핵심 포인트 3가지

• 전용 커뮤니티·멘토링이 STEM 지속률을 2배 높임
• 대회·캠프 경험 여학생 78%가 STEM 전공 선택 의향↑
• 장학·인턴 기회 확대로 대학·취업 장벽 완화

1. 주요 프로그램 및 대회

프로그램	대상	특징
Technovation Girls	10‒18세	모바일·AI 앱으로 사회 문제 해결, 100개국 참가
Girls Who Code Summer Immersion	9‒11학년	2주 온라인 AI·웹 과정, 멘토링·현직자 패널
AI4ALL Open Learning & Summer Camps	13‒18세	대학 연구실 연계 AI 프로젝트, 다양성 중심
NCWIT Aspirations in Computing	9‒12학년	전국 시상·장학·인턴 매칭, 11,000+ 수상자 네트워크
Google Code Next	고교생	AI·웹 스튜디오·멘토링, 무료 장기 프로그램
UN ITU Girls in ICT & Robotics for Good	12‒18세	AI·로봇으로 SDGs 해결, 글로벌 피치 대회

2. 장학금·멘토십·커뮤니티

• Grace Hopper Celebration 학생 장학 & AnitaB.org Tech Journey
• Microsoft DigiGirlz 험(2일 AI 워크숍 + 엔지니어 멘토)
• Women in AI Awards Youth Track, 글로벌 네트워킹
• She++ #Include Fellowship: 고교 주도 AI 교육 프로젝트 지원

3. 참여 팁

1. 프로젝트 중심 활동 선택 → 온라인 포트폴리오·GitHub에 기록
2. 멘토·알럼나이 커뮤니티 적극 활용, 진로·인턴 정보 교류
3. 국내외 공모전 일정 캘린더 작성, 1년 로드맵 계획
4. AI 윤리·사회 영향 주제를 융합해 차별화된 스토리 만들기

전문가 의견

"Early exposure plus role models significantly boosts girls' persistence in AI." — Fei-Fei Li, Stanford HAI (2024)

"Programs like Technovation cultivate not just coders but changemakers." — Tara Chklovski, Technovation CEO (2024)

핵심 포인트 3가지

• 여성 멘토 비율 40% 이상이 참여 지속률 2배 높임
• 프로젝트 기반 학습이 STEM 자신감 35% 향상
• 장학·인턴 파이프라인은 진로 장벽 50% 완화

1. 캠프 선택 체크리스트

• 커리큘럼: AI·코딩·데이터 사이언스 실습 비중
• 멘토링: 여성 멘토·알럼나이 네트워크
• 프로젝트: 포트폴리오·GitHub 기록 제공
• 안전: 포용 정책·성별 분리 시설
• 연계: 대학·기업 인턴·장학 기회
• 윤리: AI 편향·공정성 교육 포함

2. 효과적인 캠프 특징

• 실습 중심: 하루 60% 이상 코딩·프로젝트
• 팀 기반: 3-4명 팀으로 협업 프로젝트
• 멘토링: 1:1 또는 소그룹 정기 미팅
• 네트워킹: 현직자 패널·기업 방문
• 지속성: 캠프 후 온라인 커뮤니티

3. 캠프 참여 효과 극대화

1. 사전 준비: Python·데이터 기초 학습
2. 목표 설정: 구체적 프로젝트 아이디어
3. 네트워킹: 멘토·동료와 적극 소통
4. 포트폴리오: GitHub·블로그에 기록
5. 후속 활동: 온라인 커뮤니티 참여

전문가 의견

"The right camp can be a turning point in a girl's STEM journey." — Dr. Maria Klawe, Harvey Mudd College (2024)

"Project-based learning with female mentors creates lasting impact." — Girls Who Code Impact Report (2024)