Thursday, December 2, 2010

Thuật ngữ đo lường: Dữ liệu, số đo, thông tin/chỉ báo, và trắc lượng

Đó là những từ thường gặp trong các tài liệu viết về đo lường và đánh giá trong giáo dục. Là cái mà bây giờ trở thành nghề của tôi, là việc mà tôi phải làm hàng ngày.

Tôi viết vội entry này vì vừa tìm thấy một bài viết trên trang Educause viết về vấn đề này. Các từ tương đương trong tiếng Anh, vốn là gốc của những từ trong tựa của entry này, theo đúng thứ tự đã nêu, là data, measures, information, và metrics.

Khi tìm từ tương đương trong tiếng Việt để dịch mấy từ này, tôi nhận ra là VN mình ít từ ngữ về đo lường trong giáo dục quá. Điều đó cho thấy hiện nay ngành học đo lường và đánh giá trong giáo dục vẫn chưa phát triển mấy, chỉ mới ra đời ít năm nay thôi (do ĐHQG Hà Nội khởi xướng, một việc làm có ý nghĩa!)

Các bạn đọc định nghĩa dưới đây, lấy từ trang của educause, gốc ở đây:
Defining a metric requires a common language. Data, measures, information, and metrics are distinctly different for our purposes. Using an IT help desk as an example, we can demonstrate those differences:

Data: The simplest/lowest unit available. Data represent “raw numbers” and are of little to no use alone.
Number of trouble calls
Number of employees

Measures: A little deeper view that builds on the data. Measures are rarely useful alone.
Number of calls per hour
Number of cases closed by worker

Information: Usually a comparison. This level of abstraction serves as a useful indicator. Number of calls for each hour compared to number of workers on a shift
Average length of time to close a case, grouped by type
[Nhận xét của tôi: nên dùng từ chỉ báo (indicator) thì tốt hơn từ thông tin ở đây, vì thông tin thì chung chung quá, và nghe không có vẻ ... đo lường!]

Metric: Tells a complete story. It incorporates information (built of measures and data) to answer a question fully. Normally, a metric is conveyed through a graphical representation and explanatory prose.

To understand the relationships among the components that make up a metric, imagine a metric as an oak tree: it has a massive trunk, and the leaves and branches provide shade and comfort. Data are analogous to the leaves on the tree. Numerous and abundant, they are interesting to look at, easy to get, and serve a purpose; but by themselves they are not very useful and will not survive once removed from the branches.

The smallest and thinnest branches represent measures—they provide an essential connection between leaf and tree (between data and the metric), although not substantial or robust enough to create anything on their own. The thicker, inner branches, the limbs, are like information. Useful at times in themselves (for supporting tire swings or tree houses, for example), they die if taken away from the tree. Information without a connection to the trunk will fail to reach its potential.

The trunk of the tree, where you can determine its age and strength, represents the metric—a picture telling a complete story. The metric may consist of many pieces of information, derived from many measures and data. However, even the largest tree will wither and die without roots.

The roots of the tree represent the questions the metric is designed to answer. As with the oak, the roots define the type of tree it will become, where it will live, how strong it will be, and if it will survive a harsh environment. The roots are born of the original seed (need) and spread out, providing a life-giving foundation for the tree. Even if you cut down the tree, the roots will continue to spawn new growth. Unless the root question is no longer necessary (the tree is uprooted), you will continue to need data, measures, information, and metrics to feed the root need.

To aid in the process of properly building our metric tree from the roots up, rather than picking leaves (data) and branches (measures) off the ground trying to create a tree, we use an implementation guide. This straightforward template allows us to focus our energies on the root need.

Phần giải thích rất hay, nhưng tôi chưa có thì giờ dịch sang tiếng Việt, đành đưa tiếng Anh lên đây. Ai rảnh thì dịch gửi cho tôi, và cho tôi xin phần dịch nhé!

Nhân tiện, entry này có liên quan đến đề tài benchmarking mà tôi đã viết cách đây ít lâu. Các bạn có thể đọc lại, đặc biệt là phần metric benchmarking ấy. Nó là điều mà giáo dục VN cần làm ngay. Vì không đo đạc gì, không số liệu, thì làm sao mà đưa ra được mục tiêu và lập kế hoạch để đạt được mục tiêu đó cho có hiệu quả được?

Hèn gì mà nước ngoài họ hay nói mình là có "mục tiêu di động" (moving target). Thế thì đạt được mục tiêu ấy hẳn là khó lắm, phải đòi hỏi những tay thiện xạ.

Biết bao giờ thì có đủ thiện xạ để cải thiện chất lượng giáo dục VN nhỉ, nếu mục tiêu cứ di động như thế này (vì không có số liệu chính xác mà)!
---

No comments:

Post a Comment

Post a Comment