Using evaluation to improve program quality based on the BELL model
Notice bibliographique
Résumé
Building Educated Leaders for Life (BELL) is a national not-for-profit organization whose mission is to increase the educational achievements, self-esteem, and life opportunities of elementary school children living in low-income urban communities. BELL has been engaged in formal evaluation, internally and externally, for more than five years and has built internal evaluation capacity by investing in a specialized full-time evaluation team. As part of a continuous program improvement model of evaluation, BELL uses the data to refine program implementation and replicate successful elements of the services and operations. In this chapter, the authors highlight best practices from the field by outlining BELL's approach to using evaluation data for continuous program improvement. Key strategies include (1) carefully identifying intended users of the evaluation throughout the organization and among its external stakeholders, then working closely with intended users throughout the evaluation process, ensuring full engagement at every step of the process; (2) reporting findings in a readable, user-friendly format and timing the reporting so that it is aligned with programmatic decision making and planning cycles; and (3) making and supporting explicit recommendations for the next program cycle, where intended users have agreed to recommendations and ownership is assigned. BELL's successful use of data for improvement is evidenced by the consistently strong outcomes for the students it serves as well as increased efficiency and satisfaction related to service delivery that has supported the replication of BELL's programs nationally.
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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 | 0,316 | 0,335 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,015 |
| Communication savante | 0,019 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».