flowchart TB
OC[ABC = Aptitudes, \nComportamiento, \n Autoconfianza]
OC-->A(Hallazgos)
A .-> |Niñas|B(Baja \n autoconfianza)
A .-> |Varones| C(Bajo \n rendimiento, \n aptitudes)
style B fill:#e2e9d2
style C fill:#e9d9d2
C--> B2{Estrategias de \ncomportamiento}
B-->B2
B2 --> P(Padres)
B2 --> D(Docentes)
B2 --> E(Centro \nEducativo)
style B2 fill: #d9d2e9
P --> I(Apoyo \n igualitario \n a hijas e hijos)
style I fill: #d9d2e9
D --> D1(Mayor autopercepción \n de sesgos propios)
style D1 fill:#e2e9d2
D --> D2(Estrategias \n de enseñanza \ndiferenciadas \npor género)
style D2 fill:#d9d2e9
E ---> E1(Ayuda a estudiantes \n en contexto crítico)
style E1 fill:#e9d9d2
ABC (aptitudes, behavior, confidence)= aptitudes, comportamiento, autoconfianza, según sus siglas en inglés
Resumen visual del documento
Vinculación con la teoría del Cambio de Ceibal
flowchart LR C1(Acceso a recursos \n y oportunidades STEM) C1 .-> EE(Estrategias \nde enseñanza) EE .-> RR(Promoción de \nmujeres en roles de \nresponsabilidad) C1 .->EA(Estrategias \nde aprendizaje) EA .-> RR RR .->|período \nsiguiente | C1 style C1 fill:#d9d2e9 style RR fill:#d9d2e9 style EE fill:#d9d2e9 style EA fill:#d9d2e9
El progreso de las mujeres en la educación superior ha sido uno de los cambios sociales más destacados del siglo XX. Las mujeres actualmente superan a los hombres en la obtención de títulos universitarios en dos tercios de los países de la OCDE.
Sin embargo, persisten desigualdades de género en áreas específicas de estudio. Las mujeres seguimos estando sub-representadas en campos como ciencias, tecnología, ingeniería y matemáticas (STEM por sus siglas en inglés). Esta segregación limita las oportunidades laborales y de ingresos para las mujeres.
Este informe examina las barreras que enfrentan las mujeres para acceder a educación y carreras en STEM en los países de la OCDE. Además, el informe identifica y analiza las razones detrás de la segregación de género, que comienzan antes de la educación superior.
Resumen Ejecutivo
Importante
El estudio encuentra que dos obstáculos importantes a la presencia de mujeres en STEM son (i) las actitudes de las alumnas hacia las matemáticas y (ii) la falta de modelos femeninos de rol en STEM. El estudio también revela que existen sesgos implícitos de género entre docentes y padres que afectan las aspiraciones profesionales de las niñas.
El informe concluye con recomendaciones de políticas para contrarrestar los estereotipos de género desde la infancia e incentivar la participación femenina en STEM. Incluye intervenciones para cambiar las actitudes y construcción de autoconfianza de las niñas en estas áreas.
Nota
En general, las niñas tienen menos confianza en sí mismas que los niños en su capacidad para resolver problemas de matemáticas o ciencias. En promedio, en los países de la OCDE, la diferencia de puntos en el rendimiento en matemáticas entre niñas y niños con alto rendimiento es de 19 puntos. Los niños en los países de la OCDE, por ejemplo, tienen ocho puntos porcentuales más probabilidades que las niñas de informar que la escuela es una pérdida de tiempo. En promedio en los países de la ocde, los niños superan a las niñas en matemática, por alrededor de 16 puntos PISA – el equivalente a casi cinco meses de escuela.
Importante
En la gran mayoría de los países y economías que participan en PISA, entre los estudiantes de alto rendimiento, las niñas obtienen peores resultados que los niños en matemáticas; en ningún país superan a los niños en este nivel.
Advertencia
En algunos países (China y Singapur), las niñas obtienen los mismos rendimientos que los varones en matemática, y logran resultados más altos que los varones en la mayoría de los otros países.
Mientras que en todos los países los varones tienen peores resultados en lectura que las niñas, los varones de los países que obtienen mayores puntajes tienen resultados más altos que las niñas en otros países.
