top of page
  • รูปภาพนักเขียนPanat neramittagaphong

ความแตกต่างระหว่าง Appreciative inquiry และ Positive deviance


บทความโดย:

ปณัฐ เนรมิตตกพงศ์ (อ.แบงค์) Founder of Appreciative systems pcpanat@gmail.com


เนื่องจากทั้งสองศาสตร์เป็นศาสตร์ที่ว่าด้วยการแก้ปัญหาขององค์กรด้วยวิธีเชิงบวกเหมือนกัน จึงมีคำถามกว่า ทั้งสองวิชานี้มีความแตกต่างกันอย่างไร


Appreciative inquiry(AI) เป็นศาสตร์ด้านการพัฒนาองค์กรที่คิดค้นโดยอาจารย์ David cooperrider จุดเน้นก็คือเน้นการหาปัจจัย(factor) หรือองค์ประกอบที่สร้างพลังชีวิตให้องค์กร (living force) คือ AI มีความเชื่อว่าในทุกองค์กรมันต้องมีอะไรดีๆอยู่บ้างแหละ องค์กรถึงยังอยู่รอดมาจนถึงป่านนี้ เราก็แค่ไปสืบค้น (inquiry) ว่าสิ่งนั้นคืออะไร มีองค์ประกอบอะไรบ้างที่ทำให้สิ่งนั้นเกิดขึ้น จากนั้นก็นำสิ่งที่ได้มาขยายผลเพื่อสร้าง living force ในองค์กรให้มากขึ้นๆ


ส่วน Positive deviance (PD) นั้น เป็นวิชาที่ถูกคิดจากนักวิจัย รากฐานแนวคิดจึงมีความเป็นสถิติสูง โดย PD เป็นศาสตร์ที่ใช้แก้ปัญหาในชุมชน แนวคิดก็คือในสังคมจะมีบรรทัดฐานบางอย่างที่คนในสังคมปฏิบัติกันจนเป็นมาตรฐาน ทำให้คนในสังคมได้รับผลกระทบคล้ายๆกันทั้งผลกระทบในด้านดีและด้านไม่ดี และในสังคมก็จะต้องมีคนบางจำพวกที่ทำอะไรไม่เหมือนชาวบ้านชาวช่องเขา ประเด็นอยู่ที่ทั้งๆที่คนกลุ่มนี้ก็มีข้อจำกัดเหมือนคนอื่น แต่เขากลับไม่ได้รับปัญหาเหมือนคนอื่น นัก PD ก็เลยสนใจไปศึกษาว่า ไอ้พฤติกรรมที่ไม่เหมือนชาวบ้านชาวช่องนั้นรึเปล่า ที่ทำให้คนกลุ่มนี้รอดพ้นจากปัญหา ก็เลยลงไปศึกษาคนที่มีพฤติกรรมประลาดในเชิงบวกนี้ แล้วเอาสิ่งที่ได้ไปทดลองทำ เพื่อขยายผลไปยังพื้นที่อื่นๆ


จากที่เล่ามาจะเห็นว่ากระบวนการของ Appreciative inquiry และ Positive deviance นั้นมีความคล้ายคลึงกันมาก จุดที่ต่างกันชัดๆน่าจะเป็นเรื่องกระบวนการ กล่าวคือ กระบวนการของ Appreciative inquiry จะมุ่งเน้นไปที่สิ่งที่สร้างพลังการทำงานให้องค์กร มุ่งค้นหาสิ่งนั้น เมื่อพบแล้วก็นำมาขยายผล ส่วน Positive deviance ด้วยความที่แนวคิดมาจากทางสถิติมาก กระบวนการก็เลยจะคล้ายการทำสถิตินั่นคือ ระบุประเด็นปัญหาที่ต้องการพัฒนา จากนั้นจึงเริ่ม Set Mean ของชุมชน คือ set ว่า อะไรคือบรรทัดฐานที่คนในชุมชนปฏิบัติเหมือนๆกัน เมื่อได้ Mean แล้ว ถึงค่อยมาดูว่า จาก Mean ที่กำหนดนี้มันมี Deviance ตรงไหนบ้าง และเลือกเอาตัว Deviance ที่มีผลลัพธ์ในเชิงบวกมาศึกษา


