تحديات المراقبة والتقييم التي تصاعدت أثناء جائحة COVID-19

المرحلة الحادة

المرحلة المزمنة

توصيات عامة

توصيات إضافية لمجموعات المناقسة المركزة (FGD)

مواءمة إجراءات جمع البيانات الآمنة مع الإرشادات واللوائح الحكومية الوطنية.

جعل مجموعات التركيز صغيرة ، بحيث لا تزيد عن 6 أشخاص.

إبلاغ المشاركين بعملية جمع البيانات بما في ذلك إجراءات السلامة التي ستتبناها.

تجميع الجيران معًا لتقليل الاختلاط.

تجنب الدخول إلى منازل الأشخاص، بدلاً من ذلك، اختيار منطقة في الهواء الطلق أو مكان جيد التهوية.

وضع مجموعات النقاش المركزة بالقرب من منازل الناس لتقليل الحاجة إلى السفر.

جعل التفاعلات مع المشاركين قصيرة قدر الإمكان.

إعداد مرفق لغسل اليدين في مساحة مجموعات النقاش المركزة FGD، أو توفير معقم لليدين حتى يتمكن المشاركون والموظفون من تنظيف أيديهم قبل وبعد الجلسة.

تزويد الموظفين والمشاركين بمطهر اليدين أثناء جمع البيانات.

تجنب إشراك الأشخاص الذين تزيد أعمارهم عن 60 عامًا أو الذين يعانون من أمراض مزمنة. بدلاً من ذلك، يمكن جمع البينات من هؤلاء الأشخاص فردياً أو عن بُعد.

التأكد من أن الموظفين والمشاركين يرتدون كمامات الوجه طوال عملية جمع البيانات (قدم كمامات للمشاركين إذا لزم الأمر).

التأكد من وجود مساحة للمشاركين للحفاظ على التباعد الجسدي طوال الجلسة، بالتباعد الجسدي خلال وضع الكراسي.

تقليل عدد الأشياء المشتركة (مثل الأقلام) وتنظيف الأسطح التي يتم لمسها بشكل متكرر.

تدريب جامعي البيانات المحليين من المجتمع المستهدف لتقليل الحاجة إلى سفر موظفي المنظمات غير الحكومية.

تشجيع موظفي الخطوط الأمامية على أخذ التطعيم في أسرع وقت ممكن.

توقع المشكلات المتعلقة بتغطية الشبكة وانقطاع التيار الكهربائي وشحن الهاتف ورصيد الهاتف - قد يشمل ذلك تمديد فترات جمع البيانات، وتوفير رصيد الهاتف للمشاركين، والاتصال بالأشخاص في أيام مختلفة وفي أوقات مختلفة، وإخطار الأشخاص عن طريق الرسائل القصيرة مسبقًا قبل مكالمتك. وجدت مجموعة أبحاث COVID-19 في السودان جنبًا إلى جنب مع موظفي جمع البيانات Y- PEER أنه يتعين عليهم التحلي بالصبر والمثابرة للتغلب على تحديات المقابلات الهاتفية في السودان. حيث فاموا بالعمل مع شبكاتهم الحالية داخل المجتمعات للوصول إلى المشاركين المحتملين وإعلامهم بأنهم كانوا يحاولون التواصل. قاموا بتكييف جداول العمل بحيث يمكن إجراء المقابلات في الأوقات التي تناسب المشاركين (مثل في وقت لاحق في المساء)، وتحولوا إلى استخدام منصات التي عملت بشكل أفضل مع ضعف الاتصال بالإنترنت. في تنزانيا ، بدأت المنظمة غير الحكومية Maji Safi بإرسال رسائل نصية إلى عدد كبير من المشاركين المحتملين لطرح أسئلة أولية. وإذا قام شخص ما بالرد عدة مرات، فيتم التواصل معه للمشاركة في استطلاع أطول عبر الهاتف. في حين أن هذا قد يؤدي إلى التحيز، إلا أنه يعني أن أولئك الذين تم التواصل معهم كانوا مستعدين وقادرين على المشاركة.

