איך נדע שהצלחנו? מדריך מעשי להערכת מיזמי מדע אזרחי

צילום תמונת הנושא: יעל אורגד (iNaturalist)

הקדמה

מדע אזרחי (Citizen Science) הוא גישה מחקרית המשלבת את הציבור בתהליכי יצירת ידע מדעי. המשתתפים עשויים לאסוף נתונים, לנתח מידע, לזהות תופעות, לפתח שאלות מחקר ואף לקחת חלק בפרשנות התוצאות והפצתן.

בעשורים האחרונים גדל משמעותית מספר מיזמי המדע האזרחי בעולם ובישראל. מיזמי מדע אזרחי נועדו לייצר ערך במגוון תחומים: קידום מחקר מדעי, הרחבת הידע והמודעות של המשתתפים, חיזוק קהילות, תמיכה בקבלת החלטות ולעיתים גם קידום שינוי סביבתי או חברתי. עם זאת, בעוד שרבים מהמיזמים משקיעים מאמצים רבים בגיוס משתתפים ובאיסוף נתונים, פחות תשומת לב מוקדשת לשאלה כיצד ניתן להעריך את הצלחת המיזם ואת השפעתו.

הערכה אינה רק כלי לדיווח לגורמי מימון או לבעלי עניין. היא מאפשרת ללמוד מה עובד ומה דורש שיפור, להבין אילו תוצאות הושגו בפועל, לזהות השפעות בלתי צפויות ולתכנן את המשך הפעילות באופן מושכל יותר.

מטרת מדריך זה היא לספק למובילי מיזמי מדע אזרחי מסגרת פשוטה ומעשית לתכנון ולביצוע הערכה, תוך התאמה למגוון סוגי מיזמים ולרמות שונות של משאבים וניסיון.

הערכת מיזם מדע אזרחי שונה מהערכת פרויקט מחקר רגיל. במחקר רגיל נבחנת בעיקר איכות התוצרים המדעיים. במדע אזרחי קיימות לרוב מטרות נוספות ולכן נדרשת הערכה רב־מימדית הבוחנת לא רק את הנתונים שנאספו, אלא גם את התהליכים והתוצאות הנובעים מההשתתפות במיזם. המדריך מציע גישה פרופורציונלית: לא כל מיזם צריך למדוד הכול. מטרת ההערכה היא לאסוף את המידע הדרוש לקבלת החלטות וללמידה, במאמץ סביר ובהתאם למטרות המיזם.

פרק 1 – מדוע להעריך מיזמי מדע אזרחי?

מיזמי מדע אזרחי פועלים במגוון רחב של תחומים כמו ניטור מינים ובתי גידול, או תיעוד תופעות סביבתיות וחברתיות. למרות השונות בין המיזמים, לכולם משותפת הנחה שהשתתפות הציבור תורמת ליצירת ידע חדש ובמקביל מייצרת ערך למשתתפים, לקהילות ולחברה.

כאשר מובילי מיזמים נשאלים האם המיזם שלהם מצליח, התשובה הראשונה מתמקדת בדרך כלל בהיקף הפעילות: כמה משתתפים הצטרפו, כמה נתונים נאספו, כמה תצפיות הועלו למערכת או כמה אירועים התקיימו. נתונים אלו חשובים, אך הם מתארים בעיקר את הפעילות שבוצעה ולא בהכרח את הערך שנוצר בעקבותיה. הערכה מאפשרת לבחון לא רק מה נעשה במסגרת המיזם, אלא גם מה השתנה כתוצאה ממנו.

מדוע חשוב להעריך מיזמי מדע אזרחי?

הערכת מיזם היא תהליך שיטתי של איסוף וניתוח מידע במטרה להבין האם המיזם מתקדם בכיוון הרצוי, האם הוא משיג את מטרותיו, ומה ניתן ללמוד ממנו לצורך שיפור עתידי. הערכה אינה פעולה חד־פעמית המתבצעת בסיום המיזם, אלא תהליך מתמשך המלווה את המיזם לכל אורכו ומסייע לקבל החלטות מבוססות מידע.

הערכה מאפשרת למובילי המיזם להבין האם הפעילויות שהם מקיימים אכן מובילות לתוצאות הרצויות. לעיתים קרובות מושקעים משאבים רבים בגיוס משתתפים, בפיתוח כלים טכנולוגיים או בארגון פעילויות שטח, אך ללא הערכה מסודרת קשה לדעת אילו מרכיבים במיזם תורמים להצלחה ואילו דורשים התאמה.

שנית, הערכה מסייעת לשיפור מתמשך של המיזם. כאשר נאסף מידע באופן שיטתי, ניתן לזהות מוקדם קשיים ובעיות, לבחון פתרונות חלופיים ולבצע התאמות בזמן אמת. בדרך זו ההערכה הופכת לכלי ניהולי המסייע לשפר את איכות הפעילות ולא רק לתעד אותה בדיעבד.

שלישית, הערכה מספקת בסיס לתקשורת עם שותפים, מממנים ובעלי עניין. ארגונים תומכים, קרנות, רשויות וגופים ציבוריים מעוניינים להבין מהו הערך שנוצר כתוצאה מהשקעה במיזם. הצגת נתונים והוכחות להשפעה מחזקת את אמינות המיזם, מגדילה את הסיכוי להמשך תמיכה ולפיתוח שותפויות חדשות.

סיבה נוספת היא הלמידה הארגונית. לאורך חיי המיזם נצבר ידע רב לגבי גיוס משתתפים, הפעלת מתנדבים, עבודה עם קהילות ושימוש בכלים שונים. תהליך הערכה מסודר מאפשר לתעד את הידע הזה, ללמוד ממנו ולהעביר לצוותים אחרים ולמיזמים עתידיים.

לבסוף, הערכה מאפשרת לזהות השפעות בלתי צפויות. לא פעם מתברר כי מיזם שהוקם במטרה לאסוף נתונים מדעיים תרם גם לחיזוק הקהילה המקומית, להגברת מודעות סביבתית או ליצירת קשרים חדשים בין גופים שונים. השפעות אלו עשויות להיות חשובות לא פחות מהמטרות המקוריות של המיזם.

מהי הצלחה במיזם מדע אזרחי?

אחת השאלות הראשונות שיש לשאול בתהליך ההערכה היא כיצד מוגדרת הצלחה. התשובה אינה זהה בכל המיזמים. עבור חוקר אקולוגיה, הצלחה עשויה להיות איסוף מאגר נתונים רחב ואמין. עבור רשות מקומית, הצלחה עשויה להיות הגדלת המעורבות הציבורית בניהול משאבי טבע. עבור גוף חינוכי, הצלחה עשויה להתבטא בפיתוח ידע, מיומנויות ועניין במדע בקרב המשתתפים.

לכן, לפני בחירת המדדים וכלי ההערכה, חשוב להגדיר באופן ברור מהן המטרות המרכזיות של המיזם. במקרים רבים קיימות מספר מטרות במקביל, ולעיתים אף מטרות שונות עבור קבוצות שונות של בעלי עניין. הערכה טובה צריכה לשקף את מגוון המטרות הללו ולבחון אותן באופן מאוזן.

חשוב לזכור כי הצלחה אינה נמדדת רק בהיקף הפעילות. מספר גבוה של משתתפים או תצפיות, אינו מבטיח בהכרח שהמיזם יצר השפעה משמעותית. לעומת זאת, מיזם קטן יחסית עשוי להשפיע באופן עמוק על המשתתפים או להוביל לשינוי ממשי במדיניות וניהול משאבים.

מה ההבדל בין פעילות, תפוקה, תוצאה והשפעה?

אחד המקורות הנפוצים לבלבול בתהליכי הערכה הוא חוסר הבחנה בין סוגים שונים של הישגים. כדי להבין את תרומת המיזם, חשוב להבחין בין ארבע רמות שונות:

• פעילויות (Activities) הן הפעולות המבוצעות במסגרת המיזם, כגון הכשרת מתנדבים, פיתוח אפליקציה, ארגון ימי שטח או קיום מפגשי קהילה.
• תפוקות (Outputs) הן התוצרים הישירים של הפעילויות. למשל מספר המשתתפים שהוכשרו, מספר התצפיות שנאספו או מספר הסדנאות שהתקיימו.
• תוצאות (Outcomes) הן השינויים המתרחשים בעקבות הפעילות בטווח הקצר והבינוני. לדוגמה, שיפור בידע של המשתתפים, עלייה במסוגלות לבצע תצפיות או הגברת המודעות לנושא הנחקר.
• השפעות (Impacts) הן השינויים הנרחבים וארוכי טווח יותר. לדוגמה, שיפור בניהול משאבי טבע, השפעה על מדיניות ציבורית, שינויים התנהגותיים מתמשכים או תרומה משמעותית לידע המדעי בתחום.

מיזמים רבים מודדים בעיקר תפוקות משום שקל יחסית לאסוף נתונים עליהן. עם זאת, כדי להבין את הערך האמיתי של המיזם יש לשאוף למדוד גם תוצאות והשפעות, לפחות בחלק מהתחומים הרלוונטיים למטרותיו.

הערכה לא חייבת להיות מורכבת

המונח “הערכה” עלול לעיתים לעורר תחושה שמדובר בתהליך מחקרי מורכב הדורש מומחיות מיוחדת, תקציבים גדולים וניתוחים סטטיסטיים מתקדמים. בפועל, מרבית מיזמי המדע האזרחי יכולים לבצע הערכה משמעותית גם באמצעות כלים פשוטים יחסית. שאלון קצר למשתתפים, מעקב אחר נתוני הפעילות במערכת, מספר ראיונות עם מתנדבים או דיון קבוצתי עם שותפים למיזם יכולים לספק מידע בעל ערך רב. העיקרון החשוב ביותר הוא שהמידע שנאסף יהיה רלוונטי למטרות המיזם ויאפשר קבלת החלטות טובה יותר.

