客人的文章

星期五
10月16日
2020

Dia Banerjee/Dayoung李

避免信息过载:绩效经理关于如何使用数据驱动开发结果的四课

发展影响债券(DIBs)是一种越来越受欢迎的支付社会成果的方式。这个模型很简单:第三方投资者从结果出资人那里承担失败的风险,如果项目没有达到结果,就会赔钱——但如果成功,就会获得回报。虽然这种方法已经在冲击投资领域建立了相当大的势头,但它经常因其高昂的交易成本而受到批评。启用此机制的关键成本是建立数据驱动的系统和性能管理,以洞察项目的有效性。这些系统可能是昂贵的,但是它们对于决定一个程序是否在正确的轨道上是至关重要的,如果不正确的话,它们还可以帮助它走向正确的方向。他们阻止项目盲目前进,希望成功,但不知道是否真的在发生。

Dalberg是第三年管理的表现世界上最大的教育发展影响债券- - -素质教育印度DIB。这一合作使四种教育干预措施得以实施——侧重于教育技术、校外儿童学习中心、补救教育、教师和校长发展——并在4年内为近20万名儿童提供服务。这是一个雄心勃勃的计划,也是第一个将资助者和教育提供者联合起来的同类计划。在第一年结束时,四项干预措施中有三项达到或超过了其目标。第二年,没有实施的干预被扩大干预所取代在第一年非常成功。此外,根据最初的计划,一个新的干预措施被添加到投资组合中。到第二年年底,所有四种干预措施都超过了所有目标——在没有任何干预的情况下,参与DIB的孩子的学习速度是其他学校孩子的两倍。

这种DIB的表现是通过价值链上所有合作伙伴的承诺而实现的。在这四年的努力中,我们的角色是在项目实施的不同阶段支持服务提供商,从建立项目到稳定他们的干预,再到深化活动以维持影响。我们支持DIB服务提供商最重要的方式之一就是帮助他们利用数据做出更好的决策,并不断改进他们的项目。

如今,我们都迷恋于更大、更好、更快的数据——而且有充分的理由。然而,如果我们对服务提供者打算在何处以及如何使用它缺乏敏感性,这些数据可能会给本应从中受益的组织带来不必要的负担。我们作为印度DIB质量教育绩效经理的经验给我们留下了关于如何利用数据推动持续改进的四个教训。我们将在下面讨论这些教训。

第一课:尊重起点和终点

在某种程度上,数据系统的前景是无限的:数据总是在那里等待获取,它可以帮助识别新的机会,理解性能。因此,早期应该问的问题不是什么完美的数据系统应该是什么,而是什么样的数据系统适合特定的团队。研究一个组织当前如何使用数据来推动决策是一个很好的起点。例如,EdTech干预-动力教育计划的个性化适应学习思维火花软件并部署在北方邦的政府学校布拉罕信息技术基础-生成大量数据。但是,为了成功地利用这些数据,我们需要确定如何以及何时这些数据能够最好地支持团队的工作。

一开始,尽管在数据丰富的环境下,EdTech项目的性能几乎没有改善。作为回应,我们会见了负责监督该软件在校实施支持项目的Pratham Infotech基金会团队,以了解他们是如何使用数据来评估其表现的。从数百个可用的数据点中,我们选择了少数会产生最大差异的数据点——我们通过关注关键的数量度量(例如,学生会议时间的小时数)并帮助团队熟悉它们来做到这一点。我们以一种向不同利益相关者发出明确信号的方式包装了我们的支持(例如:计算机实验室协调员得到了课堂级别的信息,而监督者收到了他们所负责学校的汇总信息)。然后,我们帮助他们使用这些信息来跟踪进度,诊断和解决问题(例如:确定哪些学校没有得到足够的干预时间,因此需要监督员的关注或重新分配笔记本电脑,以确保所有学生都得到充分的覆盖)。一旦团队开始使用这些度量标准,我们就逐渐增加了更细微的指标——包括干预质量的度量标准(例如:在自适应学习软件中进行练习时,学生在给定时间框架内答对问题的百分比)。从一个更加健壮的基本仪表板开始,逐步证明比在第一天就尝试构建一个完美的仪表板更有效。

教训2:少即是多,所以要考虑投资的回报

在我们关于印度高质量教育DIB的最初工作中,我们过于关注这个项目的雄心壮志,而忽略了成本。在我们早期的一次会议上吉安宗旨我们提出了近50种我们想要跟踪的不同指标。Gyan Shala的首席执行官拒绝了这一点,他说:“任何给我的团队增加时间的事情都会增加成本,而任何给系统带来的成本都需要得到充分的证明。”事实上,每个指标都需要时间和精力来开发正确的工具来收集信息,分析信息,然后决定如何处理这些信息。

