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Bonne pratique Importée

AI-for-Equity — Mentorat transfrontalier en IA et programmation pour les filles à Dhaka

Bangladesh · Dhaka · Voir le profil de Bangladesh

Depuis 2019, l'ONG AI-for-Equity propose des cours en ligne de programmation et d'éthique de l'IA, associant des filles de Dhaka (15 ans et plus) à des mentors étudiants américains ; des reportages indépendants indiquent que 60 à 80 % des diplômées poursuivant des études supérieures choisissent des filières STEM.

AI-for-Equity — Mentorat transfrontalier en IA et programmation pour les filles à Dhaka

Détails

Promoteur
AI-for-Equity (AIE)
Période
2019–2023 (ongoing)
Mots-clés
AI education, gender equality, mentorship

Description

AI-for-Equity (AIE), fondée par la data scientist Farhana Faruqe, gère un programme gratuit et en ligne d'IA et de programmation pour les filles au Bangladesh, coordonné depuis Dhaka. Depuis sa première cohorte en 2019 — environ 20 filles de 15 ans et plus, initialement recrutées via une école privée de filles — le programme se poursuit sur une base continue, associant des élèves bangladaises à des mentors étudiants aux États-Unis malgré un décalage horaire de 12 heures.

Le programme commence par Scratch du MIT pour poser les bases de la pensée computationnelle, puis passe à Python et à des concepts d'IA appliquée, l'éthique de l'IA étant intégrée tout au long du parcours plutôt qu'ajoutée en supplément. Les participantes n'ont besoin d'aucune connaissance technique préalable ; le programme continue de fonctionner malgré des contraintes logistiques, comme le fait que les élèves dépendent d'ordinateurs portables partagés avec leurs parents.

Des reportages indépendants de la School of Data Science de l'Université de Virginie — et non des supports de l'AIE elle-même — indiquent que 60 à 80 % des diplômées du programme entrées à l'université ont choisi des filières STEM, replaçant le programme dans le contexte où seulement 2 % des femmes au Bangladesh disposent de compétences numériques de base. Aucune évaluation indépendante à méthodologie décrite (par exemple avec groupe de comparaison) n'a été trouvée ; le chiffre d'orientation vers les STEM doit donc être lu comme un résultat autodéclaré par d'anciennes élèves, relayé par un journalisme indépendant, plutôt que comme une étude d'impact formelle.

Mise en œuvre

Les détails de mise en œuvre (coût, calendrier, personnel, conditions de réussite) ne sont pas encore disponibles pour cette pratique.

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Sources de données

D'où proviennent les informations de cette pratique, et quand.

Pièces jointes

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