25.12.2024

Kanwa Procesu Systematycznego Przeglądu Literatury (SLR)

Zaletą kanwy jest jej prostota i przejrzystość, ponieważ skupia się na kluczowych elementach procesu na jednej stronie.

Kanwa Procesu Systematycznego Przeglądu Literatury (SLR)

Narzędzie, które pomaga w zorganizowany sposób przeprowadzić SLR.

Etap 1: Określenie pytania badawczego

Etap 2: Wybór kryteriów włączenia/wyłączenia

  • Określenie kryteriów jakościowych i tematycznych
  • Ustalenie kryteriów daty publikacji, języka, rodzaju publikacji
  • Definicja metodologii badawczej

Etap 3: Wyszukiwanie literatury

  • Wyszukiwanie artykułów w bazach danych
  • Selekcja publikacji na podstawie ustalonych kryteriów
  • Rejestracja wyników wyszukiwania

Etap 4: Selekcja i ocena jakości

  • Przegląd i selekcja pełnych tekstów
  • Ocena jakości metodologii badań
  • Weryfikacja ryzyka biasu

Etap 5: Analiza danych

  • Analiza jakościowa i/lub ilościowa wyników badań
  • Podsumowanie i kategoryzacja wyników
  • Identyfikacja trendów i luk badawczych

Etap 6: Wnioski i publikacja

  • Podsumowanie wyników przeglądu literatury
  • Wnioski z analizy i sugestie na przyszłość
  • Przygotowanie raportu końcowego
  • Przesłanie artykułu do czasopisma naukowego
  • Publikacja wyników przeglądu

CC BY-NC-ND 4.0

Kanwa procesu Systematycznego Przeglądu Literatury (SLR) to narzędzie, które pomaga w zorganizowany sposób przeprowadzić przegląd istniejącej literatury na określony temat.

Szkolenie pt. Efektywne zarządzanie bibliografią

Istotnym elementem każdego procesu badawczego, występującym na niemal każdym etapie pracy naukowca, jest przegląd i analiza literatury przedmiotu. Celem szkolenia jest zwrócenie uwagi na to, jak zorganizować literaturę z wykorzystaniem baz danych w połączeniu z nowoczesnymi narzędziami technologicznymi, takimi jak menedżery bibliografii (RMS, Reference Management Software). Takie działania, które wkrótce staną się stałym elementem metodologii badań naukowych, powinny mieć szczególne znaczenie w dyscyplinie nauk o zarządzaniu i jakości, której głównym celem jest poszukiwanie coraz to nowszych rozwiązań wpływających na lepszą organizację oraz większą efektywność wykonywanych zadań i prac.

Program ramowy:

  1. Citavi: instalacja programu i współpraca z wtyczkami do Adobe i WORD,
  2. Citavi: automatyzacja tworzenia kopii projektu,
  3. Citavi: dodawanie i opisywanie źródeł publikacji offline,
  4. Citavi: dodawanie i opisywanie źródeł za pomocą numeru DOI, ISBN,
  5. Citavi: dodawanie i opisywanie źródeł z pliku pdf,
  6. Citavi: wyszukiwanie w bazach danych lub katalogach,
  7. Citavi: importowanie i eksportowanie źródeł pomiędzy Citavi, ORCID i Google Scholar,
  8. Przeglądarka Chrome: dodawanie publikacji za pomocą Citavi Picker,
  9. WORD: osadzanie cytowań ze źródeł w stylu Oxford Referencing System, Harvard Referencing System: konwersja cytowań w tekście na cytowania w przypisach dolnych i odwrotnie.
Cena: do uzgodnienia lub barter
Język szkolenia: polski

Certyfikat na podstawie § 23 ust. 4 Rozporządzenia Ministra Edukacji i Nauki z dnia 6 października 2023 r. w sprawie kształcenia ustawicznego w formach pozaszkolnych (Dz. U. z 2023 r., poz. 2175).

Trener: Piotr Janulek, doktor nauk. Przedsiębiorca od 1997 roku, budujący mosty między edukacją a biznesem. Prowadzi platformę akademia-nauki.eu, skupiającą się na rachunkowości, komunikacji i rozwoju osobistym. Interesuje się mediami społecznościowymi, rachunkowością, innowacyjnymi modelami biznesu i zarządzaniem opartym na dowodach.

