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一个为印度 160 万失学女童赋权的大胆计划

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    当今世界有许多问题。
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    它们都非常错综复杂
    并且难以解决,
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    但是我们依旧可以做些事情。
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    我相信,
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    对女孩的教育就是
    我们最需要的灵丹妙药,
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    可以帮助我们解决
    一些世界上最棘手的问题。
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    但各位不必急着相信我的话。
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    世界银行说,
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    对一个国家而言,
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    女童教育是最好的投资之一。
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    它能够积极地影响
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    17 个可持续发展目标中的
    9 个目标。
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    一切事情,健康、营养、就业——
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    当女孩们得到教育,
    所有这些都能被积极地影响,
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    另外,气候科学家最近
    将女童教育排在
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    逆转全球变暖的
    80 项举措中的第 6 位。
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    这个排名比太阳能板和
    电动汽车还要高。
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    这是因为当女孩们受到教育后,
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    她们组建的家庭变小,
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    因此导致的人口减少
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    可以极大程度降低碳排放。
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    另外,这还是一个必须解决的问题。
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    因为一个受教育的母亲
    让孩子接受教育的可能性
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    是未受教育母亲的两倍以上。
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    这意味着一次努力,
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    我们就能永久结束
    性别和文盲的差距。
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    我在印度工作,
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    那里在全民初等教育的方面
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    已经取得了不可思议的进步。
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    但是,我们依旧有 400 万失学女孩,
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    是世界上失学女童人数
    最多的国家之一。
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    女孩们失学,显然因为贫困,
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    社会和文化因素,
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    但也有思维方式的根本性因素。
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    我遇见过一个叫
    Naraaz Nath 的女孩,
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    “Naraaz”是“生气”的意思。
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    我问她:“为什么你的名字有‘生气’?”
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    她说:“因为当出生的是女孩时,
    每个人都很生气。”
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    另一个女孩叫 Antim Bala,
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    意思是“最后一个女孩”。
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    因为每个人都希望
    这是最后一个女儿。
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    一个叫 Aachuki 的女孩,
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    名字是“某人到达”的意思。
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    不是“被需要”,而是“到达”。
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    就是这样的维模式
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    让女童们失学,
    或是无法完成学业。
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    这样的信念认为:
    羊是资产,
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    女孩是负债。
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    我的组织“教育女童(Educate Girls)”
    旨在改变这个思维模式。
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    我们在一些生活条件最艰苦,
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    最偏远的的村庄里工作。
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    我们是怎么做的?
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    首先就是要
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    寻找来自同一村庄的
    年轻、热情,受过教育的年轻人,
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    包括男性和女性。
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    我们叫他们 Balika 团队,
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    Balika 是小女孩的意思,
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    所以这是一个我们为女童
    创建的小组。
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    一旦招到了社区志愿者,
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    我们会训练他们,辅导他们,
    手把手教他们。
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    我们的工作就此展开。
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    第一步就是识别每个
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    失学的女孩的身份。
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    但是我们的方法有一些不同,
    我们使用了高科技手段,
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    至少在我看来是这样。
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    我们每个前线的员工
    都有一个智能手机,
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    装有我们组织的 app。
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    这个 app 能满足我们团队
    所有的工作需要:
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    它有数字地图功能,
    可以显示团队将开展调研的地方,
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    它存有问卷和所有的问题,
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    还会提供如何进行
    最佳有效调查的指南,
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    这样一来,高质量的数据
    就能够实时地传给我们。
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    有了如此装备,
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    我们团队和志愿者们
    开始每家每户登门拜访,
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    去寻找每个
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    从未入学或半路辍学的女孩。
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    因为我们拥有数据技术,
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    很快就能够知道
    这些女孩的身份和住址。
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    因为我们每个村庄
    都有地理标记,
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    我们可以非常非常快地
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    建立那些信息。
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    一旦我们知道那些女孩的住址,
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    我们就开始了“带她们回学校”的流程。
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    这就是我们社区动员的过程,
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    开始于乡村会议,社区集会,
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    还有针对每一个家庭的咨询,
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    来帮助那些女孩回到校园。
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    这个过程需要几周,
    甚至几个月的时间。
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    一旦我们让女孩们入学,
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    我们也开始了和学校的合作,
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    确保学校能提供
    所有必需的基础设施,
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    让那些女孩们得以留在学校。
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    其中包括女孩们的独立厕所,
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    饮用水,
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    各种能帮助她们留下的东西。
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    但如果这些孩子无法学习,
