Mujeres en STEM

Muchos académicos y responsables políticos han señalado que los campos de la ciencia, la tecnología, la ingeniería y las matemáticas (STEM) han permanecido predominantemente masculinos, con una participación históricamente baja de las mujeres, desde los orígenes de estos campos en el siglo XVIII durante la Ilustración . ^{[ 1 ]}

Los investigadores están explorando las diversas razones de la persistencia de esta disparidad de género en los campos STEM. Quienes consideran que esta disparidad es resultado de fuerzas discriminatorias también buscan maneras de corregirla dentro de estos campos. Las profesiones STEM suelen considerarse profesiones bien remuneradas, de alto estatus y con atractivo profesional universal. ^{[ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]}

La participación de las mujeres en la ciencia, la tecnología y la ingeniería ha sido limitada ^{[ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]} y también subestimada a lo largo de la mayor parte de la historia. ^{[ 10 ] [ 11 ]} Este ha sido el caso, con excepciones, hasta que comenzaron cambios a gran escala alrededor de la década de 1970. Los académicos han discutido posibles razones y mecanismos detrás de las limitaciones, tales como roles de género arraigados , ^{[ 12 ]} sexismo , ^{[ 13 ] [ 14 ]} y diferencias de sexo en psicología . ^{[ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ]} También ha habido un esfuerzo entre los historiadores de la ciencia para descubrir contribuciones subestimadas de las mujeres. ^{[ 19 ] [ 20 ] [ 21 ]} Las "Mujeres Computadoras" en la NASA durante las décadas de 1950 y 1960 fueron un grupo de mujeres conocidas como "computadoras" que realizaron cálculos esenciales para la investigación aeronáutica y espacial. Trabajaron como matemáticos, ingenieros y analistas, sentando las bases para la exploración espacial temprana, aunque sus contribuciones a menudo fueron pasadas por alto. ^{[ 22 ]}

El término STEM se utilizó por primera vez en 2001, ^{[ 23 ]} principalmente en relación con la elección de educación y carrera. Los diferentes campos STEM tienen diferentes historias, pero la participación de las mujeres, aunque limitada, se ha visto a lo largo de la historia. La ciencia, la protociencia y las matemáticas se han practicado desde la antigüedad, y durante este tiempo las mujeres han contribuido a campos como la medicina , la botánica , la astronomía , el álgebra y la geometría . En la Edad Media en Europa y Oriente Medio, los monasterios cristianos y las madrasas islámicas eran lugares donde las mujeres podían trabajar en temas como las matemáticas y el estudio de la naturaleza. ^{[ 24 ] [ 25 ] [ 26 ] [ 27 ] [ 28 ] [ 29 ] [ 30 ]} A Ada Lovelace , una matemática inglesa, se le suele atribuir ser la primera programadora de computadoras del mundo. A mediados del siglo XIX, trabajó en la computadora mecánica propuesta por Charles Babbage , la Máquina Analítica. Creó un algoritmo destinado a ser procesado por la máquina, convirtiéndose así en una pionera en el campo de la informática. ^{[ 31 ]}

Las universidades de tradición cristiana comenzaron como centros educativos para un clero profesional que no admitía mujeres, y esta práctica continuó incluso después de que las misiones de las universidades se ampliaran. ^{[ 32 ]} Debido a que las mujeres generalmente tenían prohibido el acceso a la educación superior formal hasta finales del siglo XIX, les resultaba muy difícil ingresar a disciplinas especializadas. ^{[ 33 ]}

El desarrollo de la tecnología industrial estuvo dominado por los hombres, y los primeros logros técnicos, como la invención de la máquina de vapor, se debieron principalmente a ellos. ^{[ 34 ]} Sin embargo, existen muchos ejemplos de contribuciones de las mujeres a la ingeniería . ^{[ 35 ]}