استخدم أنواعًا مختلفة من الأسئلة - عادةً ما يحتاج جمع البيانات عبر الهاتف إلى أن يكون أقصر من جمع البيانات وجهاً لوجه ، حيث يصعب جذب انتباه المشاركين . يمكن أن يكون الخلط بين أنواع مختلفة من الأسئلة (مثل الأسئلة المقارنة والأسئلة القائمة على السيناريو والأسئلة المعيارية) والإجابات (مثل الإجابة المفتوحة أو الاختيار من متعدد أو اسئلة الرتيب) طريقة جيدة للحفاظ على الانتباه طوال الوقت. يمكن أن توفر المقابلات المتكررة مع نفس المشاركين فرصة لإجراء استبيان مطول على مجموعة من المكالمات.

ضع في اعتبارك مدى توافر الهاتف وملكيته - في العديد من الأمكان ذات الدخل المنخفض والمتوسط ، يمكن مشاركة الهواتف بين أفراد الأسرة، وغالبًا ما تكون ملكية الهاتف أكثر شيوعًا بين الرجال أكثر من النساء، وأقل شيوعًا بين الأفراد الأكثر فقرًا وكبار السن والأشخاص ذوي الإعاقة. يمكن أن يؤثر هذا على من يشارك في جمع البيانات عبر الهاتف، ويؤثر على من قد يسمع الأسئلة أو يؤثر على إجابات الشخص. يمكن أن يساعد شرح الهدف من جمع البيانات وتحديد أوقات المكالمات في التغلب على ذلك. يوصي فريق دعم الأبحاث والبيانات العالمية (GRDS) في مؤسسة ابتكارات من أجل مكافحة الفقر (IPA) بمقارنة التركيبة السكانية للمسح باستخدام الهاتف مع التركيبة السكانية للاستطلاعات السابقة لفهم كيف يمكن أن يؤدي ذلك إلى تحيز البيانات.

التركيز على بناء علاقة مع المشاركين - بدون تفاعل وجهاً لوجه قد يكون من الصعب التواصل مع المشاركين. في لبنان ، وجد فريق البحث في منظمة أوكسفام أنهم كانوا قادرين على بناء علاقة أثناء المقابلات عبر الهاتف من خلال تخصيص الوقت لتقديم أنفسهم والتعريف بالمشروع بدقة؛ وضع جامعات البيانات الإناث مع مشاركات إناث، والعكس بالعكس بالنسبة للذكور؛ إتاحة الوقت للاستماع إلى مخاوف المشاركين (حتى لو كانت خارج الموضوع)؛ ومن خلال إجراء مقابلات متكررة مع نفس مجموعة المشاركين.

يتحمل جامعو البيانات أيضًا مسؤولية تقديم المعلومات - نظراً للطبيعة غير المسبوقة لـ COVID-19 ، والإرشادات المتغيرة المرتبطة به، يمكن أن يلعب جامعو البيانات دورًا مهمًا في تقديم الملاحظات للمشاركين. في زيمبابوي، طور طاقم البحث في منظمة Action Contre la Faim مجموعة من الرسائل حول COVID-19 لمشاركتها مع المشاركين في نهاية المقابلات عبر الهاتف. تمت مشاركة هذه الرسائل عندما عبر المشاركون عن وجهات نظر غير متوافقة مع الإرشادات المحلية أو لإبلاغهم بالخدمات المتاحة. ساهمت مشاركة هذه الرسائل في نهاية المقابلة إلى تجنب التحيز في ردود المشاركين على أسئلة المقابلة.

استخدم مؤشرات موثوقة ويمكن الاعتماد عليها - حيثما أمكن ، قم بمراجعة الاستطلاعات التي تم تطويرها واختبارها من قبل الآخرين واستخدام مؤشرات أو أسئلة مماثلة. على الرغم من أن COVID-19 مرض جديد ، إلا أن هناك مؤشرات قياسية لبعض سلوكيات الوقاية الرئيسية (مثل غسل اليدين) والأدوات التي تم تطويرها خلال الفاشيات السابقة التي يمكن تكييفها بسهولة (على سبيل المثال ، مقاييس المخاطر المتصورة التي استخدمت وقت تفشي الإيبولا أو السارس ). يمكن أن يؤدي استخدام الأساليب الموحدة إلى زيادة صحة وموثوقية الأسئلة ويسمح بإمكانية مقارنة النتائج. هناك أيضًا فرص لتوحيد المؤشرات على المستويين الوطني والعالمي. على سبيل المثال ، قامت مجموعة المياه والصرف الصحي والنظافة العامة الوطنية في كولومبيا بتوحيد المؤشرات الأساسية وإعداد التقارير تشمل الشركاء. وقد سهل ذلك على جميع الشركاء مشاركة البيانات من إداراتهم على أساس شهري وعلى المجموعة لتحليل البيانات وتسهيل عمليات صنع القرار. قامت مجموعة المياه والصرف الصحي والنظافة الصحية العالمية بتطوير إرشادات خاصة بقطاع المياه والصرف الصحي والنظافة الصحية بشأن Covid-19 التي تدعم تطوير مثل هذه المؤشرات القطاعية الأساسية. تعمل خدمة RCCE التعاونية مع مجموعة من الشركاء لتوحيد المؤشرات حول التواصل بشأن المخاطر وإشراك المجتمع.

