दृष्टिकोण
किर्कपैट्रिक तब विफल होता है जब हम इसका उपयोग बहुत देर से करते हैं।
मूल्यांकन तब विफल होता है जब यह एक पोस्ट-लॉन्च रिपोर्टिंग अनुष्ठान बन जाता है। बेहतर साक्ष्य तब शुरू होता है जब समस्या, व्यवहार, और प्रदर्शन प्रणाली अभी भी परिभाषित की जा रही है।
अधिकांश संगठन गंभीरता से मूल्यांकन के बारे में सोचना तब शुरू करते हैं जब सीखने का अनुभव लगभग समाप्त हो चुका होता है।
पाठ्यक्रम बनाया गया है। लॉन्च की तारीख नजदीक है। हितधारक जानना चाहते हैं कि क्या मापा जाएगा।
इसलिए सीखने की टीम किर्कपैट्रिक मॉडल की ओर बढ़ती है।
स्तर 1: क्या लोगों ने अनुभव को उपयोगी पाया?
स्तर 2: क्या उन्होंने कुछ सीखा?
स्तर 3: क्या उनका व्यवहार बदला?
स्तर 4: क्या संगठन ने बेहतर परिणाम प्राप्त किए?
ढांचा एक परिचित संरचना प्रदान करता है, लेकिन इस बिंदु तक, कुछ सबसे महत्वपूर्ण मूल्यांकन निर्णय पहले ही लिए जा चुके होते हैं। उन्हें बस मूल्यांकन निर्णय के रूप में पहचाना नहीं गया था।
व्यावसायिक समस्या को बिना आधार रेखा स्थापित किए परिभाषित किया गया था। इच्छित व्यवहार कभी भी प्रेक्षणीय नहीं बनाया गया। प्रदर्शन बाधाओं को समझे बिना सीखने का समाधान चुना गया। संगठन ने यह तय किए बिना पाठ्यक्रम लॉन्च किया कि कौन सा प्रमाण यह दिखाएगा कि यह वास्तव में काम किया है।
मूल्यांकन की अपेक्षा की जाती है कि यह उस डिज़ाइन प्रक्रिया को पुनः प्राप्त करे जो परिभाषित करने में विफल रही। यह नहीं कर सकता।
समस्या जरूरी किर्कपैट्रिक नहीं है
किर्कपैट्रिक की अक्सर आलोचना की जाती है क्योंकि संगठन शायद ही कभी स्तर 1 और 2 से आगे बढ़ते हैं। सीखने की टीमें संतोषजनक सर्वेक्षण एकत्र करती हैं, पूर्णता दरों की रिपोर्ट करती हैं, और कभी-कभी ज्ञान जांच आयोजित करती हैं। व्यवहार परिवर्तन और व्यावसायिक परिणाम साबित करना बहुत कठिन रहता है।
लेकिन समस्या केवल यह नहीं है कि टीमें मॉडल में बहुत जल्दी रुक जाती हैं।
गहरी समस्या यह है कि वे बहुत देर से शुरू करते हैं।
आप लॉन्च के बाद यह तय नहीं कर सकते कि सफल प्रदर्शन कैसा दिखता है। यदि लक्षित व्यवहार कभी स्पष्ट रूप से परिभाषित नहीं किया गया, तो आप व्यवहार परिवर्तन को माप नहीं सकते। यदि किसी ने सीखने के हस्तक्षेप से पहले मौजूद परिस्थितियों को स्थापित नहीं किया, तो आप व्यावसायिक प्रभाव को साबित नहीं कर सकते।
जब मूल्यांकन योजना बनाई जाती है, तो टीम यह पता लगा सकती है कि उसके पास आवश्यक डेटा तक पहुंच नहीं है, प्रबंधक व्यवहार का अवलोकन करने के लिए तैयार नहीं हैं, या व्यावसायिक मीट्रिक कई कारकों से प्रभावित होता है जो सीखने से परे हैं।
ये रिपोर्टिंग समस्याएँ नहीं हैं। ये डिज़ाइन समस्याएँ हैं।
मूल्यांकन को समाधान के अस्तित्व से पहले शुरू होना चाहिए
मूल्यांकन तब शुरू होना चाहिए जब अनुरोध पहली बार आता है।
जब कोई हितधारक कहता है, "हमें एक पाठ्यक्रम की आवश्यकता है," तो पहला प्रश्न सामग्री, लंबाई, या वितरण तिथि के बारे में नहीं होना चाहिए।
पहला प्रश्न होना चाहिए:
परिणामस्वरूप लोगों को क्या अलग तरीके से करना चाहिए?
