Los modelos lógicos son descripciones hipotéticas de la cadena de causas y efectos que conducen a un resultado de interés (por ejemplo, prevalencia de enfermedades cardiovasculares, colisión anual de tráfico, etc.). Si bien pueden tener una forma narrativa, el modelo lógico generalmente toma forma en una descripción gráfica de las relaciones "si-entonces" (causales) entre los diversos elementos que conducen al resultado. Sin embargo, el modelo lógico es más que la representación gráfica: también son las teorías, evidencias científicas, supuestos y creencias que lo sustentan y los diversos procesos detrás de él. [1] [2]
Los planificadores, financiadores, administradores y evaluadores de programas e intervenciones utilizan modelos lógicos para planificarlos, comunicarlos, implementarlos y evaluarlos. [3] [2] También están siendo empleados por la comunidad científica de la salud para organizar y realizar revisiones de la literatura, como revisiones sistemáticas. [4] [5] Los dominios de aplicación son varios, por ejemplo, gestión de residuos, [6] inspección de aves de corral, [7] educación empresarial, [8] prevención de enfermedades cardíacas y accidentes cerebrovasculares. [9] Dado que se utilizan en varios contextos y para diferentes propósitos, sus componentes típicos y niveles de complejidad varían en la literatura (compárese, por ejemplo, la presentación de modelo lógico de la Fundación WK Kellogg [10] , principalmente dirigida a la evaluación, y los numerosos tipos de modelos lógicos en el marco del mapeo de intervenciones [11] ). Además, dependiendo del propósito del modelo lógico, los elementos representados y las relaciones entre ellos son más o menos detallados.
Historia de los modelos lógicos
Citando el relato de Funnell y Rogers (2011), [12] el artículo de enciclopedia de Joy A. Frechtling (2015) [2] rastrea los fundamentos del modelo lógico hasta la década de 1950. En cambio, el artículo de la enciclopedia de Patricia J. Rogers (2005) [3] lo remonta al libro de Edward A. Suchman (1967) [13] sobre la investigación evaluativa. Tanto los artículos de enciclopedia como LeCroy (2018) [14] mencionan un creciente interés, uso y publicaciones sobre el tema.
Usos del modelo lógico
Planificación de programas
Uno de los usos más importantes del modelo lógico es la planificación de programas. Se sugiere utilizar el modelo lógico para centrarse en los resultados previstos de un programa en particular. Las preguntas orientadoras cambian de "¿qué se está haciendo?" a "lo que hay que hacer"? McCawley sugiere que al usar este nuevo razonamiento, se puede construir un modelo lógico para un programa haciendo las siguientes preguntas en secuencia:
- ¿Cuál es la situación actual que pretendemos impactar?
- ¿Cómo será cuando logremos la situación o el resultado deseado?
- ¿Qué comportamientos deben cambiar para lograr ese resultado?
- ¿Qué conocimientos o habilidades necesitan las personas antes de que cambie el comportamiento?
- ¿Qué actividades se deben realizar para provocar el aprendizaje necesario?
- ¿Qué recursos se necesitarán para lograr el resultado deseado? [15]
Al centrarse en los resultados finales, los planificadores pueden pensar hacia atrás a través del modelo lógico para identificar la mejor manera de lograr los resultados deseados. Aquí ayuda a los gerentes a "planificar con el fin en mente", en lugar de simplemente considerar los insumos (por ejemplo, presupuestos, empleados) o las tareas que deben realizarse.
Evaluación
El modelo lógico se usa a menudo en organizaciones gubernamentales o sin fines de lucro, donde la misión y la visión no tienen como objetivo lograr un beneficio financiero. Tradicionalmente, los programas gubernamentales se describían solo en términos de sus presupuestos . Es fácil medir la cantidad de dinero gastada en un programa, pero este es un indicador deficiente de los resultados. Asimismo, es relativamente fácil medir la cantidad de trabajo realizado (por ejemplo, número de trabajadores o número de años dedicados), pero es posible que los trabajadores simplemente hayan estado "haciendo girar sus ruedas" sin llegar muy lejos en términos de resultados o resultados finales.