حدد الغرض من كل سؤال وكيف ستستخدم البيانات - من المفيد تحديد ما يقيسه كل سؤال في الاستطلاع، واسأل نفسك "لماذا هذا السؤال مهم؟" و "كيف سأستخدم هذه المعلومات لتحسين برنامج؟'. سيسمح لك القيام بذلك بتحديد أولويات الأسئلة التي من المرجح أن تكون مفيدة لتحسين البرنامج. في سوريا ، كانت منظمة أنقذوا الأطفال تعمل على تطوير استطلاع لاستخدامه مع الأطفال في المدارس ومراكز التعلم المؤقتة. أرادوا أن يكون الاستطلاع قابلاً لإعادة الاستخدام في مجموعة من المناطق المحلية المختلفة. فقاموا بإعداد قائمة بالأسئلة المحتملة، وحددوا نوع السؤال ، والتركيز السلوكي - سواء كان يقيس المعرفة أو المواقف أو الممارسات- ومصدر السؤال. سمحت هذه العملية للموظفين في كل منطقة باختيار الأسئلة الأكثر صلة ببرامجهم.

تضمين الأسئلة المصممة لقياس التغيير - لتسهيل تبني سلوكيات الوقاية من COVID-19 ، من المهم فهم ما تغير في ظروف الأشخاص (مثل المحددات السلوكية) أو كيف تغيرت السلوكيات الفعلية خلال فترة زمنية محددة. لذلك من المهم تصميم الأسئلة بحيث تركز على هذا الجانب من التغيير. على سبيل المثال ، أجرت WaterAid تقييمًا سريعًا في 8 دول عن سلوكيات النظافة . وشمل ذلك المؤشرات المتعلقة الاستفادة من البرامج، وقنوات التواصل المفضلة، والسلوكيات المبلغ عنها ذاتيًا، ومحددات هذه السلوكيات. أدركت WaterAid أنه لقياس التغيير ، من المهم أن تكون دقيقًا أثناء جمع البيانات. ووجدوا أنه من المفيد التمييز بين اللحظات الحرجة "العادية" لنظافة اليدين و "اللحظات الجديدة" التي تم الترويج لها أثناء الوباء (مثل غسل اليدين بالصابون قبل دخول المنزل أو مغادرته ، بعد السعال / العطس ، بعد لمس الأسطح التي يتم لمسها بشكل متكرر ، و قبل / بعد رعاية شخص مصاب بأعراض COVID-19). سمح لهم ذلك بفهم كيف يمكن دمج أنشطة الوقاية من COVID-19 في برامج النظافة الحالية ، وكيفية تكييف البرامج مع استمرار الوباء. يمكن أن يكون سؤال الأشخاص عن الوقت الذي قاموا فيه بتغيير سلوكهم ولماذا تغير سلوكهم هو المفتاح لاتخاذ قرارات متعلقة بالبرنامج.