    那么所有的这一切都将白费。
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    所以我们开展了一个学习项目。
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    这是配套补充的学习项目,
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    非常,非常重要。
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    因为我们大部分小孩
    是第一代学习者,
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    这意味着在家没人能够
    辅导她们的作业,
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    没人能支持她们的教育。
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    她们的父母无法读写。
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    所以,我们能在课堂上
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    支持她们的学习真的非常关键。
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    这就是我们整个项目的模型,
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    从寻找失学女童,带她们返回校园,
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    到确保她们能够留下并且学习。
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    我们知道这个模型是有用的。
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    我们知道,是因为
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    一个最近的随机对照评估
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    证实了模型的有效性。
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    我们的评估人发现,在三年中,
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    "教育女童"帮助了 92% 的失学女孩
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    返回校园。
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    (掌声)
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    至于学习,
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    我们的孩子们的学习能力
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    相比对照组学校有显著提高。
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    这种提高程度
    相当于是普通学生
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    多了上一年的学。
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    这是一个了不起的成就,
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    想想一个部落女孩,
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    第一次在学校系统中注册。
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    我们有一个有效的模型,
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    而且我们知道这是可规模化的,
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    因为我们已经
    在 13000 个村庄实行了该项目。
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    而且在数据和技术的辅助下,
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    我们的方法也是智能的。
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    我们知道这是可持续且系统化的,
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    因为我们与社区的合作
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    事实上是由社区主导的。
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    我们也和政府合作,
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    因此没有平行运作系统的存在。
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    正因为这种和社区、政府之间
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    创新的合作关系和模型,
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    我们今天才能大胆设想,
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    在未来5年,解决 40%
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    的印度失学女童问题。
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    (掌声)
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    你可能在想,这个数字并不大……
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    然而,如果我告诉你,我甚至
    在想要如何完成这一目标,
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    因为印度不是一个小地方,
    而是一个大国,
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    是一个拥有十多亿人口的大国。
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    我们有 65 万个村庄。
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    那么我现在站在这里,
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    说我们一个小小的组织
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    将要解决整整 40% 的问题,
    你又会作何感想?
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    这是因为我们有一个关键的洞察,
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    那就是,
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    依靠我们这一整套
    和数据与技术相结合的方法,
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    我们知道印度 5% 的村庄
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    有 40% 的失学女童。
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    这是整个拼图中很大很大的一片。
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    这意味着,我并不需要
    在整个国家实行该项目,
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    只要集中精力在那 5% ,
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    也就是大概 35000 个村庄,
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    就能够在实质上解决大部分问题。
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    这真的很关键,
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    因为这些村庄
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    不仅背负着失学女童的重担,
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    也同时面临很多相关问题,
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    比如营养不良,生长迟缓,
    贫困,高婴儿死亡率,
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    和童婚。
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    那么,通过聚焦工作于此,
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    你实际上也可以在这些问题指标上
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    创造很大的倍数效应。
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    这就意味着,
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    我们能将 160 万女孩送进校园。
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    (掌声)
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    我想说,我做这件事已经超过十年了,
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    我从来没碰到过一个女孩说
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    “我想呆在家里”,
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    “我想要放牛”,
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    “我想要照看弟弟妹妹”,
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    “我想要做儿童新娘”。
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    每一个我遇到的女孩,
    都想要去学校。
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    而这正是我们真正想要做的:
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    我们想帮助
    那 160 万女孩完成她们的梦想。
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    这个项目的实施成本并不高。
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    利用我们的模型,找到并注册
    一个女孩的花费只有约 20 美金。
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    确保她在学习并且提供学习项目,
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    只需要再花费 40 美金。
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    但今天就要开始行动了。
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    因为她们确实是我们拥有的
    最大的资产。
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    我是 Safeena Husain,
    我以教育女童为己任。
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    谢谢。
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    (掌声)
Title:
一个为印度 160 万失学女童赋权的大胆计划
Speaker:
Safeena Husain
Description:

社会企业家 Safeena Husain 说:“对女孩的教育是我们最需要的灵丹妙药,可以帮助我们解决一些世界上最棘手的问题。”在一次富有远见卓识的演讲中,她分享了自己的计划,即在未来五年内帮助多达 160 万名女孩入学——将先进的分析技术与挨家挨户的社区参与相结合,为印度女孩创造新的教育途径。(这个雄心勃勃的计划是TED“大胆计划(“Audacious Project”)的一部分,该计划旨在激励和资助全球变革。)

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Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TEDTalks
Duration:
09:59

Chinese, Simplified subtitles

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