Inicialmente, una "computadora" era una persona que realizaba cálculos , que a menudo era una mujer. ^{[ 36 ]} Trabajar como computadora requería escrupulosidad, precisión y rapidez. ^{[ 37 ]} Algunas mujeres que inicialmente trabajaron como computadoras humanas posteriormente ascendieron de realizar cálculos más simples a niveles de trabajo más altos, donde especificaban tareas y algoritmos y analizaban resultados. ^{[ 38 ]}

Las tasas de participación de las mujeres en los campos STEM comenzaron a aumentar notablemente en las décadas de 1970 y 1980. ^{[ 39 ]} Algunos campos, como la biotecnología, ahora tienen casi un 50 % de participación femenina. ^{[ 40 ]}

Los estudios sugieren que muchos factores contribuyen a las actitudes hacia el logro en matemáticas y ciencias entre los jóvenes, incluyendo el aliento de los padres, las interacciones con los profesores de matemáticas y ciencias, el contenido del currículo, las experiencias prácticas de laboratorio, el rendimiento en matemáticas y ciencias en la escuela secundaria y los recursos disponibles en el hogar. ^{[ 42 ]} En los Estados Unidos , los resultados de las investigaciones son mixtos con respecto a cuándo divergen las actitudes de niños y niñas sobre matemáticas y ciencias. Analizando varios estudios longitudinales representativos a nivel nacional , ^{[ 43 ]} un investigador encontró pocas diferencias en las actitudes de niñas y niños hacia la ciencia en los primeros años de la escuela secundaria. ^{[ 42 ]} Las aspiraciones de los estudiantes de seguir carreras en matemáticas y ciencias influyen tanto en los cursos que eligen tomar en esas áreas como en el nivel de esfuerzo que ponen en estos cursos.

Un estudio estadounidense de 1996 sugirió que las niñas comienzan a perder confianza en sí mismas en la escuela secundaria porque creen que los hombres poseen más inteligencia en campos tecnológicos. ^{[ 44 ] [ 45 ]} El hecho de que los hombres superen a las mujeres en algunas medidas de habilidad espacial , ^{[ 46 ]} un conjunto de habilidades que muchos profesionales de la ingeniería consideran vital, genera esta idea errónea. ^{[ 4 ]} Las académicas feministas postulan que los niños tienen más probabilidades de adquirir habilidades espaciales fuera del aula porque se les anima cultural y socialmente a construir y trabajar con sus manos. ^{[ 47 ]} La investigación muestra que las niñas pueden desarrollar estas mismas habilidades con el mismo tipo de entrenamiento. ^{[ 48 ] [ 49 ]}

Un estudio estadounidense de 1996 realizado por el Higher Education Research Institute sobre estudiantes de primer año de universidad muestra que hombres y mujeres difieren enormemente en sus áreas de estudio previstas. De los estudiantes de primer año de universidad en 1996, el 20 por ciento de los hombres y el 4 por ciento de las mujeres planeaban especializarse en ciencias de la computación e ingeniería , ^{[ 50 ]} mientras que porcentajes similares de hombres y mujeres planeaban especializarse en biología o ciencias físicas . ^{[ 51 ]} Las diferencias en las especializaciones previstas entre hombres y mujeres de primer año se relacionan directamente con las diferencias en los campos en los que hombres y mujeres obtienen sus títulos. En el nivel postsecundario, las mujeres tienen menos probabilidades que los hombres de obtener un título en matemáticas, ciencias físicas o ciencias de la computación e ingeniería. Una excepción a este desequilibrio de género se observa en el campo de las ciencias de la vida . ^{[ 52 ] [ 53 ]}

En Escocia , un gran número de mujeres se gradúan en disciplinas STEM, pero tienen menos probabilidades que los hombres de seguir una carrera en este campo . La Royal Society of Edinburgh estima que duplicar las contribuciones de las mujeres altamente cualificadas a la economía escocesa le reportaría 170 millones de libras esterlinas anuales. ^{[ 54 ] [ 55 ]}

