De effecten van een bijbaan op studie en welbevinden: Een ...€¦ · Academiejaar 2012-2013 Tweede...

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 88

Tabel B5. De Invloed van Werkuren op Studie-Uitkomsten en Welzijn

(Hypothese 1 en Additionele Analyses) 91

Tabel C6. De Invloed van Werkuren op de Reden van Uitstelgedrag 93

Tabel D7. De Modererende Effecten van Jobkenmerken op de Relatie tussen

Werkuren enerzijds en Studie-Uitkomsten en Welzijn anderzijds

(Hypothese 2)

94

Tabel E8. De Modererende Effecten van Werkmotivatie op de Relatie tussen

Werkuren enerzijds en Studie-Uitkomsten en Welzijn anderzijds

(Hypothese 3)

96

Tabel F9. De Mediatie Effecten van Werk-Studie Conflict op de Relatie

tussen Werkuren enerzijds en Studie-Uitkomsten en Welzijn

anderzijds (Hypothese 4)

98

Tabel G10. De Mediatie Effecten van Werk-Studie Conflict op de Relatie

tussen Taakeisen enerzijds en Studie-Uitkomsten en Welzijn


101

Tabel H11. De Mediatie Effecten van Werk-Studie Facilitatie op de Relatie

tussen Autonomie enerzijds en Studie-Uitkomsten en Welzijn


104

Tabel I12. De Mediatie Effecten van Werk-Studie Facilitatie op de Relatie

tussen Sociale Steun enerzijds en Studie-Uitkomsten en Welzijn


107

viii

Tabel J13. De Modererende Invloed van Aantal Opeenvolgende Werkweken

op de Relatie tussen Werkuren enerzijds en Studie-Uitkomsten en

Welzijn anderzijds (onderzoeksvraag 1)

110

Tabel K14. De Modererende Invloed van Aantal Opeenvolgende Werkweken

op de Relatie tussen Taakeisen enerzijds en Studie-Uitkomsten en

Welzijn anderzijds (onderzoeksvraag 2)

112

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) 14

Figuur 2. Het modererend effect van jobkenmerken op de relatie tussen

werkuren enerzijds en studie-uitkomsten en welzijn anderzijds

(Hypotheses 2a/2b/2c)

21

Figuur 3. Het modererend effect van werkmotivatie op de relatie tussen

werkuren enerzijds en studie-uitkomsten en welzijn anderzijds

(Hypotheses 3a/3b)

25

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)

28

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)

30

Figuur 6. De modererende rol van gecontroleerde werkmotivatie op de

relatie tussen werkuren enerzijds en studie-uitkomsten en welzijn

anderzijds

51

Figuur 7. De modererende rol van aantal opeenvolgende werkweken in de

relatie tussen werkuren (laag: -1 SD; hoog: +1 SD) en tijdsdruk 56


relatie tussen taakeisen (laag: -1 SD; hoog: +1 SD) en

gecontroleerde studiemotivatie

57


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 studie-

uitkomsten 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 werken 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 studie-

uitkomsten 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 studie-

uitkomsten. 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 drop-

out 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 Demand-

Control-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 studie-

uitkomsten 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 studie-

uitkomsten 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 studie-

uitkomsten 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 studie-

uitkomsten 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 studie-

uitkomsten 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 studie-

uitkomsten 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/2

e/3

e

Bachelor, 1e/2

e 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)

2 12 24

3 6 18

4 7 28

5 59 295

6 5 30

7 1 7

Totaal 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 cross-

sectioneel 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-en-

studeren.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 = 1ste

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 had een

betrouwbaarheid (Cronbach’s alpha) van .91.

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 (χ2-

test) 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 interactie-

effecten 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 moderatie-

effect 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 interactie-

effecten 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

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).

2,7

2,8

2,9

3

3,1

3,2

3,3

3,4

Lage aantal werkuren Hoge aantal werkuren

Au

ton

om

e S

tud

iem

oti

vati

e

Lage

gecontroleerde

werkmotivatie Hoge

gecontroleerde

werkmotivatie

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 studie-

uitkomsten 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 studie-

uitkomsten 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

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.

2

2,2

2,4

2,6

2,8

3

3,2

Laag aantal werkuren Hoog aantal werkuren

Tij

dsd

ruk

Laag aantal

opeenvolgende

werkweken

Hoog aantal

opeenvolgende

werkweken

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).


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) = -

3,6

3,8

4

4,2

Lage Taakeisen Hoge Taakeisen

Gec

on

trole

erd

e S

tud

iem

oti

vati

e

Laag aantal

opeenvolgende

werkweken Hoog aantal

opeenvolgende

werkweken

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 studie-

uitkomsten 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).


taakeisen (laag: -1 SD; hoog: +1 SD) en tijdsdruk.

