[論文レビュー] Bangladesh AI Readiness: Perspectives from the Academia, Industry, and Government

Sharifa Sultana, Rupali Samad+6 more|arXiv (Cornell University)|Jan 19, 2026

Ethics and Social Impacts of AI被引用数 0

ひとこと要約

A multi-method qualitative study mapping Bangladesh’s AI readiness across academia, industry, and government, highlighting gaps in curricula, resources, and ethics.

ABSTRACT

Artificial Intelligence (AI) readiness in the Global South extends beyond infrastructure to include curriculum design, workforce development, and cross-sector collaboration. Bangladesh, ranked 82nd in the 2023 Oxford Insights AI Readiness Index, exhibits significant deficits in technology capacity and research ecosystems, despite strong governmental visions. While HCI and ICTD research have explored digital inclusion and responsible AI, little empirical work examines how educational, industrial, and policy domains intersect to shape readiness. We present a multi-method qualitative study of AI readiness in Bangladesh, combining institutional analyses, 59 stakeholder interviews, and curriculum benchmarking against global exemplars. Findings reveal outdated curricula, limited faculty upskilling, inadequate computing resources, entrenched gender disparities, and the near-total absence of AI ethics instruction. We contribute empirical mapping of current practices, identification of structural and cultural barriers, and actionable pathways for embedding human-centered, inclusive, and responsible AI practices into national agendas, advancing equitable innovation in emerging AI ecosystems.

研究の動機と目的

• 学術AIカリキュラムと教員育成がグローバルなAI動向および産業ニーズとどのように整合しているかを評価する。
• AI教育と展開を形作る構造的・インフラ的・文化的障壁を特定する。
• 性別・倫理・包摂性が現在のAI準備活動でどのように扱われているか、または見落とされているかを検討する。
• バングラデシュのAIの現在の実践と成長アジェンダを複数のセクター視点からマッピングする。

提案手法

• 公立・私立大学を横断する35のAI焦点プログラムの機関分析を実施する。
• 学生、教育者、産業専門家を対象に59件の半構造化インタビューを実施する。
• 二つのターゲットを絞った調査を実施し、カリキュラムをグローバルの典型とベンチマークする。
• aiEDU Readiness FrameworkおよびUNESCO AI Competency Frameworkを用いてテーマ分析を適用してテーマをコード化する。
• インタビュー数据を、シラバス、教員プロフィール、研究室インフラのデスクトップ文献分析と三角測量する。

Figure 1. Cumulative Citation Analysis of Total Citation vs Average Citation per faculty in AI/ML fields in Bangladeshi Universities

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 RQ1: 学術カリキュラムと教員育成の実践は、グローバルなAI動向および産業ニーズとどのように整合しているか？
• RQ2 RQ2: AI教育と展開を跨ぐ協働を形作る障壁（構造的・インフラ的・文化的）は何か？
• RQ3 RQ3: 現在のAI準備活動において、性別・倫理・包摂性はどのように扱われているか、または見落とされているか？

主な発見

University Department	Estimated Number of GPUs	Approx. Number of Students
DU IIT	2	148
DU CSE	5	240
BUET CSE	15–20	480
BRACU CSE	55	8000
NSU ECE	39	6000

• 学術的指導と産業の期待の間には、時代遅れのカリキュラムと新興AI技術への露出不足のため体系的な一致不足が存在する。
• 教員と学生は訓練・メンタリング・学際的協働の機会が一貫して不足している。
• 性別格差は学術界と産業界の双方で持続しており、AI倫理の教育は Formal カリキュラムではほぼ欠如している。
• 政策的語調と国際的 normにもかかわらず、AI倫理教育はほぼ全く行われていない。
• 計算資源、特にGPUは不足しており、機関間で不均等に分布しているため、実践的なAI学習が制約されている。

Figure 2. Gender Distribution of Faculty Engaged in AI Teaching and Research Across Major Bangladeshi Universities