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Die Autoren schreiben: " Insgesamt scheinen wir mit unserer Diskussion über die Rolle, die Daten und Statistiken in der COVID-19-Pandemie gespielt haben und weiterhin in anderen Krisen spielen, einen Nerv in der Statistik-Community getroffen zu haben. Wir versuchen nicht, alle in den Kommentaren erwähnten Punkte anzusprechen, sondern konzentrieren uns auf einige der Hauptthemen, die von mehreren Diskussionsteilnehmern angesprochen wurden."
Angesichts der pandemiebedingten Schulschließung in Deutschland im Frühjahr 2020 hatte COVID-19 offensichtlich negative Auswirkungen auf die psychische Gesundheit und das Wohlbefinden von Kindern und Jugendlichen. Es gibt jedoch keine Hinweise auf die spezifischen Probleme von Schülerinnen und Schülern mit sonderpädagogischem Förderbedarf bei emotionalen und Verhaltensstörungen (E/BD) während oder nach dem Schullockdown. Somit schließt diese Studie die Lücke. In die Analyse wurde eine Stichprobe von 173 Studierenden aus ganz Deutschland eingeschlossen. Die Schülerinnen und Schüler wurden von ihren Lehrkräften in einer Online-Befragung über einen standardisierten Lehrerberichtsbogen hinsichtlich emotionaler und verhaltensbezogener Probleme und Kompetenzen sowie Inklusionswahrnehmungen bewertet. Mehrere Prädiktoren auf Schüler- und Lehrerebene wurden in einer schrittweisen Regressionsanalyse angewendet. Die Ergebnisse zeigten, dass die Schulschließung E/BD nur geringfügig beeinträchtigte, mit kleinen Unterschieden zwischen den Studentengruppen. Die stärkste Vorhersagevariable war die psychosoziale Situation der Studierenden. Daher sollte die psychosoziale Situation der Schüler von Lehrern und Schulpsychologen überwacht werden, um während des Lockdowns ausreichend Unterstützung zu bieten.
Eine Pandemie stellt die Entscheidungsfindung vor besondere Herausforderungen, da Entscheidungen kontinuierlich an sich schnell ändernde Beweise und verfügbare Daten angepasst werden müssen. Welche Gegenmaßnahmen sind zum Beispiel in einem bestimmten Stadium der Pandemie angemessen? Wie lässt sich die Schwere der Pandemie messen? Wie wirkt sich die Impfung in der Bevölkerung aus und welche Gruppen sollten zuerst geimpft werden? Der Prozess der Entscheidungsfindung beginnt mit der Datenerhebung und -modellierung und setzt sich bis zur Verbreitung der Ergebnisse und den anschließend getroffenen Entscheidungen fort. Das Ziel dieser Arbeit ist es, einen Überblick über diesen Prozess zu geben und Empfehlungen für die verschiedenen Schritte aus statistischer Sicht zu geben. Insbesondere diskutieren wir eine Reihe von Modellierungstechniken, darunter mathematische, statistische und entscheidungsanalytische Modelle sowie deren Anwendungen im COVID-19-Kontext. Mit dieser Übersicht möchten wir das Verständnis für die Ziele dieser Modellierungsansätze und die spezifischen Datenanforderungen fördern, die für die Interpretation der Ergebnisse und für erfolgreiche interdisziplinäre Kooperationen unerlässlich sind. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Rolle, die Daten in diesen verschiedenen Modellen spielen, und wir beziehen in die Diskussion die Bedeutung statistischer Grundkenntnisse und einer effektiven Verbreitung und Kommunikation von Erkenntnissen ein.