यह प्रश्न मूल्यांकन प्रक्रिया की शुरुआत करता है क्योंकि यह टीम को सीखने के उत्पाद का निर्माण करने से पहले प्रदर्शन परिवर्तन को परिभाषित करने के लिए मजबूर करता है।
इसके बाद, हमें यह समझने की आवश्यकता है कि लोग अब क्या कर रहे हैं, उन्हें इसके बजाय क्या करना चाहिए, आज उस व्यवहार को क्या रोक रहा है, क्या प्रमाण होगा जो दिखाएगा कि व्यवहार बदल गया है, और यदि ऐसा होता है तो कौन सा संगठनात्मक परिणाम सुधारना चाहिए।
इन प्रश्नों को अक्सर अग्रिम विश्लेषण के रूप में माना जाता है। वे मूल्यांकन की नींव भी हैं।
विश्लेषण, डिज़ाइन, और मूल्यांकन को अलग-अलग चरणों के रूप में कार्य नहीं करना चाहिए। ये समान प्रदर्शन समस्या के विभिन्न दृष्टिकोण हैं।
प्रमाण से शुरू करें, फिर पीछे की ओर डिज़ाइन करें
एक मजबूत दृष्टिकोण यह है कि सफलता के प्रमाण को परिभाषित करें इससे पहले कि यह तय किया जाए कि क्या बनाना है।
यदि कर्मचारियों को बेहतर निर्णय लेने की आवश्यकता है, तो उनके काम में बेहतर निर्णय कैसा दिखेगा?
यदि प्रबंधकों को अधिक प्रभावी फीडबैक प्रदान करने की आवश्यकता है, तो कौन से प्रेक्षणीय व्यवहार सुधार को प्रदर्शित करेंगे?
यदि एक नई प्रक्रिया को त्रुटियों को कम करना है, तो वर्तमान त्रुटि दर क्या है, और कौन सा परिवर्तन महत्वपूर्ण होगा?
एक बार जब प्रमाण स्पष्ट हो जाए, तो सीखने का अनुभव इसे उत्पन्न करने के लिए डिज़ाइन किया जा सकता है।
अभ्यास गतिविधियाँ उन निर्णयों को प्रतिबिंबित कर सकती हैं जो लोगों को लेने होंगे। फीडबैक उन निर्णयों के पीछे की तर्क को संबोधित कर सकता है। प्रदर्शन समर्थन कार्यप्रवाह के भीतर रखा जा सकता है। प्रबंधक नए व्यवहार को मजबूत करने और अवलोकन करने के लिए तैयार हो सकते हैं। डेटा संग्रह लॉन्च से पहले शुरू हो सकता है, इसके बाद इम्प्रोवाइज्ड होने के बजाय।
मुख्य सिद्धांत
मूल्यांकन परियोजना के अंत में संलग्न रिपोर्ट बनना बंद कर देता है। यह उत्पाद आर्किटेक्चर का हिस्सा बन जाता है।
पूर्णता प्रदर्शन का प्रमाण नहीं है
एक कारण है कि मूल्यांकन अक्सर विलंबित होता है कि हमारे सिस्टम गतिविधि डेटा को एकत्र करना आसान बनाते हैं।
हम जल्दी से रिपोर्ट कर सकते हैं कि कितने लोग नामांकित हुए, पाठ्यक्रम पूरा किया, क्विज़ पास किया, या अनुभव को सकारात्मक रूप से रेट किया।
ये संख्याएँ हमें बता सकती हैं कि क्या लोग सीखने के उत्पाद के साथ बातचीत कर रहे हैं। वे यह जरूरी नहीं बतातीं कि क्या उत्पाद ने प्रदर्शन में सुधार किया।
