Artículo de revista

Desagregación de datos para la educación de calidad inclusiva en situaciones de emergencia: La experiencia del COVID-19 en Ghana

Las organizaciones que están implementando intervenciones en emergencias, sin duda, enfrentan algunos desafíos importantes al analizar los datos necesarios. Esto se debe principalmente a la falta de acceso directo de las organizaciones a los beneficiarios y a la naturaleza rápidamente cambiante de las emergencias. Este documento describe cómo el proyecto de Plan International llamado Making Ghanaian Girls Great! (¡Hacer que las niñas de Ghana sean las mejores!)—generalmente conocido como MGCubed—utilizó encuestas telefónicas para evaluar la aceptación de un programa de TV de Ghana Learning que el proyecto implementó en asociación con el gobierno. Debido a la necesidad de información en tiempo real para guiar la implementación de esta intervención en un contexto de emergencia, hubo poco tiempo para realizar un análisis estadístico importante de los datos de la encuesta. Este documento analiza cómo el proyecto MGCubed adoptó un método simple de desagregación de datos que utilizó una técnica de árbol lógico para obtener información valiosa a partir de los datos de la encuesta telefónica. El método permitió a los socios del proyecto explorar los conocimientos proporcionados por el conjunto de datos en tiempo real sin realizar un análisis más complejo y lento.

DOI: https://doi.org/10.33682/6mt0-vs4g

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Publicado

Publicado por

Journal on Education in Emergencies (JEiE)

Escrito por

Abdul Badi Sayibu

Tema(s)

Datos
Género
Investigación y Evidencia

Enfoque geográfico

Ghana