Analiza eksperymentu Maxa Ringelmanna

Badania naukowe są podstawą postępu w nauce, jednak pytanie, czy należy je przeprowadzać indywidualnie czy zespołowo, pozostaje aktualne. Nie inaczej jest w naukach społecznych. Słowo społeczne pełni tu rolę... przedmiotową.

Eksperyment Maxa Ringelmanna z 1913 roku — przeciągania liny, może służyć jako punkt wyjścia do analizy wpływu grupy na efektywność pracy badawczej. Badanie to ujawnia interesujące zjawisko związane z rozmyciem odpowiedzialności, które może mieć kluczowe znaczenie w kontekście zespołów (także badawczych). Warto również rozważyć, jakie psychologiczne mechanizmy mogą wpływać na wyniki badań w grupie, w tym zastosowanie teorii związanych z motywacją oraz dynamiką grupową.

Eksperyment Maxa Ringelmanna

Max Ringelmann przeprowadził eksperyment, w którym porównywał efektywność indywidualnego i grupowego przeciągania liny. Wyniki pokazały, że uczestnicy, którzy przeciągali linę w grupie, wykazywali mniejszą siłę niż ci, którzy brali udział w indywidualnych zawodach. Zjawisko to, nazwane efektem Ringelmanna, wskazuje na spadek wysiłku w sytuacji grupowej, co wynika z „rozmycia odpowiedzialności”. Kiedy ludzie pracują razem, często czują, że ich indywidualny wkład nie jest kluczowy dla końcowego wyniku. To może prowadzić do obniżenia zaangażowania i, w konsekwencji, gorszej efektywności grupy.



Zdjęcie dodane przez Ron Lach: pexels.com/pl-pl/zdjecie/osoba-trzymajaca-liny-9462995/

Inne modele psychologiczne

Analizując wpływ pracy zespołowej na badania naukowe, warto uwzględnić inne dwa modele psychologiczne, które mogą wyjaśniać, dlaczego praca w grupie może prowadzić do mniejszego zaangażowania:

  1. Teoria rozmycia odpowiedzialności (Latané, Williams i Harkins, 1979)

    Zgodnie z teorią rozmycia odpowiedzialności, gdy ludzie pracują w grupie, mają tendencję do zmniejszenia swojego wysiłku, ponieważ czują, że ich indywidualny wkład nie będzie miał decydującego wpływu na wynik. Efekt ten jest szczególnie wyraźny, gdy członkowie grupy nie mają wyraźnie przypisanej roli lub odpowiedzialności. W badaniach naukowych, gdzie każdy członek zespołu wnosi swoją część wiedzy i umiejętności, brak indywidualnej odpowiedzialności za całość projektu może prowadzić do obniżonej motywacji i mniejszego zaangażowania w zadanie.

  2. Teoria społecznego dowodu słuszności (Cialdini, 1984)

    Zgodnie z tą teorią, ludzie w grupie często kierują się zachowaniem innych członków, szczególnie w sytuacjach, gdy nie są pewni, jak się zachować. W kontekście badań naukowych może to prowadzić do sytuacji, w której członkowie grupy wpasowują się w oczekiwania i standardy innych badaczy, co może prowadzić do mniejszej kreatywności i oryginalności w pracy. Zamiast aktywnie angażować się w poszukiwania nowe rozwiązania, badacze mogą polegać na zachowaniach i metodach, które są już stosowane przez innych, przez co ich indywidualny wkład staje się mniejszy.

Praca indywidualna a współpraca zespołowa

Na podstawie efektu Ringelmanna oraz wspomnianych teorii psychologicznych, można wyciągnąć wnioski dotyczące zalet i wad pracy indywidualnej oraz zespołowej w badaniach naukowych.
  1. Korzyści pracy indywidualnej:

    Praca w pojedynkę może zapewnić pełną kontrolę nad procesem badawczym. Badacz samodzielnie podejmuje decyzje dotyczące metodologii, analizy danych oraz kierunku badań. Ponadto, może to sprzyjać głębszemu zrozumieniu tematu, ponieważ badacz ma większą swobodę w zgłębianiu szczegółowych zagadnień. Dodatkowo, brak wpływu zewnętrznych oczekiwań umożliwia większą kreatywność i niezależność.

