In last November 2017 there were around 700 educational institutions in OpenStreetMap, most of them in urban areas and nothing in rural areas, the information about educational institutions present in OpenStreetMap was incomplete and we really couldn’t know how many educational institutions exists in a place, or which places don’t have any schools.

Bearing in mind that many educational institutions do not exist in the map and with the purpose of having the complete information of all educational institutions of Peru in OpenStreetMap, knowing that this information will allow the government to make better decisions such as: Improve access to education, better educational politics as well as services and the quality of education in the country.

As part of a collective effort we made a coordination with the Ministry of Education, to be able to use the data of educational institutions that they manage through SIGMED’s portal and can use all data of schools and kindergartens for import into OpenStreetMap.

The import process was carried out following the import guidelines set in OpenStreetMap.

Process of School’s import

Step 1: Prerequisites

Before to start the import process of import, we identified the categories of the database of SIGMED, these categories includes categories such as Basic regular education(EBR), Basic alternative education(EBA), and productive technical education(ETP), for this process we just selected Basic Regular Education, this category includes 3 levels of education:

• Initial
• Primary
• Secondary

Step 2: Community Buy-in

We talked about the import schools, in the last SOTM, this event was made in last November in Lima.

Step 3: License approval

For obtain permission to use the SIGMED data in OpenStreetMap, we made a coordination with the territorial analysis specialist of the Ministry of Education, Sergio Miness, who agreed, and also mentioned that there were plans for import but those did not come true The data of the educational institutions are available for use from the SIGMED portal, which can be used for any purpose.

Step 4: Documentation

• We wrote a documentation about the process import and how to import schools using the task manager, this guide is available in: https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Import/Catalogue/Peru/schools
• We created this repository focuses on import schools https://github.com/osm-pe/schools-import

Step 5: Import Review

After the data was downloaded of SIGMED, we selected which tags should be included, after the discussion, we considered the next tags for import:

It was also selected that OpenStreetMap tags should be added, for the correct labeling of educational institutions:

To better manage the large amount of data downloaded from the SIGMED and facilitate the import process, were created:

• A task manager

This which allowed to work in order wayin the importation process of educational institutions, an orderly manner in the importation process of educational institutions because the process import occurs within of specific area, and the task has 4 indicators of status of this block: Not done, in progress, done and validated, in this way we can tracking the progress of task This task is available from here : https://osm-pe.github.io/schools-import/#5/-9.265/-73.488

• Grid

Due to the large amount of existing data of Educational Institutions, it was decided to divide the area of the country, this was done according to the density of educational institutions by area.

Step 6: Uploading

For uploading the data into OpenStreetMap, we used an editor for OpenStreetMap - JOSM, this tool allows to view and manipulate the data prior to upload.

Finally, after 8 weeks of hard work, we managed to import more than 75, 000 educational institutions throughout Peru, we are really happy to contribute to improve the data in OpenStreetMap! This data will be available for anyone to access at the information. This is especially important for rural areas, since schools are now in OpenStreetMap, and local or regional authorities can use the data to assess the impact of the infrastructure and road networks that lead to these educational institutions, as well as to plan impacts that could occur if disasters occur, as well as allocate funds according to the need of each educational institution.

Spanish version

# ¡Más de 75, 000 escuelas fueron importadas en el Perú!

Hasta el mes de noviembre del 2017, en OpenStreetMap habían alrededor de 700 instituciones educativas en Perú, la mayoría de éstas presentes en áreas urbanas y casi ninguna en el área rural, la cantidad de instituciones educativas que se mostraba en el mapa era incompleta, y no se sabía realmente cuántas instituciones educativas existían en una ciudad o en qué ciudades no habían instituciones educativas.

Teniendo en cuenta que muchas instituciones educativas no existen en el mapa y con la finalidad de tener la información completa de todas las instituciones educativas del Perú en OSM, sabiendo que esta información permitirá al gobierno tomar mejores decisiones como: Mejorar el acceso a la educación, mejores políticas educativas así como los servicios y la calidad de la educación del país.

