M-DBOM v1 · Modul v1.2.1 16 Aussagen · 12 CONFIRMED · 3 SCENARIO (2022-SE/LE geschätzt) · 1 INTERPRETATION · 91 Systeme + OECD · Stichtag 2026-09-16 { } DBOM { } Daten ƒ Statistik-Engine
● LIVE-AUDIT prüft DBOM, Datenpaket und Statistik-Engine …
CAT Cognitive Apprenticeship Track · Erklärtiefe des Glossars
S01 · HERO Learning Analytics · Werkzeug

PISA Explorer

Länder als Punkte im Raum, Unsicherheit als Pflichtangabe

Drei frei belegbare Achsen aus PISA-2025-Kennzahlen, Zeittrajektorien 2022→2025, und zu jedem Punkt Standardfehler, 95-%-Konfidenzintervall, Differenz zum OECD-Mittel und Signifikanz. Der 3D-Raum dient der Exploration; gelesen wird in den gekoppelten 2D-Projektionen und der Tabelle. Jeder statistische Begriff ist anklickbar und erklärt sich auf drei Niveaus. Stichtag 2026-09-10 · Datenstand OECD Band I 08.09.2026 · Werkzeug-Modul zu M481.

⚠
Daten-Transparenz (v1.1.0): Alle 91 Systeme plus OECD-Mittel stammen aus dem offiziellen OECD-StatLink zu Band I (Kapitel 2). 2025-Standardfehler sind aus den publizierten 95-%-Konfidenzintervallen abgeleitet (SE = KI-Breite / 3,92). Die 2022-Werte sind aus dem 2025-Wert und der offiziellen Veränderung berechnet; ihre SE und der Linking Error bleiben Näherungen EST. Anteile unter Stufe 2 / Stufe 5–6 liegen flächendeckend nur für Naturwissenschaften vor. Keine Anlage-, Rechts- oder Steuerberatung.
289
P90–P10 Naturwissenschaften DE
OECD 258 · Rang 4 von 90 bei der Streuung
OECD-GPS
276
P90–P10 Naturwissenschaften Singapur
bei Mittelwert 560: hoch und breit
OECD-GPS
485,5 ± 3,3
NaWi DE 2025, Mittelwert ± SE
95-%-KI 479–492 (publiziert) · Rang 15–34 von 91 · OECD 482
OECD-STATLINK
LE 3,0EST
Linking Error 2022→2025
im Trend-Panel einstellbar (0–8)
SCENARIO
S02 · EXPLORER

3D-Explorer — Achsen, Länder, Zyklen

ziehen = drehen · antippen = Land wählen · Flagge/● 2025 ○ 2022 · Fläche = Gruppenhülle

Datenquellen je Land: DE Ländernotiz · FI Education GPS/OKM · JP Education GPS · SG Education GPS · IT Country Note · FR Note pays/DEPP · OECD Band I.

Tabelle = Lesefassung des Charts (barrierefrei). ± = Standardfehler; EST markiert geschätzte SE. „—“ = nicht publiziert / kein Trend.

Lesefassung Gruppenflächen: Spannweite und Mittel der Mittel je Gruppe (aktuelle Achsen)

Mittel der Mittel = ungewichtetes Mittel der Systemmittelwerte, keine OECD-Statistik. Zuordnung: UN-M49-Geoschema und offizielle Mitgliederlisten (Stand 2025), Referenzklasse ohne Messunsicherheit. Flaggen aus flag-icons (MIT); Teil- und Regionalstichproben tragen die Staatsflagge.

S03 · STATISTIK

Land A ↔ Land B ↔ OECD — mit Unsicherheit

Differenzen (95-%-Niveau)

VergleichDifferenzSE(Δ)95-%-KIzpUrteil
S04 · TREND

Veränderung 2022→2025 — der Linking Error entscheidet mit

Linking Error (Punkte)3.0

SE(Δ) = √(SE₂₀₂₅² + SE₂₀₂₂² + LE²). Publizierten LE je Domäne aus dem Technical Report eintragen; die Voreinstellung ist eine Größenordnung EST.

Trend verfügbar: Mathematik ab 2003, NaWi ab 2006, Lesen ab 2018, CPS kein Trend. 2022 = Pandemie-Zyklus.

Land20222025ΔSE(Δ)95-%-KIUrteil

S05 · BRÜCKE

Was bedeutet dieser Unterschied für individuelles Lernen?

Ökologischer Fehlschluss, ausgeschlossen: Alles auf dieser Seite beschreibt Systeme (Länder, Kohorten). Kein Wert lässt sich auf eine einzelne Schülerin oder einen Schüler übertragen. Das Panel erzeugt deshalb Hypothesen für die eigene Diagnostik (M481, S05–S09), keine Empfehlungen.

Übersetzung in die Lernarchitektur (M481)

  • Systemebene → Diagnostik: Streuung (P90–P10) und Risikoanteil legen die Mischung aus Tier-1-Breite und Tier-2-Tiefe nahe; sie ersetzen keine Messung.
  • Diagnostik → Individualebene: Eigenes adaptives Kurz-Assessment und DCM-Profil (M481 S06); PISA liefert nur Konstruktmodell und Deskriptoren.
  • Individualebene → KI-Tutor: Sokratisches Scaffolding, Anti-Hasty-Mechanik, Erklärbarkeit (REQ-01, 02, 08).
  • Wirksamkeitsebene: Prä-Post auf derselben Skala, Kontrollgruppe, Effektstärke; erst dann zurück in die Modellverbesserung.
  • Governance (querliegend): Klauseln CL-03 bis CL-09; Lernprofile sind nie Scoring-Input.
S06 · METHODIK

Wie der Explorer rechnet

Unsicherheit je Wert

KI₉₅ = x̄ ± 1,96 · SE

SE nach OECD: Stichprobenvarianz (80 BRR-Replikate, Fay 0,5) + Imputationsvarianz (10 Plausible Values, Rubin). Der Explorer rechnet nicht mit Rohdaten, sondern liest publizierte SE.

