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title: "Epi-Training Kit (Español)"
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> # ![](./img/LogoEpiTKit.jpg){width="150"} `Epi-Training Kit`
>
> ### EpiTKit: Una estrategia de entrenamiento online de acceso abierto en modelamiento de enfermedades infecciosas y ciencia de datos en salud pública

Última actualización: 24 de enero de 2024

::: {.alert .alert-secondary}
### NOTICIAS: {.unnumbered}

-   [Abstract](https://epiverse-trace.github.io/epi-training-kit/index-EN.html#abstract)
    aceptado en [Infectious Disease
    Modelling Conference 2024](https://idmconference.net/)

-   Finalizamos la primera implementación del **Curso en
    ciencia de datos en salud pública y modelamiento de enfermedades
    infecciosas**

:::

## **¿Qué es el EpiTKit?**

El EpiTKit es una estrategia de entrenamiento en modelamiento matemático
de enfermedades infecciosas y ciencia de datos en salud pública,
desarrollada por la Pontificia Universidad Javeriana. Su objetivo
principal es proporcionar material educativo de acceso abierto en
español, adaptado al contexto de América Latina y el Caribe para
fortalecer las capacidades en ciencia de datos y modelamiento matemático
de enfermedades infecciosas en la región. Además, promueve la equidad de
género en estos campos, con el fin de garantizar un desarrollo más
inclusivo y efectivo en la respuesta a emergencias de salud pública.

## **Epiverse TRACE: una colaboración global**

El EpiTKit forma parte de una colaboración internacional que incluye
instituciones como la Pontificia Universidad Javeriana y la Universidad
de los Andes en Colombia, el London School of Hygiene and Tropical
Medicine en el Reino Unido, el Medical Research Council Unit en Gambia y
data.org, con el respaldo financiero del International Development
Research Center (IDRC) de Canadá.

## **Motivación del EpiTKit**

La ciencia de datos y el modelamiento matemático se han convertido en
herramientas clave para apoyar la gestión y respuesta ante emergencias
de salud pública. Sin embargo, en América Latina y el Caribe, la
disponibilidad de materiales educativos en español sigue siendo
limitada, y esta situación se ve agravada por barreras sociales,
económicas y de acceso a educación de calidad abierta. Además, persiste
una brecha significativa en la participación y representación de mujeres
en disciplinas STEM (Ciencias, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas),
especialmente en modelamiento matemático, programación y ciencia de
datos, lo que restringe el potencial para avances en la salud pública
regional. En este contexto, el EpiTKit surge como una estrategia
innovadora de e-learning, diseñada para superar estas barreras al
ofrecer educación de acceso abierto y de alta calidad a través de un
MOOC (Curso Masivo Abierto en Línea, por sus siglas en inglés "Massive
Open Online Course"). Además, promueve la equidad de género en estos
campos, garantizando un desarrollo más inclusivo y efectivo en la
respuesta a emergencias de salud pública en la región.

## **Objetivo**

El objetivo principal del EpiTKit es proporcionar material educativo de
acceso abierto en español, adaptado específicamente al contexto de
América Latina y el Caribe, con el fin de desarrollar capacidades en la
región en ciencia de datos y modelamiento matemático de enfermedades
infecciosas.

## **Público Objetivo**

El EpiTKit está dirigido a profesionales y estudiantes en campos como el
sector de la salud y las áreas STEM (ciencias, tecnología, ingeniería y
matemáticas), así como a personas involucradas en la toma de decisiones
en salud pública.

## **Contenidos**

Actualmente, el EpiTKit cuenta con un MOOC (Curso Masivo Abierto en
Línea, por sus siglas en inglés "Massive Open Online Course") que
contiene unidades cortas de aprendizaje agrupadas en cuatro módulos
principales:

-   **Módulo de teoría epidémica y epidemiológica**: Aborda la teoría
    epidémica como base fundamental en la comprensión y manejo de
    enfermedades infecciosas desde su historia hasta la ciencia detrás
    de ellas. Este módulo proporciona las herramientas conceptuales y
    analíticas necesarias para comprender cómo se propagan las
    enfermedades en poblaciones humanas, evaluar su impacto e informar
    la toma de decisiones informadas para su prevención y control.

