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Modelo lógico

Ejemplo de un modelo lógico para intervenciones educativas de autogestión escolar para el asma en niños y adolescentes.

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, accidentes de tráfico anuales, etc.). Si bien pueden presentarse en forma narrativa, el modelo lógico suele adoptar la forma de una representación gráfica de las relaciones "si-entonces" (causales) entre los diversos elementos que conducen al resultado. Sin embargo, el modelo lógico es más que una representación gráfica: también incluye las teorías, las evidencias científicas, los supuestos y las creencias que lo respaldan y los diversos procesos que lo sustentan. [1] [2]

Los modelos lógicos son utilizados por planificadores, financiadores, gerentes y evaluadores de programas e intervenciones para planificarlos, comunicarlos, implementarlos y evaluarlos. [3] [2] También los emplea la comunidad científica de la salud para organizar y realizar revisiones de literatura como revisiones sistemáticas. [4] [5] Los dominios de aplicación son varios, por ejemplo, gestión de residuos, [6] inspección avícola, [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 (compare, por ejemplo, la presentación de la Fundación WK Kellogg [10] del modelo lógico, principalmente dirigido a la evaluación, y los numerosos tipos de modelos lógicos en el marco de 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. El artículo de enciclopedia de Patricia J. Rogers (2005) [3] en cambio lo remonta al libro de Edward A. Suchman (1967) [13] sobre 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 "¿qué se necesita hacer?". McCawley sugiere que al utilizar este nuevo razonamiento, se puede construir un modelo lógico para un programa planteando las siguientes preguntas en secuencia:

  1. ¿Cuál es la situación actual que pretendemos impactar?
  2. ¿Cómo será cuando logremos la situación o el resultado deseado?
  3. ¿Qué comportamientos deben cambiar para lograr ese resultado?
  4. ¿Qué conocimientos o habilidades necesitan las personas antes de que el comportamiento cambie?
  5. ¿Qué actividades se deben realizar para provocar el aprendizaje necesario?
  6. ¿Qué recursos se necesitarán para lograr el resultado deseado? [15]

Al poner el foco en los resultados finales, los planificadores pueden pensar en retrospectiva a través del modelo lógico para identificar la mejor manera de lograr los resultados deseados. En este caso, ayuda a los gerentes a "planificar con el fin en mente", en lugar de considerar solo los insumos (por ejemplo, presupuestos, empleados) o las tareas que deben realizarse.

Evaluación

El modelo lógico se utiliza a menudo en organizaciones gubernamentales o sin fines de lucro, donde la misión y la visión no apuntan a lograr un beneficio financiero. Tradicionalmente, los programas gubernamentales se describían solo en términos de sus presupuestos . Es fácil medir la cantidad de dinero gastado en un programa, pero este es un mal indicador de los resultados. Del mismo modo, es relativamente fácil medir la cantidad de trabajo realizado (por ejemplo, el número de trabajadores o el número de años dedicados), pero es posible que los trabajadores simplemente hayan estado "haciendo girar el círculo" sin llegar muy lejos en términos de 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 los programas sociales , los resultados suelen ser a largo plazo y pueden requerir numerosos cambios intermedios (actitudes, normas sociales, prácticas industriales, etc.) para avanzar progresivamente hacia los resultados.

Al dejar claros los resultados previstos y las vías causales que conducen a ellos, un modelo lógico del programa proporciona la base sobre la cual los planificadores y evaluadores pueden desarrollar un plan de medición e instrumentos adecuados. En lugar de observar únicamente 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 aún se malinterpretan en gran medida debido a su complejidad, su imprevisibilidad y la falta de evidencias científicas y prácticas. Por lo tanto, con un diseño de investigación adecuado, uno no solo puede evaluar el progreso de los resultados intermedios, sino también evaluar si la teoría del cambio del programa es precisa, es decir, si el cambio exitoso de un resultado intermedio provoca los efectos subsiguientes 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 resultados fueron resultados externos. [16]

Varios tipos de modelos lógicos

La plantilla Entradas → Actividades → Salidas → Resultados

Muchos autores y guías utilizan la siguiente plantilla cuando hablan del modelo lógico: [2] [3] [10] [14] [17]

Se han añadido muchas mejoras y variaciones [ ¿cuáles? ] a la plantilla básica. Por ejemplo, muchas versiones de los 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 suelen distinguir entre resultados a corto, mediano y largo plazo, y entre resultados directos e indirectos.

