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Boa prática Importada

AI-for-Equity — Mentoria Transfronteiriça em IA e Programação para Raparigas em Dhaka

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Evidência: Descritivo / autorreportado Top 40% 53/100 · Pergunte a Evidence Copilot sobre esta prática

Desde 2019, a organização sem fins lucrativos AI-for-Equity realiza aulas online de programação e ética em IA, associando raparigas de Dhaka (15+) a mentores estudantes dos EUA; reportagens independentes indicam que 60-80% das graduadas que entram na universidade escolhem áreas STEM.

20 girls (approx.)
Dimensão da turma fundadora (2019)
60-80 %
Graduadas que seguem áreas de STEM na universidade
2 %
Mulheres no Bangladeche com competências básicas de TIC
AI-for-Equity — Mentoria Transfronteiriça em IA e Programação para Raparigas em Dhaka

Detalhes

Maturidade
Piloto
Promotor
AI-for-Equity (AIE)
Período
2019–2023 (ongoing)
Palavras-chave
AI education, gender equality, mentorship

Contexto

A AI-for-Equity (AIE), fundada pela cientista de dados Farhana Faruqe, gere um programa gratuito e online de IA e programação para raparigas no Bangladeche, coordenado a partir de Daca, começando com uma primeira turma de cerca de 20 raparigas com 15 anos ou mais em 2019, inicialmente contactadas através de uma escola feminina privada.

Atividades

O programa junta estudantes bangladeshianas a mentores voluntários nos Estados Unidos, apesar de uma diferença horária de 12 horas, ensinando primeiro o Scratch do MIT antes de avançar para Python e conceitos aplicados de IA, com a ética da IA integrada ao longo de todo o currículo em vez de ser tratada à parte, e sem exigir qualquer conhecimento técnico prévio.

Resultados

Reportagens independentes da Escola de Ciência de Dados da Universidade da Virgínia - não materiais da própria AIE - citam que 60-80% das graduadas do programa que seguiram para a universidade optaram por áreas de STEM, num contexto em que apenas 2% das mulheres no Bangladeche têm competências básicas de TIC.

Conclusões

Não foi encontrada nenhuma avaliação independente com metodologia descrita e grupo de comparação, pelo que o valor de adesão a STEM deve ser lido como um resultado autorreportado por antigas alunas, relatado por jornalismo independente, e não como um estudo de impacto formal, e o programa continua apesar de restrições logísticas, como o facto de as participantes dependerem de computadores portáteis partilhados com os pais.

Implementação

Custo indicativo
Baixo (< 50 mil €)
Tempo até resultados
Longo (> 3 anos)
Equipa e competências
Founded and run by data scientist Farhana Faruqe, with volunteer peer mentors based in the United States paired with Bangladeshi students.

Condições de sucesso

  • A peer-to-peer, cross-border mentorship model requiring no prior technical background from participants.
  • AI ethics integrated throughout the curriculum rather than taught separately.

Modos de falha comuns

  • No independent, methodologically described evaluation (e.g., a matched comparison group) was found.
  • The programme runs despite participants relying on parents' shared laptops, a logistical constraint on scale.

Implementa esta prática? Reivindique-a — implementadores verificados obtêm um contacto público na página e podem propor correções.

Fontes de dados

De onde foi obtida a informação desta prática, e quando.

Anexos

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