Promotion de la non-discrimination en Afrique du Nord par un renforcement de la connaissance des données migratoires (M-LEARN)

  • Date de fin
    2024
  • Statut du projet
    Achevé
  • Type de projet
    Recherche et publications en matière migratoire
  • Budget Amount (USD)
    250000.00
  • Couverture
    Regional
  • IDF Region
    Afrique
  • Prima ID
    TN10P0004
  • Projet ID
    PR.0236
  • Etat(s) membre(s) beneficiaires remplissant les conditions requises
    Tunisie Maroc

En raison de l’attention croissante portée au phénomène migratoire sur la scène internationale, il est devenu impératif de diffuser des informations exactes et objectives sur la migration qui soient fondées sur une compréhension et une interprétation justes des données migratoires, afin de contribuer à un environnement non discriminatoire tenant compte de la diversité sous l’angle du sexe, de l’origine et du statut migratoire dans des communautés de plus en plus hétérogènes et en constante évolution. Les universités et les établissements d’enseignement supérieur, ainsi que les membres de la société civile jouent un rôle catalyseur majeur à cet égard, en ce qu’ils sont des acteurs dignes de confiance qui transmettent d’importantes informations dans l’espace public. En sa qualité d’organisme des Nations Unies chargé des migrations, l’OIM vise à appuyer la diffusion de ces données grâce au projet M-LEARN destiné à promouvoir la non-discrimination par un renforcement des connaissances sur la migration.
Le projet M-LEARN a pour objectif d’intégrer des orientations en matière de données migratoires dans les systèmes d’enseignement supérieur. Un nouveau programme sur les statistiques et les données sur la migration sera élaboré et mis en place. Cet objectif sera atteint grâce à une formation universitaire sur les données migratoires, qui sera accompagnée d’un manuel et dispensée pour la toute première fois en français au Maroc et en Tunisie. Un module d’enseignement en ligne sera également élaboré et lancé à l’intention d’un public plus large.