Como parte de este esfuerzo colectivo hicimos coordinaciones con el Ministerio de Educación del Perú, para poder usar los datos de las instituciones educativas que ellos manejan a través del Mapa de escuelas - SIGMED y poder importarlos a OpenStreetMap.

Para realizar este proceso, seguimos las directrices de importación de OpenStreetMap.

Proceso de importación de instituciones educativas

Paso 1: Pre requisitos

Antes de iniciar el proceso de importación, se identificaron las categorías de la base de datos del aplicativo Mapa de Escuelas del Ministerio de Educación del Perú (SIGMED), estas categorías incluyen: Educación Básica Regular(EBR), Educación Básica Alternativa (EBA) y Educación Técnico Productiva (ETP). Para el proceso de importación se consideró la categoría de Educación Básica Regular, esta categoría incluye 3 niveles de educación:

• Inicial, comprende de 1 a 5 años.
• Primaria, comprende de 6 a 11 años.
• Secundaria, comprende de 12 a 16 años.

Paso 2: Coordinaciones con la comunidad

Se dió a conocer sobre el proceso de importación en el Estado de mapa de Latinoamérica, el que se llevó a cabo en la ciudad de Lima en el mes de Noviembre del 2017.

Paso 3: Aprobación de la licencia

Para obtener el permiso de uso de los datos de SIGMED en OpenStreetMap, se hicieron coordinaciones con el especialista de análisis territorial del Ministerio de Educación, Sergio Miness, quien estuvo de acuerdo, y también mencionó que hace un tiempo ya hubo planes de importación, pero que estos no se llegaron a concretar. Los datos de las instituciones educativas están disponibles para su uso desde el portal del SIGMED, los mismos que pueden ser usados para cualquier propósito.

Paso 4: Documentación

Se escribió una guía con todo lo relacionado al proceso de importación de las instituciones educativas, la cual está disponible aquí.

También se creó un repositorio en github para seguir el proceso de importación de instituciones educativas.

Paso 5: Revisión de la importación

Después que los datos fueron descargados de SIGMED, se seleccionó las etiquetas que deberían ser agregadas y omitidas en el proceso de importación, después se obtuvo el siguiente cuadro:

También se seleccionaron las etiquetas de OpenStreetMap que debían ser añadidas, para el correcto etiquetado de instituciones educativas:

Para manejar mejor la gran cantidad de datos descargados del SIGMED y facilitar el proceso de importación, se crearon:

• Un administrador de tareas

El cual permitió trabajar de manera ordenada en el proceso de importación de instituciones educativas, ya que se trabaja dentro de un área específica, y el cual tiene un indicador de estado de la tarea: No hecho, en progreso, completo y validado; el cual fue diseñado para el control y seguimiento del progreso de la importación de instituciones educativas. El link del administrador de tareas se puede encontrar aquí.

• Grilla

Debido a la gran cantidad de datos existentes de instituciones educativas, se optó por dividir el área del país, esto se realizó de acuerdo a la densidad de instituciones educativas por zona. Ejemplo:

Paso 6 Subida de datos

Para subir los datos a OpenStreetMap, se usó JOSM, el cual es un editor de OpenStreetMap, el mismo que permite la manipulación de datos, antes de subirlos a OpenStreetMap. En este ejemplo podemos observar cómo se realizó el proceso de importación de instituciones educativas. 👇

Finalmente, después de 8 semanas de arduo trabajo, se lograron importar más de 75, 000 instituciones educativas en todo el Perú, nos sentimos realmente felices por contribuir a mejorar los datos en OpenStreetMap, ya que estos datos estarán disponibles para que cualquier persona pueda acceder a esta información. Además, esto es especialmente importante para las áreas rurales, ya que las instituciones educativas rurales, están agregadas ahora en OpenStreetMap, y las autoridades locales o regionales pueden usar los datos para evaluar el impacto de la infraestructura y las redes viales que conducen a estas instituciones educativas, también permitirán planificar los impactos que se podrían dar si ocurren desastres, así como asignar fondos de acuerdo a la necesidad de cada institución educativa.