2

2,2

2,4

2,6

2,8

3

3,2

3,4

Lage Taakeisen Hoge Taakeisen

Tij

dsd

ruk

Laag aantal

opeenvolgende

werkweken

Hoog aantal

opeenvolgende

werkweken

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

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).

Hypothese 1 is slechts gedeeltelijk

bevestigd. Het aantal werkuren per

week bleek een significant

omgekeerd U-vormig verband te

hebben met zelfgerapporteerde

wekelijkse academische prestaties en

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 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.

Hypothese 2:

De wekelijkse ervaren kwaliteit van de bijbaan

modereert de negatieve invloed van het aantal

werkuren per week enerzijds op de wekelijkse

Hypothese 2 werd niet bevestigd.

Taakeisen bleek echter een

significant hoofdeffect te hebben op

60

studie-uitkomsten 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).

cognitief en affectief welzijn,

uitstelgedrag en het ervaren van

tijdsdruk. Sociale steun bleek een

positieve hoofdeffect te hebben op

cognitief en affectief welzijn.

Hypothese 3:

De wekelijkse ervaren werkmotivatie modereert

de negatieve invloed van het aantal werkuren

per week op de wekelijkse gerapporteerde

studie-uitkomsten 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).

Hypothese 3 werd zeer beperkt

ondersteund. Het enige significante

moderatie-effect dat werd

teruggevonden was van

gecontroleerde werkmotivatie die de

relatie tussen werkuren en autonome

studiemotivatie modereert. Daarnaast

was er een significant positief

hoofdeffect van gecontroleerde

werkmotivatie op zowel autonome

studiemotivatie als gecontroleerde

studiemotivatie. 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:

Het wekelijkse ervaren werk-studie conflict

medieert de negatieve relatie tussen aantal

werkuren per week (H4a) en taakeisen (H4b)

enerzijds en wekelijkse studie-uitkomsten en

Hypothese 4 werd gedeeltelijk

ondersteund. Werk-studie conflict

medieert volledig de relatie tussen

werkuren enerzijds en uitstelgedrag

61

welzijn anderzijds.

en het ervaren van tijdsdruk

anderzijds (H4a). Werk-studie

conflict medieert volledig de relatie

tussen taakeisen enerzijds en

cognitief welzijn en uitstelgedrag

anderzijds. Daarnaast medieert werk-

studie conflict partieel de relatie

tussen taakeisen en het ervaren van

tijdsdruk (H4b).

Hypothese 5:

De wekelijkse ervaren werk-studie facilitatie

medieert de positieve relatie tussen de

wekelijks ervaren autonomie (H5a) en sociale

steun (H5b) enerzijds en studie-uitkomsten en

welzijn anderzijds.

Hypothese 5 werd niet ondersteund.

Werk-studie facilitatie was geen

mediator in de relatie tussen

autonomie en sociale steun enerzijds

en studie-uitkomsten en welzijn

anderzijds.

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?

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. 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

studie-uitkomsten en welzijn sterker naarmate

de student langer (dit is: meer weken na elkaar)

zijn/haar bijbaan uitvoert?

De negatieve invloed van taakeisen

op welzijn en studie-uitkomsten nam

niet toe naarmate de student meer

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 tussen taakeisen en

tijdsdruk.

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 studie-

uitkomsten 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 werk-

studie 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 studie-

uitkomsten 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 21-

jarige 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 werk-

studie 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

http://scholar.google.be/citations?user=JJ8uqnkAAAAJ&hl=nl&oi=sra

http://scholar.google.be/citations?user=OhJP2rIAAAAJ&hl=nl&oi=sra

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 werken 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), 1336-

1342. 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 cross-

sectional 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.1564-

913X.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-als-

2012

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). Student part-time employment: Characteristics and

consequences, Education + Training, 54(1), 66-75.

doi:10.1108/00400911211198904

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 self-

determination 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 Psychology, 83(4), 981-1002.

doi:10.1348/096317909X481382

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), 366-

393. 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. Journal of Education Finance, 35(4), 358-373.

doi:10.1353/jef.0.0023

87

Wood, S., Stride, C., Threapleton, K., Wearn, E., Nolan, F., Osborn, D., Paul., M.,

Johnson, S. (2011). Job demands, control, supportive relationships and well-

begin 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 SD 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29

