NUTZUNG VON DATEN FÜR DIE SCHULENTWICKLUNG

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1 NUTZUNG VON DATEN FÜR DIE SCHULENTWICKLUNG Ein Vortrag von auf dem 2. Jahreskongress der Dortmunder Akademie (DAPF) am 8. September 2007 in der Universität Dortmund Folie 1

2 Inhalt 1. Vom Datenloch zum Datenhoch 2. Datenquellen 2.1 Forschung 2.2 System-Monitoring 2.3 Lernstandserhebungen 2.4 Schulinspektion/Qualitätsanalyse 2.5 Service-Agenturen (SEIS u.a.) 3. Datenreich und wissensarm? Grundsätzliches 4. Datenmissbrauch und andere Probleme 4.1 Rankings 4.2 Internetmobbing 4.3 Dilemmata 5. Zum Schluss einige Praxistipps 6. Fazit Folie 2

3 1. Vom Datenloch zum Datenhoch Dortmunder Akademie Es sind kaum 10 Jahre her, da hatten Schulen und Schulbehörden so gut wie gar keine Daten 1. Ausnahme: Oktoberstatistik (jetzt im September) 2. Ausnahme: Schulentwicklung als Organisationsentwicklung - Tradition: Survey Feedback seit ca Schule: Guide to Institutional Learning (GIL) von P. Dalin seit 1987 Folie 3

4 Seit 10 Jahren ist eine unerwartete und ungeheure Datenfülle herangewachsen Mir werden haufenweise Daten über den Zaun geworfen, ohne dass klar ist, was sich damit anfangen soll (Ein Schulleiter) Der Datenhunger kommt nicht aus den Schulen, sondern aus den Behörden Folie 4

5 2. Datenquellen 2.1 Forschung Beispiele: Unterrichtsforschung (Was ist guter Unterricht?) Lernforschung (Neurobiologie) Schulleiterforschung ( Keine gute Schule ohne gute Schulleitung ): Eine Meta-Analyse von MARZANO u. a. hat herausgefunden: Die Korrelation zwischen Schulleitungshandeln und Schülerleistungen beträgt.25 Folie 5

6 2.2 System-Monitoring TIMMS PISA (1,2 und im Dezember 3) IGLU (1 und im Dezember 2) DESI Merkmale: Stichprobenerhebungen Für Behörden gedacht; zur Entwicklung von Einzelschulen nicht geeignet, weil der Stichprobenfehler (Schätzfehler) zu groß ist Folie 6

7 2.3 Lernstandserhebungen Jahrgang 4, jetzt 3 (VERA) Jahrgang 9, jetzt 8 (LSE) Merkmale: Vollerhebungen Für Schulen und Klassen valide, deshalb für Schulund Unterrichtsentwicklung geeignet. Gute Handreichung des MSW zur Nutzung der Daten Problem: Für die Diagnose von einzelnen Schülern nicht geeignet, weil es sich nicht um diagnostische Tests handelt. Folie 7

8 2.4 Schulinspektion/Qualitätsanalyse Vorteil: Breites, umfassendes Qualitätsverständnis (gegen Trend zur Drei-Fächer-Schule ) Dortmunder Akademie Problem: Wird häufig vor interner bzw. Selbst-Evaluation durchgeführt (wenn noch keine Evaluationskultur in der Schule entstanden ist) Wirksamer ist umgekehrte Reihenfolge Folie 8

9 2.5 Service-Agenturen IFS-Barometer SEIS (Selbstevaluation in Schulen) IQES (Schweiz) andere Vorteil: Unaufwändig und preiswert Problem: Nicht schulgenau und zu viele Daten Folie 9

10 2.6 Schuleigene, selbsterhobene Daten Dortmunder Akademie Handreichungen zur Selbstevaluation der Ministerien Evaluationshandbücher Internetseite des IFS ( Link: Service Link: Werkzeugkasten) Andere Instrumenten-Koffer Vorteil: Die Forschung sagt, selbsterhobene Daten sind am wirksamsten für Schul- und Unterrichtsentwicklung Folie 10