לפיכך, מטרת ההערכה אינה למדוד כל דבר אפשרי, אלא לבחור מספר מצומצם של שאלות חשובות ולבחון אותן באופן עקבי לאורך זמן. הערכה טובה היא הערכה שניתן ליישם בפועל במסגרת המשאבים העומדים לרשות המיזם.

לסיכום הפרק: הערכת מיזמי מדע אזרחי היא כלי חיוני ללמידה, לשיפור והוכחת השפעה. היא מאפשרת להבין לא רק מה נעשה במסגרת המיזם, אלא גם מה השתנה בעקבותיו. הצלחת המיזם יכולה להתבטא במגוון תחומים: מדעיים, חינוכיים, קהילתיים, סביבתיים או ציבוריים, ולכן יש להתאים את תהליך ההערכה למטרות הספציפיות של כל מיזם. הערכה אינה חייבת להיות מורכבת או יקרה; גם תהליך פשוט ומתוכנן היטב יכול לספק תובנות משמעותיות ולתרום להתפתחות המיזם לאורך זמן.

משימות למובילי המיזם

בסיום קריאת פרק זה, מומלץ להשיב בקצרה על השאלות הבאות:

1. מדוע חשוב לנו לבצע הערכה במיזם שלנו?
2. מי צפוי להשתמש בממצאי ההערכה?
3. כיצד נגדיר הצלחה במיזם?
4. אילו שינויים היינו רוצים לראות אצל המשתתפים, בקהילה או בתחום המחקר?
5. אילו נתונים אנו כבר אוספים כיום ויכולים לשמש אותנו בתהליך ההערכה?

התשובות לשאלות אלו יהוו בסיס לפרק הבא, שיעסוק בהגדרת מטרות המיזם ובבניית תיאוריית השינוי שלו.

פרק 2 – הגדרת מטרות ותיאוריית שינוי

מבוא

אחד האתגרים הנפוצים בהערכת מיזמי מדע אזרחי הוא הניסיון למדוד השפעות לפני שהוגדרו באופן ברור מטרות המיזם והקשרים ביניהן. לעיתים קרובות מיזמים יוצאים לדרך מתוך חזון כללי “להגביר מודעות סביבתית”, “לערב את הציבור במחקר” או “לשפר את הידע על המערכת האקולוגית” – אך ללא הגדרה ברורה של השינויים שאמורים להתרחש, קשה מאוד לדעת מה צריך למדוד וכיצד לפרש את הממצאים.

לפני שמחליטים אילו נתונים לאסוף, אילו שאלונים להעביר או אילו מדדים לבחון, חשוב לעצור ולשאול: מה בדיוק אנו מנסים להשיג? כיצד פעילויות שאנו מקיימים צפויות להוביל לשינוי? ואילו סימנים יעידו שהשינוי אכן מתרחש?

פרק זה מציג שני כלים מרכזיים לתכנון ולהערכה של מיזמי מדע אזרחי: הגדרת מטרות ותיאוריית שינוי. כלים אלו מסייעים להפוך רעיונות כלליים לתכנית פעולה ברורה, ומאפשרים לבנות תהליך הערכה ממוקד ורלוונטי.

מדוע חשוב להגדיר מטרות בצורה ברורה?

מטרות הן הבסיס לכל תהליך הערכה. כאשר מטרות המיזם אינן מוגדרות היטב, קיים סיכון לאסוף מידע רב שאינו מסייע בקבלת החלטות, או לחלופין להחמיץ מידע חשוב שיכול להעיד על הצלחת המיזם. מטרה טובה מתארת שינוי רצוי. היא אינה מתארת פעילות שמתבצעת אלא את התוצאה שהפעילות אמורה ליצור. לדוגמה, “לקיים סדנאות הכשרה” היא פעילות, בעוד “לשפר את יכולתם של המשתתפים לזהות מינים” היא מטרה.

הגדרה ברורה של מטרות מסייעת גם לתקשורת בין השותפים במיזם. לעיתים גורמים שונים רואים את הצלחת המיזם באופן שונה. החוקרים עשויים להתמקד באיכות הנתונים, אנשי החינוך בפיתוח ידע ומיומנויות, והרשות המקומית בהשפעה על הקהילה או על קבלת החלטות. תהליך הגדרת המטרות מאפשר ליצור הבנה משותפת של היעדים ולזהות אילו תחומים חשוב להעריך.

סוגי מטרות במיזמי מדע אזרחי

ברוב מיזמי המדע האזרחי ניתן לזהות מספר סוגי מטרות הפועלות במקביל.

• מטרות מדעיות – המטרות הקשורות ליצירת ידע חדש או לשיפור הידע הקיים. לדוגמה: איסוף נתונים על תפוצת מינים, ניטור שינויים לאורך זמן, יצירת מאגר מידע רחב היקף, זיהוי מגמות סביבתיות או חברתיות. לעיתים מטרות אלו הן הסיבה המרכזית להקמת המיזם, ולעיתים הן רק חלק ממערך מטרות רחב יותר.
• מטרות חינוכיות – מתמקדות במשתתפים ובתהליכי הלמידה שהם חווים. דוגמאות: הרחבת הידע בנושא הנחקר, פיתוח מיומנויות חקר ואיסוף נתונים, הבנת אופן פעולתו של המחקר המדעי, הגברת העניין במדע.
• מטרות קהילתיות – מיזמים רבים שואפים לחזק את הקשר בין אנשים לבין סביבתם וקהילתם. דוגמאות: חיזוק תחושת השייכות למקום, יצירת קהילת מתנדבים פעילה, בניית שותפויות בין ארגונים וקהילות, עידוד מעורבות ציבורית.
• מטרות סביבתיות או התנהגותיות – בחלק מהמיזמים קיימת שאיפה לשינוי התנהגותי או סביבתי. דוגמאות: עידוד פעולות שימור, קידום התנהגות סביבתית אחראית, העלאת מודעות לנושאים סביבתיים, הפחתת פגיעה במערכות אקולוגיות.
• מטרות הקשורות למדיניות ולקבלת החלטות – לעיתים המיזם נועד לתמוך בגופים שמקבלים החלטות, דוגמאות: אספקת נתונים לתכנון וניהול, זיהוי בעיות הדורשות התערבות, השפעה על מדיניות ציבורית, שיפור תהליכי קבלת החלטות.

מהי תיאוריית שינוי?

תיאוריית שינוי היא הסבר מפורש של הדרך שבה המיזם צפוי ליצור את השינוי הרצוי. במילים פשוטות, תיאוריית שינוי עונה על השאלה: “אם נבצע את הפעילויות המתוכננות, כיצד הן יובילו לתוצאות ולהשפעות שאנו מבקשים להשיג?”

תיאוריית שינוי אינה רק רשימת מטרות. היא מתארת את הקשרים בין הפעולות לבין השינויים המצופים, ומציגה את ההנחות שעליהן נשען המיזם. אחת הדרכים הנפוצות לתאר תיאוריית שינוי היא באמצעות מודל המציג את רצף השלבים מהמשאבים המושקעים במיזם ועד להשפעות שהוא מבקש ליצור.

דוגמה לתיאוריית שינוי במיזם מדע אזרחי:
נניח שמטרת המיזם היא ניטור איכות מים בנחלים באמצעות תושבים.
התשומות כוללות צוות מקצועי, ערכות דיגום ותקציב.
הפעילויות כוללות הכשרת מתנדבים וביצוע דיגומים תקופתיים.
התפוקות הן מספר המשתתפים ומספר הדיגומים שבוצעו.
התוצאות בטווח הקצר, המשתתפים רוכשים ידע על איכות מים ולומדים לבצע דיגום תקין. בטווח הבינוני, נבנה מאגר נתונים על איכות מים ונערך ניתוח שלהם, מתפתחת מודעות לנושא והמשתתפים מעורבים יותר בשמירה על הנחל.
בטווח הארוך, הנתונים מסייעים לרשויות לזהות מפגעים ולשפר את ניהול משאבי המים. במקרה כזה ניתן לראות בבירור כיצד כל שלב מוביל לשלב הבא, ואילו נקודות בשרשרת כדאי למדוד.

כל תיאוריית שינוי מבוססת על הנחות יסוד (ראו באיור ובהמשך). הנחות אלו אינן תמיד נכונות, ולכן חשוב לזהות אותן במפורש. לעיתים תהליך ההערכה מגלה כי אחת ההנחות אינה מתקיימת. במקרה כזה המיזם יכול לבצע התאמות ולשפר את דרכי הפעולה שלו.

כיצד תיאוריית השינוי מסייעת להערכה?

כאשר תיאוריית השינוי מוגדרת היטב, קל יותר להחליט מה למדוד. לדוגמה: אם המיזם שם לו כמטרה הרחבת ידע של המשתתפים – יש למדוד ידע. מאידך, אם הגדלת הידע היא רק אמצעי להשגת המטרה של איסוף נתונים איכותיים יותר – עדיף למדוד את איכות הנתונים; אם מטרת המיזם שהמשתתפים ימשיכו לפעול לאורך זמן – יש למדוד התמדה ומעורבות; אם מטרת המיזם להשפיע על קבלת החלטות – יש למדוד שימוש בפועל בנתונים.

באופן זה תהליך ההערכה הופך ממדידה כללית של פעילות למדידה ממוקדת של השינויים שהמיזם מבקש ליצור.

