Insights on Using Developmental Evaluation for Innovating
Notice bibliographique
Résumé
This article contributes to research on evaluation by examining the capacity and contribution of developmental evaluation for innovating. This case study describes the preformative development of an educational program (from conceptualization to pilot implementation) and analyzes the processes of innovation within a developmental evaluation framework. Developmental evaluation enhanced innovation by (a) identifying and infusing data primarily within an informing process toward resolving the uncertainty associated with innovation and (b) facilitating program cocreation between the clients and the developmental evaluator. Analysis into the demands of innovation revealed the pervasiveness of uncertainty throughout development and how the rendering of evaluative data helped resolve uncertainty and propelled development forward. Developmental evaluation enabled a nonlinear, coevolutionary program development process that centered on six foci—definition, delineation, collaboration, prototyping, illumination, and reality testing. This article concludes by encouraging evaluators to understand the demands of innovation and the value of design thinking when innovating.
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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 | 0,162 | 0,223 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,032 |
| Communication savante | 0,017 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 ».