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Data Collection per la misurazione di impatto

May 21st, 2020 Posted by Data Analysis, Data Collection, ICT4D, M&E, software development, Training, web platform 0 comments on “Data Collection per la misurazione di impatto”

Produrre ed organizzare i dati in modo strutturato per la gestione delle attività di un’organizzazione non-profit, in particolare le attività di monitoraggio e valutazione, la misurazione dell’impatto e la capitalizzazione della conoscenza.  

Per registrarti al corso > le candidature riapriranno a Settembre 2020

Il corso sarà riproposto in quattro diverse sessioni nel corso del biennio:

  1. Giugno – Luglio 2020 (termine per la candidatura 11 Giugno 2020)
  2. Novembre – Dicembre 2020
  3. Aprile – Maggio 2021
  4. Ottobre – Novembre 2021

E’ possibile scegliere a quale sessione partecipare direttamente dal form di iscrizione.

Obiettivo del Corso

L’obiettivo del corso è quello di fornire all’organizzazione, attraverso l’utilizzo di una piattaforma di raccolta dati, uno strumento per conciliare la riflessione strategica sul piano della mission, con i meccanismi di finanziamento basati su progetti. 

A chi è rivolto

ONG ed Enti del Terzo Settore

Prerequisiti per la partecipazione al corso: 

  1. Buona conoscenza del Ciclo di Progetto. Conoscenza della ToC a livello introduttivo.
  2. Buone conoscenze matematiche di base, nozioni di statistica. 
  3. Conoscenza di almeno 1 strumento di raccolta dati (google forms, kobo, altro).

Contenuti del Corso

Il corso sarà composto da una componente di formazione  online ed un percorso di mentorship per le ONG che ne faranno richiesta e verranno selezionate, realizzato sempre da remoto.

Le 6 sessioni del corso online saranno così suddivise:

  • ToC e pianificazione strategica (22 Giugno 2020) dalle 10 alle 11.30 
  • Strategia organizzativa, MEAL e progetti (26 Giugno 2020) dalle 10 alle 11.30   
  • Raccolta dati per il MEAL. Rischi e opportunità. Sfide organizzative. Analisi costi (1 Luglio 2020) dalle 17 alle 18.30 
  • Metodi e strumenti esistenti (8 Luglio 2020) dalle 17 alle 18.30   
  • KALMS: raccogliere dati per il MEAL. Costruzione forms; Creazione dashboard e report (15 Luglio 2020) dalle 17 alle 18.30   
  • Analisi dati. Gestire la “L” (learning) (22 Luglio 2020) dalle 17 alle 18.30   

Durante tutta la durata del corso è previsto un supporto di tutoraggio per supportare i partecipanti e il formatore nell’interazione on-line. 

Prerequisiti per il percorso di Mentorship: 

  1. Partecipazione al corso
  2. Coinvolgimento delle figure dirigenziali dell’organizzazione
  3. Avere elaborato una ToC di organizzazione

Il percorso prevede una durata di circa 6H online con l’organizzazione, così organizzate:

  • Disegno di un prototipo di sistema di MEAL basato su indicatori
  • Definizione delle strutture dati da raccogliere e deploy di KALMS
  • Proposta di sottostruttura organizzativa per la gestione della raccolta dati 
  • Follow-up sull’utilizzo del sistema, emersione criticità, obiettivi di lungo periodo (da effettuarsi dopo 6 mesi dalla precedente).
  • Analisi caso studio specifico + elaborazione proposta + Valutazione lavoro effettuato dall’ONG

Il contributo richiesto per l’intero corso è di 50 Euro.