作为回应,我们开发了一个新的经验法则:除非度量提供了可操作的关键洞察力,否则它很可能不值得。在引入一个新的指标之前,我们已经学会了确保服务提供商同意我们对其价值的看法——并验证他们有使用它的方法。亚搏娱乐app下载我们还找到了减少收集和管理这些数据的负担的方法。例如,我们最近修订了绩效管理工具,使我们的服务提供者能够适应因COVID-19导致的学校停课期间的远程学习干预措施。在修订过程中,我们首先确定了大约25个我们认为需要跟踪的指标。然后我们把这个数字降低到我们认为每个月必须遵守的8个标准(例如:完成超过50%的数字共享工作表的学生百分比——学生参与度的一个领先指标)。我们将其中的13项指标按季度计算(例如:返乡儿童的数量)。我们还决定放弃其他有趣但团队无法执行的度量标准。当我们放慢对更多数据的热情,用它来为组织创造明确的时刻,而不是信息过载时,我们会更成功。

经验3:让现场团队和领导团队一样参与

在我们与服务提供商的早期互动中,我们与他们的领导团队进行了交谈:他们给了我们类似的反馈,要求我们更多地倾听他们更广泛的组织的意见。很快我们就发现,绝大多数创新并非来自领导凭空想出解决方案,而是来自一线工人每天进行的实验。

认识到这一点,帮助我们回答了许多遇到的问题——例如:为什么一个地区在提高教育成果方面比另一个地区做得更好?这种差异通常与不同学校的老师的做法不同有关,或者与某些实地团队成员所面临的独特挑战有关。DIB服务提供商通过尝试以各种方式记录和响应他们的挑战,帮助了这项工作。例如,Kaivalya教育基金会“旅程应用程序”允许现场团队记录他们的成功和失败,这有助于传播最佳实践。以及在线的名册和执行清单促进社会全面发展为其教师培训师创建的项目帮助我们监控并解决他们团队的个人问题,比如出勤和教师激励,这些都对项目产生了连锁反应。提供有关一线员工在做什么以及他们如何做的透明度的数据在DIB组织之间创造了健康水平的竞争,同时允许他们互相学习。

在收集数据的质量方面,让一线员工参与也有回报。这里的人类心理学成分是需要激励团队来保持总体数据质量——而最好的激励是包含这些团队在日常工作中可以使用的数据。

经验4:在软件技能的同时使用软技能

上面讨论的三个见解来自于倾听,并且依赖于我们人类的感觉而不是数据。也许我们最大的教训是,如果我们在数据仪表盘和应用程序上花更少的时间和金钱,而在与团队的对话上花更多的时间和金钱,这种进步是可能的。随着项目的进展,我们花在Excel表前的时间越来越少,更多的时间花在了头脑风暴会议和研讨会上,现场团队可以在这些会议上向彼此展示自己的见解和想法。在这样做的过程中,我们了解到最有用的数据并不总是一个硬数字,它通常是来自团队成员的反映,或来自学校访问的观察,从而产生洞察力。有一个灵活的,有创意的方法和建立信任比采取一个“万无一失”的计划和不接受“不”的回答要更进一步。它还允许您与服务提供商团队以同样的优先级为基础,并使您正在获取的数据更加相关,以扩大他们的努力。深度倾听不仅仅是得到认可:而是要谦逊亚搏娱乐app下载地向那些了解整个价值链如何运作的人学习。

虽然我们的模型一开始就很强大,但正是这种对数据收集和脉冲检查的敏感性,以及我们在整个过程中所做的改进,才使得DIB在过去两年里表现出色。从我们的经验来看,拥有大量的数据是有帮助的,但不是必须的,它本身也不够。这一经验给了我们希望,印度的教育部门(尤其是公立和低收入私立学校)可以从类似的过程中受益,教育提供组织可以随着时间的推移转变为数据驱动的决策文化。

我们如何根据COVID-19危机收集和使用数据,将在DIB进入第三年之际进一步挑战我们的思维。我们已经看到了面向结果的过程需要迭代和敏捷性。在这么多孩子无法上学的时候,我们需要一种更强有力的方法来确定我们的孩子是否在学习以及如何学习。在未来几周内,我们将继续试验远程教育模式——例如,测试通过电视、WhatsApp和短信传递内容的方式,采取适当的安全措施进行家访,以及探索其他创新。在每一个问题上,我们都需要问同样的问题:这样做行得通吗?为什么行得通?为什么不行?发展项目现在最不需要的是让他们继续下去的人有更多的注意力分散和认知负担。因此,当我们创新新的数据解决方案时,让我们也继续倾听和学习这些前沿供应商的意见,了解数据在每一步能为他们做什么。

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Dayoung李是副合伙人吗Dia Banerjee高级顾问是Dalberg顾问

照片的优Rahamatkar


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