כדי להשתמש בתיאוריית השינוי בהערכת מיזמי מדע אזרחי אין צורך ליצור מסמך מורכב או תרשים מפורט במיוחד, אלא לתאר: 

• מה הבעיה שהמיזם מבקש להתמודד עמה.
• מי קהלי היעד.
• אילו פעילויות יבוצעו.
• אילו תוצאות צפויות להתרחש.
• אילו השפעות ארוכות טווח מבוקשות.
• אילו הנחות עומדות בבסיס התהליך.

המטרה אינה לייצר מסמך מושלם אלא ליצור הבנה משותפת של הדרך שבה המיזם צפוי ליצור ערך.

לסיכום הפרק: הערכת מיזם אפקטיבית מתחילה בהגדרה ברורה של מטרותיו. לפני בחירת מדדים וכלי מדידה חשוב להבין אילו שינויים המיזם מבקש ליצור, עבור מי, ובאמצעות אילו מנגנונים. תיאוריית שינוי מסייעת להפוך חזון כללי למודל ברור המתאר את הקשר בין פעילויות, תוצאות והשפעות. מודל זה מהווה בסיס ישיר לבחירת מדדים ולבניית תכנית הערכה אפקטיבית.

משימות למובילי המיזם

בסיום פרק זה מומלץ להשלים את התרגיל הבא:

שלב 1 – הגדרת מטרות: כתבו עד שלוש מטרות מרכזיות של המיזם.

שלב 2 – זיהוי התוצאות הרצויות: אילו שינויים הייתם רוצים לראות אצל המשתתפים, הקהילה או מקבלי ההחלטות?

שלב 3 – זיהוי השפעות ארוכות טווח: מהו השינוי הרחב יותר שהמיזם מבקש לקדם?

שלב 4 – הנחות יסוד: מה חייב לקרות כדי שהמיזם יצליח?

תשובות אלו ישמשו בסיס לפרק הבא, שיעסוק בבחירת תחומי ההשפעה והגדרת שאלות ההערכה המרכזיות של המיזם.

פרק 3 – בחירת תחומי ההשפעה ושאלות ההערכה

מבוא

לאחר שהוגדרו מטרות המיזם ונבנתה תיאוריית השינוי שלו, השלב הבא הוא להחליט אילו היבטים של המיזם נרצה להעריך. זוהי אחת ההחלטות החשובות ביותר בתהליך ההערכה, משום שהיא משפיעה על סוגי הנתונים שייאספו, על הכלים שישמשו למדידה ועל המשאבים שיידרשו לביצוע ההערכה.

אחת הטעויות הנפוצות במיזמי מדע אזרחי היא הניסיון למדוד הכול. לעיתים מובילי מיזמים אוספים מידע רב על משתתפים, פעילות, תוצרים ותהליכים, אך מתקשים להפיק ממנו תובנות משמעותיות. הערכה טובה אינה נמדדת בכמות הנתונים שנאספו אלא במידת הרלוונטיות שלהם לשאלות החשובות ביותר עבור המיזם. לכן, לפני בחירת המדדים וכלי המדידה, מומלץ להגדיר תחילה את תחומי ההשפעה המרכזיים של המיזם ואת שאלות ההערכה שינחו את תהליך הלמידה. תחום השפעה הוא אחד ממימדי השינוי שהמיזם מבקש ליצור. לא כל תחומי ההשפעה חשובים באותה מידה בכל מיזם, לכן חשוב לזהות אילו תחומים נמצאים בליבת הפעילות ואילו תחומים הם משניים.

שאלות הערכה – הלב של תהליך ההערכה

כשבוחרים תחומי שינוי והשפעה, יש להגדיר את השאלות שעליהן רוצים לקבל תשובות. שאלת הערכה היא שאלה רחבה שהמיזם מבקש לבחון באמצעות ההערכה. שאלות אלו יהוו בהמשך בסיס לבחירת המדדים וכלי המדידה.

תחום השפעה ראשון: התרומה המדעית של המיזם

אחת המטרות המרכזיות של מיזמי מדע אזרחי רבים היא תרומה לידע המדעי. בניגוד למיזמי הסברה או חינוך בלבד, במדע אזרחי קיימת בדרך כלל שאיפה לייצר נתונים בעלי ערך מחקרי או יישומי. כאשר בוחנים את ההשפעה המדעית של המיזם, חשוב לשאול לא רק כמה נתונים נאספו, אלא גם מה איכותם וכיצד נעשה בהם שימוש. במיזמים מסוימים ניתן לבחון גם השפעות מדעיות רחבות יותר, כגון פרסומים, הצגות בכנסים, פיתוח שיטות מחקר חדשות או הרחבת בסיס הידע בתחום. 

שאלות הערכה אפשריות:

• באיזו מידה המיזם מייצר כמות נתונים מספקת מבחינת היקף, תדירות, כיסוי מרחבי או משך זמן, כך שניתן להפיק מהם ידע בעל משמעות מדעית או יישומית?
• באיזו מידה הנתונים הנאספים במיזם עומדים בסטנדרטים של אמינות, דיוק ועקביות, ואילו מנגנונים קיימים לבקרת איכות, אימות, זיהוי שגיאות וצמצום הטיות באיסוף הנתונים?
• באיזו מידה הנתונים שמייצר המיזם מצמצמים פערי ידע קיימים, מוסיפים מידע חדש מבחינה מרחבית, זמנית או תוכנית, או מאפשרים תצפיות שלא היו ניתנות להשגה באמצעות מקורות מידע קיימים?
• באילו אופנים ובאיזו מידה נעשה שימוש בנתוני המיזם במחקר מדעי, כגון ניתוחים, פרסומים, פיתוח שאלות מחקר, אימות ממצאים או יצירת שיתופי פעולה חדשים?
• באיזו מידה נתוני המיזם נגישים, רלוונטיים ומותאמים לצורכי מקבלי החלטות, והאם קיימות עדויות לכך שהם שימשו בפועל לתכנון, קביעת סדרי עדיפויות, שינוי מדיניות או פעולה בשטח?

תחום השפעה שני: השפעה על המשתתפים

תחום זה הוא אחד התחומים הנחקרים ביותר במדע אזרחי. עצם ההשתתפות במיזם עשויה להשפיע על הידע, המיומנויות, העמדות והתחושות של המשתתפים. לעיתים קרובות השפעות אלו הן חלק מרכזי מהצדקת קיומו של המיזם. ניתן לבחון מספר מדדים:

ידע – האם המשתתפים למדו מידע חדש? לדוגמה: זיהוי מינים, הבנת תהליכים אקולוגיים, היכרות עם שיטות מחקר.
מיומנויות – האם המשתתפים פיתחו יכולות חדשות? לדוגמה: איסוף נתונים, תצפית, שימוש בציוד, תיעוד ודיווח, הבנת המדע – האם המשתתפים מבינים טוב יותר כיצד מתבצע מחקר מדעי?
מסוגלות עצמית – האם המשתתפים מרגישים שהם מסוגלים לתרום למחקר, להבין נתונים ולהשפיע?
עניין ומוטיבציה – האם ההשתתפות הגבירה את הסקרנות והעניין בתחום?

שאלות הערכה אפשריות: 

• באיזו מידה ההשתתפות במיזם תרמה לרכישת ידע חדש, להעמקת ידע קיים או לשינוי באופן שבו המשתתפים מבינים את הנושא שבו עוסק המיזם, וכיצד ידע זה בא לידי ביטוי במהלך הפעילות או לאחריה?
• אילו מיומנויות פיתחו המשתתפים בעקבות השתתפותם במיזם – כגון מיומנויות חקר, איסוף וניתוח נתונים, חשיבה ביקורתית, שימוש בכלים טכנולוגיים, תקשורת ושיתוף פעולה – ובאיזו מידה הם מסוגלים ליישם מיומנויות אלו גם בהקשרים חדשים?
• באיזו מידה ההשתתפות במיזם השפיעה על תחושת המסוגלות של המשתתפים לפעול, ללמוד, לחקור, לתרום ידע או להתמודד עם משימות דומות בעתיד, ומהם הגורמים במיזם שתרמו לחיזוק או להחלשה של תחושה זו?
• באיזו מידה המשתתפים מביעים נכונות להמשיך להשתתף במיזם או בפעילויות דומות בעתיד, ומהם הגורמים המעודדים או מעכבים את המשך המעורבות שלהם לאורך זמן?

תחום השפעה שלישי: מעורבות והשתתפות

בחלק מהמיזמים עצם גיוס הקהל ושימורו הם יעד מרכזי. מיזמים רבים מצליחים לגייס משתתפים רבים, אך מתקשים לשמר אותם לאורך זמן. לכן חשוב להבין לא רק כמה אנשים הצטרפו למיזם אלא גם כיצד הם משתתפים בו. תחום זה חשוב במיוחד במיזמים מתמשכים המבוססים על תרומה קבועה של משתתפים.

שאלות הערכה אפשריות:

• מהו היקף ההשתתפות במיזם לאורך זמן, וכיצד הוא משתנה בין שלבים, פעילויות או קבוצות שונות של משתתפים?
• באיזו מידה מצליח המיזם לשמר השתתפות לאורך זמן, ומה שיעור המשתתפים שממשיכים להיות פעילים לאחר ההצטרפות הראשונית?
• מהי תדירות ההשתתפות של המשתתפים, ועד כמה קיימים הבדלים בדפוסי המעורבות בין משתתפים מזדמנים, פעילים וקבועים?
• אילו מאפיינים אישיים, חברתיים, דמוגרפיים או התנהגותיים מאפיינים משתתפים המתמידים במיזם לעומת משתתפים שמפחיתים את מעורבותם או נושרים, ומה ניתן ללמוד מכך על חסמים והזדמנויות להשתתפות?
• אילו גורמים פנימיים וחיצוניים תורמים להמשך המעורבות במיזם – כגון עניין אישי, תחושת משמעות, קשר לקהילה, תרומה למדע, משוב, הכרה, הנאה או נוחות ההשתתפות – ומהם הגורמים המעכבים התמדה?

