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Saraya : un sondage révèle les obstacles des filles face aux STEM et les limites du PNBSF

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Du 18 au 20 novembre, l’Inspection de l’Éducation et de la Formation (IEF) de Saraya, en partenariat avec l’organisation Déclic, a organisé une série de restitutions portant sur la perception des filles vis-à-vis des filières STEM, les causes du décrochage scolaire et l’impact du Programme National de Bourses de Sécurité Familiale (PNBSF). 

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Les rencontres se sont tenues dans cinq établissements du département : le CEM Bembou, le Lycée de Saraya, les CEM de Missirah Dantila, Nafadji et Moussala. Présenté par M. Youssouph Mballo, du Bureau d’Information Communautaire de Déclic, le rapport met en lumière des tendances préoccupantes mais aussi des pistes d’action encourageantes pour la scolarisation des filles.

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Selon les résultats du sondage mené auprès de 39 filles, 25 parents et 4 enseignants, la majorité des élèves interrogées continuent de percevoir les disciplines scientifiques comme exigeantes. Si les SVT semblent plus accessibles — avec 34 % d’évaluations satisfaisantes — les mathématiques restent la matière la plus redoutée : plus de la moitié des filles (53 %) y rencontrent des difficultés majeures et aucune ne se considère « très bonne ». En Physique-Chimie, 48 % signalent des obstacles importants malgré un intérêt notable pour la matière.

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Les enseignants confirment cette tendance : 71 % constatent un écart de performance marqué entre filles et garçons, et 78 % estiment que les abandons scolaires touchent davantage les filles. Les parents identifient plusieurs facteurs majeurs de décrochage, parmi lesquels :

‎- les mariages et grossesses précoces,

‎- la pauvreté,

‎- les pressions sociales et stéréotypes de genre,

‎- le manque de confiance des filles,

‎- un soutien familial parfois insuffisant.

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Ces éléments s’ajoutent aux difficultés académiques pour limiter les chances des filles d’accéder aux filières scientifiques.

PNBSF : un soutien apprécié mais insuffisant pour booster les performances

‎Près d’un tiers des filles interrogées (34 %) bénéficient du PNBSF, mais 23 % ignorent le statut réel de leur ménage.
‎Si 73 % reconnaissent que la bourse sociale aide à couvrir les frais scolaires, elle ne garantit pas pour autant une amélioration des résultats : 81 % des bénéficiaires affichent des performances qualifiées de « médiocre » ou « insuffisante ».

‎Le rapport souligne que, sans accompagnement pédagogique renforcé, l’impact du PNBSF sur les compétences STEM reste limité.

‎Des habitudes médiatiques dominées par la télévision et les réseaux sociaux:

‎L’étude révèle également que les filles s’informent principalement via :

‎- la télévision (45 %),

‎- les réseaux sociaux (23 %),

‎- Internet (19 %),

‎- la radio (13 %).

‎Ces données permettront d’adapter les stratégies de communication pour renforcer la sensibilisation autour des STEM.

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À l’issue des restitutions, chaque établissement a élaboré un plan d’action dédié à la promotion des sciences chez les filles pour l’année scolaire.
‎Dans le cadre de ce programme, l’UNICEF a attribué une enveloppe de 100 000 F CFA aux clubs scolaires afin de soutenir des activités STEM. La forte mobilisation des équipes pédagogiques et des chefs d’établissements a été saluée par l’IEF.

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La restitution du sondage a permis d’ouvrir un dialogue avec la communauté éducative sur les défis liés à l’accès des filles aux filières scientifiques.
‎L’IEF prévoit de poursuivre l’accompagnement des établissements, en mettant l’accent sur :

‎- la lutte contre les stéréotypes de genre,

‎- le mentorat et le leadership féminin,

‎- la prévention du décrochage scolaire,

‎- l’amélioration du niveau en mathématiques et sciences.

‎Cette démarche s’inscrit dans un effort plus large visant à garantir aux filles du département de Saraya un accès équitable aux filières scientifiques, essentielles pour leur avenir et le développement local.

Core Features

Real-time Learning and Adaptation

Personalization Algorithms

Autonomous Decision-Making

Pattern Recognition

Data Mining and Analysis

Cognitive Computing

Computer Vision

Natural Language Processing

Machine Learning Algorithms