Un estudio de 2017 concluyó que cerrar la brecha de género en la educación STEM tendría un impacto positivo en el crecimiento económico de la UE, contribuyendo a un aumento del PIB per cápita del 0,7-0,9% en todo el bloque para 2030 y del 2,2-3,0% para 2050. ^{[ 56 ] [ 57 ]}

Las mujeres graduadas universitarias ganaron menos en promedio que los hombres graduados universitarios, a pesar de que compartieron el crecimiento de los ingresos de todos los graduados universitarios en la década de 1980. Algunas de las diferencias salariales están relacionadas con las diferencias en las ocupaciones a las que acceden mujeres y hombres. Entre los recién graduados de licenciaturas en ciencias e ingeniería, las mujeres tenían menos probabilidades que los hombres de ser empleadas en ocupaciones científicas y de ingeniería. Persiste una brecha salarial entre hombres y mujeres en puestos científicos comparables. Entre los científicos e ingenieros con más experiencia, la brecha salarial de género es mayor que para los recién graduados. ^{[ 58 ]} Los salarios son más altos en matemáticas, ciencias de la computación e ingeniería, campos en los que las mujeres no están altamente representadas. En Australia , un estudio realizado por la Oficina Australiana de Estadística ha demostrado que la brecha salarial de género actual entre hombres y mujeres en los campos STEM en Australia se sitúa en el 30,1 por ciento a partir de 2013, lo que supone un aumento del 3 por ciento desde 2012. ^{[ 59 ]} Además, según un estudio realizado por Moss, ^{[ 60 ]} cuando se pidió a los miembros del profesorado de las principales instituciones de investigación de Estados Unidos que reclutaran estudiantes para un puesto de gerente de laboratorio, tanto los profesores como las profesoras calificaron a los candidatos masculinos como más aptos y competentes para el puesto, en comparación con las candidatas femeninas que compartían un currículum idéntico al de los candidatos masculinos. Los miembros del profesorado estaban dispuestos a ofrecer a los candidatos masculinos un salario inicial más alto y oportunidades de mentoría profesional. ^{[ 60 ]}

El porcentaje de doctorados en campos STEM en EE. UU. obtenidos por mujeres es de aproximadamente el 42%, ^{[ 61 ]} mientras que el porcentaje de doctorados en todos los campos obtenidos por mujeres es de aproximadamente el 52%. ^{[ 62 ]} Los estereotipos y las diferencias educativas pueden llevar a la subrepresentación de las mujeres en los campos STEM. Estas disparidades educativas comienzan ya en tercer grado, según Thomas Dee , con los niños avanzando en matemáticas y ciencias y las niñas avanzando en lectura. ^{[ 63 ]} Según la UNESCO, a partir de 2023, 122 millones de niñas en todo el mundo no están escolarizadas, y las mujeres aún representan casi dos tercios de todos los adultos que no saben leer. ^{[ 64 ]}

La UNESCO , entre otros organismos como la Comisión Europea y la Asociación de Academias y Sociedades de Ciencias de Asia (AASSA), se ha manifestado abiertamente sobre la escasa representación de las mujeres en los campos STEM a nivel mundial. ^{[ 65 ] [ 66 ] [ 67 ] [ 68 ]}

A pesar de sus esfuerzos por recopilar e interpretar estadísticas comparativas, es necesario actuar con cautela. Ann Hibner Koblitz ha comentado sobre los obstáculos para realizar comparaciones estadísticas significativas entre países: ^{[ 69 ]}

Por diversas razones, resulta difícil obtener datos fiables sobre la comparación internacional de mujeres en los campos STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas). Las cifras globales no aportan mucha información, sobre todo porque la terminología que describe los niveles educativos, el contenido de las especializaciones, las categorías laborales y otros indicadores varía de un país a otro.