एक शिक्षार्थी एक पाठ्यक्रम पूरा कर सकता है और फिर भी वही गलतियाँ करता रह सकता है। वे ज्ञान की जांच पास कर सकते हैं और फिर भी दबाव में उस ज्ञान को लागू करने में संघर्ष कर सकते हैं। वे अनुभव को पांच सितारे दे सकते हैं क्योंकि यह छोटा, परिष्कृत, और पूरा करने में आसान था।
इनमें से कोई भी यह साबित नहीं करता कि मूल समस्या हल हो गई थी।
इसका मतलब यह नहीं है कि पूर्णता, संतोष, या ज्ञान डेटा बेकार हैं। इसका मतलब है कि हमें उन मापों से अधिक अर्थ निकालने की उम्मीद करना बंद करना चाहिए जितना वे वास्तव में रखते हैं।
लर्निंग अपने आप काम नहीं करती है।
एक और कारण है कि हमें मूल्यांकन जल्दी शुरू करना चाहिए: लर्निंग प्रदर्शन प्रणाली का केवल एक हिस्सा है।
लोग जान सकते हैं कि क्या करना है और फिर भी भ्रमित प्रक्रियाओं, अपर्याप्त उपकरणों, प्रतिस्पर्धी प्राथमिकताओं, गायब फीडबैक, या गलत व्यवहार को पुरस्कृत करने वाले प्रोत्साहनों द्वारा अवरुद्ध हो सकते हैं।
यदि उन स्थितियों की पहचान विश्लेषण के दौरान नहीं की गई, तो लर्निंग टीम को एक परिणाम के लिए जिम्मेदार ठहराया जा सकता है जिसे केवल प्रशिक्षण कभी उत्पन्न नहीं कर सकता।
सबूत के साथ शुरू करना उन निर्भरताओं को प्रकट करने में मदद करता है।
यह वह व्यवहार है जिसे लर्निंग विकसित करने में मदद कर सकती है। ये वे स्थितियाँ हैं जो संगठन को प्रदान करनी चाहिए। यह वह सबूत है जिसे हम एक साथ जांचेंगे।
यह एक पाठ्यक्रम शुरू करने और उम्मीद करने की तुलना में एक अधिक विश्वसनीय मूल्यांकन रणनीति है कि एक व्यावसायिक मीट्रिक में सुधार होगा।
डिज़ाइन बातचीत के लिए किर्कपैट्रिक का उपयोग करें।
किर्कपैट्रिक अभी भी उपयोगी हो सकता है, लेकिन हमें इसे एक सीढ़ी के रूप में नहीं मानना चाहिए जिसे हम लॉन्च के बाद चढ़ना शुरू करते हैं।
इसके प्रश्नों को परियोजना को शुरुआत से प्रभावित करना चाहिए।
विकास शुरू होने से पहले, हमें पहले से ही उस संगठनात्मक परिणाम को समझ लेना चाहिए जिसे हम प्रभावित करना चाहते हैं, उस परिणाम का समर्थन करने के लिए आवश्यक व्यवहार, लोगों को प्रदर्शित करने की आवश्यकता वाली क्षमताएँ, और उन क्षमताओं को बनाने में मदद करने के लिए आवश्यक अनुभव।
दूसरे शब्दों में, हमें पीछे की ओर सोचना चाहिए।
हर लर्निंग पहल स्तर 4 पर प्रत्यक्ष कारणता साबित नहीं कर सकती। कई नहीं कर सकतीं। व्यावसायिक परिणाम जटिल होते हैं, और लर्निंग अक्सर अलग-थलग नहीं होती।
