Más de 4.800 personas de 83 países ya están inscritas en el curso online gratuito «Evaluación de Impacto de Programas Sociales» diseñado por J-PAL.

El 11 de mayo comienza el curso «Evaluación de Impacto de Programas Sociales«, con los profesores Francisco Gallego y Marc Shotland. El curso -en español- se divide en ocho módulos, más uno final de evaluación. Después de cada uno de ellos hay un ejercicio o estudio de caso donde se aplican los conceptos enseñados para contestar preguntas relacionadas a evaluaciones reales que J-PAL ha realizado alrededor del mundo, con énfasis en Latinoamérica.

Los temas que se ven en cada uno de los módulos son:

• Semana 1: ¿Por qué evaluar impacto?

Este primer módulo revisa la importancia de evaluar impacto y sirve como introducción a conceptos que se verán a lo largo del curso. Tras plantear la importancia de evaluar impacto, se discute el papel que juega la evidencia en la implementación de políticas públicas y se hace un repaso de los distintos tipos de evaluación existentes.

• Semana 2: Teoría de Cambio

Este módulo describe los componentes más importantes de la teoría de cambio. La teoría de cambio de un programa o política pública se define como la guía conceptual que nos indica hacia dónde vamos (resultados) y cómo llegamos a nuestra meta (procesos).

• Semana 3: ¿Por qué aleatorizar?

En este módulo, se habla de los problemas asociados con identificar el impacto de un programa. El método experimental es introducido y explicado, poniendo énfasis en la manera en la que afronta los problemas de estimar causalidad.

• Semana 4: ¿Cómo aleatorizar?

En este módulo se exponen los cinco principales diseños de aleatorización: lotería simple, lotería por etapas, por rotación, de estímulo y “en la burbuja”. Se presentan las ventajas y desventajas de cada diseño, y se exponen criterios para escoger el nivel de aleatorización del experimento.

• Semana 5: Cálculos de Poder

En este módulo se eseña cómo el tamaño y las características de la muestra que se utiliza en una evaluación afecta la confiabilidad de los resultados que se obtienen. Se parte exponiendo la incertidumbre que es inherente a todo análisis basado en muestras. Se exponen los conceptos centrales de la inferencia estadística, a fin de mostrar los tipos de error que pueden cometerse en las conclusiones estadísticas. Finalmente se presentan los determinantes del poder estadístico que nos ayudan a establecer el tamaño adecuado de una muestra.

• Semana 6: Medición y Levantamiento de Datos

En este módulo se presentan algunos conceptos y técnicas relevantes para planificar y diseñar la medición de resultados en una evaluación de impacto, antes y durante el trabajo de campo. Se distinguen entre distintas fuentes de datos y modelos de medición y se dan indicaciones para asegurar la calidad en el levantamiento de datos.

• Semana 7: Amenazas y Análisis

En este módulo se introducen las principales amenazas a la validez interna en el contexto de evaluaciones experimentales. En particular, se detallan las amenazas causadas por desgaste de muestra, externalidades y cumplimiento imperfecto de los protocolos de asignación experimental. En respuesta a estas amenazas se introducen estrategias en el análisis de resultados.

• Semana 8: Evaluación de principio a fin

En esta sesión se presenta en detalle un ejemplo de una evaluación de impacto experimental, a través de sus principales etapas y haciendo énfasis en los aspectos prácticos de la misma.

• Semana 9: Evaluación de Conocimientos Final

Como parte de la evaluación final los participantes completaran un último estudio de caso y una prueba final.
Después de cada módulo hay un ejercicio o estudio de caso donde se aplican los conceptos enseñados para contestar preguntas relacionadas a evaluaciones reales que J-PAL ha realizado alrededor del mundo, con un énfasis en la región de Latinoamérica.

Puedes ver más detalles del curso e inscribirte en este link.