![【木曜日24-27】OD本](https://www.learn-well.com/attachment/fd42415112761cf0e8755314ad2c6525.png)
○あまね舎 齊藤さん企画の「OD研究会」@立教大学での課題本+α(2冊)
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『ATD’s Organization Development Handbook』B.J.Flores(Ed.)(2023)
○「評価」に関する項目で、印象に残った箇所を抜き書き。
(Indexで、Evaluation, Metrics and Measures等の個所を読み込み)
・ODの評価に関しては、Jones and Rothwell(2017)に詳しい。
○この本、買って読んでみよう!
・定量的、定性的データは、そこら中にある。
・Phillips’s ROI手法や、Kirkpatrickの研修評価4レベルが、ODの評価手法として使える。
・SMART goals: Specific, Measurable, Achievable, Realistic, Timebound
・PDCAサイクルは、Walter Shewhartが最初に提唱し、その後、William E.Demingによって広まった。
・Plan, Do, Check, Act
・PDCAサイクルのゴールは、Waste=Muda(無駄)を、出来る限り、なくすことである。
○Mudaという日本語が、英語になっている。
・What gets measured gets done. 測れるものは、実行される。
・評価計画を、早い段階から立てておく。
・非現実的な期待を抱かせないようにする。
・測定すべき領域
![](https://www.learn-well.com/attachment/img20240704_16364108-1024x518.jpg)
・Feel-good atmosphere 良い感じの雰囲気ではなく、ビジネスインパクトを作れるように、ODを行う。
・What gets measured gets managed. 測れるものは、管理される。
・多くのリーダーは、OD実践者が何をしているのか理解できない。
・L&Dマインドセットから、ODマインドセットへの転換。
・最も重要なソフトスキルは、チームメンバーと健康で建設的な関係を築くことである。
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『DE Companion~発展的評価のおともに~』J.ギャンブル・K.マッケグ・M.カバージュ(2021)
○「新時代の評価~」で紹介されていたPDFブック。
・発展的評価(DE)が駆使する概念の一つが、因果の非線形モデルで、これはいくつかの小さな行動が、大きな反響を生むという考え方。物事は、まっすぐに進まないという考えを基調に置いている。
・システム思考を評価に取り入れ、システムを変える。
・DEは、もはや評価分野の新機軸ではなく、評価の主流の一つに位置するものとして確立されている。
・DEの評価アプローチの核心は「適応性」と「複雑性」である。
・DEは、線形モデルの計画と評価のミスマッチから生まれた。
・M.Q.パットン「すべての評価者は、DE評価者にならなければならない」
・DEの8原則:発展的目的、評価の厳格さ、実用重視、イノベーションとの親和性、複雑系の観点、システム思考、共創、タイムリーなフィードバック
・日本で、DEが「伴走評価」と呼ばれるようになった。(今田克司)
・DE評価者に必要な力量は、実践の中で学び、磨かれていく。
・「価値中立的に、評価活動をしているわけではない」S.キャンベル=パットン
・自分自身の考え方や行動を絶えず疑問視し、批判的に見る必要がある。
・「実行‐フィードバック‐ふりかえり‐適応」のサイクルを何度もくりかえす
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・評価を確実に利用することは、1950年代に評価の分野が登場して以来、評価者にとって永遠の課題となっている。
・不完全な状況に対応するための戦略:小さく始める、水面下で整える、忍び込ませる、余地を確保
○この辺は、ミニ起業でやっていることとも近いかも
・自分はある特定のDEに関わるのに適した人間なのか
・常に批判的で、自省的に、心にとどめておくことが肝要
・DEの最初のステップは、評価範囲の決定。
・具体的な手順は存在しない。「ここに手法が存在します」と言えるほど状況が発展していたら、それはもう発展的な状況とは言えない。
・評価の設計は、手法ではなく、問いによって決まる。
・イノベーターが何を知りたいのかを知らないうちに、アンケート等の話をしても仕方がない。
・問いの枠組み
![](https://www.learn-well.com/attachment/9de6d599078b182f25706d3f16626790.png)
・効果(結果、アウトカム、インパクト)が、小さく捉えにくいことが多い。
・微妙な効果でも、測定する努力をおしまない。
・自分たちが持っているデータを使いこなし、解釈できるようサポートする。
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●参考:
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