استكشاف طريقة حالة نجاح Brinkerhoff لتقييم التدريب
اجعل برامجك التدريبية أكثر فعالية من خلال تقييمها باستخدام طريقة حالة نجاح Brinkerhoff (SCM). هنا دليل مفصل للبدء بسرعة.
اجعل برامجك التدريبية أكثر فعالية من خلال تقييمها باستخدام طريقة حالة نجاح Brinkerhoff (SCM). هنا دليل مفصل للبدء بسرعة.
تعد البرامج التدريبية استثمارًا حيويًا لأي منظمة تسعى إلى تعزيز المهارات والإنتاجية ونتائج الأعمال. ومع ذلك، تمامًا مثل أي استثمار، من المهم تقييم ما إذا كانت هذه البرامج فعالة حقًا. أحد الأساليب المبتكرة والثاقبة لتقييم التدريب هو طريقة حالة نجاح Brinkerhoff (SCM).
تساعد SCM المؤسسات على تحديد وفهم أكبر النجاحات والتحديات في التدريب من خلال التركيز على القصص الحقيقية من المشاركين الأكثر نجاحًا والأقل نجاحًا.
في هذه المقالة، ستتعرف على طريقة حالة نجاح Brinkerhoff، وكيف تعمل، والعملية خطوة بخطوة لتطبيقها، والفوائد التي تقدمها مقارنة بطرق تقييم التدريب الأخرى. دعونا نتعمق.
روبرت أو برينكرهوف، إد. دي.، هو خبير تقييم وأستاذ مشهور قام بتطوير طريقة حالة النجاح في أوائل عام 2000.
بدلاً من التركيز على متوسط النتائج مثل العديد من نماذج التقييم التقليدية، يركز SCM الخاص بـ Brinkerhoff على الحالات القصوى. ويشمل ذلك أولئك الذين حصلوا على أكبر قدر من برنامج تدريبي (قصص النجاح) وأولئك الذين حصلوا على أقل قدر من الربح (قصص الفشل). يستخدم هذا النهج سرد القصص والتحليل النوعي للكشف عن ما يصلح وما لا يصلح ولماذا.
نماذج تدريب أخرى، مثل كيركباتريك، غالبًا ما تعتمد بشكل كبير على الاستطلاعات والتسجيل الرقمي. وبالمقارنة، تمنح SCM المنظمات صورة أوضح بكثير عن تأثير التدريب من خلال دراسة التجارب الفردية بعمق. يساعد هذا في الكشف عن الأفكار العملية المرتبطة مباشرة بنتائج الأعمال.
يركز SCM الخاص بـ Brinkerhoff على فهم كيفية أداء البرنامج التدريبي من خلال فحص أفضل وأسوأ حالاته. وهو يركز بشكل خاص على المشاركين الذين نجحوا بشكل استثنائي أو كافحوا بشكل كبير في تطبيق ما تعلموه.
بدلاً من النظر إلى متوسط النتائج، تقوم SCM بتكبير الأمثلة المتطرفة للكشف عن ما يصلح وما لا يصلح ولماذا. يبدأ بإرسال استبيان موجز لجميع المشاركين في التدريب لتحديد هذه الحالات القصوى بناءً على مدى نجاحهم في تطبيق التدريب والتأثير الذي حققوه.
بعد التجمع بيانات المسح، يختار المقيِّمون عينة من أصحاب الأداء الأعلى (حالات النجاح) والأقل أداءً (حالات الفشل) لإجراء مقابلات متعمقة.
تجيب SCM على الأسئلة الرئيسية، مثل: «عندما يعمل البرنامج، ما مدى نجاحه؟» و «إذا لم يحدث ذلك، فما هي الأسباب؟» يسمح هذا التركيز على قصص التأثير والقابلة للتنفيذ للمؤسسات بإجراء تحسينات مستنيرة.
فيما يلي دليل خطوة بخطوة لمساعدتك في استخدام SCM لتقييم جهودك التدريبية:
ابدأ بالتعاون مع أصحاب المصلحة لتوضيح كيف يبدو النجاح لبرنامجك التدريبي المحدد. يتم ذلك غالبًا من خلال تطوير «نموذج التأثير»، الذي يحدد السلوكيات والنتائج ونتائج الأعمال المرغوبة التي من المتوقع أن يؤثر عليها التدريب.
يساعد وجود معايير نجاح واضحة على تركيز عملية التقييم وتوجيه جمع البيانات لاحقًا.