Sin embargo, la naturaleza de los resultados varía. Para medir el progreso hacia los resultados, algunas iniciativas pueden requerir un instrumento de medición ad hoc. Además, en programas como los de educación o programas sociales , los resultados suelen ser a largo plazo y pueden requerir numerosos cambios intermedios (actitudes, normas sociales, prácticas de la industria, etc.) para avanzar progresivamente hacia los resultados.
Al aclarar los resultados previstos y las vías causales que los conducen, un modelo lógico de programa proporciona la base sobre la cual los planificadores y evaluadores pueden desarrollar un plan de medición y los instrumentos adecuados. En lugar de solo mirar el progreso de los resultados, los planificadores pueden abrir la "caja negra" y examinar si los resultados intermedios progresan según lo planeado. Además, las vías de numerosos resultados todavía se malinterpretan en gran medida debido a su complejidad, su imprevisibilidad y la falta de evidencias científicas / prácticas. Por lo tanto, con un diseño de investigación adecuado, no solo se puede evaluar el progreso de los resultados intermedios, sino también si la teoría del cambio del programa es precisa, es decir, si el cambio exitoso de un resultado intermedio provoca los efectos posteriores hipotéticos en la vía causal. Finalmente, los resultados pueden lograrse fácilmente a través de procesos independientes del programa y una evaluación de esos resultados sugeriría el éxito del programa cuando, de hecho, los productos externos fueron responsables de los resultados. [dieciséis]
Varios tipos de modelos lógicos
La plantilla Entradas → Actividades → Productos → Resultados
Muchos autores y guías utilizan la siguiente plantilla cuando hablan de modelo lógico: [2] [3] [10] [14] [17]
Entradas | Ocupaciones | Salidas | Resultados / impactos |
---|---|---|---|
qué recursos se incluyen en un programa | qué actividades realiza el programa | lo que se produce a través de esas actividades | los cambios o beneficios que resultan del programa |
por ejemplo, dinero, personal, equipo | por ejemplo, desarrollo de materiales, programas de formación | por ejemplo, número de folletos producidos, talleres realizados, personas capacitadas | p. ej., aumento de las habilidades / conocimientos / confianza, lo que lleva a un ascenso a largo plazo, un nuevo trabajo, etc. |
Muchos refinamientos y variaciones [ ¿cuáles? ] se han añadido a la plantilla básica. Por ejemplo, muchas versiones de modelos lógicos establecen una serie de resultados / impactos, explicando con más detalle la lógica de cómo una intervención contribuye a los resultados previstos u observados. [18] Otros a menudo distinguen entre resultados a corto, medio y largo plazo, y entre resultados directos e indirectos.
Modelos lógicos de mapeo de intervención
El enfoque de mapeo de intervenciones de Bartholomew et al. [11] hace un uso extensivo del modelo lógico a lo largo de todo el ciclo de vida de un programa de promoción de la salud. Dado que este método puede partir de un resultado vago deseado (el ejemplo del autor es una ciudad cuyos actores deciden abordar los "problemas de salud" de la ciudad), los planificadores siguen varios pasos para desarrollar intervenciones efectivas y evaluarlas adecuadamente. Hay modelos lógicos distinguibles pero estrechamente entrelazados con diferentes propósitos que se pueden desarrollar a través del proceso:
- Modelo lógico del problema , que es una representación gráfica de la población en riesgo y sus comportamientos (factores) del entorno social que conducen al problema de salud y sus respectivas vías causales (actitudes, creencias, habilidades, etc.). Esto puede incluir también las causas relacionadas con el entorno físico de la población en riesgo, como los contaminantes o la falta de infraestructura de actividad física y sus respectivas causas, es decir, los comportamientos de los agentes ambientales que conducen a las causas del entorno físico y sus respectivas vías causales;
- Una vez que se identifican los comportamientos y las vías causales más relevantes, los planificadores desarrollan un modelo lógico de cambio . Este es un modelo de cambios de comportamiento (objetivos de desempeño) que deberían ocurrir y sus correspondientes cambios necesarios más arriba en la cadena de causa-efecto.