1. Werkuren

(objectief) 10.37 6.53 -

2. Werkuren

(subjectief)a 2.69 1.06 .87** -

3. Academische

Prestaties 3.49 0.98 -.18** -.14** .88

4. Examenresultat

en 3.09 0.52 .09 .08 .20** -

5. Autonome

Studiemotivati

e

3.36 0.75 -.07 -.05 .15** .00 .85

6. Gecontroleerde

Studiemotivati

e

3.01 0.78 -.06 -.02 .09 -.18** .07 .70

7. Cognitief

Welzijn 3.95 1.25 -.11* -.11* .35** .07 .27** .00 .88

8. Affectief

Welzijn 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

10. Uitstelgedrag

Job 2.33 1.03 .26** .26** -.14** .05 -.07 .03 -.28** -.13** .37** -

89

M SD 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29

11. Uitstelgedrag

Hobby’s 2.59 1.17 -.11* -.06 -.04 -.06 -.02 .09 .00 .05 .30** .20** -

12. Uitstelgedrag

Andere 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 -.01 .87

14. Taakeisen 3.38 0.98 .15** .20** .01 -.02 .08 .08 -.12* -.15** .09 .13** -.08 .01 .25** .93

15. Autonomie 3.19 0.99 .10 .14** -.15** -.11* .09 -.09 .06 .00 .02 -.11* .05 .10* -.07 .11* .89

16. Sociale Steun 4.14 0.71 .09 .08 .00 -.09 .03 -.05 .05 .16** .00 -.03 -.05 .17** -.01 .16** .20** .91

17. Autonome

Werkmotivatie 3.02 0.81 .15** .22** -.07 -.07 .13** .06 .09 .05 .08 -.08 .06 .14** -.11* .08 .51** .25** .83

18. Gecontroleerde

Werkmotivatie 2.72 0.87 .18** .18** -.04 -.03 .08 .32** -.04 -.29** .03 .07 .07 .03 .11* .13* .08 -.11* .09 .72

19. Werk-Studie

Conflict 2.57 0.90 .34** .34** -.22** .16** -.03 .06 -.29** -.22** .36** .68** .02 -.12* .65** .23** -.10* -.10* -.03 .06 .80

20. Werk-Studie Facilitatie

2.12 0.80 .10 .13* .13** .12* .21** -.01 .20** .02 -.22** -.05 -.10 -.11* -.06 .06 .34** .04 .39** .17** -.06 .87

21. Opeenvolgende Werkweken

2.38 1.42 .09 .07 -.03 -.03 .03 -.12* .10* .10 -.11* -.12* -.04 -.09 -.17** -.08 .06 -.06 -.07 .05 -.09 .01 -

22. Leeftijd 21.54 2.03 .34** .21** -.16** .40** .17** -.30** -.08 -.04 .02 .10* .01 -.13** .03 -.00 .09 -.12* -.02 .12* .17** .14** .20** -

23. Geslachtbf 1.75 0.44 .03 .03 .11* .14** -.04 .03 -.08 -.08 -.09 .11* -.12* -.08 .14** .23** -.03 .04 -.11* .01 .17** .05 -.02 .08 -

90

M SD 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29

24. Etniciteitcf 1.02 0.13 .06 .01 -.09 -.13* .04 .15** -.08 -.06 .07 .07 .13* .11* .07 .02 .01 .05 .06 .00 -.01 .06 -.10 -.05 -.01 -

25. Onderwijs-

instellingdf 1.26 0.44 -.07 -.03 .05 -.15** -.05 -.07 .03 .04 -.06 -.10 .02 -.06 .13* .01 .06 .02 .06 -.04 -.13* .01 -.06 -.23** -.18** -.08 -

26. Opleidings-

niveau 2.57 0.67 .03 -.05 -.03 .33** .18** -.19** .05 .13** -.05 .04 .06 -.11* -.04 -.10 -.01 .00 -.02 -.02 .08 .06 .12* .54** .10 -.03 -.32** -

27. Studiejaar 3.27 1.25 -.10 -.18** -.01 .31** .06 -.09 .00 .09 -.05 .04 .06 .01 .04 -.05 -.06 -.02 -.22** .00 .06 -.09 .14** .48** .20** -.08 -.39** .65** -

28. Ingrijpende Gebeurtenisef 0.10 0.30 .15** .13** -.04 -.05 -.10* -.06 -.24** -.22** .02 .00 -.08 .10 .05 .01 .04 .07 .07 -.01 .01 .08 -.09 .07 .05 -.05 -.07 -.01 .01 -

29. Pauzeweken 0.13 0.21 -.12* -.12* .11* -.04 -.05 .13* .02 -.05 -.04 -.07 -.07 -.05 .02 .03 -.05 .04 .03 -.18** -.05 -.07 -.34** -.34** -.08 -.02 .24** -.33** -.23** -.02 -

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 Examenresultaten

Autonome

Studiemotivatie

Gecontroleerde

Studiemotivatie Cognitief Welzijn Affectief Welzijn Uitstelgedrag Tijdsdruk

b SE t b SE t B SE t b SE t b SE t b SE t b SE t 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 16.43 2.61** 0.07 39.07 3.40** 0.09 38.27 2.73** 0.19 14.67

