stringtranslate.com

Логическая модель

Пример логической модели образовательных вмешательств по самоконтролю астмы у детей и подростков на базе школы.

Логические модели — это гипотетические описания цепочки причин и следствий, приводящих к интересующему результату (например, распространенность сердечно-сосудистых заболеваний, ежегодные дорожно-транспортные происшествия и т. д.). Хотя они могут быть в повествовательной форме, логическая модель обычно принимает форму графического изображения «если-то» (причинно-следственных) связей между различными элементами, приводящими к результату. Однако логическая модель — это больше, чем графическое изображение: это также теории, научные доказательства, предположения и убеждения, которые поддерживают ее и различные процессы, стоящие за ней. [1] [2]

Логические модели используются планировщиками, спонсорами, менеджерами и оценщиками программ и вмешательств для их планирования, коммуникации, внедрения и оценки. [3] [2] Они также используются научным сообществом здравоохранения для организации и проведения обзоров литературы, таких как систематические обзоры. [4] [5] Области применения различны, например, управление отходами, [6] осмотр птицы, [7] бизнес-образование, [8] профилактика заболеваний сердца и инсульта. [9] Поскольку они используются в различных контекстах и ​​для разных целей, их типичные компоненты и уровни сложности различаются в литературе (сравните, например, презентацию логической модели WK Kellogg Foundation [10] , в основном предназначенную для оценки, и многочисленные типы логических моделей в структуре картирования вмешательств [11] ). Кроме того, в зависимости от цели логической модели, изображаемые элементы и отношения между ними более или менее подробны.

История логических моделей

Ссылаясь на отчет Фаннелла и Роджерса (2011), [12] статья в энциклопедии Джой А. Фречтлинг (2015) [2] прослеживает основы логической модели до 1950-х годов. Статья в энциклопедии Патрисии Дж. Роджерс (2005) [3] вместо этого прослеживает ее до книги Эдварда А. Сачмана (1967) [13] об оценочных исследованиях. Обе статьи в энциклопедии и ЛеКрой (2018) [14] упоминают растущий интерес, использование и публикации по этой теме.

Использование логической модели

Планирование программы

Одно из самых важных применений логической модели — планирование программ. Предлагается использовать логическую модель, чтобы сосредоточиться на предполагаемых результатах конкретной программы. Направляющие вопросы меняются с «что делается?» на «что нужно сделать»? МакКоули предполагает, что с помощью этого нового рассуждения можно построить логическую модель для программы, задавая следующие вопросы последовательно:

  1. На какую текущую ситуацию мы намерены повлиять?
  2. Как это будет выглядеть, когда мы достигнем желаемой ситуации или результата?
  3. Какое поведение необходимо изменить, чтобы достичь этого результата?
  4. Какие знания или навыки необходимы людям, чтобы поведение изменилось?
  5. Какие действия необходимо выполнить, чтобы обеспечить необходимое обучение?
  6. Какие ресурсы потребуются для достижения желаемого результата? [15]

Сосредоточившись на конечных результатах или результатах, планировщики могут думать в обратном порядке через логическую модель, чтобы определить, как лучше всего достичь желаемых результатов. Здесь это помогает менеджерам «планировать, имея в виду конечный результат», а не просто учитывать входные данные (например, бюджеты, сотрудников) или задачи, которые должны быть выполнены.

Оценка

Логическая модель часто используется в государственных или некоммерческих организациях, где миссия и видение не направлены на достижение финансовой выгоды. Традиционно государственные программы описывались только с точки зрения их бюджетов . Легко измерить сумму денег, потраченных на программу, но это плохой показатель результатов. Точно так же относительно легко измерить объем выполненной работы (например, количество работников или количество затраченных лет), но работники могли просто «крутить колеса», не продвинувшись далеко с точки зрения конечных результатов или итогов.

