Drittmittelgeförderte Forschungsprojekte
- Smart MovingEinklappen
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Zielsetzung: Erhöhung der körperlichen Aktivität und Reduzierung der sitzenden Tätigkeit bei Studierenden
Die Umsetzung des Projektes erfolgt als Pilotprojekt an zwei bayerischen Universitäten: Universität Bayreuth (13.000 Studierende) und Universität Regensburg (21.500 Studierende) in den Jahren 2018 und 2019. Die beiden Universitäten verfügen über Gemeinsamkeiten, aber auch bestimmte Unterschiede. Es soll eine kooperative Planungsgruppe pro Hochschule eingeführt werden und eine Informationsveranstaltung sowie weitere Kommunikationsmaßnahmen für einen Ideenwettbewerb geben, um die Studierenden für das Thema zu sensibilisieren. Inwieweit eine bewegungsfördernde Maßnahme an einer Hochschule mit/ohne begleitenden Ansatz zur Gesunden Hochschule implementiert werden kann, soll Teil der Evaluation werden.
Projektzeitraum: März 2018 - Dezember 2020
Finanzierung: Techniker Krankenkasse
Einbindung: Kooperationsprojekt SmartMoving im Gesamtprojekt „Ernährungsverhalten und seine Folgekosten in Bayern“
Projektleitung: Prof. Dr. Susanne Tittlbach, Prof. Dr. Claas Christian Germelmann, Dr. Sascha Hoffmann
Projektmitarbeiterin: Jessica Helten (vorm. Horter)
Kooperationspartner: Techniker Krankenkasse, Kompetenzzentrum für Ernährung (KErn), Universität Bayreuth, Universität Regensburg
Theoriefelder: Gesundheitswissenschaft, Kommunikations-/Informationswissenschaft, Sportmedizin, Sportpädagogik, Sportpsychologie
Themenfelder: Körperliche Alltagsaktivität im Setting Hochschule, Bewegung im Alltag, Verhaltens- und Verhältnisprävention
Inhaltliche Ziele: Primäres Ziel des Kooperationsprojektes SmartMoving ist eine Erhöhung der körperlichen Aktivität im Setting Hochschule, v.a. durch eine Steigerung der Alltagsbewegung in der Hochschule, aber auch durch eine Reduzierung des so genannten „Sedentary Behaviour“ („sitzendes Verhalten“). Angesprochen wird dabei die Zielgruppe der Studierenden. In einem partizipativen Prozess werden zusammen mit Hochschulangehörigen und Zielgruppenvertretern Maßnahmen zur Bewegungsförderung entwickelt, die an die Bedürfnisse der jeweiligen Hochschule angepasst sind. Angedacht ist, v.a. zu verhältnisorientierten Ansätzen sowie zu Nudging anzuregen. Der Prozess wird an den Universitäten Bayreuth und Regensburg implementiert. Die Ergebnisse des Vorhabens sollen publiziert und einem breiten Interessentenkreis mit dem Ziel einer Umsetzung auch in anderen Settings zur Verfügung gestellt werden.
Untersuchungsdesign: Empirische Untersuchung, quantitatives Untersuchungsdesign, Längsschnittstudie
Datenerhebung: Standardisierte schriftliche Befragung der Zielgruppe sowie quantitative Methoden: Ein Convenience Sample von ca. 300 Studierenden pro Universität (Bayreuth und Regensburg) wird per quantitativer Fragebogenerhebung von der Universität Bayreuth befragt. An einer Subpopulation von jeweils ca. 30 Studierenden pro Universität wird eine differenziertere Erfassung der körperlichen Alltagsaktivität mittels Actigraph Geräten sowie die Erfassung der Körperzusammensetzung mittels Bio-Impedanz-Analyse durchgeführt.
Datenauswertung: Deskriptive und inferenzstatistische Datenauswertung
- Students BeWegt 2.0Einklappen
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Zielsetzung: Erhöhung der Alltagsbewegung von Studierenden an der Hochschule
An der Universität Bayreuth wurde im Rahmen des Projektes Smart Moving bereits begonnen, das Thema Bewegungs- und Sitzverhalten von Studierenden in den Blick zu nehmen. Hierzu wurden im Sommersemester 2018 und 2020 Bewegungs- und Sitzzeiten sowie Bedürfnisse und Barrieren von Studierenden an der Hochschule abgefragt. Die Erkenntnisse daraus sollen nun mit einem genderspezifischen Fokus sowie unter besonderer Berücksichtigung von Studierenden in Prüfungsphasen im Rahmen dieses Projektes näher betrachtet und evaluiert werden.
Projektzeitraum: 2020-2023
Finanzierung: Techniker Krankenkasse, Allgemeiner Deutscher Hochschulsportverband (adh)
Einbindung: in die bundesdeutsche adh-Initiative „Bewegt studieren – studieren bewegt 2.0“
Projektleitung: Prof. Dr. Susanne Tittlbach
Projektmitarbeiterin: Jessica Helten
Kooperationspartner an der Universität Bayreuth: Prof. Dr. Claas Christian Germelmann (Lehrstuhl für Marketing und Konsumentenverhalten), Dr. Sascha Hoffmann (Arbeitsbereich Theorie und Praxis der Sportarten und Bewegungsfelder), Pia Dömling (Universitäres Gesundheitsmanagement), Dr. Uwe Scholz (Allgemeiner Hochschulsport)
Theoriefelder: Gesundheitswissenschaft, Kommunikations-/Informationswissenschaft, Sportpädagogik, Sportpsychologie
Themenfelder: Körperliche Alltagsaktivität im Setting Hochschule, Bewegung im Alltag, Sitzendes Verhalten, Verhaltens- und Verhältnisprävention
Inhaltliche Ziele: Das primäre Ziel des Projektes Students BeWegt 2.0 ist die Erhöhung der Alltagsbewegung im Setting Hochschule durch eine Steigerung der Alltagsaktivität während der Anwesenheit an der Hochschule und in Bezug auf Aktive Mobilität, sowie die Reduzierung des Sitzverhaltens bei Studierenden. Zudem sollen durch ein verändertes Bewegungs- und Sitzverhalten und durch eine verbesserte, digital unterstützte, Kommunikation von Bewegungsförderung an der Hochschule der studentische Fokus auf Bewegung im Alltag verbessert und die Konzentrationsfähigkeit sowie das subjektive Wohlbefinden der Studierenden erhöht werden. In einem partizipativen Prozess werden zusammen mit Hochschulangehörigen und Zielgruppenvertretern Maßnahmen zur Bewegungsförderung (weiter-)entwickelt und evaluiert. Die Ergebnisse des Vorhabens sollen publiziert und einem breiten Interessentenkreis mit dem Ziel einer Umsetzung auch an anderen Hochschulen zur Verfügung gestellt werden.
Untersuchungsdesign: Mixed-Methods Design (Quantitative und qualitative Evaluation)
Datenerhebung: Evaluation des Bewegungsverhaltens und Wohlbefindens der Studierenden sowie der Wahrnehmung und Bewerbung von Bewegungsmöglichkeiten auf dem Campus. Die wissenschaftlichen Erkenntnisse werden fortwährend in den Arbeitskreis "Students BeWegt 2.0" zum gemeinsamen Diskurs gespiegelt werden.
Datenauswertung: Qualitative Inhaltsanalyse bzw. deskriptive und inferenzstatistische Datenauswertung