Mit dem Launch der Interactive Database for Evaluation and Learning (IDEaL) stellt die FZ Evaluierungsabteilung erstmals die gesammelten Evaluierungsergebnisse der KfW Entwicklungsbank in einer einzigen Applikation der Öffentlichkeit zur Verfügung. Die gesammelten Projektinformationen, Lessons Learnt und verwendete Zielsysteme ermöglichen es, präzise nach Best Practices und Misserfolgen aus abgeschlossenen Vorhaben zu suchen. Mit Informationen zu allen Berichten aus den letzten beiden Jahrzehnten bietet die Applikation Einblick in einen repräsentativen Querschnitt des FZ-Portfolios aus allen Regionen und Sektoren.
Systematisches institutionelles Lernen ist in vielen Institutionen auf verschiedenen Ebenen ein wichtiges Ziel. Um Entscheidungsprozesse evidenzbasiert zu gestalten, benötigen wir zwei Kernelemente: Zum einen Evidenz möglichst systematisch generiert und strukturiert erfasst und zum anderen Evidenz in einer für das institutionelle Lernen effektiv und zielführend nutzbaren Form aufbereitet („evidence-to-practice“).
Die erste Anforderung erfüllt die Arbeit der unabhängigen Evaluierungsabteilung FZ E schon seit mehr als 20 Jahren: Abgeschlossene Vorhaben der FZ werden in Ex-post-Evaluierungen systematisch anhand der OECD-DAC Kriterien bewertet. Seit Einführung der Ziehung einer repräsentativen Stichprobe der zu evaluierenden Vorhaben im Jahr 2007 sind so mehr als 1.100 Evaluierungsergebnisse strukturiert zusammengetragen worden.
Um dieses enorme Evaluierungswissen für alle Interessierten nutzbar zu machen, haben wir uns gefragt, wie wir der zweiten Anforderung – dem „evidence-to-practice“ – gerecht werden können und welche Eigenschaften ein moderner Wissensspeicher aufweisen sollte. Die Antwort war: Er sollte inhaltlich fokussiert und anwendungsfreundlich sein, also leicht zugänglich und intuitiv verständlich, digital und interaktiv, such- und filterbar.
So entstand IDEaL als eine interaktive App, die mehr als 1.100 Evaluierungsergebnissen. Wir haben dieses Wissen, welches bisher über alle PDF-Versionen der Berichte hinweg nur aufwändig zu finden war, digitalisiert. So können Nutzerinnen und Nutzer mit wenigen Klicks genau jene Evaluierungen suchen und finden, die beispielsweise für die Planung neuer Projekte benötigt werden. In der Freitextsuche können die nutzenden Personen Stichworte eingeben und dann die Berichte nach Region, Sektor und Trägertyp filtern. Zum Beispiel können so bei der Konzeption eines neuen Energie-Projektes in Uganda Erfahrungen zu ähnlichen Vorhaben in dem Land, der Region oder sogar weltweit konsultiert werden. Zudem wurden die wichtigsten Lessons Learnt jeder Evaluierung gezielt aufbereitet und sind direkt abrufbar. Neben der Kurzfassung ist eine Zusammenfassung oder der gesamte Bericht auf Knopfdruck verfügbar.
IDEaL bietet somit zielgenau, unkompliziert und individualisiert Antworten auf Fragen wie: Was können Faktoren für den Erfolg und Misserfolg bestimmter Maßnahmen sein? Gibt es Unterschiede bei der Erfolgsbewertung, je nachdem, ob der Projektträger staatlich, multilateral oder eine NGO ist? Welche Indikatoren wurden verwendet? Was waren die Zielformulierungen bei implementierten Maßnahmen? Die App wird kontinuierlich mit neuen Ergebnissen bestückt, sodass die gesamte Öffentlichkeit einen direkten und schnellen Zugriff hat.
Allgemein für die Öffentlichkeit im Sinne der Transparenz der Ergebnisse und insbesondere für alle Personen, die in der Entwicklungszusammenarbeit im weitesten Sinne arbeiten oder daran interessiert sind. Konkret kann die App für folgende Personengruppen besonders hilfreich sein:
Für Personen, die selbst Vorhaben betreuen: Um mit wenig Zeitaufwand zu erfahren, welche Lernerfahrungen im relevanten Sektor und/ oder der jeweiligen Region bereits gemacht wurden und welchen Risiken die Vorhaben typischerweise unterliegen. So können Erfolgs- und Misserfolgsfaktoren für neue Projekte in Betracht gezogen werden.
Für Personen, die einen Überblick brauchen: Um Informationen zu abgeschlossenen und evaluierten Vorhaben und Leuchtturmvorhaben zu finden und Durchschnittsnoten in einem Land, in einem bestimmten Sektor etc. schneller recherchieren zu können. Dies können Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter von entwicklungspolitisch aktiven Organisationen oder aber auch Bürgerinnen und Bürger mit Interesse an den Wirkungen der Entwicklungszusammenarbeit sein.
Zudem ist die Applikation auch für Forschende interessant: Um vorhandenes Wissen der FZ systematisch zu nutzen, beispielsweise, um Querschnittsanalysen mit Bezug zu Lernerfahrungen präziser erstellt werden.
Über eine Suchmaske können ein oder mehrere beliebige FZ-relevante Suchbegriffe im Freitext eingegeben werden, zum Beispiel „Ländliche Elektrifizierung“, „Abwasser“, „Schutzgebiete“, „Klima“ etc. IDEaL zeigt als Ergebnis Evaluierungen an, die gemäß dem jeweiligen Suchbegriff relevant sind: Dies beinhalt je angezeigter Evaluierung - neben Land, Titel und Projektnummer - die ersten drei zentralen Lesson Learnt sowie eine Kurzbeschreibung der finanzierten Maßnahmen.
Über Filter wie Land, Region, Sektor, Kernthema, Trägertyp und Gesamtbewertung (Evaluierungsnote) können die Ergebnisse eingegrenzt werden. Alternativ kann auch nur über die Filter gesucht werden.
Eine dynamische Analyseansicht zeigt die durchschnittlichen Evaluierungsnoten für die jeweils gerade angezeigten Suchergebnisse: Gesamtbewertung sowie Noten für die OECD DAC Kriterien Relevanz, Effektivität, Effizienz, Wirkungen und Nachhaltigkeit. Bei allen Vorhaben, die ab Mitte 2020 evaluiert worden sind, wird auch das neu eingeführte OECD-DAC Kriterium Kohärenz angezeigt.
Auf einer Detailansicht können Informationen wie weitere Lessons Learnt, Ziele und Indikatoren inklusive deren Erreichen auf Outcome- und Impact-Ebene, eingesehen werden.
Per Klick kann der komplette Evaluierungsbericht als PDF heruntergeladen werden.
IDEaL beinhaltet alle veröffentlichten Ex-post-Evaluierungen der FZ Evaluierungsabteilung seit 2007 - dem Jahr, in dem eine jährliche, aussagekräftige und statistisch repräsentative Stichprobe aller abgeschlossenen Vorhaben eingeführt wurde. Die Inhalte der kompletten Ex-post-Evaluierungen wurden gemäß einer vorab definierten Variablenstruktur codiert und in eine Datenbank eingespeist.