المهارات والإنتاجية الزراعية

|

الصفحة متوفرة باللغة

هذه المدونة متوفرة باللغات التالية: English
Almin Zrno / World Bank
 

هل المهارات مهمة للإنتاجية الزراعية؟  أعد رشيد العجاج وكارين ماكورس ورقة بحثية جديدة رائعة تناولت هذا السؤال. تركز الورقة في الأساس على كيفية قياس المهارات بشكل أفضل، ولقد بذل المؤلفان قدرا هائلا من الجهد في إعدادها. لكن لمن يتحرق منكم شوقا لمعرفة الإجابة- فالمهارات مهمة حقا إذ أن المهارات المعرفية وغير المعرفية والفنية تفسر ما بين 12.1 و16.6 من التغير في الغلة. وقبل أن نخوض في الأمر، دعونا نتحدث (كثيرا) عن القياس (إذا كنت ترغب في الحصول على المزيد من المعلومات عن المحاصيل انتقل لأسفل).

ركز العجاج وماكورس جهدهما على قياس ثلاث مجموعات من المهارات نعتقد أنها مهمة للزراعة. لذا انطلقا إلى غرب كينيا لمقابلة نحو 900 مزارع. وأنصب تركيزهما على ثلاث مجموعات من المهارات: المهارات المعرفية، والمهارات غير المعرفية، والمهارات الفنية.

وفيما يتعلق بالمهارات المعرفية كانا يعنيان مهارات مثل الحساب والقراءة. ولقياس هذا، لم يعتمدا فقط على مصفوفات ريفن المتتابعة واختبار قدرة الذاكرة على تذكر الأرقام بل استخدما أيضا بعض الاختبارات الحسابية واختبارا للقراءة والفهم.

تعني المهارات غير المعرفية الكثير من الأمور لأشخاص آخرين. فبعض زملائي الذين تفكروا في هذا الأمر كثيرا يسمونها المهارات الاجتماعية العاطفية وهو تعريف أكثر وضوحا (واعترض أخصائي نفسي أعمل معه على كلمة مهارات، حيث أن هناك أسئلة بخصوص كيف ومتى يمكن التأثير فيها).

يركز العجاج وماكورس على السمات الشخصية (باستخدام مجموعة فرعية من أداة تستعين عادة بقياس "الخمسة الكبار") ويبحثان في أشياء مثل تقدير الذات، والصلابة، والتصورات عن الأسباب وراء الفقر، والمواقف من التغيير، والاستعداد للتعلم، والتفاؤل، والمهارات المعرفية العليا التي تمكن المرء من الفهم والتحليل، وإيمان الفرد بقدرته على التحكم في مجريات حياته. وقام العجاج وماكورس بقياس الكثير من ذلك عبر مقياس من خمس نقاط ( أوافق مقابل لا أوافق من خلال بيان وزع على المشاركين) كما استخدما وسائل إيضاح بصرية في بعض الأسئلة. (كما وضعا بعض الأسئلة التي يعكس فيها السؤال معنى المقياس، الأمر الذي يتيح لهما رصد النزوع إلى الموافقة – المزيد من التفاصيل فيما يلي) يعرف المزارعون المهرة أمورا عن نمو المحاصيل. لذا يحاول العجاج وماكورس أيضا تناول المهارات الفنية: المعرفة الزراعية والفنية. وبالتعاون مع مهندسين زراعيين محليين يضعان أسئلة تتناول موضوعات مثل متى وكيف يمكن استخدام مستلزمات الانتاج، ومعرفة ممارسات مثل تحديد المسافات وحماية التربة والمياه، ومعارف أخرى مثل المكونات النشطة في مختلف الأسمدة. هنا استخدما مزيجا من الأسئلة المفتوحة والأسئلة متعددة الاختيارات مع الاستعانة بوسائل الإيضاح البصرية في بعض الأسئلة.

