Baza Usług Rozwojowych w perspektywie Evidence-Based Management

Baza Usług Rozwojowych (BUR) stała się jednym z najważniejszych mechanizmów organizujących rynek usług szkoleniowych w Polsce. System miał zwiększyć dostęp do dofinansowania, uporządkować opisy usług oraz poprawić jakość procesów edukacyjnych. Z perspektywy Evidence-Based Management (EBMnt) BUR jest jednak czymś więcej niż platformą administracyjną. To środowisko produkcji danych, wskaźników i ocen, które dopiero potencjalnie mogą stać się dowodami jakości.

Kluczowy problem polega na tym, że dane nie są jeszcze dowodami. 

BUR generuje ogromną liczbę informacji: ankiety, opisy efektów uczenia się, procedury walidacji, wskaźniki aktywności czy deklaracje kompetencji trenerów. Samo istnienie tych danych nie oznacza jednak automatycznie, że system potrafi trafnie ocenić rzeczywistą skuteczność procesu uczenia się.

W praktyce bardzo łatwo dochodzi do utożsamienia wskaźnika z rzeczywistością. Wysoka ocena szkolenia nie musi oznaczać wysokiej jakości dydaktycznej. Uczestnik może pozytywnie ocenić usługę dlatego, że była łatwa, przyjemna lub atrakcyjna komunikacyjnie. Tymczasem rozwój kompetencji często wiąże się z wysiłkiem poznawczym, konfrontacją z błędami oraz zmianą dotychczasowych schematów działania.

Pojawia się więc klasyczny problem metodologiczny: system zaczyna mierzyć satysfakcję zamiast rzeczywistej zmiany kompetencyjnej. Dodatkowo ankiety ewaluacyjne obciążone są licznymi biasami poznawczymi — efektem świeżości, efektem autorytetu prowadzącego czy społeczną potrzebą udzielania pozytywnych odpowiedzi.

Kolejne ryzyko wiąże się z proceduralizacją jakości. Instytucje funkcjonujące w BUR uczą się języka systemu: poprawnego formułowania efektów uczenia się, tworzenia dokumentacji i projektowania zgodności proceduralnej. W efekcie organizacja może coraz skuteczniej spełniać wymagania formalne, niekoniecznie poprawiając rzeczywistą jakość procesu edukacyjnego.

To prowadzi do zjawiska „papierowej jakości”. Dobrze opracowana dokumentacja zaczyna zastępować realną ocenę skuteczności dydaktycznej. Powstaje rozdzielenie między jakością deklarowaną a jakością rzeczywiście przeżywaną przez uczestnika szkolenia.

Fot. Pat Whelen

Sytuację dodatkowo komplikuje rozwój generatywnej AI. Narzędzia sztucznej inteligencji pozwalają dziś szybko tworzyć profesjonalnie wyglądające opisy usług, efekty uczenia się czy raporty jakościowe. Problem pojawia się wtedy, gdy system ocenia głównie poprawność dokumentów, a nie rzeczywiste procesy uczenia się. 

Powstają wtedy organizacyjne „halucynacje jakości” — formalnie spójne reprezentacje rzeczywistości, które nie mają silnego zakorzenienia empirycznego.

Z perspektywy EBMnt oznacza to konieczność triangulacji danych. Ocena jakości usługi rozwojowej nie powinna opierać się wyłącznie na ankietach satysfakcji czy zgodności proceduralnej. Potrzebne stają się również dane o trwałości efektów uczenia się, transferze kompetencji do środowiska pracy, zmianie zachowań zawodowych oraz jakości rzeczywistych interakcji dydaktycznych.

BUR ujawnia więc szerszy problem współczesnych systemów jakości: nadmiar danych nie gwarantuje jeszcze lepszych decyzji. Im bardziej organizacje koncentrują się na wskaźnikach, tym większe ryzyko utraty kontaktu z rzeczywistym procesem uczenia się. Dlatego Evidence-Based Management nie powinno być rozumiane jako kultura nieustannego mierzenia, lecz jako kultura krytycznej interpretacji danych, świadomości ograniczeń metodologicznych oraz ciągłego odróżniania informacji administracyjnej od rzeczywistego dowodu jakości.

Tematyka: alucynacje jakości, BUR, edukacja, EvidenceBasedManagement, jakość kształcenia, usługi rozwojowe