intercept
3.63** 0.09
40.86 3.16** 0.07
48.01 3.21** 0.10
30.79 2.92**
0.68
4.33
1.76 -0.13** 0.04
-3.24
3.20** 0.20
16.27 2.60** 0.07
39.41 3.40** 0.09
38.27 2.73** 0.19
14.67
-0.35
0.21
-1.64
0.24
0.20
1.20
Stap 2 Leeftijd
-0.07
0.04
-1.84
0.00
0.01
-0.09
Geslachta
-0.44*
0.18
-2.41
-0.10
0.13
-0.73
0.07
0.04
Etniciteitb
0.08
Onderwijsinstellingc Opleidingsniveau Studiejaar
-0.08
0.13
-0.60
0.20
0.11
1.86
0.04
0.07
0.61
Ingrijpende Gebeurtenisd Pauzeweken
0.08
0.11
0.71
0.13
0.09
1.44
0.09
0.26
0.34
-0.01
0.01
-1.50
0.00
0.00
-0.51
-0.01
0.01
0.02
0.06
0.82
0.00
0.00
-0.32
-0.01
0.05
0.01
0.68
0.11
0.12
0.08
0.07
0.86** 0.20
0.05
1.34
4.43 0.28** 0.06
4.71
0.16
0.18
0.88
-1.96
0.00
0.01
-0.79
-0.02
0.01
-1.46
0.00
0.00
-0.48
0.02*
0.01
2.17 0.05** 0.01
5.08
-0.22
0.00
0.04
-0.02
0.19*
0.09
2.12
0.03
0.03
0.34
0.08
0.07
1.03
-2.35
Stap 3 Werkuren (objectief) Autonome Werkmotivatie
-0.17*
0.07
97
Gecontroleerde Werkmotivatie
0.04
0.08
0.52
0.00
0.00
1.14
0.10
0.06
1.75
0.21**
0.05
3.93
0.02
0.10
0.15
-0.07
0.03
-1.92
-0.13
0.09
-1.52
0.01
0.08 0.12
0.00
0.01
0.39
0.00
0.00
0.25
0.00
0.01
-0.03
0.00
0.01
-0.03
-0.02
0.01
-1.36
0.00
0.00
-1.22
-0.01
0.01
-1.40
0.01
0.01 0.61
0.00
0.01
0.37
0.00
0.00
0.47
0.02*
0.01
2.44
0.01
0.01
0.90
0.01
0.01
0.81
0.00
0.00
1.04
-0.01
0.01
-1.31
0.00
0.01 0.03
Stap 4 Werkuren x Autonome Werkmotivatie Werkuren x Gecontroleerde Werkmotivatie
Noot. De controle en onafhankelijke variabelen zijn gecentreerd (group-mean centering). a 1 = man; 2 = vrouw. b 1 = meerderheden; 2 = minderheden. c 1 = universiteit; 2 = hogeschool. d 0 = geen ingrijpende gebeurtenis; 1 = ingrijpende gebeurtenis. * p < .05. ** p < .01.
98
Tabel F9 De Mediatie Effecten van Werk-Studie Conflict op de Relatie tussen Werkuren enerzijds en Studie-Uitkomsten en Welzijn anderzijds (Hypothese 4) Mediator
Uitkomstvariabelen
Werk-Studie
Academische
Facilitatie
Prestaties
b
SE
t
Stap 1
b
SE
t
Stap 2
Examenresultaten b
SE
t
Stap 2
Autonome
Gecontroleerde
b
SE
t
b
0.03
0.08
0.43 3.63** 0.09 41.34 3.10** 0.12 25.83 3.23** 0.11 30.73 3.05**
2.Leeftijd
0.01
0.04
0.15 -0.07
Geslachta
0.07
-0.33 0.17 -1.96 -0.44* 0.18 -2.41 -0.10
0.13
0.47
0.08
SE
t
Stap 2
1.Intercept
0.01
Affectief
Welzijn
Welzijn
Studiemotivatie Studiemotivatie
Stap 2
0.04 -1.79 0.00
Cognitief
0.04
b
SE
t
Stap 2
b
SE
Uitstelgedrag t
Stap 2
0.72 4.24 3.24** 0.20 16.43 2.61** 0.07
b
SE
t
Tijdsdruk b
SE
t
Stap 2
Stap 2
39.07 3.40** 0.09
38.27 2.73** 0.19
14.67
-0.35
0.21
-1.64
0.24
0.20
1.20
2.17 0.05** 0.01
5.08
1.93 -0.11** 0.04 -2.69
Etniciteitb
-0.05
0.72 -0.07
Onderwijs0.08
0.13
0.60
Opleidingsniveau
0.20
0.11
1.85
Studiejaar
0.04
0.07
0.61
instellingc
-0.18 0.17 -1.12
0.06
0.11
0.56 -0.02
0.12
0.09
1.36
0.12 -0.19
0.07
0.06
1.30
4.17 0.27** 0.06
4.58
Ingrijpende Gebeurtenisd Pauzeweken
3.Werkuren (objectief)
0.09
0.05** 0.01 6.38 -0.01
0.26
0.34
0.01 -1.39 0.00
0.00 -0.55 -0.01
0.01 -1.75
0.82** 0.20 0.14
0.18 0.77
0.00
0.01 -0.51 -0.02
0.01 -1.36
0.00
0.00 -0.78
0.02* 0.01
99
Academische Prestaties b
SE
t
Stap 4
Examenresultaten b
SE
t
Stap 4
Autonome
Gecontroleerde
Studiemotivatie Studiemotivatie b
SE
t
Stap 4
b
SE
t
Stap 4
Cognitief
Affectief
Welzijn
Welzijn
b
SE
t
Stap 4
b
SE
Uitstelgedrag t
Stap 4
b
SE
Stap 4
-
-
-
