중대 사건 기술 : 그것이 무엇이고 어떻게 사용 되는가?

4 월 2, 2024

Critical Incident Technique (TIC)은 질적 연구 방법입니다 이것은 20 세기 전반기부터 사용되어 왔습니다. 마케팅에서 치과 또는 간호에 이르기까지 다양한 분야의 경험과 행동을 평가하는 데 현재 사용되는 도구입니다.

특히 치명적 사고 기법은 서비스 제공을 평가하는 데 유용했습니다. 이 기사에서는 Critical Incident Technique이 무엇인지, 어떻게 발생했는지 그리고 어떤 방식으로 적용 할 수 있는지 살펴 봅니다.

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중대 사건 기술이란 무엇입니까?

질적 연구 기법 인 한 비판적 사고 기법은 이해와 분석을 추구합니다. 그들 자신의 환경에서 사람들의 경험과 행동을 대표한다. 일상 생활에서 일어나는 상황에서. 다시 말해, 가설을 테스트하는 것 이외에, 질적 인 기술은 궁극적으로 가설을 공식화 할 수있는 연구 문제를 탐구하는 것으로 구성됩니다.

그것은 과학 지식을 구축하는 중요한 방법으로 체계화 된 일화 증거 수집 도구입니다.

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그것의 기원

연구 기술로서 ICT는 1954 년에 처음으로 기술되었다. 미국의 심리학자 John C. Flanagan . 후자는 그것을 인간 행동의 직접적인 관찰을 수집하는 일련의 절차로 정의했는데, 그 목적은 문제 해결을위한 그러한 관찰의 가능성을 호소하는 것이다.

다시 말해, Flanagan에 따르면 관찰과 일화 기록을 기반으로 한 질적 연구는 현상을 이해하고 가능한 문제에 대한 답을 제공하는 방식으로 체계화 될 수 있습니다.

Critical Incident Technique이 처음으로 체계적으로 사용되었을 때, 그것은 2 차 세계 대전의 맥락에서 미국 항공 서비스 내에있었습니다. 특히, 그것은 조종사의 활동을 평가하는 역할을했습니다.

TIC를 통해 만들어진 보고서는 훨씬 더 완전한 아이디어를 제시했다. 조종사의 효과적이고 비 효과적인 행동 . 구체적으로,이 기술은 행동의 효과 또는 비효율 (효과적인지 아닌지의 차이를 나타내는 사건)을 결정한 사건을 분석하는 것을 허용했습니다. 이러한 사건을 "중대한 사건"이라고합니다.

2 차 세계 대전 후에이 기술은 다른 많은 유형의 서비스와 활동을 평가하기 위해 확장되었습니다.

중요 인시던트 기법의 5 단계

Flanagan은 중요한 사고 기법을 사용할 때 필요한 5 단계를 개발했습니다. 이 단계는 관측 및 일화 데이터를 기반으로 한 많은 질적 연구 기술에서 일반적으로 사용되는 단계입니다. 차이점은 ICT가 특별한주의를 기울인다는 것이다. 특정 상황, 행동 또는 현상이 발생하는 요인을 결정하는 것으로 간주되는 사건 .

Flanagan이 정의한 다섯 가지 단계는 다음과 같습니다.

1. 주요 목표 식별

첫 번째 것은 연구 문제를 묻다. , 관찰의 주요 목적이 제안되었다. 예를 들어, 목표는 여행자의 작업과 활동을 파악하여 여행자의 요구를 분석하는 것입니다. 또는 특정 작업 환경에서 사회화 및 비즈니스 적응력을 창출하는 중요한 사건을 파악하십시오.

2. 프로 시저 생성

다음으로 구체적인 행동 단계를 설명해야합니다. 원칙적으로 그것은 관찰 될 구체적인 상황이 무엇인지 결정하는 것입니다. 또한 사건이 양성인지 음수인지를 평가하고 어느 것이 평가 될지를 결정하는 것이 필요합니다. 마찬가지로, 관찰자와 정보 제공자가 될 사람과 사람을 정의하십시오. , 일반적으로 관찰하는 환경에 익숙한 사람들이되도록 노력합니다.

3. 데이터 수집

데이터는 다른 방법으로 수집 할 수 있습니다. 예를 들어 수집 할 수 있습니다. 그룹 또는 개인 인터뷰, 설문 조사, 설문 조사 또는 의견 양식을 통해 . 직접적인 관찰 일 경우, 관찰 된 모든 사건을 가능한 한 빨리보고하여 그것이 신뢰성 있고 정확하다는 것을 보장 할 필요가있다. 일반적으로 약 100 건의 중대한 사건이 중요한 것으로 간주됩니다.

4. 데이터 분석

데이터가 수집되면 다음 단계로 데이터를 분석합니다.이것은 우리가 문제를 해결하는 데 사용할 수있는 방식으로 설명하고 번역하는 것을 의미합니다. 관찰 된 환경 및 관측의 목적과 관련된 이론적 틀과 관련하여 데이터를 분석하거나 다른 문제 및 솔루션을 식별하기 위해 여러 카테고리를 통해 데이터를 제시 할 수 있습니다.