التحقق من صحة فهم الأسئلة باللغات المحلية - العديد من جوانب علم الأوبئة والتصورات عن المرض والوقاية منه معقدة الشرح. قبل بدء الاستطلاع، من المهم تخصيص وقت للحصول على ترجمات محلية صحيحة للمصطلحات. غالبًا ما يتيح لك إجراء الاستطلاع التجريبي مع عدد قليل من الأفراد التعرف على النقاط التي يمكن إساءة فهمها في الأسئلة. على سبيل المثال، قامت إحدى المنظمات غير الحكومية في أوغندا بأعداد الاستطلاع باللغة الإنجليزية، لكنها قامت بترجمته إلى لغتين محليتين لتحسين الفهم. نظموا جلسة عصف ذهني مع متحدثي اللغة الأم للتعرف على المصطلحات المحلية المناسبة لبعض المفاهيم الوبائية أو الخاصة بـ COVID-19. يمكن أن تكون المقابلات المعرفية طريقة سهلة للتحقق مما إذا كان المستجيبون يفهمون الأسئلة على النحو الذي يقصده المحقق. لتطبيق هذه الطريقة ، حدد الكلمة (الكلمات) الأساسية من كل سؤال واطلب من المجيب أن يشرح لك هذه الكلمة. إذا كان التفسير الذي قدمه المستجيب يطابق المعنى الذي قصده المحقق ، فهذا يشير إلى أن الكلمة الأساسية مفهومة جيدًا. لاختبار الأسئلة بأكملها، يمكن أيضًا أن يُطلب من المستجيب الإجابة على السؤال ثم شرح الفكرة وراء استجابته. بهذه الطريقة، يمكن تحديد سوء الفهم بشكل فعال.

جمع البيانات الاجتماعية والديموغرافية - يمكن أن يؤدي تقصير الاستطلاع في كثير من الأحيان إلى قيام الجهات الفاعلة بحذف الأسئلة المتعلقة بالعوامل الاجتماعية والديموغرافية. إلا أن المعلومات المتعلقة بالجنس والعمر والموقع والقدرات والتعليم والوضع الاقتصادي وعوامل أخرى أساسية فقد تساهم في زيادة الوعي لتصميم إجراءات برنامجية موجهة. يمكن أن تكون الأسئلة المتعلقة بالوضع الاقتصادي والخلفية الدينية حساسة لبعض الأشخاص أو في بعض البلدان. استخدام الأسئلة التي تم التحقق من صحتها مسبقًا ، وإجراء الاستطلاعات التجريبية وقضاء بعض الوقت لبناء علاقة ودية ، قد يساهم في التخفيف من هذه المشكلات. يمكن أن يؤدي جمع البيانات الاجتماعية والديموغرافية وتحليلها أيضًا إلى تحديد معوقات المساواة في جمع البيانات والبرامج المستقبلية (على سبيل المثال ، عدد أقل من المشاركات الإناث ، والتمثيل المحدود للأشخاص ذوي الإعاقة ، وما إلى ذلك). قد يتطلب التغلب على هذه العوائق التي تحول دون جمع البيانات أخذ عينات طبقية أو هادفة والنظر في الوصول إلى الهاتف أو وسائل التواصل الاجتماعي.

تضمين بعض الأسئلة المفتوحة تعزيزالاستطلاعات بأدوات أخرى - تتمثل إحدى التحديات التي تواجه الاستطلاعات في أنها تجمع بيانات حول الأسئلة المحددة التي يتم طرحها، وعادة ما يُطلب من المستخدمين تحديد خيارات الإجابة المحتملة مسبقًا. هذا يعني أن النتائج يمكن أن تتغاضى في بعض الأحيان عن تحديات أخرى لم يتم السؤال عنها. يساعد تضمين بعض الأسئلة ذات الإجابات المفتوحة الأوسع في التغلب على هذا الأمر وإضافة معلومات عن سبب تفكير الأشخاص أو تصرفهم بالطريقة التي يتصرفون بها. ومع ذلك، يجب اختيار الأسئلة المفتوحة بعناية وتحديد أولوياتها، لأن كل إجابة ستتطلب تحليلًا يستغرق وقتًا أطول. قد يؤدي تضمين أسئلة مفتوحة بين عينة فرعية أصغر من المشاركين إلى جعل هذه العملية أكثر فاعلية. وبدلاً من ذلك ، يمكن تعزيزنتائج بيانات الاستطلاع بأساليب أخرى لجمع البيانات. على سبيل المثال ، قد يكون من المفيد اتباع بيانات الاستطلاع بفترة قصيرة من جمع البيانات النوعية لاستكشاف والتحقق من بعض الأنماط المحددة. يمكن أن يؤدي استخدام طرق متعددة أيضًا إلى معالجة الثغرات والتحيزات في كل طريقة.