3.64** 0.09 41.36 3.17** 0.07 47.37 3.23** 0.11 30.66 3.05** 0.72 4.26 3.16** 0.20 16.51 2.60** 0.07 39.30 3.41** 0.08
2.Leeftijd
-
-
-
-0.07
0.04 -1.70 0.03
0.04
0.74 0.08
Geslachta
-
-
-
-0.52** 0.18 -2.87 -0.11
0.13
-0.81
Etniciteitb
-
-
-
-
-
-
-0.09
0.14
-0.66
Opleidingsniveau
-
-
-
0.17
0.12
1.37 0.07
Studiejaar
-
-
-
0.03
0.07
0.36
-
-
-
Pauzeweken
-
-
-
0.09
0.26
3.Werkuren (objectief) Werk-Studie Conflict
-
-
-
0.00
0.01 -0.07 0.00
-
-
-
-0.23** 0.06
Onderwijsinstellingc
Ingrijpende Gebeurtenisd
0.11
0.57 -0.03
0.09
1.37
0.34
-4.05 0.00
0.10
0.00 -0.48 -0.01 0.00
0.01 -1.60 - 0.01
-0.16 -0.01 0.04
SE
t
41.15 2.79** 0.13
20.95
-0.11
0.15
-0.73
0.12
0.15
0.80
0.31 0.01
0.01
1.25
1.93 -0.11** 0.04 -2.69
-0.06
0.13
b Stap 4
1.Intercept
0.04
t
Tijdsdruk
-0.21 0.05
0.72 -0.08
0.12 -0.22
0.08
0.06
1.42
0.89** 0.20
4.66 0.28** 0.06
4.80
0.00
0.29
0.18 0.55
0.01 -0.88 0.04
Noot. De controle en onafhankelijke variabelen zijn gecentreerd (group-mean centering). a 1 = man; 2 = vrouw.
0.01
0.00
0.00 0.17
0.00
0.01
1.30 -0.40** 0.08 -4.92 -0.08** 0.03 -2.78 0.37** 0.07
5.68 0.69** 0.06 12.17
100
b
1 = meerderheden; 2 = minderheden. 1 = universiteit; 2 = hogeschool. d 0 = geen ingrijpende gebeurtenis; 1 = ingrijpende gebeurtenis. * p < .05. ** p < .01. c
101
Tabel G10 De Mediatie Effecten van Werk-Studie Conflict op de Relatie tussen Taakeisen enerzijds en Studie-Uitkomsten en Welzijn anderzijds (Hypothese 4) Mediator
Uitkomstvariabelen
Werk-Studie
Academische
Facilitatie
Prestaties
b
SE
t
Stap 1
b
SE
t
Stap 2
Examenresultaten b
SE
t
Stap 2
Autonome
Gecontroleerde
Studiemotivatie Studiemotivatie b
SE
t
Stap 2
b
SE
Stap 2
0.04 0.08
0.59 3.57** 0.09 39.65 0.63** 0.01 48.02 3.27** 0.11 31.56 3.92** 0.48
2.Leeftijd
0.06 0.04
1.61 -0.08
Geslachta
-0.17
0.00
0.09
0.16 -1.04 -0.36* 0.18 -1.99 -0.02
0.03
-0.73
0.05
0.04
Affectief
Welzijn
Welzijn
b
SE
Stap 2
1.Intercept
0.04 -1.95 0.00
t
Cognitief
t
b
SE
Uitstelgedrag t
Stap 2
8.10 3.20** 0.20 16.78 2.62** 0.07
b
SE
t
Tijdsdruk b
SE
t
Stap 2
Stap 2
40.02 3.40** 0.09
39.36 2.70** 0.17
15.92
-0.24
0.19
-1.27
0.30
0.18
1.65
1.25 -0.09* 0.04 -2.30
Etniciteitb
-0.93
0.49 -1.91
Onderwijs-0.02
0.03
-0.60
Opleidingsniveau
0.04
0.02
1.85
Studiejaar
0.01
0.01
0.55
instellingc
-0.18 0.16
-1.14
0.10
0.11
0.88
0.09
0.09
1.04
0.00
0.12 -0.03
0.05
0.05
0.91
4.31 0.26** 0.06
4.35
Ingrijpende Gebeurtenisd Pauzeweken
3.Taakeisen
0.26
0.21** 0.01 5.08 -0.02
0.26
0.99
0.05 -0.34
0.82** 0.20 0.36
0.00
0.00
0.32
0.02
0.03
0.53
0.05
0.18
0.03
1.99
1.48 -0.17* 0.06 -2.70 -0.03 0.02 -1.48 0.14** 0.05
2.72 0.24** 0.05
4.67
102
Academische Prestaties b
SE
t
Stap 4
Examenresultaten b
SE
t
Stap 4
Autonome
b
SE
-
2.Leeftijd
-
-
- -0.06
0.04 -1.51 0.01
0.01
0.74
Geslachta
-
-
- -0.41* 0.18 -2.32 -0.02
0.03
-0.81
Etniciteitb
-
-
-
-
-
-
-0.02
0.03
-0.66
Opleidingsniveau
-
-
-
0.03
0.02
1.37
Studiejaar
-
-
-
0.01
0.01
0.36
-
-
-
-
-
-
0.23
0.26
0.91
-
-
-
0.04
0.05
0.89
0.00
0.00
-
-
- -0.29** 0.06 -5.17
0.00
0.00 -0.40 -0.02 0.04
Gebeurtenisd Pauzeweken
3.Taakeisen Werk-studie Conflict
b
SE
Affectief
Welzijn
Welzijn
0.04
0.10
0.12
0.90
0.10
0.09
1.08
0.03
SE
t
b
SE
Uitstelgedrag t
Stap 4
b
SE
Stap 4
t
Tijdsdruk b
SE
t
Stap 4
8.09 3.14** 0.18 17.02 2.61** 0.06 40.30 3.40** 0.08
42.61 2.78** 0.12
22.79
-0.09
0.14
-0.69
0.14
0.13
1.02
0.05
1.16 0.10* 0.05
2.32
