p Mulheres que vão para a faculdade não têm menos probabilidade de entrar em campos específicos porque é necessário mais matemática ou ciências, mas sim por causa da discriminação de gênero que eles provavelmente encontrarão nesses campos, encontra um novo estudo longitudinal nacionalmente representativo publicado no American Educational Research Journal . p As mulheres são frequentemente sub-representadas em muitas ciências, tecnologia, Engenharia, e cursos de matemática (STEM) e alguns não-STEM, como filosofia e justiça criminal. Em vez de dividir os cursos em STEM e não STEM, este novo estudo vai além da dicotomia STEM / não STEM para entender os atributos subjacentes de especializações que podem atrair ou repelir mulheres - em um esforço para aprender como alcançar a igualdade de gênero em todos os campos.

p "Nosso estudo examina quais atributos comuns que permeiam as disciplinas acadêmicas são preditivos de quem escolhe esses cursos, portanto, não se cursos como física têm uma distribuição desigual de gênero, mas se as disciplinas percebidas como altas em matemática ou ciências têm distribuições desiguais de gênero, "disse Joseph R. Cimpian, professor associado de economia e política educacional na Escola de Cultura Steinhardt da NYU, Educação, e Desenvolvimento Humano, e o autor sênior do estudo.

p Os resultados do estudo sugerem que, de longe, o atributo mais preditivo para saber se uma mulher escolheu um curso superior era o grau de discriminação percebido na área. Essa descoberta foi consistente em todas as análises dos pesquisadores, mesmo quando eles combinaram machos e fêmeas em experiências anteriores, conquistas e interesses, e independentemente de quais outros atributos de graduação universitária foram incluídos nos modelos estatísticos.

p Para examinar o papel do preconceito de gênero percebido em cursos universitários, os pesquisadores adotaram uma abordagem que evitou depender completamente da dicotomia STEM / não-STEM. Em vez de usar os próprios cursos da faculdade ou grupos de cursos (ou seja, STEM ou não STEM) como variáveis ​​de interesse no estudo, pesquisadores classificaram 20 cursos universitários populares com base na extensão em que cada curso foi percebido para exibir cada uma das seis características específicas:orientação matemática, orientação científica, preconceito de gênero contra as mulheres, orientação útil, orientação para o dinheiro, e orientação para a criatividade.

p Para fazer isso, os pesquisadores recrutaram 330 alunos de graduação em uma grande universidade do sudeste para entender as percepções dos alunos sobre diferentes cursos de graduação e desenvolver as escalas das seis características. Para avaliar a discriminação de gênero, a pesquisa incluiu itens como 'Mulheres nesta importante experiência de discriminação com base em seu gênero' e 'Esta especialidade é mais acolhedora para os homens do que para as mulheres'. Para ajudar a garantir que os pesquisadores estavam explorando a discriminação e não apenas refletindo as distribuições desiguais de gênero existentes entre os cursos, os autores também pesquisaram os entrevistados sobre quantas mulheres eles acreditavam estar em um campo e contabilizaram essas respostas em todos os seus modelos.

p Os pesquisadores então mapearam as características designadas das pesquisas para as principais de um grupo separado de 4, 850 alunos no Estudo Longitudinal Educacional de 2002, uma amostra longitudinal nacionalmente representativa de estudantes dos EUA. Os pesquisadores subsequentemente replicaram suas análises com uma terceira fonte de dados e novamente descobriram que a discriminação de gênero era o fator mais revelador para saber se o major tinha mais homens.

p "Algumas pessoas podem achar que não é surpreendente que a discriminação percebida seja importante, mas o que é surpreendente é o quanto isso importa e quão pouco os outros fatores importam, "observou Cimpian." As relações que encontramos para a discriminação percebida superam as de outros fatores preditivos, como a orientação financeira do campo. De forma similar, os dados não apóiam a noção de que as mulheres são fóbicas à matemática ou fóbicas à ciência, como alguns acreditam. Em vez disso - e razoavelmente - as mulheres não gostam de ser discriminadas. "

p Os pesquisadores também descobriram que as mulheres têm mais probabilidade de estar em áreas percebidas como mais voltadas para o dinheiro e menos probabilidade de estar em áreas voltadas para a criatividade. uma vez que os outros atributos dos majores são contabilizados.

p Cimpian sugere que os administradores universitários que desejam aumentar a participação feminina nos cursos de graduação examinem os ambientes nos diferentes cursos. "Nossas descobertas dizem respeito a disciplinas STEM e não STEM. Se os administradores de faculdades quiserem aumentar a representação feminina em áreas tão variadas como justiça criminal ou ciência da computação, nossos resultados sugerem que o melhor lugar para começar pode ser perguntando quais mensagens as pessoas nessas áreas estão enviando sobre a importância do gênero para ter sucesso nessas áreas. Estas podem não ser mensagens abertas. Eles podem ser sugestões sutis sobre quem está no "grupo" nestes cursos em alguns casos, ou podem estar relacionados a mensagens sobre habilidade inata, como sugere outra pesquisa. Precisamos entender melhor as várias maneiras pelas quais as mensagens discriminatórias são transmitidas e abordá-las, a fim de melhorar o acesso aos alunos, independentemente de seu gênero. "