مكتب الإعلام لحكومة عجمان يتعاون مع أكاديمية CNN لتنمية المواهب الإعلامية الوطنية

أبرم المكتب الإعلامي لحكومة عجمان شراكة مع أكاديمية CNN لتعزيز المهارات الإعلامية من خلال ورش عمل متخصصة وتقنيات متطورة. ويهدف هذا التعاون، الذي يأتي في إطار برنامج "الكفاءات الإعلامية"، إلى تعزيز مهارات سرد القصص على المنصات الرقمية، بما يتماشى مع رؤية عجمان 2030. ووقع الاتفاقية كل من محمد عبد الله الكعبي من المكتب الإعلامي لحكومة عجمان وبيكي أندرسون من CNN أبوظبي.

أكد معالي محمد عبد الله الكعبي على أهمية هذه الشراكة في رعاية المواهب الوطنية وتعزيز الابتكار في عجمان. وقال: "نحن في المكتب الإعلامي لحكومة عجمان ملتزمون بتوفير كل ما يلزم لتطوير مهارات الإعلاميين ومسؤولي الاتصال". تعكس هذه المبادرة التزامنا بتمكين المواهب المحلية وإبراز قصة عجمان عالميًا.

أكدت بيكي أندرسون أن جهودهما المشتركة تركز على تقديم برامج تدريبية صممتها أكاديمية CNN أبوظبي. تهدف هذه البرامج إلى تمكين رواة القصص المستقبليين في عجمان، وتعزيز مهاراتهم من خلال تدريب عملي يتوافق مع المعايير الدولية لغرف الأخبار. يضمن هذا النهج قدرتهم على سرد قصص مؤثرة تتجاوز مجتمعاتهم.

وصفت أمل البلوشي، مديرة التطوير الإعلامي في المكتب الإعلامي لحكومة عجمان، هذه الشراكة بأنها خطوة استراتيجية للارتقاء بمهارات الفرق الإعلامية في الإمارة. وأشارت إلى أن هذه الاستراتيجية تُعدّ محورية لتسريع وتيرة تطوير الإعلام في عجمان، لا سيما من خلال برنامج "الكفاءات الإعلامية" الذي يضم نخبة من رواد صناعة الإعلام.

إطار التعاون طويل الأمد

تُحدد المذكرة إطارًا للتعاون المستمر بين الجهتين. تأسست أكاديمية CNN عام ٢٠٢١ في أبوظبي، وتهدف إلى تطوير مهارات سرد القصص الأساسية باستخدام تقنيات الاتصال الحديثة. تُهيئ هذه المبادرة الإعلاميين لمواجهة تحديات المستقبل، مع تعزيز نهج قائم على الذكاء الاصطناعي في عجمان.

بعد حفل التوقيع، زار معالي محمد عبد الله الكعبي مختبر الابتكار الذي يُقام فيه برنامج أبوظبي التدريبي. يضم المختبر مرافق مثل ورش العمل، وأجنحة التحرير الفني، ومختبرات التعليق الصوتي، واستوديوهات الشاشة الخضراء. قدّم فريق أكاديمية CNN عروضًا تفاعلية حول هذه الورش للمتدربين الحاليين.

ويشكل هذا التعاون خطوة مهمة نحو تعزيز التميز الإعلامي في عجمان من خلال تزويد محترفيها بالمهارات والمعرفة المتطورة.

With inputs from WAM