-0.40**0.07 -5.48 -0.08** 0.03 -3.37 0.37** 0.06
6.18 0.69** 0.05
13.53
1.27 -0.09* 0.04 -2.29
-0.93
0.40 0.02
b Stap 4
3.59** 0.09 40.30 0.63** 0.01 47.36 3.27** 0.10 31.49 3.92** 0.48
0.05
t
Stap 4
-
Ingrijpende
t
Stap 4
-
instellingc
Cognitief
Studiemotivatie Studiemotivatie
1.Intercept
Onderwijs-
Gecontroleerde
0.00
0.49 -1.91
0.12 -0.01
0.06
0.89** 0.18 0.33
0.18
1.83
0.04
0.03
1.38 -0.09
-0.50 0.01
0.04
0.19
0.64
Noot. De controle en onafhankelijke variabelen zijn gecentreerd (group-mean centering). a 1 = man; 2 = vrouw.
0.05
1.13
4.82 0.28** 0.06
4.66
0.06 -1.34
-0.02
0.02 -0.70
0.06
103
b
1 = meerderheden; 2 = minderheden. 1 = universiteit; 2 = hogeschool. d 0 = geen ingrijpende gebeurtenis; 1 = ingrijpende gebeurtenis. * p < .05. ** p < .01. c
104
Tabel H11 De Mediatie Effecten van Werk-Studie Facilitatie op de Relatie tussen Autonomie enerzijds en Studie-Uitkomsten en Welzijn anderzijds (Hypothese 5) Mediator
Uitkomstvariabelen
Werk-Studie
Academische
Facilitatie
Prestaties
b Stap 1
SE
t
b
SE
t
Stap 2
Examenresultaten b
SE
t
Stap 2
Autonome
Gecontroleerde
Cognitief
Affectief
Welzijn
Welzijn
Studiemotivatie Studiemotivatie b
SE
t
Stap 2
b
SE
t
Stap 2
b
SE
t
Stap 2
b
SE
Uitstelgedrag t
Stap 2
b
SE
Stap 2
t
Tijdsdruk b
SE
t
Stap 2
1.Intercept
0.01
0.06 0.08 3.57** 0.09 39.97 3.16** 0.07 48.02 3.27** 0.10 31.64 3.93** 0.48 8.13 3.20** 0.19 16.62 2.62** 0.07 39.85 3.41** 0.09 39.40 2.75** 0.17 15.80
2.Leeftijd
0.04
0.03 1.40 -0.07
Geslachta
0.04 -1.90
0.00
-0.35* 0.18 -1.96 -0.10
0.01
0.08
0.05
0.04
1.17 -0.09** 0.04 -2.25
0.13 -0.73
-0.37 0.19 -1.93
Etniciteitb
-0.94 0.49 -1.93
Onderwijs-0.08
0.13 - 0.60
Opleidingsniveau
0.20
0.11
1.85
Studiejaar
0.04
0.07
0.61
instellingc
0.28 0.10
0.11
0.90
0.09
0.09
1.04
-0.01 0.12 -0.08
0.05
0.06
0.93
4.31 0.26** 0.06
4.39
0.19
1.48
Ingrijpende Gebeurtenisd Pauzeweken
3.Autonomie
0.26
0.19** 0.04 4.88 -0.03
0.26
0.99
0.05 -0.68
0.83** 0.19 0.14
0.00
0.00
0.34
0.04
0.03
1.21
0.18 0.77
- 0.01 0.03 -0.32 0.03
0.07
0.48
0.00
0.00 -0.78 0.06
0.05
1.10 -0.01 0.06 -0.27
105
Academische Prestaties b
SE
t
Stap 4
Examenresultaten b
SE
t
Stap 4
Autonome
Gecontroleerde
Cognitief
Affectief
Welzijn
Welzijn
Studiemotivatie Studiemotivatie b
SE
t
Stap 4
b
SE
t
Stap 4
b
SE
t
Stap 4
b
SE
Uitstelgedrag t
Stap 4
b
SE
t
Stap 4
Tijdsdruk b
SE
t
Stap 4
1.Intercept
-
-
-
3.57** 0.09 40.96 3.17** 0.07 47.37 3.27** 0.10 31.74 3.93** 0.48 8.11 2.62** 0.07 39.91 2.62** 0.07 39.91 3.41** 0.08 41.43 2.75** 0.17 15.78
2.Leeftijd
-
-
-
-0.09* 0.04 -2.26
Geslachta
-
-
-
-0.35* 0.17 -2.04 -0.10
Etniciteitb
-
-
-
-
-
-
-0.09
0.13 - 0.67
Opleidingsniveau
-
-
-
0.17
0.12
1.37
Studiejaar
-
-
-
0.03
0.07
0.72
-
-
-
-
-
-
-
-
- -0.08
-
-
-
Onderwijsinstellingc
Ingrijpende Gebeurtenisd Pauzeweken
3.Autonomie Werk-studie Facilitatie
0.03
0.04
0.74
0.04
0.04
1.10 -0.09** 0.04 -2.22
0.13 -0.81
-0.37 0.19 -1.91 -0.94 0.49 -1.94
0.20
0.26
0.11
0.94
0.10
0.09
1.11
0.78
0.05 -1.60
0.23** 0.06
0.11
3.69
-0.01 0.12 -0.07
0.27** 0.06 0.33
0.05
0.06
0.86
4.51
0.27
0.06
4.51
0.48
0.02
0.02
0.74
0.28
0.19
1.51
0.01
0.06
0.19
0.18 1.81
0.00
0.00
0.09
0.03
0.04
0.88
- 0.01 0.03 -0.37 0.03
0.00
0.00
1.33
0.06
0.04
1.37
0.00
0.07
0.04 0.02 0.34** 0.09
Noot. De controle en onafhankelijke variabelen zijn gecentreerd (group-mean centering). a 1 = man; 2 = vrouw.