Stap 2

Leeftijd -0.07 0.04 -1.79 0.00 0.01 0.07 0.08 0.04 1.93 -0.11** 0.04 -2.69

Geslachta -0.44* 0.18 -2.41 -0.10 0.13 0.47 -0.35 0.21 -1.64

Etniciteitb -0.05 0.72 -0.07

Onderwijs-instellingc 0.08 0.13 0.60 0.24 0.20 1.20

Opleidings-niveau 0.20 0.11 1.85 0.06 0.11 0.56 -0.02 0.12 -0.19 0.07 0.06 1.30

Studiejaar 0.04 0.07 0.61

Ingrijpende

Gebeurtenisd 0.12 0.09 1.36 0.82** 0.20 4.17 0.27** 0.06 4.58

Pauzeweken 0.09 0.26 0.34 0.14 0.18 0.77

Stap 3

Werkuren (objectief) -0.01 0.01 -1.39 0.00 0.00 -0.55 -0.01 0.01 -1.75 0.00 0.01 -0.51 -0.02 0.01 -1.36 0.00 0.00 -0.78 0.02* 0.01 2.17 0.05** 0.01 5.08

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 0.02 -1.30 0.00 0.00 0.32 0.00 0.00 -0.52 0.00 0.00 0.17

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.

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

Stap 1

Intercept 2.37** 0.09 25.57 2.85** 0.70 4.05 3.18** 0.79 4.04

Stap 2

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

Etniciteitb -0.34 0.70 0.63 -0.20 0.77 -0.26

Onderwijs-instellingc

Opleidings-niveau 0.09 0.10 0.95

Studiejaar

Ingrijpende

Gebeurtenisd

Pauzeweken

Stap 3

Werkuren (objectief) 0.05** 0.01 5.07 -0.02* 0.01 -2.12 -0.01 0.01 -0.98





* 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


Autonome

Studiemotivatie

Gecontroleerde


b SE t b SE t b SE t b SE t b SE t b SE t b SE t b SE t

Stap 1

Intercept 3.63** 0.09 42.19 3.16** 0.07 48.01 3.22** 0.10 30.76 3.03** 0.72 4.21 3.25** 0.20 16.67 2.61** 0.07 39.66 3.40** 0.09 37.63 2.87** 0.10 29.33

Stap 2

Leeftijd -0.07 0.04 -1.69 0.00 0.01 0.07 0.07 0.04 1.84 -0.11** 0.04 -2.59

Geslachta -0.41* 0.18 -2.30 -0.10 0.13 -0.73 -0.23 0.21 -1.11

Etniciteitb -0.04 0.72 -0.06

Onderwijs-

instellingc -0.08 0.14 -0.60 -0.26 0.20 -1.35

Opleidings-

niveau 0.20 0.11 1.85 0.07 0.11 0.64 -0.02 0.12 -0.19 0.07 0.06 1.24


Ingrijpende

Gebeurtenisd 0.14 0.09 1.49 0.80** 0.20 4.11 0.27** 0.06 4.47

Pauzeweken 0.09 0.26 0.34 0.14 0.18 0.77

Stap 3

Werkuren

(objectief) -0.01 0.01 -1.11 0.00 0.00 -0.42 -0.01 0.01 -1.57 -0.01 0.01 -0.92 -0.02 0.01 -1.20 0.00 0.00 -0.94 0.02 0.01 1.63 0.04** 0.01 4.02

Taakeisen -0.01 0.05 -0.29 0.00 0.00 0.52 0.03 0.04 0.72 0.04 0.03 1.19 -0.21** 0.07 -3.08 -0.04 0.02 -1.96 0.11 0.06 1.97 0.20** 0.05 3.82

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

Taakeisen -0.01 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

Werkuren x

Autonomie 0.00 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

Werkuren x

Sociale Steun 0.00 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





* 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


Autonome

Studiemotivatie

Gecontroleerde



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 3.20** 0.20 16.27 2.60** 0.07 39.41 3.40** 0.09 38.27 2.73** 0.19 14.67

Stap 2

Leeftijd -0.07 0.04 -1.84 0.00 0.01 -0.09 0.07 0.04 1.76 -0.13** 0.04 -3.24

Geslachta -0.44* 0.18 -2.41 -0.10 0.13 -0.73 -0.35 0.21 -1.64

Etniciteitb 0.08 0.68 0.12

Onderwijs-

instellingc -0.08 0.13 -0.60 0.24 0.20 1.20

Opleidings-

niveau 0.20 0.11 1.86 0.08 0.11 0.71 0.01 0.11 0.08 0.07 0.05 1.34


Ingrijpende

Gebeurtenisd 0.13 0.09 1.44 0.86** 0.20 4.43 0.28** 0.06 4.71

Pauzeweken 0.09 0.26 0.34 0.16 0.18 0.88

Stap 3

Werkuren

(objectief) -0.01 0.01 -1.50 0.00 0.00 -0.51 -0.01 0.01 -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

