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Daten und Analysen im Bildungswesen verstehen

Daten und Analysen sind zu grundlegenden Werkzeugen in der modernen Bildung geworden und verändern die Art und Weise, wie Lehrer, Administratoren und Studenten den akademischen Fortschritt messen. Bildungsdaten umfassen strukturierte und unstrukturierte Informationen aus Bewertungen, Anwesenheitsprotokollen, Lernmanagementsystemen und Verhaltensbeobachtungen. Analytik ist der systematische Prozess der Untersuchung dieser Daten, um Muster, Korrelationen und umsetzbare Erkenntnisse aufzudecken, die den Unterricht leiten und die Ergebnisse verbessern.

Learning Analytics kombiniert statistische Analysen, maschinelles Lernen und Datenvisualisierung, um kritische Fragen zu beantworten: Beherrschen Schüler Kernkonzepte? Welche Lehrmethoden liefern die besten Ergebnisse? Wo stoßen Lernende auf die größten Schwierigkeiten? Indem sie sich über Rätselraten und anekdotische Beweise hinaus bewegen, können Pädagogen präzise Entscheidungen treffen, die jedem Schüler zugute kommen. Dieser Ansatz verwandelt Rohzahlen in eine Roadmap für kontinuierliche Verbesserungen.

Was sind Bildungsdaten?

Bildungsdaten umfassen alle messbaren Informationen über die Lernumgebung und die Leistung der Schüler. Sie reichen von traditionellen Testergebnissen und Noten bis hin zu digitalen Fußabdrücken, die auf Lernmanagementsystemen, E-Book-Lesern und Bildungs-Apps hinterlassen werden. Diese Daten können auf Einzelperson-, Klassen-, Schul- oder Bezirksebene aggregiert werden, um Trends und gezielte Interventionen effektiv zu identifizieren. Zum Beispiel können Anwesenheitsdaten in Kombination mit Quizergebnissen zeigen, ob chronische Fehlzeiten den akademischen Fortschritt entgleisten.

Was ist Learning Analytics?

Learning Analytics ist die Sammlung, Messung, Analyse und Berichterstattung von Daten über Lernende und ihre Kontexte, mit dem Ziel, Lernumgebungen zu verstehen und zu optimieren. Die Society for Learning Analytics Research (SoLAR) definiert sie als ein Feld, das Daten nutzt, um die Bildungsergebnisse zu verbessern. Für ein tieferes Verständnis ihrer Prinzipien und Anwendungen siehe die SoLAR-Definition.

Arten von Daten, die häufig verwendet werden

Um den Bildungsfortschritt effektiv zu verfolgen, müssen die Pädagogen die verschiedenen Kategorien der verfügbaren Daten erkennen. Jeder Typ dient einem einzigartigen Zweck und zeichnet, wenn er kombiniert wird, ein vollständiges Bild des Schülerwachstums.

  • Bewertungsdaten – Standardisierte Testergebnisse, formative Quizergebnisse, Projektrubriken und Abschlussprüfungsnoten. Diese Metriken messen Wissensspeicherung und Beherrschung von Fähigkeiten im Laufe der Zeit.
  • Engagement Data – Zeitaufwand für Lernplattformen, Anzahl der Anmeldungen, Teilnahme am Diskussionsforum, Videoabschlussraten und Clickstream-Daten aus digitalen Ressourcen.
  • Verhaltensdaten – Anwesenheitsaufzeichnungen, disziplinarische Vorfälle, Bibliotheksnutzung und außerschulische Teilnahme. Solche Daten signalisieren oft nicht-akademische Lernbarrieren, wie z. B. Disengagement oder persönliche Herausforderungen.
  • Demographische und kontextuelle Daten – Sozioökonomischer Hintergrund, Sprachkenntnisse, Sonderbildungsstatus und Vorgeschichte. Dieser Kontext hilft Pädagogen, andere Metriken fair zu interpretieren und Gerechtigkeitslücken zu identifizieren, die gezielte Unterstützung erfordern.

Wichtige Metriken für die Verfolgung des Bildungsfortschritts

Nicht alle Daten sind gleichermaßen wertvoll. Die Konzentration auf einige wenige wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) optimiert die Analyse und verhindert eine Überlastung der Informationen. Die folgenden sind die wirkungsvollsten Metriken zur Messung und Verbesserung der Ergebnisse der Schüler.

