Utilization Focused Developmental Evaluation: Learning Through Practice
Notice bibliographique
Résumé
Background: Utilization-focused evaluation provides an overall decision-making framework with the intention of ensuring evaluation products and processes are actually used. Developmental evaluation provides a structure to learn from an experiment or pilot in the making and provide feedback to course-correct and improve the ongoing effort. In this paper we report on a project where we combined both into a utilization-focused developmental evaluation (UFDE). Purpose: To determine the theoretical complementarities and the practical advantages of combining UFE with DE, by reflecting on a practical experience. We include a synopsis of the methodology along with a sample of findings, followed by a reflection of the overall process. We emphasize the conditions that enabled this experience to evolve to guide other practitioners interested in this learning approach to evaluation. Setting: The context was the piloting of a social and financial education curriculum for youth called Aflateen that was developed by Aflatoun Child Savings International in Amsterdam and test-driven by over forty partners around the World. Intervention: The evaluation experience took place during a ten-month period between December 2012 and October 2013. This paper provides a summary of the context and a justification for the approach. Research Design: Not applicable. Data Collection and Analysis: In additional to conventional data collection instruments, we applied participatory inquiry tools from Social Analysis Systems (www.sas2.net) as a means of engaging stakeholders in real-time data collection and analysis. Findings: Examples are provided to demonstrate how some developmental evaluation findings informed organizational strategic and operational decisions during the life of the evaluation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,203 | 0,224 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,012 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».