El documento analiza la brecha de género en las carreras STEM y la educación. Muestra que las mujeres tienen menos presencia en campos como ingeniería e informática, aunque han aumentado en biología. Explica que factores como los ambientes educativos y las presiones sociales influyen en esta brecha. Finalmente, estudios sobre los efectos de la educación diferenciada sugieren que puede aumentar la autoconfianza de las mujeres en habilidades STEM y su interés por estas carreras.

1. Igualdad de género, STEM*
y educación
Doctora Linda J. Sax
UCLA
*Carreras de Ciencias, Tecnología, Ingenierías y Matemáticas.
(En inglés Science, Tecnology, Engineering & Maths)

2. ¿Qué ambientes son mejores
para las alumnas?
‘La brecha de género en la
universidad’.
Optimizar el potencial de desarrollo de
mujeres y hombres.
Linda J. Sax

3. Panorama de los actuales proyectos
de investigación
• La brecha de género en las carreras STEM.
• Mujeres en Informática.
• El papel de la educación diferenciada.

4. La brecha de género en el acceso a la universidad
en Estados Unidos
14
12
10
8
Millions
6
4
2
0
Mujeres
Hombres
1966 1971 1976 1981 1986 1991 1996 2001 2006 2011
Fuente: National Center for Education Statistics, 2012

5. Las mujeres destacan en todos los campos,
pero escasean en las carreras STEM
Porcentaje de mujeres y hombres
en los estudios universitarios
57 %
35 %
43 %
65 %
100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
Todas las carreras Carreras STEM
Mujeres Hombres
Fuente: National Center for Education Statistics, Digest of Education Statistics, 2011

6. ¿Por qué es relevante el dato de la escasa
presencia de las mujeres en STEM?
• Independencia económica de las mujeres.
• Competitividad global de Estados Unidos.
• Inclusión de diversas perspectivas en carreras STEM.

7. Explicaciones de la brecha de género
en STEM
• Espacios educativos.
• Presiones más allá del aula.

8. Espacios Educativos
• Las mujeres empiezan a no optar por cursos STEM en
Primaria y en Secundaria
• Escasa representación de mujeres en los cursos en la Educación Secundaria
relacionados con STEM (Cálculo, Física, Química, Informática).
• Escasa acogida en muchas carreras STEM
• Grandes aulas magnas, clasificación curva.
• No representación de mujeres = Menos oportunidad para que los grupos de
amistad femenina se formen en STEM.
• Los profesores / la facultad
• Más prácticas de enseñanza tradicional (énfasis en clases magistrales, no
métodos centrados en el estudiante).
• La facultad es percibida como intimidante, más en el caso de las alumnas.
• Falta de modelos femeninos y mentores en STEM.

9. Presión más allá del aula
• Sentido de pertenencia a STEM
• Dominio masculino y padres de familia en carreras de Ciencias.
• Carreras de Ciencias percibidas como competitivas, poco
acogedoras y difíciles de compaginar con el trabajo y la familia.
• Los beneficios sociales son importantes, pero no se entienden.
• Mujeres con poca confianza en sí mismas
(% "por encima del promedio" o "10% más" en 2011):
• Habilidades informáticas (47,4% hombres 30,3% mujeres).
• Habilidades matemáticas (55,6% hombres 36,1% mujeres) .

10. La brecha de género perdura en la
autoevaluación en habilidades matemáticas
(% Por encima del promedio o más alto 10%)
Average or Highest 10%)
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
-10%
1971
1973
1975
1977
1979
1981
1983
1985
1987
1989
1991
1993
1995
1997
1999
2001
2003
Hombres
2005
2007
2009
2011
Mujeres
Fuente: Cooperative Institutional Research Program Freshman Survey, Higher Education Research Institute, UCLA

11. ¿Cómo ha evolucionado la brecha de género
en STEM?
Changed Over Time?
31.9
Proporción de hombres y mujeres que quieren acceder a carreras STEM
29.1
32.6
28.0
36.6
12.7
11.0
15.8 14.4
20.0
40
35
30
25
20
15
10
5
0
1976 1986 1996 2006 2011
Hombres Mujeres
Fuente: Cooperative Institutional Research Program Freshman Survey, Higher Education Research Institute, UCLA