  2. Korzyści współpracy w grupie:

    Z kolei współpraca w zespole badawczym umożliwia wymianę pomysłów, integrację różnych specjalistycznych umiejętności i doświadczeń, co może prowadzić do bardziej wszechstronnych i dokładnych badań. Jednak, jak pokazuje efekt Ringelmanna, kluczowe jest, aby zespół był dobrze zorganizowany, a odpowiedzialność za wyniki jasno określona, aby uniknąć rozmycia odpowiedzialności i spadku zaangażowania.

Zasada dwóch pizz

W kontekście organizacji efektywnych zespołów badawczych, warto również wspomnieć o tzw. zasadzie dwóch pizz, której autorem jest Jeff Bezos, założyciel Amazonu. Zasada ta mówi, że zespoły powinny mieć tyle członków, ile można nakarmić dwoma pizzami. Oznacza to, że zespół powinien liczyć od 4 do 6 osób, aby był wystarczająco mały, by umożliwić efektywną komunikację i współpracę, ale także wystarczająco duży, by posiadać różnorodne umiejętności i perspektywy. W kontekście badań naukowych, zasada ta podkreśla znaczenie utrzymywania małych, zwinnych grup, które mogą szybko podejmować decyzje i skupić się na konkretnych zadaniach, minimalizując ryzyko spadku zaangażowania i rozmycia odpowiedzialności.
 Odpowiedzialnie, razem – każda siła ma znaczenie.

Podsumowanie

Eksperyment Maxa Ringelmanna oraz modele psychologiczne, takie jak teoria rozmycia odpowiedzialności i teoria społecznego dowodu słuszności, ukazują, że badania naukowe prowadzone w grupie mogą napotkać pewne trudności związane z motywacją i zaangażowaniem członków zespołu. W pracy indywidualnej badacz ma pełną kontrolę nad projektem, co sprzyja większemu zaangażowaniu. Niemniej jednak, w przypadku złożonych badań, współpraca w zespole może przynieść lepsze efekty, pod warunkiem, że każdy członek grupy będzie odpowiedzialny za swój wkład i zaangażowanie. Ostatecznie, kluczem do sukcesu może być odpowiednia organizacja pracy zespołowej oraz jasny podział odpowiedzialności.


Źródła:

  1. https://agilehunters.com/prozniactwo-spoleczne/ [2024-12-25]
  2. Elizabeth Mieczkowski, Cameron Turner, Natalia V´elez, Thomas L. Griffiths, Many Hands Don’t Always Make Light Work: Explaining Social Loafing via Multiprocessing Efficiency, „Proceedings of the Annual Meeting of the Cognitive Science Society“ (2024), s. 5958–6005, https://cocosci.princeton.edu/papers/mieczkowski2024explaining.pdf.


24.12.2024

Normy Mertona i Kontrnormy Mitroffa a prawdziwa nauka

Realia nauk o zarządzaniu i jakości opierają się na solidnych fundamentach metodologicznych, które zapewniają rzetelność, obiektywizm i skuteczność procesów badania i nauki. Normy Mertona, stworzone przez Roberta Mertona, wprowadziły zasady, które stanowią fundament dla naukowego podejścia do badań w różnych dziedzinach. Jednak w kontekście naszej dyscypliny, pojawia się również potrzeba rozważenia kontrnorm, zaproponowanych przez Iana Mitroffa, które odnoszą się do praktycznych wyzwań, jakie mogą wystąpić w rzeczywistości organizacyjnej. Artykuł ten omawia zastosowanie norm Mertona oraz kontrnorm Mitroffa w kontekście nauk o zarządzaniu i jakości, wskazując ich znaczenie w zapewnieniu efektywności procesów organizacyjnych.

Normy Mertona

Robert Merton przedstawił cztery kluczowe zasady (tutaj ukazano ich pięć, jako późniejszy wariant), które odgrywają kluczową rolę w nauce i badaniach, a ich zastosowanie w obszarze zarządzania i jakości może stanowić fundament efektywnego podejścia do innowacji, rozwoju i doskonalenia procesów. W kontekście zarządzania, zasady te pomagają w zapewnieniu rzetelności i przejrzystości podejmowanych decyzji oraz utrzymaniu wysokiego standardu jakości nauki.