قم بصياغة استبيان قصير ومركّز لجميع المشاركين في البرنامج. هدف الاستطلاع هو تحديد من استفاد أكثر ومن كافح في تطبيق التدريب.
اجعل الأسئلة عملية وموجهة نحو النتائج، مثل كيفية استخدام المشاركين لمحتوى التدريب والنتائج التي حققوها. تشجع الاستطلاعات الموجزة معدلات استجابة أعلى وإجابات صادقة.
قم بتحليل إجابات الاستطلاع لتحديد «حالات النجاح» (الأفضل أداءً) و «حالات الفشل» (أولئك الذين حصلوا على فائدة قليلة أو معدومة). من هذه المجموعات، حدد رقمًا يمكن التحكم فيه (عادةً 2-6 لكل مجموعة) لإجراء مقابلات مفصلة.
تعطي هذه العينة الأولوية للعمق على الاتساع، مما يسمح باستكشاف أكثر ثراءً للقضايا الرئيسية دون استنفاد الموارد.
استخدم الأسئلة المفتوحة لتوجيه المقابلات التي تكشف عن كيفية تطبيق المشاركين للتدريب والنتائج المحددة التي تم تحقيقها وتأثيرات بيئة عملهم. اطلب أمثلة وأدلة ملموسة لدعم قصصهم.
بالإضافة إلى ذلك، استكشف الدعم التنظيمي أو الحواجز التي تؤثر على نجاحها أو فشلها. تذكر أن هدفك هو التقاط روايات مفصلة وأصلية تسلط الضوء على العوامل التي تؤثر على فعالية التدريب.
راجع بيانات الاستطلاع ونصوص المقابلة لتحديد عوامل النجاح المشتركة والتحديات المتكررة. قارن النتائج من حالات النجاح والفشل لفهم ما يميزها.
ثم استخدم هذا التحليل لصياغة توصيات قابلة للتنفيذ لتحسين تصميم التدريب أو تقديمه أو الدعم التنظيمي.
أخيرًا، قم بإعداد تقرير أو عرض تقديمي يسلط الضوء على قصص النجاح المقنعة والدروس المستفادة وفرص التحسين. تساعد مشاركة هذه الروايات مع أصحاب المصلحة على بناء الفهم والتحفيز والمشاركة في التغييرات الموصى بها.
قم بتضمين أمثلة حقيقية لجعل التقييم مرتبطًا وإلهام التعلم المستمر داخل المنظمة.
عند تقييم البرامج التدريبية، توجد العديد من النماذج الشائعة، ولكل منها تركيزها ونقاط قوتها. فيما يلي نظرة عامة سريعة على كيفية مقارنة طريقة حالة نجاح Brinkerhoff بنموذج CIPP و نموذج كيركباتريك.
طريقة حالة نجاح برينكرهوف و نموذج CIPP يوفر كلاهما أطرًا قيّمة لتقييم التدريب، ولكنهما يختلفان اختلافًا كبيرًا في التركيز والنهج.
تستهدف SCM أقصى الحدود من خلال تحديد وتحليل عميق للمشاركين في التدريب الأكثر نجاحًا والأقل نجاحًا للكشف عن قصص النجاح والعقبات القابلة للتنفيذ. يقدم هذا النهج النوعي القائم على القصة رؤى عملية حول ما يصلح وما لا يصلح في بيئات العالم الحقيقي.
في المقابل، يقدم نموذج CIPP إطارًا شاملاً ومنهجيًا يغطي أربعة مكونات للتقييم. وتشمل هذه السياق (الاحتياجات والبيئة)، والمدخلات (الموارد وتصميم البرامج)، والعملية (التنفيذ والتسليم)، والمنتج (النتائج والنتائج). يؤكد CIPP على التحسين المستمر من خلال جمع البيانات وتحليلها عبر جميع مراحل دورة حياة البرنامج.
تحدد SCM بسرعة العوامل الكامنة وراء النجاح أو الفشل من خلال المقابلات والاستطلاعات المركزة. وفي الوقت نفسه، يوفر CIPP تقييمًا شاملاً ومستمرًا ومتعدد الأبعاد.
يُعرف نموذج كيركباتريك بهيكله المكون من أربعة مستويات: رد الفعل (رضا المتعلم) والتعلم (اكتساب المعرفة) والسلوك (التطبيق أثناء العمل) والنتائج (تأثير الأعمال). يستخدم المسوحات والاختبارات وبيانات الأداء لتحديد فعالية التدريب عبر هذه المستويات.
