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DIFERENCIAS DE GÉNERO EN LA ACTITUD HACIA LAS MATEMÁTICAS

1 Presentación

 

La entrada de hoy presenta un artículo que junta 3 aspectos que considero de interés: Matemáticas, diferencias de género y políticas de la era socialista. Las autoras plantean una duda: A qué se deben las diferencias que se observan en el desempeño matemático entre hombres y mujeres? Es simplemente una diferencia natural? O se debe a ciertos estereotipos sociales?

 

Para resolver la duda, las autoras realizan una comparación en el desempeño matemático entre mujeres pertenecientes a Alemania Occidental (AOc a partir de ahora) y Alemania Oriental (AOr a partir de ahora), donde las políticas en favor de la mujer eran muy diferentes. El título original del paper es «Maths, Girls and Socialism» (Lippmann & Senik, 2018). Está disponible aquí. Las autoras son Quentin Lippmann (Paris School of Economics) y Claudia Senik (Sorbonne University, Paris School of Economics & IZA)

 

2 Introducción

Las mujeres, a pesar de haber dejado atrás tiempos donde su nivel formativo respecto a los hombres era inferior, siguen mostrando un menor desempeño en los campos dominados por las matemáticas. Porqué es importante esto? Porqué las matemáticas son un campo asociado a mayores salarios y ocupaciones de mayor prestigio, como indican las autoras en el artículo.

Para comprobar si se debe a las normas sociales y estereotipos, como las autoras intuyen a priori, se propone realizar una comparación entre el desempeño en matemáticas entre mujeres pertenecientes a la AOr y mujeres pertenecientes a la AOc.

2.1 Contexto histórico y social

Conviene destacar, en primer lugar, que AOr hacia que el empleo fuese un derecho universal y un deber para las mujeres, al igual que para lo hombres. Así mismo, se mostraba a favor de la igualdad de género en la educación. Según se destaca en el paper, se estblecieron 3 objetivos:

  1. Igualdad entre hombres y mujeres
  2. Fomento del trabajo por parte de las mujeres
  3. Cobertura a madres y sus descendientes

Por otro lado, en AOc se impulsó un modelo donde el hombre era el cabeza de familia: Horarios irregulares en las escuelas y escasas ayudas para el cuidado de los descendientes dificultaban el empleo femenino. Además, el sistema impositivo favorecía tener un único sueldo en el hogar.

Así, las autoras destacan las 2 perspectivas casi contrapuestas que se adoptaron en cada parte de la dividida Alemania.

 

3 Datos

Las autoras utilizan una base de datos llamada German Socio-Economic Panel (GSOEP, Panel Socio-Económico Alemán), y datos del Programme for International Student Assessment (PISA, Programa para la evaluación internacional del estudiante)

3.1 GOESP

De esta base de datos utilizan información de 1991 a 2012, incluyendo únicamente los individuos nacidos antes de 1971, y que por lo tanto completaron su educación antes de 1990. Esto permite tener 2 grupos, el grupo de quienes estudiaron en la AOr y los que lo hicieron en AOc. Además, este panel incluye información acerca de la última nota obtenida en matemáticas (esta será una de las variables a analizar)

3.2 PISA

Todos hemos oido hablar de PISA? Bueno, un poco de información básica: Comenzó en el año 2000, y se utiliza para comparar los resultados escolares de los países de la OECD. Se realizan pruebas sobre comprensión lectora, ciencias y matemáticas a jóvenes de entre 15 y 16 años. Cada vez que se realizan estas pruebas, hay un campo que tiene un módulo especial.

En 2003, este módulo estaba focalizado en las matemáticas. Se centraba en 4 dominios (los 4 primeros), más uno adicional incluido en Alemania (el último):

  • Cantidades
  • Espacio / Forma
  • Variación / Relación
  • Incertidumbre
  • Resolución de problemas

Además, PISA incluye un cuestionario para el alumno y uno para el centro educativo.

 

4 Metodología

Como en tantas otras entradas he comentado, estimar el impacto de alguna variable requiere de 2 grupos: El de control, que no se ve afectado por la medida, y el de tratamiento, que sí se ve afectado. Eso permite realizar una comparación de la variable que analizamos entre ambos grupos. Debido a que las diferencias en la variable de interés pueden deberse a el diferente estado de la variable clave (control vs tratado), o a las diferentes características de los grupos, se incluyen una serie de variables de control que eliminan esas diferencias, aislando el efecto del tratamiento.

En este trabajo, la variable clave es ser mujer y vivir en Aor (ambas condiciones). Además, se controlan las diferencias entre hombres y mujeres (dado que queremos conocer las diferencias entre 2 grupos de mujeres), entre ambas regiones, y las diferencias en una serie de variables socio-económicas. De esta forma, se aísla el impacto que tiene ser mujer y vivir en Aor sobre las variables de interés, en comparación con ser mujer pero vivir en Aoc.

 

5 Resultados y conclusiones

5.1 GOESP

Las mujeres (en general, incluyendo Aor y Aoc), reportan unos peores resultados en matemáticas (sobre un 7% más bajas). Sin embargo, las mujeres de Aor reportan unos resultados un 7% mayores que las mujeres de Aoc, eliminando así la brecha entre hombres y mujeres.

5.2 PISA

Para los 5 aspectos mencionados, más una medida global obtenida al agregar los 5 aspectos, se observa que las mujeres obtienen peores resultados en todas las categorías (las diferencias van del 18% al 39%, dependiendo de la categoría). Sin embargo, el gap es menor para las mujeres de Aor (entre el 5% y el 10%, aproximadamente).

Por otro lado, las autoras plantean si este mayor nivel de las mujeres Aor frente a las mujeres Aoc implica un menor desempeño en un área que suelen dominar: comprensión lectora. Las autoras encuentran que las mujeres obtienen mejores resultados que los hombres (17% mejores), y que las mujeres de Aor obtienen unos resultados un 6,5%  superiores.

En relación a la percepción acerca de las propias capacidades en matemáticas, las mujeres manifiestan menor interés, menor confianza en sí mismas, mayor estrés y men0r diversión en la práctica de las matemáticas. En este caso, existe un efecto diferencial entre las mujeres de Aor y Aoc, mejorando la percepción de las mujeres de Aor en todos los apartados.

Por último, utilizando una serie de cuestiones acerca de la competitividad (Me gustaría ser el / la mejor de mi clase en matemáticas, por ejemplo), las autoras encuentran que las mujeres de Aor son más competitivas que las mujeres de Aoc (entorno al 0.1 en una escala del 1 al 4).

El trabajo añade un análisis que estas diferencias no se deben a diferencias en el sistema educativo, ni con las condiciones socio-económicas.

El trabajo original, como siempre, es mucho más extenso, por lo que recomiendo que lo consulteis para ampliar la información.

6 Bibliografía

Lippmann, Quentin Senik, C. (2018). Maths, girls and socialism. IZA institute of Labor Economics.

 

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