وضع خطة لتحليل البيانات - غالبًا ما يأتي تحليل البيانات كفكرة متأخرة. يجب أن تحدد خطة تحليل البيانات بالضبط ما يتم عمله بالبيانات من كل سؤال ويجب أن تأخذ في الاعتبار الجداول الزمنية للتحليل وقدرات الموظفين. إذا كنت تخطط للنظر في التأثير المشترك للعديد من المتغيرات على نتيجة معينة ، فيجب التخطيط لذلك منذ البداية. إذا تم توحيد أدوات الاستطلاع في عدة بلدان ، فيمكن أيضًا توحيد خطط التحليل لزيادة الكفاءة. وبالمثل، من المهم التخطيط المسبق لنشر النتائج، وكيفية استخدام المخرجات في تحسين البرامج . قد يشمل ذلك إبلاغ أصحاب المصلحة الآخرين في وقت مبكر عن جمع البيانات، وإتاحة الوقت والميزانية الكافيين داخل البرامج لإجراء تغييرات متكررة حسب الحاجة.

استثمر الوقت في بناء قدرات الموظفين - تعد الملاحظة مهارة جديدة للكثيرين، وتتطلب تدريبًا نظرياً وممارسة تطبيقية في بيئات الحقيقية. في إثيوبيا وجمهورية الكونغو الديمقراطية وبنغلاديش ، قامت منظمة أوكسفام بتدريب موظفيها على المراقبة والفحوصات الموضعية لمراقبة استخدام منصة أوكسفام لغسل اليدين في مخيمات النازحين. ووجدوا أنه من المفيد تصميم سيناريوهات وهمية للتدريب النطري، ثم منح الموظفين في كل دولة وقتًا للتدريب على الأدوات قبل مشاركة التعليقات والأفكار. يمكن أيضًا تعزيز جودة الملاحظات من خلال حث المشرفين على إجراء فحوصات عشوائية لمن يجرون الملاحظات، و تسهيل مراجعة الفريق للبيانات التي يتم جمعها يومياً. يمكن أن تساعد هذه العملية أيضًا في التغلب على أي عوائق متعلفة بالمنطقة قد لا تكون متوقعة.

تقديم إرشادات حول كيفية تصنيف الملاحظات - يُطلب من المراقبين عادةً تصنيف ما إذا كان الشخص يمارس سلوكًا في لحظة معينة وربما بعض التفاصيل حول كيفية قيامه بذلك. لتسهيل هذا التصنيف ، من المهم أن يتم تحديد الفئات جيدًا. على سبيل المثال ، في شمال غرب سوريا ، أجرى UDER استطلاعاً حول استخدام الكمامات، ثم تم تعزيز ذلك بملاحظات في الأماكن العامة. للمساعدة في التصنيف ، قاموا بتضمين الصور عند تدريب الموظفين على شرح الشكل "الصحيح" لاستخدام للكمامات وأشكال مختلفة من "الاستخدام غير الصحيح للكمامات". بعد التجريب في البيئة المحلية، تمت إضافة فئة إضافية لاستخدام النقاب / الشماغ (أغطية الوجه المحلية) أما بالنسبة للأشخاص الذين يرتدون النقاب / الشماغ ، فلم يكن من الممكن عادةً معرفة ما إذا كانوا يرتدون كمامة تحتها.

الحصول على القدر المناسب من التفاصيل - كما هو الحال مع جميع طرق جمع البيانات ، من المهم فقط جمع البيانات التي ستكون مفيدة للبرنامج. وهذا يتطلب قصر جمع البيانات على المتغيرات الرئيسية والنظر في مستوى التفاصيل التي ستكون ضرورية لاتخاذ القرار. قدمت كينيا NBCC أكثر من 5000 مرفق لغسل اليدين في الأماكن العامة في جميع أنحاء كينيا. وشمل تقييمهم التحقق من وجود الماء والصابون في المرافق. في البداية كانوا يسجلون قياسات تفصيلية لكمية المياه الموجودة في وحدات غسل اليدين (¼ ، ½ ممتلئة ، إلخ) ، ولكن بعد فوات الأوان ، أدركوا أنه يمكنهم تبسيط ذلك لتسجيل ما إذا كان الماء موجودًا أم لا. لقد أدركوا أن هذا التصنيف الثنائي كان كافياً للإشارة إلى ما إذا كان المرفق يعمل أم لا.

