Nicht zuletzt trugen die PISA-Studien der OECD seit dem Jahr 2000 maßgeblich dazu bei, dass die Idee einer datengestützten Schul- und Unterrichtsentwicklung weiterverfolgt und verstärkt im Bildungssystem diskutiert wird.
Britta Klopsch vom Zentrum für Lehrerbildung beim Karlsruher Institut für Technologie (KIT) sprach im Juni 2021 auf einem Netzwerktreffen von „LiGa – Lernen im Ganztag“ davon, dass Schulentwicklung ohne Daten heute nicht mehr denkbar sei. Aber wie können Daten gewinnbringend für Unterricht und Schulalltag genutzt werden? Der Schulentwicklungsforscher Hans-Günter Rolff bringt die Problematik kurz und knapp auf den Punkt: „Es werden Daten über Daten erhoben, aber wenig Hilfe zu ihrer Nutzung gegeben. ‚Data rich and knowledge poor‘, heißt es in den USA.“
Daten allein machen also noch keine Schulentwicklung. Vielmehr geht es darum, sich mit den erhobenen Daten auseinanderzusetzen, aus ihnen Informationen zu ziehen und anschließend in Wissen zu übertragen. Erst dann können Erkenntnisse für die Schul- und Unterrichtsentwicklung abgeleitet werden (vgl. Klopsch/Sliwka 2020, S. 65).
Auf einen Blick
- Daten sind keine Kontrollinstrumente. Es geht nicht um die Beurteilung von Personen, sondern um die Qualität von Maßnahmen, Prozessen und Entwicklungen.
- Daten ermöglichen einen Blick auf verschiedene Ebenen: die Schulebene, die Klassenebene und die Ebene der Schülerinnen und Schüler.
- Daten können aus unterschiedlichen Quellen kommen, z. B. aus länderübergreifenden Studien, aber auch von Schülerinnen und Schülern und deren Eltern.
- Daten helfen dabei, eine Bestandsaufnahme zu machen, den Ist-Stand zu reflektieren und einen Dialog sowie Verbesserungen anzustoßen.
- Daten sollten nicht allein, sondern gemeinsam interpretiert werden, z.B. in Schulleitung, Professionellen Lerngemeinschaften, Schulaufsicht oder multiprofessionellen Teams.
- Qualitätsentwicklung passiert nicht willkürlich oder zufällig, sondern systematisch. Sie wird von allen Beteiligten gemeinsam erarbeitet.
Ein umfangreicher Begriff: Daten
Entsprechend der Fachliteratur lassen sich Daten grob in zwei Kategorien einteilen: