{"id":22151677,"url":"https://github.com/epiverse-trace/epi-training-kit","last_synced_at":"2025-07-07T19:40:10.358Z","repository":{"id":185732547,"uuid":"656745537","full_name":"epiverse-trace/epi-training-kit","owner":"epiverse-trace","description":"An e-learning strategy for training on analysis, modelling and response to outbreaks and epidemics in Latin-America and the Caribbean","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2025-06-26T16:47:37.000Z","size":3990,"stargazers_count":7,"open_issues_count":0,"forks_count":1,"subscribers_count":1,"default_branch":"main","last_synced_at":"2025-06-26T17:30:54.488Z","etag":null,"topics":["data-science","e-learning","epidemics","training"],"latest_commit_sha":null,"homepage":"https://epiverse-trace.github.io/epi-training-kit/","language":"R","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":"cc-by-4.0","status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/epiverse-trace.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":null,"license":"LICENSE.md","code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null}},"created_at":"2023-06-21T14:50:04.000Z","updated_at":"2025-06-26T16:47:40.000Z","dependencies_parsed_at":null,"dependency_job_id":"bc5c8094-f0b1-466a-9475-9c283ffdf0b8","html_url":"https://github.com/epiverse-trace/epi-training-kit","commit_stats":null,"previous_names":["trace-lac/epi-training-kit"],"tags_count":0,"template":true,"template_full_name":null,"purl":"pkg:github/epiverse-trace/epi-training-kit","repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/epiverse-trace%2Fepi-training-kit","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/epiverse-trace%2Fepi-training-kit/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/epiverse-trace%2Fepi-training-kit/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/epiverse-trace%2Fepi-training-kit/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/epiverse-trace","download_url":"https://codeload.github.com/epiverse-trace/epi-training-kit/tar.gz/refs/heads/main","sbom_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/epiverse-trace%2Fepi-training-kit/sbom","host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":264139544,"owners_count":23563243,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2022-07-04T15:15:14.044Z","host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":["data-science","e-learning","epidemics","training"],"created_at":"2024-12-02T00:35:31.946Z","updated_at":"2025-07-07T19:40:10.317Z","avatar_url":"https://github.com/epiverse-trace.png","language":"R","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"\n\u003c!-- README.md is generated from README.Rmd. Please edit that file --\u003e\n\n\u003e # \u003cimg src=\"./img/LogoEpiTKit.jpg\" width=\"120\" /\u003e `Epi-Training Kit`\n\u003e\n\u003e ### **Estrategia de entrenamiento en modelamiento matemático de enfermedades infecciosas y ciencia de datos en salud pública con perspectiva de género**\n\nProyecto liderado por la [Pontificia Universidad\nJaveriana](https://medicina.javeriana.edu.co/trace-lac) Bogotá en el\nmarco de la iniciativa\n[Epiverse-TRACE](https://data.org/initiatives/epiverse/) con el apoyo de\nla Universidad de los Andes en Colombia, Data.org y el London School of\nHygiene and Tropical Medicine en Reino Unido. Proyecto patrocinado por\nel IDRC de Canadá.\n\nÚltima actualización: 22 de Mayo de 2024\n\n## **Motivación**\n\nLa formación en modelamiento matemático de enfermedades infecciosas y\nciencia de datos ha adquirido una relevancia creciente en el apoyo al\nmanejo y respuesta de emergencias de salud pública, como las epidemias y\npandemias. Sin embargo, en Latinoamérica aún hay ausencia de material\neducativo en español adaptado al contexto de Latinoamérica y el Caribe\nde acceso libre y gratuito para el aprendizaje de análisis, modelamiento\ny respuesta a brotes y epidemias. Además, a pesar de los esfuerzos de\nlos últimos años para reducir la brecha de género en las áreas STEM\n(ciencias, tecnología, ingeniería y matemáticas por sus siglas en\ninglés) y la ciencia de datos específicamente, persiste una brecha\nsignificativa en la participación y representación de mujeres en este\ncampo, lo cual limita el potencial de desarrollo y avance en la salud\npública a nivel regional. Este proyecto promueve la implementación de\nestrategias educativas innovadoras y el aprendizaje virtual mediante la\ncreación de un curso en línea masivo y abierto, también conocido como\nMOOC por sus siglas en inglés, que permita sobrepasar barreras sociales,\neconómicas y de acceso a educación de calidad, promoviendo la equidad de\ngénero.