Modelos lógicos de mapeo de intervenciones

Modelo lógico del problema de la herramienta de apoyo a la toma de decisiones sobre información de gestión de la epilepsia (programa MINDSET) de Ruiter, DeSmet y Schneider (2007). [19]

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 comenzar desde un resultado deseado vago (el ejemplo del autor es una ciudad cuyos actores deciden abordar "problemas de salud" de la ciudad), los planificadores pasan por varios pasos para desarrollar intervenciones efectivas y evaluarlas adecuadamente. Existen modelos lógicos distinguibles pero estrechamente interrelacionados con diferentes propósitos que se pueden desarrollar a través del proceso:

Los evaluadores utilizan posteriormente 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 (POSLM)

Modelo lógico de escala de resultados progresivos (POSLM) (2021)

Quisha Brown desarrolló el modelo lógico de escala de resultados progresivos (POSLM) en respuesta a la brecha de riqueza racial [exacerbada por la pandemia de 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.

El enfoque POSLM utiliza el modelo lógico con un fuerte enfoque en el seguimiento de la mejora progresiva hacia los resultados de disparidad racial . Para medir el progreso hacia los resultados, este tipo de modelo lógico establece los resultados a corto, mediano y largo plazo como "etapa 1", "etapa 2" y "etapa 3". Cada etapa se define de forma única y se utiliza para representar el porcentaje de KPI logrados en cada etapa o el porcentaje de personas que alcanzan cada etapa a medida que avanzan en los Indicadores Clave de Desempeño (KPI) identificados previamente. Estos KPI son específicos de los problemas de disparidad racial con los que se identifica la población atendida (es decir, baja lectura, alfabetización financiera, desempleo, etc.). En un esfuerzo por evitar que el modelo lógico en sí mismo se vea abarrotado con una cantidad abrumadora de KPI, los KPI se organizan por categoría y solo se muestra la categoría en el modelo lógico. La extensa lista de KPI es un apéndice del modelo lógico. Las organizaciones identifican los KPI y los resultados correspondientes realizando primero una evaluación de necesidades y/o grupos de discusión comunitarios. Esto ayuda a garantizar que el modelo lógico siga centrado en mejorar las necesidades en tiempo real de las personas para eliminar las barreras raciales. El POSLM puede ayudar a aclarar los resultados previstos y las vías casuales que conducen a ellos; Ambos ayudan a conectar y componer una teoría del cambio lógica complementaria del tipo "si, entonces". Nuevamente, se necesita más investigación y actualmente se están realizando más investigaciones a medida que más organizaciones sin fines de lucro, organizaciones filantrópicas y gobiernos 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 desempeño se pueden extraer de cualquiera de los pasos. Una de las ideas clave del modelo lógico es la importancia de medir los resultados finales, porque es muy posible perder tiempo y dinero (insumos), "hacer girar el engranaje" en las actividades laborales o producir resultados sin lograr los resultados deseados. Son estos resultados (impactos, resultados a largo plazo) los que constituyen la única justificación para hacer el trabajo en primer lugar. Para las organizaciones comerciales, los resultados se relacionan con las ganancias . Para las organizaciones sin fines de lucro o gubernamentales , los resultados se relacionan con el logro exitoso de la misión o los objetivos del programa. [ cita requerida ]

Desventajas

Los modelos lógicos presentan algunas desventajas potenciales debido a las tendencias hacia la simplificación excesiva. [20] Estas incluyen:

  1. La lógica del programa no es garantía de la lógica real de cómo puede funcionar el programa. El mundo es complejo y algunas situaciones no se pueden determinar antes de implementarlas, por lo que algunos programas pueden incluso avanzar en contra de la "lógica" del modelo.
  2. Es una representación parcial de un sistema complejo.
  3. Es una representación de la realidad, no la realidad en sí misma. Los programas no son lineales.
  4. Normalmente no incluye efectos aparte de los inicialmente esperados.
  5. No necesariamente establecen causalidad. Muchos factores influyen en los efectos.

Véase también

Referencias

  1. ^ Renger R (2002). "Un enfoque de tres pasos para la enseñanza de modelos lógicos". The American Journal of Evaluation . 23 (4): 493–503. doi :10.1016/s1098-2140(02)00230-8.
  2. ^ abcd Frechtling JA (2015). "Modelos lógicos". Enciclopedia internacional de las ciencias sociales y del comportamiento . Elsevier. págs. 299–305. doi :10.1016/b978-0-08-097086-8.10549-5. ISBN 978-0-08-097087-5.
  3. ^ abc "Modelo lógico". Enciclopedia de evaluación . Sage Publications, Inc. 2005. doi :10.4135/9781412950558.n321. ISBN 978-0-7619-2609-2.
  4. ^ Anderson LM, Petticrew M, Rehfuess E, Armstrong R, Ueffing E, Baker P, Francis D, Tugwell P (marzo de 2011). "Uso de modelos lógicos para captar la complejidad en revisiones sistemáticas". Métodos de síntesis de investigación . 2 (1): 33–42. doi :10.1002/jrsm.32. PMID  26061598. S2CID  34282960.
  5. ^ Kneale D, Thomas J, Harris K (17 de noviembre de 2015). "Desarrollo y optimización del uso de modelos lógicos en revisiones sistemáticas: exploración de la práctica y las buenas prácticas en el uso de la teoría de programas en revisiones". PLOS ONE . ​​10 (11): e0142187. Bibcode :2015PLoSO..1042187K. doi : 10.1371/journal.pone.0142187 . PMC 4648510 . PMID  26575182. 
  6. ^ Equipo de evaluación de Industrial Economics, Incorporated (IEc) (2010). Evaluación del programa WasteWise (PDF) . Oficina de Política, Economía e Innovación de la EPA.
  7. ^ Desarrollo de un modelo lógico y un marco de evaluación del Programa de Inspección Avícola Modernizada de la Agencia Canadiense de Inspección de Alimentos . Canadá. Health Canada. Programa de Evaluación de la Inocuidad de los Alimentos. [Ottawa]. 2003. ISBN 978-0-662-35161-0.OCLC 905371520  .{{cite book}}: CS1 maint: falta la ubicación del editor ( enlace ) CS1 maint: otros ( enlace )
  8. ^ Hense J, Kriz WC, Wolfe J (febrero de 2009). "Poniendo en práctica la evaluación orientada a la teoría: un enfoque de modelo lógico para evaluar SIMGAME" (PDF) . Simulación y juegos . 40 (1): 110–33. doi :10.1177/1046878107308078. S2CID  61673390.
  9. ^ Sitaker M, Jernigan J, Ladd S, Patanian M (abril de 2008). "Adaptación de modelos lógicos a lo largo del tiempo: la experiencia del Programa de prevención de enfermedades cardíacas y accidentes cerebrovasculares del estado de Washington". Prevención de enfermedades crónicas . 5 (2): A60. PMC 2396971 . PMID  18341795. 
  10. ^ ab WK Kellogg Foundation (1998). Guía de desarrollo de modelos lógicos de la Fundación WK Kellogg. Battle Creek: Fundación WK Kellogg.
  11. ^ ab Eldredge LK, Markham CM, Ruiter RA, Kok G, Parcel GS (2016). Planificación de programas de promoción de la salud: un enfoque de mapeo de intervenciones (Cuarta edición). San Francisco, CA: John Wiley & Sons. ISBN 978-1-119-03556-5.OCLC 914256995  .
  12. ^ Funnell SC, Rogers PJ (febrero de 2011). Teoría de programas con propósito: uso efectivo de teorías de cambio y modelos lógicos (1.ª ed.). San Francisco, CA: John Wiley & Sons. ISBN 978-0-470-47857-8.OCLC 660161852  .
  13. ^ Suchman E (diciembre de 1968). Investigación evaluativa: principios y práctica en programas de servicio público y acción social . Nueva York: Fundación Russell Sage. ISBN 978-0-87154-863-4.OCLC 712569  .
  14. ^ ab LeCroy CW (25 de junio de 2018). "Modelos lógicos". Enciclopedia de trabajo social . doi :10.1093/acrefore/9780199975839.013.1273. ISBN 9780199975839.
  15. ^ McCawley PF (1995). El modelo lógico para la planificación y evaluación de programas (PDF) . Extensión de la Universidad de Idaho.
  16. ^ Rossi PH, Lipsey MW, Freeman HE (2004). Evaluación: un enfoque sistemático (7.ª ed.). Thousand Oaks, CA: Sage. ISBN 978-0-7619-0894-4.OCLC 52706526  .
  17. ^ McLaughlin JA, Jordan G (14 de octubre de 2015). Uso de modelos lógicos . John Wiley & Sons, Inc., págs. 62-87. doi :10.1002/9781119171386.ch3. ISBN 978-1-119-17138-6. {{cite book}}: |work=ignorado ( ayuda )
  18. ^ Weiss CH (1972). Investigación de evaluación. Métodos para evaluar la eficacia de los programas . Englewood Cliffs, Nueva Jersey: Prentice-Hall, Inc. ISBN 9780132921930.
  19. ^ Shegog R, Begley CE (2017). "Apoyo a la toma de decisiones sanitarias móviles basado en clínicas para mejorar la autogestión de la epilepsia en adultos: un enfoque de mapeo de intervenciones". Frontiers in Public Health . 5 : 256. doi : 10.3389/fpubh.2017.00256 . PMC 5632356 . PMID  29043247. El protocolo completo basado en el mapeo de intervenciones está disponible en el artículo completo 
  20. ^ Knowlton LW, Phillips CC, Phillips C (2013). Guía del modelo lógico: mejores estrategias para obtener grandes resultados (2.ª ed.). Los Ángeles: SAGE C. ISBN 978-1-4522-1675-1.OCLC 791492618  .
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