תחום השפעה רביעי: השפעה קהילתית וחברתית

מיזמי מדע אזרחי פועלים לעיתים קרובות בתוך קהילות ומבקשים לחזק את הקשר בין אנשים לבין סביבתם. השפעות אלו עשויות לכלול: יצירת קשרים בין משתתפים, בניית קהילה פעילה, חיזוק תחושת השייכות למקום, הגברת האמון בין הציבור למוסדות, פיתוח שותפויות חדשות.

שאלות הערכה אפשריות:

• באיזו מידה ההשתתפות במיזם הובילה ליצירת קשרים חברתיים, מקצועיים או קהילתיים חדשים בין המשתתפים, ומה טיבם ועוצמתם של קשרים אלה לאורך זמן?
• האם ובאיזו מידה נוצרה סביב המיזם קהילה פעילה ומתמשכת, המאופיינת בתקשורת, שיתוף ידע, יוזמות משותפות ומעורבות שאינה תלויה רק בצוות המוביל?
• באיזו מידה ההשתתפות במיזם חיזקה את תחושת השייכות של המשתתפים לקהילה, למקום או לקבוצת העניין, וכיצד תחושה זו באה לידי ביטוי במעורבות, באחריות ובנכונות לתרום?
• אילו שיתופי פעולה חדשים נוצרו בעקבות המיזם בין משתתפים, קהילות, מוסדות, חוקרים או גופים ציבוריים, ובאיזו מידה הם נמשכו או הובילו לפעילויות, יוזמות או תוצרים נוספים?

תחום השפעה חמישי: השפעה סביבתית

מיזמים רבים, במיוחד בתחומי הסביבה והטבע, שואפים ליצור שינוי במצב הסביבה או בהתנהגות האנושית כלפיה. לעיתים השפעות אלו מתרחשות ישירות, ולעיתים הן תוצאה של תהליכים ארוכי טווח.

שאלות הערכה אפשריות:

• באיזו מידה ההשתתפות במיזם הובילה לשינויים בפועל בהתנהגות המשתתפים, אילו סוגי שינוי נצפו, ועד כמה שינויים אלה נשמרו לאורך זמן ובהקשרים שונים?
• באיזו מידה ההשתתפות במיזם הגבירה את נכונות המשתתפים ואת מעורבותם בפעולות שימור, ומהו היקף, תדירות ועומק המעורבות שלהם לאחר ההשתתפות במיזם?
• באיזו מידה המיזם תרם לעלייה בהיקף, בתדירות ובאיכות הדיווחים על מפגעים סביבתיים, והאם דיווחים אלה הובילו לטיפול, למעקב או לפעולה מצד גורמים רלוונטיים?
• באיזו מידה ניתן לזהות שיפור במצבם של בתי גידול שבהם פועל המיזם, באמצעות מדדים סביבתיים ברורים, והאם ניתן לקשור את השיפור באופן סביר לפעילות המיזם לצד גורמים נוספים המשפיעים על המערכת?
• אילו שינויים נצפו ברמת המערכת האקולוגית בעקבות פעילות המיזם — למשל במגוון המינים, בשפע אוכלוסיות, באיכות בית הגידול או בתהליכים אקולוגיים — ומה חוזק העדויות לכך שהמיזם תרם לשינויים אלה?

חשוב לזכור כי השפעות סביבתיות הן לעיתים קשות למדידה ויכולות להיות מושפעות מגורמים רבים שאינם קשורים ישירות למיזם.

תחום השפעה שישי: השפעה על מדיניות וקבלת החלטות

אחד הערכים הייחודיים של מדע אזרחי הוא היכולת לייצר מידע שימושי לגופים מקבלי החלטות. במקרים מסוימים המיזם נועד מלכתחילה לתמוך בתהליכי ניהול, תכנון או קביעת מדיניות. תחום זה עשוי להיות בעל חשיבות מיוחדת עבור מיזמים הפועלים בשיתוף רשויות מקומיות, משרדי ממשלה או גופי ניהול משאבי טבע.

שאלות הערכה אפשריות:

• באיזו מידה הנתונים והתובנות שהופקו במיזם הגיעו למקבלי החלטות ושימשו אותם בפועל להבנת מצב קיים, לתיעדוף סוגיות, לבחינת חלופות או לקבלת החלטות?
• באיזו מידה גופים ציבוריים או רשויות אימצו המלצות, צעדים או סדרי עדיפויות שהתבססו באופן ישיר או עקיף על הנתונים והתובנות שהפיק המיזם, ומה היה היקף היישום בפועל?
• באיזו מידה הידע שנוצר במיזם תרם לשינוי, לעדכון או לפיתוח של נהלים, תוכניות עבודה, מנגנוני ניטור או דרכי פעולה של גופים רלוונטיים, והאם ניתן לזהות שינוי מתמשך בעקבות זאת?
• אילו שיתופי פעולה נוצרו בין המיזם לבין רשויות מקומיות, משרדי ממשלה או גופים ציבוריים, מה היה עומק המעורבות של כל צד, ועד כמה שיתופי פעולה אלה תרמו לשימוש בנתונים, לקבלת החלטות או להמשך פעילות המיזם?

לא כל מיזם צריך למדוד הכל! חשוב להדגיש שאין צורך להעריך את כל תחומי ההשפעה בכל מיזם. מיזם קטן הפועל באמצעות קבוצת מתנדבים מקומית עשוי לבחור להתמקד במעורבות המשתתפים ובהשפעות קהילתיות. לעומת זאת, מיזם מחקרי רחב היקף עשוי להתמקד באיכות הנתונים ובהשפעתם על המחקר.

בדרך כלל מומלץ לבחור בין שניים לארבעה תחומי השפעה מרכזיים ולבנות עבורם תהליך הערכה משמעותי. ניסיון למדוד מספר רב מדי של תחומים עלול להכביד על המיזם ולפגוע באיכות ההערכה.

בעת בחירת תחומי ההשפעה מומלץ לשאול:

• אילו מטרות נמצאות בליבת המיזם?
• אילו שאלות מעניינות במיוחד את בעלי העניין?
• אילו תחומים חשובים לצורך דיווח למממנים?
• באילו תחומים צפוי המיזם ליצור את השינוי המשמעותי ביותר?
• אילו תחומים ניתן למדוד באופן ריאלי במסגרת המשאבים הקיימים?

לסיכום הפרק: מיזמי מדע אזרחי עשויים ליצור השפעה במגוון רחב של תחומים: מדע, למידה, מעורבות, קהילה, סביבה ומדיניות. לפני בחירת מדדים וכלי מדידה חשוב להחליט אילו תחומי השפעה הם החשובים ביותר עבור המיזם. שאלות הערכה מוגדרות היטב מאפשרות למקד את תהליך ההערכה ולוודא שהמידע הנאסף תורם להבנת הצלחת המיזם ולקבלת החלטות.

משימות למובילי המיזם

בחרו את שלושת תחומי ההשפעה החשובים ביותר עבור המיזם שלכם: תרומה מדעית, למידה והתפתחות המשתתפים, מעורבות והשתתפות, השפעה קהילתית וחברתית, השפעה סביבתית, השפעה על מדיניות וקבלת החלטות. עבור כל תחום שבחרתם, נסחו לפחות שתי שאלות הערכה. 

בפרק הבא נעבור משאלות הערכה למדדים, ונלמד כיצד לתרגם שאלות כלליות למשתנים שניתן למדוד ולעקוב אחריהם לאורך זמן.

פרק 4 – בחירת מדדים

מבוא

בפרק הקודם הגדרנו את תחומי ההשפעה ואת שאלות ההערכה של המיזם. כעת נדרש לבצע את הצעד הבא – להחליט כיצד נדע אם חל שינוי. כאן נכנסים לתמונה המדדים. מדד הוא סימן או נתון המאפשר לנו לבחון האם התקדמנו לעבר המטרה שהצבנו. המדדים הם הגשר בין שאלות ההערכה לבין הנתונים שנאסוף בפועל. לדוגמה, אם שאלת ההערכה היא “האם המשתתפים רכשו ידע חדש?”, המדד עשוי להיות ציון מבחן ידע, דירוג עצמי של הידע או היכולת לזהות מינים בצורה נכונה. 

בחירה נכונה של מדדים היא אחד הגורמים המרכזיים להצלחת תהליך ההערכה.

מהו מדד? מדד הוא משתנה שניתן למדוד לאורך זמן, המספק מידע על התקדמות המיזם או על השפעתו. מדדים יכולים להיות כמותיים או איכותניים. מדדים כמותיים לדוגמה: מספר המשתתפים, מספר התצפיות, אחוז ההתמדה, ציון במבחן ידע. מדדים איכותניים מתארים חוויות, תפיסות ותהליכים, לדוגמה: תחושת שייכות לקהילה, חוויית ההשתתפות, תפיסת הערך של המיזם. ברוב המקרים מומלץ לשלב בין שני סוגי המדדים.

מדד טוב צריך להיות:

• רלוונטי – קשור ישירות למטרות המיזם.
• ברור – כל מי שקורא אותו מבין מה נמדד.
• ישים – ניתן לאסוף את הנתונים הנדרשים.
• רגיש לשינוי – מסוגל לזהות התקדמות או נסיגה.
• בר־השוואה – מאפשר השוואה בין נקודות זמן שונות.

