保育開発基金の主要機関の消費者教育戦略のケーススタディ

研究の目的: この研究は、州、準州、部族が使用できる革新的または有望な消費者教育戦略を特定することを目的としています。 この情報は、この分野を前進させるためのピアラーニングとイノベーションをサポートする可能性があります。 この情報は、消費者教育戦略の有効性や影響を評価することを目的としたものではなく、この制限は研究に関連する文書に明確に記載されます。 ACF はまた、この情報を将来の計画や意思決定に知らせるために内部で使用します。

研究の質問:

州/準州/部族が特定された現在の消費者教育戦略を使用する動機は何ですか?また、それはどのように選択されましたか? 州/準州/部族は、家族への支援のタイミングの改善、保育所探しのリソースとケアの選択肢についての意識の向上、家族のケア探しの支援という点でどのような成功を収めてきましたか? 州/準州/部族は実装上どのような課題を経験しましたか? 実施された戦略ではどのタイプの家族に連絡を取るのが最も困難でしたか、またその理由は何ですか? CCEE の検索には何が関係しますか? 親はいつ、どのように、そしてなぜ探すのでしょうか？ さまざまな状況（例：初めての親）で、親がケアを探し、決断するのを助けるために、親はどのようなサポートが必要ですか? 家族は、自分の州/準州/部族における消費者教育の情報源をどの程度認識していますか?また、それらについてどのような視点を持っていますか? 彼らはケアを求める際に何が役立つと思いますか?

募集: 選択された各サイト内で、研究チームは、州または準州の戦略に関する研究の研究課題に対処するためのさまざまな視点をもたらすために、ケーススタディの参加者を意図的に選択しました。 さらに、研究チームは、サイト代理店のスタッフやケーススタディに参加した他の人の協力を得て配布したチラシを使用して、選ばれた 6 つのサイトで保護者を募集しました。 募集チラシには、研究の資格、フォーカスグループへの参加要件、参加者が時間を費やして受け取った60ドルの感謝ギフトカードに関する情報、研究チームの連絡先情報が含まれていました。

データ収集方法: 研究チームは、データ収集の主な方法として、仮想の半構造化インタビューとフォーカス グループを実施し、参加した保護者に簡単なアンケートを実施しました。 ケーススタディの参加者からデータを収集するために、半構造化インタビューが選択されました。 この選択は、各参加者の視点を深く理解できると同時に、特定の戦略の特性とその実装方法に応じて質問を調整する十分な柔軟性を可能にするために行われました。 データ収集は訓練を受けた研究者によってZoom.gov経由で行われました。

ケーススタディ参加者に対する半構造化インタビューを収集するために、研究チームは 3 つのツールを使用しました。 まず、チームは CCDF 州および準州の管理者向けの面接ガイドを開発して使用しました。 このガイドには、戦略の背景、動機、歴史に関する質問が含まれていました。戦略の実施の課題と成功。そして学んだ教訓。 次に、チームは、消費者教育サービスを提供する契約を結んだ機関/組織 (CCR&R またはその他の地域社会組織の場合もあります) のスタッフに面接するための面接ガイドを開発し、使用しました。 このガイドには、参加者の背景、コミュニティの背景、消費者教育戦略の範囲、重点戦略の策定、実施の課題と成功についての質問が含まれていました。 第三に、研究チームは、複数の立場やコミュニティのメンバーに合わせて調整できる、半構造化された面接ガイドを開発して使用しました。 このガイドには、参加者の背景、コミュニティの背景、消費者教育の認識された必要性、重点戦略の設計と実施における視点と役割に関する質問が含まれていました。

フォーカスグループは、チームが親の認識、態度、意見、信念、見解について学ぶことを可能にするデータ収集の方法として使用されました。 フォーカス グループは訓練を受けた研究者によって作成されました。 ほとんどのフォーカス グループは数人の保護者とともに完了しましたが、保護者がフォーカス グループの時間に参加できない場合は、代わりにチーム メンバーが保護者と 1 対 1 の面談を実施しました。 チームは、フォーカス グループのモデレーター用ガイドと簡単なアンケートを作成し、使用しました。 半構造化されたフォーカス グループ ガイドは、さまざまなシナリオに対応するために開発され、ファシリテーターが出席する参加者に基づいて選択できる質問や調査が含まれていました。 フォーカスグループの質問には、親の育児に関する検索経験、親が利用して役に立ったか役に立たなかったと感じた情報源とその理由、選択した消費者教育戦略についての考えなどに関する質問が含まれていた。

フォーカスグループの最後に、研究チームは参加者とリンクを共有し、参加者は人口統計情報と現在の補助金受領状況を把握するために設計された簡単なウェブベースのアンケートに回答するよう指示されました。

データ分析: 各インタビューとフォーカス グループは音声で記録され、記録は文字起こしのためにサードパーティ サービスに送信されました。 主任上級研究員は、各サイトの戦略を説明するために、各サイトから出てくる重要なテーマを分析しています。 インタビューの内容はサイトごとに分析され、サイト固有の文書に統合されています。 チームは、各サイトの調査結果を次のカテゴリーに分類してまとめた最終的な公開文書を作成する予定です: 背景、事例研究の参加者の説明、コミュニティの背景の説明、選択された戦略の概要、戦略の成功に関連する要因、および戦略について学んだ教訓戦略。

フォーカス グループの記録は、訓練を受けた研究員 2 名によって NVivo ソフトウェアで転記、コード化、分析されています。 研究者らは、帰納的コーディングと演繹的コーディングを組み合わせて使用​​しています。これは、先験的にコードのセットを開発し、新しいトピックが出現したときにコードスキームに追加することで構成されます。 このため、研究チームはまず、主要なフォーカス グループのトピックと質問 (使用される情報源など) を反映するコーディング スキームをアプリオリに開発しました。 2 人の研究者は 3 回のテスト コーディング セッションを実施しました。 最初の転写が二重コード化された後、研究者らは、NVivo でコードとサブコードのカッパ係数を計算する評価者間信頼性をチェックし、不一致または不一致の点について議論しました。 0.3 未満のカッパ係数値は、コードまたはサブコード内で低いとみなされ、十分な一貫性が適用されていないと識別されました。 信頼性を向上させるために、これらのインスタンスについて特定のルールが議論され、合意されました。 2 番目と 3 番目の転写は、すべてのコードの信頼性が許容される (カッパ値が 0.4 以上) まで二重にコード化されました。 このプロセスにより、混乱点を明確にし、新たなトピックを含めるためにコーディング スキームが改訂されました。 最終的な分析は、最終的なコーディング スキーマに基づいて行われます。