Todas las rúbricas 76

Puntúe la sección de preguntas de aprendizaje de un plan de M&E según su relevancia estratégica, posibilidad de respuesta y vínculo con decisiones. Pegue la sección para evaluar si las preguntas impulsarán un aprendizaje que oriente la adaptación del programa.

Puntúe la columna de supuestos de un marco lógico en cuanto a cobertura, testabilidad y conexión con la lógica causal. Pegue el marco lógico para evaluar si los supuestos cumplen su función analítica. Use esta rúbrica para la columna del marco lógico o del marco de resultados; para la sección de supuestos de una narrativa de Teoría del Cambio, consulte toc-assumptions-quality.

Califique qué tan bien un entregable vincula sus datos, indicadores o hallazgos con decisiones específicas en cinco dimensiones utilizando IA. Use para evaluar planes MEL, hojas de referencia de indicadores, briefs de monitoreo, informes de evaluación, agendas de aprendizaje y cualquier entregable que deba impulsar acción en lugar de solo describir el estado.

Evalúe la sección de supuestos de una Teoría del Cambio. Pegue los supuestos para determinar si están formulados de manera explícita, son verificables, están priorizados y están conectados a vínculos causales específicos. Utilice esta rúbrica para la sección de supuestos del relato de la Teoría del Cambio; para la columna de supuestos de un marco lógico o un marco de resultados, consulte logframe-assumptions-column.

Evalúe el diagrama de flujo de datos dentro de un plan MEL para verificar su completitud, la claridad de roles y su viabilidad. Pegue el diagrama (o su descripción narrativa) para obtener una evaluación estructurada con prioridades de revisión.

Evalúe la columna de medios de verificación (MoV) de un marco lógico en cuanto a especificidad de la fuente, idoneidad del método y claridad de la frecuencia. Pegue el marco lógico para determinar si la columna de MoV guiará la recolección de datos.

Evalúe si la cadena causal de una Teoría del Cambio cubre toda la lógica, desde los insumos hasta el impacto. Pegue la Teoría del Cambio para identificar vacíos, saltos y pasos intermedios faltantes.

Evalúe un marco lógico en cinco dimensiones utilizando IA. Pegue su marco lógico en la instrucción para obtener una evaluación de calidad estructurada con puntuaciones por dimensión, citas de evidencia y revisiones prioritarias.

Evalúe una Teoría del Cambio en cinco dimensiones utilizando IA. Pegue su narrativa o descripción de diagrama de la ToC para obtener una evaluación de calidad estructurada con puntuaciones por dimensión, citas de evidencia y revisiones prioritarias.

Califique la lógica causal de una teoría de cambio en cinco dimensiones utilizando IA. Esta es una rúbrica de componente enfocada únicamente en la cadena causal, útil cuando una ToC está incrustada en un marco lógico, plan MEL, análisis de contribución o memorando de gestión adaptativa. Para una evaluación holística de un documento ToC completo que incluye participación de actores y presentación, use la rúbrica theory-of-change-assessment.

Evalúe la matriz de roles y responsabilidades de un plan de MEL en cuanto a integridad, especificidad y viabilidad. Pegue la matriz para verificar si cada función de M&E tiene un responsable claramente designado.

Califique un plan de Monitoreo, Evaluación y Aprendizaje (MEL) en cinco dimensiones utilizando IA. Pegue su plan MEL para obtener una evaluación de calidad estructurada con puntuaciones por dimensión, citas de evidencia y revisiones prioritarias.

Evalúe si sus indicadores están alineados con el marco requerido por el donante (FFP, USAID, DAC, etc.). Pegue su conjunto de indicadores nombrando el marco objetivo del donante.

Califique cualquier indicador o conjunto de indicadores en cualquier documento de M&E (marcos lógicos, planes MEL, PIRS, hojas de referencia de indicadores, marcos de resultados) según los criterios SMART, claridad de definición, desagregación, documentación de fuentes y coherencia de familia de indicadores utilizando IA.

Califique la calidad de la desagregación de datos a lo largo del pipeline completo (planificación, recolección, análisis, reporte y uso) utilizando IA. Aplica a planes MEL, marcos de indicadores, encuestas, informes de evaluación, informes de progreso a donantes y resúmenes de monitoreo donde los datos deban desagregarse.

Evalúe únicamente la redacción del enunciado de un indicador en cuanto a claridad, precisión y especificación de la unidad de medida. Pegue el enunciado del indicador para obtener un diagnóstico enfocado en la calidad del lenguaje.

Evalúe si los indicadores están correctamente clasificados en los niveles de producto, resultado o impacto. Pegue los indicadores para identificar las clasificaciones erróneas que oscurecen la cadena de resultados.

Evalúe el diseño de un indicador compuesto o índice para la selección de componentes, la lógica de ponderación y la transparencia. Pegue la definición del indicador para evaluar la calidad de construcción.

Evalúe si los medios de verificación (fuente de datos y método de recolección) declarados para cada indicador son apropiados, específicos y factibles. Pegue el indicador con su MoV para valorar la adecuación fuente-método.

Califique la justificación del uso de indicadores proxy. Pegue el indicador proxy y su argumentación para evaluar si el vínculo proxy-resultado está defendido y delimitado.

Evalúe la plausibilidad y solidez de los valores de línea de base y las metas asociadas a los indicadores. Pegue el indicador con su línea de base y meta para determinar si los valores son defendibles.

Califique uno o varios indicadores específicamente frente a los criterios SMART (Específico, Medible, Alcanzable, Relevante, con plazo definido). Pegue el o los indicadores para obtener una evaluación por criterio con sugerencias de revisión.

Califique una guía de discusión grupal focal en cinco dimensiones utilizando IA. Pegue su guía para obtener una evaluación puntuada del diseño de preguntas, estructura, ética, alineación con la investigación y orientación al facilitador. Use esta rúbrica cuando revise una guía FGD como documento independiente o integrada en un informe de inicio, diseño de evaluación o evaluación de necesidades.

Califique una guía de entrevista a informante clave en cinco dimensiones utilizando IA. Pegue su guía para obtener una evaluación puntuada del diseño de preguntas, estructura, ética, alineación con la investigación y orientación al entrevistador. Use esta rúbrica cuando revise una guía KII como documento independiente o integrada en un informe de inicio, diseño de evaluación o evaluación de necesidades.