ثم توجه العجاج وماكورس إلى البلدة للتأكد من إمكانية الاعتماد على المسح. يستغرق استكمال المسح 2.5 ساعة، وتجنبا للفتور (وكذلك للتمهيد وغيرهما) قاما بترتيب الأقسام بشكل عشوائي (المعرفية، والفنية، وغير المعرفية). كما رتبا الأسئلة بشكل عشوائي داخل الأقسام وكذلك الأجوبة المحتملة في الأسئلة متعددة الاختيارات.

ومن بين اختباراتهم الرئيسية للتحقق من موثوقية المسح العودة إلى المشاركين (الذين كان معدل استجابتهم عالية جدا) بعد ثلاثة أسابيع وإعادة اختبارهم في كل المقاييس. وسيتيح لهم هذا التحقق من ثبات بعض هذه المقاييس (وكشخص أجاب على بعض هذه الاستقصاءات غير المعرفية، أتساءل عن ثبات إجاباتي – بعد 15 دقيقة). لكن هناك المزيد: يريد العجاج وماكورس معرفة كيف تتفق تصورات الآخرين مع المعايير التي أبلغ عنها المشاركون لذلك طلبا من كل مشارك الحديث عن نفسه من خلال مقياس مجمع يضم 14 سؤالا ثم طلبا منه الحديث عن مزارع آخر. وبعدها طلبا من فرد آخر من الأسرة ومن موظف الرعاية الصحية المحلية الحديث عن مهارات ذلك المزارع.

والآن وبعد أن حصلنا على كل تلك المقاييس الخاصة بالمهارات من المشاركين، فمن السهل استخدامها على حدة أو إضافتها إلى مؤشر بسيط ومعرفة ما إذا كانت مهمة لأشياء مثل الإنتاجية وتبني ممارسات/تكنولوجيات مختلفة. لكن هناك أمورا يمكن للمرء القيام بها لتخدم هذه المعايير المبدئية تقديراته بشكل أفضل. ومن بين هذا التحليل الاستقصائي للعوامل، تصحيح النزوع إلى الموافقة ونظرية الاستجابة للمفردة. ويستخدم الأسلوب الأول كثيرا في الاقتصاد (على سبيل المثال استخدمه هاكمان وزملاؤه في بعض أعمالهم عن المهارات غير المعرفية) لكن الأسلوبين الآخرين أكثر شيوعا في القياسات النفسية. تتناول الورقة البحثية كل ذلك بإسهاب، لذا سأتجاوزه هنا.

حسنا، كانت هذه خلفية مفصلة لذا دعونا نلقي نظرة على بعض النتائج. أولا: نتائج الاختبار-وإعادة الاختبار (باستخدام إجابات الزيارة الثانية). اتضح أن القدرة المعرفية كانت مرتبطة بعضها ببعض في الاختبارات، وجاءت علاقة الارتباط جيدة عبر الاختبارات وسجلت 0.84 في المؤشر البسيط. لكن مؤشرات المهارات غير المعرفية والفنية لا تحقق النتائج نفسها، إذا كانت علاقة الارتباط عبر الاختبارات 0.53 في المهارات غير المعرفية و0.30 في المهارات الفنية. ثم طبق العجاج وماكورس بعض الأساليب لتحسين المؤشرات (نوقشت في الفقرة السابقة) لتزيد علاقة الارتباط في اختبارات المهارات غير المعرفية إلى 0.7 وإلى0.41 في اختبارات المهارات الفنية. الخلاصة هنا: استخدام هذه الأدوات يمكن أن يساعد في تعزيز ثبات (اعتمادية) معايير المهارات غير المعرفية لكن الأسئلة المتعلقة بالمهارات الفنية لا تزال مشوشة (المزيد فيما يلي).

