Characteristics of Cultural Responsiveness in Life Skills Education in Chinese University Campuses: Based on the KAP Model

Technische Zusammenfassung: Merkmale der kulturellen Responsivität in der Lebenskompetenz-Erziehung auf chinesischen Universitätscampussen

Problemstellung
Obwohl die Lebenskompetenz-Erziehung (Life Skills Education, LSE) weltweit als kulturell responsiver Ansatz zur Gesundheitsförderung anerkannt ist, bleiben ihre spezifischen Merkmale innerhalb chinesischer Universitätscampusse unzureichend definiert. Die bestehende Forschung stützt sich häufig auf deskriptive Statistiken oder Strukturgleichungsmodelle (z. B. Wissens-Einstellungs-Verhaltens-Modelle oder KAP-Modelle), welche die asymmetrische, multifaktorielle und nicht-lineare Natur der kulturellen Responsivität möglicherweise nicht erfassen können. Insbesondere besteht eine Lücke im Verständnis der logischen Ausgangspunkte, Kausalpfade, Hochfrequenz-Elemente und Engpass-Niveaus (Bottleneck Levels) der LSE unter dem Aspekt der kulturellen Responsivität. Darüber hinaus haben bisherige Studien das Phänomen des „Wissens-Returns“ (Knowledge Return) nicht vollständig als universellen logischen Ausgangspunkt für LSE validiert und noch keine spezifischen synergistischen Kombinationen von Faktoren identifiziert, die zu qualitativ hochwertigen, inklusiven Bildungsergebnissen führen.

Methodik
Diese Studie verwendete ein Querschnitts-Quantitativ-Design unter Anwendung der Fuzzy-Set-Qualitativen-Komparativen-Analyse (fsQCA), um die kulturelle Responsivität der LSE unter chinesischen Universitätsstudierenden zu untersuchen.

• Stichprobe: Die Daten wurden von 369 Studierenden aus vier Institutionen in China erhoben. Die Stichprobe umfasste eine Mischung aus Geschlechtern, Altersgruppen (primär 18–23 Jahre) und Fachrichtungen (Ingenieurwissenschaften, Naturwissenschaften und Geisteswissenschaften).
• Variablen: Die Studie konstruierte ein kulturell responsives KAP-Modell basierend auf drei Kern-Dimensionen:
  • Gesundheitskompetenz (Health Literacy, HL): Die abhängige Variable (Ergebnis), gemessen mittels eines 8-Item-Fragebogens.
  • Physische Kompetenz (Physical Literacy, PL): Unabhängige Variablen einschließlich Selbstvertrauen (Confidence, Con), Motivation (Mot) und Interaktion mit der Umgebung (Interaction with the Environment, IWE).
  • Körperliche Aktivität (Physical Activity, PA): Unabhängige Variablen, die aus dem National Physical Fitness Monitoring (NPFM)-System abgeleitet wurden, einschließlich körperlicher Form (Physical Form, PI), funktionaler Indikatoren (Functional Indicators, FuI) und Fitness-Indikatoren (Fitness Indicators, FI).
• Datenverarbeitung:
  • Die Daten wurden auf Reliabilität und Validität geprüft (Cronbachs α > 0,6, CR > 0,6, AEV > 0,35).
  • Ausreißer wurden mittels des Grubbs-Tests entfernt.
  • Die Rohdaten wurden mittels einer direkten Kalibrierungsmethode in Fuzzy-Set-Zugehörigkeitswerte transformiert (0,95 für volle Zugehörigkeit, 0,5 für den Übergangsbereich, 0,05 für volle Nicht-Zugehörigkeit).
  • Die Heterogenität der PA-Indikatoren (z. B. Laufzeiten vs. Spruchweiten) wurde standardisiert, wobei spezifische Anpassungen für den BMI und gerichtete Indikatoren vorgenommen wurden (z. B. Festlegung von Laufzeiten als negative Werte, wenn ein niedrigerer Wert besser ist).
• Analyse: Der fsQCA-Algorithmus (Version 4.1) wurde angewendet, um notwendige Bedingungen, kausale Konfigurationen (Pfade) und Engpass-Niveaus zu identifizieren. Die Analyse nutzte Konsistenzschwellenwerte von 0,8, PRI-Schwellenwerte von 0,85 und einen Frequenzschwellenwert von 5.