4.04 0.06* 0.03
0.10
0.06 1.78
2.20 -0.21** 0.07 -2.92 -0.13 0.07 -1.76
106
b
1 = meerderheden; 2 = minderheden. 1 = universiteit; 2 = hogeschool. d 0 = geen ingrijpende gebeurtenis; 1 = ingrijpende gebeurtenis. * p < .05. ** p < .01. c
107
Tabel I12 De Mediatie Effecten van Werk-Studie Facilitatie op de Relatie tussen Sociale Steun enerzijds en Studie-Uitkomsten en Welzijn anderzijds (Hypothese 5) Mediator
Uitkomstvariabelen
Werk-Studie
Academische
Facilitatie
Prestaties
b Stap 1
SE
t
b
SE
t
Stap 2
Examenresultaten b
SE
t
Stap 2
Autonome
Gecontroleerde
Cognitief
Affectief
Welzijn
Welzijn
Studiemotivatie Studiemotivatie b
SE
t
Stap 2
b
SE
t
Stap 2
b
SE
t
Stap 2
b
SE
Uitstelgedrag t
Stap 2
b
SE
Stap 2
t
Tijdsdruk b
SE
t
Stap 2
1.Intercept
0.00
0.07 0.00 3.57** 0.09 39.72 3.16** 0.07 48.01 3.27** 0.10 31.53 3.94** 0.48 8.16 3.20** 0.19 16.60 2.62** 0.07 39.90 3.40** 0.09 39.41 2.75** 0.17 15.76
2.Leeftijd
0.06
0.03 1.67 -0.05
Geslachta
0.07 -1.99
0.00
-0.36* 0.18 -1.99 -0.10
0.01
0.08
0.05
0.04
1.26 -0.09** 0.04 -2.31
0.13 -0.73
-0.37 0.19 -1.94
Etniciteitb
-0.95 0.49 -1.95
Onderwijs-0.08
0.13 - 0.60
Opleidingsniveau
0.20
0.11
1.85
Studiejaar
0.04
0.07
0.61
instellingc
0.28 0.10
0.12
0.86
0.09
0.09
1.04
-0.01 0.12 -0.05
0.05
0.05
0.95
4.29 0.26** 0.06
4.42
1.24
1.53
0.19
1.47
Ingrijpende Gebeurtenisd Pauzeweken
3.Sociale Steun
0.26
0.06
0.05 1.20 -0.05
0.26
0.99
0.07 -0.75
0.82** 0.19 0.36* 0.18 1.99
0.00
0.00
1.78
0.00
0.05
0.01
- 0.03 0.04 -0.67 0.11
0.09
0.05
0.03
0.04
0.07
0.53 -0.04 0.07 -0.50
108
Academische Prestaties b
SE
t
Stap 4
Examenresultaten b
SE
t
Stap 4
-
-
-
2.Leeftijd
-
-
-
-0.09
Geslachta
-
-
-
-0.37* 0.18 -2.07 -0.11
Etniciteitb
-
-
-
-
-
-
-0.09
0.13 - 0.67
Opleidingsniveau
-
-
-
0.17
0.12
1.37
Studiejaar
-
-
-
0.03
0.07
0.36
-
-
-
Pauzeweken
-
-
-
3.Sociale Steun
-
-
- -0.06
Werk-studie Facilitatie
-
-
-
instellingc
Ingrijpende Gebeurtenisd
Gecontroleerde
Cognitief
Affectief
Welzijn
Welzijn
Studiemotivatie Studiemotivatie b
SE
t
Stap 4
1.Intercept
Onderwijs-
Autonome
b
SE
t
Stap 4
b
SE
t
Stap 4
b
SE
Uitstelgedrag t
Stap 4
b
SE
Stap 4
t
Tijdsdruk b
SE
t
Stap 4
3.58** 0.09 40.11 3.17** 0.07 47.37 3.27** 0.10 31.69 3.94** 0.48 8.15 3.13** 0.19 16.62 2.61** 0.07 39.98 3.40** 0.08 41.02 2.75** 0.17 15.80
0.04 -2.36
0.03
0.04
0.74
0.04
0.04
1.15 -0.09** 0.04 -2.29
0.13 -0.81
-0.37 0.19 -1.92 -0.96 0.49 -1.96
0.20
0.26
0.10
0.11
0.92
0.10
0.09
1.12
0.77
0.07 -0.95
0.21** 0.06
0.28
3.45
0.00
0.12 -0.04
0.90** 0.19 0.33
0.06
0.88
4.78
0.27
0.06
4.55
1.08
0.04
0.03
1.38
1.49
0.18 1.81
0.00
0.00
1.58
0.00
0.05 -0.10
-0.03 0.04 -0.70 0.10
0.00
0.00
1.11
0.07
0.04
0.00
1.61
0.05
0.19
0.09
0.04 -0.01 0.35** 0.08
Noot. De controle en onafhankelijke variabelen zijn gecentreerd (group-mean centering).