Estos resultados sugieren que las diferencias de género en rendimiento no están determinadas por diferencias innatas en habilidades.
Tip
Según el documento,las niñas rinden más cuando tienen que resolver ejercicios de matemática de manera independiente.
Capítulo 1: Surgimiento de brechas de género en la educación
La equidad de género es ante todo un imperativo moral. También es una condicion esencial para el crecimiento económico y el bienestar de las personas.
El progreso a reducir las brechas de género en ocupaciones ha sido lento. Sin embargo, que haya segregación ocupacional de género podría sugerir que hay impedimentos de género para que las personas realicen determinadas tareas. Eliminar esa falsa percepción puede ayudar a aumentar la eficiencia económica, y a eliminar los estereotipos de género que repercuten negativamente en el estatus laboral de las mujeres.
El estudio encuentra que hay dos grandes problemas:
- demasiados varones abandonan la educación formal,
- muy pocas niñas eligen carreras STEM.
Entender por qué suceden esas dos cosas y cuáles factores (incluyendo algunos intangibles como el comportamiento y la autoconfianza) inciden es el primer paso para corregirlos.
En PISA 2012, en todos los países las niñas tuvieron rendimientos mayores a los varones en lectura, por 38 puntos (equivalente a un año de aprendizajes). Los varones tuvieron rendimientos mayores que las niñas en matemática en 38 países por 11 puntos (aprox 3 meses de clase). En ciencias casi no se encontraron diferencias.
Entre los alumnos de
mejores rendimientos, la brecha de género en ciencia es pequeña (1%), pero en matemática hay un 3% de las niñas que son top performers y un 6% de los varones, y en lectura un 3% de las niñas y menos del 1% de varones.Entre los alumnos de
peores rendimientosen las tres materias juntas, la mayoría son varones (6 varones cada 10 personas). Este hecho puede ocasionar que los alumnos se sientan desmotivados, y fque construyan una identidad basada en la rebeldía contra la escuela y la educación formal, en lugar de que se esfuercen por romper el círculo vicioso de poco rendimiento y poca motivación.Entre las chicas con mejores rendimientos, en 2012 solamente el 20% fue a ciencias de la computación, uno de los trabajos con mayor demanda y de los que pagan más.
Los varones tienden a estar sobre representados entre las personas
high achievers. Mirando rendimientos en matemática, las chicas tienen rezagos enpensar como científicas(explicar fenómenos desde el punto de vista científico) y en formular situaciones matemáticamente. Una hipótesis es que esto se deba a la falta de autoconfianza de las niñas.
Cuando los estudiantes tienen más autoconfianza, se permiten la libertad de probar y equivocarse, procesos que son esenciales para adquirir conocimientos científicos y matemáticos.
Las niñas (en promedio) han mostrado más temores a equivocarse porque no distinguen entre cometí un error y estoy equivocada.
La autoconfianza además permite a los estudiantes a desarrollar su potencial y a no ceder a la presión. La
autoeficacia(que cada estudiante crea en sus propias habilidades para resolver problemas matemáticos) y elautoconocimiento(las creencias de cada estudiante sobre sus propias habilidades) están asociadas con mayores rendimientos entre los estudiantes con alto desempeño.
Capítulo 3: Falta de auto confianza en las niñas
Durante el último siglo, los países de la OCDE han logrado avances significativos en la reducción o cerrar brechas de género de larga data en muchas áreas de la educación y el empleo, incluido el nivel educativo, la remuneración y la participación en el mercado laboral.
Estudios previos (Guiso et al., 2008; González de San Román y De la Rica Goiricelaya, 2012) encuentran que los países con mayor igualdad de género –medida por el nivel de participación de las mujeres en la fuerza laboral, el empoderamiento político de las mujeres, las diferencias de género en cuanto a quién hace las tareas domésticas y las actitudes generales hacia la igualdad de las mujeres– también tienden a tener brechas de género más estrechas en el rendimiento en matemáticas, aunque todavía a favor de los niños, y brechas de género más amplias en lectura, a favor de las niñas.
Sin embargo, este documento encuentra que si bien los niños superan a las niñas en matemáticas, en promedio, en muchos países y economías la brecha de género es mucho más amplio entre los estudiantes de alto rendimiento que entre los de bajo rendimiento.
