No es menos probable que las mujeres que van a la universidad ingresen a campos específicos porque se requieren más matemáticas o ciencias, sino que debido a la discriminación de género que probablemente encontrarán en esos campos, encuentra un nuevo estudio longitudinal representativo a nivel nacional publicado en el American Educational Research Journal .
Las mujeres a menudo están subrepresentadas en muchas especialidades de ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas STEM y algunas especializaciones que no son STEM, como filosofía y justicia penal. En lugar de dividir las especialidades en STEM y no STEM, este nuevo estudio mira más allála dicotomía STEM / no STEM para comprender los atributos subyacentes de las carreras que pueden atraer o repeler a las mujeres, en un esfuerzo por aprender cómo lograr la equidad de género en todos los campos.
"Nuestro estudio examina qué atributos comunes que atraviesan las disciplinas académicas predicen quién elige esas especializaciones, por lo tanto, no si las especialidades como la física tienen una distribución de género desigual sino si las disciplinas percibidas como altas en requisitos de matemáticas o ciencias tienen distribuciones de género desiguales,"dijo Joseph R. Cimpian, profesor asociado de economía y política educativa en la Escuela de Cultura, Educación y Desarrollo Humano Steinhardt de la NYU, y autor principal del estudio.
Los resultados del estudio sugieren que, con mucho, el atributo más predictivo de si una mujer eligió una carrera universitaria fue el grado de discriminación percibido en el campo. Este hallazgo fue consistente en todos los análisis de los investigadores, incluso cuandocoincidió con hombres y mujeres con antecedentes, logros e intereses anteriores, e independientemente de qué otros atributos de especializaciones universitarias se incluyeron en los modelos estadísticos.
Para examinar el papel del sesgo de género percibido en las carreras universitarias, los investigadores adoptaron un enfoque que evitaba depender completamente de la dicotomía STEM / no STEM. En lugar de utilizar las carreras universitarias mismas o grupos de carreras es decir, STEM o no STEM como variables de interés en el estudio, los investigadores clasificaron 20 carreras universitarias populares según el grado en que se percibía que cada carrera exhibía cada uno de los seis rasgos específicos: orientación matemática, orientación científica, sesgo de género contra las mujeres, orientación útil, orientación monetaria,y orientación creativa.
Para hacer esto, los investigadores reclutaron a 330 estudiantes de pregrado en una gran universidad del sudeste con el fin de comprender las percepciones de los estudiantes de diferentes carreras universitarias y desarrollar las escalas de los seis rasgos. Para evaluar la discriminación de género, la encuesta incluyó elementos como 'Mujeresen esta gran experiencia, la discriminación basada en su género 'y' esta especialidad es más acogedora para los hombres que para las mujeres '. Para ayudar a garantizar que los investigadores aprovecharan la discriminación y no solo reflejaran las distribuciones desiguales de género existentes en las especialidades, los autores también encuestaron a los encuestados sobrecuántas mujeres creían que estaban en un campo y explicaron estas respuestas en todos sus modelos.
Los investigadores luego mapearon los rasgos designados de las encuestas a las especialidades de un grupo separado de 4,850 estudiantes en el Estudio Longitudinal Educativo de 2002, una muestra longitudinal representativa a nivel nacional de estudiantes de los Estados Unidos. Posteriormente, los investigadores replicaron sus análisis con una tercera fuente de datos yUna vez más, descubrí que la discriminación de género era el factor más revelador para saber si el mayor tenía más hombres
"Algunas personas pueden encontrar que no es sorprendente que la discriminación percibida importe, pero lo que llama la atención es cuánto importa y cuán poco importan otros factores", señaló Cimpian. "Las relaciones que encontramos para la discriminación percibida eclipsan las de otros factores predictivos comola orientación monetaria del campo. Del mismo modo, los datos no respaldan la noción de que las mujeres son fóbicas para las matemáticas o para las ciencias, como algunos creen. Más bien, y bastante razonablemente, a las mujeres no les gusta que las discriminen ".
Los investigadores también encontraron que las mujeres en realidad tienen más probabilidades de estar en campos percibidos como más orientados hacia el dinero y menos probabilidades de estar en campos orientados hacia la creatividad, una vez que se tienen en cuenta los otros atributos de las carreras.
Cimpian sugiere que los administradores universitarios que deseen aumentar la participación femenina en las especialidades universitarias examinen los entornos en las diferentes especializaciones ". Nuestros hallazgos hablan tanto de disciplinas STEM como no STEM. Si los administradores universitarios desean aumentar la representación femenina en campos tan variados como el criminaljusticia o ciencias de la computación, nuestros resultados sugieren que el mejor lugar para comenzar puede ser preguntando qué mensajes están enviando las personas en estos campos sobre la importancia del género para tener éxito en estos campos. Estos pueden no ser mensajes abiertos. Pueden ser sugerencias sutiles sobrequién está en el "grupo" en estas especialidades en algunos casos, o podrían estar relacionados con mensajes sobre la capacidad innata como sugiere otra investigación. Necesitamos comprender mejor las diversas formas en que se transmiten los mensajes discriminatorios y abordarlos para mejorar el accesoa estudiantes independientemente de su género "
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Materiales proporcionado por Universidad de Nueva York . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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