-   **Módulo de ciencia de datos en salud pública**: Abarca las
    diferentes etapas del ciclo de vida de los datos tales como la
    recolección, extracción, limpieza, análisis y visualización de
    datos. Este módulo se enfoca en la adquisición o fortalecimiento de
    habilidades de programación en el lenguaje R.

-   **Módulo de respuesta a brotes**: Presenta los conocimientos y
    herramientas principales para identificar y gestionar de manera
    efectiva situaciones de brotes de enfermedades infecciosas. Este
    módulo incluye elementos de sistemas de vigilancia epidemiológica,
    investigación de brotes paso a paso, comunicación efectiva del
    riesgo, el papel de las actividades en campo y laboratorio para la
    respuesta a brotes.

-   **Módulo de modelamiento y analítica avanzada**: Presenta conceptos
    teóricos, ejercicios prácticos y estudios de caso, para la
    construcción de modelos matemáticos de propagación de enfermedades
    infecciosas, exploración de parámetros y aplicaciones estadísticas.
    Este módulo permite desarrollar habilidades para aplicar técnicas
    analíticas avanzadas en la interpretación de datos epidemiológicos y
    la toma de decisiones informadas en situaciones de salud pública.

Cada uno de estos módulos está compuesto por varias unidades. Cada
unidad tiene una duración promedio de entre 3 y 5 horas de trabajo,
dependiendo de los conocimientos previos. Este curso es completamente
asincrónico y flexible en cuanto al tiempo, permitiendo a cada
estudiante gestionar su propio ritmo de aprendizaje. En la siguiente
imagen (Imagen 1) se detallan los módulos y unidades, con las unidades
ya desarrolladas y actualmente disponibles marcadas en azul claro.

<center>

![Imagen 1. Módulos y Unidades del Epi-training
Kit](./img/Modulos.jpg){width="800"}

</center>

## **Fases de trabajo**

Para la construcción de esta estrategia se establecieron cuatro fases de
trabajo.

## **Fase Exploratoria**

Esta fase se llevó a cabo desde agosto de 2022 hasta julio de 2023 e
incluyó el análisis de las necesidades y desafíos de la comunidad de
posibles usuarios a través de entrenamientos presenciales realizados en
varias ciudades de Colombia. Durante esta fase, se crearon materiales
para probar contenido y actividades con diversos grupos en cinco
jornadas de formación presencial que reunieron **cerca de 400
participantes en cinco ciudades colombianas**: Bogotá (la capital),
Bucaramanga (centro-norte), Cali (suroeste), Manizales (centro) y Quibdó
(región del Pacífico). En total, se tuvieron **14 días y más de 170
horas de entrenamientos presenciales**. Un logro destacado de esta fase
fue la participación de mujeres, que superó el 70%.

Esta fase exploratoria permitió hacer prueba de contenido y de
actividades propuestas, así como identificar necesidades y expectativas
de la comunidad de usuarios a través de entrenamientos en ciudades
principales y ciudades intermedias con acceso más difícil y recursos
limitados. Estos entrenamientos permitieron ajustar y perfeccionar el
material educativo asegurando su efectividad y relevancia para diversos
contextos y necesidades.

Estas jornadas de entrenamiento teórico-prácticas incluyeron
conferencias magistrales, prácticas en el lenguaje de programación R y
talleres prácticos y aplicados a salud pública. De esta manera, durante
los entrenamientos se combinó la adquisición de conocimientos teóricos
con su aplicación práctica, permitiendo una comprensión de los conceptos
presentados, así como las habilidades necesarias para aplicar esos
conocimientos en situaciones reales y retos de salud pública.