Akademische Leistungsmetriken

  • Gradpunkt-Durchschnittstrends (GPA) – Die Überwachung des GPA im Laufe der Zeit zeigt Verbesserungs- oder Rückgangsmuster.
  • Kursabschlussraten – Der Prozentsatz der Schüler, die einen Kurs oder ein Modul erfolgreich abschließen. Niedrige Raten zeigen mögliche Probleme mit der Gestaltung oder Unterstützung von Lehrplänen an.
  • Assessment Score Distributions – Histogramme und Quartilaufgliederungen zeigen, ob der Unterricht den Bedürfnissen der meisten Schüler entspricht. Verzerrte Verteilungen können Bereiche hervorheben, die neu unterrichtet werden müssen.
  • Lernen Ziel Mastery – Tracking Kenntnisse mit bestimmten Standards oder Kompetenzen. Diese granulare Ansicht hilft Lehrern genau zu bestimmen, wo Schüler kämpfen.

Engagement und Verhaltensmetriken

  • Die Teilnahmerate – Chronische Fehlzeiten sind einer der stärksten Prädiktoren für das Abbruchrisiko. Schulen, die die Anwesenheit wöchentlich überwachen, können frühzeitig eingreifen.
  • LMS-Aktivitätsmuster – Häufigkeit der Anmeldungen, Zeit für die Aufgabe und der Zugriff auf Ressourcen zeigen Motivation und Selbstregulierung an.
  • Einreichungszeitigkeit – Verspätete Einreichungen können Zeitmanagementprobleme oder mangelndes Verständnis signalisieren. Muster verspäteter Arbeit korrelieren oft mit niedrigeren Endnoten.
  • Die Qualität und Quantität der Forenbeiträge korrelieren oft mit tieferem Lernen. Schüler, die selten etwas beitragen, können sich nicht engagieren oder mit dem Material kämpfen.

Tools und Technologien für die Datenerfassung und -analyse

Das heutige Ökosystem für Bildungstechnologie bietet eine breite Palette von Tools zur Erfassung, Speicherung und Interpretation von Daten. Die Wahl der richtigen Kombination hängt von der Größe, dem Budget und der technischen Kapazität der Institution ab. Die gängigsten Kategorien und Beispiele sind hier aufgeführt.

Lernmanagementsysteme (LMS)

Plattformen wie Canvas, Moodle und Google Classroom erzeugen automatisch detaillierte Berichte über Schüleraktivitäten, Quiz-Scores und Zuweisungsbeiträge. Viele LMS-Plattformen integrieren sich mit Analyse-Dashboards, die Trends in Echtzeit visualisieren. Zum Beispiel ermöglicht das neue Analyse-Tool von Canvas es Lehrern, nach Abschnitten, Zuweisungen oder Schülern zu filtern, um zu identifizieren, wer Unterstützung benötigt. Moodles Analyse-Engine kann gefährdete Schüler basierend auf Engagement-Mustern vorhersagen.

Student Information Systems (SIS)

Systeme wie PowerSchool, Infinite Campus und Banner speichern demografische Daten, Anwesenheit, Noten und Transkripte. Die Kombination von SIS-Daten mit LMS-Daten bietet eine ganzheitliche Sicht auf jeden Schüler. Erfahren Sie mehr über moderne SIS-Fähigkeiten aus EdTech Magazine’s guide.

Datenvisualisierung und Dashboard Tools

Tools wie Tableau, Microsoft Power BI und Google Data Studio verwandeln Rohzahlen in interaktive Dashboards. Diese sind besonders nützlich für Administratoren, die den Fortschritt in mehreren Schulen oder Klassenstufen überwachen müssen. Pädagogen können benutzerdefinierte Ansichten erstellen, die KPIs hervorheben, Anomalien markieren und datengesteuerte Gespräche unterstützen. Für bewährte Verfahren zum Erstellen effektiver Bildungs-Dashboards siehe Tableau’s Guide.

