2014年-世界发展银行全球_Benchmarking_Public_Policy___Methodological_Insights_from_Measurement_of_School_Based_Management_32页_1mb
报告摘要
总结:Benchmarking Public Policy - Methodological Insights from Measurement of School Based Management
核心内容
本论文探讨了如何通过Rasch测量方法对学校自主管理(SBM)的实施情况进行基准化评估。作者以菲律宾为研究对象,结合心理学和政治科学中的人格特质(Big Five Inventory)和政治技能(Political Skill Inventory)等工具,提出了一种系统性的方法,以增强对公共政策实施效果的测量和分析。
主要观点
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SBM的长期影响
学校自主管理(SBM)通常需要多年才能对教育成果产生显著影响,因此政策制定者需要一种基准化工具来评估其实施情况,以便在较短时间内了解政策执行的进展和效果。 -
基准化测量的必要性
由于政策实施的成果往往难以直接衡量,因此采用相对测量(benchmarking)是更实际的选择。这种测量方式通过将不同单位的绩效进行比较,以评估其在理想状态下的接近程度。 -
Rasch测量方法的应用
本文将Rasch测量方法从学生学业成就的评估中扩展到政策实施的评估,提出了一种可推广的方法,用于衡量SBM的实施水平。Rasch方法基于项目反应理论(IRT),能够提供更精确的测量,使不同单位的绩效具有可比性。 -
人格特质与政治技能的关联
作者发现,学校校长的人格特质(如外向性、宜人性、尽责性、神经质和开放性)以及政治技能(如社交敏锐度、人际影响力、网络能力、表面真诚)与SBM的实施水平密切相关。这些特质和技能可能通过影响校长的领导力,进而影响学校的整体表现。 -
SBM的基准化分类
SBM的实施水平可以分为四个阶段:“潜伏期”、“萌芽期”、“确立期”和“成熟期”,这些分类基于五个维度(如教师管理、预算规划、教师评估、学生评估和资源分配)的评估。
关键信息
- 研究对象:菲律宾的学校自主管理(SBM)政策。
- 研究方法:采用Rasch测量方法,结合心理学和政治科学的工具(Big Five Inventory 和 Political Skill Inventory)对SBM的实施进行基准化评估。
- 数据来源:菲律宾教育部(DepED)的SBM实施手册和TNS菲律宾的调查数据。
- 研究发现:
- 学校校长的人格特质和政治技能显著影响SBM的实施效果。
- SBM的实施水平可以通过多维度的评分体系进行分类,以评估其在不同学校中的发展程度。
- Rasch测量方法能够提供更科学和可靠的基准化工具,适用于政策实施的评估。
方法论价值
- 本文提出的Rasch基准化方法可以用于改进世界银行的SABER项目,提升教育政策分析的严谨性。
- 该方法具有跨领域适用性,不仅适用于教育政策,也可用于其他公共政策的实施评估。
- 通过引入心理学和政治科学的测量工具,本文展示了如何将主观性较强的指标转化为可衡量的绩效标准。
结构概览
- 引言(A):提出SBM的实施评估问题,介绍研究目的和方法。
- 背景(B):
- SBM:强调自主权与问责制的结合,以及其对教育质量的影响。
- BFI(Big Five Inventory):介绍人格特质的测量方法及其在领导力研究中的应用。
- PSI(Political Skill Inventory):探讨政治技能的四个维度及其对领导力的影响。
- Rasch模型:解释其原理和在教育评估中的应用。
- 数据描述(C):介绍用于研究的菲律宾SBM实施数据和相关测量工具。
- 分析结果(D、E):
- D:对SBM实施水平进行跨学校基准化分析。
- E:分析SBM实施水平与校长人格特质和政治技能之间的关系。
- 结论(F):总结研究发现,并提出未来研究的方向,包括进一步验证Rasch方法的适用性、拓展至其他政策领域等。
未来研究方向
- 进一步验证Rasch方法在其他政策领域的适用性。
- 探索人格特质与政治技能在不同文化背景下的差异及其对政策实施的影响。
- 将SBM的基准化方法应用于其他国家和地区的教育政策评估。
参考文献
- Bruns, Filmer and Patrinos (2011):关于SBM结果链的研究。
- Goldberg (1990):Big Five Inventory的提出。
- Ferris et al. (2005):Political Skill Inventory的开发。
- Andrich (1988) 和 Bond & Fox (2007):Rasch模型的理论基础。
作者与支持团队
- 作者:Subas D. Parandekar
- 支持团队:世界银行和AusAID联合团队,包括专家和顾问,提供了数据收集、分析和方法论支持。
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