- Finalmente, se desarrolla un modelo lógico de intervención . Este modelo describe las diversas actividades que sucederán y las cascadas de efectos que se espera que causen hacia el resultado deseado.
Posteriormente, los evaluadores utilizan el modelo lógico de la intervención para diseñar un plan de evaluación adecuado para evaluar la implementación , el impacto y la eficiencia .
Modelos lógicos de escala de resultados progresivos (POS)
El enfoque de Escala de Resultados Progresivos (POS) fue desarrollado en 2020 por Quisha Brown en respuesta a la brecha de riqueza racial [exacerbada por la pandemia COVID-19 ] para ayudar a las organizaciones en la necesidad inmediata de agregar un enfoque de equidad racial al desarrollar modelos lógicos de programas. Se necesitan más pruebas e investigaciones para verificar la validez de este modelo. En enero de 2021, Brown escribió una guía práctica sobre el modelo POS titulada "Modelo lógico de lente de equidad racial y teoría del cambio".
El enfoque POS hace uso del modelo lógico con un fuerte enfoque en el seguimiento de la mejora progresiva hacia los resultados de la disparidad racial . Para medir el progreso hacia los resultados, este tipo de modelo lógico establece los resultados a corto, medio y largo plazo como "etapa 1", "etapa 2" y "etapa 3. Cada etapa se define de manera única y se utiliza para representar el porcentaje de personas que llegar a cada etapa a medida que avanzan en los indicadores clave de rendimiento (KPI) pre-identificados . Estos KPI son específicos de los problemas de disparidad racial con los que se identifica la población atendida (es decir, lectura baja, conocimientos financieros, desempleo, etc.). el modelo lógico en sí no está abarrotado con una cantidad abrumadora de KPI, los KPI están organizados por categoría y solo la categoría se muestra en el modelo lógico. La lista extensa de KPI es un apéndice del modelo lógico. Las organizaciones identifican los KPI y los correspondientes resultados al realizar primero una evaluación de necesidades. Esto ayuda a garantizar que el modelo lógico se mantenga enfocado en mejorar las necesidades en tiempo real de las personas para eliminar las barreras raciales. El modelo lógico POS puede ayudar a mejorar e aclarar los resultados previstos y los caminos casuales que conducen a ellos; los cuales ayudan a conectar y componer un compañero lógico "si, entonces" enunciado de la teoría del cambio . Una vez más, se necesita más investigación y actualmente se está llevando a cabo a medida que más organizaciones sin fines de lucro utilizan este modelo.
Ventajas
Al describir el trabajo de esta manera, los gerentes tienen una manera más fácil de definir el trabajo y medirlo. Las medidas de rendimiento se pueden extraer de cualquiera de los pasos. Una de las ideas clave del modelo lógico es la importancia de medir los resultados finales o los resultados, porque es muy posible perder tiempo y dinero (insumos), "hacer girar las ruedas" en las actividades laborales o producir productos sin lograr los resultados deseados. Son estos resultados (impactos, resultados a largo plazo) los que son la única justificación para hacer el trabajo en primer lugar. Para las organizaciones comerciales, los resultados se relacionan con las ganancias . Para las organizaciones gubernamentales o sin fines de lucro , los resultados se relacionan con el logro exitoso de la misión o las metas del programa.
Desventajas
Existen algunas desventajas potenciales de los modelos lógicos debido a las tendencias hacia la simplificación excesiva. [20] Estos incluyen:
- La lógica del programa no garantiza la lógica real de cómo puede funcionar el programa. El mundo es complejo y algunas situaciones no se pueden determinar antes de su implementación, por lo que algunos programas pueden incluso avanzar en contra de la "lógica" del modelo.
- Es una representación parcial de un sistema complejo.
- Es una representación de la realidad, no la realidad misma. Los programas no son lineales
- Normalmente, no incluye efectos además de los inicialmente esperados.
- No establecen necesariamente una causalidad. Muchos factores ejercen influencia sobre los efectos.
Referencias
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Otras lecturas
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