Aplicando las lecciones de las investigaciones

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Lecciones obtenidas de evaluaciones aleatorizadas han informado del diseño de programas.

Evaluaciones aleatorizadas bien diseñadas proveen de lecciones no solo sobre si los programas funcionan o no, sino también del porqué funcionan. Además de aprender sobre el impacto de un programa en particular, los equipos de investigación a menudo identifican los mecanismos detrás de su éxito, obteniendo lecciones generales que pueden ser aplicadas en el mismo contexto, o en forma más amplia en otros contextos y sectores.

Usando un marco práctico de generalización, quienes formulan políticas públicas pueden usar estas lecciones para orientar el diseño de programas de un espectro más amplio. Por ejemplo, a través de una serie de evaluaciones aleatorizadas en India, Ghana y Kenia, los equipos de investigación notaron que cuando los niñas y niños presentan rezago en la escuela, existen varias estrategias costo-efectivas basadas en la idea de reagrupar estudiantes por su actual nivel de aprendizaje más que por su edad. Gobiernos y organizaciones en otros contextos, como Zambia, han podido aplicar la idea general de “enseñar al nivel apropiado” para orientar el diseño de sus propios programas remediales.

Digital Green staff filming women in how to videos on agricultural practices.

Video-based support for small-scale farmers around the world

Digital Green leveraged findings from randomized evaluations to refine and scale its video-based agricultural extension model, reaching more than 7.2 million small-scale farmers in India and around the world.