12. La brecha de género se estrecha…
y después se amplia
-19.2
Diferencia hombres – mujeres en la intención
de estudiar carreras STEM
-18.1
-16.8
-13.6
-16.6
0
-5
-10
-15
-20
-25
1976 1986 1996 2006 2011
Source: Cooperative Institutional Research Program Freshman Survey, Higher Education Research Institute, UCLA

13. Necesidad de considerar las diferencias
entre las especialidades STEM
Informática Ciencias
biológicas
Matem.
Ingenierías
Ciencias
Físicas

14. Representación de las mujeres en STEM,
varía según el campo
Porcentaje de estudiantes en diferentes campos, según género
17 % 18 %
41 % 43 %
58 %
83 % 82 %
59 % 57 %
42 %
100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
Ingenierías Informática Ciencias Físicas Matemát/Estadística Biología
Mujeres Hombres
Fuente: National Center for Education Statistics, Digest of Education Statistics, 2011

15. Intención de estudiar Biología
(1971-2011)
0%
1%
2%
3%
4%
5%
6%
7%
8%
9%
10%
11%
12%
13%
14%
15%
1971
1972
1973
1974
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
Hombres
Mujeres
Fuente: Cooperative Institutional Research Program Freshman Survey, Higher Education Research Institute, UCLA

16. Intención de estudiar Matemáticas / Estadística
(1971-2011)
Fuente: Cooperative Institutional Research Program Freshman Survey, Higher Education Research Institute, UCLA
0%
1%
2%
3%
4%
5%
6%
7%
8%
9%
10%
11%
12%
13%
14%
15%
1971
1972
1973
1974
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
Hombres
Mujeres

17. Intención de estudiar Ciencias Físicas
(1971-2011)
0%
1%
2%
3%
4%
5%
6%
7%
8%
9%
10%
11%
12%
13%
14%
15%
1971
1972
1973
1974
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
Hombres
Mujeres
Fuente: Cooperative Institutional Research Program Freshman Survey, Higher Education Research Institute, UCLA

18. Intención de estudiar Ingenierías
(1971-2011)
Fuente: Cooperative Institutional Research Program Freshman Survey, Higher Education Research Institute, UCLA
0%
5%
10%
15%
20%
25%
1971
1972
1973
1974
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
Hombres
Mujeres

19. Proporción de estudiantes que acceden a la carrera
de Informática (1971-2011)
15%
14%
13%
12%
11%
10%
9%
8%
7%
6%
5%
4%
3%
2%
1%
0%
Hombres
Mujeres
1971
1972
1973
1974
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
Fuente: Cooperative Institutional Research Program Freshman Survey, Higher Education Research Institute, UCLA

20. ¿Cómo puede ayudar la investigación?
• Con el fin de atraer a más mujeres a Ingenierías e
Informática, necesitamos entender mejor las
aspiraciones de las mujeres que se licencian en estas
carreras:
• ¿Cómo se diferencian de los hombres de esas carreras ?
• ¿Cómo se diferencian de las mujeres licenciadas en otros
campos STEM?
• ¿Cómo han cambiado en las últimas cuatro décadas?

21. Investigación financiada por National
Science Foundation (NSF)
• Fuente de datos:
• Encuesta Freshman CIRP .
• Más de 8.000.000 estudiantes en más de 1.000 instituciones de Bachillerato .
• Se centra en 5 campos de STEAM:
Ciencias Biológicas, Informática, Matemáticas/Estadística, Ciencias
Físicas.
• Estudios de STEM en mujeres y hombres de los últimos 40 años
(1971-2011).
• Los resultados estarán disponibles en 2015.