Tabellenkalkulation und benutzerdefinierte Datenbanken

Für das Tracking in kleinerem Maßstab bleiben Microsoft Excel und Google Sheets leistungsfähig. Mit Pivot-Tabellen, bedingter Formatierung und eingebautem Charting können Lehrer einfache Fortschrittstracker ohne spezielle technische Fähigkeiten erstellen. Fortgeschrittene Benutzer können relationale Datenbanken wie Microsoft Access oder Airtable verwenden, um Daten aus verschiedenen Quellen zu verknüpfen. Diese Tools sind ideal für Schulen, die gerade erst ihre Datenreise beginnen.

Adaptive Lernplattformen

Plattformen wie Knewton, DreamBox und ALEKS verwenden Echtzeit-Analysen, um die Schwierigkeit von Inhalten, das Tempo und die Lernmodalitäten anzupassen. Sie liefern sowohl Schülern als auch Lehrern granulare Daten zur Beherrschung bestimmter Fähigkeiten. Die Integration mit einem LMS kann diese Daten für eine einheitliche Ansicht zentralisieren.

Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Implementierung von datengesteuertem Fortschritts-Tracking

Die Annahme eines datengestützten Ansatzes geschieht nicht über Nacht. Befolgen Sie diese Schritte, um ein nachhaltiges System aufzubauen, das kontinuierliche Verbesserungen in der gesamten Lerngemeinschaft unterstützt.

Schritt 1: Klare Lernziele definieren

Beginnen Sie damit, zu artikulieren, was die Schüler wissen und können sollten. Diese Ziele sollten spezifisch, messbar und mit Lehrplanstandards ausgerichtet sein. Ohne klare Ziele wird die Datenerfassung ziellos. Zum Beispiel werden anstelle eines vagen Ziels wie "Mathematikfähigkeiten verbessern" Ziele festgelegt wie "80% der Schüler werden bis zum Ende des Quartals in algebraischen Gleichungen kompetent sein."

Schritt 2: Wählen Sie geeignete KPIs

Wähle Metriken, die direkt den Fortschritt in Richtung der Ziele widerspiegeln. Wenn ein Ziel das "Verbessern des Leseverständnisses" ist, beinhalten relevante KPIs Verständnis-Quiz-Scores, Lexile-Wachstum und Buchabschlussraten. Vermeiden Sie Eitelkeitsmetriken, die beeindruckend aussehen, aber keine verwertbaren Einblicke bieten, wie Gesamtseitenaufrufe ohne Kontext.

Schritt 3: Etablieren konsistenter Datenerfassungsmethoden

Entscheiden Sie, wann, wo und wie Daten erhoben werden. Werden formative Bewertungen wöchentlich oder zweiwöchentlich durchgeführt? Wer gibt Anwesenheitsdaten ein und wie oft werden sie überprüft? Konsistenz stellt sicher, dass die Daten zuverlässig und vergleichbar sind. Verwenden Sie die automatisierte Datenerfassung, wo immer möglich, um manuelle Fehler zu reduzieren, z. B. Konfigurieren eines LMS, um Quizversuche und -zeiten automatisch aufzuzeichnen.

Schritt 4: Analysieren und Visualisieren der Daten

Rohdaten sprechen selten für sich. Verwenden Sie Visualisierungen, um Trends, Ausreißer und Korrelationen zu erkennen. Eine Heatmap von Quiz-Scores nach Standard kann schnell zeigen, welche Konzepte neu behandelt werden müssen. Ein Liniendiagramm des durchschnittlichen Kursengagements über das Semester kann einen mittelfristigen Einbruch aufdecken. Zur Anleitung zur Auswahl der richtigen Diagrammtypen und zur Vermeidung irreführender Visualisierungen konsultieren Sie Ressourcen wie den Data Viz Catalogue.

Schritt 5: Verwenden Sie Insights, um die Instruktion zu informieren

Analyse ist nur dann wertvoll, wenn sie zu Maßnahmen führt. Wenn Daten zeigen, dass eine Mehrheit der Schüler mit einem bestimmten Thema zu kämpfen hat, Unterrichtspläne anpassen, zusätzliche Ressourcen bereitstellen oder einen anderen pädagogischen Ansatz ausprobieren. Wenn das Engagement eines Schülers stark abnimmt, wenden Sie sich persönlich an die Ursachen. Dokumentieren Sie die Interventionen und verfolgen Sie ihre Auswirkungen im Laufe der Zeit, um Ihre Strategie zu verfeinern.