Однако природа результатов различается. Для измерения прогресса в достижении результатов некоторым инициативам может потребоваться специальный измерительный инструмент. Кроме того, в таких программах, как образовательные или социальные программы , результаты обычно являются долгосрочными и могут требовать многочисленных промежуточных изменений (отношений, социальных норм, отраслевых практик и т. д.) для постепенного продвижения к результатам.

Проясняя предполагаемые результаты и каузальные пути, ведущие к ним, логическая модель программы обеспечивает основу, на которой планировщики и оценщики могут разработать план измерения и адекватные инструменты. Вместо того, чтобы смотреть только на прогресс результатов, планировщики могут открыть «черный ящик» и проверить, прогрессируют ли промежуточные результаты, как планировалось. Кроме того, пути многочисленных результатов все еще в значительной степени неправильно поняты из-за их сложности, непредсказуемости и отсутствия научных/практических доказательств. Поэтому при правильном дизайне исследования можно не только оценить прогресс промежуточных результатов, но и оценить, точна ли теория изменений программы, т. е. вызывает ли успешное изменение промежуточного результата предполагаемые последующие эффекты в каузальном пути. Наконец, результаты могут быть легко достигнуты с помощью процессов, независимых от программы, и оценка этих результатов будет предполагать успех программы, когда на самом деле внешние результаты были ответственны за результаты. [16]

Различные типы логических моделей

Шаблон «Входы → Действия → Выходы → Результаты»

Многие авторы и руководства используют следующий шаблон, говоря о логической модели: [2] [3] [10] [14] [17]

В базовый шаблон было добавлено множество уточнений и вариаций [ какие? ] . Например, многие версии логических моделей излагают ряд результатов/воздействий, более подробно объясняя логику того, как вмешательство способствует достижению предполагаемых или наблюдаемых результатов. [18] Другие часто различают краткосрочные, среднесрочные и долгосрочные результаты, а также прямые и косвенные результаты.

Логические модели картирования вмешательств

Логическая модель проблемы для инструмента поддержки принятия решений по управлению эпилепсией (программа MINDSET) от Руйтера, ДеСмета и Шнайдера (2007). [19]

Подход к картированию вмешательств Бартоломью и др. [11] широко использует логическую модель на протяжении всего жизненного цикла программы по укреплению здоровья. Поскольку этот метод может начинаться с неопределенного желаемого результата (пример автора — город, субъекты которого решают заняться «проблемами здравоохранения» города), планировщики проходят различные этапы, чтобы разработать эффективные вмешательства и должным образом оценить их. Существуют различимые, но тесно переплетенные логические модели с различными целями, которые могут быть разработаны в ходе процесса:

После этого оценщики используют логическую модель вмешательства для разработки надлежащего плана оценки с целью определения реализации , воздействия и эффективности .

Логические модели шкалы прогрессивных результатов (POSLM)

Образец логической модели шкалы прогрессивных результатов (POSLM) (2021)

Подход Progressive Outcomes Scale Logic Model (POSLM) был разработан Куишей Браун в ответ на расовый разрыв в благосостоянии [усугубленный пандемией COVID-19 ] для оказания помощи организациям в неотложной необходимости добавить фокус на расовое равенство при разработке программных логических моделей. Для проверки обоснованности этой модели необходимы дополнительные испытания и исследования.