Per registrarti al corso > le candidature riapriranno a Settembre 2020

Per chiarimenti ed informazioni academy@gnucoop.com

From Paper to Tablet all the steps you need to know

October 7th, 2019 Posted by Data Analysis, Data Collection, M&E, software development, Training, web platform 0 comments on “From Paper to Tablet all the steps you need to know”

Con la terza edizione di Milano si chiude il corso “From Paper to Tablet”, promosso da Gnucoop, ChangeLab e CIAI e finanziato da Fondazione Cariplo e Compagnia di S. Paolo all’interno del programma Innovazione per lo Sviluppo. Alle tre edizioni, due a Milano e una a Bologna, hanno partecipato quasi 60 persone di 50 organizzazioni. Principalmente ONG e altri soggetti della cooperazione internazionale, ma anche persone attive nel terzo settore in Italia. Partecipazione molto buona, quindi, considerando anche che il corso era piuttosto impegnativo, 24 ore di aula su 3 giorni. 

Il tema era certamente di interesse. Parlare di trasformazione digitale nella cooperazione internazionale è ormai una necessità dalla quale è sempre più difficile prescindere. E questo non soltanto perché i donatori istituzionali cercano sempre più spesso di orientare i propri contributi ad azioni che siano caratterizzate dall’essere innovative, ma perché ormai emerge in modo chiaro come in un mondo che cambia rapidamente i propri meccanismi di funzionamento e i propri equilibri, anche le ONG devono adeguarsi e rinnovarsi. 

Durante il corso è emerso chiaramente come il tema dell’innovazione non possa essere ridotto all’apprendimento di questo o quel software e, meno ancora, possa essere delegato all’ennesimo consulente esterno. Si tratta di un processo che non riguarda il singolo progetto ma coinvolge tutta l’organizzazione e può compiersi soltanto tramite una profonda messa in discussione del proprio funzionamento. Per questo il corso ha proposto due temi non immediatamente vicini come le tecnologie dell’informazione e della comunicazione (TIC) e la Theory of Change (TOC). 



Alla fine del corso sono stati somministrati dei questionari di valutazione. Le domande principali erano finalizzate a valutare l’efficacia dell’intervento formativo, sia per quanto riguarda i contenuti proposti, che le modalità di erogazione del corso. Nella seguente tabella riportiamo i valori medi delle domande principali:


Per avere un’idea anche della distribuzione delle risposte, si riportano i dati relativi alle prime 2 domande, su quanto siano stati raggiunti gli obiettivi del corso e del complessivo livello di soddisfazione.



E’ chiaro che un corso con questa ambizione non potesse essere un corso tradizionale, dove un docente insegna una materia ad una classe. I tre giorni sono stati invece un continuo scambio di esperienze tra tocenti/facilitatori e partecipanti, scambio che ha permesso al corso stesso di evolvere durante le tre sessioni, per arrivare ad una proposta formativa avanzata nelle modalità e nei contenuti. 

Ringraziamo quindi tutti quelli che hanno partecipato e che hanno contribuito alla crescita di un pensiero nuovo sul tema dell’innovazione nella cooperazione internazionale.

A chi serve la valutazione? Il valore dei dati fra nuove tecnologie, questioni etiche e innovazione sociale

September 29th, 2019 Posted by Data Analysis, Data Collection, ICT4D, M&E, Training, web platform 0 comments on “A chi serve la valutazione? Il valore dei dati fra nuove tecnologie, questioni etiche e innovazione sociale”
A pochi giorni dalla pubblicazione in gazzetta ufficiale delle linee guida per la valutazione di impatto degli ETS, si è tenuta a milano la tavola rotonda “A chi serve la valutazione? Il valore dei dati fra nuove tecnologie, questioni etiche e innovazione sociale” organizzata da CIAI, Changelab e Gnucoop all’interno dell’iniziativa “Innovazione per lo sviluppo”  di Fondazione Cariplo e Compagnia di S. Paolo.

 

Circa 40 persone hanno partecipato ad una mattinata di dibattito e approfondimento su temi che in questo momento si trovano al centro della discussione sulla cooperazione allo sviluppo. Sono intervenuti Federico Mento (Social Value Italia) Federico Bastia (Fondazione Punto.sud), Margherita Romanelli (GVC-Weworld) e Enrico Testi (ARCOLab), moderati da Christian Elevati. 