وبعدها، استخدم العجاج وماكورس معامل ألفا كرونباخ الذي يزيد الارتباط بين العناصر وبالتالي يعطينا فكرة عن مدى كفاءة مجموعة من المؤشرات الفرعية في قياس الفكرة ذاتها. ولاحظا إن الحد الأدنى للقيمة الذي عادة ما يستخدم هو 0.7. الخلاصة التي توصلا إليها هي: "معامل ألفا كرونباخ أعلى من مستوى المهارات المعرفية، ومقبول بالكاد في حالة المهارات غير المعرفية، وأقل كثيرا من الحد المقبول في حالة المهارات الفنية." والأمر المثير للاهتمام أنه حينما فحصا المؤشرات المحسنة المرتبطة بالمؤشرات البسيطة، لم تظهر زيادة ملحوظة في معامل ألفا كرونباخ إلا في مؤشرات ستة عناصر غير معرفية فقط.

كانت هذه نظرة عامة على أساليب التعامل مع تحسين البيانات باستخدام الإحصاءات، لكن العجاج وماكورس اهتما كثيرا بكيفية تطبيق المسح الاستقصائي.

أولا، في البلدان المتقدمة، عادة ما تكون هذه المسوح ذاتية. لكن في السياقات التي تتراجع فيها معدلات الإلمام بالقراءة والكتابة يتعين علينا الاعتماد على موظفين لإجراء المسح. عندما أفكر في هذه النوعية من الأسئلة (لاسيما الخاصة بالمهارات غير المعرفية) يساورني القلق من أن يدفع موظف المسح المشاركين في اتجاه إجابة معينة. وفي الواقع هم يفعلون ذلك: تفسر التأثيرات الثابتة لموظفي المسح 5% من التباين في المهارات المعرفية، و7% من التباين في المهارات الفنية، و9% منه في المهارات غير المعرفية (وهناك نقص في الامتثال في الاستعانة العشوائية بموظفي المسوح). وعند النظر إلى علاقة الارتباط بين الاختبار-إعادة الاختبار أكدت النتائج أن من المهم أخذ تأثير موظفي المسح في الاعتبار.

كما استفاد المؤلفان من أن الترتيب الذي تجري المقابلات مع الناس على أساسه عشوائي (بشكل معيب). وتبين أن الناس الذين تتم مقابلتهم في المرحلة الأخيرة من جولة المسح الاستقصائي يحرزون درجات أعلي كثيرا في المهارات الفنية. وتشير هذه النتائج مجتمعة إلى أ) يحبذ توزيع موظفي المسح بكل عشوائي (قدر الإمكان)، ب) يجب على المرء أن يفكر في إعادة توحيد تطبيق هذه المعايير خلال جولة المسح، ج) الإدارة الذاتية قد تفيد إذا كانت ممكنة. من بين الأمور التي أتساءل بشأنها مستوى تعليم موظفي المسوح. استخدم العجاج وماكورس موظفي مسح من خريجي الجامعة، كما هو شائع في كثير من شركات المسوح وعدد ليس بالقليل من وكالات الإحصاء. وفي المسح الأول، الذي عملت فيه، استعنا بخريجي مدارس ثانوية قدر الإمكان لأن شريكي كان قلقا من أن خريجي الجامعة إما سيخفقون في التواصل مع المشاركين (معظمهم مزارعون) و/أو سيدفعونهم صوب إجابات (معيارية) معينة. وهو شيء جدير بالتفكير فيه.

ثانيا، بعض هذه الأسئلة (خاصة غير المعرفية) يصعب فهمها. حاول العجاج وماكورس حل هذا من خلال فحص درجات الاختبار-إعادة الاختبار التي سجلها مزارعون فوق أو أقل من متوسط المؤشر المعرفي. لا يوجد فارق كبير في المؤشر المعرفي، أو فارق واضح جدا في درجات الأسئلة غير المعرفية، لكن كانت هناك فوارق كبيرة للغاية في الدرجات الفنية. وبإضافة تأثيرات موظفي المسح إلى هذه النتائج، أشار العجاج وماكورس إلى أهمية الاختبارات التجريبية الموسعة (طبقا اختبارا تجريبيا، وجمعا إجابات العينة لمعرفة ما فهمه المشاركون من الأسئلة) بالإضافة إلى ترجمة الأسئلة بصورة بالغة الحرص – لاسيما المفاهيم غير المعرفية الصعبة (مثل الخيال المتقد أو إثارة الحماس). ثالثا، هذا المسح طويل وهذه الأسئلة مرهقة. ولأن العجاج وماكورس قاما بترتيب الوحدات والأسئلة عشوائيا، تمكنا من معرفة هل يشعر المشاركون بالملل. المثير للدهشة أن ذلك لم يحدث. ومع ذلك، ما وجداه هو أن الارتباط بين الاختبار-إعادة الاختبار (مقياس للاعتمادية) في أسئلة المهارات غير المعرفية يسجل أعلى المستويات حينما تأتي في نهاية المسح. والدرس المستفاد هنا: احتفظ بهذه الأسئلة الغريبة والمربكة للنهاية!