Incluso cuando distintos países utilizan las mismas definiciones de términos, el significado social de las categorías puede diferir considerablemente. Koblitz comenta: ^{[ 70 ]}

No es posible utilizar los mismos indicadores para determinar la situación en todos los países. Una estadística significativa podría ser el porcentaje de mujeres que imparten clases a nivel universitario. Pero también podría ser la proporción de mujeres en institutos de investigación y academias de ciencias (y en qué nivel), el porcentaje de mujeres que publican (o que publican en revistas extranjeras en lugar de nacionales), la proporción de mujeres que viajan al extranjero para asistir a congresos, realizar estudios de posgrado, etc., o el porcentaje de mujeres que reciben becas de agencias de financiación nacionales e internacionales. Los índices pueden tener diferentes significados en distintos países, y el prestigio de los diversos cargos y distinciones puede variar considerablemente.

Según las estadísticas de la UNESCO, el 30 % de la fuerza laboral tecnológica del África subsahariana son mujeres; esta proporción aumentó al 33,5 % en 2018. ^{[ 71 ] [ 68 ]} Sudáfrica figura entre los 20 países con mayor proporción de profesionales con habilidades en inteligencia artificial y aprendizaje automático, y las mujeres representan el 28 % de estos profesionales sudafricanos. ^{[ 68 ]}

Una ficha informativa publicada por la UNESCO en marzo de 2015 ^{[ 72 ]} presentó estadísticas mundiales sobre mujeres en los campos STEM, con especial atención a la región de Asia y el Pacífico. En ella se indica que, a nivel mundial, el 30% de los investigadores son mujeres; en 2018, esta proporción había aumentado al 33%. ^{[ 68 ]} En estas áreas, Asia Oriental, el Pacífico, Asia Meridional y Asia Occidental presentaban el desequilibrio más grande, con un 20% de mujeres investigadoras en cada una de estas subregiones. Por otro lado, Asia Central tenía el equilibrio más equitativo de la región, con un 46% de mujeres investigadoras. Azerbaiyán y Kazajistán, países de Asia Central , fueron los únicos países de Asia con mujeres como mayoría de sus investigadores, aunque en ambos casos por un margen muy pequeño. ^{[ 72 ]}

En 2004, el 13,9 % de los estudiantes matriculados en programas de ciencias en Camboya eran mujeres, y en 2002, el 21 % de los investigadores en los campos de la ciencia, la tecnología y la innovación eran mujeres. Estas estadísticas son significativamente inferiores a las de otros países asiáticos como Malasia , Mongolia y Corea del Sur . Según un informe de la UNESCO sobre las mujeres en STEM en países asiáticos, el sistema educativo de Camboya tiene una larga historia de predominio masculino derivada de sus prácticas de enseñanza budista exclusivamente masculinas . A partir de 1924, se permitió a las niñas matricularse en la escuela. El sesgo contra las mujeres, no solo en la educación sino también en otros aspectos de la vida, existe en forma de concepciones tradicionales que consideran a los hombres más poderosos y dignos que las mujeres, especialmente en el hogar y en el lugar de trabajo, según el informe de la UNESCO « Una fórmula compleja» . ^{[ 65 ]}

El informe de la UNESCO, "Una fórmula compleja", señala que el gobierno de Indonesia ha estado trabajando para lograr la igualdad de género, especialmente a través del Ministerio de Educación y Cultura , pero persisten los estereotipos sobre el papel de la mujer en el ámbito laboral. Debido a las visiones tradicionales y las normas sociales , las mujeres tienen dificultades para mantenerse en sus carreras o ascender en el trabajo. Hay muchas más mujeres matriculadas en campos científicos como farmacia y biología que en matemáticas y física . En ingeniería, las estadísticas varían según la disciplina específica; las mujeres representan el 78 % de los estudiantes de ingeniería química , pero solo el 5 % de los estudiantes de ingeniería mecánica . En 2005, de 35.564 investigadores en ciencia, tecnología e ingeniería, solo 10.874, o el 31 %, eran mujeres. ^{[ 65 ]}