Autonome

Werkmotivatie 0.02 0.06 0.82 0.00 0.00 -0.32 -0.01 0.05 -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 -0.17* 0.07 -2.35

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

Stap 4

Werkuren x

Autonome

Werkmotivatie

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

Werkuren x

Gecontroleerde

Werkmotivatie

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





* 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

Facilitatie

Academische


Autonome

Studiemotivatie

Gecontroleerde

Studiemotivatie

Cognitief

Welzijn

Affectief

Welzijn Uitstelgedrag Tijdsdruk

b SE t b SE t b SE t b SE t b SE t b SE t b SE t b SE t b SE t

Stap 1 Stap 2 Stap 2 Stap 2 Stap 2 Stap 2 Stap 2 Stap 2 Stap 2

1. Intercept 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** 0.72 4.24 3.24** 0.20 16.43 2.61** 0.07 39.07 3.40** 0.09 38.27 2.73** 0.19 14.67

2. Leeftijd 0.01 0.04 0.15 -0.07 0.04 -1.79 0.00 0.01 0.07 0.08 0.04 1.93 -0.11** 0.04 -2.69

Geslachta -0.33 0.17 -1.96 -0.44* 0.18 -2.41 -0.10 0.13 0.47 -0.35 0.21 -1.64

Etniciteitb -0.05 0.72 -0.07

Onderwijs-

instellingc -0.18 0.17 -1.12 0.08 0.13 0.60 0.24 0.20 1.20

Opleidingsniveau

0.20 0.11 1.85 0.06 0.11 0.56 -0.02 0.12 -0.19 0.07 0.06 1.30


Ingrijpende

Gebeurtenisd 0.12 0.09 1.36 0.82** 0.20 4.17 0.27** 0.06 4.58

Pauzeweken 0.09 0.26 0.34 0.14 0.18 0.77

3. Werkuren

(objectief) 0.05** 0.01 6.38 -0.01 0.01 -1.39 0.00 0.00 -0.55 -0.01 0.01 -1.75 0.00 0.01 -0.51 -0.02 0.01 -1.36 0.00 0.00 -0.78 0.02* 0.01 2.17 0.05** 0.01 5.08

99

Academische


Autonome

Studiemotivatie

Gecontroleerde

Studiemotivatie

Cognitief

Welzijn

Affectief



Stap 4 Stap 4 Stap 4 Stap 4 Stap 4 Stap 4 Stap 4 Stap 4

1. Intercept - - - 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 41.15 2.79** 0.13 20.95

2. Leeftijd - - - -0.07 0.04 -1.70 0.03 0.04 0.74 0.08 0.04 1.93 -0.11** 0.04 -2.69

Geslachta - - - -0.52** 0.18 -2.87 -0.11 0.13 -0.81 -0.11 0.15 -0.73

Etniciteitb - - - -0.06 0.72 -0.08

Onderwijs-

instellingc - - - -0.09 0.14 -0.66 0.12 0.15 0.80

Opleidingsniveau - - - 0.17 0.12 1.37 0.07 0.11 0.57 -0.03 0.12 -0.22 0.08 0.06 1.42

Studiejaar - - - 0.03 0.07 0.36

Ingrijpende

Gebeurtenisd - - - 0.13 0.09 1.37 0.89** 0.20 4.66 0.28** 0.06 4.80

Pauzeweken - - - 0.09 0.26 0.34 0.10 0.18 0.55

3. Werkuren

(objectief) - - - 0.00 0.01 -0.07 0.00 0.00 -0.48 -0.01 0.01 -1.60 - 0.01 0.01 -0.88 0.00 0.01 0.29 0.00 0.00 0.17 0.00 0.01 0.31 0.01 0.01 1.25

Werk-Studie

Conflict - - - -0.23** 0.06 -4.05 0.00 0.00 -0.16 -0.01 0.04 -0.21 0.05 0.04 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




* p < .05.

**

p < .01.

101

Tabel G10

De Mediatie Effecten van Werk-Studie Conflict op de Relatie tussen Taakeisen enerzijds en Studie-Uitkomsten en Welzijn anderzijds (Hypothese 4)


Werk-Studie

Facilitatie

Academische


Autonome

Studiemotivatie

Gecontroleerde

Studiemotivatie

Cognitief

Welzijn

Affectief




1. Intercept 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 8.10 3.20** 0.20 16.78 2.62** 0.07 40.02 3.40** 0.09 39.36 2.70** 0.17 15.92

