Đánh giá chất lượng theo phương pháp định lượng (1): Một số thuật ngữ

Ai đang làm việc trong lãnh vực đánh giá CLGD sẽ biết rằng hoạt động đánh giá về cơ bản là một hoạt động định tính vì nó dựa trên phán đoán của các chuyên gia (các thành viên của đoàn đánh giá). Tuy nhiên, có một điều đáng ngạc nhiên là một khi các chuyên gia đã quen thuộc với một bộ tiêu chuẩn cụ thể và đã có kha khá kinh nghiệm đánh giá thì những phán đoán của họ bỗng trở nên rất ổn định và đáng tin cậy (reliable). Đó là bởi vì dù có ý thức hay không có ý thức về điều này thì những phán đoán của các chuyên gia cũng dựa trên những số liệu cụ thể, cho dù đó chỉ là những con số ước chừng (estimate).

Điều này không có gì là lạ cả; vì "con người là nô lệ của thói quen" mà lại, nên đã quen với cái gì thì cái đó sẽ thành "chuẩn mực" - đó cũng là nghĩa của từ norm trong tiếng Anh. (Mở ngoặc chút: Câu phát biểu về thói quen ấy thì hình như là phát biểu của Shakespeare thì phải; các bạn đọc về phát biểu của Shakespeare ở đây này).

Nói cách khác, quy trình đánh giá theo phương pháp chuyên gia chỉ đơn giản là như thế này thôi: chọn một người làm trưởng đoàn, người này thường đến từ những trường đã khẳng định được chất lượng, và hiểu rõ yêu cầu của một bộ tiêu chuẩn chất lượng nào đó. Các chuyên gia khác trong đoàn cũng sẽ được yêu cầu phán đoán về chất lượng của một trường theo nhìn nhận của mình, nhưng sau đó kết quả này sẽ được trưởng đoàn điều chỉnh.

Ví dụ, nếu bạn là một thành viên trong đoàn, vì đến từ VN nên khi đi đánh giá một trường trong khu vực Asean, bạn có thể nhận định rằng cơ sở vật chất, thiết bị của một trường đại học ở Indo là rất tốt vì tốt hơn so với VN, nhưng trưởng đoàn là một người Singapore lại cho rằng chất lượng chỉ ở mức trung bình, và đề nghị bạn điều chỉnh mức đánh giá.

Để thuyết phục bạn, người trưởng đoàn sẽ đưa ra một số lý do sau đây để phản bác. Chú ý rằng lúc này ý kiến của trưởng đoàn đa số sẽ dựa trên những số liệu cứng, tức số liệu định lượng, chẳng hạn:

- Trường này không có sân bãi cho sinh viên chơi thể thao.
- Các máy móc thiết bị học tập quá cũ, cái mới nhất cũng đã hơn 5 năm.
- Máy tính phục vụ học tập đều quá 3 năm.
vv và vv...

Và cứ thế, thì sau vài lần mọi chuyên gia trong đoàn đều đưa ra những phán đoán tương đối giống nhau dựa trên các số liệu định lượng mà có nơi gọi là các chỉ số về chất lượng (quality indicators).

Nói cách khác, phương pháp chuyên gia tưởng là định tính mà hóa ra lại khá định lượng, tuy nhiên nó có độ mềm dẻo linh động của nó do dựa trên phán đoán của chuyên gia chứ không theo công thức định lượng máy móc.

Điều này có ý nghĩa gì đối với các cơ sở / chương trình đào tạo muốn được đánh giá và công nhận chất lượng? À, rất đơn giản: Hãy bắt đầu với các số liệu thống kê liên quan đến các mặt hoạt động của mình. Nói cách khác, dù đánh giá chất lượng là một việc làm khá định tính, nhưng cơ sở để phán đoán vẫn dựa trên các số liệu cứng, tức số liệu định lượng.

Loạt bài này của tôi sẽ giới thiệu một số công cụvà phương pháp thu thập số liệu định lượng nhằm phục vụ đánh giá chất lượng một chương trình hay một cơ sở đào tạo. Các bạn theo dõi loạt bài này nhé.
-------------
Đánh giá chất lượng theo phương pháp định lượng: Một số thuật ngữ cơ bản

Phần viết dưới đây dựa trên mục "Defining the basic terms" tức mục 1.3 của chương 1, "Understanding quality", trong tài liệu Understanding and Assessing Quality của UNESCO, có thể download ở đây.

Số liệu thống kê (statistics)

Số liệu thống kê, tiếng Anh là statistical data hoặc đơn giản là statistics, là những số liệu định lượng được thu thập và lưu giữ một cách có hệ thống, có thể xử lý bằng các phương pháp thống kê. Những ví dụ về số liệu thống kê trong giáo dục là số lượng sinh viên tuyển mới hàng năm, tổng số tín chỉ của một chương trình đào tạo, hoặc tổng kinh phí hoạt động thường xuyên hàng năm của một trường.

Số thống kê bao gồm cả các số liệu gốc (primary) như vừa nêu lẫn số liệu phái sinh (derived), chẳng hạn như tỷ lệ giảng viên trên sinh viên (là sự kết hợp giữa 2 số liệu gốc: tổng số giảng viên và tổng số sinh viên tại cùng một thời điểm nào đó), hoặc mức chi bình quân trên đầu sinh viên hàng năm (là sự kết hợp giữa 2 số liệu gốc: tổng chi và tổng số sinh viên của một trường trong một năm).

Những số liệu thống kê là rất cần thiết cho các nhà quản lý để trong quá trình ra quyết định để điều hành công việc, nhưng tự nó chưa đủ để làm căn cứ ra quyết định. Chẳng hạn, nếu nói rằng hiện nay mức chi bình quân trên đầu sinh viên tại một trường đại học nào đó của VN là 600 USD/ năm thì thực ra chẳng có ý nghĩa gì cả. Muốn biết rằng mức chi này là thấp hay cao, và liệu đã đủ chưa để thực hiện mục tiêu giáo dục của trường ấy hay chưa, cần có nhiều thông tin khác, chẳng hạn số liệu về mức chi bình quân trên đầu sinh viên của các nước khác có cùng mức thu nhập bình quân đầu người như VN, vv.