Schritt 6: Fortschritte mit Stakeholdern kommunizieren

Regelmäßig Daten-basierte Erkenntnisse mit Schülern und Eltern teilen. Schüler-Daten-Dashboards können Lernende befähigen, sich ihrer Fortschritte anzunehmen. Eltern-Lehrer-Konferenzen werden produktiver, wenn sie auf konkreten Metriken statt auf allgemeinen Eindrücken basieren. Transparenz schafft Vertrauen und fördert die Zusammenarbeit. Ziehen Sie in Betracht, einfache Berichtskarten zu verwenden, die sowohl quantitative Metriken als auch qualitative Lehrerkommentare enthalten.

Schritt 7: Iterieren und Verfeinern des Prozesses

Datengestützte Bildung ist keine einmalige Initiative. Regelmäßige Überprüfung der Wirksamkeit Ihrer Datenstrategie. Sammeln Sie die richtigen Daten? Werden Analysewerkzeuge effektiv eingesetzt? Sehen Schüler und Lehrer Verbesserungen?

Passen Sie den Prozess auf der Grundlage von Feedback und sich ändernden Bedürfnissen an. Planen Sie vierteljährliche Überprüfungen mit allen Stakeholdern, um zu beurteilen, was funktioniert und was sich ändern muss.

Vorteile der Verwendung von Daten und Analysen

Wenn Daten und Analysen durchdacht implementiert werden, ergeben sich für jeden im Lernökosystem erhebliche Vorteile.

Personalisierte Lernpfade

Daten ermöglichen es Pädagogen, den Unterricht nach individuellen Schülerbedürfnissen zu differenzieren. Adaptive Lernplattformen nutzen Echtzeit-Analysen, um Inhaltsschwierigkeiten, Schrittmacherei und Lernmodalitäten anzupassen. Schüler, die zusätzliche Unterstützung benötigen, erhalten gezielte Interventionen, während fortgeschrittene Lernende beschleunigen können. Zum Beispiel kann ein Lehrer anhand von formativen Bewertungsdaten kleine Gruppen für den gezielten Unterricht in bestimmten Fähigkeiten erstellen.

Frühe Identifizierung von At-Risk-Studenten

Vorhersagemodelle können Schüler, die aufgrund von Verhaltens- und akademischen Mustern in Verzug geraten oder abbrechen könnten, kennzeichnen. Schulen können dann Beratung, Nachhilfe oder Mentoring einsetzen, bevor das Problem unüberwindbar wird. Zum Beispiel ermöglicht ein Dashboard, das Lehrer alarmiert, wenn ein Schüler zwei aufeinanderfolgende Aufgaben verpasst hat oder einen plötzlichen Rückgang der Quizergebnisse hat, eine rechtzeitige Kontaktaufnahme.

Verbesserte Lehrer Effektivität und Verantwortlichkeit

Lehrer erhalten objektives Feedback zu ihren Unterrichtsstrategien. Durch den Vergleich der Ergebnisse in verschiedenen Abschnitten oder Semestern können sie ermitteln, welche Methoden die besten Ergebnisse erzielen. Administratoren können auch aggregierte Daten verwenden, um gezielte berufliche Entwicklungsprogramme zu entwerfen, um sicherzustellen, dass die Schulungen den tatsächlichen Bedürfnissen gerecht werden und nicht angenommene Schwächen.

Evidenzbasierte Entscheidungsfindung

Die Mittelzuweisung, die Gestaltung von Lehrplänen und politische Änderungen basieren nicht mehr auf Vermutungen. Daten zeigen, welche Programme die höchste Rendite erzielen. Schulen können Ressourcen von ineffektiven Initiativen zu solchen umverteilen, die nachweislich die Ergebnisse der Schüler verbessern. Wenn Daten beispielsweise zeigen, dass Nachschulunterricht die Mathematikwerte in einer bestimmten Klasse signifikant erhöht, ist es sinnvoll, dieses Programm zu erweitern.

Student Selbstregulierung und Eigentum

Wenn Schüler Zugang zu ihren eigenen Daten haben, entwickeln sie metakognitive Fähigkeiten und übernehmen die Verantwortung für ihr Lernen. Dashboards, die Fortschritte in Richtung Ziele, Zeitaufwand für das Lernen und Verbesserungsbereiche zeigen, fördern die Selbstreflexion. Schüler, die ihre eigenen Leistungen verfolgen, setzen sich eher persönliche Ziele und suchen bei Bedarf Hilfe.