1. Uniwersalizm

Zasada uniwersalizmu zakłada, że wyniki i decyzje w zakresie zarządzania jakością oraz procesów organizacyjnych powinny być oceniane na podstawie jednolitych, obiektywnych kryteriów, niezależnie od tożsamości osoby podejmującej decyzję. W praktyce oznacza to, że metody oceny jakości i efektywności zarządzania muszą być uniwersalne, aby były stosowane w różnych kontekstach i organizacjach.

2. Obiektywizm

Zasada obiektywizmu oznacza, że decyzje oparte na wynikach pomiarów i analiz powinny być podejmowane niezależnie od osobistych preferencji, interesów czy presji zewnętrznych. Obiektywizm gwarantuje, że procesy oceny i doskonalenia będą przeprowadzone zgodnie z rzeczywistymi danymi, a nie subiektywnymi opiniami.

3. Sceptycyzm

Sceptycyzm naukowy oznacza, że wszystkie rozwiązania i procesy muszą być regularnie oceniane i poddawane weryfikacji, nawet jeśli zostały uznane za skuteczne w przeszłości. Zasada sceptycyzmu pozwala organizacjom unikać stagnacji i dostosowywać się do zmieniających się warunków rynkowych, technologicznych czy społecznych.

4. Organizowanie

Zasada organizowania odnosi się do współpracy w ramach społeczności naukowej, ale w kontekście zarządzania i jakości ma to również wymiar organizacyjny. Oznacza to, że procesy zarządzania jakością i innowacji muszą być realizowane w sposób zespołowy, z wymianą informacji i wspólnym dążeniem do doskonałości.

5. Dostępność publiczna
Wiedza naukowa powinna być dostępna dla wszystkich. Wyniki badań muszą być publikowane i udostępniane szerokiej społeczności naukowej, aby mogły być dalej analizowane, krytykowane i rozwijane.


Zdjęcie dodane przez Pixabay: https://www.pexels.com/

Kontrnormy Mitroffa

Chociaż normy Mertona stanowią teoretyczny ideał, rzeczywiste procesy nauki często napotykają na wyzwania, które prowadzą do stosowania kontrnorm, zaproponowanych przez Iana Mitroffa. Mitroff zwrócił uwagę na fakt, że w praktycenie zawsze przestrzega tych norm, co może prowadzić do wprowadzenia nowych zasad, które lepiej odzwierciedlają złożoność współczesnych organizacji.

1. Relatywizm

Mitroff wskazuje na relatywizm, który pojawia się w praktyce organizacyjnej, gdy wyniki badań czy decyzje dotyczące jakości są oceniane przez pryzmat interesów danej organizacji. Zamiast uniwersalnych kryteriów oceny, decyzje mogą być podejmowane na podstawie lokalnych, politycznych czy ekonomicznych uwarunkowań.

2. Subiektywizm

Subiektywizm może występować, gdy decyzje dotyczące oceny jakości opierają się na preferencjach i osobistych przekonaniach osób odpowiedzialnych za procesy. Zamiast stosowania obiektywnych narzędzi oceny, procesy mogą być kształtowane przez subiektywne opinie menedżerów lub liderów projektów.

3. Dogmatyzm

Dogmatyzm oznacza opieranie się na wcześniej przyjętych rozwiązaniach, bez weryfikowania ich skuteczności w nowych warunkach. W organizacjach, które stosują dogmatyczne podejście, istnieje silna tendencja do utrzymywania starych metod, mimo pojawiających się nowych wyzwań.

4. Izolacjonizm

Brak współpracy między działami organizacji w zakresie doskonalenia jakości i prowadzenia badań prowadzi do niespójności procesów i rozbieżnych podejść.

5. Dostępność publiczna
Dostępność publiczna wyników badań może być ograniczona w przypadkach ochrony danych wrażliwych, własności intelektualnej lub interesów komercyjnych, co uniemożliwia ich pełną publikację.

Zakończenie

Normy Mertona i kontrnormy Mitroffa dostarczają cennych wskazówek na temat tego, jak każda nauka, w tym także o zarządzaniu i jakości powinna być prowadzona. Podczas gdy zasady Mertona stanowią idealny wzorzec dla dążenia do obiektywności, uniwersalizmu i przejrzystości, kontrnormy Mitroffa przypominają o realiach, w których organizacje muszą dostosowywać swoje podejście do zmieniających się warunków rynkowych, technologicznych i politycznych. Zrozumienie tych dwóch perspektyw pozwala na lepsze zarządzanie, zapewniając równowagę między idealnym podejściem naukowym a wymaganiami praktyki biznesowej.

