Die meisten modernen Analysen von Unterricht basieren auf globalen (d. h. die gesamte Unterrichtsstunde umfassenden) Bewertungstechniken, die dynamische Prozesse, die für Lern-Lehr-Beziehungen charakteristisch sind, nicht berücksichtigen können. Wir wollen diese Einschränkungen mit unserer neuen Methode „Global assessments for State Space Grids” (GSSG) überwinden, die globale Bewertung anhand der zeitlichen Entwicklung von Indikatoren bewertet und Hollensteins (2007) „State Space Grids” (SSGs) erweitert. Für eine schnelle und leicht zugängliche Interpretation implementiert die GSSG-Methode etablierte und neue stochastische Parameter mit entsprechenden grafischen Elementen, die über die Bewertungen der SSGs hinausgehen. Dazu gehören Parameter zur Messung globaler Beziehungen zwischen Indikatoren für die Unterrichtsqualität im Zeitverlauf, Clusteranalysen, Fehlerabschätzungen, Gütetests und Parameter verschiedener dynamischer Verhaltensweisen, die sich auf globale Bewertungen auswirken. Wir entwickeln diese neue Methode weiter und untersuchen ihre Anwendungsbereiche.