Si bien las diferencias de género en la autoeficacia en matemáticas y ciencias, y las creencias relacionadas sobre la competencia, han sido durante mucho tiempo un tema de estudio (Eccles, 1984; Jacobs et al., 2002; Pajares y Miller, 1994), "No hay ningún intento sistemático de comprender lo que significa para el futuro de sus países la falta de confianza de las niñas en sus propias habilidades matemáticas".
Estereotipos
- Un hecho que puede rezagar a las niñas es la falta de confianza en sus propias habilidades matemáticas. Por ejemplo: en un estudio entre niñas americanas de origen asiático, cuando les dijeron que la prueba se hacía para identificar diferencias étnicas en resultados, las chicas tuvieron mejores notas (por el estereotipo de que las personas de origen asiático son mejores en matemática que otros grupos étnicos) que cuando les dijeron que la prueba se hacía para identificar diferencias de género, por el estereotipo de que las niñas son peores que los varones en matemática.
Importante
- Los resultados de las pruebas PISA 2012 muestran que no hay motivos innatos por los cuales las niñas tengan que tener peores resultados que los varones en matemática. Los resultados de una niña promedio en Shangai-China son de 610 puntos; mucho más que los resultados promedio de cualquier varón en cualquier otra parte del mundo, e incluso iguales a los resultados de los varones en Shangai-China. Igualmente, en Finlandia, Macao-China, Singapur y Taipei-China, los resultados en matemática de las niñas son iguales a los de los varones, a pesar de, o debido a que los estándares de rendimiento en esos lugares son los mejores del mundo.
Sin embargo, los estudios de PISA 2012 muestran que los varones tienen mejores resultados que las niñas en matemática, y que la brecha es mucho mayor entre los estudiantes con mejores resultados que entre los estudiantes con peores resultados.
El cap. 3 también estudia los
intangibles(determinación, motivación, creencias) que puedan influir en el aprendizaje.
Importante
Un hecho que puede rezagar a las niñas es la falta de confianza en sus propias habilidades matemáticas. Por ejemplo, en un estudio entre niñas americanas de origen asiático, cuando les dijeron que la prueba se hacía para identificar diferencias étnicas en resultados, las chicas tuvieron mejores notas (por el estereotipo de que las personas de origen asiático son mejores en matemática que otros grupos étnicos) que cuando les dijeron que la prueba se hacía para identificar diferencias de género, por el estereotipo de que las niñas son peores que los varones en matemática.
Los resultados de las pruebas PISA 2012 muestran que no hay motivos innatos por los cuales las niñas tengan que tener peores resultados que los varones en matemática. Los resultados de una niña promedio en Shangai-China son de 610 puntos; mucho más que los resultados promedio de cualquier varón en cualquier otra parte del mundo, e incluso iguales a los resultados de los varones en Shangai-China. Igualmente, en Finlandia, Macao-China, Singapur y Taipei-China, los resultados en matemática de las niñas son iguales a los de los varones, a pesar de, o debido a que los estándares de rendimiento en esos lugares son los mejores del mundo.
Sin embargo, este documento encuentra que si bien los niños superan a las niñas en matemáticas, en promedio, en muchos países y economías la brecha de género es mucho más amplia entre los estudiantes de alto rendimiento que entre los de bajo rendimiento.
El capítulo 3 también estudia los intangibles (determinación, motivación, creencias) que puedan influir en el aprendizaje. ¿Hay diferencias sustantivas entre niñas y varones?
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Applying LexRank...DONE
Formatting Output...DONE[1] "Take this example: in one study, Asian-American girls performed better on a mathematics assessment when they were told the reason for doing the test was to identify ethnic differences in performance – because of the stereotype that Asians have higher quantitative skills than other ethnic groups (Steen, 1987) – but worse when they were told that the reason they were asked to take the assessment was to identify gender differences – because of the common stereotype that women are inferior to men in quantitative skills (Aronson, 2002; Benbow, 1988; Hedges and Nowell, 1995) – when compared with a control group that was not given any reason for taking the assessment (Shih et al., 1999)."
[2] "While gender differences in mathematics and science self-efficacy, and related beliefs about competence, have long been a subject of study (Eccles, 1984; Jacobs et al., 2002; Pajares and Miller, 1994), there has been no systematic attempt to understand what girls’ lack of confidence in their own mathematics abilities means for their countries’ future."