Подход POSLM использует логическую модель с особым акцентом на отслеживании прогрессивных улучшений в направлении результатов по ликвидации расового неравенства . Для измерения прогресса в достижении результатов этот тип логической модели определяет краткосрочные, промежуточные и долгосрочные результаты как «этап 1», «этап 2» и «этап 3». Каждый этап уникально определен и используется для отображения процента KPI, достигнутых на каждом этапе, или процента людей, достигших каждого этапа по мере продвижения по заранее определенным ключевым показателям эффективности (KPI). Эти KPI специфичны для проблем расового неравенства, с которыми идентифицирует себя обслуживаемое население (например, низкий уровень чтения, финансовая грамотность, безработица и т. д.). Чтобы не допустить перегрузки самой логической модели подавляющим количеством KPI, KPI организованы по категориям, и только категория отображается в логической модели. Обширный список KPI является приложением к логической модели. Организации определяют KPI и соответствующие результаты, сначала проводя оценку потребностей и/или фокус-группы сообщества. Это помогает гарантировать, что логическая модель остается сосредоточенной на улучшении потребностей людей в реальном времени для устранения расовых барьеров. POSLM может помочь сделать более ясными предполагаемые результаты и случайные пути, ведущие к ним; оба они помогают связать и составить логическое сопутствующее утверждение теории изменений "если, то" . Опять же, необходимы дополнительные исследования, которые в настоящее время проводятся, поскольку все больше некоммерческих организаций, филантропических организаций и правительств используют эту модель.

Преимущества

Описывая работу таким образом, менеджеры получают более простой способ определения работы и ее измерения. Показатели производительности можно извлечь из любого из шагов. Одним из ключевых выводов логической модели является важность измерения конечных результатов или итогов, поскольку вполне возможно потратить время и деньги (входы), «прокрутить колеса» в рабочей деятельности или произвести результаты, не достигнув желаемых результатов. Именно эти результаты (воздействия, долгосрочные результаты) являются единственным оправданием для выполнения работы в первую очередь. Для коммерческих организаций результаты связаны с прибылью . Для некоммерческих или государственных организаций результаты связаны с успешным достижением целей миссии или программы. [ необходима цитата ]

Недостатки

Существуют некоторые потенциальные недостатки логических моделей из-за тенденции к чрезмерному упрощению. [20] К ним относятся:

  1. Логика программы не гарантирует фактической логики в том, как программа может работать. Мир сложен, и некоторые ситуации невозможно определить до их реализации, поэтому некоторые программы могут даже развиваться против «логики» модели.
  2. Это частичное представление сложной системы.
  3. Это представление реальности, а не сама реальность. Программы не линейны
  4. Обычно он не включает в себя эффекты, выходящие за рамки изначально ожидаемых.
  5. Они не обязательно устанавливают причинно-следственную связь. На последствия оказывают влияние многие факторы.