## **Fase de Diseño y Desarrollo**

Durante esta fase, desarrollada entre marzo y noviembre de 2023, se
realizó la construcción de las primeras unidades del curso virtual. Esta
fase incluyó la construcción de contenido y la realización del diseño
instruccional de las primeras unidades. El proceso del diseño
instruccional permitió incorporar las necesidades y aprendizaje que se
observaron en la Fase Exploratoria para generar una experienciade
aprendizaje más eficiente, activa y atractiva. Finalmente, esta fase
incluyó la **producción de los recursos educativos como infografías,
videos, podcast, entre otros.**

**En total realizamos 57 recursos educativos**; producimos 17 videos,
que incluyen videos diagramados, entrevistas con especialistas,
tutoriales y videos explicativos. Además, creamos 10 diagramas animados,
15 presentaciones interactivas, 2 infografías, 2 documentos, 3 foros, 1
podcast, 3 prácticas en R y 4 desafíos en R.

Además, dado que el curso adopta una perspectiva de género integral en
STEM y ciencia de datos, este cuenta con el **uso de un lenguaje
inclusivo, una representación equilibrada en imágenes y voces, y emplea
una línea gráfica cuidadosamente desarrollada para evitar la
reproducción de estereotipos**. Adicionalmente, el curso destaca las
contribuciones de figuras históricas de diversos géneros, con el
objetivo de inspirar a los estudiantes y fomentar un entorno más
inclusivo y equitativo en estos campos.

<center>

![Figure 2. Portada del curso en la plataforma de
edX](./img/portada.jpg){width="800"}

</center>

## **Fase Piloto**

En esta fase se realizó el piloto de las primeras unidades del **'Curso
en Ciencia de Datos en Salud Pública y Modelado de Enfermedades
Infecciosas'** [(Ver demo del
curso)](https://www.youtube.com/watch?v=p1R1HImGFgw) en la plataforma de
cursos abiertos masivos en línea, basada en software de código abierto,
edX Edge. Esta fase se desarrolló entre noviembre y diciembre de 2023.
En total participaron **223 personas de 16 países de América Latina y el
Caribe**, de los cuales el 57% completó exitosamente el curso. Este
piloto permitió evaluar el contenido, los recursos educativos, la
experiencia de aprendizaje, los objetivos de aprendizaje, y la
interacción con la plataforma.

::: {.flourish-embed data-src="story/2292553"}
```{=html}
<script src="https://public.flourish.studio/resources/embed.js"></script>
```
:::

-   **6 de cada 10** participantes se identificaron como mujeres,
    reflejando una representación de género equilibrada.\
-   **El grupo incluyó participantes de áreas STEM y salud**, con
    niveles variados de formación.
-   **Más de la mitad de los participantes tenía un título de
    maestría**. Sin embargo también participaron personas con pregrado y
    doctorado.
-   La mayoría de los participantes tenían entre 25 y 45 años, con una
    concentración entre **32 y 38 años**.
-   Para la evaluación se diseñó i) **encuesta de satisfacción** con
    preguntas abiertas y cerradas para cada unidad,obtuvo 630
    respuestas. ii) **encuesta de experiencia** al final del curso tuvo
    una tasa de respuesta del 70%. iii) Tres **grupos focales**
    presenciales realizados con un total de 20 individuos de Colombia,
    América Latina y el Caribe.