11 3. Datenreich und wissensarm? - Grundsätzliches Es gibt noch mehr Datenquellen: Ergebnisse zentraler Prüfungen Schulstatistik ( Oktoberstatistik ) Kostendaten Sozialindex usw. Aber was folgt aus ihnen? Nichts direkt! Folie 11

12 Juxtapositionsverhältnis von Datenrückmeldung und Nutzung Rückmeldungen sind Interventionen Das System, in das interveniert wird, entscheidet selbst, was es damit anfängt. Daten-Rückmeldungen Variationen von Datensätzen Variationen von Erläuterungen Beratung/Trainings? an Auftraggeber: System Monitoring an Einzelschulen: Innerschulische Nutzung Lehrplan Programme Ressourcen Schulleitung Fachkonferenzen Fachlehrer Bildungspolitik Schulentwicklung Folie 12

13 Zum Juxtapositionsverhältnis Zwei-Welten-Theorie Wissenschaftliches Wissen vs. praktisches bzw. Handlungswissen Serienregelung vs. Einzelfallregelung Politik vs. Pädagogik Zudem: Lehrpersonen haben eine funktionale Vetostellung (Brüsemeister) Also: Nur lose Kopplung von zentraler Steuerung (via Daten) und innerschulischer Nutzung Folie 13

14 Lösungs-Perspektive Es handelt sich nicht um Unvereinbarkeit, aber um komplexe Übersetzungsprozesse, die über technische Lösungen oder Patentrezepte (z.b. Druck machen ) weit hinausgehen. Sie setzen Kompetenz voraus (Datennutzung und Schulentwicklung) Sie setzen Vertrauen voraus. Überall, wo Menschen mit anderen kooperieren müssen, die sie nicht kennen, ist Vertrauen notwendig (Brüsemeister) Folie 14

15 Wandel durch Datennutzung (nach Argyris) verändertes Mentales Modell von Handlungen geschlossener Kreislauf implizite Gebrauchstheorie veränderte Handlung erweiterter Kreislauf Handlung neues Handlungswissen explizite Gebrauchstheorie Überprüfung der Handlung durch datengestützte Intervention Verlautbarte Theorie IFS- Rolff 06/02 Folie 15

16 4. Datenmissbrauch und andere Probleme 4.1 Zehn Gründe gegen Rankings 1. Rankings untergraben Vertrauen (fördern Abschulen und Mogeln) 2. Rankings sind Momentaufnahmen, interessanter wären Lernzuwächse 3. Rankings bilden nur einen sehr eingeschränkten Ausschnitt von Schulqualität ab 4. Rankings wirken deshalb auch gegen ein ausdifferenziertes Schulprofil 5. Der Ranking-Wert ist ein Artefakt. Er kann aus sehr guten Leseleistungen und schlechten Mathe-Leistungen bestehen Folie 16

17 6. Rankings stoßen bei der Lehrerschaft auf Abwehr-Routinen 7. Rankings vergrößern die Ungleichheit (Prangereffekte) 8. Rankings lenken von Wichtigerem ab. 9. Rankings werden überwiegend nur von Eltern genutzt, die sich sowieso gut im Schulbereich auskennen 10.Rankings sind nicht geeignet, die Schülerleistungen zu erhöhen. Zur Klarstellung: Ich bezeichne mit Ranking nur eindimensionale Rangordnungen (wie beim Thermometer), nicht Indikatorensysteme und Gruppenvergleiche Folie 17

18 4.2 Internetmobbing: faule Daten helfen nicht Es ist Denunziation, gegen die sich niemand wehren kann Es ist unwissenschaftlich z.b. reichen vier von Schülern ausgefüllte Fragebögen für eine Bewertung Die Bewertungskategorien sind fragwürdig hoch bewertet wird z.b. eine Lehrperson, die gute Noten gibt Folie 18

19 4.3 Dilemmata Wer bekommt die Daten? Nur die Schule? Auch die Schulaufsicht/Eltern? Neutrale Instanzen wie z.b. Bildungsbüros? Presse? Dilemma 1: Schulen sind öffentlich aber: Bei uneingeschränkter Öffentlichkeit werden Daten in Watte gepackt (Daten, die etwas bewirken, müssen auch weh tun) Dilemma 2: Wenn Datenhoheit/Vertraulichkeit gilt, dann gibt es keine Einzel-(Lehrer-)Rückmeldungen; wenn keine Einzelrückmeldung, dann entstehen Enttäuschungen (bei Inspektion, Peer-Review, SEIS usw.) Folie 19

