De mars à juin 2026, l'UNICEF Arménie et la Fondation arménienne pour la science et la technologie ont formé 252 enseignants de 91 écoles — 90 % de la province de Kotayk — à la pensée algorithmique, à la programmation Scratch/Python et à la littératie en IA, avec un financement de l'UE et une coordination avec le ministère arménien de l'Éducation.
252 teachers
Enseignants formes (March-June 2026)
91 schools
Ecoles couvertes
90 %
Part des ecoles de la province couvertes
Détails
Maturité
Pilote
Promoteur
UNICEF Armenia; Foundation for Armenian Science and Technology (FAST)
Période
March–June 2026
Mots-clés
education, digital skills, teacher training, AI literacy
Contexte
Avant l'annee scolaire 2026-2027, l'UNICEF Armenie et la Foundation for Armenian Science and Technology (FAST) ont mene un programme de developpement professionnel pour les enseignants en litteratie numerique et informatique dans toute la province de Kotayk, coordonne avec le ministere armenien de l'Education, des Sciences, de la Culture et des Sports, avec le soutien financier de l'Union europeenne.
Activités
Entre mars et juin 2026, 252 enseignants de 91 ecoles -- soit 90 % de toutes les ecoles de la province -- ont acheve une formation en pensee algorithmique, apprentissage par projet et litteratie en IA, differenciee par niveau scolaire : les enseignants du primaire formes a Scratch, ceux du college/lycee a Python.
Conclusions
La direction de la FAST decrit le programme comme un pilote deliberement fonde sur les donnees, destine a reveler des lacunes et a construire un modele extensible au niveau national ; le dossier public documente l'achevement et la portee de la formation, mais pas une mesure independante de la competence des enseignants en IA ni des resultats des eleves.
Mise en œuvre
Coût indicatif
Moyen (50 k€–500 k€)
Délai jusqu’aux résultats
Court (< 1 an)
Personnel et compétences
UNICEF Armenia programme team, Foundation for Armenian Science and Technology (FAST) trainers, Armenia Ministry of Education, Science, Culture and Sport (coordination)
Conditions de réussite
Grade-differentiated curriculum (Scratch for primary, Python for secondary)
Ministry coordination
EU financial support
Modes d’échec courants
No independent measurement of classroom competency or student outcomes yet published
Habituellement financé par
National / regional programmesPhilanthropic / foundation funding
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Sources de données
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