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// 03 · ca. Sept. – Nov. 2025

PISA-Analyse: Pulse of Learning – PISA Explorer

Ausgangsfrage

Was beeinflusst die Mathematikleistung wirklich, insbesondere Selbstwirksamkeit und Mathematikangst?

Datengrundlage: PISA 2022 Deutschland, 6.116 Schüler:innen, 2.509 Variablen, 157 Skalen
Machine Learning (XGBoost) mit SHAP-Analysen, um die wichtigsten Einflussfaktoren zu finden
Skalen-Explorer mit Originalfragen, Tiefenanalysen, Gruppenvergleichen und Storytelling-Dashboard
Diese Ergebnisse sind die Grundlage für alle späteren Apps.

Python
Streamlit
XGBoost
SHAP
scikit-learn
Plotly
SQLite

Was die Matheleistung am stärksten erklärt: Selbstwirksamkeit liegt vor dem Elternhaus (XGBoost + SHAP, PISA 2022 Deutschland).

Selbstwirksamkeit trennt die Gruppen: 549 bzw. 503 Punkte mit hoher, 449 bzw. 465 mit niedriger Selbstwirksamkeit.

Wie hängen Selbstwirksamkeit, Angst, Zugehörigkeit und Elternhaus mit der Matheleistung zusammen?

Mädchen trauen sich in Mathe weniger zu, obwohl die Leistungen nah beieinander liegen.

Datenbasis: PISA 2022 Deutschland, 6.116 Schüler:innen.

Hinter jeder Skala die echten Fragen: z. B. Mathe-Angst, beantwortet von Jugendlichen in Deutschland.

Mehr Mathe-Angst, weniger Leistung: 4.812 Schüler:innen, r = −0,33.

// Rundgang

Rundgang: vom wichtigsten Einflussfaktor zur Tiefenanalyse.

Live-App

Die Live-App läuft auf Streamlit Community Cloud und braucht beim ersten Laden 1–3 Minuten zum Aufwachen.

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