20 5. Zum Schluss einige Praxistipps Dortmunder Akademie 5.1 Umgang mit Daten ist Professionalisierung Professionalität verlangt traditionell nach einem akademischen Hintergrund, orientiert sich an Einzelfällen und setzt eine gewisse Autonomie der Berufsausbildung voraus. Zeitgemäße Professionalität hat zum Kern, datengestützte und zielorientierte Dialoge über die eigene Arbeit. (D.Schön) Folie 20

21 5.2 Auch kleinere Datensätze können große Wirkung haben Selbsterhobene Daten sind am wirksamsten für Schulentwicklung, verstanden als Entwicklung der eigene Schule. Es gibt Daten, die jede Schule ohne viel Aufwand selbst erheben und auswerten kann: - Lernkreuz - Zielscheibe guten Unterrichts - Diagnoseblatt zum Unterricht - Schuldaten-Blatt Folie 21

22 Lernkreuz Bitte notiert zwei bis drei Sachen, die beim Lernen Folie 22

23 Diagnose-Zielscheibe Dortmunder Akademie Folie 23

24 Diagnoseblatt zum Unterricht Dortmunder Akademie Oben = Unten = Folie 24

25 Schuldaten-Blatt Anmeldezahlen für Eingangsklassen Grundschulempfehlungen Übergänge in andere Schulformen Migranten-Anteile Daten zur Lese- und Sprachförderung Personalbestandsdaten Schul-Abschlüsse usw. Folie 25

26 5.3 Auswertungsdidaktik von Datensätzen Es bietet sich ein Dreischritt an: 1. Gemeinsame Analyse der Daten (in Fach- oder Jahrgangskonferenzen bei Fachleistungsdaten, in Stufen- oder gesamtschulischen Konferenzen bei den übrigen Daten) 2. Gemeinsame Bestimmung eines Entwicklungsschwerpunktes: Woran wollen wir primär weiterarbeiten? 3. Umsetzung durch Schulentwicklungsprojekte Zu empfehlen ist Unterstützung durch eine Steuergruppe Folie 26

27 Hinweise zur Reduzierung großer Datenmengen Was überrascht? Wo sind die größten Diskrepanzen zwischen - Ist/Soll und - Schüler-Lehrer- (und vielleicht Eltern) Angaben und was bedeuten sie? Welches sind die drei oder vier bedeutsamsten Ergebnisse? Folie 27

28 5.4 Feedback-Kultur aufbauen Sie ist ein Treiber von Schulqualität Normen etablieren, z.b. Datenhoheit Daten mit den Datenlieferanten (z.b. Schülern) besprechen Konsequenzen für die praktische Arbeit ziehen, am Besten nur eine Schuleigene Feedback-Kultur ist auch die angemessene Antwort auf Internet-Mobbing Folie 28

29 Der Kreis beginnt sich zu schließen: Vom Bericht aus der Praxis einer wirklich guten Schule über einen eher theoretischen Exkurs zu den Erkenntnissen der Schulentwicklungsforschung zurück zur Schulpraxis und zu den anschließenden Workshops. Dort geht es um Taten statt um bloßes Reden über Daten. Folie 29

30 Fazit: Vier Kernaussagen 1. Interne Evaluation ist vorrangig (vor externer) 2. Selbsterhobene Daten bewirken mehr als fremdgelieferte 3. Die Nutzung fremdgelieferter Daten erfordert zusätzliche Qualifikation und Unterstützung 4. Rankings sind nicht nur überflüssig, sie können sogar schädlich sein. Folie 30

31 Wenn diese Botschaft ankommt, hat dieser Kongress viel bewirkt! Folie 31

32 Literaturhinweise ARGRYRIS, Ch.: Wissen in Aktion. Stuttgart 1997 MARZANO, R./WATERS, T./McNULTY, B.: School Leadership that works. Alexandria, VA, 2005 ROLFF, H.G.: Studien zu einer Theorie der Schulentwicklung, Weinheim 2007 Folie 32