Kommunales Handeln mittels Mikrodaten

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Kommunales Handeln mittels Mikrodaten Thomas Groos Forschungskolloquium des Regionalen Innovationsnetzwerkes (RIN) Kinder- und Jugendgesundheit durch erfolgreiches Präventionsmanagement Essen 9. 12. 2015 1

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Mikrodatenmodul der wissenschaftlichen Begleitforschung Kein Kind zurücklassen! Ziel: Zusammenhangswissen und Steuerungsgrundlagen für wirkungsorientiertes Handeln gewinnen (Kommune, Land) systematische Erschließung kommunaler Routinedatenquellen; keine neue Datenerhebung; bislang 6 Einschulungsjahrgänge mit über 7.000 Kindern Datenquellen aufeinander beziehen und vergleichen, d. h. zum Teil auch auf Personenebene verknüpfen Auswertung auf der Ebene des Kindes (Wirkungsanalyse), der Bildungseinrichtungen und des Sozialraums (KECK-Atlas) Datenanalyse in der abgeschotteten Statistikstelle und unter den Bedingungen wissenschaftlicher Forschung 3

Quellen kommunaler Prozessdaten Alter Quellen Kontext 0 3 6 9 15 0-9 bis 1 0-6 4 Kibiz. web Kita 6 6-18 0-<65 Grundschule SGB-II 0-<27 Familienhebammen Kitascreening Schuleingangsuntersuchung Kitabeitragserfassung Schulstatistik SGB- VIII administrative Räume Quartiere Adressen weiterführende Schule 0-99+ Einwohnermeldedaten Volker Kersting Thomas Groos 4

Herausforderung Quellenverknüpfung Datum von Datenabzügen stimmen nicht überein Verknüpfung zum Teil nur über Namen, Adressen, Geburtsdatum, Geschlecht möglich falsch geschriebene Namen und Adressen, Namensänderungen Zuzüge und Fortzüge Kinder aus Mülheim sowie aus anderen Städten Auskunftssperren Verknüpfungssterblichkeit 5

Soziale Struktur der SGB-II beziehenden Kinder 6

Entwicklungsmerkmale des Kindes und Sozialgeldbezug 7

Frühkindliche Förderung 8

Kitas Impfen und U8 SEU-Kinder der Einschulungsjahre 2010-2015 9

Schätzmodell Visoumotorik 10

geschätzte Wahrscheinlichkeit für auffällige Visuomotorik Junge Eltern unterdurchschnittlich gebildet Sozialgeldbezug keine Sprachprobleme kein Sportverein Ü4 Kitabeginn überdurchschnittlicher Sozialgeldanteil in der Kita: Wahrscheinlichkeit von 34% für auffällige Visuomotorik 11

geschätzte Wahrscheinlichkeit für auffällige Visuomotorik Junge Eltern unterdurchschnittlich gebildet Sozialgeldbezug keine Sprachprobleme Sportverein U4 Kitabeginn überdurchschnittlicher Sozialgeldanteil in der Kita Soziale Brennpunktkita: Wahrscheinlichkeit von 16% für auffällige Visuomotorik 12

Sprachentwicklung von Kindern Vergleich Delfin 4, Kitascreening, Schuleingangsuntersuchung 13

Ausblick auf zukünftige Perspektiven geplante Fortführung der KeKiz-Mikrodatenanalysen bis 12/2020 intensiver Einbezug weiterer Kommunen Erschließung weiterer Themenfelder möglich: Hilfen zur Erziehung Krankenkassendaten Schülerdaten besonderer Fokus auf Flüchtlinge 14

Fazit Kommunen verfügen über eine Vielzahl an Routinedatenquellen, die sich für differenzierte Analysen, Statistiken sowie integrierte Berichterstattung eignen präzise Sozialindices für Bildungseinrichtungen zum Zwecke einer bedarfsgerechten Ressourcensteuerung können gebildet werden (kommunal beeinflussbare) Einflussfaktoren der Entwicklung von Kindern können bestimmt werden erfolgreiches Aufwachsen teilweise abbildbar 15