وعلى النقيض من ذلك، تركز SCM على تحديد العناصر المتطرفة، وأصحاب الأداء الأعلى والأدنى، وجمع القصص الغنية والنوعية التي تكشف السبب تدريب نجح أو فشل لهؤلاء الأفراد. بدلاً من حساب متوسط التعليقات أو التقييمات، تلتقط SCM أمثلة مفصلة تشرح التأثير الحقيقي والحواجز في تطبيق التدريب. يوفر هذا النهج القائم على السرد سياقًا أعمق وراء الأرقام التي ينتجها نموذج كيركباتريك.
تقدم SCM من Brinkerhoff طريقة جديدة وثاقبة لتقييم فعالية التدريب من خلال مشاركة القصص الحقيقية لأولئك الذين ينجحون وأولئك الذين يواجهون تحديات. يوفر تركيزها الواضح على تأثير الأعمال وخبرات المتعلم الحقيقية دروسًا عملية يمكن للمنظمات استخدامها لتحسين البرامج المستقبلية.
يمكن أن يؤدي دمج SCM مع الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، مثل Coursebox، إلى تبسيط عملية تقييم التدريب وتعزيزها. تعمل منصة Coursebox الذكية على أتمتة العديد من المهام التي تستغرق وقتًا طويلاً والتي تنطوي عليها SCM، مثل توزيع الاستطلاعات وجمع البيانات وتنظيم ردود المشاركين. هذا يجعل من السهل استخلاص استنتاجات ذات مغزى من قصص النجاح والفشل.
علاوة على ذلك، فإن الميزات التفاعلية لـ Coursebox مثل التقدير الآلي وتضمن ملاحظات المتعلم في الوقت الفعلي المراقبة المستمرة لفعالية التدريب. هذا يكمل مقابلات SCM المتعمقة مع رؤى البيانات المستمرة.
احصل على نتائج تقييم أسرع وأكثر قابلية للتنفيذ باستخدام Coursebox. اشترك مجانًا الآن لمعرفة المزيد حول تكامل Coursebox مع SCM.
طريقة حالة نجاح Brinkerhoff هي نهج تقييم التدريب الذي يركز على تحديد المشاركين الأكثر نجاحًا والأقل نجاحًا في البرنامج. يتضمن مسح جميع المشاركين ثم إجراء مقابلات متعمقة مع تلك الحالات القصوى لفهم ما ساهم في نجاحهم أو فشلهم. تستخدم هذه الطريقة قصصًا حقيقية للكشف عن العوامل العملية التي تؤثر على فعالية التدريب، مما يوفر رؤى قابلة للتنفيذ تتجاوز متوسط النتائج.
على عكس النماذج التقليدية التي غالبًا ما تركز على المتوسطات الإجمالية أو الدرجات العددية، تقوم SCM بتكبير القيم المتطرفة، وهي الأعلى والأدنى أداءً. يساعد هذا النهج النوعي القائم على القصة في الكشف عن الأسباب التفصيلية وراء النجاحات والتحديات، ويقدم معلومات أكثر ثراءً وعملية توجه التحسينات.
لتطبيق SCM لتقييم التدريب، عليك أن تبدأ بتحديد شكل النجاح للبرنامج التدريبي. ثم قم بتصميم استبيان موجز لتحديد المشاركين الذين حققوا أكبر وأقل نجاح في تطبيق التدريب. ثم تتم مقابلة المشاركين المختارين بأسئلة مفتوحة لجمع قصص مفصلة حول تجاربهم ونتائجهم. أخيرًا، يقوم فريق التقييم بتحليل هذه الأفكار لتحديد الأنماط وتقديم التوصيات، والتي يتم مشاركتها بعد ذلك مع أصحاب المصلحة لإبلاغ تحسينات التدريب المستقبلية.
نعم، تعمل SCM جيدًا جنبًا إلى جنب مع نماذج مثل Kirkpatrick's أو CIPP من خلال إضافة عمق نوعي للبيانات الكمية. بينما يقيس كيركباتريك ردود الفعل العامة والتعلم وتغيير السلوك والنتائج، يقدم SCM قصصًا غنية تشرح سبب نجاح بعض المشاركين أو معاناتهم.
تعمل منصة Coursebox المدعومة بالذكاء الاصطناعي على تبسيط العديد من مهام SCM. يمكنه أتمتة توزيع الاستطلاع وجمع الاستجابة وتنظيم البيانات بكفاءة. كما أنه يدعم ملاحظات المتعلم المتعمقة والتصنيف في الوقت الفعلي، مما يجعل من السهل تحديد حالات النجاح والفشل بسرعة.