Planes y marcos 12
Marcos lógicos, teorías del cambio, planes de SEA, agendas de aprendizaje y matrices de roles.
Marcos lógicos, teorías del cambio, planes de SEA, agendas de aprendizaje y matrices de roles.
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.