Dunning-Kruger-Effekt: Was er für Prüfungen bedeutet

Du verlässt die Klausur und bist ziemlich sicher, etwa 75 Punkte erreicht zu haben. Eine Woche später kommt das Ergebnis: 58. Dein Freund, der nach der Klausur sagte, es sei schlecht gelaufen, hat 85.

Die ursprüngliche Studie

1999 führten Justin Kruger und David Dunning vier Studien mit Tests zu Humor, Grammatik und Logik durch. Nach jedem Test schätzten die Teilnehmenden ihre Leistung im Vergleich zu anderen ein. Personen im untersten Viertel lagen im Durchschnitt etwa im 12. Perzentil, ordneten sich selbst aber ungefähr im 62. Perzentil ein (Kruger & Dunning, 1999).

Die Forscher erklärten das als doppelte Belastung: Für richtige Antworten brauchst du dieselben Fähigkeiten wie für das Erkennen eigener Fehler. Als sie die Fähigkeiten der Teilnehmenden verbesserten, erkannten diese die Grenzen ihrer eigenen Leistung besser.

Die statistische Debatte

Seitdem argumentieren Forschende, dass ein großer Teil der bekannten Kurve auch ohne eine besondere blinde Stelle entstehen kann.

• Zwei gewöhnliche Effekte können das Muster erzeugen. Die meisten Menschen schätzen sich etwas überdurchschnittlich ein. Gleichzeitig hängen Selbsteinschätzungen nur unvollkommen mit tatsächlichen Ergebnissen zusammen, wodurch eine Regression zur Mitte entsteht. Zusammen drücken diese Effekte die Schätzungen der schwächsten Personen deutlich über ihre wirklichen Ergebnisse (Gignac & Zajenkowski, 2020).
• Zufallszahlen können dasselbe Bild zeichnen. Nuhfer et al. (2016) zeigten mit Simulationen aus Zufallsdaten, dass gängige Darstellungen von Selbsteinschätzungen Muster erzeugen, die leicht falsch gedeutet werden. In einer Folgestudie schätzten 1.154 Teilnehmende ihre naturwissenschaftliche Kompetenz ein. Die Forschenden kamen zu dem Schluss, dass Selbsteinschätzungen im Allgemeinen echte Kompetenz widerspiegeln und Fachleute genauer urteilten als Anfänger (Nuhfer et al., 2017).
• Ein direkter Test fand kaum einen Effekt. Gignac und Zajenkowski (2020) ließen 929 Erwachsene einen Denktest bearbeiten und ihre eigene Intelligenz einschätzen. Mit Methoden, die das Artefakt vermeiden sollten, fanden sie keinen Hinweis darauf, dass Personen mit niedrigen Ergebnissen sich besonders schlecht einschätzten. Ihrer Schlussfolgerung nach könnte der Effekt bei einigen Fähigkeiten vorkommen, ist aber wahrscheinlich viel kleiner als berichtet.
• Eine Replikation fand einen kleinen Effekt. Dunkel et al. (2023) verwendeten eine landesweit repräsentative Stichprobe und dieselben Methoden. Sie fanden einen statistisch signifikanten, aber minimalen Effekt.

Die starke Version, nach der eine besondere blinde Stelle die am wenigsten kompetenten Menschen völlig überheblich macht, hält einer Prüfung also nicht gut stand. Eine schwächere Version wird weiterhin diskutiert.

Was bei Prüfungen weiterhin gilt

Unabhängig von der Erklärung zeigt sich in echten Lehrveranstaltungen ein praktisches Muster: Studierende mit schwachen Ergebnissen sagen häufig bessere Noten voraus, als sie tatsächlich bekommen.

In einer Studie sagten 110 Studierende eines Psychologie-Grundkurses vor jeder von vier Prüfungen ihre Note voraus. Das schwächste Viertel erwartete in der ersten Prüfung etwa 84 Punkte und erreichte ungefähr 69. In jeder Prüfung lagen ihre Vorhersagen 8 bis 15 Punkte zu hoch. Ihre Zuversicht in diese Vorhersagen blieb über das Semester gleich. Das stärkste Viertel lag jedes Mal höchstens etwa 2 Punkte daneben (Karaca et al., 2023).

Vor der letzten Prüfung hatten sie bereits drei Ergebnisse, aus denen sie hätten lernen können. Die Lücke schloss sich trotzdem nicht. Das Gefühl, bereit zu sein, ist keine Messung. Wiederlesen bläht dieses Gefühl auf: In einem Experiment machte erneutes Lesen Studierende zuversichtlicher, während Selbsttests eine Woche später zu einer besseren Erinnerung führten (Roediger & Karpicke, 2006).