Según datos de la OCDE, alrededor del 25 por ciento de la matrícula en programas de ciencias en el nivel de educación superior en Japón corresponde a mujeres. ^{[ 73 ]} Japón tiene la menor proporción de mujeres en el personal docente de educación superior entre los países de la OCDE, con solo un 28% de profesoras, muy por debajo del promedio de la OCDE del 44%. Las mujeres representan solo el 17,7% del personal docente en las universidades nacionales, con solo un 10,8% en campos de ciencia e ingeniería y un 9,4% en puestos ejecutivos. Además, la matrícula femenina en ciencias naturales, matemáticas y estadística se sitúa en el 27% (promedio de la OCDE: 52%), mientras que en ingeniería, manufactura y construcción, es solo del 16% (promedio de la OCDE: 26%). ^{[ 74 ]}

Según datos de la OCDE, aproximadamente el 66 % de la matrícula en programas de ciencias a nivel de educación superior en Kazajstán corresponde a mujeres. ^{[ 73 ]} A pesar de las altas tasas de matriculación, las mujeres en Kazajstán siguen estando subrepresentadas en puestos de liderazgo en ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas (CTIM). El gobierno, junto con organizaciones internacionales, ha implementado programas de mentoría, becas y capacitación en liderazgo para alentar a más mujeres a ingresar y permanecer en carreras CTIM. Estas iniciativas buscan cerrar la brecha de género y promover la inclusión en las industrias de alta tecnología. ^{[ 75 ]}

Según la UNESCO, en 2011, el 48,19 % de los estudiantes matriculados en programas de ciencias en Malasia eran mujeres. Esta cifra ha crecido significativamente en las últimas tres décadas, durante las cuales el empleo femenino en el país aumentó un 95 %. En Malasia, más del 50 % de los empleados en la industria informática, un campo generalmente dominado por hombres dentro de las disciplinas STEM, son mujeres. De los estudiantes matriculados en farmacia, más del 70 % son mujeres, mientras que en ingeniería solo el 36 % son mujeres. En 2011, las mujeres ocupaban el 49 % de los puestos de investigación en ciencia, tecnología e innovación. ^{[ 65 ]}

Según datos de la UNESCO de 2012 y 2018, respectivamente, el 40,2 % de los estudiantes matriculados en programas de ciencias y el 49 % de los investigadores en ciencia, tecnología e innovación en Mongolia son mujeres. Tradicionalmente, la cultura nómada mongola era bastante igualitaria, con hombres y mujeres criando hijos, cuidando el ganado y luchando en la batalla, lo que refleja la relativa igualdad entre hombres y mujeres en la fuerza laboral actual de Mongolia. Más mujeres que hombres cursan estudios superiores y el 65 % de los graduados universitarios en Mongolia son mujeres. Sin embargo, las mujeres ganan entre un 19 % y un 30 % menos que sus homólogos masculinos y la sociedad las percibe como menos aptas para la ingeniería que los hombres. El 30 % o menos de los empleados en ciencias de la computación, arquitectura de la construcción e ingeniería son mujeres, mientras que tres de cada cuatro estudiantes de biología son mujeres. ^{[ 65 ]}

En 2011, el 26,17 % de los estudiantes de ciencias de Nepal eran mujeres y el 19 % de los estudiantes de ingeniería también lo eran. En investigación, las mujeres ocupaban el 7,8 % de los puestos en 2010. Estos bajos porcentajes se corresponden con los valores sociales patriarcales de Nepal. En Nepal, las mujeres que ingresan a campos STEM suelen hacerlo en silvicultura o medicina, específicamente en enfermería , que se percibe como una ocupación predominantemente femenina en la mayoría de los países. ^{[ 65 ]}