Pseudonauka a paranauka i protonauka vs Evidence-Based Management: jak rozróżniać i stosować rzetelne podejścia w zarządzaniu

Współczesny świat zarządzania staje w obliczu ogromnej ilości danych i teorii, które mają wspierać podejmowanie decyzji. Jednak nie wszystkie podejścia opierają się na solidnych podstawach naukowych. Często można spotkać teorie, które wydają się wiarygodne, ale po bliższym zbadaniu okazują się być pseudonaukowe, paranaukowe lub protonaukowe. Rozróżnienie tych podejść oraz zrozumienie, jak wykorzystywać podejście oparte na dowodach (Evidence-Based Management, EBM) w zarządzaniu, jest kluczowe dla podejmowania skutecznych decyzji. Aby lepiej zrozumieć te różnice, warto przyjrzeć się przykładom takich kontrowersyjnych teorii, jak wędrujące RNA i struktura wody, oraz ich odniesieniu do praktyki zarządzania.
Wierzymy, że w erze łatwego dostępu do informacji i częstego natrafiania na pseudonaukowe teorie, nasza rola jako zespołu odpowiedzialnych profesjonalistów polega na stanowczym odróżnianiu nauki od pseudonauki, paranauki i protonauki.

Pseudonauka, paranauka i protonauka

Pseudonauka

Pseudonauka to zestaw teorii lub twierdzeń, które prezentują się jako naukowe, ale nie opierają się na rzetelnych dowodach i nie spełniają podstawowych standardów metodologicznych. W pseudonauce często brakuje odpowiedniej weryfikowalności wyników, a hipotezy są niesprawdzalne lub wykluczone przez eksperymentalne dowody.

Przykład w zarządzaniu: pomysł, że organizacja może osiągnąć sukces wyłącznie dzięki tzw. „sekretnej formule”, która jest oparta na niezweryfikowanych przemyśleniach lub popularnych, ale niepotwierdzonych pomysłach (np. manipulacja „energią organizacyjną”).

Paranauka

Paranauka to dziedzina, która nie jest w pełni uznawana przez główny nurt nauki, ale wciąż pozostaje w sferze zainteresowań naukowych. Często charakteryzuje się tym, że nie spełnia standardów, które umożliwiłyby jej uznanie za pełnoprawną naukę, ale może być pomocna w niektórych przypadkach badawczych lub eksperymentalnych.

Przykład w zarządzaniu: teorie oparte na popularnych, lecz niepotwierdzonych badaniach, które np. sugerują, że pewne techniki motywacyjne (takie jak afirmacje lub terapia „dźwiękami”) mogą mieć skuteczność w zarządzaniu organizacjami, mimo że nie zostały one w pełni potwierdzone w badaniach nad efektywnością zarządzania.

Protonauka

Protonauka to obszar, który znajduje się na granicy nauki i pseudonauki, ale ma potencjał do dalszego rozwoju i może prowadzić do powstania prawdziwej nauki. Protonauka nie spełnia jeszcze wszystkich wymagań naukowych, ale badania w tym obszarze mogą dostarczyć nowych narzędzi do zrozumienia zjawisk.

Przykład w zarządzaniu: badania nad psychologią organizacyjną, które zaczynają badać subiektywne czynniki wpływające na wydajność pracowników, ale wciąż nie są w pełni potwierdzone, np. badanie wpływu „odczuć pracownika” na jego wyniki, które wymaga dalszego sprawdzenia w różnych kontekstach organizacyjnych.


Zdjęcie dodane przez Abby Chung: https://www.pexels.com

Wędrujące RNA i struktura wody

Wędrujące RNA jest przykładem pseudonauki, ponieważ teoria ta nie znajduje potwierdzenia w badaniach eksperymentalnych i nie spełnia wymagań metodologicznych nauki. Propozycje mówiące o tym, że RNA może wędrować swobodnie między komórkami w sposób niezwiązany z istniejącymi mechanizmami biologicznymi, są przykładem spekulacji, które nie mają solidnych podstaw naukowych. Z perspektywy EBM, takie teorie nie miałyby miejsca w procesie podejmowania decyzji, ponieważ nie opierają się na rzetelnych dowodach.

