الغرض من هذا النشاط هو مساعدتك على فهم البيانات التي تم جمعها من خلال تحويلها إلى نتائج يمكن أن تساعدك في تقييم ما إذا كان الحل الخاص بك يؤدي إلى النتائج والتأثير المقصود.
التحليل والإبلاغ هي عملية مستمرة للاستجواب والاكتشاف. وعلى هذا النحو، ينبغي النظر إلى هذه الإرشادات جنبا إلى جنب مع الوحدة النمطية المتعلقة بآليات التغذية الراجعة والمراجعة. يجب أن تكون قادرا على فهم ما تخبرك به البيانات التي تم جمعها ، ومقارنة النتائج واستخلاص النتائج حتى تتمكن من الإجابة على أسئلة البحث الخاصة بك وتحقيق أهداف التعلم الخاصة بك. يتطلب التحليل وإعداد التقارير بشكل عام عدة خطوات:
- تنظيم البيانات والتحقيق فيها: إرساء أسس قوية للتحليل.
- التحليل الأولي: للكشف عن الأنماط والسمات والعلاقات في المعلومات.
- إسناد السبب والنتيجة: لاختبار الفرضيات.
- ترجمة النتائج إلى رؤى: للمساعدة في استخلاص النتائج وبناء التوصيات.
- كتابة التقارير ونشرها: لمشاركة النتائج وتشجيع الاستيعاب.
سواء كان تصميم البحث الخاص بك يستخدم الأساليب الكمية أو النوعية أم لا ، أو إذا تم تنفيذه لأغراض إظهار التحسن المقارن أو التأثير الواضح ، أو تقييم الأداء والوظائف ، يجب أن تأخذ جميع أنشطة التحليل وإعداد التقارير في الاعتبار هذه الخطوات. تهدف الإرشادات التالية إلى مساعدتك في التنقل بين هذه الخطوات.
عادة ما تكون البيانات الأولية غير مفيدة للغاية. قبل أن تتمكن من البدء في أي نوع من التحليل ، ستحتاج إلى تنظيم بياناتك في تنسيق منطقي يمكن فهمه بسهولة. يجب أن تبدأ جميع التحليلات بهذه الخطوة ، سواء كنت تستخدم تقنيات نوعية أو كمية أم لا ، أو ما إذا كنت تعمل مع البيانات الأولية أو الثانوية.
يعد التوثيق المنهجي (على سبيل المثال ، نسخ المقابلات ، وتوثيق الملاحظات الميدانية) ، والأرشفة (على سبيل المثال ، وضع العلامات ، والتخزين) ، والتنظيف (على سبيل المثال ، التحقق من الأخطاء) ، وتنظيم (على سبيل المثال ، وضع العلامات ، الفرز) بيانات البحث ، كلها مفاتيح لجعلها قابلة للاستخدام وصالحة قدر الإمكان ، وجعلها في متناول التحليل.
في هذه المرحلة ، يمكن ترميز المزيد من المعلومات من المقابلات والملاحظات الميدانية (أي إضافة تسميات الفئات والمراجع إلى الموضوع) ويمكن فرز البيانات الرقمية وتحويلها (على سبيل المثال مجمعة ، مقترنة ، إعادة ترتيبها) وتصورها من أجل تحديد الاتجاهات والأنماط والموضوعات والعلاقات التي قد تكون غير واضحة لولا ذلك.
بمجرد تنظيم بيانات مشروعك وتحويلها إلى تنسيقات مفيدة وقابلة للاستخدام ، ستحتاج أيضا إلى استجواب البيانات للتأكد من أنها من أعلى مستويات الجودة (تحددها أهداف التعلم ومتطلبات الإثبات). للتأكد من أن بياناتك صحيحة وموثوقة ودقيقة، يمكنك استخدام مجموعة متنوعة من الأساليب، بما في ذلك:
- الاثبات: سؤال المخبرين المطلعين والموثوقين والموضوعيين عما إذا كانت البيانات تبدو موثوقة.
- التثليث: التحقق من بياناتك مقابل نتائج البحث والبيانات الأخرى المتاحة ، أو تقييم البيانات مقابل البيانات الأخرى التي تم جمعها باستخدام مناهج وأساليب مختلفة من مناهجك.
- الفحص الفوري: أخذ اختيارات عشوائية لبياناتك والتحقق للتأكد من دقتها.
- فحوصات المنطق: التحقق مما إذا كانت بياناتك منطقية من وجهة نظر منطقية.
احرص على الاعتراف بمستوى ثقتك في البيانات والتحقق من القيم المتطرفة المحتملة (البيانات المفاجئة أو غير المتوقعة أو التي تبدو متناقضة).