22. Alumnas de escuelas de educación
diferenciada y resultados STEM
Investigación apoyada por National Coalition of Girls’ Schools

23. El crecimiento de la educación diferenciada
en Estados Unidos
• Escuelas de educación diferenciada vistas por muchos como
posible antídoto contra las desigualdades de género de
entornos mixtos:
• How Schools Shortchange Girls (AAUW, 92).
• Enfoque no objetivo: How Schools Cheat Girls (Sadker y Sadker,
94).
• Los centros privados de educación diferenciada crecen en la
década de 1990.
• En 2006, el Departamento de EE.UU. autoriza clases de
educación diferenciada en las escuelas públicas.
• Entre 2007 y 2010, más de 1.000 de las 98.000 escuelas
secundarias públicas de la nación tienen clases diferenciadas.

24. La educación diferenciada y STEM
• ¿ Puede la educación diferenciada animar a más alumnas a
considerar las carreras STEM?
• ¿Un entorno de aprendizaje de chicas puede hacer que las
alumnas se sientan más seguras de sí mismas en clase? ¿ Y a
que progresen más en las clases? ¿y que quieran acceder a
carreras STEM?

25. Preguntas de la investigación
1. ¿Cómo las estudiantes de escuelas privadas de educación
diferenciada y de mixta difieren entre sí en el momento de
acceder a la universidad?
• Carrera que desean estudiar.
• Autoconfianza académica y social.
• Razones para asistir a la universidad.
• Las expectativas sobre la universidad.
• Objetivos vitales.
• Actitudes sobre temas políticos y sociales.
• Resultados STEM (ej. Confianza en mates, deseos de estudiar STEM).
2. ¿Cuáles son los "efectos netos" de la educación secundaria
diferenciada después de controlar el contexto social de los
estudiantes y otras características de la escuela secundaria?

26. Fuente de datos
• 2005 "Encuesta Freshman” realizada por el Instituto
Superior de Investigación Educativa de UCLA :
• Cuatro páginas de cuestionario al inicio del primer año en la
universidad.
• Mide antecedentes académicos y familiares de los alumnos,
razones para ir a la universidad, metas de vida, carreras deseadas,
etc.
• Principales grupos de comparación:
• Alumnas de escuelas privadas diferenciadas (825 estudiantes).
• Alumnas de escuelas privadas mixtas (5.587 estudiantes).
• Alumnas de escuelas públicas mixtas (más de 300.000).

27. Resultados relacionados
con STEM

28. Resultados de Selectividad
Escuelas
diferenciadas
independientes
Escuelas mixtas
independientes
Públicas
Matemáticas 650 628 586
Lengua 660 639 587

29. Autoevaluación: Habilidades matemáticas
(% Por encima del promedio o más alto 10%)
48
37 39
100
80
60
40
20
0
Educación diferenciada ind. Mixta ind. Escuelas públicas

30. Autoevaluación: habilidades informáticas
(% Por encima del promedio o más alto 10%)
36
26 28
100
80
60
40
20
0
Educación diferenciada ind. Mixta ind. Escuelas públicas

31. Interés por estudiar Ingeniería
4.4
1.4
2.6
10
8
6
4
2
0
Educación diferenciada ind. Mixta ind. Escuelas públicas

32. Pregunta de Investigación
¿Cuáles son los "efectos netos" de la
educación secundaria diferenciada
después de controlar antecedentes
demográficos y otras características de la
escuela secundaria?

33. “Efectos netos” de la educación secundaria
diferenciada
Diferencias entre alumnas de educación diferenciada y
mixta, después de tener en cuenta:
• El contexto demográfico de las alumnas:
• Raza/etnia.
• Ingresos familiares.
• Educación de los padres.
Características de la escuela secundaria:
• Matriculación.
• Selección.
• Currículum.
• Ubicación.

34. “Efectos netos” de la educación diferenciada
La educación diferenciada favorece:
• Compromiso académico (especialmente el estudio).
• Interés social/político.
• Alta participación en la universidad en los órganos de gobierno.
• Mayor confianza en habilidades matemáticas.
• Mayor confianza en Informática.
• Interés en acceder a Ingenierías.

35. ¡Gracias!
El informe completo
está disponible en:
http://www.ncgs.org/
Pdfs/FINAL-REPORT.
pdf
Alumnas de escuelas de educación secundaria
diferenciada y mixta: diferencias en sus
características y su acceso a la universidad.
Linda J. Sax