2. Leeftijd 0.06 0.04 1.61 -0.08 0.04 -1.95 0.00 0.00 0.09 0.05 0.04 1.25 -0.09* 0.04 -2.30

Geslachta -0.17 0.16 -1.04 -0.36* 0.18 -1.99 -0.02 0.03 -0.73 -0.24 0.19 -1.27

Etniciteitb -0.93 0.49 -1.91

Onderwijs-

instellingc -0.18 0.16 -1.14 -0.02 0.03 -0.60 0.30 0.18 1.65

Opleidingsniveau

0.04 0.02 1.85 0.10 0.11 0.88 0.00 0.12 -0.03 0.05 0.05 0.91


Ingrijpende

Gebeurtenisd 0.09 0.09 1.04 0.82** 0.20 4.31 0.26** 0.06 4.35

Pauzeweken 0.26 0.26 0.99 0.36 0.18 1.99

3. Taakeisen 0.21** 0.01 5.08 -0.02 0.05 -0.34 0.00 0.00 0.32 0.02 0.03 0.53 0.05 0.03 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


Autonome

Studiemotivatie

Gecontroleerde

Studiemotivatie

Cognitief

Welzijn

Affectief




1. Intercept - - - 3.59** 0.09 40.30 0.63** 0.01 47.36 3.27** 0.10 31.49 3.92** 0.48 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

2. Leeftijd - - - -0.06 0.04 -1.51 0.01 0.01 0.74 0.05 0.04 1.27 -0.09* 0.04 -2.29

Geslachta - - - -0.41* 0.18 -2.32 -0.02 0.03 -0.81 -0.09 0.14 -0.69

Etniciteitb - - - -0.93 0.49 -1.91

Onderwijs-

instellingc - - - -0.02 0.03 -0.66 0.14 0.13 1.02

Opleidingsniveau - - - 0.03 0.02 1.37 0.10 0.12 0.90 0.00 0.12 -0.01 0.06 0.05 1.13

Studiejaar - - - 0.01 0.01 0.36

Ingrijpende

Gebeurtenisd - - - 0.10 0.09 1.08 0.89** 0.18 4.82 0.28** 0.06 4.66

Pauzeweken - - - 0.23 0.26 0.91 0.33 0.18 1.83

3. Taakeisen - - - 0.04 0.05 0.89 0.00 0.00 0.40 0.02 0.03 0.64 0.04 0.03 1.38 -0.09 0.06 -1.34 -0.02 0.02 -0.70 0.06 0.05 1.16 0.10* 0.05 2.32

Werk-studie

Conflict - - - -0.29** 0.06 -5.17 0.00 0.00 -0.40 -0.02 0.04 -0.50 0.01 0.04 0.19 -0.40** 0.07 -5.48 -0.08** 0.03 -3.37 0.37** 0.06 6.18 0.69** 0.05 13.53


103




* p < .05.

**

p < .01.

104

Tabel H11

De Mediatie Effecten van Werk-Studie Facilitatie op de Relatie tussen Autonomie enerzijds en Studie-Uitkomsten en Welzijn anderzijds (Hypothese 5)


Werk-Studie

Facilitatie

Academische


Autonome

Studiemotivatie

Gecontroleerde

Studiemotivatie

Cognitief

Welzijn

Affectief




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 0.04 -1.90 0.00 0.01 0.08 0.05 0.04 1.17 -0.09** 0.04 -2.25

Geslachta -0.35* 0.18 -1.96 -0.10 0.13 -0.73 -0.37 0.19 -1.93

Etniciteitb -0.94 0.49 -1.93

Onderwijs-

instellingc -0.08 0.13 - 0.60 0.28 0.19 1.48

Opleidingsniveau 0.20 0.11 1.85 0.10 0.11 0.90 -0.01 0.12 -0.08 0.05 0.06 0.93


Ingrijpende

Gebeurtenisd 0.09 0.09 1.04 0.83** 0.19 4.31 0.26** 0.06 4.39

Pauzeweken 0.26 0.26 0.99 0.14 0.18 0.77

3. Autonomie 0.19** 0.04 4.88 -0.03 0.05 -0.68 0.00 0.00 0.34 0.04 0.03 1.21 - 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


Autonome

Studiemotivatie

Gecontroleerde

Studiemotivatie

Cognitief

Welzijn

Affectief




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 0.03 0.04 0.74 0.04 0.04 1.10 -0.09** 0.04 -2.22

Geslachta - - - -0.35* 0.17 -2.04 -0.10 0.13 -0.81 -0.37 0.19 -1.91

Etniciteitb - - - -0.94 0.49 -1.94

Onderwijs-

instellingc - - - -0.09 0.13 - 0.67 0.28 0.19 1.51

Opleidingsniveau - - - 0.17 0.12 1.37 0.11 0.11 0.94 -0.01 0.12 -0.07 0.05 0.06 0.86

Studiejaar - - - 0.03 0.07 0.72

Ingrijpende

Gebeurtenisd - - - 0.10 0.09 1.11 0.27** 0.06 4.51 0.27 0.06 4.51

Pauzeweken - - - 0.20 0.26 0.78 0.33 0.18 1.81

3. Autonomie - - - -0.08 0.05 -1.60 0.00 0.00 0.09 0.03 0.04 0.88 - 0.01 0.03 -0.37 0.03 0.07 0.48 0.02 0.02 0.74 0.10 0.06 1.78 0.01 0.06 0.19

Werk-studie

Facilitatie - - - 0.23** 0.06 3.69 0.00 0.00 1.33 0.06 0.04 1.37 0.00 0.04 0.02 0.34** 0.09 4.04 0.06* 0.03 2.20 -0.21** 0.07 -2.92 -0.13 0.07 -1.76


106




* p < .05.