اكتشف الأنماط والاتجاهات والسمات
تتمثل مهمتك التالية في تحويل بياناتك إلى معلومات مفيدة وذات مغزى من خلال الاطلاع على البيانات الأولية لتحديد ما هو مهم فيما يتعلق بأسئلة البحث وأهداف التعلم. تبدأ هذه العملية بتحديد أي ميزات وموضوعات وأنماط وعلاقات وقضايا مثيرة للاهتمام ومهمة تنشأ. تشمل الأسئلة الشائعة ما يلي:
- ما هي الأنماط أو الموضوعات الشائعة التي تظهر حول عناصر معينة في البيانات؟
- كيف تساعد هذه الأنماط (أو عدم وجودها) في تسليط الضوء على أسئلة الدراسة الأوسع؟
- هل هناك أي انحرافات عن هذه الأنماط؟ إذا كانت الإجابة بنعم ، فما هي العوامل التي يمكن أن تفسر هذه الاستجابات غير النمطية؟
- ما هي القصص المثيرة للاهتمام التي تظهر من مجموعة البيانات ككل؟
- هل يشير أي من الأنماط أو الموضوعات الناشئة إلى ضرورة جمع بيانات إضافية؟
بعد تحديد السمات أو الأنماط ، حاول إعادة تنظيم البيانات في رسم أو جدول أو مصفوفة أو عرض نصي للمساعدة في استخلاص النتائج. من خلال هذه العملية ، يجب أن تكون قادرا على تحديد الأنماط والعلاقات التي تمت ملاحظتها داخل المجموعات وعبر المجموعات ، وسيساعد هذا أيضا في الإشارة إلى القيم المتطرفة والنتائج غير المتوقعة. بغض النظر عن التنسيق الذي اخترته ، يجب أن يكون قادرا على مساعدتك في ترتيب البيانات والتفكير فيها بطرق جديدة ومساعدتك في تحديد الأنماط والعلاقات عبر الموضوعات و / أو المحتوى.
السمة السبب والنتيجة
في المرحلة التجريبية ، تقدم الحل الخاص بك إلى سياقات العالم الحقيقي من خلال تدخل إنساني. لذلك ، على الأقل ، يجب أن تهدف إلى فهم ما إذا كان الحل الخاص بك قد كان له أي تأثير على المجموعة المستهدفة (تأثير واضح).
نحن نعتبر التأثير يعني التغييرات الإيجابية أو السلبية الناتجة عن التدخل – بشكل مباشر أو غير مباشر ، مقصود أو غير مقصود. قد ترغب أيضا في محاولة معرفة ما إذا كان ابتكارك يوفر تحسنا على التدخلات وطرق العمل الحالية أم لا (التحسين المقارن).
كلتا الحالتين تستدعي فهما لعلاقات السبب والنتيجة. أنت لا تجمع الأدلة فقط لمعرفة ما إذا كان قد حدث تغيير في الظروف ، ولكن أيضا لفهم دور تدخلك في إحداث هذا التغيير.
ومع ذلك، في كثير من الحالات، تكون النتائج والآثار ناجمة عن مجموعة من العوامل. لذا بدلا من “الإسناد العرضي”، قد يكون من المفيد التحدث عن “الإسناد الجزئي” و “المساهمة السببية”، وطرح السؤال: هل ساهم التدخل بشكل معقول في النتائج والآثار التي لوحظت؟ (تقييم أفضل). خلاصة القول هي أنك بحاجة إلى شرح مدى النتائج المرصودة (النتائج أو التأثيرات) التي تم إنتاجها من خلال تدخلك. السببية هي دالة لثلاثة أشياء:
- ترتيب الوقت: هل يحدث السبب قبل التأثير؟
- التباين المشترك: هل يؤدي إدخال (أو زيادة) عامل واحد إلى تغيير ملحوظ في النتيجة؟
- دحض التفسيرات البديلة: هل تستند العلاقة إلى السبب وليس الارتباط؟
لذلك يمكننا التحقيق في الإسناد الجزئي أو المساهمة السببية بثلاث طرق:
- تحقق من توافق النتائج مع المساهمة السببية: هل هناك علاقة بين السبب والنتيجة (تباين مشترك) بين التدخل والتأثيرات المرصودة؟
- قارن النتائج بمضاد للواقع: هل تختلف نتائج تدخلك عن تلك التي كانت ستحدث إذا لم تقم بتدخلك؟ من الصعب للغاية القيام بذلك في السياقات الإنسانية ، حتى عند استخدام تجارب المراقبة العشوائية.
- التحقيق في التفسيرات البديلة المحتملة للتأثيرات التي لوحظت: هل من الممكن أن تكون النتائج التي لوحظت ناجمة عن وسائل أخرى؟ هناك عدد من الطرق للقيام بذلك ، يجب أن يحدث بعضها أثناء تمرين جمع البيانات ، والبعض الآخر يمكن أن يحدث من خلال كيفية استجواب بياناتك.