## **Fase de Implementación y Evaluación**

En esta fase, se realizó una primera implementación y evaluación
entre el 15 de octubre y el 22 de diciembre de 2024, con un grupo
de 2208 personas de 27 países, incluyendo 18 países de América Latina
y el Caribe. Para esta implementación, estuvieron disponibles 10
unidades de aprendizaje que cubrieron temas de Teoría Epidémica,
Modelamiento Matemático y el uso del lenguaje de programación R
para la limpieza y análisis de datos epidemiológicos. Durante esta
fase, se ofreció el curso **"Ciencia de Datos en Salud Pública y
Modelamiento de Enfermedades Infecciosas"** en modalidad virtual y
asincrónica. Este curso fue gratuito, en español, con perspectiva
de género, y tuvo una duración aproximada de 30 horas. El curso
estuvo dirigido a profesionales y estudiantes del sector salud y
las áreas STEM, así como a personas involucradas en la toma de
decisiones en salud pública en América Latina y el Caribe. La
ejecución se llevó a cabo mediante la plataforma de cursos
abiertos masivos en línea, basada en software de código abierto,
edX Edge.   

::: {.flourish-embed data-src="story/2840204"}
```{=html}
<script src="https://public.flourish.studio/resources/embed.js"></script>
```
:::

-   **5 de cada 10** participantes se identificaron como mujeres,
    reflejando una representación de género equilibrada.\
-   **El grupo incluyó participantes de áreas STEM (27%), salud (70%) y otras disciplinas (3%)**, con
    niveles variados de formación.
-   **Cerca de la mitad de los participantes tenía un título de
    maestría**. Sin embargo también participaron personas con pregrado,
    doctorado y .
-   La mayoría de los participantes que aprobaron el curso tenían entre 31 y 45 años, seguido por el grupo de **18 a 30 años**.

    
## **Perspectiva de género**  

A lo largo de estas fases, la incorporación de la perspectiva de género
se ha planteado mediante: *1)* Preguntar explícitamente aspectos
relacionados a género a los potenciales usuarios identificados; *2)*
Hacer visible la brecha de género presente en las áreas STEM y la
ciencia de datos *3)*Identificar barreras de aprendizaje asociadas al
género, *4)* Promover la participación de mujeres en el diseño y todas
las fases del desarrollo, *5)* Retroalimentar el diseño de acuerdo a los
resultados preliminares encontrados *6)* Incorporar un enfoque de género
en el diseño y desarrollo del curso mediante el uso de lenguaje
inclusivo y un equilibrio gráfico que evite la reproducción de
estereotipos de género.

## **Resultados Preliminares**

-   Durante la Fase Exploratoria entre 2022 y 2023 se realizaron cinco
    jornadas de entrenamientos presencial en campo con alrededor de 400
    participantes de las áreas STEM y salud en diferentes regiones de
    Colombia.

-   En noviembre de 2023 se realizó el primer piloto del curso online
    masivo abierto titulado 'Curso en Ciencia de Datos en Salud Pública
    y Modelado de Enfermedades Infecciosas' en la plataforma de
    aprendizaje en línea de código abierto edX Edge contando con más de
    200 participantes de 16 países diferentes de América Latina y el
    Caribe.

-   La codificación de los datos cualitativos resultó en varios
    hallazgos clave entre los cuales **se destacan la claridad,
    organización y relevancia del contenido del curso, así como la
    efectividad de los ejercicios prácticos y la diversidad de recursos
    educativos**. También se identificaron desafíos, como barreras de
    acceso, sugiriendo áreas de mejora, particularmente en la inclusión
    de contextos regionales.

-   El análisis cualitativo reveló que **más del 80%** de quienes
    participaron en el curso están de acuerdo con que este cumplió los
    objetivos propuestos y responde a las necesidades en la región en
    términos de formación en capacidades de ciencia de datos y
    modelamiento de enfermedades infecciosas.

-   En general **la calificación del curso fue de 4.6/5.0**

-   Dentro de los diferentes espacios de entrenamiento presencial y
    virtual se ha promovido la formación de mujeres, con una
    participación de más del 60%.

## **Contacto**

-   Zulma M. Cucunubá. Investigadora Principal
    (zulma.cucunuba\@javeriana.edu.co)
-   Laura Gómez-Bermeo. Coordinadora de entrenamiento
    (gomezblaura\@javeriana.edu.co)
-   Proyecto TRACE-LAC tracelac\@javeriana.edu.co