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교육 평가 데이터를 수집할 때 주의해야 할 특징은 무엇입니까?

교육 평가 데이터를 수집할 때는 데이터의 유효성, 신뢰성, 단순성, 경제성 등에 주의해야 합니다.

1, 유효성

교육 효과와 품질을 실제로 반영 할 수있는 데이터를 나타냅니다. 데이터를 수집할 때 교육 목표가 달성되었는지, 연수생의 기술과 능력이 향상되었는지, 교육 내용이 실제 요구에 부합하는지 등을 살펴봐야 합니다. 효과적인 데이터만이 교육 효과를 정확하게 평가하여 교육 개선을 위한 근거를 제공할 수 있습니다.

2. 신뢰성:

데이터의 신뢰성과 안정성을 나타냅니다. 데이터를 수집할 때는 신뢰할 수 있는 수집 방법을 채택하여 데이터의 신뢰성과 반복성을 보장해야 한다. 예를 들어, 이중 맹검 실험을 통해 데이터 수집 과정에서 주관적인 편향을 제거하거나 데이터의 정확성을 보장하기 위해 데이터를 검증하고 교정할 수 있습니다.

3. 단순성:

데이터 수집 방법은 쉽게 이해하고 구현할 수 있습니다. 데이터를 수집할 때는 데이터 수집의 비용과 시간을 고려하여 빠르고 정확한 데이터 획득을 위해 간단하고 쉬운 방법을 선택해야 합니다. 데이터 수집 방법이 너무 복잡하거나 이해하기 어려운 경우 데이터가 왜곡되거나 불완전한 수집이 발생하여 평가 결과의 정확성에 영향을 줄 수 있습니다.

4. 경제:

데이터 수집 비용은 합리적이어야 한다. 데이터를 수집할 때는 인력, 물력, 재력의 비용을 고려하여 데이터 수집 비용을 최소화해야 합니다.

데이터 수집 비용이 너무 높으면 평가 작업의 지속 불가능한 발전이나 다른 당사자의 투자에 영향을 줄 수 있습니다. 따라서 평가 작업의 경제성 및 지속 가능성을 보장하기 위해 실제 상황에 따라 적절한 데이터 수집 방법을 선택해야 합니다.

교육 평가 데이터의 출처

1, 조직 성과 기록:

ROI 분석의 가장 효과적이고 신뢰할 수 있는 데이터 소스는 조직의 기록과 보고서여야 합니다. 개인으로든 집단으로든 이 기록들은 한 작업 단위, 부서, 지역, 지역 또는 회사 전체의 성과를 반영합니다. 이 채널의 정보에는 조직에서 대량의 데이터를 얻을 수 있는 다양한 측정 지표가 포함되어 있습니다.

2. 훈련에 참가하는 연수생 수:

투자 수익률 분석을 위해 가장 많이 사용되는 데이터 출처 중 하나는 연수생입니다. 학생들은 종종 훈련에서 얻은 지식과 기술이 실제 업무에 어떻게 적용되는지 물어본다. 때때로 그들은 이러한 관행의 영향을 설명하라는 요청을 받는다.

학생들은 1 등급, 2 등급, 3 등급, 4 등급 평가를 위한 매우 풍부한 데이터 소스입니다. 대부분의 학생들은 성적을 향상시키고 다양한 운영 절차 및 기타 영향 요인에 대한 지식을 습득했기 때문에 신뢰할 수 있습니다. 효과적인 방법을 찾아 학생으로부터 일관된 데이터 자료를 얻는 것은 도전이다.

3. 연수생 감독자:

또 다른 중요한 데이터 소스는 프로젝트 참가자를 직접 지도하거나 이끄는 개인입니다. 이 집단의 사람들은 종종 평가에 관심이 있는데, 이는 주관자가 학생을 승인하여 어떤 교육에 참가할 수 있기 때문이다. 동시에, 많은 경우, 학생들이 훈련에서 배운 지식과 기술을 활용하려고 시도하는 것을 관찰한다.

따라서 교육 프로그램과 관련된 성공 요인 및 신청과 관련된 어려운 문제를 보고할 수 있습니다. 임원의 정보는 3 단계 평가에 가장 적합하지만 4 단계 평가에도 사용할 수 있습니다. 교육 프로그램에 참가하는 연수생의 상황을 평가할 때 주관이 객관적인 태도를 유지하는 것이 중요하다.

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