\n\n## **Objetivo**\n\nEsta estrategia busca contribuir a cerrar brechas en cuanto al acceso a\nmateriales educativos y oportunidades de aprendizaje de calidad en\nciencia de datos, análisis, modelamiento y respuesta a brotes y\nepidemias en América Latina y el Caribe, promoviendo el libre acceso a\neducación de calidad y la equidad de género.\n\n## **Público Objetivo**\n\nEsta estrategia está dirigida a profesionales y estudiantes en campos\ncomo el sector de la salud y las áreas STEM (ciencias, tecnología,\ningenierías y matemáticas).\n\n## **Contenidos**\n\nPara la construcción de esta estrategia se tiene contemplado el\ndesarrollo de un curso en línea masivo y abierto que contiene unidades\ncortas de aprendizaje agrupadas en cuatro módulos principales:\n\n- **Módulo de teoría epidémica y epidemiológica**: Aborda la teoría\n  epidémica como base fundamental en la comprensión y manejo de\n  enfermedades infecciosas desde su historia hasta la ciencia detrás de\n  ellas. Este módulo proporciona las herramientas conceptuales y\n  analíticas necesarias para comprender cómo se propagan las\n  enfermedades en poblaciones humanas, evaluar su impacto e informar la\n  toma de decisiones informadas para su prevención y control.\n\n- **Módulo de ciencia de datos en salud pública**: Abarca las diferentes\n  etapas del ciclo de vida de los datos tales como la recolección,\n  extracción, limpieza, análisis y visualización de datos. Este módulo\n  se enfoca en la adquisición o fortalecimiento de habilidades de\n  programación en el lenguaje R.\n\n- **Módulo de respuesta a brotes**: Presenta los conocimientos y\n  herramientas principales para identificar y gestionar de manera\n  efectiva situaciones de brotes de enfermedades infecciosas. Este\n  módulo incluye elementos de sistemas de vigilancia epidemiológica,\n  investigación de brotes paso a paso, comunicación efectiva del riesgo,\n  el papel de las actividades en campo y laboratorio para la respuesta a\n  brotes.\n\n- **Módulo de modelamiento y analítica avanzada**: Presenta conceptos\n  teóricos, ejercicios prácticos y estudios de caso, para la\n  construcción de modelos matemáticos de propagación de enfermedades\n  infecciosas, exploración de parámetros y aplicaciones estadísticas.\n  Este módulo permite desarrollar habilidades para aplicar técnicas\n  analíticas avanzadas en la interpretación de datos epidemiológicos y\n  la toma de decisiones informadas en situaciones de salud pública.\n\nCada uno de estos módulos cuenta con varias unidades. Cada unidad tiene\nun promedio de duración de trabajo entre 3-5 horas por parte del\nestudiante, dependiendo de la ruta de ingreso y conocimientos previos.\nEn la siguiente imagen (Imagen 1) pueden verse los Módulos y Unidades en\ndetalle\n\n\u003ccenter\u003e\n\n\u003cfigure\u003e\n\u003cimg src=\"./img/Modulos.jpg\" width=\"800\"\nalt=\"Imagen 1. Módulos y Unidades del Epi-training Kit\" /\u003e\n\u003cfigcaption aria-hidden=\"true\"\u003eImagen 1. Módulos y Unidades del\nEpi-training Kit\u003c/figcaption\u003e\n\u003c/figure\u003e\n\n\u003c/center\u003e\n\n## **Fases de trabajo**\n\nPara la construcción de esta estrategia se establecieron cuatro fases de\ntrabajo.