 

La discussione si è aperta con la presentazione del questionario che era stato rivolto alle ONG nei giorni precedenti allo scopo di fotografare lo stato dell’arte sul tema valutazione e nuove tecnologie. Da questa indagine è emerso chiaramente come il lavoro da fare sia ancora molto, nonostante il tema della valutazione non sia certamente nuovo per le ONG. Tra i numerosi attori del terzo settore, infatti, le ONG sono fra quelli che da più tempo realizzano valutazioni spesso anche molto approfondite, sui propri interventi incoraggiante anche dai donatori stessi che nelle loro procedure le prevedono ormai in modo quasi sistematico.

 

Nonostante questo, la discussione ha permesso di mettere in evidenza alcune problematiche che ancora interrogano il mondo della cooperazione internazionale. Più precisamente: come è possibile passare dalla valutazione di un singolo progetto alla valutazione di un’organizzazione? E ancora, come passare dalla “misurazione” alla “gestione” dell’impatto? ovvero, come trasformare un esercizio valutativo in un vero momento di apprendimento? E poi, come possono, le tecnologie dell’informazione, facilitare questi processi, o addirittura renderli possibili?

 

E’ chiaro che tali questioni riguardano l’intero ecosistema della cooperazione, dai donatori, ai beneficiari, passando per l’opinione pubblica e i media. L’impressione è che nella risposta a tali questioni si nasconda non poco del futuro della cooperazione internazionale ed è prevedibile che delle risposte potranno essere identificate soltanto all’interno di un percorso di almeno medio periodo. Un elemento importante in questo percorso sarà la capacità delle ONG di proporre loro stesse dei modelli innovativi di valutazione che siano efficienti, economici e tecnologicamente al passo con i tempi, andando oltre un approccio di mera compliance.

 

E’ proprio questa impostazione che il corso “From Paper to Tablet” cerca di proporre, fornendo gli strumenti concreti per affrontare la valutazione con spirito rinnovato.

 

E’ ancora possibile iscriversi al corso cliccando qui.
La registrazione integrale dell’evento è qui.

ICT for Health, our contribution to the Master in ICT for Development and Social Good

May 2nd, 2019 Posted by Data Analysis, Data Collection, e-learning, MHealth, Training 0 comments on “ICT for Health, our contribution to the Master in ICT for Development and Social Good”
It’s always a great experience to exchange ideas, facts, data, information and knowledge with people from different background, culture and environment. That’s what happened last month when we took part to the first edition of the Master programme in ICT for Development and Social Good as lecturer of the ICT for Health module.
The Master course in ICT for Development and Social Good,  organized by ONG2.0 and the University of Turin and co-funded by the Italian Agency for Cooperation and Development (AICS), allows students to acquire knowledge on managing projects in the cooperation and development sector with a special focus on the use of technology (ICT4D) to achieve project objectives.

In our ICT for Health module, we explored many topics, starting from a general overview of healthcare systems and health information systems, describing the processes and steps required to run a successful mhealth project.
We discussed about many examples of mhealth applications: from remote monitoring, to point of care, stock management, treatment adherence, education/awareness and crowdsourcing.
Each type of application has been analysed through practical case studies, allowing us to explore projects like c-stock for the management of drugs supply; to talk about the CardioPad app from Cameroon for remote monitoring of cardiac diseases. We then presented applications like Momconnect in SouthAfrica to support women during pregnancy and the very interesting Mobile Academy app where co-design with users really shows its full potential. And, again, we spoke about monitoring and tracking diseases using mobile application as well as crowdsourcing tools.
Students also had a chance to gain practical experience on some of the most common tools specifically used for mhealth projects such as CommCare, Magpi or TextIt. We also presented our Dewco data collection tool, developed by Gnucoop, that has been used, among others, for the development of the Integrated Refugees Health Information System (iRHIS) used by UNHCR to monitor health activities in refugee camps at worldwide level.

