感激的调查

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感激调查是一种组织变革的方法,它关注优势而不是劣势——与许多关注缺陷和问题的评估方法截然不同。

“欣赏询问是关于人们,他们的组织和周围相关世界的合作搜索。在其最广泛的焦点中,它涉及系统发现,当它最活跃时,对生活系统提供”生命“的系统发现effective, and most constructively capable in economic, ecological, and human terms. AI involves, in a central way, the art and practice of asking questions that strengthen a system’s capacity to apprehend, anticipate, and heighten positive potential."

(Cooperrider & Whitney, 2005, p.3)

欣赏式探究通常是围绕一个肯定的话题选择的四个步骤:

1.发现:什么赋予生命?哪个最好?欣赏和识别工作的过程。

2.梦想:可能是什么?世界在呼唤什么?设想结果,以及事情在未来可能如何运作良好。

3.设计:理想应该是什么?共同建设-计划和优先顺序的过程将会工作得很好。

4.命运(或提供):如何授权、学习和调整/即兴发挥?持续的变化

(资料来源:4-D型号由Suresh Srivastva,Ron Fry和David Cooperrider于1990年开发 -欣赏式询问共用-人工智能的历史和时间表.看到大卫Cooperider的网站有关这些阶段的更多信息)

虽然赞赏询问一直有一个评估的焦点(找出什么工作很好,并寻求改善性能和条件),但近年来已经有明确的努力,将人工智能原则和过程嵌入正式的评估过程:

“感激探究(AI)是一种群体过程,它探究、识别并进一步发展组织中最好的“现状”,以创造更美好的未来。它常被用于组织发展领域,作为一种大规模变革的方法,是一种以其成员成功、有效和充满活力的经验为基础,解决组织问题、挑战、变化和关切的方法。人工智能背后的信念是,我们提出的问题对我们创造的世界至关重要。”(Preskill & Catsambas 2006 p2)

资源

BetteReation成员建议的资源

欣赏查询原则:预期原则:Andy Smith的一篇关于支撑AI的原则的系列博文。

Ray Calabrese的Buckeye博客;Ray Calabrese教授的网站,包括他的日志文章的副本,用于在教育和其他方案中使用AI。

来源

Preskill H, & Catsambas T T(2006),《通过欣赏调查重构评估》,加州千橡市。圣人的出版物

库柏莱德博士,惠特尼博士(2005)。欣赏式询问:变革中的积极革命。Berrett-Koehler商店。

特别感谢本页的贡献者
贡献者
罗伯茨评估有限公司董事
澳大利亚。

注释

凯特罗伯茨的照片
凯特·罗伯茨

欣赏调查是一个专注于:
1.发现:确定合作的组织流程。
2.梦想:对未来工作良好的过程的设想。
3.设计:计划并确定工作顺利的过程的优先级。
4.命运(或提供):建议设计的实施(执行)

David Cooperrider长期以来一直与欣赏的欣赏相关联。

帕特里夏·罗杰斯的照片
帕特里夏·罗杰斯

谢谢你的评论,凯特。我们更新了页面,添加了这些信息,并添加了更多讨论人工智能流程和原理的资源。

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约瑟夫Tibyata

很高兴能与大家分享这份学术成果

匿名的照片
泰勒维克

我们感兴趣的是使用感激询问的力量来学习如何减少我们农村社区的粮食不安全。考虑到家庭饥饿原因的高度个人化性质,我们预计最初的访谈将需要一对一。我们被告知,有记录硬件和软件,可以用来了解愤怒访谈结果的常识。你同意这个带有软件的录音机是必要的吗?如果是,我们可以从哪里了解更多?谢谢你!

alice macfarlan的照片
爱丽丝Macfarlan

嗨,维克,

谢谢你的电邮。我不熟悉你提到的硬件/软件包 - 你知道这被称为什么?它专门用于欣赏的疑虑,或者与一般收集和分析定性数据?

如果软件是专门针对人工智能而设计的,我就不是提供建议的最佳人选,但我可以笼统地谈谈定性分析工具。

我的总体感觉是,无论你使用什么工具,都需要适合你和你的团队。在硬件方面,两个重要的组成部分是能够收集高质量的音频,以及易于从录音建议中获取音频——大多数智能手机都有这个功能,但一些应用程序很难从,而专用的记录仪或相机可能会有SD卡或类似的东西,使数据传输更容易。我也倾向于在两台设备上录音,这样我就有了备份。我也会惊讶地发现,除了特定的硬件,软件不能从其他来源导入录音——尽管我可能是错的,转录包是一个可能的例外。我认为只要音频或视频的格式是正确的,就可以导入,所以在投资昂贵的硬件之前,这是值得检查的。

对于软件,有很多选择,但我真正正在考虑的是您在您正在分析的数据量方面的需求以及您需要做些什么分析,以及您的团队的能力 -在时间和熟悉方面的各种软件包方面。通常,定性数据分析软件具有相当陡峭的学习曲线,值得分配一些时间和可能的预算来培训员工,以使用您决定的任何包。有关某些专业工具的定性数据分析,请参阅caqdas.萨里大学的网站比较了十封装,包括Atlas.ti,HyperResearch和NVivo。它也值得注意,您可能不一定需要在新软件包中投入时间或金钱 - 在此博客中海伦·马歇尔简要介绍了定性兴趣小组(QIG)的成员使用什么包括便利贴、Excel等软件,以及更专业的软件。所以,考虑你的团队和项目的需求是值得的。

祝这项研究好运——我很想知道你是怎么做的,你最后会用什么。

亲切的问候,

爱丽丝

匿名的照片
罗伯特·苏贡

我参加了社会责任的全球全球峰会,并享有世界各地AI的应用,以生产“社会负责协会和非营利组织的全球原则”。
非常感谢你。

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