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Beats Biblionetz - Bücher

Durchmischung in städtischen Schulen - eine politische Aufgabe?

Optimierte schulische Einzugsgebiete für Schweizer Städte - Studienberichte des Zentrums für Demokratie Aarau, Nr. 17
Oliver Dlabac, Adina Amrhein, Fabienne Hug , local web 
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iconZusammenfassungen

Durchmischung in städtischen Schulen - eine politische Aufgabe?Internationale Studien weisen auf eine zunehmende soziale und ethnische Entmischung zwischen städtischen Schulen hin. Dies ist insofern problematisch, als die soziale und ethnische Zusammensetzung von Schulen einen nachweisbaren Effekt auf die Leistungen der Schüler/innen hat, und dies unabhängig von deren individuellem Hintergrund. In keinem OECD-Land sind diese sogenannten Kompositionseffekte so ausgeprägt, wie in der Schweiz. Während andernorts eine neu eingeführte freie Schulwahl und der Zulauf an Privatschulen für ungleiche Schulbedingungen verantwortlich gemacht werden, ist die unterschiedliche Zusammensetzung der Schulen in der Schweiz hauptsächlich auf die Entmischung zwischen Wohnquartieren und auf entsprechende schulische Einzugsgebiete zurückzuführen. Die vorliegende Studie des ZDA untersucht diesen Zusammenhang am Beispiel der Primarschulen der sechs grössten Städte der Schweiz (Modul 1). Zugleich prüft sie für diese Städte die Möglichkeiten zur stärkeren Durchmischung durch kleinräumige Anpassungen der Einzugsgebietsgrenzen (Modul 2). Zur Optimierung wurde ein neuartiger, detailgetreuer Algorithmus entwickelt, der künftig in ein Hilfstool überführt werden könnte, welches die Schulzuteilung und Schulraumplanung unterstützt. Dabei geht es nicht um die Zuteilung einzelner Schüler/innen, sondern um die Entwicklung von Vorschlägen zur Anpassung der Einzugsgebiete an ihren Grenzen. Die Einzugsgebiete bleiben zusammenhängend und es werden kurze und sichere Fusswege zur Schule vorgesehen (Prinzip der «Quartierschule», keine Schultransporte). In einem qualitativen Teil der Studie wird die heutige Praxis der Schulzuteilung und Schulraumplanung untersucht, basierend auf Experten- /Expertinnen-Interviews mit Vertreter/innen der Schulbehörden (Modul 3). Neben der Praxis werden auch Herausforderungen bei der Durchmischung sowie Anforderungen an ein allfälliges Optimierungstool in Erfahrung gebracht.
Für die quantitativen Analysen werden geocodierte Daten zu Unterstufen-Schüler/innen (nach Stichtag) aus der Volkszählung 2000 herangezogen sowie ergänzend Stichproben zur Wohnbevölkerung aus den Strukturerhebungen 2010 bis 2018, ferner Daten aus der kantonalen Bildungsstatistiken sowie unveröffentlichte Daten einzelner Schulämter zu den schulischen Einzugsgebieten zum Schuljahr 2019/20. Für die Aufbereitung, Recodierung, Auswertung und Darstellung der Daten werden die Geographischen Informationssysteme QGIS und ArcGIS, sowie die Statistiksoftware R eingesetzt. Der Java-basierte Optimierungsalgorithmus2 (lokaler Suchalgorithmus – ‘Hillclimbing’) greift auf diese Daten zu und zieht für die Simulation individueller Schulwege weitere geo-codierte Daten bei (OpenStreetMap, Waldflächen gemäss swisstopo, MATSim-Verkehrsmodell des «Nationales Personenverkehrsmodell NPVM», sichere Schulwegübergänge gemäss Schulinstruktion). Als Output gibt der Algorithmus für konfigurierbare Bedingungen (maximale Schulweglänge, Schulhauskapazitäten) tabellarische und räumliche Daten zu den einzelnen Optimierungsschritten aus.
Von Oliver Dlabac, Adina Amrhein, Fabienne Hug im Buch Durchmischung in städtischen Schulen - eine politische Aufgabe? (2021)

iconBemerkungen zu diesem Buch

Beat Döbeli HoneggerIn dieser Publikation wird ein "Bildungsbericht Schweiz 2004" des SKBF zitiert. Meines Wissens wurde aber 2004 kein Bildungsbericht publiziert (sondern 2006).
Von Beat Döbeli Honegger, erfasst im Biblionetz am 19.09.2021
Beat Döbeli HoneggerIch finde es etwas unglücklich, zwei unterschiedliche Berichte im Abstand von 1.5 Jahren mit dem gleichten Titel und der gleichen Bezeichnung "Studienberichte des Zentrums für Demokratie Aarau, Nr. 17" zu bezeichnen.
Von Beat Döbeli Honegger, erfasst im Biblionetz am 19.09.2021

iconDieses Buch erwähnt ...


Personen
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Luzia Annen, Schweizerische Koordinationsstelle für Bildungsforschung, Maria A. Cattaneo, Stefan Denzler, Andrea Diem, Silvia Grossenbacher, Stefanie Hof, Miriam Kull, Ramona Meier, Chantal Oggenfuss, Urs Vögeli-Mantovani, Stefan C. Wolter

Aussagen
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Wohnort beeinflusst Schulerfolg

Begriffe
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Algorithmusalgorithm, Bildungeducation (Bildung), Datendata, Demokratiedemocracy, Öffentliche Schule, Optimierung, Planung, Primarschule (1-6) / Grundschule (1-4)primary school, Privatschule, Schuleschool, Schulerfolgschool success, Schulzuteilungsalgorithmus des ZDA, SchweizSwitzerland, Simulation, Softwaresoftware, Statistikstatistics
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Bücher
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
2010 local web Bildungsbericht Schweiz 2010 (Luzia Annen, Maria A. Cattaneo, Stefan Denzler, Andrea Diem, Silvia Grossenbacher, Stefanie Hof, Miriam Kull, Urs Vögeli-Mantovani, Stefan C. Wolter) 9, 12, 11, 17, 9, 14, 7, 6, 3, 4, 11, 76177558
2014 local web Bildungsbericht Schweiz 2014 (Stefan C. Wolter, Maria A. Cattaneo, Stefan Denzler, Andrea Diem, Silvia Grossenbacher, Stefanie Hof, Chantal Oggenfuss) 12, 17, 11, 11, 17, 4, 3, 5, 3, 6, 11, 93369497
2018 local web Bildungsbericht Schweiz 2018 (Schweizerische Koordinationsstelle für Bildungsforschung, Stefan C. Wolter, Maria A. Cattaneo, Stefan Denzler, Andrea Diem, Stefanie Hof, Ramona Meier, Chantal Oggenfuss) 11, 24, 16, 17, 13, 4, 8, 4, 8, 7, 10, 1163711382

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Nicht erwähnte Begriffe
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iconBeat und dieses Buch

Beat hat dieses Buch erst in den letzten 6 Monaten in Biblionetz aufgenommen. Er hat dieses Buch einmalig erfasst und bisher nicht mehr bearbeitet. Beat besitzt kein physisches, aber ein digitales Exemplar. Eine digitale Version ist auf dem Internet verfügbar (s.o.). Es gibt bisher nur wenige Objekte im Biblionetz, die dieses Werk zitieren.

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