En 2012, el 30,63% de los estudiantes matriculados en programas de ciencias en Corea del Sur eran mujeres, una cifra que ha ido en aumento desde la revolución digital. El número de estudiantes masculinos y femeninos matriculados en la mayoría de los niveles educativos también es comparable, aunque la diferencia de género es mayor en la educación superior. Las creencias confucianas sobre el menor valor social de las mujeres, así como otros factores culturales, podrían influir en la brecha de género en las disciplinas STEM de Corea del Sur. En Corea del Sur, al igual que en otros países, el porcentaje de mujeres en medicina (61,6%) es mucho mayor que el porcentaje de mujeres en ingeniería (15,4%) y otros campos STEM con mayor base matemática. En las ocupaciones de investigación en ciencia, tecnología e innovación, las mujeres representaban el 17% de la fuerza laboral en 2011. En Corea del Sur, la mayoría de las mujeres que trabajan en campos STEM están clasificadas como empleadas "no regulares" o temporales, lo que indica una escasa estabilidad laboral. ^{[ 65 ]} En un estudio realizado por la Universidad de Glasgow que examinó la ansiedad matemática y el rendimiento en las pruebas de niños y niñas de varios países, los investigadores encontraron que Corea del Sur tenía una gran diferencia de sexo en las puntuaciones de matemáticas, con las estudiantes obteniendo puntuaciones significativamente más bajas y experimentando más ansiedad matemática en las pruebas de matemáticas que los estudiantes varones. ^{[ 76 ]}

Según datos de la OCDE, alrededor del 53 por ciento de los estudiantes matriculados en programas de ciencias a nivel de educación superior en Tailandia son mujeres. ^{[ 73 ]}

Ann Hibner Koblitz informó sobre una serie de entrevistas realizadas en 2015 en Abu Dabi con ingenieras e informáticas que habían llegado a los Emiratos Árabes Unidos y otros estados del Golfo para encontrar oportunidades que no estaban disponibles para ellas en sus países de origen. Las mujeres hablaron de un nivel notablemente alto de satisfacción laboral y de relativamente poca discriminación. ^{[ 69 ]} Koblitz comenta que

...la mayoría de la gente en la mayoría de los países fuera de Oriente Medio no tiene ni idea de que la región, en particular los Emiratos Árabes Unidos, es un imán para mujeres árabes jóvenes y dinámicas que están forjando carreras exitosas en una variedad de campos de alta tecnología y otros campos científicos; "tierra de oportunidades", "un paraíso para la gente de tecnología" e incluso "la meca" fueron algunos de los términos utilizados para describir los Emiratos Árabes Unidos por las mujeres que conocí.

Casi la mitad de los doctorados que se realizan en Centroamérica y Sudamérica son completados por mujeres (2018). Sin embargo, solo una pequeña minoría está representada en los niveles de toma de decisiones. ^{[ 77 ]}

Un estudio de 2018 recopiló 6.849 artículos publicados en América Latina y encontró que las investigadoras representaban el 31% de los investigadores publicados en 2018, un aumento con respecto al 27% en 2002. ^{[ 78 ]} El mismo estudio también encontró que cuando las mujeres lideran el grupo de investigación, las mujeres contribuyentes publican el 60%, en comparación con cuando los hombres son los líderes y las mujeres contribuyentes publican el 20%. ^{[ 78 ]}

Al analizar más de 1500 artículos relacionados con la botánica publicados en América Latina, un estudio encontró que la participación de mujeres y hombres era igual, tanto en publicaciones como en roles de liderazgo en organizaciones científicas. ^{[ 79 ]} Además, las mujeres tuvieron tasas de publicación más altas en Argentina, Brasil y México en comparación con otros países latinoamericanos, a pesar de que la participación fue casi la misma en toda la región. ^{[ 79 ]} Si bien las mujeres tienen un mayor número de publicaciones en botánica, los hombres aún publican más que las mujeres y suelen ser los citados en artículos y estudios de investigación relacionados con las ciencias. ^{[ 79 ]}