[3] "• Figure 3.14 • Gender differences in students’ experience with applied mathematics tasks OECD average percentage of students who reported having experience in: Boys Girls Working out from a train timetable how long it would take to get from one place to another Calculating how much more expensive a computer would be after adding tax Calculating how many square metres of tiles you need to cover a floor Understanding scientific tables presented in an article Finding the actual distance between two places on a map with a 1:10 000 scale Calculating the power consumption of an electronic appliance per week 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 % Note: Differences between boys and girls that are statistically significant are marked in a darker tone."
Resumen
Capítulo 6: Políticas
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Formatting Output...DONE[1] "In these countries, girls do as well as boys in mathematics (both at the average and among the highest-performing students), and the gender gap in reading, in favour of girls, is narrower than the OECD average (Tables 1.2a and 1.3a)."
[2] "The ABC of Gender Equality in Education: Aptitude, Behaviour, Confidence © OECD 2015 155 6 Policies and Practices to Help Boys and Girls Fulfil their Potential PISA does not measure students’ responses to the content of the material they read."
[3] "The ABC of Gender Equality in Education: Aptitude, Behaviour, Confidence © OECD 2015 153 6 Policies and Practices to Help Boys and Girls Fulfil their Potential • Figure 6.2 • Trends in gender gaps in reading and mathematics between 2003 and 2012 Score-point difference in reading and mathematics Significant change in both mathematics and reading Significant change only in mathematics Significant change only in reading Change not statistically significant 20 Gender gap (B – G) in mathematics, Change in the gender gap in reading (PISA 2012 – PISA 2003) favouring boys in 2003, widened by 2012."
[4] "For example, in Chile, girls score 23 points higher than boys in reading, on average, while boys score 25 points higher than 152 © OECD 2015 The ABC of Gender Equality in Education: Aptitude, Behaviour, Confidence 6 Policies and Practices to Help Boys and Girls Fulfil their Potential girls in mathematics."
[5] "This partly reflects the fact that the adult survey was delivered on computer, and males, even at age 15, tend to be more proficient using computers than females.5 The ABC of Gender Equality in Education: Aptitude, Behaviour, Confidence © OECD 2015 159 6 Policies and Practices to Help Boys and Girls Fulfil their Potential But this advantage cannot explain the striking difference between the reading performance of 15-year-old boys and girls and literacy proficiency among 16-29 year-olds."
[6] "• Figure 6.1 • Cross-country variation in gender gaps in reading and mathematics Score-point difference between boys and girls Gender gaps in reading and mathematics are significant Only gender gap in reading is significant 0 Gender gap in reading (B – G) -10 United Kingdom Albania Hong Kong-China Liechtenstein Kazakhstan Colombia -20 Mexico Peru Chile Shanghai-China Korea Japan Netherlands Costa Rica Indonesia Tunisia Ireland Viet Nam Spain -30 United Denmark States Brazil Luxembourg Singapore Belgium Macao- China Uruguay Australia New Zealand Canada Switzerland Chinese Austria Taipei Argentina -40 Malaysia Romania Italy OECD average Hungary Portugal Poland Czech Republic Russian Federation Estonia Germany Israel Turkey France Slovak Republic Norway -50 Croatia Iceland Greece Serbia Sweden Thailand Lithuania Latvia Slovenia -60 United Arab R2 = 0.71 Emirates Montenegro Finland -70 Qatar (-16, -70) Bulgaria Jordan (-21, -75) -80 -15 -10 -5 0 5 10 15 20 25 30 Gender gap in mathematics (B – G) Source: OECD, PISA 2012 Database, Tables 1.2a and 1.3a."
[7] "The ABC of Gender Equality in Education: Aptitude, Behaviour, Confidence © OECD 2015 151 6 Policies and Practices to Help Boys and Girls Fulfil their Potential An analysis of results from all waves of PISA and the 2012 Survey of Adult Skills1 suggests that, in general, there is a positive relationship between performance in PISA and the corresponding age group’s performance in the Survey of Adult Skills (OECD, 2014a).2 Countries that had high, middling or low mean scores in a given wave of PISA also tend to have high mean, middling or low mean scores for the corresponding age group in the adult survey." Los análisis de los datos de la Encuesta sobre Habilidades de Adultos de 2012 revelan que, aunque los niños de 15 años tienen un rendimiento inferior en lectura en comparación con las niñas, por un margen sustancial, la brecha de género en alfabetización entre los jóvenes de 16 a 29 años es pequeña o inexistente. En parte, este resultado refleja el hecho de que la encuesta para adultos se realizó por computadora, y los varones, incluso a los 15 años, tienden a ser más competentes en el uso de computadoras que las mujeres.