حدد طريقة لقياس قيم نتيجتك - يمكن استخدام بيانات المراقبة بعدة طرق ، ولكن عادةً ما تُستخدم لحساب نسبة الأشخاص الذين يمارسون سلوكًا ما في لحظة رئيسية أو في مكان معين. في بداية جمع البيانات ، من المهم تحديد كيفية حساب القيم واختبارها مسبقًا. بالنسبة للأماكن العامة ، قد يكون هذا صعبًا وقد يؤثر على المواقع المختارة للمراقبة. في إندونيسيا ، طورت اليونيسف والحكومة الوطنية نظام مراقبة قائم على المراقبة في الوقت الفعلي لتقييم غسل اليدين ، والتباعد الجسدي واستخدام الكمامات. استخدموا شبكة من المتطوعين لإجراء ملاحظات سريعة في جميع أنحاء البلاد وإدخال البيانات في نموذج موحد. قررت اليونيسف تركيز ملاحظاتها على الأماكن التي توجد فيها نقطة دخول واضحة، حيث سمح لها ذلك بالتقاط عدد الأشخاص الذين يدخلون المكان. قاموا بتدريب متطوعيهم ، وكثير منهم كانوا جزءًا من فرقة العمل الوطنية لمواجهة COVID-19 ، لتوثيق سلوكيات الوقاية لأول 10 أشخاص عند دخولهم المكان. هذا الاسلوب كان سريعًا وذا جدوى ويسهل قياسه. كما تم تزويد المتطوعين برصيد الهاتف لدعم وتحفيز عملهم.

استخدام جميع البيانات المتاحة - في المرحلة المبكرة من الوباء ، أغفلت العديد من الجهات الفاعلة إمكانية استخدام البيانات الموجودة للاستفادة منها في المرحلة الأولى من برامجهم. يشمل ذلك استخدام التقييمات السابقة للسلوكيات ذات الصلة (مثل غسل اليدين) ، والتجارب المتعلقة بتفشي الأمراض الأخرى (مثل الكوليرا أو الإيبولا) أو توافر البنية التحتية والخدمات ذات الصلة (مثل خدمات المياه). في زامبيا ، عمل GRID3 مع الحكومة الوطنية لإنشاء مركز بيانات زامبيا الذي استخدم البيانات الحالية (مثل الاستطلاعات الصحية الديموغرافية والبيانات الحكومية) وجعلها متاحة من خلال تطبيقات الخرائط ولوحات المعلومات على الإنترنت التي سمحت للمستخدمين بالتعرف على السكان المعرضين للخطر (من يعانون محدودية الوصول إلى المياه لغسل اليدين ، ومحدودية الوصول إلى الرعاية الصحية ، وسكان المناطق ذات الكثافة السكانية العالية). مع مرور الوقت ، توسع Zambia Data Hub ليشمل بيانات جديدة وسمح بالتمثيل البياني للتصورات والسلوكيات بناءً على الدراسات الاستقصائية المقدمة من المنظمات التي تجري حملات مشاركة مجتمعية عن COVID-19. وشمل أيضًا حالات COVID-19 على مستوى المقاطعات والمناطق، ومواقع الاختبار ومراكز التطعيم وتتبع جرعات اللقاح التي يتم إعطاؤها. سمحت هذه البوابة المركزية لتبادل المعلومات للجهات الفاعلة المحلية بتنسيق العمل في الوقت المناسب في كل مرحلة من مراحل الاستجابة. طورت مجموعات المياه والصرف الصحي والنظافة الإنسانية WASH إرشادات حول كيفية إجراء مراجعات البيانات الثانوية لدعم الشركاء الذين يرغبون في الاستفادة من قواعد البيانات الحالية للاستفادة في عملهم في مجال الاستجابة لـ COVID-19.

الاجتماع بشكل متكرر مع موظفي الخطوط الأمامية للتفكير في التخطيط للبرامج والتقاط ذلك في التقارير - في ظل الظروف العادية ، تتغير البرامج أحيانًا نتيجة للمناقشات غير الرسمية التي تجري على أساس يومي داخل المكاتب التنظيمية. مع عمل العديد من الموظفين عن بعد ، أصبح من الصعب حصول هذة النقاشات غير الرسمية. تستخدم أوكسفام ومنظمة Action Contre la Faim والشركاء اسلوب تعقب التصور المجتمعي في 14 دولة. وهذا يشجع الموظفين على استخدام مهارات الاستماع النشط وتوثيق التصورات التي يتم مشاركتها معهم بشكل منهجي أثناء أنشطة التخطيط المستمرة. وأدركوا أن العملية قد تعززت بشكل كبير من خلال عقد اجتماعات أسبوعية بين موظفي البرنامج. سمح لهم ذلك بترجمة الأفكار الناشئة عن المجتمعات إلى طرق متفق عليها لتحسين البرامج. انتقلوا أيضًا إلى نماذج التقارير القياسية التي وجهت الموظفين حول كيفية تلخيص المعلومات بطرق تلقى صدى لدى الجهات الفاعلة الأخرى وتعظم الاستفادة.