El estudio concluyó que, según los datos (mostrados en la tabla anterior), las mujeres en Chile que se matriculan en carreras STEM tienen una mayor tasa de matriculación en ciencias estrechamente relacionadas con la biología y la medicina que en otras ciencias del campo tecnológico. ^{[ 80 ]} Tras la graduación, las mujeres representaban el 67,70 % de los trabajadores en ingeniería en salud y el 59,80 % de los trabajadores en ingeniería biomédica. Mientras que en otros campos, como la ingeniería mecánica o la ingeniería eléctrica (los campos más técnicos), los hombres dominaban la fuerza laboral, con más del 90 % de los trabajadores siendo varones. ^{[ 80 ]}

Porcentaje de mujeres graduadas en programas de educación superior en TIC

Porcentaje de mujeres empleadas como especialistas en TIC

Porcentaje de mujeres empleadas en el sector de las TIC, desglosado según el nivel de cualificación.

(UE, 2016) ^{[ 41 ]}

En la Unión Europea, solo el 16,7 % de los especialistas en TIC (tecnologías de la información y la comunicación) son mujeres de media. Estonia , Rumanía , Bulgaria y Letonia rondan el 27-28 %, situándose entre los países con mayor número de mujeres especialistas en TIC. ^{[ 81 ]} La distribución por género es más equilibrada, sobre todo en los nuevos Estados miembros, si se tienen en cuenta los técnicos en TIC (puestos de nivel medio y bajo). ^{[ 41 ]}

En 2012, el porcentaje de mujeres doctoradas fue del 47,3% del total, del 51% en ciencias sociales, negocios y derecho, del 42% en ciencias, matemáticas e informática, y solo del 28% en ingeniería, manufactura y construcción. En el subcampo de la informática, solo el 21% de los doctorados fueron mujeres. En 2013, en la UE, los científicos e ingenieros varones representaban, en promedio, el 4,1% de la fuerza laboral total, mientras que las mujeres representaban solo el 2,8%. En más de la mitad de los países, las mujeres representan menos del 45% de los científicos e ingenieros. La situación ha mejorado, ya que entre 2008 y 2011 el número de mujeres entre los científicos e ingenieros empleados creció en un promedio del 11,1% anual, mientras que el número de hombres creció solo un 3,3% durante el mismo período. ^{[ 82 ]}

En 2015, en Eslovenia , Portugal , Francia , Suecia , Noruega e Italia, había más chicos que chicas cursando asignaturas avanzadas de matemáticas y física en la educación secundaria en el grado 12. ^{[ 83 ]}

En 2018, la Comisaria Europea de Economía y Sociedad Digital, Mariya Gabriel, anunció planes para aumentar la participación de las mujeres en el sector digital desafiando los estereotipos, promoviendo las habilidades y la educación digitales y abogando por más mujeres emprendedoras. ^{[ 84 ]} En 2018, Irlanda dio el paso de vincular la financiación de la investigación de la Autoridad de Educación Superior a la capacidad de una institución para reducir la desigualdad de género. ^{[ 68 ]}

Según la Fundación Nacional de Ciencias , las mujeres representan el 43 por ciento de la fuerza laboral estadounidense de científicos e ingenieros (C&I) menores de 75 años. ^{[ 85 ]} Para los menores de 29 años, las mujeres representan el 56% de la fuerza laboral de ciencia e ingeniería. De los científicos e ingenieros que buscan empleo, el 50% de los menores de 75 años son mujeres, y el 49% de los menores de 29 años son mujeres. Aproximadamente uno de cada siete ingenieros es mujer. ^{[ 86 ]} Sin embargo, las mujeres representan el 28% de los trabajadores en ocupaciones de C&I; no todas las mujeres que se forman en C&I trabajan como científicas o ingenieras. ^{[ 87 ]} Las mujeres ocupan el 58% de las ocupaciones relacionadas con C&I. ^{[ 87 ]}