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ Ренгер Р. (2002). «Трехэтапный подход к обучению логическим моделям». Американский журнал оценки . 23 (4): 493–503. doi :10.1016/s1098-2140(02)00230-8.
  2. ^ abcd Frechtling JA (2015). «Логические модели». Международная энциклопедия социальных и поведенческих наук . Elsevier. С. 299–305. doi :10.1016/b978-0-08-097086-8.10549-5. ISBN 978-0-08-097087-5.
  3. ^ abc "Логическая модель". Энциклопедия оценки . Sage Publications, Inc. 2005. doi :10.4135/9781412950558.n321. ISBN 978-0-7619-2609-2.
  4. ^ Anderson LM, Petticrew M, Rehfuess E, Armstrong R, Ueffing E, Baker P, Francis D, Tugwell P (март 2011 г.). «Использование логических моделей для учета сложности в систематических обзорах». Research Synthesis Methods . 2 (1): 33–42. doi :10.1002/jrsm.32. PMID  26061598. S2CID  34282960.
  5. ^ Книл Д., Томас Дж., Харрис К. (17.11.2015). «Разработка и оптимизация использования логических моделей в систематических обзорах: изучение практики и надлежащей практики использования теории программ в обзорах». PLOS ONE . 10 (11): e0142187. Bibcode : 2015PLoSO..1042187K. doi : 10.1371/journal.pone.0142187 . PMC 4648510. PMID  26575182 . 
  6. ^ Industrial Economics, Incorporated (IEc) Evaluation Team (2010). Оценка программы WasteWise (PDF) . Управление политики, экономики и инноваций Агентства по охране окружающей среды.
  7. ^ Разработка логической модели и структуры оценки модернизированной программы инспекции птицы Канадского агентства по инспекции пищевых продуктов . Канада. Министерство здравоохранения Канады. Программа оценки безопасности пищевых продуктов. [Оттава]. 2003. ISBN 978-0-662-35161-0. OCLC  905371520.{{cite book}}: CS1 maint: местоположение отсутствует издатель ( ссылка ) CS1 maint: другие ( ссылка )
  8. ^ Hense J, Kriz WC, Wolfe J (февраль 2009 г.). «Внедрение теоретически-ориентированной оценки на практике: подход логической модели для оценки SIMGAME» (PDF) . Моделирование и игры . 40 (1): 110–33. doi :10.1177/1046878107308078. S2CID  61673390.
  9. ^ Sitaker M, Jernigan J, Ladd S, Patanian M (апрель 2008 г.). «Адаптация логических моделей с течением времени: опыт Программы профилактики сердечных заболеваний и инсультов штата Вашингтон». Профилактика хронических заболеваний . 5 (2): A60. PMC 2396971. PMID  18341795 . 
  10. ^ ab WK Kellogg Foundation (1998). Руководство по разработке логической модели WK Kellogg Foundation. Батл-Крик: WK Kellogg Foundation.
  11. ^ ab Eldredge LK, Markham CM, Ruiter RA, Kok G, Parcel GS (2016). Планирование программ по укреплению здоровья: подход к картированию вмешательств (четвертое издание). Сан-Франциско, Калифорния: John Wiley & Sons. ISBN 978-1-119-03556-5. OCLC  914256995.
  12. ^ Funnell SC, Rogers PJ (февраль 2011). Целенаправленная теория программ: эффективное использование теорий изменений и логических моделей (1-е изд.). Сан-Франциско, Калифорния: John Wiley & Sons. ISBN 978-0-470-47857-8. OCLC  660161852.
  13. ^ Suchman E (декабрь 1968). Оценочные исследования: принципы и практика в государственной службе и программах социальных действий . Нью-Йорк: Russell Sage Foundation. ISBN 978-0-87154-863-4. OCLC  712569.
  14. ^ ab LeCroy CW (2018-06-25). "Логические модели". Энциклопедия социальной работы . doi :10.1093/acrefore/9780199975839.013.1273. ISBN 9780199975839.
  15. ^ МакКоули ПФ (1995). Логическая модель для планирования и оценки программ (PDF) . Расширение Университета Айдахо.
  16. ^ Rossi PH, Lipsey MW, Freeman HE (2004). Оценка: систематический подход (7-е изд.). Thousand Oaks, CA: Sage. ISBN 978-0-7619-0894-4. OCLC  52706526.
  17. ^ McLaughlin JA, Jordan G (2015-10-14). Использование логических моделей . John Wiley & Sons, Inc. стр. 62–87. doi :10.1002/9781119171386.ch3. ISBN 978-1-119-17138-6. {{cite book}}: |work=проигнорировано ( помощь )
  18. ^ Weiss CH (1972). Исследование оценки. Методы оценки эффективности программ . Энглвуд Клиффс, Нью-Джерси: Prentice-Hall, Inc. ISBN 9780132921930.
  19. ^ Shegog R, Begley CE (2017). "Clinic-Based Mobile Health Decision Support to Enhance Adult Epilepsy Self-Management: An Intervention Mapping Approach". Frontiers in Public Health . 5 : 256. doi : 10.3389/fpubh.2017.00256 . PMC 5632356. PMID  29043247. Полный протокол на основе картирования вмешательств доступен в полной статье. 
  20. ^ Knowlton LW, Phillips CC, Phillips C (2013). Руководство по логической модели: лучшие стратегии для отличных результатов (2-е изд.). Лос-Анджелес: SAGE C. ISBN 978-1-4522-1675-1. OCLC  791492618.
На Викискладе есть медиафайлы по теме «Логические модели» .

Дальнейшее чтение