Por Archana Choudhary, MSC, Ingeniería Aeroespacial, Universidad de Illinois en Urbana-Champaign
Veamos el proceso general para escribir un artículo exitoso. Usted ha realizado la investigación, acordó que va a escribir un documento para decir sus hallazgos y planear su manuscrito.
Eso suena como el proceso correcto, pero no suena exactamente bien. Intentemos de nuevo.
Ha realizado la investigación, ha decidido publicar un documento para informar sus hallazgos y estructurado su manuscrito.
Ambas oraciones transmiten el mismo significado, pero la segunda claramente lo hace de manera más efectiva. ¿Por qué?
El secreto de un gran artículo no es solo los conceptos pioneros que informa y la forma en que los estructura. Como se muestra en el ejemplo simple anterior, el lenguaje que utiliza en su trabajo es un factor significativo en lo impactante que es su trabajo. No hace falta decir que el idioma debe ser formal y académico, y la terminología debe ser apropiada para su campo de estudio. Sin embargo, para que un artículo sea realmente excepcional, es esencial que los puntos se articulen de manera inteligente y sucintamente. Una herramienta vital para esto es el uso efectivo de verbos. Los trabajos de investigación a menudo implican la descripción de procesos y metodologías, lo que hace que sea aún más importante que se utilice la palabra de acción específica. Este artículo proporciona recomendaciones sobre cómo puede seleccionar verbos adecuados para su proyecto de escritura.
Primero, revisemos brevemente qué son los verbos. Un verbo es una de las partes más importantes de una oración, e indica una acción o un estado de ser. Las palabras en negrita en la oración anterior son verbos. La mayoría de las veces, es imposible que se construya una oración sin verbo. Además, hay muchos tipos de verbos, como los verbos de acción (que expresan acciones específicas), verbos auxiliares (que ayudan a los verbos que muestran el tiempo de un verbo o si el verbo es positivo o negativo) y verbos modales (verbos auxiliares que expresan habilidades) .
¿Cómo medir un objetivo cualitativo?
La medición de los resultados es importante, pero no todos los resultados se pueden contar, rastrear y encajar perfectamente en un marco de M&E. Algunos resultados son intangibles: cosas como «empoderamiento», «confianza» o «capacidad mejorada».
El hecho de que estas cosas sean difíciles de contar eso no significa que no puedas medirlas. Solo necesita medirlos de una manera diferente, utilizando métodos cualitativos o métodos mixtos (combinados cualitativos y cuantitativos).
Antes de decidir un método, debe definir lo que está buscando. Por ejemplo, si su programa tiene como objetivo empoderar a las mujeres, ¿cómo es realmente el «empoderamiento»? ¿Significa que las mujeres tienen control sobre algunas decisiones del hogar? ¿Significa que participan en reuniones comunitarias? ¿O que pueden dejar relaciones abusivas?
Hay muchos métodos diferentes que se pueden usar para medir resultados cualitativos. Solo algunos se describen aquí. Puede ser útil combinar diferentes métodos para obtener diferentes perspectivas. También debe adaptar o modificar métodos para adaptarse a su programa.
Cuando las personas piensan en métodos cualitativos, generalmente saltan a entrevistas y grupos focales primero. Estos métodos se pueden utilizar para reunirse directamente con beneficiarios y partes interesadas para discutir sus experiencias y los resultados que han visto en el programa.
Aunque las entrevistas y los grupos focales son los métodos más comunes, no significa que sean los mejores métodos para cada circunstancia. Piense cuidadosamente sobre lo que está tratando de medir y si otro método podría brindarle información más útil.
¿Cómo se miden los objetivos cuantitativos?
Me encanta establecer metas. Sé que muchos de ustedes lectores también son grandes fanáticos que establecen un objetivo. Hay algunos factores clave en el establecimiento de objetivos efectivos:
- El objetivo debe ser alcanzable.
Nunca se sabe lo que puede lograr hasta que establezca un objetivo casi imposible para usted. Tome el 60kproject, por ejemplo, pagando más de $ 60,000 de deuda en un año. Sin embargo, en el día a día, establecer objetivos que puede lograr es clave. Si, en el fondo, crees que no puedes completar tu objetivo, no trabajarás tan duro para hacerla realidad. - Debería poder definir los pasos que puede tomar para ayudarlo a alcanzar el objetivo.