ดังนั้นถ้าจะสรุปว่า Appreciative inquiry และ Positive deviance ต่างกันอย่างไร ก็ตอบว่า ต่างกันที่กระบวนการ โดย AI จะมุ่งตรงไปยังสิ่งที่สร้างพลังให้องค์กรเลย ส่วน Positive deviance จะเน้นการ Set ค่ามาตรฐานก่อน แล้วค่อยดูว่ามีอะไรที่แตกต่างไปจากมาตรฐานบ้าง แล้วถึงจะเข้าไปศึกษา




ตัวอย่างเช่น ในบริษัทผลิตสายไฟแห่งหนึ่ง ประสบปัญหาว่ามีสายไฟเสียเกินมาตรฐาน บริษัทแห่งนี้ต้องการปรับปรุงประสิทธิภาพในการผลิตให้ดียิ่งขึ้น


Appreciative inquiry: เข้าไปค้นหาว่า อะไรบ้างที่ทำให้ระบบการผลิตสายไฟมีประสิทธิภาพ (รู้ว่ามีปัญหา แต่ก็เชื่อว่าในปัญหามันก็ต้องมีอะไรดีๆบ้าง ไม่งั้นเจ๊งไปแล้ว ซึ่งสิ่งนั้นอาจจะเป็นคน เป็นกระบวนการ เป็นระเบียบของบริษัท ฯลฯ) เมื่อค้นพบสิ่งนั้นแล้วก็นำมาขยายผลต่อ


Positive deviance: เข้าไปศึกษาว่า ปกติอัตราส่วนการทำเสียโดยปกติอยู่ที่เท่าไหร่ (หา Mean) จากนั้นพิจารณาว่า มีส่วนใดที่มีอัตราการผลิตเสียน้อยที่สุด (หา deviance) และลงไปศึกษาว่าแผนกดังกล่าวทำอะไรที่แตกต่างไปจากแผนกอื่น นำข้อมูลที่ได้มาขยายผลต่อ


ผลที่ได้จากการทำ Appreciative inquiry และ Positive deviance อาจจะออกมาเหมือนกัน ซึ่งหลายครั้งก็เกิดเหตุการณ์แบบนี้บ่อยๆจนคนเริ่มแยกความต่างไม่ออก อย่างในกรณีบริษัทผลิตสายไฟนี้ สุดท้ายก็ไปพบว่ามีพนักงานคนหนึ่งที่มีวิธีจับสายไฟที่ไม่เหมือนคนอื่น และอัตราการทำสายไฟเสียของพนักงานคนนี้ก็น้อยกว่าคนอื่น ทางบริษัทจึงได้ถอดวิธีการจับสายไฟของพนักงานคนนี้มาสร้างเป็นมาตรฐานการผลิตของบริษัท ซึ่งปรากฏว่า ทำให้อัตราการทำสายไฟเสียลดลงอย่างมาก อันนี้คือกรณีที่ผลลัพธ์ที่ได้เป็นอันเดียวกัน


ทั้ง Appreciative inquiry และ Positive deviance ต่างก็เป็นศาสตร์ที่เชื่อว่า เราสามารถแก้ปัญหาโดยใช้แนวคิดเชิงบวกได้ ความแตกต่างนี้ ต้องการแยกให้เห็นเพื่อความเข้าใจเท่านั้น มิได้ต้องการให้แบ่งแยกการใช้ให้ชัดแต่อย่างใด ประธานาธิบดีเหมาเจ๋อตุงของจีนเคยกล่าวว่า “ไม่ว่าจะเป็นแมวดำหรือแมวขาว ถ้าจับหนูได้คือแมวดี” หลักการทั้งสองนี้ก็เช่นกัน ไม่มีอะไรดีกว่าอะไร ขึ้นอยู่กับบริบทและสถานการณ์ตอนนั้นว่าควรใช้แนวทางของศาสตร์ใดในการจัดการ เพราะสุดท้ายแล้ว ไม่ว่าจะ Appreciative inquiry และ Positive deviance ถ้าสามารถช่วยพัฒนาและสร้างประโยชน์ให้กับองค์กรได้ ก็ถือว่าเป็นเครื่องมือที่ดีและประสบความสำเร็จในการทำครับ


ดู 287 ครั้ง0 ความคิดเห็น

Comments


bottom of page