Un análisis de los resultados de todas las oleadas de PISA y la Encuesta de Habilidades de Adultos de 2012 sugiere que, en general, existe una relación positiva entre el desempeño en PISA y el desempeño del grupo de edad correspondiente en la Encuesta de Habilidades de Adultos (OECD, 2014). Los países que obtuvieron puntuaciones medias altas, medias o bajas en una determinada ola de PISA también tienden a tener puntuaciones medias altas, medias o bajas para el grupo de edad correspondiente en la encuesta de adultos.
Anexo: Experiencia internacional
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Formatting Output...DONE[1] "Some countries surveyed in the OECD Questionnaire on Policies to Promote Gender Equality in Education reported that they implement programmes that focus on promoting research on gender equality."
[2] "In the United States, the Department of Education’s “Race to the Top” programme4 The ABC of Gender Equality in Education: Aptitude, Behaviour, Confidence © OECD 2015 167 Annex A: what some countries are doing to promote gender equality in education prioritises improving STEM achievement overall and within under-represented groups – including women and girls – in awarding grants to states."
[3] "The state of Queensland in Australia supports online courses on inclusive education, and Switzerland provides funding for programmes, targeted at teachers, students and school principals, to reduce gender stereotypes in vocational education and training."
[4] "Examples of initiatives to support research on promoting gender equality in education in the United States include the Research on Education and Learning programme, sponsored by the National Science Foundation, to facilitate research on learning and teaching practices in STEM education, and research financed by the National Institutes of Health to understand the factors that influence the careers of women in biomedical and behavioural science and engineering."
[5] "In the United States, grants are allocated, under the Women’s Educational Equity Act, to training programmes for teachers and other school personnel to encourage gender equality in the classroom."
[6] "The questionnaire gathered information on publicly funded policies, programmes and initiatives that address gender discrimination and stereotyping in education."
[7] "The OECD Questionnaire on Policies to Promote Gender Equality in Education asked whether countries have policies to prevent dropout to keep boys and girls in school." Algunos países encuestados en el Cuestionario de la OCDE sobre políticas para promover la igualdad de género en la educación informaron que implementan programas que se centran en promover la investigación sobre la igualdad de género.
Lo que algunos países están haciendo para promover la igualdad de género en educación prioriza la mejora del rendimiento STEM en general y dentro de los grupos subrepresentados, incluidas mujeres y niñas, al otorgar subvenciones a los estados.
El estado de Queensland en Australia apoya cursos en línea sobre educación inclusiva, y Suiza proporciona financiación para programas, dirigidos a profesores, estudiantes y directores de escuelas, para reducir los estereotipos de género en la educación y formación profesional.
Ejemplos de iniciativas para apoyar la investigación sobre la promoción de la igualdad de género en la educación en los Estados Unidos incluyen el programa de Investigación sobre Educación y Aprendizaje, patrocinado por la Fundación Nacional de Ciencias, para facilitar la investigación sobre las prácticas de enseñanza y aprendizaje en la educación STEM, y la investigación financiado por los Institutos Nacionales de Salud para comprender los factores que influyen en las carreras de las mujeres en ciencias e ingeniería biomédica y del comportamiento.
En los Estados Unidos, las subvenciones se asignan, en virtud de la Ley de Equidad Educativa de las Mujeres, a programas de capacitación para maestros y otro personal escolar para fomentar la igualdad de género en el aula.
El cuestionario recopiló información sobre políticas, programas e iniciativas financiados con fondos públicos que abordan la discriminación de género y los estereotipos en la educación.
El Cuestionario de la OCDE sobre Políticas para Promover la Igualdad de Género en la Educación preguntó si los países tienen políticas para prevenir la deserción escolar para mantener a los niños y niñas en la escuela.