رابعا، حقيقة أن أنواعا معينة من الناس ربما تريد فقط أن تتفق مع كل شيء مما يسبب تحيزا في الأسئلة غير المعرفية. في الواقع، تظهر الشواهد من البلدان المتقدمة أن النزوع إلى الموافقة يكون أعلى بين السكان الأقل دخلا والأقل تعليما. وجد العجاج وماكورس أدلة على ذلك هنا: درجات الموافقة لدى من لم يتلقوا أي تعليم تزيد بمقدار المثلين عنها لدى من حصلوا على عشر سنوات من التعليم. ومن المثير للاهتمام أنهما وجدا أن أصحاب درجات الموافقة الأعلى تنخفض إنتاجيتهم بصورة ملموسة، وهو ما يقودني للتساؤل عما إذا كان ذلك ربما يلقي الضوء بالفعل على سمة شخصية أخرى لم تخضع للقياس (على الأقل بشكل مباشر). ما استخلصاه هنا: تأكد من وجود أسئلة تعكس المقاييس في المسح، واستخدم ذلك في تصحيح الإجابات.

خامسا، لأن الأسئلة غير المعرفية تعتمد بشدة على مقياس من خمس نقاط (ليكرت)، فقد يفسر المشاركون هذا بشكل مختلف. وفي حين أن رواية الحكايات القصيرة قد تفيد في هذا (انظر مقال مالوري مونتجومري الأخير عن التباين في الشعور بالسعادة بين الرجال والنساء للتعرف على أفكار أخرى عن ذلك)، لجأ العجاج وماكورس إلى تقارير عن مهارات أحد المشاركين حصلا عليه من مشاركين آخرين. ووجدا أنه بينما كان الارتباط جيدا بين تقارير الآخرين عن مهارات أحد المشاركين الملموسة والتي يمكن ملاحظتها (على سبيل المثال اللغة والحساب) لم يقدم آخرون معلومات وافية. في الواقع، وجدا أنه في مجموعة من المقاييس، كان الارتباط بين تقرير شخصين مختلفين عن نفس المشارك أقل من الارتباط بين كلام شخص واحد عن شخصين مختلفين. إنها عجائب تصورات الناس عن بعضهم. وأحد الأشخاص الذي يبدو أنه يقوم بوظيفة أفضل كان يعمل في الرعاية الصحية المحلية. قام هؤلاء الناس بعمل جيد في جمع التقارير المباشرة للمشاركين مما قاد العجاج وماكورس إلى استنتاج أن "بعضا من النتائج الأولية يمكن الحصول عليها من خلال توجيه ثلاثة أسئلة بسيطة لمصدر رئيسي مطلع بدلا من قضاء ساعتين ونصف الساعة مع كل مشارك في توجيه الأسئلة وإجراء الاختبارات الخاصة بالمهارت. النتيجة أن مثل هذه المقاييس البديلة بوضوح ليست حلا جيدا عندما يكون الهدف الحصول على مقاييس للمهارات يمكن مقارنتها عبر القرى."