4.31 0.07* 0.03
0.05
0.07
0.64 -0.03 0.07 -0.41
2.33 -0.18* 0.07 -2.55 -0.12 0.07 -1.74
109
a
1 = man; 2 = vrouw. 1 = meerderheden; 2 = minderheden. c 1 = universiteit; 2 = hogeschool. d 0 = geen ingrijpende gebeurtenis; 1 = ingrijpende gebeurtenis. * p < .05. ** p < .01. b
110
Tabel J13 De Modererende Invloed van Aantal Opeenvolgende Werkweken op de Relatie tussen Werkuren enerzijds en Studie-Uitkomsten en Welzijn anderzijds (onderzoeksvraag 1) Uitkomstvariabelen Academische Prestaties b
SE
t
Examenresultaten b
SE
t
Autonome Studiemotivatie b
SE
t
Gecontroleerde Studiemotivatie b
SE
t
Cognitief Welzijn b
SE
t
Affectief Welzijn b
SE
t
Uitstelgedrag b
SE
t
Tijdsdruk b
SE
t
Stap 1 Intercept
3.63** 0.09 41.07 3.16** 0.07 48.02 3.26** 0.11 30.76 3.03** 0.72
4.21 3.27** 0.20
16.50 2.61** 0.07 38.93 3.39** 0.09 38.01 2.70** 0.18 14.92
Stap 2 Leeftijd
-0.08
0.04 -1.88
0.00
0.01
Geslachta
-0.45* 0.18 -2.46
-0.10
0.13 -0.73
0.09
0.07
0.04 1.78 -0.11** 0.04 -2.65
Etniciteitb
-0.03
Onderwijsinstellingc
-0.08
0.13 -0.60
Opleidingsniveau
0.20
0.11
1.85
Studiejaar
0.04
0.07
0.61
Ingrijpende Gebeurtenisd Pauzeweken
0.19
0.27 0.72
-0.01
0.01 -1.34
0.06
0.12 0.54
0.09
0.09 1.00
-0.03
-0.34
0.21
-1.64
0.26
0.20
1.33
2.25 0.05** 0.01
4.89
0.72 -0.04
0.12 -0.21
0.07
0.78** 0.20 0.11
0.19
0.00
0.01 -0.51
3.94
0.06
1.25
0.27** 0.06
4.47
0.58
Stap 3 Werkuren (objectief)
0.00
0.00 -0.56
-0.01
0.01 -1.78
-0.02
0.01
-1.45
0.00
0.00 -0.71
0.02*
0.01
111
Opeenvolgende werkweken (OWW)
0.05
0.03 1.68
0.00
0.00
0.02
0.04
0.02 1.85
-0.02
0.02 -0.87
0.05
0.04
1.20
0.01
0.01
0.71 -0.11** 0.03
0.00
0.00 1.94
0.00
0.00
0.39
0.00
0.00 0.27
0.00
0.00 -0.48
0.00
0.01
0.39
0.00
0.00 -0.56
-3.36
-0.07* 0.03 -2.37
Stap 4 Werkuren (objectief) x OWW
Noot. De controle en onafhankelijke variabelen zijn gecentreerd (group-mean centering). a 1 = man; 2 = vrouw. b 1 = meerderheden; 2 = minderheden. c 1 = universiteit; 2 = hogeschool. d 0 = geen ingrijpende gebeurtenis; 1 = ingrijpende gebeurtenis. * p < .05. ** p < .01.