**

p < .01.

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)


Werk-Studie

Facilitatie

Academische


Autonome

Studiemotivatie

Gecontroleerde

Studiemotivatie

Cognitief

Welzijn

Affectief




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 0.07 -1.99 0.00 0.01 0.08 0.05 0.04 1.26 -0.09** 0.04 -2.31

Geslachta -0.36* 0.18 -1.99 -0.10 0.13 -0.73 -0.37 0.19 -1.94

Etniciteitb -0.95 0.49 -1.95

Onderwijs-

instellingc -0.08 0.13 - 0.60 0.28 0.19 1.47



Ingrijpende

Gebeurtenisd 0.09 0.09 1.04 0.82** 0.19 4.29 0.26** 0.06 4.42

Pauzeweken 0.26 0.26 0.99 0.36* 0.18 1.99

3. Sociale Steun 0.06 0.05 1.20 -0.05 0.07 -0.75 0.00 0.00 1.78 0.00 0.05 0.01 - 0.03 0.04 -0.67 0.11 0.09 1.24 0.05 0.03 1.53 0.04 0.07 0.53 -0.04 0.07 -0.50

108

Academische


Autonome

Studiemotivatie

Gecontroleerde

Studiemotivatie

Cognitief

Welzijn

Affectief




1. Intercept - - - 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

2. Leeftijd - - - -0.09 0.04 -2.36 0.03 0.04 0.74 0.04 0.04 1.15 -0.09** 0.04 -2.29

Geslachta - - - -0.37* 0.18 -2.07 -0.11 0.13 -0.81 -0.37 0.19 -1.92

Etniciteitb - - - -0.96 0.49 -1.96

Onderwijs-

instellingc - - - -0.09 0.13 - 0.67 0.28 0.19 1.49

Opleidingsniveau - - - 0.17 0.12 1.37 0.10 0.11 0.92 0.00 0.12 -0.04 0.05 0.06 0.88

Studiejaar - - - 0.03 0.07 0.36

Ingrijpende

Gebeurtenisd - - - 0.10 0.09 1.12 0.90** 0.19 4.78 0.27 0.06 4.55

Pauzeweken - - - 0.20 0.26 0.77 0.33 0.18 1.81

3. Sociale Steun - - - -0.06 0.07 -0.95 0.00 0.00 1.58 0.00 0.05 -0.10 -0.03 0.04 -0.70 0.10 0.09 1.08 0.04 0.03 1.38 0.05 0.07 0.64 -0.03 0.07 -0.41

Werk-studie

Facilitatie - - - 0.21** 0.06 3.45 0.00 0.00 1.11 0.07 0.04 1.61 0.00 0.04 -0.01 0.35** 0.08 4.31 0.07* 0.03 2.33 -0.18* 0.07 -2.55 -0.12 0.07 -1.74

Noot. De controle en onafhankelijke variabelen zijn gecentreerd (group-mean centering).

109

a 1 = man; 2 = vrouw.




* p < .05.

**

p < .01.

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


Autonome

Studiemotivatie

Gecontroleerde



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 0.09 0.07 0.04 1.78 -0.11** 0.04 -2.65

Geslachta -0.45* 0.18 -2.46 -0.10 0.13 -0.73 -0.34 0.21 -1.64

Etniciteitb -0.03 0.72 -0.04

Onderwijsinstellingc -0.08 0.13 -0.60 0.26 0.20 1.33



Ingrijpende

Gebeurtenisd 0.09 0.09 1.00 0.78** 0.20 3.94 0.27** 0.06 4.47

Pauzeweken 0.19 0.27 0.72 0.11 0.19 0.58

Stap 3

Werkuren (objectief) -0.01 0.01 -1.34 0.00 0.00 -0.56 -0.01 0.01 -1.78 0.00 0.01 -0.51 -0.02 0.01 -1.45 0.00 0.00 -0.71 0.02* 0.01 2.25 0.05** 0.01 4.89

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 -3.36 -0.07* 0.03 -2.37

Stap 4

Werkuren (objectief) x

OWW 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 0.00 0.00 -0.40 0.01 0.00 1.76





* p < .05.

**

p < .01.