\n\n## **Fase Exploratoria**\n\nEsta fase se llevó a cabo desde agosto de 2022 hasta julio de 2023 e\nincluyó el análisis de las necesidades y desafíos de la comunidad de\nposibles usuarios a través de entrenamientos presenciales realizados en\nvarias ciudades de Colombia. Durante esta fase, se crearon materiales\npara probar contenido y actividades con diversos grupos en cinco\njornadas de formación presencial que reunieron **cerca de 400\nparticipantes en cinco ciudades colombianas**: Bogotá (la capital),\nBucaramanga (centro-norte), Cali (suroeste), Manizales (centro) y Quibdó\n(región del Pacífico). En total, se tuvieron **14 días y más de 170\nhoras de entrenamientos presenciales**. Un logro destacado de esta fase\nfue la participación de mujeres, que superó el 70%.\n\nEsta fase exploratoria permitió hacer prueba de contenido y de\nactividades propuestas, así como identificar necesidades y expectativas\nde la comunidad de usuarios a través de entrenamientos en ciudades\nprincipales y ciudades intermedias con acceso más difícil y recursos\nlimitados. Estos entrenamientos permitieron ajustar y perfeccionar el\nmaterial educativo asegurando su efectividad y relevancia para diversos\ncontextos y necesidades.\n\nEstas jornadas de entrenamiento teórico-prácticas incluyeron\nconferencias magistrales, prácticas en el lenguaje de programación R y\ntalleres prácticos y aplicados a salud pública. De esta manera, durante\nlos entrenamientos se combinó la adquisición de conocimientos teóricos\ncon su aplicación práctica, permitiendo una comprensión de los conceptos\npresentados, así como las habilidades necesarias para aplicar esos\nconocimientos en situaciones reales y retos de salud pública.\n\n## **Fase de Diseño y Desarrollo**\n\nDurante esta fase, desarrollada entre marzo y noviembre de 2023, se\nrealizó la construcción de las primeras unidades del curso virtual. Esta\nfase incluyó la construcción de contenido y la realización del diseño\ninstruccional de las primeras unidades. El proceso del diseño\ninstruccional permitió incorporar las necesidades y aprendizaje que se\nobservaron en la Fase Exploratoria para generar una experienciade\naprendizaje más eficiente, activa y atractiva. Finalmente, esta fase\nincluyó la **producción de los recursos educativos como infografías,\nvideos, podcast, entre otros.**\n\n**En total realizamos 57 recursos educativos**; producimos 17 videos,\nque incluyen videos diagramados, entrevistas con especialistas,\ntutoriales y videos explicativos. Además, creamos 10 diagramas animados,\n15 presentaciones interactivas, 2 infografías, 2 documentos, 3 foros, 1\npodcast, 3 prácticas en R y 4 desafíos en R.\n\nAdemás, dado que el curso adopta una perspectiva de género integral en\nSTEM y ciencia de datos, este cuenta con el **uso de un lenguaje\ninclusivo, una representación equilibrada en imágenes y voces, y emplea\nuna línea gráfica cuidadosamente desarrollada para evitar la\nreproducción de estereotipos**. Adicionalmente, el curso destaca las\ncontribuciones de figuras históricas de diversos géneros, con el\nobjetivo de inspirar a los estudiantes y fomentar un entorno más\ninclusivo y equitativo en estos campos.\n\n\u003ccenter\u003e\n\n\u003cfigure\u003e\n\u003cimg src=\"./img/portada.jpg\" width=\"800\"\nalt=\"Figure 2. Portada del curso en la plataforma de edX\" /\u003e\n\u003cfigcaption aria-hidden=\"true\"\u003eFigure 2. Portada del curso en la\nplataforma de edX\u003c/figcaption\u003e\n\u003c/figure\u003e\n\n\u003c/center\u003e\n\n## **Fase Piloto**\n\nEn esta fase se realizó el piloto de las primeras unidades del **‘Curso\nen Ciencia de Datos en Salud Pública y Modelado de Enfermedades\nInfecciosas’** [(Ver demo del\ncurso)](https://www.youtube.com/watch?v=p1R1HImGFgw) en la plataforma de\ncursos abiertos masivos en línea, basada en software de código abierto,\nedX Edge. Esta fase se desarrolló entre noviembre y diciembre de 2023.\nEn total participaron **223 personas de 16 países de América Latina y el\nCaribe**, de los cuales el 57% completó exitosamente el curso. Este\npiloto permitió evaluar el contenido, los recursos educativos, la\nexperiencia de aprendizaje, los objetivos de aprendizaje, y la\ninteracción con la plataforma.