Zastosowanie w zarządzaniu: stosowanie teorii, które nie mają solidnych dowodów naukowych, może prowadzić do błędnych decyzji zarządu. Na przykład wdrażanie niepotwierdzonych metod motywacyjnych czy rozwoju, które mogą okazać się nieefektywne, zamiast wykorzystywania sprawdzonych metod zarządzania opartych na dowodach.

Teorie dotyczące struktury wody, które sugerują, że woda ma „pamięć” i może przechowywać informacje (np. w kontekście homeopatii), są klasycznym przykładem paranauki. Chociaż badania nad wodą i jej właściwościami są fascynujące, istnieje kilka niepewnych dowodów na potwierdzenie tej teorii . Woda może mieć pewne struktury, które są interesującym obszarem badań, ale twierdzenia wykraczające poza solidne dowody naukowe, takie jak przechowywanie informacji, są spekulacjami.

Zastosowanie w zarządzaniu: podobnie jak w przypadku pseudonauki, wykorzystanie teorii, które nie są potwierdzone dowodami, może prowadzić do nieefektywnych rozwiązań w organizacjach. W zarządzaniu, wykorzystanie niepotwierdzonych teorii (np. „energetycznych” właściwości wody w terapii organizacyjnej) może prowadzić do wydawania zasobów na nieefektywne lub wręcz szkodliwe praktyki.



Evidence-Based Management (EBM) – rzetelne podejście w zarządzaniu

Evidence-Based Management (EBM) to podejście, które opiera się na gromadzeniu i analizowaniu danych, wykorzystaniu wiarygodnych badań naukowych i eksperymentalnych dowodów w podejmowaniu decyzji zarządu. W EBM, decyzje są podejmowane na podstawie najlepszych dostępnych dowodów, które są rzetelne, sprawdzone i potwierdzone w badaniach naukowych.

Zalety EBM:

  • Zwiększa skuteczność decyzji zarządu, ponieważ opiera się na faktach, a nie spekulacjach.
  • Umożliwia wykorzystanie sprawdzonych metod, które zwiększają efektywność organizacji.
  • Minimalizuje ryzyko popełniania błędów wynikających z błędnych przekonań lub niezweryfikowanych teorii.

Przykład w zarządzaniu: zastosowanie w badaniach skuteczności szkoleń zawodowych na podstawie danych zebranych w badaniach eksperymentalnych, które pokazują, które metody szkoleniowe są najbardziej efektywne.

Podsumowanie

W kontekście zarządzania, kluczowe jest rozróżnienie pomiędzy pseudonauką, paranauką, protonauką a rzetelnym podejściem opartym na dowodach. W ramach Evidence-Based Management (EBM), decyzje powinny opierać się na solidnych badaniach naukowych, które zostały potwierdzone eksperymentalnie i są powtarzalne. Stosowanie pseudonauki czy paranauki w podejmowaniu decyzji może prowadzić do błędów, nieefektywności, a nawet strat finansowych. W związku z tym, należy zawsze kierować się sprawdzonymi danymi, które opierają się na solidnych podstawach naukowych.

Polecam Pseudonaukowe metody leczenia: https://coachsworkshop.blogspot.com/2024/12/kary-administracyjne-za-pseudonaukowe.html

Typy dowodów naukowych

Dowody naukowe są fundamentem wnioskowania i podejmowania decyzji w różnych dziedzinach, takich jak medycyna, psychologia czy edukacja. Aby zrozumieć, jak oceniać rzetelność i wiarygodność danych, warto przyjrzeć się hierarchii dowodów, która dzieli je na pięć poziomów, w zależności od metodologii i charakteru badań. Poniżej przedstawiono szczegółowy opis każdego poziomu.

Poziom I: Eksperymentalne badania randomizowane (RCT)

Na najwyższym poziomie znajdują się dowody z badań eksperymentalnych, takich jak randomizowane kontrolowane próby (RCT) oraz ich systematyczne przeglądy z meta-analizą lub bez niej. Badania te charakteryzują się najwyższą jakością metodologiczną, gdyż losowy dobór uczestników i kontrola zmiennych minimalizują ryzyko błędów systematycznych. Meta-analizy dodatkowo pozwalają na połączenie wyników wielu badań, co zwiększa moc statystyczną i precyzję wniosków.

