Understanding the impact of m-learning platform LEAP on learning outcomes and health care referral behavior of community health volunteers in Kenya
Authors: Harnisher John , Lyubenko Anzhelika , Otieno Peter Kisare 
Published: December 2024

Mobile learning (m-learning) platforms are increasingly used to train healthcare workers as a strategy to address the global healthcare worker shortage. These platforms are also attractive because they are low-cost and accessible to anyone with a phone, providing the potential to foster equitable health information in the world’s most remote and under-resourced areas. Because of this opportunity, many health initiatives have deployed m-learning approaches to meet their humanitarian goals, yet studies of their implementation are scattered. We provide a case study example of how a non-profit partnership between Amref and DataKind was leveraged to more robustly assess the data of the m-learning platform LEAP in Kenya, leading to a more in-depth understanding of its functionality and impact. These types of assessments are crucial to building data-informed decision making that can effectively advance the use of digital technologies for healthcare. The main findings from this work are as follows: (i) investment in analytics infrastructure is critical, (ii) structured m-learning programs have better outcomes, (iii) practicals are the most common activity, (iv) scores and completion rates are higher for learners that use the program in English and (v) referrals to health care facilities increased after formal LEAP programs.

Las plataformas de aprendizaje electrónico móvil (m-learning) están siendo usadas con cada vez más frecuencia en la capacitación de prestadores de salud, como una estrategia para enfrentar la escasez mundial de prestadores de salud. Estas plataformas son además atractivas por ser de bajo costo y fácil acceso para cualquier persona con un teléfono celular, haciendo posible una más equitativa difusión de la información médica, incluso en las zonas más remotas y con menos recursos del mundo. Dadas estas oportunidades, muchas iniciativas sanitarias han desplegado planteamientos de aprendizaje móvil para alcanzar sus metas humanitarias, pero los estudios acerca de su implementación son algo dispersos. Presentamos aquí un ejemplo de estudio de caso de cómo una colaboración sin fines de lucro entre Amref y DataKind fue apalancada financieramente para poder evaluar de manera más robusta los datos de la plataforma de m-learning LEAP en Kenia, llevando a una comprensión más profunda de su funcionalidad e impacto. Este tipo de evaluaciones son cruciales para construir sistemas de toma de decisiones basadas en datos, que puedan avanzar de manera efectiva el uso de tecnologías digitales en el cuidado de la salud. Los hallazgos principales de este trabajo son: 1) la inversión en infraestructura analítica es crítica, 2) los programas de m-learning estructurados tienen mejores resultados, 3) las prácticas son la actividad más común, 4) las calificaciones y tasas de finalización son mayores para los aprendices que usan el programa en inglés, y 5) las referencias de pacientes a instalaciones de salud incrementaron tras el uso formal de los programas LEAP.

As plataformas de aprendizagem móvel (m-learning) são cada vez mais utilizadas para formar profissionais de saúde como estratégia para fazer face à escassez global de profissionais de saúde. Estas plataformas são também atrativas por serem de baixo custo e acessíveis a qualquer pessoa com um telemóvel, proporcionando o potencial para promover informação de saúde equitativa nas áreas mais remotas e com menos recursos do mundo. Devido a esta oportunidade, muitas iniciativas no domínio da saúde têm utilizado abordagens de aprendizagem móvel para atingir os seus objetivos humanitários, mas os estudos sobre a sua implementação são dispersos. Apresentamos um exemplo de estudo de caso de como uma parceria sem fins lucrativos entre a Amref e a DataKind foi aproveitada para avaliar de forma mais sólida os dados da plataforma de aprendizagem móvel LEAP no Quénia, levando a uma compreensão mais aprofundada da sua funcionalidade e impacto. Estes tipos de avaliações são cruciais para a tomada de decisões informadas por dados que possam efetivamente fazer avançar a utilização das tecnologias digitais nos cuidados de saúde. As principais conclusões deste trabalho são as seguintes: 1) o investimento em infraestruturas analíticas é fundamental; 2) os programas estruturados de aprendizagem móvel têm melhores resultados; 3) as atividades práticas são as mais comuns; 4) as pontuações e as taxas de conclusão são mais elevadas para os alunos que utilizam o programa em inglês; e 5) as referências a instalações de cuidados de saúde aumentaram após os programas formais LEAP.

Les plateformes d’apprentissage mobile (m-learning) sont de plus en plus utilisées pour former les professionnels de la santé comme stratégie pour faire face à la pénurie mondiale de personnels de santé. Ces plateformes sont également attrayantes car elles sont peu coûteuses et accessibles à toute personne disposant d’un téléphone, offrant ainsi la possibilité de favoriser une information sanitaire équitable dans les zones les plus reculées et les moins dotées en ressources du monde. En raison de cette opportunité, de nombreuses initiatives en matière de santé ont déployé des approches d’apprentissage mobile pour atteindre leurs objectifs humanitaires, mais les études sur leur mise en œuvre sont dispersées. Nous fournissons un exemple d’étude de cas sur la manière dont un partenariat à but non lucratif entre Amref et DataKind a été exploité pour évaluer de manière plus fiable les données de la plateforme d’apprentissage mobile LEAP au Kenya, conduisant à une compréhension plus approfondie de sa fonctionnalité et de son impact. Ces types d’évaluations sont essentiels pour établir une prise de décision fondée sur des données qui peut faire progresser efficacement l’utilisation des technologies numériques dans les soins de santé. Les principales conclusions de ce travail sont les suivantes: 1) l’investissement dans les infrastructures d’analyse est essentiel, 2) les programmes d’apprentissage mobile structurés ont de meilleurs résultats, 3) les travaux pratiques sont l’activité la plus courante, 4) les scores et les taux d’achèvement sont plus élevés pour les apprenants qui utilisent le programme en anglais, et 5) les références aux établissements de soins de santé ont augmenté après les programmes LEAP formels.