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Buena práctica Importada

AI-for-Equity — Mentoría transfronteriza en IA y programación para niñas en Daca

Bangladés · Dhaka · Ver el perfil de Bangladés

Desde 2019, la ONG AI-for-Equity imparte clases en línea de programación y ética de la IA, emparejando a niñas de Daca (15+) con mentoras estudiantes de EE. UU.; reportajes independientes indican que entre el 60% y el 80% de las graduadas que ingresan a la universidad eligen carreras STEM.

AI-for-Equity — Mentoría transfronteriza en IA y programación para niñas en Daca

Detalles

Promotor
AI-for-Equity (AIE)
Período
2019–2023 (ongoing)
Palabras clave
AI education, gender equality, mentorship

Descripción

AI-for-Equity (AIE), fundada por la científica de datos Farhana Faruqe, gestiona un programa gratuito y en línea de IA y programación para niñas en Bangladés, coordinado desde Daca. Desde su primera cohorte en 2019 —unas 20 niñas de 15 años o más, contactadas inicialmente a través de una escuela privada femenina— el programa continúa de forma permanente, emparejando a estudiantes bangladesíes con mentoras estudiantes en Estados Unidos pese a una diferencia horaria de 12 horas.

El plan de estudios comienza con Scratch del MIT para construir bases de pensamiento computacional, y avanza luego hacia Python y conceptos aplicados de IA, con la ética de la IA integrada a lo largo de todo el recorrido en lugar de añadida aparte. Las participantes no necesitan conocimientos técnicos previos; el programa sigue funcionando pese a restricciones logísticas, como que las estudiantes dependen de portátiles compartidos con sus padres.

Reportajes independientes de la Escuela de Ciencia de Datos de la Universidad de Virginia —no materiales de la propia AIE— indican que entre el 60% y el 80% de las graduadas del programa que ingresaron a la universidad optaron por carreras STEM, situando el programa frente al dato de que solo el 2% de las mujeres en Bangladés cuentan con competencias básicas de TIC. No se encontró ninguna evaluación independiente con metodología descrita (por ejemplo, un grupo de comparación), por lo que la cifra de elección de carreras STEM debe leerse como un resultado autoinformado por antiguas alumnas, transmitido a través de periodismo independiente, y no como un estudio de impacto formal.

Implementación

Los detalles de implementación (coste, plazo, personal, condiciones para el éxito) aún no están disponibles para esta práctica.

¿Usted implementa esta práctica? Reivindíquela — los implementadores verificados obtienen un contacto público en la página y pueden proponer correcciones.

Fuentes de datos

De dónde se obtuvo la información de esta práctica, y cuándo.

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