מדדים מורכבים מדי או כאלה שקשה לאסוף עבורם נתונים עלולים להכביד על המיזם מבלי לספק ערך משמעותי.

אחת הטעויות הנפוצות היא יצירת רשימה ארוכה מדי של מדדים. במרבית המקרים מומלץ לבחור 2–4 מדדים לכל תחום השפעה מרכזי ו־10–15 מדדים לכל היותר למיזם כולו. מספר מצומצם של מדדים איכותיים עדיף בדרך כלל על פני מערכת מדידה מורכבת שקשה לתחזק לאורך זמן.

מדדי תפוקה לעומת מדדי השפעה – מומלץ לשלב בין שני סוגי מדדים: מדדי תפוקה בוחנים את מה שבוצע. לדוגמה: מספר סדנאות, מספר דיווחים; מדדי תוצאה והשפעה בוחנים את מה שהשתנה. לדוגמה: עלייה בידע, שינוי התנהגות, שימוש בנתונים לקבלת החלטות. מדדי תפוקה חשובים לניהול המיזם, אך מדדי תוצאה והשפעה הם אלו שמאפשרים להבין את ערכו האמיתי.

מומלץ להכין טבלה פשוטה שתלווה את המיזם לאורך תקופת ההערכה. למשל:

תחום השפעה	שאלת הערכה	מדד	מקור הנתונים
למידה	האם המשתתפים למדו?	ציון ידע	שאלון
מעורבות	האם המשתתפים נשארים פעילים?	אחוז התמדה	מערכת דיווח
תרומה מדעית	האם נאספים נתונים איכותיים?	שיעור דיווחים תקינים	בדיקות איכות

לסיכום הפרק: מדדים הם הכלי המרכזי המאפשר לבחון האם המיזם משיג את מטרותיו. מדדים טובים הם רלוונטיים, ברורים וישימים. מומלץ לבחור מספר מצומצם של מדדים המשקפים את תחומי ההשפעה המרכזיים של המיזם, ולשלב בין מדדי תפוקה לבין מדדי תוצאה והשפעה. מערכת מדידה פשוטה וממוקדת תהיה בדרך כלל יעילה יותר ממערכת מורכבת ורחבה מדי.

משימות למובילי המיזם

עבור כל שאלת הערכה שהגדרתם בפרק הקודם, הגדירו לפחות מדד אחד. בסיום התרגיל בדקו:

☐ האם המדד קשור ישירות למטרה?
☐ האם ניתן לאסוף עבורו נתונים?
☐ האם ניתן למדוד אותו יותר מפעם אחת?
☐ האם המידע שיתקבל יסייע בקבלת החלטות?

בפרק הבא נעסוק בכלים איסוף נתונים, ונבחן כיצד ניתן למדוד את המדדים שנבחרו באמצעות שאלונים, ראיונות, נתוני מערכת וכלים נוספים.

פרק 5 – כלי איסוף נתונים

מבוא

לאחר שהוגדרו תחומי ההשפעה ונבחרו המדדים, השלב הבא הוא בחירת כלים לאיסוף נתונים שבאמצעותם נמדוד את המדדים שהגדרנו ונאסוף את המידע הדרוש לצורך ההערכה. מטרת הפרק היא לסייע בבחירת כלי איסוף הנתונים המתאימים ביותר לכל שאלה ולכל סוג של מיזם.

במיזמי מדע אזרחי קיימים יתרונות משמעותיים בהקשר זה. מרבית המיזמים אוספים ממילא מידע רב במהלך פעילותם – נתוני השתתפות, תצפיות, רישומי פעילות, תקשורת עם משתתפים ותוצרים שונים. לעיתים קרובות ניתן להשתמש במידע זה לצורכי הערכה מבלי להעמיס על המשתתפים או על צוות המיזם. עם זאת, לא כל שאלה ניתן לענות באמצעות אותו כלי. שאלות העוסקות בידע או בעמדות ידרשו בדרך כלל שאלונים, בעוד ששאלות העוסקות במעורבות ובהתמדה עשויות להתבסס על נתוני מערכת. לעיתים דווקא ראיונות או קבוצות מיקוד יספקו את התובנות החשובות ביותר. ככלל, מומלץ לבחור בכלי הפשוט ביותר שיכול לספק תשובה אמינה לשאלת ההערכה.

שאלונים

שאלונים הם כלי ההערכה הנפוץ ביותר במיזמי מדע אזרחי. הם מאפשרים לאסוף מידע ממספר גדול של משתתפים בזמן קצר יחסית, להשוות בין קבוצות שונות ולעקוב אחר שינויים לאורך זמן. באמצעות שאלונים ניתן למדוד: ידע, עמדות, מוטיבציה, תחושת מסוגלות, שביעות רצון, התנהגות מדווחת, כוונה להמשיך להשתתף. לצד שאלוני דיווח עצמי, מומלץ לשלב גם מבחני ידע או משימות ביצוע, המספקים תמונה ישירה ואובייקטיבית יותר של הידע והמיומנויות שרכשו המשתתפים. בעוד שדיווח עצמי בוחן כיצד המשתתפים מעריכים את הידע, ההבנה או המסוגלות שלהם, מבחן ידע מאפשר לבדוק מה הם יודעים בפועל, עד כמה הם מבינים מושגים מרכזיים, והאם הם מסוגלים ליישם את הידע בהקשרים חדשים. שילוב בין שני סוגי המדדים מאפשר להבחין, למשל, בין תחושת למידה לבין למידה שניתנת להדגמה בביצוע.
שאלונים יכולים להיות מועברים לפני הפעילות, במהלכה, בסיומה, מספר חודשים לאחר מכן.

יתרונות: פשוטים להפצה, מאפשרים השוואה בין משתתפים, מתאימים לניתוח כמותי.

חסרונות: מבוססים על דיווח עצמי, שיעורי מענה אינם תמיד גבוהים, עלולים שלא לשקף התנהגות בפועל.

ראיונות

ראיונות מאפשרים להבין לעומק את חוויית המשתתפים ואת המשמעות שהם מייחסים להשתתפותם. הם מתאימים במיוחד כאשר רוצים להבין: מדוע אנשים מצטרפים למיזם, מה גורם להם להמשיך או לפרוש, אילו השפעות הם חוו, אילו קשיים קיימים במיזם. ראיונות מתאימים במיוחד למיזמים קטנים ובינוניים או כאשר רוצים להבין לעומק ממצאים שעלו משאלונים.

יתרונות: מספקים מידע עשיר ומעמיק, מאפשרים לזהות השפעות בלתי צפויות.

חסרונות: דורשים זמן רב יחסית, מספר המשתתפים בדרך כלל קטן.

קבוצות מיקוד

קבוצת מיקוד היא שיחה מובנית עם מספר משתתפים במקביל. הכלי מתאים במיוחד כאשר רוצים להבין: דינמיקות קבוצתיות, חוויות משותפות, עמדות של קהילה או קבוצת משתתפים. במיזמי מדע אזרחי קבוצות מיקוד עשויות לספק מידע חשוב על תחושת השייכות, שיתופי פעולה וצרכים עתידיים של הקהילה.

יתרונות: מאפשרות למידה מהירה מקבוצה שלמה, מעודדות העלאת רעיונות ונקודות מבט שונות.

חסרונות: דורשות הנחיה מקצועית יחסית, משתתפים מסוימים עשויים להשתלט על הדיון.

תצפיות

לעיתים הדרך הטובה ביותר להבין מה מתרחש במיזם היא פשוט לצפות בו. באמצעות תצפיות ניתן לבחון: אופן איסוף הנתונים, שיתוף פעולה בין משתתפים, שימוש בציוד, איכות הביצוע של פרוטוקולי המחקר. תצפיות שימושיות במיוחד בשלבי הפיילוט או בעת פיתוח תהליכי עבודה חדשים.

יתרונות: מבוססות על התנהגות בפועל, אינן תלויות בדיווח עצמי.

חסרונות: דורשות זמן ומשאבים, עלולות להיות מושפעות מנוכחות הצופה.

נתוני מערכת ונתונים דיגיטליים

מיזמי מדע אזרחי רבים מפעילים אפליקציות, אתרי אינטרנט או מערכות דיווח. מערכות אלו מייצרות באופן אוטומטי נתונים בעלי ערך רב להערכה. לדוגמה: מספר משתמשים פעילים, תדירות דיווחים, משך פעילות, שיעורי התמדה, אזורי פעילות, מספר תצפיות למשתתף. לעיתים אלו הנתונים האמינים והזמינים ביותר במיזם.

יתרונות: אינם דורשים פנייה נוספת למשתתפים, נאספים באופן רציף, מאפשרים מעקב לאורך זמן.

חסרונות: מספקים מידע מוגבל על מניעים, עמדות וחוויות, דורשים גישה למערכת ויכולת ניתוח בסיסית.

מסמכים ותוצרים קיימים

לעיתים ניתן להפיק מידע משמעותי ממסמכים ותוצרים שכבר קיימים כמו: דוחות פעילות, מצגות, פרסומים, פוסטים ברשתות חברתיות, מסמכי מדיניות, פרוטוקולים של פגישות. כלים אלו מתאימים במיוחד כאשר רוצים להעריך השפעה מדעית, קהילתית או מדינית.

אף כלי אחד אינו מספק תמונה מלאה ולכן, במידת האפשר, מומלץ לשלב מספר מקורות מידע. לדוגמה: נתוני מערכת יכולים להראות שמספר המשתתפים הפעילים ירד, שאלון יכול להראות ירידה במוטיבציה, ראיונות יכולים להסביר מדוע. שילוב כזה מאפשר להבין לא רק מה קרה, אלא גם מדוע. גישה זו מכונה Mixed Methods – שילוב של נתונים כמותיים ואיכותניים.