\n\n- **6 de cada 10** participantes se identificaron como mujeres,\n  reflejando una representación de género equilibrada.  \n- **El grupo incluyó participantes de áreas STEM y salud**, con niveles\n  variados de formación.\n- **Más de la mitad de los participantes tenía un título de maestría**.\n  Sin embargo también participaron personas con pregrado y doctorado.\n- La mayoría de los participantes tenían entre 25 y 45 años, con una\n  concentración entre **32 y 38 años**.\n- Para la evaluación se diseñó i) **encuesta de satisfacción** con\n  preguntas abiertas y cerradas para cada unidad,obtuvo 630\n  respuestas. ii) **encuesta de experiencia** al final del curso tuvo\n  una tasa de respuesta del 70%. iii) Tres **grupos focales**\n  presenciales realizados con un total de 20 individuos de Colombia,\n  América Latina y el Caribe.\n\n## **Fase de Implementación y Evaluación**\n\nEn esta fase se realizará una primera implementación y evaluación entre\noctubre y diciembre de 2024 con un grupo de entre **500 y 1000 personas\nen América Latina y el Caribe**. Para esta implementación se realizarán\nlos ajustes del piloto y la producción de nuevas unidades. Asimismo, se\nrealizará una evaluación del curso y los resultados de quienes\nparticipen.\n\n## **Perspectiva de género**\n\nA lo largo de estas fases, la incorporación de la perspectiva de género\nse ha planteado mediante: *1)* Preguntar explícitamente aspectos\nrelacionados a género a los potenciales usuarios identificados; *2)*\nHacer visible la brecha de género presente en las áreas STEM y la\nciencia de datos *3)*Identificar barreras de aprendizaje asociadas al\ngénero, *4)* Promover la participación de mujeres en el diseño y todas\nlas fases del desarrollo, *5)* Retroalimentar el diseño de acuerdo a los\nresultados preliminares encontrados *6)* Incorporar un enfoque de género\nen el diseño y desarrollo del curso mediante el uso de lenguaje\ninclusivo y un equilibrio gráfico que evite la reproducción de\nestereotipos de género.\n\n## **Resultados Preliminares**\n\n- Durante la Fase Exploratoria entre 2022 y 2023 se realizaron cinco\n  jornadas de entrenamientos presencial en campo con alrededor de 400\n  participantes de las áreas STEM y salud en diferentes regiones de\n  Colombia.\n\n- En noviembre de 2023 se realizó el primer piloto del curso online\n  masivo abierto titulado ‘Curso en Ciencia de Datos en Salud Pública y\n  Modelado de Enfermedades Infecciosas’ en la plataforma de aprendizaje\n  en línea de código abierto edX Edge contando con más de 200\n  participantes de 16 países diferentes de América Latina y el Caribe.\n\n- La codificación de los datos cualitativos resultó en varios hallazgos\n  clave entre los cuales **se destacan la claridad, organización y\n  relevancia del contenido del curso, así como la efectividad de los\n  ejercicios prácticos y la diversidad de recursos educativos**. También\n  se identificaron desafíos, como barreras de acceso, sugiriendo áreas\n  de mejora, particularmente en la inclusión de contextos regionales.\n\n- El análisis cualitativo reveló que **más del 80%** de quienes\n  participaron en el curso están de acuerdo con que este cumplió los\n  objetivos propuestos y responde a las necesidades en la región en\n  términos de formación en capacidades de ciencia de datos y\n  modelamiento de enfermedades infecciosas.\n\n- En general **la calificación del curso fue de 4.6/5.0**\n\n- Dentro de los diferentes espacios de entrenamiento presencial y\n  virtual se ha promovido la formación de mujeres, con una participación\n  de más del 60%.\n\n## **Contacto**\n\n- Zulma M. Cucunubá. Investigadora Principal\n  (zulma.cucunuba@javeriana.edu.co)\n- Laura Gómez-Bermeo. Coordinadora de entrenamiento\n  (gomezblaura@javeriana.edu.co)\n- Proyecto TRACE-LAC tracelac@javeriana.edu.co\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fepiverse-trace%2Fepi-training-kit","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fepiverse-trace%2Fepi-training-kit","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fepiverse-trace%2Fepi-training-kit/lists"}