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


Autonome

Studiemotivatie

Gecontroleerde



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 0.09 0.07 0.04 1.13 -0.09** 0.04 -2.19

Geslachta -0.37* 0.18 -2.05 -0.10 0.13 -0.73 -0.21 0.18 -1.15

Etniciteitb -0.92 0.49 -1.88

Onderwijsinstellingc -0.08 0.13 -0.60 0.31 0.18 1.75



Ingrijpende

Gebeurtenisd 0.07 0.09 0.81 0.81** 0.19 4.21 0.25** 0.06 4.07

Pauzeweken 0.36 0.27 1.38 0.34 0.19 1.83

Stap 3

Taakeisen -0.01 0.05 -1.38 0.00 0.00 0.36 0.03 0.03 0.88 0.05 0.03 1.65 -0.16* 0.06 -2.48 -0.03 0.02 0.89 0.13* 0.05 2.54 0.24** 0.05 4.67

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

-

0.10** 0.03 -3.15 -0.06* 0.03 -1.99

Stap 4

Taakeisen x OWW 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 0.03 -0.97 -0.05 0.03 -1.74





* p < .05.

**

p < .01.

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.

http://www.studentenjob-en-studeren.be/

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]

mailto:[email protected]

116

Persoonlijke Gegevens

Geslacht [M/V]

Nationaliteit (bijv. Belg, Nederlander, Marokkaan)

Etniciteit (bijv. Europees, Aziatisch, Arabisch)

Leeftijd (jaar)

E-mailadres

Academische Gegevens

Hoogst behaalde diploma [ASO/TSO/KSO/Bachelor/Master/Andere]

Onderwijsinstelling [Hogeschool/Universiteit]

open vraag

open vraag

open vraag

open vraag

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?

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

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, …).

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]

Open vraag

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

dit van mij verwachtten.

anderen (vrienden, ouders, partner, familieleden, …) me dwongen 0 0 0 0 0

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

Deze week…

heb ik veel autonomie ervaren in mijn bijbaan: 0 0 0 0 0

ik kon bijvoorbeeld zelfstandig beslissen hoe ik het werk uitvoerde.

kreeg ik veel vrijheid en kon op een onafhankelijke manier 0 0 0 0 0

mijn studentenjob uitvoeren.

kreeg ik in mijn studentenjob de kans om mijn eigen initiatieven en 0 0 0 0 0

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.


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

wat moeilijker kreeg.

kon ik, als dat nodig was, mijn collega's om hulp vragen. 0 0 0 0 0

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

anderen ( vrienden, ouders, partner, familieleden…) dit

van mij verwachtten. 0 0 0 0 0

anderen (vrienden, ouders, partner, familieleden…) me dwongen 0 0 0 0 0

om dit te doen.

Academische Prestaties

Ik vond dat ik deze week… Helemaal Oneens Eerder Oneens Neutraal Eerder Eens Helemaal Eens

voldoende actief was tijdens de verschillende onderwijsactiviteiten 0 0 0 0 0

(de lessen, practica, groepswerken….).

voldoende geconcentreerd was tijdens de verschillende 0 0 0 0 0

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


ervaarde ik een negatieve invloed van mijn studentenjob 0 0 0 0 0

op mijn studies.

was ik door mijn studentenjob moe tijdens het studeren of 0 0 0 0 0

ging ik moe naar de onderwijsactiviteiten

(de lessen, practica, groepswerken…)

op de universiteit/hogeschool.

.

kon ik door mijn studentenjob minder tijd investeren 0 0 0 0 0

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


ervaarde ik een positieve invloed van mijn studentenjob 0 0 0 0 0

op mijn studies.

hielpen de activiteiten die ik tijdens mijn studentenjob uitvoerde, 0 0 0 0 0

mij om beter om te gaan met persoonlijke

en praktische zaken in mijn studies.

waren de activiteiten die ik tijdens mijn studentenjob uitvoerde, 0 0 0 0 0

interessant voor mijn studies.

waren de vaardigheden die ik in mijn studentenjob ontwikkelde, 0 0 0 0 0

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

Uitstelgedrag


begon ik later met studeren voor een vak 0 0 0 0 0

dan ik me voorgenomen had.

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

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.

Welzijn cognitieve maat

Helemaal Oneens Oneens EerderOneens Neutraal EerderEens Eens Helemaal Eens

In veel opzichten vond ik 0 0 0 0 0 0 0

de afgelopen week bijna ideaal.

Ik ben erg tevreden over de afgelopen week. 0 0 0 0 0 0 0

Als ik de afgelopen week kon overdoen, 0 0 0 0 0 0 0

dan zou ik er bijna niets aan veranderen.

Open vraag

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.

De effecten van een bijbaan op studie en welbevinden: Een ...€¦ · Academiejaar 2012-2013 Tweede...

Documents

Transcript of De effecten van een bijbaan op studie en welbevinden: Een ...€¦ · Academiejaar 2012-2013 Tweede...