0.00
0.00
-0.40
0.01
0.00 1.76
112 Tabel K14 De Modererende Invloed van Aantal Opeenvolgende Werkweken op de Relatie tussen Taakeisen enerzijds en Studie-Uitkomsten en Welzijn anderzijds (onderzoeksvraag 2) Uitkomstvariabelen Academische Prestaties b
SE
t
Examenresultaten b
SE
t
Autonome Studiemotivatie b
SE
t
Gecontroleerde Studiemotivatie b
SE
t
Cognitief Welzijn b
SE
t
Affectief Welzijn b
SE
t
Uitstelgedrag b
SE
t
Tijdsdruk b
SE
t
Stap 1 Intercept
3.58** 0.09 39.35 3.16** 0.07 48.02 3.29** 0.11 31.21 3.90** 0.48
8.06 3.21** 0.20
16.58 2.64** 0.07 39.56 3.39** 0.09 38.97 2.67** 0.17 16.02
Stap 2 Leeftijd
-0.08
0.04 -2.05
0.00
0.01
Geslachta
-0.37* 0.18 -2.05
-0.10
0.13 -0.73
0.09
0.07
0.04
1.13 -0.09** 0.04 -2.19
Etniciteitb
-0.92
Onderwijsinstellingc
-0.08
0.13 -0.60
Opleidingsniveau
0.20
0.11
1.85
Studiejaar
0.04
0.07
0.61
Ingrijpende Gebeurtenisd Pauzeweken
0.36
0.27
-0.01
0.05 -1.38
0.10
0.12
0.83
0.07
0.09
0.81
1.38
-0.01
-0.21
0.18
-1.15
0.31
0.18
1.75
2.54 0.24** 0.05
4.67
0.49 -1.88
0.12 -0.11
0.05
0.81** 0.19 0.34
0.19
1.83
0.05
0.03
1.65 -0.16* 0.06
0.05
0.89
4.21 0.25** 0.06
4.07
-2.48
0.89
Stap 3 Taakeisen
0.00
0.00
0.36
0.03
0.03
0.88
-0.03
0.02
0.13*
0.05
113
Opeenvolgende werkweken (OWW)
0.05
0.03
1.78
0.00
0.00
0.01
0.04
0.02
1.84
-0.01
0.02 -0.68
0.04
0.04
1.09
0.01
0.01
0.75
0.02
0.03
0.56
0.00
0.00 -0.28
-0.02
0.02
-0.99
-0.04
0.02 -1.97 -0.04
0.04
-0.87
0.01
0.01
0.75
0.03 0.10**
-3.15 -0.06* 0.03
-1.99
-0.97 -0.05
-1.74
Stap 4 Taakeisen x OWW
Noot. De controle en onafhankelijke variabelen zijn gecentreerd (group-mean centering). a 1 = man; 2 = vrouw. b 1 = meerderheden; 2 = minderheden. c 1 = universiteit; 2 = hogeschool. d 0 = geen ingrijpende gebeurtenis; 1 = ingrijpende gebeurtenis. * p < .05. ** p < .01.
-0.03
0.03
0.03
114
Bijlage B: Vragenlijst Inschrijvingsvragenlijst: Studentenjob en studeren. Het effect van combineren? Domeinnaam: www.studentenjob-en-studeren.be Dit onderzoek bestudeert de invloed van een studentenjob op de studieprestaties en welzijn bij studenten aan de hogeschool of universiteit. Dit onderzoek kadert in de thesis van Astrid Walgraeve voor de opleiding Bedrijfspsychologie aan Universiteit Gent met begeleiding van promotor Professor Derous en medepromotor Professor Vansteenkiste. Wat is vernieuwend in dit onderzoek?
In het verleden is er hoofdzakelijk aandacht besteed aan de negatieve invloed van een studentenjob op de studieprestaties. In dit onderzoek wordt bovendien ook de positieve invloed van een studentenjob bestudeerd. Een tweede vernieuwend punt is dat het effect van een studentenjob op de studies niet op één moment wordt gemeten maar op verschillende momenten (gedurende 5 weken). De reden hiervoor is dat het de ene week drukker of rustiger kan zijn dan de andere week.
Wat moet jij doen?
De 15-minuten durende vragenlijst zou gedurende 5 weken (op het einde van elke week) zo nauwkeurig mogelijk moeten worden ingevuld. Wanneer jij een bepaalde week niet hebt gewerkt, kan dit eveneens aangeduid worden in de vragenlijst. De bedoeling is dat de vragenlijst uiteindelijk gedurende 5 weken waarin jij daadwerkelijk een studentenjob hebt uitgevoerd, wordt ingevuld.
115
Wanneer?
Wanneer jij je inschrijft op deze site, ontvang jij op zondag 11 november 2012 een eerste mail met jouw persoonlijke code en wachtwoord. Hiermee krijg je wekelijks toegang om de vragenlijst in te vullen.
Wat levert het jou op?
Jij krijgt niet alleen advies op basis van de onderzoeksresultaten, maar je maakt bovendien ook kans om één van de vele prijzen (bioscooptickets, bongobonnen…) te winnen.
Nog vragen?
Aarzel niet om mij te contacteren
[email protected]
116
Persoonlijke Gegevens Geslacht
[M/V]
Nationaliteit (bijv. Belg, Nederlander, Marokkaan)
open vraag
Etniciteit (bijv. Europees, Aziatisch, Arabisch)
open vraag
Leeftijd (jaar)
open vraag
E-mailadres
open vraag
Academische Gegevens
Hoogst behaalde diploma
[ASO/TSO/KSO/Bachelor/Master/Andere]
Onderwijsinstelling
[Hogeschool/Universiteit]
117
Studiejaar
[1e Bachelor/2e Bachelor/3e Bachelor/1e Master/2e Master/ManaMa/BanaBa/Lerarenopleiding/Andere]
Enkele bijkomende vragen
Via welk kanaal ben jij op de hoogte gebracht van dit onderzoek?
open vraag
Voer jij (bijna) wekelijks een studentenjob uit? (Een studentenjob is arbeid die verricht wordt onder een werkgever in ruil voor loon.) [JA/NEEN]
Heb jij een specifiek statuut als werkstudent aan jouw onderwijsinstelling?