أخيرا، توصل العجاج وماكورس لحل لصعوبة توجيه الأسئلة الفنية. كما ناقشنا سالفا، استعدا جيدا لذلك بالعمل مع مهندسين زراعيين محليين. لكن كان عليهما استبعاد بعض الأسئلة بسبب وجود اختلافات كبيرة للغاية. وكانت هذه في الأغلب الأسئلة ذات الإجابات الصحيحة الواضحة. والنتيجة التي توصلا إليها: هناك الكثير من التشوش لأن الإجابات في كثير من الأحيان كانت عن سياق معين (ربما يتفاوت مع الوقت). لذلك فإن هذه الأسئلة، إذا ما كنت تبحث عن التباينات، ستكون صعبة على الأرجح.

وهذا هو الجانب المتعلق بقياس الأمور المختلفة. كيف تنجح هذه المقاييس في توقع النواتج الزراعية. قبل الخوض في هذا، أكد العجاج وماكورس أن الأنواع الثلاثة من المهارات مرتبطة بقوة وبشكل إيجابي – وبالتالي عند التفكير في المهارات، من المهم تجريب كل هذه الأبعاد وإدراجها.

الذرة هي المحصول الرئيسي في هذه المنطقة، وبالتالي تعتبر إنتاجية الذرة نتيجة مهمة. والآن هذه البيانات مشوشة كما يعرف أي شخص يستخدم بيانات الإنتاجية. للتخلص من هذا التشوش، استخدما متوسط أربعة محاصيل (هناك مسح منفصل عن نتائج المزارع تنسجم مع هذا المشروع) ثم استخدما متوسط ترتيب إنتاجية المزارعين من 1-100. الخلاصة: الأنواع الثلاثة جميعا من المهارات مهمة وتفسر نسبة كبيرة من الغلة. أي نسبة؟ تفسر المؤشرات البسيطة 12.1%، وتحسينها (استخدام تحليل العوامل..إلخ) يصل بك إلى 14.1%. باستخدام متوسط الاختبار-إعادة الاختبار تحصل على النتائج المحسنة ذاتها ولأن القيام ببعض الإحصاءات أرخص كثيرا (وأسهل) من إجراء مسح، من السهل أن نخلص إلى أنه ينبغي استخدام المؤشرات المطورة (إذا ما كانت مناسبة لما نحاول أن ندرسه). هذه النتائج دقيقة إلى حد كبير بالنسبة لاشتمال الضوابط ومن بين النتائج المدهشة حقا أن المهارات المعرفية لا تزال مهمة حتى بعد التحكم في عاملي التعليم والإلمام بالقراءة والكتابة.

ومن أسباب القلق لدى العجاج وماكورس أن المهارات المعرفية وغير المعرفية ربما ترتبط بالمعرفة الفنية. لذا حددا مواصفات معينة استبعدا فيها المهارات الفنية ووجدا زيادة في المعاملات في كلا من المهارات المعرفية وغير المعرفية وأن كليهما له الأهمية ذاتها فيما يبدو بالنسبة للإنتاجية. كما أن الزيادة في أي انحراف معياري واحد في أي بعد للمهارات تزيد متوسط ترتيب إنتاجية الذرة بأربع إلى خمس نقاط مئوية.

حينما حاول العجاج وماكورس تحليل هذه النتائج أكثر بالنظر إلى المهارات الفردية، لم يتوصلا إلى الكثير. لذا بينما يبدو أن المهارات مهمة كمجموعة، يتعذر أن تتحدد على وجه التعين المهارات المهمة للإنتاجية. وعندما فحصا علاقات الارتباط بين المهارات المختلفة في الممارسات الزراعية الفردية، لم يتوصلا لشيء مهم - مع استثناء واحد مثير للدهشة. فقد اتضح أن إزالة الحشائش والأعشاب الضارة يرتبط إيجابيا بالاجتهاد في العمل.

هذه ورقة بحثية رائعة، سواء من حيث الرؤى العديدة التي تقدمها عن قياس المهارات أو لبحثها في مدى أهمية هذه المهارات للنواتج الزراعية. أتطلع للمزيد من العمل في هذا المجال، لاسيما مع عينات أخرى من أماكن أخرى، ويحدوني الأمل في أن تكون العينات أكبر حتى نتمكن أن نفهم على نحو أفضل أيا من هذه المهارات مهم وكيف.

انضم إلى النقاش