המלצה למערך איסוף נתונים בסיסי

עבור רוב מיזמי המדע האזרחי ניתן להתחיל במערך פשוט הכולל:

1. נתוני מערכת: מספר משתתפים, מספר תצפיות, התמדה לאורך זמן.
2. שאלון קצר בסיום פעילות: למידה, שביעות רצון, כוונה להמשיך להשתתף.
3. 2–5 ראיונות בשנה להבנת חוויית המשתתפים.

לסיכום הפרק: בחירת כלי איסוף הנתונים צריכה להיגזר משאלות ההערכה והמשאבים העומדים לרשות המיזם. שאלונים, ראיונות, קבוצות מיקוד, תצפיות ונתוני מערכת הם הכלים המרכזיים העומדים לרשות מובילי מיזמי מדע אזרחי. ברוב המקרים מומלץ לשלב בין מספר כלים, כך שניתן יהיה להבין הן את היקף השינוי והן את הסיבות להתרחשותו.

משימות למובילי המיזם

עבור כל מדד שבחרתם בפרק הקודם, הגדירו כיצד ייאסף המידע. בדקו:

☐ האם כלי האיסוף מתאים למדד?
☐ האם ניתן ליישם אותו במסגרת המשאבים הקיימים?
☐ האם המשתתפים יוכלו להשלים אותו בקלות?
☐ האם המידע שיאסף צפוי לסייע בקבלת החלטות?

בפרק הבא נעמיק בשאלונים וכלי מדידה קיימים, ונציג כלים מתוקפים שנעשה בהם שימוש נרחב במחקר ובהערכת מיזמי מדע אזרחי ברחבי העולם.

פרק 6 – שאלונים וכלי מדידה מומלצים למיזמי מדע אזרחי

מבוא

בפרקים הקודמים עסקנו בהגדרת מטרות, תחומי השפעה, מדדים וכלי איסוף נתונים. בפרק זה נתמקד באחד מכלי ההערכה הנפוצים והיעילים ביותר – שאלונים. בעולם המדע האזרחי פותחו לאורך השנים שאלונים וכלי מדידה רבים המאפשרים להעריך השפעות על המשתתפים, על הקהילה ועל הסביבה. חלקם פותחו במיוחד עבור מיזמי מדע אזרחי, ואחרים אומצו מתחומי החינוך, הפסיכולוגיה והחינוך הסביבתי.

השימוש בכלים קיימים ומתוקפים מציע מספר יתרונות. ראשית, הוא מאפשר להסתמך על שאלות שנבדקו בעבר ונמצאו אמינות. שנית, הוא מאפשר להשוות בין ממצאים ממיזמים שונים. לבסוף, הוא חוסך זמן ומאמץ בפיתוח כלי מדידה חדשים. חשוב לזכור שאין צורך להשתמש בכלים במלואם. במקרים רבים ניתן לבחור מספר פריטים רלוונטיים מתוך כלי קיים או להתאים אותו לצורכי המיזם, תוך שמירה על משמעותו המקורית.

במיזמי מדע אזרחי מומלץ בדרך כלל להגביל שאלוני הערכה ל־5–15 דקות לכל היותר, כדי לשמור על שיעורי מענה גבוהים.

מדידת ידע ולמידה, עניין ומסוגלות עצמית

כאשר המיזם עוסק בנושא תוכן מוגדר (למשל ציפורים, פרפרים, איכות מים או זיהוי צמחים), אפשר לבנות מבחן ידע קצר המותאם ישירות לתכני המיזם. שאלות אלו יכולות לכלול: שאלות רב־ברירה, זיהוי תמונות, התאמת מושגים, פתרון בעיות. יתרונם הוא בכך שהם מודדים ידע בפועל ולא רק תחושת ידע. 

במיזמים רבים אחת המטרות היא להגביר את העניין של המשתתפים במדע ואת היכולת (מסוגלות עצמית). מסוגלות עצמית מתארת את אמונתו של אדם ביכולתו לבצע משימה מסוימת כמו לזהות מינים, לבצע תצפיות, לאסוף נתונים.

מדידת עמדות סביבתיות

כאשר המיזם עוסק בסביבה, טבע או קיימות, נהוג לבחון גם שינוי בעמדות. שאלון NEP – New Ecological Paradigm, הוא אחד הכלים הנפוצים ביותר בעולם למדידת תפיסות סביבתיות. הוא בוחן את האופן שבו אנשים תופסים את יחסי האדם והטבע. זהו כלי ותיק ומבוסס, שתורגם לשפות רבות ומאפשר השוואה למחקרים רבים.

מדידת התנהגות סביבתית

שינוי התנהגות הוא לעיתים אחת המטרות המרכזיות של מיזמי מדע אזרחי סביבתיים. שאלון GEB – General Ecological Behavior Scale מודד מגוון רחב של התנהגויות סביבתיות, לדוגמה: חיסכון במים, מחזור, שימוש בתחבורה ציבורית, השתתפות בפעילויות שימור. כמובן שתדרש התאמה בהיגדים להקשר של המיזם במדע אזרחי. 

שאלוני ידע – עמדות – התנהגות

שאלוני (KAP (Knowledge – Attitudes – Practices בוחנים במקביל מה אנשים יודעים, מה הם חושבים ומה הם עושים בפועל. זוהי מסגרת הערכה שבה בונים שאלון מותאם לנושא המיזם, ובספרות המדע האזרחי ממליצים להתאים את רכיבי הידע, עמדות והתנהגות למטרות ספציפיות של הפרויקט.

במרבית המקרים אין צורך להשתמש ביותר מ־2–3 כלי מדידה שונים. עבור רוב מיזמי המדע האזרחי מומלץ לשלב שאלון בסיסי לכל המשתתפים הכולל: למידה, מסוגלות עצמית, שביעות רצון, כוונה להמשיך להשתתף וכן כלי נוסף בהתאם למטרות המיזם.

לסיכום הפרק: שאלונים הם אחד הכלים החשובים ביותר להערכת מיזמי מדע אזרחי. במקרים רבים ניתן להסתמך על כלי מדידה קיימים ומתוקפים במקום לפתח שאלונים חדשים. הבחירה בכלי צריכה להתבסס על מטרות המיזם ועל השפעותיו המרכזיות. ברוב המיזמים די בשילוב של שאלון בסיסי קצר עם כלי מדידה נוסף המותאם לתחום ההשפעה העיקרי.

משימות למובילי המיזם

בחרו את תחום ההשפעה המרכזי של המיזם שלכם. עבור כל תחום שבחרתם, רשמו: מה נרצה למדוד? באיזה כלי נשתמש? מתי נבצע את המדידה?

בפרק הבא נעסוק בתכנון לוח הזמנים של ההערכה, ונבחן מתי נכון לאסוף נתונים לאורך חיי המיזם כדי לקבל תמונה מלאה של תוצאותיו והשפעותיו.

פרק 7 – תכנון ההערכה לאורך חיי המיזם

מבוא

אחת השאלות הראשונות שעולות בתכנון הערכה היא לא רק מה למדוד, אלא גם מתי למדוד. לעיתים מיזמים משקיעים מאמצים רבים בביצוע סקר בסיום הפעילות, אך מגלים שאין להם מידע המאפשר לדעת האם חל שינוי בפועל. במקרים אחרים נאספים נתונים רבים לאורך הדרך, אך ללא תכנון מסודר המקשה על הפקת תובנות.

הערכת מיזם מדע אזרחי היא תהליך מתמשך המלווה את המיזם לאורך מחזור חייו. תכנון נכון של מועדי המדידה מאפשר לזהות שינויים, להבין את הגורמים להם ולבחון האם המיזם מתקדם בכיוון הרצוי. 

עקרון בסיסי: למדוד את השינוי, לא רק את המצב

כאשר אנו מבקשים להעריך השפעה, בדרך כלל איננו מעוניינים לדעת רק מה מצב המשתתפים בסוף הפעילות, אלא האם חל שינוי בעקבות ההשתתפות. לדוגמה, אם משתתף מדרג את הידע שלו כגבוה בסיום המיזם, אין בכך כדי להעיד שהמיזם תרם ללמידה. ייתכן שהוא הגיע עם ידע גבוה מלכתחילה. לכן, במידת האפשר, מומלץ לבצע לפחות שתי מדידות: מדידת בסיס (Baseline), מדידת המשך (Follow-up). השוואה בין המדידות מאפשרת לזהות שינוי לאורך זמן. מדידת השינוי רלוונטית לכל תחומי ההשפעה והמטרות שהוגדרו – מבחינה מדעית (למשל שינוי בכמות הנתונים הקיימים ואיכותם), חברתית (למשל שינוי בתחושת השייכות של המשתתפים), השפעה על קבלת החלטות ומדיניות, על הסביבה וכו’. 

שלב א’ – מדידת בסיס (Baseline)

מדידת הבסיס מתבצעת לפני תחילת הפעילות או בסמוך מאוד להצטרפות המשתתפים למיזם. מטרתה היא לתעד את נקודת הפתיחה שממנה יוצאים המשתתפים. מדידת בסיס יכולה לכלול: ידע קודם, ניסיון קודם בתחום, עמדות, התנהגויות קיימות, ציפיות מהמיזם. לא בכל מיזם נדרשת מדידת בסיס מלאה, אך כאשר רוצים להעריך למידה או שינוי התנהגותי, היא מומלצת מאוד.