Si su objetivo es perder peso, no puede simplemente sopesarte después de un mes y ver si yo tu objetivo. Puede elegir una cierta cantidad de calorías para que se quede cada semana, eso es algo que puede elegir hacer o no. Pero no puede simplemente elegir perder peso y hacer que suceda sin pasos intermedios. - Debe haber alguna forma de medir su éxito.
Su objetivo debe ser medible. En lugar de decir que desea perder peso, decidirá que su objetivo es perder 10 libras. Puede medir cuando lo haya logrado usando una escala.
Estos son los grandes requisitos de establecimiento de objetivos. Pero estos estándares, especialmente el tercero, pueden ser abusados. Tal vez perdiste 10 libras de hambre de hambre, en lugar de comer sano y hacer ejercicio. Puede estar menos saludable ahora que antes de perder el peso. Pero debe asegurarse de comprender que ser saludable es lo que finalmente está tratando de lograr, no solo tener 10 libras menos en su cuerpo.
Entonces, cuando una empresa como una empresa de consultoría tiene a los empleados que facturan su tiempo por hora, tienden a recompensar a los empleados que trabajan más horas y se dan cuenta. Si bien su objetivo puede estar alineado con estos factores medibles (obtener más dinero), sus otros objetivos pueden incluir proporcionar un servicio de alta calidad y una creación de relaciones leales con los clientes.
El objetivo que es fácil de medir puede llevar estos otros objetivos al margen. Y las medidas de rendimiento cuantitativas podrían ser enmascarar el rendimiento real. Tal vez dos empleados trabajaron la misma cantidad de horas y tenían la misma realización, pero uno de estos empleados estaba en un cliente difícil y mal remunerado, y logró trabajar de manera eficiente para compensar el salario bajo. Tal vez uno de los empleados trabajó tantas horas facturables como la otra, pero enfureció a los clientes en el camino, destruyendo la lealtad del cliente.
¿Cómo se puede cuantificar los datos cualitativos?
Los investigadores de educación son responsables de las decisiones y políticas que dan forma a cómo funciona la educación. Los investigadores a menudo recopilan datos cuantitativos (en forma de puntajes de prueba, tasas de graduación, GPA, inscripciones de cursos, etc.) para ver si las políticas realmente funcionan. Luego recopilan datos cualitativos para examinar los mecanismos detrás de las políticas (por ejemplo, «cómo» y «por qué»). A menudo se cree que los datos cualitativos son más adecuados para responder preguntas sobre las experiencias de los estudiantes, pero los investigadores pueden encontrarse con obstáculos cuando se enfrentan a grandes conjuntos de datos cualitativos. Este tipo de datos requiere una inversión de tiempo significativamente mayor para la codificación y el análisis que los datos cuantitativos, que se pueden analizar casi instantáneamente a través del software estadístico. Sin embargo, los avances recientes en tecnología parecen estar abriendo las perspectivas de una investigación cualitativa más conveniente. Sin embargo, vale la pena preguntarlo si esto es necesariamente algo bueno.
El proyecto de persistencia espartana, en el que trabajo como investigador, recopila grandes cantidades de datos a lo largo de un estudio de intervención psicológica social. Parte de la intervención incluye una tarea de escritura donde los estudiantes entrantes de la Universidad Estatal de Michigan (MSU) responden a un mensaje sobre uno de los siguientes: su sentido de pertenencia en el campus, su comprensión de la mentalidad de crecimiento o la arquitectura en el campus. En este blog, me concentro específicamente en los estudiantes que escribieron sobre su sentido de pertenencia en el campus. Los estudiantes que participaron en el tratamiento de pertenencia produjeron respuestas escritas que variaron de 5 palabras a múltiples párrafos. En este primer año, 1.621 estudiantes proporcionaron respuestas escritas más de 5 palabras. La riqueza de los datos creó una barrera para el análisis rápido debido al número de cizallamiento de narrativas.
