Bildungspolitik und Bildungspraxis fordern zunehmend evidenzbasiertes Wissen. Mit dem im Jahr 2003 beschlossenen "Kerndatensatz für schulstatistische Individualdaten" der Kultusministerkonferenz (KMK) sollten bundesweit Lücken in der Bildungsstatistik geschlossen und evidenzbasierte Bildungspolitik unterstützt werden. Im Stadtstaat Bremen liegen bereits seit dem Schuljahr 1997/1998 Individualdaten der Schulstatistik vor, die für die Bildungsplanung, Bildungsberichterstattung, aber auch für die Bildungsforschung in Deutschland von größtem Wert sind. Nur mit solchen im Längsschnitt vorhandenen Daten können individuelle Bildungsverläufe analysiert und empirische Evidenz für die Steuerung des Bildungssystems generiert werden. Der vorliegende Beitrag zeigt anhand ausgewählter Fragestellungen zum Einschulungsalter, Regularität von Bildungsverläufen und erreichten Schulabschlüssen, welches Potenzial schulstatistische Individualdaten für die Bildungspolitik und die Bildungsforschung haben. So deuten die Ergebnisse darauf hin, dass demografische Informationen und frühe Ereignisse im Bildungsverlauf bereits sehr gute Prädiktoren für Bildungserfolge sind. Mit diesem Wissen können Interventionen wirksamer und zielgerichteter entwickelt und implementiert werden.
Education policy and educational practitioners have increased their demand for evidence-based knowledge. In 2003, the Standing Conference of the Ministers of Education and Cultural Affairs (KMK) decided to establish a core dataset for individual-level administrative school statistics, the "Kerndatensatz für schulstatistische Individualdaten", to close the gaps in education statistics and to support evidence-based policy. In the federal state of Bremen, individual-level student data has been collected since 1997/98. These data are of great value for educational planning and policy, educational reporting, as well as educational research, as the analysis of individual educational trajectories depends on the availability of individual-level longitudinal data. Using the Bremen data, this paper demonstrates that highly relevant issues regarding the education system can indeed be analyzed with individual-level student data. Examples include: the effects of age at school entry, educational trajectories and graduation certificates. The results show that demographic information and critical events during early years of education are good predictors for educational success. These findings highlight the potential for student-level data in establishing education policy.

Enthalten in:
Zeitschrift für Erziehungswissenschaft; 2018/6 (2018)

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Serie / Reihe: Zeitschrift für Erziehungswissenschaft

Personen: Makles, Anna M. Schneider, Kerstin Schwarz, Alexandra

Schlagwörter: Schüler Bildungspolitik Bildungsforschung Statistik Evidenzbasierung Bremen