דוגמה: במיזם ניטור מאביקים ניתן לשאול לפני תחילת הפעילות:

• עד כמה את/ה מכיר/ה את קבוצות המאביקים המרכזיות?
• באיזו תדירות את/ה משתתף/ת בפעילויות סביבתיות?
• עד כמה את/ה מרגיש/ה מסוגל/ת לזהות מאביקים בשטח?

שלב ב’ – ניטור שוטף במהלך הפעילות

חלק גדול מהמידע החשוב ביותר נאסף דווקא במהלך המיזם. מטרת הניטור השוטף היא לעקוב אחר תהליכים ולאתר בעיות או הזדמנויות בזמן אמת. דוגמאות למידע שניתן לאסוף: מספר משתתפים פעילים, מספר דיווחים, איכות הנתונים, השתתפות בהכשרות, שימוש במערכת הדיווח. במיזמים ארוכי טווח מומלץ להגדיר מספר מדדים שינוטרו באופן קבוע.

שלב ג’ – הערכת סיום

מדידה זו מתבצעת בסיום הפעילות או בסוף תקופת הערכה מוגדרת. בשלב זה בוחנים: מה הושג? האם הושגו היעדים? אילו שינויים התרחשו? כיצד המשתתפים מעריכים את החוויה? בדרך כלל ייעשה שימוש בשאלון מסכם ולעיתים גם בראיונות או קבוצות מיקוד.

שלב ד’ – מעקב לאחר סיום הפעילות

השפעות רבות של מיזמי מדע אזרחי אינן מתרחשות מיד. ידע עשוי להישמר לאורך זמן, התנהגויות עשויות להשתנות בהדרגה, והשפעות קהילתיות או מדיניות עשויות להתפתח חודשים ואף שנים לאחר תחילת המיזם. לכן, כאשר הדבר אפשרי, מומלץ לבצע מדידת המשך. המדידה יכולה להתבצע 3 חודשים לאחר הפעילות, 6 חודשים לאחר הפעילות או שנה לאחר הפעילות.

כדאי לבדוק במעקב: האם המשתתפים עדיין פעילים? האם נשמרו הידע והמיומנויות? האם התרחש שינוי התנהגותי? האם נוצרו שיתופי פעולה חדשים? האם נעשה שימוש בנתונים שנאספו?

תכנון לוח זמנים להערכה

לא כל מיזם זקוק למערך הערכה מורכב. הטבלה הבאה מציגה שלוש רמות אפשריות.

סוג המיזם	מדידת בסיס	ניטור שוטף	סיום	מעקב
מיזם קצר (יום פעילות או אירוע)	אופציונלי	לא נדרש	✓	לא נדרש
מיזם שנתי	✓	✓	✓	מומלץ
מיזם רב־שנתי	✓	✓	✓	✓

ככלל, מומלץ לשמור על איזון במספר המדידות. מדידות רבות מדי עלולות ליצור עומס על המשתתפים ולהפחית את שיעורי המענה. ברוב המיזמים יספיקו: מדידת בסיס אחת, מדידה מסכמת אחת, מדידת המשך אחת (אם אפשר). מדידות נוספות יבוצעו רק כאשר יש צורך ברור בכך.

תיעוד ושמירת נתונים

כדי להפיק ערך מתהליך ההערכה חשוב לשמור את הנתונים בצורה מסודרת. מומלץ לתעד: תאריך האיסוף, כלי המדידה ששימש, גודל המדגם, אחוזי מענה, שינויים שנעשו בכלי המדידה לאורך הזמן. תיעוד זה יאפשר להשוות בין שנים, לזהות מגמות ולשפר את תהליך ההערכה בעתיד.

אתיקה בהערכה

בהקשר של הערכת מיזמים חשוב להתייחס גם להיבטים האתיים של איסוף מידע על משתתפים. כאשר נאספים נתונים על אנשים – למשל באמצעות שאלונים, ראיונות, תצפיות, מבחני ידע או נתוני שימוש במערכת – יש ליידע את המשתתפים בצורה ברורה מהו מטרת האיסוף, איזה מידע נאסף, כיצד ייעשה בו שימוש, מי יוכל לגשת אליו ולכמה זמן הוא יישמר. ככל האפשר, יש לאסוף רק את המידע הנחוץ להערכה ולהימנע מאיסוף פרטים מזהים שאינם חיוניים. בעת ניתוח והצגת הנתונים מומלץ לשמור על אנונימיות, למשל באמצעות הסרת שמות ופרטים מזהים, שימוש בקודים והצגת ממצאים באופן שלא ניתן יהיה לזהות משתתפים בודדים. כאשר מדובר בקבוצות קטנות או באוכלוסיות שקל לזהות בהן אנשים, יש לנקוט זהירות מיוחדת גם בציטוטים ובתיאורים איכותניים.

כאשר מטרת האיסוף היא לא רק הערכה פנימית של המיזם אלא גם מחקר שעשוי להתפרסם, להיות מוצג בכנס או לשמש בפרסום אקדמי, חשוב לבדוק מראש האם נדרש אישור של ועדת אתיקה מוסדית או גוף מקביל (למשל לשכת מדען של משרד החינוך כאשר מדובר בתלמידים). במקרים כאלה יש לקבל את האישור לפני תחילת איסוף הנתונים, ולא בדיעבד. בנוסף, יש לקבל הסכמה מדעת מהמשתתפים, ובמקרה של תלמידים לעיתים נדרשת גם הסכמת הורים, בהתאם לדרישות המוסד ולמאפייני המחקר. באישור הסכמה מראש חשוב להבהיר שההשתתפות בהערכה היא מרצון, שניתן לסרב להשתתף או לפרוש ללא פגיעה בהשתתפות במיזם עצמו, וששימוש עתידי בנתונים ייעשה רק בהתאם להסכמה שניתנה.

לסיכום הפרק: הערכת מיזם אינה אירוע חד־פעמי אלא תהליך מתמשך. תכנון נכון של מועדי המדידה מאפשר לזהות שינויים, להבין את מקורותיהם ולשפר את המיזם לאורך זמן. ברוב המקרים מומלץ לשלב מדידת בסיס, ניטור שוטף ומדידת סיום, ובמידת האפשר גם מעקב לאחר סיום הפעילות. מערך פשוט ועקבי עדיף בדרך כלל על מערך מורכב שקשה ליישם לאורך זמן.

משימות למובילי המיזם

השלימו את לוח הזמנים להערכה עבור המיזם שלכם. רשמו בטבלה מה ימדד ובאיזה כלי לכל מועד: לפני תחילת הפעילות, במהלך הפעילות, בסיום הפעילות, לאחר סיום הפעילות.

בדקו:

☐ האם קיימת מדידת בסיס?
☐ האם נאספים נתונים במהלך הפעילות?
☐ האם קיימת מדידת סיום?
☐ האם ניתן לבצע מדידת המשך?

בפרק הבא נעסוק בניתוח הנתונים ובאופן שבו ניתן להפוך את המידע שנאסף לתובנות מעשיות ובסיס לקבלת החלטות.

פרק 8 – ניתוח נתונים והפקת תובנות

מבוא

איסוף נתונים הוא רק אמצעי. מטרת ההערכה אינה למלא טבלאות או לצבור שאלונים, אלא להפיק מידע שיסייע להבין את הצלחת המיזם ולקבל החלטות טובות יותר בעתיד. גם במיזמי מדע אזרחי קטנים ניתן לבצע ניתוח משמעותי של הנתונים ללא ידע סטטיסטי מתקדם. ברוב המקרים, השאלות החשובות הן פשוטות: האם חל שינוי?, מה עבד היטב? מה דורש שיפור? אילו השפעות נוצרו? מה כדאי לעשות אחרת בעתיד?

ניתוח נתונים כמותיים

בדרך כלל מומלץ להתחיל בתיאור הנתונים: כמה משתתפים ענו? מה היה הממוצע? מהו שיעור ההשתתפות? האם קיימים הבדלים בין קבוצות?

דוגמה: אם שאלון המסוגלות העצמית הניב ציון ממוצע של 3.1 בתחילת המיזם ו־4.2 בסיומו, ניתן להסיק שחל שיפור משמעותי בתחושת המסוגלות של המשתתפים.

ניתוח נתונים איכותניים

הדרך הפשוטה ביותר לנתח נתונים אלו היא לזהות נושאים חוזרים. לדוגמה: אם מרבית המשתתפים מציינים: “למדתי לזהות מינים”, “אני מבין טוב יותר את הסביבה שלי”, “הכרתי אנשים חדשים” – ניתן לזהות שלושה תחומי השפעה מרכזיים: למידה, חיבור למקום, קהילה.

הצגת ממצאים

מומלץ להציג ממצאים באופן פשוט וברור. שימושים נפוצים: גרפים, אינפוגרפיקות, טבלאות מסכמות, ציטוטים נבחרים ממשתתפים. שאלו תמיד: “מה הסיפור שהנתונים מספרים?”

שימוש בממצאים לשיפור המיזם

הערכת מיזם אינה מסתיימת בפרסום הדוח. השלב החשוב ביותר הוא השימוש בממצאים לצורך: שיפור תהליכי עבודה, התאמת הכשרות, שיפור כלי הדיווח, גיוס משתתפים חדשים, שימור משתתפים קיימים, פיתוח שותפויות חדשות.

לסיכום הפרק: מטרת ניתוח הנתונים היא להפוך מידע לתובנות. גם ניתוח פשוט יכול לספק ערך רב כאשר הוא מתמקד בשאלות החשובות של המיזם. שילוב בין נתונים כמותיים ואיכותניים מאפשר להבין הן את היקף ההשפעה והן את הסיבות להיווצרותה.