Poziom II: Badania quasi-eksperymentalne

Na drugim poziomie znajdują się badania quasi-eksperymentalne, systematyczne przeglądy łączące wyniki RCT i badań quasi-eksperymentalnych oraz same badania quasi-eksperymentalne, z meta-analizą lub bez niej. Chociaż brak losowego przydziału grup może wprowadzać ryzyko błędów, takie badania wciąż dostarczają cennych informacji, zwłaszcza w sytuacjach, gdzie eksperymenty RCT są niewykonalne.

Poziom III: Badania nieeksperymentalne i przeglądy systematyczne

Trzeci poziom obejmuje badania nieeksperymentalne, takie jak obserwacyjne, przeglądy systematyczne RCT, badań quasi-eksperymentalnych oraz badań jakościowych z meta-syntezy lub bez niej. Włączenie metod jakościowych pozwala na głębsze zrozumienie zjawisk społecznych i behawioralnych, ale brak kontroli zmiennych może wpływać na ograniczoną generalizację wyników.

Poziom IV: Opinie uznanych autorytetów

Czwarty poziom odnosi się do opinii szanowanych autorytetów, raportów komitetów ekspertów lub paneli konsensusu opartych na dowodach naukowych. Chociaż tego typu dowody nie wynikają bezpośrednio z badań empirycznych, mają duże znaczenie w procesie podejmowania decyzji, szczególnie w obszarach, gdzie brakuje solidnych danych empirycznych.

Poziom V: Przeglądy literatury i doświadczenie ekspertów

Na najniższym poziomie znajdują się przeglądy literatury, raporty z ewaluacji programów, analizy finansowe, studia przypadków oraz opinie ekspertów oparte na doświadczeniu. Chociaż są to dowody o ograniczonej mocy, często stanowią punkt wyjścia do bardziej rygorystycznych badań.

Znaczenie hierarchii dowodów

Zrozumienie różnych poziomów dowodów pozwala na krytyczną ocenę wiarygodności informacji i podejmowanie decyzji opartych na naukowych podstawach. W praktyce hierarchia ta pomaga badaczom, praktykom i decydentom w wyborze najlepszych dostępnych danych do rozwiązywania konkretnych problemów.

Dzięki temu podejściu możemy budować solidne fundamenty dla nauki, edukacji i polityki publicznej, promując jednocześnie transparentność i efektywność podejmowanych działań.

Źródła:

  1. https://academicguides.waldenu.edu/library/healthevidence/types [2024-12-24]
  2. Janulek, P., Dowody naukowe,  https://badania-naukowe.blogspot.com/2024/09/dowody-naukowe.html [2024-12-24]

Zarządzanie oparte na dowodach naukowych w procesie podejmowania decyzji menadżerskich. Nowa publikacja

Zarządzanie oparte na dowodach naukowych nie było dotychczas rozpatrywane w kontekście praktycznego systemu podejmowania decyzji menadżerskich z uwzględnieniem nowoczesnych technologii informacyjnych oraz dużych zbiorów danych. Chociaż nauki o zarządzaniu i jakości zawsze koncentrowały się na rozwiązaniach aplikacyjnych, to nowoczesne technologie znacznie poszerzyły zakres wykorzystania wyników badań naukowych w podejmowaniu decyzji menadżerskich.


Naszym celem jest wykazanie zasadności wypracowania nowej teorii systemu podejmowania decyzji biznesowych opartego na dużych zbiorach danych wyników badań naukowych. Nowe koncepcje zarządzania, idee i przesłania powinny być kreowane, rozwijane i doskonalone poprzez interdyscyplinarne podejście do ewaluacji stosowanych rozwiązań.

20.12.2024

Unikalne Kompetencje i Wizja Konfraterni Naukowej Badań Dowodowych

 

Konfraternia Naukowa Badań Dowodowych to wybitne grono ekspertów, z których każdy wnosi unikalne, lecz wzajemnie powiązane kompetencje. Specjalizują się w rozwijaniu wiedzy i praktyk poprzez podejście oparte na dowodach, innowacyjne techniki zarządzania oraz strategiczne ramy działania. Łączy ich zaangażowanie w rygorystyczne metodologie i doskonałość we współpracy, co sprzyja innowacjom w środowiskach organizacyjnych i biznesowych.

