fbpx

Juga i posa a prova tot el que saps de l’exposició Científiques Catalanes 2.0

Ciutat:
Joc | El Grup de Perspectiva de Gènere de l’ACCC crea un joc online per tal de donar suport a l’exposició Científiques Catalanes 2.0 en el seu objectiu de donar visibilitat al paper estratègic de les dones científiques del nostre territori.

Juga i posa a prova tot el que saps de l’exposició Científiques Catalanes 2.0

El Grup de Perspectiva de Gènere de l’ACCC crea un joc online per tal de donar suport a l’exposició Científiques Catalanes 2.0 en el seu objectiu de donar visibilitat al paper estratègic de les dones científiques del nostre territori. A través d’un itinerari gamificat, s’anima als jugadors i jugadores a resoldre problemes i respondre preguntes basades en els panells de l’exposició.

L’exposició, creada aquest 2020 pel mateix grup de treball, compta amb 24 investigadores punteres de diverses disciplines STEAM i de la divulgació científica i mostra la seva exitosa trajectòria professional i les seves motivacions.

Quin tipus de proves hi podem trobar? Des del joc de les parelles, fins a uns mots encreuats passant per una activitat que demana unir amb fletxes les investigadores amb les seves àrees d’expertesa. La resolució de cada activitat dona peu a la següent per tal d’avançar en el recorregut i completar-lo.

Des del Grup de Perspectiva de Gènere expliquen que “és de vital importància conèixer les dones de ciència per ajudar a superar els estereotips de gènere en les disciplines STEAM”. L’objectiu del grup és visibilitzar les investigacions, activitats, accions i obres realitzades per o per a dones i noies en relació a la ciència, ja sigui en l’àmbit de la investigació, la comunicació, la divulgació o qualsevol altra disciplina que hi contribueixi.

Accedeix al joc

Coordinen:

Amb el suport de:

Amb el finançament de:

european commission
Aquest projecte rep fons dels programes de recerca i innovació Horitzó 2020 de la Unió Europea en el marc del projecte EuNightCat (954506)

This project receives funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programs under the project EuNightCat (954506).