So, talking about applications and mhealth tools implies a discussion about data and the common challenges of scalability, interoperability and data security. In our last lecture, we explored those challenges and possible solutions to overcome them. Furthermore, we walked through some basic concepts of data analysis like linear regression and decision tree with the overall objective of seeking good relations between our collected data.  

Quelimane agricola: produce, cresce e consuma sostenibile

September 3rd, 2018 Posted by Data Analysis, Data Collection, ICT4Ag, M&E, software development 0 comments on “Quelimane agricola: produce, cresce e consuma sostenibile”

La legge 125/14, coerentemente con l’Agenda 2030 delle Nazioni Unite per lo sviluppo sostenibile e i suoi 17 Obiettivi (SDGs2), recepisce una novità chiave rispetto alla legge precedente: la partecipazione, al fianco dei Governi, di diversi gruppi di stakeholder, tra cui Imprese e investitori.
Alla collaborazione tra più soggetti è in particolare dedicato l’Obiettivo 17 degli SDGs “Partnership for the Goals”, anche prevista dall’articolo 208 del Trattato di Lisbona3.
Le Imprese possono contribuire allo sviluppo di progetti di cooperazione internazionale, soprattutto attraverso forme di partenariato con soggetti terzi, tra cui ONG e partner locali, nel pieno rispetto dei principi di CSR e delle linee guida OCSE4.

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Next Steps: when you got data it’s time to gain knowledge

July 30th, 2018 Posted by AI, Blockchain, Data Analysis, Data Collection, software development, Uncategorised 0 comments on “Next Steps: when you got data it’s time to gain knowledge”

What does the ancient astronomer Taqi ad-Din, the well known scientific communicator Neil deGrasse Tyson, and the father of modern statistics, Sir Francis Galton, have in common? Their life is tightly bound with data analysis, as almost everything in our “data explosion” times, should be. The era of guessing is rapidly declining, when the data-driven paradigms are more and more on the rise. Gnucoop, being a data oriented software company from the very beginning, stays true to it’s origins. During the last Gnumeeting, an entire day was dedicated to an extended overview of the Data Science discipline, for all our team. I was delighted to introduce my colleagues to all the bolts and nuts of this fascinating, almost magic, activity called Machine Learning.

Starting with some historical anecdotes on how a wrong data interpretation could, and in fact did lead to some disastrous outcomes, we moved on experiencing how fascinating the data visualization could be. I always suggest to make a peek at David McCandless marvelous project called “informationisbeautiful.net“. It’s the best place to quickly understand how much information could be delivered to us, with simple visualization techniques, instead of using pure language.

Next we moved to the real core of the data analysis, taking a look at the data cleaning activity and some basic models like Linear Regression, applied on some standard datasets from Kaggle. Kaggle is de facto the place to go for every data enthusiast, being the main platform both for education and competitions in data science, setting all the reference benchmarks for the best models around.

Our data-garden was next enriched by Decision Trees, creating a Random Forest (pun intended). All our products and projects will expand on existing decision support systems, leveraging all our data gathering tools, and Machine Learning techniques going forward with all this rapid developing field.

Data analysis made some huge leaps in the last years, allowing software not only to see, but also to understand what is looking at. We analyzed some data sets for Classification problems, making our model actually distinguish between entities, being it some lexical notions, as in Natural Language Processing  techniques, or plain pictures containing subjects. There are several tools at our disposition for the task, from some simple Probability Models to some more advanced Convolutional Neural Networks. In conclusion we did test some other techniques regarding Time Series analysis for pattern recognition. As usual one can only predict efficiently an event which is generated from some discovered strong patterns, otherwise we go back to guessing.Artificial intelligence should and will enhance all those social interventions already done by thousands of people in the most critical areas of the globe, and I believe actually it is the best field where AI should be deployed. Using learning networks in video games is fun. Selling the right burger to the right person is nice. But what about those situations where time is not an option, nor errors are allowed. Situations where life itself depends on fast and precise reaction of those who can help. Here at Gnucoop our daily effort is committed towards deploying every useful technology, from computer vision to neural networks, from language processing to block-chain, in order to help equality, collaboration and justice.