Monitoring, evaluation and accountability evidence use for design, adaptation, and scale-up of an early childhood development program in Rwanda
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The first three years of a child's life are the most critical to child development and have an impact on the future achievement of the child. Young children's healthy development depends on nurturing care that ensures health, nutrition, responsive caregiving, safety, and security. Parents & other adult caregivers play a critical role in moderating children's early experiences, which has a lasting impact be it positive or negative on the children's future. Parenting education programs are proven to improve parental skills, capacity, and efficacy in a way that supports improved child development outcomes. Yet, most parents in low-middle-income countries such as Rwanda lack access to information and skills on how to support their children's holistic development. In response, Save The Children implemented the First Steps "Intera za Mbere" holistic parenting education project in Rwanda from 2014 to 2021. This paper reflects on how monitoring, evaluation, accountability, and learning (MEAL) approaches were applied throughout the project cycle and their impact on program improvement and national policy and advocacy. This paper explores how the aspirations for measurement for change, considerations for innovation uptake and frameworks for learning about improvement are reflected in this project. Methods: The project utilized qualitative and quantitative MEAL across the program cycle. Action research at the start of the project identified promoters and inhibitors of high-quality nurturing care and program delivery modalities. The project utilized a randomized control trial to provide insight into components that work better for parenting education. Evidence from surveys done remotely via phones was used to inform COVID-19 adaptations of the program. Results: The application of MEAL evidence led to the successful development and improvement of the program. At the policy level, evidence from the project influenced the review of the 2016 National Integrated ECD policy and the development of the national parenting education framework. Conclusion: The regular use of evidence from MEAL is critical for program improvement, scale-up, and policy influence.
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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 | 0,263 | 0,369 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».