Grafik angepasst

Ländervergleich/BL_Informatik_Einfuehrungsphase_Skript.R

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+# 0. Pakete laden (ggf. vorher installieren)
+# install.packages(c("ggtext","shadowtext","viridis","showtext","sf", "ggplot2", "dplyr", "rnaturalearth", "rnaturalearthhires"))
+install.packages("ggnewscale")
+
+library(sf)
+library(ggplot2)
+library(ggtext)
+library(dplyr)
+library(rnaturalearth)
+library(rnaturalearthhires)
+library(showtext)
+library(viridis)
+library(shadowtext)
+library(ggnewscale)
+
+# Variablen
+hintergrundfarbe <- "#f2f2f2"
+
+# 1 Automatisches Laden von Schriftarten und Fira Sans aktivieren
+showtext_auto()
+font_add(family = "Fira Sans", regular = "FiraSans-Regular.ttf")
+
+# 2. Geodaten für Deutschland laden
+germany_states <- ne_states(country = "Germany", returnclass = "sf")
+
+# 3. CSV-Daten einlesen
+inf_einf <- read.csv2("~/Informatik-Monitor/Ländervergleich/BL_Informatik_Einfuehrungsphase_Schularten.csv", stringsAsFactors = FALSE)
+#colnames(schulsystem_daten) <- c("name", "schulsystem")
+
+# -------------------------------------------------------------
+# 2) Bestimme pro Bundesland, ob "Wahlpflicht" vorhanden ist.
+# Wenn ja: IU_Art = "Wahlpflicht", sonst "Pflicht"
+# -------------------------------------------------------------
+
+inf_einf_art_gruppiert <- inf_einf %>%                # Starte mit deinen Daten
+  group_by(Bundesland) %>%               # Gruppiere nach Bundesland
+  summarise(
+    IU_Art = if ("Wahlpflicht" %in% IU_Art) {
+      "Wahlpflicht"
+    } else {
+      "Pflicht"
+    }
+  )
+
+# -------------------------------------------------------------
+# 3) Verbinde die gewählte IU_Art wieder mit den Originaldaten.
+# Dadurch behältst du nur die Zeilen mit der passenden IU_Art.
+# -------------------------------------------------------------
+
+inf_einf_art_gruppiert_gesamt <- inf_einf_art_gruppiert %>%       # Nimm die priorisierte Liste
+  left_join(inf_einf,                         # Füge die Originaldaten an
+            by = c("Bundesland", "IU_Art")) # Verknüpfe auf beide Spalten
+
+# -------------------------------------------------------------
+# 4) Berechne pro Bundesland den niedrigsten IU_Stunden_min-Wert
+# NUR aus den Zeilen der gewählten IU_Art.
+# -------------------------------------------------------------
+
+inf_einf_art_gruppiert_gesamt_kurz <- inf_einf_art_gruppiert_gesamt %>%           # Starte mit dem verknüpften Datensatz
+  group_by(Bundesland, IU_Art) %>%       # Gruppiere wieder
+  summarise(
+    IU_Stunden_min = min(IU_Stunden_min), # Berechne den minimalen Wert
+    .groups = "drop"                      # Entferne Gruppierung im Ergebnis
+  )
+
+# 5) Geodaten mit Einf-Phase-Daten verknüpfen
+germany_data <- germany_states %>%
+  left_join(inf_einf, by = c("name" = "Bundesland"))
+
+# postal-Kürzel korrigieren: Brandenburg → "BB"
+germany_data <- germany_data %>%
+  mutate(postal = ifelse(name == "Brandenburg", "BB", postal))
+
+# Nur die Grenzen extrahieren (Linien)
+grenzen <- germany_data %>%
+  st_geometry() %>%
+  st_cast("MULTIPOLYGON") %>%
+  st_boundary() %>%
+  st_sf()
+
+germany_data <- germany_data %>%
+  mutate(
+    IU_Farbe = paste0(IU_Art, "_", IU_Stunden_min)
+  )
+
+farben <- c(
+  "Wahlpflicht_1" = "#fff16f",  # helles Gelb
+  "Wahlpflicht_2" = "#ffe601",  # mittelgold
+  "Wahlpflicht_3" = "#e8d101",   # dunkler Gold-/Orangeton
+  "Pflicht_1" = "#3e609e",  # hellblau
+  "Pflicht_2" = "#0e1f51"  # kräftiges Dunkelblau
+)
+
+germany_data <- germany_data %>%
+  mutate(
+    IU_Farbe = ifelse(
+      is.na(IU_Stunden_min) | is.na(IU_Art),
+      NA_character_,   # wirklich Character-NA!