[JA/NEEN]
Een vriend(in) /kennis/familielid combineert ook hogere studies en een studentenjob. Hij/zij kan ook interesse hebben in dit onderzoek…. E-mailadres vriend(in)/kennis/familielid
open vraag
118
Dagboekstudie: Heeft jouw studentenjob een positieve of negatieve invloed op jouw studies? Dit onderzoek bestudeert de invloed van een studentenjob op de studieprestaties en welzijn bij studenten aan de hogeschool of universiteit. De ene week kan het drukker zijn dan de andere week. Daarom wordt gedurende 5 weken onderzocht wat de invloed is van jouw studentenjob op jouw studies. Procedure: Het is de bedoeling dat jij gedurende 5 weken (waarin jij een studentenjob hebt uitgevoerd) TEN LAATSTE elke zondagavond de vragenlijst invult. Indien jij in een bepaalde week geen studentenjob hebt uitgevoerd, kan dit eveneens aangeduid worden in onderstaande vragenlijst. Elke week zal jij op de hoogte worden gehouden hoeveel weken jij reeds de vragenlijst VOLLEDIG hebt ingevuld. Vertrouwelijkheid: De antwoorden worden vertrouwelijk behandeld. Enkel de onderzoeker heeft toegang tot de gegevens. Deze is verplicht tot geheimhouding en stelt zich ook persoonlijk garant dat de gegevens als zeer vertrouwelijk behandeld worden.
Hoeveel studentenjobs had jij deze week? Ik heb deze week [0/1/2/3/4/5 of meer] studentenjob(s).
* 0 Bedankt, tot volgende week. (einde vragenlijst)
119
Vragen Studentenjob Wat voor soort studentenjob heb je deze week? Beschrijf jouw studentenjob(s) in maximaal 5 zinnen, wat is jouw functie en wat zijn de belangrijkste taken die je moet uitvoeren? (bv. bediende in bedrijf, werkzaam in de horeca, student-assistent, …). Open vraag
Hoeveel uur heb je deze week aan (alle) studentenjob(s) besteed? (Aantal Werkuren) [Meer dan 40 uur per week/ Tussen 30 en 40 uur per week/ Tussen 24 en 30 uur per week/ Tussen 16 en 24 uur per week/ Tussen 8 en 16 uur per week/ 4 tot 8 uur per week/ 1 tot 4 uur per week/ Niets]
120
Vragen en Stellingen Studentenjob Er volgen een aantal vragen en stellingen. Lees elke vraag/stelling nauwkeurig en duid per vraag/stelling slechts 1 bolletje aan tenzij het anders is aangegeven. Denk niet te lang na: het gaat immers om je spontane reactie. Wees eerlijk: er zijn geen goede of slechte antwoorden mogelijk.
Waarom voerde jij een studentenjob uit deze week? (Werkmotivatie) Deze week voerde ik een studentenjob uit omdat…
Helemaal Oneens
Eerder Oneens
Neutraal
Eerder Eens
Helemaal Eens
ik deze studentenjob(s) erg interessant vond.
0
0
0
0
0
ik deze studentenjob(s) plezant vond.
0
0
0
0
0
ik deze studentenjob erg leerrijk vond.
0
0
0
0
0
ik via de studentenjob(s) nieuwe ervaringen kon opdoen.
0
0
0
0
0
121
ik me slecht zou voelen als ik geen studentenjob(s) zou hebben.
0
0
0
0
0
ik anders in de problemen zou komen om mijn onkosten te betalen.
0
0
0
0
0
anderen (vrienden, ouders, partner, familieleden, …)
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
dit van mij verwachtten.
anderen (vrienden, ouders, partner, familieleden, …) me dwongen om dit te doen.
Is (zijn) er nog een andere reden(en) waarom je deze week een studentenjob of bijbaan hebt uitgevoerd? Open vraag
122
Hoe heb je jouw studentenjob ervaren deze week? Autonomie
Helemaal Oneens
Eerder Oneens
Neutraal
Eerder Eens
Helemaal Eens
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
Deze week… heb ik veel autonomie ervaren in mijn bijbaan: ik kon bijvoorbeeld zelfstandig beslissen hoe ik het werk uitvoerde.
kreeg ik veel vrijheid en kon op een onafhankelijke manier mijn studentenjob uitvoeren.
kreeg ik in mijn studentenjob de kans om mijn eigen initiatieven en ideeën uit te werken.
Taakeisen Deze week…
Helemaal Oneens
Eerder Oneens
Neutraal
Eerder Eens
Helemaal Eens
moest ik hard werken in mijn studentenjob.
0
0
0
0
0
moest er veel worden gedaan in mijn studentenjob.
0
0
0
0
0
123
was de werkbelasting meestal hoog.
0
0
0
0
0
Sociale Steun In onderstaande stellingen wordt met ‘collega's’ ondergeschikten, nevengeschikten en hogergeschikten bedoeld. Deze week…
Helemaal Oneens
Eerder Oneens
Neutraal
Eerder Eens
Helemaal Eens
heerste er tussen mij en mijn collega's een prettige sfeer.
0
0
0
0
0
was mijn verstandhouding met mijn collega's goed.
0
0
0
0
0
kon ik op mijn collega's rekenen wanneer ik het op mijn werk
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
wat moeilijker kreeg.
kon ik, als dat nodig was, mijn collega's om hulp vragen.
124
Vragen en Stellingen Studies Er volgen een aantal vragen en stellingen. Lees elke vraag/stelling nauwkeurig en duid per vraag/stelling slechts 1 bolletje aan tenzij het anders is aangegeven. Denk niet te lang na: het gaat immers om je spontane reactie. Wees eerlijk: er zijn geen goede of slechte antwoorden mogelijk.
Waarom heb jij deze week gestudeerd? (Studiemotivatie) Ik was gemotiveerd deze week om te studeren omdat….
Helemaal Oneens
Eerder Oneens
Neutraal
Eerder Eens
Helemaal Eens
het me erg interesseerde.