Differenz zweier Länder

SE(Δ) = √(SE_A² + SE_B²)
z = Δ / SE(Δ) · signifikant: |z| ≥ 1,96

Nur für unabhängige Stichproben. Gegen das OECD-Mittel ist das Land Teil des Mittels; dann gilt der publizierte SE der Differenz (hier: Näherung, als „approx“ markiert).

Veränderung über Zyklen

SE(Δ_t) = √(SE_t² + SE_{t−1}² + LE²)

Der Linking Error quantifiziert die Unsicherheit der Skalenverknüpfung zwischen Zyklen. Ohne ihn werden Trends zu oft als signifikant ausgewiesen.

Selbsttest der Statistik-Engine (läuft beim Laden)

Vollständige Tests: node assets/pisa-stats.test.js (10 Tests).

Semantic Versioning · M-DBOM

Update-Historie — versionierte Aktualisierungen

Lädt Changelog aus der DBOM …
DISKURS

Drei Perspektiven auf den Explorer

Psychometrie (pro)

„Endlich ein Werkzeug, das Rangspannen und Linking Error nicht wegoptimiert. Wer sieht, wie ein Urteil bei LE 5 kippt, versteht PISA besser als aus jeder Rangliste.“

Visualisierungsforschung (kontra 3D)

„Positionen im 3D-Raum werden schlechter dekodiert als in 2D. Der 3D-Modus ist ein Explorationsversprechen; gelesen werden muss in den Projektionen und der Tabelle. Gut, dass beides gekoppelt ist.“

Bildungsforschung (neutral)

„Das Hypothesen-Panel ist die eigentliche Innovation und die eigentliche Gefahr: Es muss jeden Nutzer daran erinnern, dass ein Land keine Person ist. Solange das steht, ist es brauchbar.“

QA

Qualitätssicherung — Compliance, Datenqualität, Styleguide

① Compliance

② Datenqualität

③ Styleguide

MX

Einordnung in die FinCoach-AI-Modul-Matrix

ModulTitelTier · WelleFokus
M481PISA 2025 & FinanzbildungT3 · 46Diagnostik, OECD/INFE, KI-Anforderungen, Complianceöffnen →
M480PISA Explorer (dieses Modul)T3 · 463D-Vergleich, Statistik-Engine, Explainabilityaktiv
S12

Glossar, Quellen & Disclaimer

Explainability-Glossar (anklickbar im gesamten Werkzeug, folgt CAT-Niveau)

Quellen

Disclaimer

Dieses Werkzeug dient Bildungs- und Analysezwecken und ist keine Anlageberatung, keine Rechts- oder Steuerberatung (RDG/StBerG/WpIG/FinDAG) und keine pädagogische Diagnostik. PISA-Kennzahlen sind Populationsstatistiken; sie sind nicht auf Einzelpersonen übertragbar. Standardfehler und Linking Error sind, wo mit EST markiert, geschätzt. „PISA“ und „OECD“ sind Bezeichnungen der OECD; Nennungen erfolgen rein beschreibend; OECD-Daten unter CC BY 4.0, Quellen je Wert ausgewiesen. DSGVO: statische Seite, keine Tracker, keine personenbezogenen Daten. Stichtag 2026-09-10.

13 · QUALITÄTSAGENTEN

Welche Agenten haben diesen Build geprüft?

Pflicht-Audit-Trail laut FinCoach-Vorgaben · Build-ID, Stichtag und Status je Agent

Build: m480-pisa-explorer-v1.2.1-2026-09-24
Stichtag: 2026-09-16
Status: passed
fincoach-module-provenancepassed
M-DBOM v1 mit Verdict/Konfidenz/Quelle je Fakt; jede Zahl traegt eine Herkunftsklasse (OFFICIAL_STATLINK, DERIVED_OFFICIAL, COMPUTED_MICRODATA, SCENARIO, INTERPRETATION); kein Wert aus Modellgedaechtnis.
fincoach-module-compliance-guardianpassed-with-warnings
Geprueft mit dem modul-eigenen Checker und der Live-QA, nicht mit dem FinCoach-Guardian-Agenten; Verhalten unter file:// (R033), localStorage (safeLS) und CSP self erfuellt.
▸ 3 Agent(en) bewusst ausgelassen — anzeigen
fincoach-entity-network-cartographer
Studien-Deep-Dive ohne Akteurs-Netzwerk; Organisationen (OECD, IEA, ZIB) sind im Quellenverzeichnis benannt.
fincoach-market-data
Keine Marktdaten; Datenbasis sind OECD-StatLink-Tabellen und Public-Use-Files.
fincoach-world-governance
Kein Governance-Atlas-Bezug; Kontinent-/Buendniszuordnung ist als Referenzklasse im DBOM ausgewiesen.
Validiert gegen data/agent-usage-schema.json · maschinenlesbares Manifest unten