Sozialindex für Grundschulen in Mülheim an der Ruhr

Ansatz einer datengestützten bedarfsgerechten Ressourcenverteilung

Zusammenfassung

Die Bildungsforschung bemängelt seit langem, dass das deutsche Schulsystem eine hohe soziale Ungleichheit aufweist. Während an einigen Schulen privilegierte Kinder aus meist akademischem Milieu unter sich bleiben, leben die Kinder anderer Schulen mehrheitlich von sozialen Grundsicherungsleistungen. Die Kombination von sozialgeographischen und bildungsgeographischen Überlegungen führt zu sozialen Schulindices, die die individuellen sozialen Lagen oder die kleinräumigen sozialen Wohnumfeldbedingungen abbilden. Damit können die systematischen Unterschiede transparent gemacht werden, um datengestützt bedarfsgerecht Ressourcen schulgenau zu verteilen. Der vorliegende Beitrag stellt dazu zwei Verfahren anhand eines kommunalen Praxisbeispiels vor und vergleicht die Ergebnisse. Als zukunftsweisend wird das Verfahren der SGB-II-Wohnortdichteberechnung angesehen, da dieser Ansatz datenschutzrechtlich unproblematisch ist und gleichzeitig auf der Ebene von 100 × 100 m-Rasterzellen inhaltlich erweiterbar ist. Detaillierte und ausdifferenzierte Sozialindices lassen sich mit einem höheren Aufwand mittels Schuleingangsuntersuchungsdaten erstellen.

Abstract

The German school system is socially highly unequal, as educational research criticized for a long time. While in some schools socially privileged pupils are the majority, other schools are composed by mostly poor pupils. The combination of socio-geographic and educational geographic considerations leads to a social school index, which clearly shows how strong schools are socially privileged or disadvantaged. The paper presents a practical example of building a social school index for cities and compares the results. The residence-based density index on grid data from German Social Code (book 2) is preferred because it is unproblematic in terms of data protection law and can be extended at the level of 100 × 100 m grids. Calculating detailed and differentiated social school indices with school enrollment data leads to very good results, but is much more work.

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Groos, T. Sozialindex für Grundschulen in Mülheim an der Ruhr. Standort 40, 241–249 (2016). https://doi.org/10.1007/s00548-016-0449-6

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