Herausforderungen und wie man sie überwindet

Trotz ihres Versprechens stellt datengesteuerte Bildung echte Hindernisse dar, die proaktiv angegangen werden müssen, um Fallstricke zu vermeiden.

Datenschutz und Sicherheitsbedenken

Die Sammlung sensibler Informationen von Schülern wirft ethische und rechtliche Fragen auf. Die Einhaltung von Gesetzen wie FERPA (Family Educational Rights and Privacy Act) und GDPR (in Europa) ist obligatorisch. Schulen sollten robuste Datenverwaltungsrichtlinien einführen, Daten in Ruhe und auf der Durchreise verschlüsseln, den Zugang zu autorisiertem Personal beschränken und klare Opt-in-/Opt-out-Optionen für Eltern bereitstellen. Um umfassende Anleitung zu erhalten, konsultieren Sie das US Department of Education’s Privacy Technical Assistance Center.

Datenqualität und -konsistenz

Unvollständige, ungenaue oder inkonsistente Formatierung von Daten kann die Analyse untergraben. Festlegung von Datenstandards für das gesamte Institut. Schulung des Personals zu ordnungsgemäßen Dateneingabeverfahren. Durchführung regelmäßiger Audits zur Bereinigung und Überprüfung der Daten. Integration von Systemen (z. B. SIS mit LMS) kann Doppelarbeit und Fehler reduzieren.

Ein Datenverwalter oder Ausschuss kann diese Bemühungen überwachen.

Ausbildung und berufliche Entwicklung

Viele Pädagogen verfügen nicht über die Fähigkeiten, Daten zu interpretieren oder Analyse-Tools effektiv zu nutzen. Investieren Sie in fortlaufendes professionelles Lernen, das sowohl technische Fähigkeiten (mit Dashboards, Verständnis von Statistiken) als auch pädagogische Fähigkeiten (wie man Daten in die Tat umsetzt) umfasst. Peer-Mentoring und Coaching können die Akzeptanz beschleunigen. Beginnen Sie mit einer kleinen Gruppe von Early Adopters und erweitern Sie, wenn andere den Wert sehen.

Vermeiden Sie übermäßiges Vertrauen in Zahlen

Quantitative Metriken erfassen nicht jede Nuance der Erfahrung eines Schülers, wie emotionales Wohlbefinden, Kreativität oder soziales Wachstum. Kombinieren Sie Daten immer mit qualitativen Beobachtungen und direkten Gesprächen mit den Schülern. Ein ausgewogener Ansatz stellt sicher, dass die Zahlen eher Informationen als Entscheidungen diktieren.

Häufige Fallstricke zu vermeiden

Selbst mit den besten Absichten können Schulen stolpern, wenn sie datengesteuerte Fortschrittsverfolgung implementieren. Sich dieser häufigen Fehler bewusst zu sein, hilft, verschwendete Anstrengungen und Frustration zu vermeiden.

  • Zu früh zu viel Daten sammeln – Lehrer mit Dutzenden von Metriken zu überwältigen führt zu Analyselähmung. Beginnen Sie mit einem kleinen Satz von KPIs mit hohem Einfluss und erweitern Sie sich allmählich.
  • Ignorieren von Data Literacy Training – Das Ausrollen von Dashboards ohne Training stellt sicher, dass sie ungenutzt bleiben. Investieren Sie in professionelle Entwicklung, bevor Sie eine Dateninitiative starten.
  • Daten verwenden – Wenn Lehrer befürchten, dass Daten gegen sie verwendet werden, werden sie sich weigern, sie zu teilen.
  • Vernachlässigung von Aktien – Daten können Verzerrungen verstärken, wenn sie nicht kontextualisiert werden.
  • Das menschliche Element vergessen – Eine Zahl auf einem Bildschirm kann ein Gespräch nicht ersetzen.

Real-World Beispiele für datengesteuertes Fortschritts-Tracking

Die folgenden Fallstudien veranschaulichen, wie Daten und Analysen in verschiedenen Bildungseinrichtungen effektiv angewendet wurden, und zeigen sowohl Herausforderungen als auch Erfolge.