الحوارات المفتوحة مع أصحاب المصلحة - أشارت العديد من الجهات الفاعلة إلى أن أكثر الآليات قيمة للتعلم البرنامجي المستمر كانت من خلال الشبكات غير الرسمية التي تم إنشاؤها مع أصحاب المصلحة الرئيسيين في المجتمع. يمكن أن تسهل هذه الحوارات تبادل المعلومات في اتجاهين وتزيد من قبول اساليب جمع البيانات الأخرى. في كينيا ، واجهت لجنة الإنقاذ الدولية ترددًا من المجتمعات المحلية في المشاركة في جمع البيانات في أماكن النزوح. لكنهم عملوا مع شركاء الاستجابة الآخرين لعقد اجتماعات مشتركة متكررة مع قادة المجتمع لبنائ فهم أكبر للأساس المنطقي وراء جمع البيانات. لتقليل عبء المراقبة على المجتمع، حاول الشركاء تنسيق أو استخدام أساليب جمع البيانات المشتركة قدر الامكان. بمجرد بدء منتديات الاتصال ، زاد قبول المراقبة والتقييم بين المجتمع وأصحاب المصلحة في المجتمع، وتمكنوا من مشاركة التعليقات لتحسين البرمجة. نظرًا لأن جمع البيانات الشخصية ظل يمثل تحديًا طوال فترة الوباء، فقد استثمرت العديد من المنظمات بعض الوقت لتدريب أفراد المجتمع على جمع البيانات. وقد ثبت أن هذا مفيد بشكل خاص لرصد تشغيل مرافق غسل اليدين، والتأكد من وجود الماء والصابون، حيث يمكن لأصحاب المصلحة في المجتمع - في كثير من الأحيان- اتخاذ إجراءات مباشرة لمواجهة التحديات.

مشاركة النتائج بشكل خلاق - يجب أن تكون مشاركة النتائج التشغيلية داخل المنظمات وفيما بينها في الوقت المناسب، لتسهم في تحسين البرنامج ، ولكن يجب أيضًا شرحها وتنسيقها بشكل جيد. من الصعب تحقيق هذه الأشياء في ظل أزمة متنامية. يتمثل أحد التحديات في النشر في أن جامعي البيانات لا يصفون بوضوح كيفية جمع البيانات والهدف من وراء هذه الطريقة. بدون هذه المعلومات ، يمكن تفسير النتائج بشكل خاطئ. عند إعداد المعلومات للنشر، تعاني المؤسسات أحيانًا في إيجاد روابط بين الأنماط الناشئة من بياناتها ومجموعة الإجراءات الموصى بها. أخيرًا ، غالبًا ما تكون النتائج طويلة أو معروضة بطريقة يصعب على المستخدمين المحتملين استيعابها أو فهمها. في كوكس بازار في بنغلاديش ، كان هناك جهد مستمر لإعداد ملخصات سريعة حول جمع البيانات النوعية من السكان. لجعل النتائج أكثر جاذبية ، عمل الشركاء مع فنان رسومي لرسم بعض التجارب التي توصلوا إليها. نظرًا لأن المنتج النهائي كان أكثر جاذبية بصريًا من الأنواع القياسية للمعلومات التي يتم مشاركتها، فقد ساعدت النتائج على جذب المزيد من الاهتمام بين أصحاب المصلحة الذين يمكنهم الاستفادة من النتائج. يمكن أن يكون استخدام الشبكات الحالية مثل مجموعات تنسيق RCCE أو WASH Clusters طريقة سهلة لمشاركة الأفكار مع أولئك الذين يمكنهم الاستفادة من النتائج.