Las mujeres en campos STEM ganan considerablemente menos que los hombres, incluso después de controlar una amplia gama de características como la educación y la edad. En promedio, los hombres en empleos STEM ganan $36.34 por hora, mientras que las mujeres en empleos STEM ganan $31.11 por hora. ^{[ 86 ]}

Existen muchas razones por las que persisten las brechas salariales de género en los campos STEM, entre ellas, que las mujeres eligen carreras STEM con salarios más bajos. Sin embargo, incluso con el mismo título, las mujeres siguen ganando menos. Un estudio sobre el salario inicial con un título de ingeniería reveló que las mujeres ganaban menos de 61 000 dólares, mientras que los hombres ganaban más de 65 000 dólares. ^{[ 88 ]}

Las mujeres predominan en el número total de personas con títulos de licenciatura, así como en las áreas STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas), según la definición del Centro Nacional de Estadísticas Educativas . Sin embargo, están subrepresentadas en campos específicos como la informática, la ingeniería y las matemáticas. Junto con las mujeres, las minorías raciales y étnicas en Estados Unidos también están subrepresentadas en las áreas STEM.

Las mujeres asiáticas están bien representadas en los campos STEM en los EE. UU. (aunque no tanto como los hombres de la misma etnia) en comparación con las mujeres afroamericanas, hispanas, isleñas del Pacífico y nativas americanas. ^{[ 89 ]} Dentro del ámbito académico, estas mujeres pertenecientes a minorías representan menos del 1 % de los puestos con posibilidad de titularidad en las 100 mejores universidades de EE. UU. a pesar de constituir aproximadamente el 13 % de la población total de EE. UU. ^{[ 90 ]} Un estudio de 2015 sugirió que las actitudes hacia la contratación de mujeres en puestos con posibilidad de titularidad en STEM han mejorado, con una preferencia de 2:1 para las mujeres en STEM después de ajustar por igualdad de cualificaciones y estilos de vida (por ejemplo, solteras, casadas, divorciadas). ^{[ 91 ]}

Según Kimberly Jackson, los prejuicios y los estereotipos asumidos impiden que las mujeres de color, especialmente las mujeres negras, estudien en campos STEM. Psicológicamente, los estereotipos sobre el intelecto, las capacidades cognitivas y la ética laboral de las mujeres negras contribuyen a su falta de confianza en STEM. Algunas escuelas, como Spelman College , han intentado cambiar las percepciones sobre las mujeres afroamericanas y mejorar sus tasas de participación y competencia técnica en STEM. ^{[ 92 ]} Los estudiantes de color, especialmente los estudiantes negros, enfrentan dificultades en las carreras STEM debido a entornos hostiles, microagresiones y falta de apoyo y mentoría.

A pesar de la discriminación, muchas mujeres afroamericanas han alcanzado gran prominencia en los campos STEM, comenzando a mediados del siglo XIX, cuando la médica Rebecca Lee Crumpler fue la primera mujer afroamericana en obtener un título de medicina. En la actualidad, importantes avances científicos han sido realizados por mujeres afroamericanas como la Dra. Kizzmekia Corbett , quien contribuyó al desarrollo de las vacunas contra la COVID-19; la Dra. Ayanna Howard , líder en robótica e inteligencia artificial; y la Dra. Hadiyah-Nicole Green , física reconocida por su trabajo en tratamientos contra el cáncer mediante láser. Varias organizaciones han trabajado para ayudar a las mujeres afroamericanas a obtener el apoyo necesario para tener éxito en STEM; algunas de ellas son Sisters in STEM , Black Girls Do Stem , STEMNoire y BWIStem.

Un estudio de NCWIT de 2015 estimó que las mujeres latinoamericanas representaban solo el 1% de la fuerza laboral tecnológica de EE. UU. ^{[ 93 ]} