របៀបដែលចម្លើយ "ត្រឹមត្រូវ" របស់អ្នកឆ្លើយអាចបង្ខូចទ្រង់ទ្រាយលទ្ធផលនៃការស្ទង់មតិលើសពីការទទួលស្គាល់

នៅពេលធ្វើការស្រាវជ្រាវ ការយកចិត្តទុកដាក់ច្រើនគឺត្រូវយកចិត្តទុកដាក់ក្នុងការប្រមូលទិន្នន័យ ដូច្នេះនៅពេលដែលចម្លើយរបស់អ្នកឆ្លើយតបត្រូវបានប្រមូល វាជាអាទិភាពដែលទទួលយកថាត្រឹមត្រូវ ហើយរបាយការណ៍ផ្អែកលើចម្លើយទាំងនោះត្រូវបានចាត់ទុកថាជាគោលបំណង។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ស្ថានភាពជាញឹកញាប់កើតឡើងនៅពេលដែលការពិនិត្យលម្អិតបន្ថែមទៀតនៃការឆ្លើយតបរបស់បុគ្គលបង្ហាញពីការយល់ខុសយ៉ាងច្បាស់ដោយអ្នកឆ្លើយតបនៃពាក្យនៃការស្ទង់មតិ ឬការណែនាំសម្រាប់សំណួរ។

1. ការយល់ច្រឡំនៃពាក្យវិជ្ជាជីវៈ ឬពាក្យជាក់លាក់។ នៅពេលចងក្រងការស្ទង់មតិ វាមានតម្លៃពិចារណាថាតើក្រុមអ្នកឆ្លើយសំណួរណាដែលវាមានបំណងសម្រាប់៖ អាយុ និងស្ថានភាពរបស់អ្នកចូលរួមការស្ទង់មតិ មិនថាពួកគេរស់នៅក្នុងទីក្រុងធំ ឬភូមិដាច់ស្រយាលជាដើម។ អ្នកគួរតែប្រើពាក្យពិសេស និងពាក្យស្លោកផ្សេងៗដោយប្រយ័ត្នប្រយែង - វាប្រហែលជាមិនច្បាស់លាស់ចំពោះអ្នកឆ្លើយតបទាំងអស់ ឬប្រហែលជាមិនត្រូវបានយល់ដោយមនុស្សគ្រប់គ្នាតាមរបៀបដូចគ្នា។ ប៉ុន្តែជារឿយៗការយល់ច្រឡំបែបនេះមិនបណ្តាលឱ្យអ្នកឆ្លើយតបបោះបង់ការស្ទង់មតិទេ (ដែលជាការពិតណាស់ នឹងមិនចង់បាន) ហើយគាត់ឆ្លើយដោយចៃដន្យ (ដែលកាន់តែមិនចង់បានដោយសារតែការបង្ខូចទ្រង់ទ្រាយទិន្នន័យ)។

2. ការយល់ច្រឡំនៃសំណួរ។ អ្នកស្រាវជ្រាវជាច្រើនជឿជាក់ថា អ្នកឆ្លើយសំណួរនីមួយៗមានគំនិតមិនច្បាស់លាស់ និងច្បាស់លាស់លើបញ្ហានីមួយៗ។ នេះ​គឺ​ខុស។ ពេលខ្លះអ្នកចូលរួមក្នុងការស្ទង់មតិពិបាកឆ្លើយសំណួរ ព្រោះពួកគេមិនដែលគិតអំពីប្រធានបទទាំងមូល ឬអំពីប្រធានបទនេះពីទស្សនៈនេះ។ ភាពស្មុគស្មាញនេះអាចបណ្តាលឱ្យអ្នកឆ្លើយតបបោះបង់ការស្ទង់មតិ ឬឆ្លើយក្នុងលក្ខណៈដែលមិនមានព័ត៌មានទាំងស្រុង។ ជួយអ្នកចូលរួមក្នុងការស្ទង់មតិឆ្លើយដោយដាក់ស៊ុមសំណួរឱ្យកាន់តែច្បាស់ និងផ្តល់ជម្រើសជាច្រើននៃការឆ្លើយតប។

ប្រភព៖ news.sportbox.ru

3. បរាជ័យក្នុងការយល់ដឹងអំពីការណែនាំអំពីការស្ទង់មតិ ឬសំណួរជាក់លាក់។ ដូចទៅនឹងអត្ថបទនៃកម្រងសំណួរទាំងអស់ដែរ ពាក្យនៃការណែនាំគួរតែត្រូវបានកែសម្រួលឱ្យសមនឹងក្រុមទាំងអស់នៃអ្នកឆ្លើយតបដែលមានបំណង។ ព្យាយាមជៀសវាងសំណួរមួយចំនួនធំដែលអ្នកត្រូវសម្គាល់ចំនួនជាក់លាក់នៃចម្លើយ ("ពិនិត្យមើលចំនួនបីដែលសំខាន់បំផុត ... ") ឬនៅក្នុងសំណួរទាំងអស់នោះ កំណត់ចំនួនដូចគ្នានៃចម្លើយដែលត្រូវសម្គាល់។ វាក៏មានតម្លៃផងដែរក្នុងការកាត់បន្ថយប្រភេទសំណួរស្មុគស្មាញ (ម៉ាទ្រីស ចំណាត់ថ្នាក់។ល។) ដោយជំនួសពួកគេដោយសំណួរសាមញ្ញជាង។ ប្រសិនបើអ្នកគិតថាអ្នកឆ្លើយសំណួរប្រហែលជាកំពុងឆ្លើយការស្ទង់មតិពីទូរស័ព្ទចល័ត សូមព្យាយាមធ្វើឱ្យការរចនាការស្ទង់មតិកាន់តែងាយស្រួលថែមទៀត។

4. ការយល់ច្រឡំនៃមាត្រដ្ឋានវាយតម្លៃ។ នៅពេលប្រើមាត្រដ្ឋានវាយតម្លៃក្នុងកម្រងសំណួរ ពន្យល់អត្ថន័យរបស់វាចំពោះអ្នកឆ្លើយ ទោះបីជាវាហាក់ដូចជាអ្នកច្បាស់ក៏ដោយ។ ជាឧទាហរណ៍ មាត្រដ្ឋានដែលធ្លាប់ស្គាល់ពីលេខ 1 ដល់លេខ 5 ជាធម្មតាត្រូវបានយល់ដោយការប្ៀបប្ដូចជាមួយប្រព័ន្ធចំណាត់ថ្នាក់សាលា ប៉ុន្តែជួនកាលអ្នកឆ្លើយត្រូវសម្គាល់ "1" ដោយសន្មតថាតម្លៃនៃកន្លែងទីមួយ។ នៅក្នុងមាត្រដ្ឋានពាក្យសំដី វាជាការល្អប្រសើរជាងមុនដើម្បីជៀសវាងលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យប្រធានបទ។ ឧទាហរណ៍មាត្រដ្ឋាន "មិនដែល - កម្រ - ពេលខ្លះ - ជាញឹកញាប់" គឺជាប្រធានបទខ្លាំងណាស់។ ជំនួសមកវិញ វាមានតម្លៃផ្តល់តម្លៃជាក់លាក់ ("ម្តងក្នុងមួយខែ" ។ល។)

5. ការវាយតម្លៃទូទៅវិជ្ជមាន និងមធ្យម។ ទំនោរនៃអ្នកឆ្លើយសំណួរក្នុងការធ្វើការវាយតម្លៃជាវិជ្ជមានជាទូទៅតែងតែជ្រៀតជ្រែក ឧទាហរណ៍ នៅក្នុងការស្ទង់មតិរបស់អ្នកប្រើប្រាស់កម្មវិធី និងក្នុងការសិក្សាស្រដៀងគ្នាផ្សេងទៀត។ ប្រសិនបើអ្នកប្រើជាទូទៅពេញចិត្តនឹងកម្មវិធីរបស់អ្នក វាពិបាកសម្រាប់គាត់ក្នុងការបំបែកវាទៅជាផ្នែកៗ ហើយវាយតម្លៃគណនីផ្ទាល់ខ្លួនរបស់គាត់ដាច់ដោយឡែក ដំណោះស្រាយមុខងារថ្មីជាដើម។ ភាគច្រើនទំនងជាគាត់នឹងផ្តល់ពិន្ទុខ្ពស់នៅគ្រប់ទីកន្លែង។ បាទ របាយការណ៍ស្ទង់មតិនឹងមើលទៅវិជ្ជមានខ្លាំងណាស់ ប៉ុន្តែលទ្ធផលនឹងមិនអនុញ្ញាតឱ្យមានការវាយតម្លៃជាក់ស្តែងអំពីស្ថានភាពនោះទេ។
ការវាយតម្លៃជាមធ្យមតែងតែមាននៅក្នុងវិធី ឧទាហរណ៍ នៅក្នុងការវាយតម្លៃបុគ្គលិក 360 ដឺក្រេ។ បុគ្គលិកមានទំនោរផ្តល់ពិន្ទុជាមធ្យមសម្រាប់សមត្ថភាពទាំងអស់៖ ប្រសិនបើអាកប្បកិរិយាចំពោះមិត្តរួមការងារមានភាពវិជ្ជមាន អ្នកនឹងឃើញពិន្ទុបំប៉ោងនៅលើកម្រងសំណួរទាំងមូលនៅក្នុងលទ្ធផល ប្រសិនបើទំនាក់ទំនងជាមួយមិត្តរួមការងារមានភាពតានតឹង នោះសូម្បីតែគុណភាពភាពជាអ្នកដឹកនាំដ៏រឹងមាំរបស់គាត់នឹង ត្រូវបានប៉ាន់ស្មានមិនដល់។

ក្នុងករណីទាំងពីរ វាជាការល្អក្នុងការធ្វើការដោយប្រុងប្រយ័ត្នតាមរយៈជម្រើសចម្លើយ ដោយជំនួសមាត្រដ្ឋានធម្មតាជាមួយនឹងចម្លើយផ្ទាល់មាត់លម្អិតសម្រាប់សំណួរនីមួយៗ។

6. ឧបាយកលនៃមតិ។ ចំណុចនេះខុសពីចំណុចមុនៗ ដែលអ្នកស្រាវជ្រាវជំរុញអ្នកឆ្លើយសំណួរឱ្យឆ្លើយនូវចម្លើយដែលអំណោយផលសម្រាប់ពួកគេសម្រាប់របាយការណ៍ "ជោគជ័យ" ។ វិធីសាស្រ្តជាញឹកញាប់នៃឧបាយកលរួមមានការបំភាន់នៃជម្រើស និងការផ្តោតលើលក្ខណៈវិជ្ជមាន។ ជាធម្មតា អ្នកគ្រប់គ្រងដែលកំពុងសិក្សាលទ្ធផលស្ទង់មតិវិជ្ជមានមិនគិតពីការបកស្រាយត្រឹមត្រូវនៃទិន្នន័យនោះទេ។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ វាមានតម្លៃមើលកម្រងសំណួរដោយខ្លួនវាផ្ទាល់៖ តើអ្វីជាតក្កវិជ្ជា តើកម្រងសំណួរមានបន្ទាត់ជាក់លាក់មួយ ជាជម្រើសចម្លើយវិជ្ជមាន និងអវិជ្ជមាន ចែកចាយស្មើៗគ្នា។ បច្ចេកទេសទូទៅមួយទៀតសម្រាប់ "លាតសន្ធឹង" ទិន្នន័យគឺការជំនួសគំនិត។ ជាឧទាហរណ៍ ប្រសិនបើនិយោជិតភាគច្រើនវាយតម្លៃកម្មវិធីលើកទឹកចិត្តថ្មីថា "ពេញចិត្ត" នោះរបាយការណ៍អាចបង្ហាញថា "បុគ្គលិកភាគច្រើនរបស់ក្រុមហ៊ុនពេញចិត្តនឹងកម្មវិធីលើកទឹកចិត្តថ្មី"។

ប្រភព: www.habr.com