+      paste0(IU_Art, "_", IU_Stunden_min)
+    )
+  ) %>%
+  # Jetzt factorisieren OHNE NA-Level:
+  mutate(
+    IU_Farbe = forcats::fct_drop(  # entfernt NA-Level, falls es noch drin ist
+      factor(
+        IU_Farbe,
+        levels = c(
+          "Wahlpflicht_1",
+          "Wahlpflicht_2",
+          "Wahlpflicht_3",
+          "Pflicht_1",
+          "Pflicht_2"
+        )
+      )
+    )
+  )
+
+
+
+
+# Mittelpunkte der BL-Flächenberechnen
+bundesland_labels <- germany_data %>%
+  mutate(centroid = st_centroid(geometry)) %>%
+  mutate(
+    x = st_coordinates(centroid)[, 1],
+    y = st_coordinates(centroid)[, 2]
+  ) %>%
+  mutate(
+    x = ifelse(name == "Brandenburg", x + 0.5, x),  # nach Osten
+    y = ifelse(name == "Brandenburg", y - 0.4, y)   # nach Süden
+  ) %>%
+  mutate(
+    x = ifelse(name == "Berlin", x + 0.12, x),  # nach Osten
+    y = ifelse(name == "Berlin", y + 0.12, y)   # nach Norden
+  ) %>%
+  mutate(
+    x = ifelse(name == "Bremen", x + 0.2, x),  # nach Osten
+    y = ifelse(name == "Bremen", y + 0.04, y)   # nach Norden
+  ) %>%
+  mutate(
+    x = ifelse(name == "Hamburg", x - 0.05, x),  # nach Westen
+    y = ifelse(name == "Hamburg", y - 0.15, y)   # nach Süden
+  )
+
+
+# 5. Karte erzeugen mit viridis & ggnewscale
+karte <- ggplot() +
+  # Nicht-NA-Flächen mit Farben
+  geom_sf(
+    data = filter(germany_data, !is.na(IU_Farbe)),
+    aes(fill = IU_Farbe),
+    color = NA
+  ) +
+  # NA-Flächen extra füllen
+  geom_sf(
+    data = filter(germany_data, is.na(IU_Farbe)),
+    fill = hintergrundfarbe,
+    color = NA
+  ) +
+  geom_sf(
+    data = grenzen,
+    fill = NA,
+    color = hintergrundfarbe,
+    size = 0.3
+  ) +
+  coord_sf(expand = FALSE) +
+  geom_shadowtext(
+    data = bundesland_labels,
+    aes(x = x, y = y, label = postal),
+    family = "Fira Sans",
+    size = 3.5,
+    color = hintergrundfarbe,
+    bg.color = "black",
+    bg.r = 0.05,
+    check_overlap = TRUE
+  ) +
+  scale_fill_manual(
+    values = farben,
+    name = "Informatik",
+    labels = c(
+      "Wahlpflicht_1" = "Wahlpflicht: 1 WS",
+      "Wahlpflicht_2" = "Wahlpflicht: 2 WS",
+      "Wahlpflicht_3" = "Wahlpflicht: 3 WS",
+      "Pflicht_1" = "Pflicht: 1 WS",
+      "Pflicht_2" = "Pflicht: 2 WS"
+    )
+  ) + 
+  labs(
+    title = "Informatikunterricht in der Einführungsphase",
+    subtitle = "Informatik in der gymnasialen Oberstufe an allgemeinbildenden Schulen, 2025",
+    caption = "Datenquelle: Informatik-Monitor"
+  ) +
+  theme_minimal() +
+  theme(
+    text = element_text(family = "Fira Sans"),
+    plot.title = element_text(face = "bold", size = 16),
+    plot.subtitle = ggtext::element_markdown(size = 12, lineheight = 1.2),
+    plot.background = element_rect(fill = hintergrundfarbe, color = NA),
+    panel.background = element_rect(fill = hintergrundfarbe, color = NA),
+    legend.background = element_rect(fill = hintergrundfarbe, color = NA),
+    legend.key = element_rect(fill = hintergrundfarbe, color = NA),
+    panel.grid = element_blank(),
+    axis.text = element_blank(),
+    axis.ticks = element_blank(),
+    axis.title = element_blank(),
+    legend.position = "bottom",
+    legend.direction = "horizontal",
+    legend.box.just = "right",
+    legend.title = element_blank(),
+    plot.margin = margin(1, 1, 1, 1, unit = "cm"),
+    plot.caption = element_text(margin = margin(t = 15))
+  )
+
+
+
+# 6. Karte anzeigen
+print(karte)
+
+# 7. Karte speichern
+ggsave(
+  filename = "BL_Oberstufe_IU_Einf_Art_Umfang.svg",
+  plot = karte,
+  path = "~/Informatik-Monitor/Ländervergleich",
+  width = 18,
+  height = 27,
+  unit = "cm",
+  device = "svg"
+)