En lugar de leer cada respuesta de cada estudiante entrante, empleé una forma sistemática de identificar temas en las respuestas basadas en el lenguaje de los estudiantes y la elección de palabras. Este proceso comenzó con la lectura de una muestra aleatoria de 50 respuestas. Esta muestra proporcionó evidencia de que los estudiantes escriben sobre pertenencia de múltiples maneras. Después de esta lectura, se codificó una muestra aleatoria más grande (20% de todas las respuestas) para temas amplios de pertenencia: ambos temas emergentes de las voces y temas de los estudiantes enraizados en la literatura de pertenencia. El lenguaje en cada código se redujo a palabras clave y frases. Estas palabras clave y frases poblaron «diccionarios» en la investigación lingüística y el software de recuento de palabras (LIWC) que utilicé. Con estos diccionarios, basados completamente en el lenguaje de los estudiantes, LIWC contó todas las instancias de estas palabras en las respuestas de los estudiantes que se alimentaron al software. Este software permitió el análisis de la frecuencia del lenguaje utilizado en torno a ideas particulares (como pertenecer a un equipo deportivo), o una frase específica con un significado técnico en el contexto de MSU (como «fallar hacia adelante»). Si bien el desarrollo de estos códigos, palabras clave y frases lleva un poco tiempo, permitió el análisis más rápido del conjunto de datos completo.
Si bien esta metodología permitió un análisis a gran escala por parte de un solo investigador, la facilidad de análisis es potencialmente un inconveniente. Una bandera para posibles problemas con esta metodología es la dependencia de un solo investigador, cuyos antecedentes, puntos de vista y atención pueden sesgar los resultados. Por ejemplo, puede haber partes del lenguaje de los estudiantes al que el investigador no es sensible y otras partes, lo que el investigador nota con mucha más frecuencia. Estos pueden ser matices regionales del lenguaje, como el uso del término «ciego» que los estudiantes de MSU usan en referencia a un compañero de cuarto de dormitorio asignado al azar. Además, existe el potencial de sesgo basado en la cultura cuando un solo investigador puede no ser consciente de los indicadores culturales en elecciones de lenguaje específicas.
Se puede suponer que cuantificar los datos cualitativos libraría los datos de cierta ambigüedad. Especialmente con la promesa de análisis expedientes, este tipo de metodología puede ser atractiva. Si la suposición subyacente al análisis es permanecer basada en el lenguaje de los estudiantes, es imperativo que las elecciones tomadas en el proceso de desarrollo de códigos se basen en el lenguaje de los estudiantes. El proceso de cuantificación de estos datos cualitativos no hace que los datos sean inequívocos, sino que abre el potencial de ambigüedad oculto detrás de los datos cuantitativos. Si los investigadores desean emplear esta metodología, se debe pagar especial atención para abordar los posibles problemas en torno al sesgo y cómo pueden afectar el ámbito de las políticas más amplias. El proyecto de persistencia espartana aborda estos posibles problemas de sesgo con una evaluación constante de los diccionarios a través del análisis renovado en años sucesivos de implementación.
¿Qué tipo de verbos se usan en los objetivos?
La semana pasada, establecimos la definición de un objetivo de aprendizaje. Ahora que tenemos los conceptos básicos cubiertos, podemos discutir qué constituye verbos objetivos de entrenamiento fuertes y cómo crearlos utilizando los verbos de acción medibles.
Al implementar los niveles de la taxonomía de Bloom, «una clasificación de los diferentes objetivos y habilidades que los educadores establecieron para sus estudiantes (objetivos de aprendizaje), podemos comenzar a mapear qué compone un objetivo de aprendizaje fuerte.
En resumen, la taxonomía de Bloom se compone de seis niveles de aprendizaje:
- Recordando
- Comprensión
- Aplicando
- Analización
- Evaluación
- Creación
Al comprender esta jerarquía de aprendizaje, los empleadores pueden desarrollar mejor el diseño de su curso de capacitación y sus objetivos. Entonces, desglosemos un poco esto.
Teniendo en cuenta que esta taxonomía es jerárquica, cada nivel se basa en el siguiente, por ejemplo, para comprender algo, primero debe recordarlo y aplicar un concepto, debe entenderlo. Sin embargo, no es necesario completar los seis pasos en orden; Algunos objetivos de aprendizaje pueden requerir niveles más bajos o más altos de la taxonomía.
Traducir esto a una estrategia de aprendizaje y desarrollo. Por ejemplo, una empresa quiere capacitar a sus empleados en una nueva tecnología de punto de venta (POS). El objetivo es que al final de la capacitación, los empleados podrán demostrar un uso oportuno y eficiente del POS. Entonces, ¿qué pueden hacer para llegar a ese objetivo? ¿Cómo pueden discernir cuáles deberían ser los objetivos de aprendizaje?
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