Was hilft: Miss dich, bevor es die Prüfung tut

1. Sage ein Ergebnis voraus und teste dich dann. Schreibe vor einer Probeklausur die erwartete Punktzahl auf. Bearbeite sie anschließend ohne Unterlagen und unter Zeitdruck.
2. Korrigiere streng nach dem Bewertungsschema. Vergib nur Punkte, die auch das Schema vorsieht. "Im Grunde richtig" ist kein Punkt.
3. Notiere die Lücke. Ziehe das tatsächliche Ergebnis von deiner Vorhersage ab. Lagst du 15 Punkte zu hoch, liegt dein Gefühl von "bereit" zumindest im Moment ebenfalls 15 Punkte zu hoch.
4. Wiederhole das jede Woche und beobachte die Lücke. Es geht nicht darum, dich schlechter zu fühlen. Dein Gefühl für die eigene Vorbereitung soll zur Realität passen.
5. Behandle "Das kann ich" wie eine Vermutung. Wähle die Frage, die dich widerlegen könnte, nicht die Frage, bei der du dir sicher bist. Mehr zum Bestätigungsfehler.

Was wir nicht behaupten

• Dass der Dunning-Kruger-Effekt bedeutet, dumme Menschen hielten sich für klug. Die ursprüngliche Studie untersuchte konkrete Fähigkeiten wie Grammatik und Logik, nicht Intelligenz. Personen mit niedrigen Ergebnissen überschätzten sich. Sie hielten sich nicht für die Besten.
• Dass die bekannte "Kurve des Selbstvertrauens" aus der Studie stammt. Die verbreitete Grafik mit einem frühen Gipfel der Zuversicht und einem Tal der Verzweiflung ist nicht die Darstellung von Kruger und Dunning. Ihre Abbildungen verglichen geschätzte und tatsächliche Ergebnisse in vier Leistungsgruppen.
• Dass der Effekt abschließend geklärt ist. Forschende sind sich weiterhin uneinig, wie viel davon eine echte blinde Stelle und wie viel Statistik ist. Wir beziehen keine Position, die über die Daten hinausgeht.

FAQ

Was ist der Dunning-Kruger-Effekt einfach erklärt?

Die Idee besagt, dass Menschen mit den schwächsten Fähigkeiten ihre Leistung am stärksten überschätzen, weil für das Erkennen von Fehlern teilweise dieselbe Fähigkeit nötig ist wie für ihre Vermeidung. Wie viel davon echt ist und wie viel durch die Datenauswertung entsteht, wird noch diskutiert.

Gibt es den Dunning-Kruger-Effekt wirklich?

Teilweise. Mehrere Studien zeigen, dass die klassische Kurve allein durch statistische Effekte entstehen kann. Sorgfältige Tests finden einen kleinen oder gar keinen Effekt. Studierende mit niedrigen Leistungen sagen ihre Prüfungsnoten in echten Kursen jedoch unabhängig vom Grund regelmäßig zu hoch voraus.

Was ist ein Beispiel für den Dunning-Kruger-Effekt bei Studierenden?

Ein Student liest seine Notizen erneut, erkennt alles wieder, erwartet 75 Punkte und erreicht 58. In einer Studie lagen die Notenvorhersagen der schwächsten Studierenden bei jeder Prüfung des Semesters 8 bis 15 Punkte zu hoch.

Woher weiß ich, ob ich für eine Prüfung bereit bin?

Frage nicht, wie bereit du dich fühlst. Bearbeite eine alte Klausur unter Prüfungsbedingungen, korrigiere sie streng und vergleiche das Ergebnis mit deiner vorherigen Vorhersage. Das Ergebnis sagt mehr als jedes Gefühl.

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Quellen

• Dunkel, C. S., Nedelec, J., & van der Linden, D. (2023). Reevaluating the Dunning-Kruger effect: A response to and replication of Gignac and Zajenkowski (2020). Intelligence, 96, 101717. doi.org/10.1016/j.intell.2022.101717
• Gignac, G. E., & Zajenkowski, M. (2020). The Dunning-Kruger effect is (mostly) a statistical artefact: Valid approaches to testing the hypothesis with individual differences data. Intelligence, 80, 101449. doi.org/10.1016/j.intell.2020.101449
• Karaca, M., Geraci, L., Kurpad, N., Lithander, M. P. G., & Balsis, S. (2023). Low-performing students confidently overpredict their grade performance throughout the semester. Journal of Intelligence, 11(10), 188. doi.org/10.3390/jintelligence11100188
• Kruger, J., & Dunning, D. (1999). Unskilled and unaware of it: How difficulties in recognizing one's own incompetence lead to inflated self-assessments. Journal of Personality and Social Psychology, 77(6), 1121-1134. doi.org/10.1037/0022-3514.77.6.1121
• Nuhfer, E., Cogan, C., Fleischer, S., Gaze, E., & Wirth, K. (2016). Random number simulations reveal how random noise affects the measurements and graphical portrayals of self-assessed competency. Numeracy, 9(1), Article 4. doi.org/10.5038/1936-4660.9.1.4
• Nuhfer, E., Fleischer, S., Cogan, C., Wirth, K., & Gaze, E. (2017). How random noise and a graphical convention subverted behavioral scientists' explanations of self-assessment data: Numeracy underlies better alternatives. Numeracy, 10(1), Article 4. doi.org/10.5038/1936-4660.10.1.4
• Roediger, H. L., III, & Karpicke, J. D. (2006). Test-enhanced learning: Taking memory tests improves long-term retention. Psychological Science, 17(3), 249-255. doi.org/10.1111/j.1467-9280.2006.01693.x