0
0
0
0
0
ik studeren erg plezant vond.
0
0
0
0
0
ik nieuwe dingen wou bijleren.
0
0
0
0
0
ik dit persoonlijk zeer waardevol vond.
0
0
0
0
0
125
ik me schuldig zou voelen als ik het niet zou doen.
0
0
0
0
0
ik moet tonen aan anderen dat ik verstandig ben.
0
0
0
0
0
van mij verwachtten.
0
0
0
0
0
anderen (vrienden, ouders, partner, familieleden…) me dwongen
0
0
0
0
0
anderen ( vrienden, ouders, partner, familieleden…) dit
om dit te doen.
Academische Prestaties Ik vond dat ik deze week…
Helemaal Oneens
voldoende actief was tijdens de verschillende onderwijsactiviteiten
Eerder Oneens
Neutraal
Eerder Eens
Helemaal Eens
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
(de lessen, practica, groepswerken….).
voldoende geconcentreerd was tijdens de verschillende onderwijsactiviteiten (de lessen, practica, groepswerken…).
126
voldoende aanwezig was in de verschillende
0
0
0
0
0
onderwijsactiviteiten (de lessen, practica, groepswerken…).
Hoe ervaar jij deze week de combinatie tussen werk en studeren? Werk-Studie Conflict Deze week…
Helemaal Oneens
ervaarde ik een negatieve invloed van mijn studentenjob
Eerder Oneens
Neutraal
Eerder Eens
Helemaal Eens
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
op mijn studies.
was ik door mijn studentenjob moe tijdens het studeren of ging ik moe naar de onderwijsactiviteiten (de lessen, practica, groepswerken…) op de universiteit/hogeschool. . kon ik door mijn studentenjob minder tijd investeren in mijn studies.
127
dacht ik veel aan mij studentenjob,
0
0
0
0
0
wanneer ik studeerde of in de les zat.
Werk-studie Facilitatie Deze week…
Helemaal Oneens
ervaarde ik een positieve invloed van mijn studentenjob
Eerder Oneens
Neutraal
Eerder Eens
Helemaal Eens
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
op mijn studies.
hielpen de activiteiten die ik tijdens mijn studentenjob uitvoerde, mij om beter om te gaan met persoonlijke en praktische zaken in mijn studies.
waren de activiteiten die ik tijdens mijn studentenjob uitvoerde, interessant voor mijn studies.
waren de vaardigheden die ik in mijn studentenjob ontwikkelde, nuttig voor de zaken die ik moest doen voor mijn studies.
128
Tijdsdruk Door de studentenjob had ik deze week het gevoel dat… Helemaal Oneens
Eerder Oneens
Neutraal
Eerder Eens
Helemaal Eens
ik niet genoeg vrije tijd had.
0
0
0
0
0
ik mij gehaast heb van hier naar daar.
0
0
0
0
0
ik niet genoeg tijd had om te doen wat ik wou doen.
0
0
0
0
0
Helemaal Oneens
Eerder Oneens
Neutraal
0
0
0
0
0
stak ik mijn tijd eerst in andere activiteiten dan studeren.
0
0
0
0
0
stelde ik mijn studies voor andere activiteiten uit.
0
0
0
0
0
Uitstelgedrag Deze week…
begon ik later met studeren voor een vak
Eerder Eens
Helemaal Eens
dan ik me voorgenomen had.
129
In welke mate is jouw uitstelgedrag deze week te wijten aan..
Helemaal niet
Nauwelijks
In redelijke mate
In hoge mate
In zeer hoge mate
jouw studentenjob.
0
0
0
0
0
jouw hobby’s.
0
0
0
0
0
andere activiteiten.
0
0
0
0
0
Indien jouw uitstelgedrag nauwelijks/in redelijke mate/in hoge mate/in zeer hoge mate te wijten is aan andere activiteiten dan jouw studentenjob en jouw hobby’s, gelieve dan deze activiteiten zo nauwkeurig mogelijk te omschrijven. Open vraag
130
Hoe voelde je je deze week? Heeft er deze week een ingrijpende gebeurtenis (bijv. overlijden, geboorte, ontslag,scheiding, …) plaats gevonden in jouw omgeving? Indien er deze week een ingrijpende gebeurtenis heeft plaatsgevonden, beschrijf deze gebeurtenis zo nauwkeurig mogelijk. Open vraag
Welzijn cognitieve maat Helemaal Oneens
Oneens
In veel opzichten vond ik de afgelopen week bijna ideaal.
0
0
Ik ben erg tevreden over de afgelopen week.
0
Als ik de afgelopen week kon overdoen, dan zou ik er bijna niets aan veranderen.
0
EerderOneens
Neutraal
EerderEens
Eens
Helemaal Eens
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
131
Welzijn affectieve maat
De afgelopen week voelde ik me…
Nooit
Ocassioneel (uitzonderlijk eens) Regelmatig (meer dan eens) Heel erg vaak
gespannen
0
0
0
0
ongemakkelijk
0
0
0
0
bezorgd
0
0
0
0
rustig-vredig
0
0
0
0
tevreden
0
0
0
0
ontspannen
0
0
0
0
depressief
0
0
0
0
132
somber
0
0
0
0
ellendig
0
0
0
0
vrolijk-opgeruimd
0
0
0
0
enthousiast
0
0
0
0
optimistisch
0
0
0
0
Bedankt! Tot volgende week. * Tot volgende week niet na de vijfde volledig ingevulde vragenlijst.