लेकिन हम एक बचाव योग्य सबूत की श्रृंखला बना सकते हैं।
हम दिखा सकते हैं कि अनुभव ने एक प्रासंगिक क्षमता विकसित की। हम यह जांच सकते हैं कि क्या वह क्षमता कार्यस्थल में प्रकट हुई। हम यह निर्धारित कर सकते हैं कि क्या व्यवहार ने एक महत्वपूर्ण परिचालन परिणाम में योगदान दिया।
यह सफलता के प्रमाण के रूप में पूर्णता दरों को प्रस्तुत करने की तुलना में कहीं अधिक मजबूत है।
मूल्यांकन अंतिम कदम नहीं है।
सबसे महत्वपूर्ण बदलाव एक नए मूल्यांकन मॉडल को अपनाना नहीं है।
यह है कि मूल्यांकन कब शुरू होता है, इसे बदलना।
मूल्यांकन तब शुरू होता है जब हम समस्या को परिभाषित करते हैं। यह तब अधिक सटीक हो जाता है जब हम व्यवहार की पहचान करते हैं। यह तब मापने योग्य हो जाता है जब हम सबूत स्थापित करते हैं। यह तब उपयोगी हो जाता है जब वह सबूत हमारे डिज़ाइन को आकार देता है।
यदि हम लॉन्च तक यह पूछने के लिए इंतज़ार करते हैं कि हम काम का मूल्यांकन कैसे करेंगे, तो हम मूल्यांकन शुरू नहीं कर रहे हैं।
हम इसे फिर से बनाने की कोशिश कर रहे हैं।
और तब तक, हमें जो सबूत चाहिए था वह पहले ही चला गया हो सकता है।
काम को साबित करें · अंदर द लैब
विकास शुरू होने से पहले सबूत की योजना बनाएं।
विकास शुरू होने से पहले तर्क को एक कार्यशील मूल्यांकन रणनीति में बदलें। प्रदर्शन समस्या, लक्षित व्यवहार, आधार रेखा, सबूत श्रृंखला, प्रणाली निर्भरताएँ, और माप योजना को एक जुड़े हुए कार्यप्रवाह में परिभाषित करें।
प्रदर्शन समस्या, लक्षित व्यवहार, आधार रेखा, सबूत श्रृंखला, और माप दृष्टिकोण को परियोजना से जुड़े रखें।
- प्रदर्शन समस्या
- अवलोकनीय व्यवहार
- आधार रेखा सबूत
- प्रणाली निर्भरताएँ
- विश्वसनीय माप
स्रोत नोट्स
- डोनाल्ड एल. किर्कपैट्रिक और जेम्स डी. किर्कपैट्रिक, प्रशिक्षण कार्यक्रमों का मूल्यांकन: चार स्तर, तीसरा संस्करण, बरेट-कोहलर प्रकाशक, 2006।
- जेम्स डी. किर्कपैट्रिक और वेंडी केसर किर्कपैट्रिक, किर्कपैट्रिक के प्रशिक्षण मूल्यांकन के चार स्तर, एटीडी प्रेस, 2016।
- रॉबर्ट ओ. ब्रिंकरहॉफ, सफलता केस विधि: जल्दी पता करें कि क्या काम कर रहा है और क्या नहीं, बेरेट-कोहलर पब्लिशर्स, 2003।
- डाना गेनस रॉबिन्सन और जेम्स सी. रॉबिन्सन, प्रदर्शन परामर्श: एचआर और लर्निंग पेशेवरों के लिए एक व्यावहारिक गाइड, दूसरी संस्करण, बेरेट-कोहलर पब्लिशर्स, 2008।
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