evidoria

← Retour à la liste

Bonne pratique Importée

Le Togo forme 101 « Fabmanagers » pour animer un réseau national de FabLabs scolaires en IA, robotique et codage

Togo · Lomé · Voir le profil de Togo · Voir le profil de Lomé

Preuves: Descriptif / auto-déclaré Top 42% 53/100 · Demandez à Evidence Copilot à propos de cette pratique

Le ministère togolais de l'Éducation nationale a formé 101 enseignants nouvellement recrutés en tant que « Fabmanagers » pour animer des espaces FabLab enseignant l'IA, la robotique, le codage, l'IoT et l'impression 3D dans les collèges et lycées scientifiques des sept régions éducatives du pays, à partir d'août 2026.

101
Fabmanagers formés
1,100+
Enseignants supplémentaires ayant reçu une orientation IA/numérique
7
Régions éducatives couvertes
Le Togo forme 101 « Fabmanagers » pour animer un réseau national de FabLabs scolaires en IA, robotique et codage

Détails

Maturité
Pilote
Promoteur
Togo Ministry of National Education / INFPP
Période
August 2026
Mots-clés
K-12 education, teacher training, STEM, vocational training

Contexte

En août 2026, le ministère togolais de l'Éducation nationale, dirigé par le ministre Mama Omorou, a lancé un programme national de FabLabs et de CRIT (centres de ressources d'innovation technologique) pour introduire un enseignement pratique de l'IA, de la robotique, du codage, de l'Internet des objets et de l'impression 3D dans les collèges publics et lycées scientifiques.

Objectifs

Renforcer la capacité des enseignants à animer des FabLabs et à enseigner des matières STEM liées à l'IA, en étendant l'accès au-delà de la capitale Lomé aux sept régions éducatives du Togo.

Activités

101 enseignants nouvellement recrutés, sélectionnés via le concours national de recrutement des enseignants, ont été formés en tant que 'Fabmanagers' à l'Institut national de formation et de perfectionnement professionnels (INFPP) à Lomé, combinant deux semaines de préparation pédagogique générale et un mois de formation spécialisée à l'animation de FabLabs et à l'enseignement de matières STEM liées à l'IA, avant d'être déployés dans des collèges et lycées scientifiques des sept régions. Une cohorte parallèle de plus de 1 100 enseignants nouvellement recrutés a reçu une orientation plus courte de deux semaines sur la transformation numérique, la robotique, le codage et l'IA, ainsi qu'un renforcement en mathématiques et en physique, se déroulant simultanément dans les sept régions du 10 au 24 août 2026.

Résultats

Aucune mesure indépendante des résultats d'apprentissage des élèves n'a été publiée ; les données documentées portent sur la conception du programme, l'achèvement de la formation des enseignants et le déploiement géographique, et non sur l'impact en aval sur les élèves.

Conclusions

Le programme dispose d'une assise institutionnelle durable (le circuit national de recrutement des enseignants et l'institut public INFPP déjà existant) et vise délibérément au-delà de la capitale, mais n'a que quelques semaines et ne dispose pas encore de preuves d'impact en classe.

Mise en œuvre
Coût indicatif
Moyen (50 k€–500 k€) — A national teacher-training pipeline delivered via an existing public institute (INFPP); costs are staff salaries, training logistics and FabLab equipment for colleges/lycées in all seven regions, but no budget figure is published.
Délai jusqu’aux résultats
Moyen (1–3 ans) — Training ran two weeks of general pedagogy plus one month of specialised Fabmanager instruction, alongside a separate two-week orientation for 1,100+ teachers from 10-24 August 2026, ahead of the August 2026 launch.
Personnel et compétences
101 newly recruited teachers trained as Fabmanagers, 1,100+ newly recruited teachers given a 2-week AI/digital orientation, INFPP (Institut national de formation et de perfectionnement professionnels) as training provider

Conditions de réussite

  • National teacher-recruitment competition used as the selection pipeline for trainees
  • Institutional home in an existing public training institute (INFPP)
  • Deployment across all seven educational regions to avoid capital-only concentration

Modes d’échec courants

  • No independent measurement of student learning outcomes yet; deployment has outpaced evidence of classroom impact
  • Rural FabLab equipment and connectivity coverage is not yet quantified

Habituellement financé par

National / regional programmes

Pistes de financement indicatives pour des pratiques de ce type — vérifiez toujours les appels en cours et les règles d'éligibilité de chaque programme.

Vous portez cette pratique ? Revendiquez-la — les porteurs vérifiés obtiennent un contact public sur la page et peuvent proposer des corrections.

Sources de données

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

Pièces jointes

Pratiques similaires qui pourraient vous être utiles