Beispiel: Verwendung von LMS-Daten zur Verbesserung des Kursabschlusses

Eine große Community College bemerkte, dass die Online-Kursabschlussquoten bei etwa 55 % lagen. Durch die Analyse der LMS-Clickstream-Daten stellten die Administratoren fest, dass Studenten, die sich in der ersten Woche nicht angemeldet hatten, 80% häufiger ausstiegen. Die Hochschule implementierte ein automatisiertes Frühwarnsystem, das am dritten Tag persönliche Kontakte zu nicht angemeldeten Studenten verschickte. Innerhalb eines Semesters stiegen die Abschlussquoten auf 72 %. Der Schlüssel war, dass sie auf eine einfache, aber leistungsstarke Metrik reagierten - die Anmeldeaktivität der ersten Woche.

Beispiel: Predictive Analytics für Early Intervention

Ein Schulbezirk der K-12 verwendete ein Modell für prädiktive Analysen, das Anwesenheits-, Noten- und Disziplindatensätze kombinierte, um Schüler mit einem hohen Risiko für das Scheitern staatlicher Prüfungen zu identifizieren. Berater trafen sich zweiwöchentlich mit gekennzeichneten Schülern, um Ziele zu setzen und Barrieren zu beseitigen. Der Bezirk verzeichnete einen Anstieg der mathematischen Fähigkeiten in der Interventionsgruppe um 20% im Vergleich zur Kontrollgruppe. Tools wie Power BI ermöglichten es dem Bezirk, ein Echtzeit-Dashboard zu erstellen, das jeden Morgen aktualisiert wurde und den Beratern sofortigen Zugriff auf die neuesten Daten gab.

Beispiel: Student Self-Tracking in einer High School Science Class

Ein Biologielehrer der Highschool führte einen einfachen Google Sheets-Tracker ein, mit dem Schüler ihre Quizergebnisse, ihren Laborabschluss und ihre Studienzeit protokollieren konnten. Jede Woche reflektierten die Schüler über ihre Fortschritte und setzten sich ein Ziel für die nächste Woche. Im Laufe des Semesters beobachtete der Lehrer, dass Schüler, die ihre Daten konsequent verfolgten, bei Abschlussprüfungen durchschnittlich 12% höher waren als diejenigen, die dies nicht taten. Dieser Low-Tech-Ansatz bewies, dass selbst grundlegende Datenwerkzeuge Eigentum und Rechenschaftspflicht fördern können.

Die Zukunft von Daten und Analytics im Bildungswesen

Das Feld entwickelt sich rasant, angetrieben durch Fortschritte in der Technologie und eine wachsende Betonung von Gerechtigkeit und Personalisierung. Zu den wichtigsten Trends gehören die Verwendung von Künstliche Intelligenz, um Echtzeit-Feedback und adaptive Lernpfade bereitzustellen, die Integration von Lernanalysen mit Geräten des Internets der Dinge (IoT) in intelligenten Klassenzimmern und die Entwicklung von lernzentrierten Dashboards, die den Schülern mehr Handlungsfähigkeit gegenüber ihren eigenen Daten geben. Darüber hinaus gewinnen ethische Rahmenbedingungen um Datenbesitz und algorithmische Verzerrungen Aufmerksamkeit, um sicherzustellen, dass Analysen allen Schülern gerecht dienen, anstatt bestehende Disparitäten zu verewigen.

Da Datenkompetenz zu einer Kernkompetenz für Pädagogen wird, werden Institutionen, die diese Werkzeuge nachdenklich nutzen, am besten positioniert sein, um Leistungslücken zu schließen und die Schüler auf eine datenreiche Welt vorzubereiten. Die Schulen, die erfolgreich sind, werden diejenigen sein, die Daten nicht als Zeugnis, sondern als Kompass behandeln - immer auf bessere Lehre, tieferes Lernen und gerechtere Ergebnisse.

Durch das Verständnis der Arten von Bildungsdaten, die Auswahl der richtigen Metriken, die Nutzung geeigneter Tools und einen systematischen Implementierungsprozess können Pädagogen und Studenten gleichermaßen die Leistungsfähigkeit von Daten und Analysen nutzen, um Fortschritte zu verfolgen und sinnvolle Verbesserungen der Lernergebnisse zu erzielen. Die Reise beginnt mit einem einzigen Datenpunkt - und der Bereitschaft, ihn in die Tat umzusetzen.