استخدم نظرية التغيير وقم بتطوير المؤشرات لتتبع كل مرحلة من مراحل آليات التغيير المفترضة - تصف نظرية التغيير كيف يقترح المشروع إحداث تغيير في السلوك أو النتائج الصحية من خلال تحديد سلسلة خطوات محددة من الأحداث السببية . عادة ما يتم تطوير نظريات التغيير كجزء من عمليات تصميم البرنامج ولكنها ذات قيمة لإثراء المراقبة أيضًا. على سبيل المثال ، في مخيم تونغوغارا للاجئين في زيمبابوي ، عملت RANAS مع مفوضية الأمم المتحدة السامية لشؤون اللاجئين ومنظمة الرؤية العالمية World Vision و SDC لتصميم المراقبة البرنامجية الخاصة بهم لتعكس كل مستوى من مستويات نظرية التغيير التي يستخدمونها . لتقييم الاستفادة من البرنامج ، قاموا بقياس استدعاء البرامج من السكان. لتقييم المخرجات والنتائج ، أجروا دراسة استقصائية لرصد التغيرات في المحددات السلوكية وممارسات غسل اليدين المبلغ عنها ذاتيًا وممارسات التباعد الجسدي. من خلال الجمع بين هذه المؤشرات ، تمكنوا من فهم ما إذا كان برنامجهم قد تم تنفيذه على النحو المنشود وكان له التأثير المقصود.

استخدام أكثر من نهج واحد لقياس السلوك - بالنظر إلى أن الوصول إلى المجتمعات يمكن أن يتغير بسبب تطور الوباء ، فقد وجدت العديد من الجهات الفاعلة أنه من المفيد وجود مؤشرات أو طرق متعددة لقياس نفس السلوك. في الهند ، استخدمت مؤسسة Janseva Gramin Vikas Va Shikshan Foundation و Ranas مزيجًا من الأسئلة لفهم سلوك استخدام الكمامات. بدأوا بسؤال مفتوح الاجابة: "تخيل أنك تغادر المنزل لتذهب للتسوق أوتزور شخصًا ما. ماذا تفعل؟" عندما أجاب المشاركون استمع جامع البيانات وحدد ما إذا كان وضع الكمامة قد تم ذكره أم لا. لاحقًا في الاستبيان سألوا: "في أي مواقف ترتدي كمامة الوجه؟& quot; استجوب جامعو البيانات المستجيبين بناءً على أوقات محددة مثل مغادرة المنزل أو ركوب وسائل النقل العام. ساهم الجمع بين السؤالين في إعداد مقياسًا أكثر موثوقية للسلوك وسمح بفهم السلوك كما يُمارس في الروتين اليومي. قد يكون من المفيدأيضًا طرح أسئلة معيارية على المشاركين حول آرائهم في سلوك الآخرين في مجتمعهم.

قياس مقبولية البرامج ومدى ملاءمتها واستدامتها - غالبًا ما يتم تجاهل هذه العوامل في طرق المراقبة والتقييم البرامجية، رغم سهولة قياسها نسبيًا. ذكر العديد من الفاعلين أنهم - بعد فوات الأوان- كانوا يرغبون في تضمين المزيد من المؤشرات النوعية لفهم "لماذا" و "كيف" حقق برنامجهم تأثيراً .

مبادرات المراقبة المشتركة - بدلاً من النظر إلى تأثير برنامج أو منظمة واحدة ، من المنطقي تجميع الموارد والنظر في التأثير الجماعي لمبادرات الاستجابة أثناء الجائحة. في العديد من مناطق العالم ، ساعدت هياكل التنسيق القائمة على تسهيل مبادرات المراقبة المشتركة. على سبيل المثال ، قامت الكتلة الوطنية للمياه والصرف الصحي والنظافة الصحية في فلسطين بتطوير نظام تصنيف الضعف لمساعدة الشركاء على تحديد الاحتياجات وخاصة في المناطق المعرضة للخطر. قاموا بتكييف هذا لجمع بيانات COVID-19 حتى يتمكنوا من تتبع كيفية فاقم الوباء الضعف في المناطق المختلفة. في مناطق أخرى من العالم ، مثل إندونيسيا ، تم التنسيق بين شركاء من الحكومة والمنظمات غير الحكومية بوقت وقدرة محدودة مع معاهد البحث فإعداد إصدارات فصلية عن البحث التكويني حول سلوكيات الوقاية من COVID-19 . أدت الاستعانة بشريك خارجي محايد إلى تقوية الثقة في النتائج ومن ثم تم استخدامها بعد ذلك من قبل جميع الجهات الفاعلة في الاستجابة.