פרק 9 – דיווח והצגת תוצאות

מבוא

ממצאי ההערכה הם משאב חשוב עבור מגוון קהלים: משתתפים, שותפים, מממנים, חוקרים, קובעי מדיניות והציבור הרחב. לכל קהל דרוש מידע שונה ולכן מומלץ להתאים את אופן הדיווח לקהל היעד.

• דיווח למשתתפים – משתתפים רוצים לדעת: מה הושג? כיצד תרומתם סייעה? מה נעשה עם הנתונים?. אמצעי דיווח אפשריים הם: ניוזלטר, אתר המיזם, מפגש סיכום, אינפוגרפיקה.
• דיווח למממנים ולשותפים – בדרך כלל יכלול: עמידה ביעדים, מדדי ביצוע, השפעות עיקריות, לקחים והמלצות. מומלץ לשלב נתונים לצד סיפורים ודוגמאות מהשטח.
• דיווח לציבור – כאשר המיזם עוסק בנושאים בעלי עניין ציבורי, מומלץ להנגיש את הממצאים באמצעות אתר אינטרנט, רשתות חברתיות, אירועי שיתוף ציבור, פרסום תקשורתי.

מה כדאי לכלול בכל דוח?

1. מטרות המיזם.
2. תהליך ההערכה.
3. ממצאים מרכזיים.
4. מסקנות.
5. המלצות להמשך.

לסיכום הפרק: הערכת מיזם יוצרת ערך רק כאשר ממצאיה משותפים ומשמשים לקבלת החלטות. דיווח ברור, קצר וממוקד יסייע להגדיל את השפעת ההערכה ולחזק את התמיכה במיזם.

דבר סיום

הערכת מיזם מדע אזרחי אינה מטרה בפני עצמה אלא כלי ללמידה, לשיפור ולהגדלת ההשפעה. אין צורך למדוד הכול, ואין צורך להפעיל מערך הערכה מורכב כדי להפיק תובנות משמעותיות. התחילו בשאלות החשובות ביותר עבור המיזם שלכם, אספו מידע באופן עקבי, השתמשו בממצאים לקבלת החלטות – ובעיקר זכרו שהערכה טובה היא כזו שמקדמת פעולה ולמידה, ולא רק מדידה.

נספח 1: מימדי ההשפעה לפי מודל IMPETUS להערכת מדע אזרחי

תחום ההשפעה	מימד ההשפעה
השפעה מדעית	1. יצירת ידע מדעי חדש
	2. יצירת תחומי מחקר חדשים וקידום בין־תחומיות
	3. יצירת משאבי ידע חדשים
	4. חדשנות בחינוך ובהוראה
השפעה חברתית	5. בניית קהילה והעצמתה
	6. הכלה חברתית
	7. העצמת חוקרים וקהילת המחקר
	8. פיתוח ידע, מיומנויות וכשירויות
	9. שינוי בדרכי חשיבה, בעמדות ובערכים
	10. שינוי בהתנהגות ותחושת בעלות/אחריות
	11. בריאות ורווחה
השפעה כלכלית	12. יצירת תעסוקה
	13. חיסכון בעלויות ובזמן
	14. יצירת הכנסה והכנסות לארגונים המובילים
	15. העצמה והשפעה כלכלית על קהילות מקומיות
השפעה פוליטית ומדיניות	16. השפעה על תהליכי מדיניות
	17. השתתפות פוליטית ואזרחית
	18. ממשל עצמי / יכולת הקהילה להתארגן ולפעול
השפעה סביבתית	19. השפעה על מערכות אקולוגיות
	20. השפעה על המגוון הביולוגי
	21. השפעה על איכות הקרקע
	22. השפעה על איכות המים
	23. השפעה על איכות האוויר
	24. הגברת מודעות סביבתית
השפעה טרנספורמטיבית	25. פוטנציאל לשינוי מערכתי ארוך־טווח

נספח 2: שאלון DEVISE Learning Outcomes Framework 

חלק א’ – עניין ומעורבות במדע

1. השתתפות במיזם הגבירה את העניין שלי בנושא הנחקר.
2. בעקבות ההשתתפות אני מחפש/ת מידע נוסף בנושא.
3. אני מתעניין/ת כיום יותר במדע מאשר לפני שהצטרפתי למיזם.
4. הייתי מעוניין/ת להשתתף בפרויקטים דומים בעתיד.
5. אני נהנה/ית לעסוק בפעילויות הקשורות למדע ולטבע.

חלק ב’ – מסוגלות עצמית

1. אני מרגיש/ה מסוגל/ת לבצע את משימות המיזם באופן עצמאי.
2. אני בטוח/ה ביכולתי לאסוף נתונים איכותיים.
3. אני מסוגל/ת להסביר לאחרים את מטרות המיזם.
4. אני יודע/ת כיצד להתמודד עם בעיות או קשיים במהלך איסוף הנתונים.
5. אני מרגיש/ה שיש לי יכולת לתרום למחקר אמיתי.

חלק ג’ – מיומנויות מדעיות

1. אני יודע/ת לבצע תצפיות באופן שיטתי.
2. אני יודע/ת לתעד נתונים בצורה מסודרת.
3. אני מבין/ה כיצד חוקרים משתמשים בנתונים שנאספו.
4. אני יודע/ת לזהות טעויות אפשריות באיסוף נתונים.
5. ההשתתפות במיזם שיפרה את יכולות החקר שלי.

חלק ד’ – הבנת תהליך המחקר

1. אני מבין/ה טוב יותר כיצד מתבצע מחקר מדעי.
2. אני מבין/ה מדוע חשוב לאסוף נתונים לאורך זמן.
3. אני מבין/ה כיצד נתונים משמשים לקבלת החלטות.
4. אני מבין/ה טוב יותר את מגבלות המחקר המדעי.

חלק ה’ – מוטיבציה להמשך השתתפות

1. אני מעוניין/ת להמשיך להשתתף במיזם.
2. הייתי ממליץ/ה לאחרים להשתתף.
3. אני מרגיש/ה שההשתתפות שלי משמעותית.
4. אני מאמין/ה שהמיזם תורם לקידום ידע או לפתרון בעיה חשובה.

לצורך הערכה שוטפת של מיזם, נמליץ על שאלון בן 10 פריטים בלבד, שיכלול: 3 פריטי עניין ומעורבות; 3 פריטי מסוגלות עצמית; 2 פריטי הבנת מחקר; 2 פריטי מוטיבציה להמשך. כך מתקבל שאלון של כ־2 דקות מילוי בלבד, עם שיעורי מענה גבוהים בהרבה משאלונים ארוכים, ועדיין מתקבלים מדדים איכותיים שנשענים על מסגרת DEVISE המקורית.

רשימת מקורות מומלצים

Ballard, H. L., Lindell, A. J., & Jadallah, C. C. (2024). Environmental education outcomes of community and citizen science: A systematic review of empirical research. Environmental Education Research, 30(6), 1007–1040. https://doi.org/10.1080/13504622.2024.2348702

Dunlap, R. E., Van Liere, K. D., Mertig, A. G., & Jones, R. E. (2000). New trends in measuring environmental attitudes: Measuring endorsement of the new ecological paradigm—A revised NEP scale. Journal of Social Issues, 56(3), 425–442. https://doi.org/10.1111/0022-4537.00176

Kaiser, F. G. (1998). A general measure of ecological behavior. Journal of Applied Social Psychology, 28(5), 395–422. https://doi.org/10.1111/j.1559-1816.1998.tb01712.x

Kieslinger, B., Schäfer, T., Heigl, F., Dörler, D., Richter, A., & Bonn, A. (2018). Evaluating citizen science: Towards an open framework. In S. Hecker, M. Haklay, A. Bowser, Z. Makuch, J. Vogel, & A. Bonn (Eds.), Citizen science: Innovation in open science, society and policy (pp. 81–96). UCL Press. https://doi.org/10.14324/111.9781787352339

MICS. (n.d.). MICS: Measuring the impact of citizen science. Retrieved July 26, 2026, from https://mics.tools

North American Association for Environmental Education. (n.d.). Community and citizen science programs support environmental education outcomes. https://naaee.org/programs/eeworks/community-citizen-science-support-outcomes

Olson, C., & Colston, N. (2024). Evaluating citizen science: Moving beyond output measures to learner behaviors, interests, and motivations. Citizen Science: Theory and Practice, 9(1), Article 13. https://doi.org/10.5334/cstp.683 

Phillips, T., Ferguson, M., Minarchek, M., Porticella, N., & Bonney, R. (2014). User’s guide for evaluating learning outcomes from citizen science. Cornell Lab of Ornithology. https://participatorysciences.org/wp-content/uploads/2018/11/UsersGuide_Interactive_Final_works.pdf

Phillips, T., Porticella, N., Constas, M., & Bonney, R. (2018). A framework for articulating and measuring individual learning outcomes from participation in citizen science. Citizen Science: Theory and Practice, 3(2), Article 3. https://doi.org/10.5334/cstp.126

Somerwill, L., & Wehn, U. (2022). How to measure the impact of citizen science on environmental attitudes, behaviour and knowledge? A review of state-of-the-art approaches. Environmental Sciences Europe, 34, Article 18. https://doi.org/10.1186/s12302-022-00596-1

The Association for Advancing Participatory Sciences. (n.d.). Survey instruments to measure learning outcomes. https://participatorysciences.org/resources/survey-instruments-to-measure-learning-outcomes/

Wehn, U., Gharesifard, M., Ceccaroni, L., Joyce, H., Ajates, R., Woods, S., Bilbao, A., Parkinson, S., Gold, M., & Wheatland, J. (2021). Impact assessment of citizen science: State of the art and guiding principles for a consolidated approach. Sustainability Science, 16(5), 1683–1699. https://doi.org/10.1007/s11625-021-00959-2