具体描述
This book introduces evaluation by focusing on the main kinds of 'big picture' questions that evaluations usually need to answer, and how the nature of such questions are linked to evaluation methodology choices. The author: shows how to identify the right criteria for your evaluation; discusses how to objectively figure out which criteria are more important than the others; and, delves into how to combine a mix of qualitative and quantitative data with 'relevant values' (such as needs) to draw explicitly evaluative conclusions.
《评估方法基础：从概念到实践的指南》 《评估方法基础》并非一本直接教授具体评估工具或技术书籍，而是致力于为读者构建一个坚实的评估理论框架，并在此基础上深入探讨如何设计、执行和解释各种评估活动。本书旨在培养读者批判性思考和系统性分析的能力，使其能够根据不同的情境和目标，灵活运用恰当的评估原则和方法。 核心内容概览： 本书首先将读者带入评估的广阔领域，界定评估的本质，阐释其在不同学科和实践中的重要性。 我们将探讨评估的目的——是为了决策支持、质量改进、效果衡量，还是为了理论建构。在此过程中，我们会审视评估的价值判断，以及评估者在整个过程中的伦理责任。 接着，本书将系统性地梳理评估设计的核心要素。 这包括如何清晰地界定评估问题，选择合适的评估对象和范围。读者将了解到，一个有效的评估设计需要考虑资源的限制、时间的要求，以及利益相关者的期望。我们还将深入分析评估的类型，例如形成性评估、总结性评估、过程评估、结果评估，以及它们各自的适用场景和优缺点。 数据收集方法是评估的基石，本书将对此进行详尽的阐述。 我们将介绍定性数据收集技术，如访谈（深度访谈、焦点小组）、观察（参与式观察、非参与式观察）、文件分析（报告、记录、媒体内容）以及案例研究。同时，本书也会深入探讨定量数据收集技术，包括问卷调查（不同类型的量表、封闭式和开放式问题）、实验设计（随机对照试验、准实验设计）、以及二手数据分析。每种方法都将伴随其优点、局限性以及如何优化其应用性的讨论。 数据分析和解读同样是评估不可或缺的一环。 本书将引导读者掌握基本的定性数据分析技术，如主题分析、内容分析、叙事分析，以及如何从复杂的文本或访谈记录中提炼出有意义的见解。在定量分析方面，我们将介绍描述性统计（均值、中位数、标准差）和推论性统计（t检验、方差分析、回归分析）的基础知识，并讨论如何选择合适的统计方法来回答研究问题。本书还将强调数据可视化在清晰呈现评估结果中的作用，以及如何避免常见的统计误读。 本书的另一重要维度是评估报告的撰写和沟通。 一个再严谨的评估，如果不能有效地传达其发现，其价值将大打折扣。我们将探讨如何构建一份清晰、简洁、有说服力的评估报告，包括报告的结构、内容要点、证据呈现方式以及针对不同受众的沟通策略。这包括如何有效管理利益相关者的期望，以及如何促进评估结果的实际应用。 此外，本书还将关注评估过程中的关键挑战与应对策略。 这可能包括数据质量问题、样本代表性不足、评估者偏见、利益相关者冲突等。通过案例分析和理论探讨，读者将学会如何识别这些潜在问题，并采取预防性和纠正性措施，以确保评估的有效性和可靠性。 最后，《评估方法基础》将带领读者思考评估的未来发展趋势。 这可能涉及新兴的数据收集和分析技术（如大数据分析、人工智能在评估中的应用），以及评估在更广泛的社会和技术变革中的角色演变。本书旨在激发读者对评估领域的持续探索和创新精神。 总而言之，《评估方法基础》并非一本关于“是什么”的教科书，而是一本关于“如何做”和“为何这样做”的实用指南。它提供了一种思考和实践评估问题的方式，鼓励读者成为更具洞察力和影响力的评估者，无论他们身处何种领域。
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