Campanha Nacional de IA — A Iniciativa Nacional da Mongólia para Formar Professores em IA nas 21 Províncias
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O programa gratuito de 12 meses da Tech4Dev forma mulheres e raparigas africanas (16–40 anos) em Ciência de Dados e Engenharia de IA, entre 6 outras áreas. Desde 2017: mais de 124 mil formandas em 30 países; numa turma, 847 de 1.398 admitidas concluíram; 73% arranjam emprego em 6 meses.
Em toda a África, as mulheres continuam sub-representadas nas carreiras de IA e ciência de dados, e a formação formal em informática e IA concentra-se em programas universitários a que muitas mulheres, sobretudo fora dos grandes centros urbanos, não têm acesso. A Tech4Dev, organização nigeriana sem fins lucrativos fundada em 2016 por Diwura Oladepo e Joel Ogunsola, lançou a Bolsa Women Techsters em 2017 para colmatar essa lacuna.
A bolsa é um programa gratuito de 12 meses — seis meses de formação intensiva seguidos de seis meses de estágio, freelancing ou apoio ao empreendedorismo — aberto a mulheres e raparigas dos 16 aos 40 anos. As formandas escolhem uma de sete áreas de especialização, incluindo Ciência de Dados e Engenharia de Inteligência Artificial, além de cibersegurança, design de produto, gestão de produto, desenvolvimento móvel, desenvolvimento de software e DevOps. O ensino combina formação virtual com orientação presencial e pólos de mentoria.
Desde 2017, a bolsa expandiu-se de uma única turma nigeriana para um programa continental que, segundo relatos, já chegou a mais de 124 mil mulheres e raparigas em cerca de 30 países africanos e 263 cidades. A admissão é competitiva: numa turma noticiada pela Vanguard News, 14.782 mulheres candidataram-se, 1.398 foram aceites e 847 concluíram o programa (cerca de 61% de conclusão). A Tech4Dev refere que 73% das formandas conseguem emprego na área tecnológica nos seis meses seguintes à conclusão, com as beneficiadas a ganhar coletivamente cerca de 1,2 milhões de dólares por mês.
Os números publicados provêm de relatórios da própria Tech4Dev e da cobertura jornalística, e não de uma avaliação independente; os resultados específicos da área de IA/Ciência de Dados não são discriminados face às restantes seis áreas — pelo que a solidez da evidência para esta área em particular é mais fraca do que os números globais sugerem.
Os detalhes de implementação (custo, prazo, equipa, condições de sucesso) ainda não estão disponíveis para esta prática.
De onde foi obtida a informação desta prática, e quando.
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