Kluczowe Obszary Działalności

Badania Konfraterni koncentrują się na trzech głównych obszarach:

1. Innowacja Modeli Biznesu:
Zespół wyróżnia się w projektowaniu i wdrażaniu innowacyjnych modeli biznesu. Analizuje złożoności Gospodarki Cyfrowej i koncentruje się na tworzeniu wartości poprzez Zarządzanie Strategiczne oraz Zarządzanie Wartością. Kompetencje te pozwalają na harmonizację celów biznesowych z oczekiwaniami interesariuszy.
2. Badania i Analizy Oparte na Dowodach:
Praktyki oparte na dowodach (Evidence-Based Practice) oraz społeczne aspekty zarządzania stanowią fundament ich działalności badawczej. Narzędzia te zapewniają, że wszystkie wnioski i strategie są głęboko zakorzenione w wiarygodnych danych i wiedzy naukowej, co wzmacnia procesy decyzyjne w różnych branżach.
3. Zarządzanie Organizacjami i Procesami:
Członkowie zgłębiają nowoczesne praktyki, takie jak Zarządzanie Oparte na Dowodach (Evidence-Based Management) oraz koncepcje transformacyjne, jak Reinventing Organizations czy SLR. Podejścia te umożliwiają organizacjom dostosowanie się do współczesnych wyzwań dzięki strategiom opartym na naukowych dowodach oraz kształtowaniu kultur organizacyjnych sprzyjających zmianom.

Zarządzanie Rozwój biznesu Badania Evidence-Based Management Value Based Management Transformacja organizacyjna Kreacja wartości Strategic Management Transformacja cyfrowa Evidence-Based Practice Aspekty społeczne w zarządzaniu Synergia organizacyjna nauki i praktyki

Diagram Kompetencji

Powyższa wizualizacja ukazuje kompetencje Konfraterni, ilustrując ich wzajemne powiązania i wspólne podstawy:

CENTRALNY WĘZEŁ (przecięcie wszystkich trzech obszarów):

Synergia organizacyjna nauki i praktyki reprezentuje punkt, w którym zarządzanie, rozwój biznesu i badania łączą się, tworząc kompleksowe podejście do rozwoju organizacji

PUNKTY PRZECIĘCIA (obszary wspólne między dwoma dziedzinami):

Zarządzanie ⋂ Rozwój biznesu:

  • Value Based Management
  • Strategic Management
  • Kreacja wartości
Wspólnie tworzą obszar zarządzania strategicznego opartego na wartości Zarządzanie ⋂ Badania:
  • Evidence-Based Management
  • Evidence-Based Practice
Reprezentują podejście oparte na dowodach w praktyce zarządzania
Rozwój biznesu ⋂ Badania:
  • Aspekty społeczne w zarządzaniu
Pokazuje wpływ badań na rozwój organizacji w kontekście społecznym

UNIKALNE WĘZŁY (elementy występujące tylko w jednym obszarze):

  • Zarządzanie: Transformacja organizacyjna, Koncentruje się na procesach zmian w organizacji
  • Rozwój biznesu: Transformacja cyfrowa, Skupia się na technologicznym aspekcie rozwoju
  • Badania: Brak unikalnych elementów, wszystkie są w punktach przecięcia
Sugeruje, że badania są ściśle powiązane z praktyką i zarządzaniem

Wizja

Konfraternia Naukowa Badań Dowodowych Naszą powinna być awangardą innowacji i doskonałości w dziedzinie badań opartych na dowodach. Poprzez nieustanne trzymanie się rygorystycznych metodologii i promowanie kultury współpracy, dążymy do rewolucji w procesach decyzyjnych w różnych branżach. Wyobrażamy sobie przyszłość, w której nasze naukowe przedsięwzięcia nieustannie odkrywają prawdy napędzające postęp, zwiększają efektywność organizacyjną i przyczyniają się do poprawy jakości życia społeczności.

Źródła:

  1. Marek Jabłoński, Adam Jabłoński, Daniel Dulęba, Piotr Janulek, Mariusz Glenszczyk, Zarządzanie oparte na dowodach naukowych w procesie podejmowania decyzji menadżerskich, „Przegląd Organizacji“ (2024), s. 8–9.
  2. Marek Jabłoński, Piotr Janulek, Managing the Virtual Values of E-Business Models, w: Strategic Value Management: A Dynamic Perspective, Nova Science Pub Inc 2018.