Wichtigste Ergebnisse
Die Analyse lieferte vier distinkte kulturell responsive Pfade und identifizierte spezifische Hochfrequenz-Elemente sowie Engpass-Niveaus:

1. Validierung des logischen Ausgangspunkts: Die Studie beobachtete Teilfaktor-Konfigurationen (von 1 bis 5 Faktoren) anstelle von Vollfaktor- oder Nullfaktor-Konfigurationen. Dies validiert, dass der „Wissens-Return“ (Health Literacy) als allgemeiner, universeller logischer Ausgangspunkt für LSE dient, wenngleich er nicht der einzige Determinant ist.
2. Kausale Pfade: Es wurden vier spezifische Konfigurationen identifiziert, die PL und PA mit HL-Ergebnissen verknüpfen:
   • Pfad 1: Niedriges Selbstvertrauen, niedrige Motivation, geringe Interaktion, hohe körperliche Form (fehlende funktionale und Fitness-Indikatoren).
   • Pfad 2: Niedriges Selbstvertrauen, niedrige Motivation, hohe körperliche Form, hohe Funktion, hohe Fitness (fehlende Interaktion).
   • Pfad 3: Niedriges Selbstvertrauen, niedrige Motivation, geringe Interaktion, hohe Funktion, hohe Fitness (fehlende körperliche Form).
   • Pfad 4: Hohes Selbstvertrauen, hohe Motivation, hohe Interaktion, niedrige körperliche Form, hohe Funktion (fehlende Fitness).
3. Hochfrequenz-Elemente: Drei Faktoren wurden als Hochfrequenz-Notwendigkeitsbedingungen für das Erreichen hoher Gesundheitskompetenz identifiziert:
   • Selbstvertrauen (Confidence, Con)
   • Körperliche Form (Physical Form, PI)
   • Funktionale Indikatoren (Functional Indicators, FuI)
   • Hinweis: Die Analyse zeigte, dass Einstellungen (Selbstvertrauen, Motivation) und Praktiken (körperliche Form, Funktion) die Wissensergebnisse signifikant beeinflussen.
4. Engpass-Niveaus (Bottleneck Levels): Die Studie quantifizierte die Mindestanforderungen zur Erreichung spezifischer HL-Niveaus:
   • Um ein 90% HL-Niveau zu erreichen: Erfordert 0,4% körperliche Form und 8,4% Fitness.
   • Um ein 100% HL-Niveau zu erreichen: Erfordert 2,1% Selbstvertrauen, 1,0% Motivation, 17,4% Interaktion mit der Umgebung, 2,0% körperliche Form und 9,9% Fitness. Die Funktion (FuI) wies kein Engpass-Niveau auf.
   • Die Beziehung wird ausgedrückt als: $100\% HL = 2,1\% \times Con + 1,0\% \times Mot + 17,4\% \times IWE + 2,0\% \times PI + 9,9\% \times FI$.

Bedeutung und Ansprüche
Die Autoren behaupten, dass diese Studie einen neuartigen Rahmen zum Verständnis der kulturellen Responsivität von LSE bietet, indem sie über lineare Strukturmodelle hinausgeht und asymmetrische Daten analysiert.

• Theoretische Validierung: Die Ergebnisse stützen die Universalität des KAP-Modells, demonstrieren jedoch dessen Diversität in der Anwendung. Die Studie bestätigt, dass der Wissens-Return ein valider logischer Ausgangspunkt ist, hebt jedoch hervor, dass dieser durch komplexe, nicht-lineare Synergien mit physischer Kompetenz und Aktivität operiert.
• Praktische Anwendung: Durch die Quantifizierung von Engpass-Niveaus und die Identifizierung von Hochfrequenz-Elementen bietet die Studie spezifische, handlungsorientierte Kriterien für politische Entscheidungsträger und Pädagogen. Sie legt nahe, dass Interventionen zur Erzielung hochwertiger, inklusiver LSE-Ergebnisse gezielt Selbstvertrauen, körperliche Form und funktionale Kapazität neben Motivation und Interaktion mit der Umgebung adressieren müssen.
• Methodischer Beitrag: Die Arbeit präsentiert fsQCA als wertvolles Werkzeug zur Analyse der kulturellen Responsivität von Bildungsprogrammen, insbesondere dort, wo Daten multifaktorielle und asymmetrische Charakteristika aufweisen. Sie schlägt einen neuen Ansatz für die kulturübergreifende Validierung des KAP-Modells im Kontext der schulischen Gesundheitsförderung vor.

Die Studie kommt zu dem Schluss, dass ein kulturell responsiver Ansatz für LSE, der auf diesen identifizierten Pfaden und Elementen basiert, die ganzheitliche Entwicklung von Universitätsstudierenden innerhalb von Campus-Gesundheitsförderungsprogrammen effektiv fördert.