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Formatting Output...DONE[1] "The ABC of Gender Equality in Education: Aptitude, Behaviour, Confidence © OECD 2015 13 Executive Summary Lack of self-confidence among girls In the large majority of countries and economies that participate in PISA, among high- performing students, girls do worse than boys in mathematics; in no country do they outperform boys at this level."
[2] "On average across OECD countries, boys outperform girls in this skill by around 16 PISA score points – the equivalent of nearly five months of school."
[3] "Boys in OECD countries, for example, are eight percentage points more likely than girls to report that school is a waste of time."
[4] "On average across OECD countries, the score-point difference in mathematics performance between high-achieving girls and boys is 19 score points."
[5] "What these results mean for students’ futures PISA has consistently found that, in general, girls have higher expectations for their careers than boys; but on average across OECD countries, less than 5% of girls contemplate pursuing a career in engineering and computing."
[6] "However, when comparing boys and girls who reported similar levels of self-confidence in mathematics and of anxiety towards mathematics, the gender gap in performance disappears."
[7] "In all countries and economies that surveyed the parents of students who sat the PISA test, parents were more likely to expect their sons, rather than their daughters, to work in a science, technology, engineering or mathematics field – even when their 15-year-old boys and girls perform at the same level in mathematics." :::{.callout-note title = Resumen Ejecutivo}
En la gran mayoría de países y economías que participan en PISA, entre los estudiantes de alto rendimiento, las niñas lo hacen peor que los niños en matemáticas; en ningún país superan a los niños en este nivel.
En promedio en los países de la OCDE, los niños superan a las niñas en esta habilidad en alrededor de 16 puntos en la puntuación de PISA, lo que equivale a casi cinco meses de escuela.
Los niños en los países de la OCDE, por ejemplo, tienen ocho puntos porcentuales más de probabilidad que las niñas de reportar que la escuela es una pérdida de tiempo.
En promedio en los países de la OCDE, la diferencia de puntos en la puntuación de matemáticas entre las niñas y niños con alto rendimiento es de 19 puntos.
¿Qué significan estos resultados para el futuro de los estudiantes? PISA ha encontrado consistentemente que, en general, las niñas tienen mayores expectativas para sus carreras que los niños; pero en promedio en los países de la OCDE, menos del 5% de las niñas contemplan seguir una carrera en ingeniería e informática.
Sin embargo, al comparar niños y niñas que informaron niveles similares de autoconfianza en matemáticas y ansiedad hacia las matemáticas, la brecha de género en el rendimiento desaparece.
En todos los países y economías que encuestaron a los padres de los estudiantes que tomaron la prueba PISA, los padres tenían más probabilidades de esperar que sus hijos, en lugar de sus hijas, trabajaran en un campo de ciencia, tecnología, ingeniería o matemáticas, incluso cuando sus niños y niñas de 15 años obtienen el mismo nivel en matemáticas.
:::
[1] "The ABC (habilidades, comportamiento, autoconfianza) of gender equality in education"
[2] "Virginia Robano "
[3] "7 de marzo de 2024"
[4] "17 de abril de 2024"
[5] "El progreso de las mujeres en la educación superior ha sido uno de los cambios sociales más destacados del siglo XX. Las mujeres actualmente superan a los hombres en la obtención de títulos universitarios en dos tercios de los países de la OCDE."
[6] "Sin embargo, persisten desigualdades de género en áreas específicas de estudio. Las mujeres seguimos estando sub-representadas en campos como ciencias, tecnología, ingeniería y matemáticas (STEM por sus siglas en inglés). Esta segregación limita las oportunidades laborales y de ingresos para las mujeres."Parsing text into sentences and tokens...DONE
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Referencias
Reutilización
Cómo citar
BibTeX
@online{robano2024,
author = {Robano, Virginia},
title = {Resumen del informe OCDE sobre equidad de género en
educación},
date = {2024-03-07},
url = {https://ceibal-fichas-genero-stem.netlify.app/posts/ABC de la equidad de género/},
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Por favor, cita este trabajo como:
Robano, Virginia. 2024. “Resumen del informe OCDE sobre equidad de
género en educación.” March 7, 2024. https://ceibal-fichas-genero-stem.netlify.app/posts/ABC
de la equidad de género/.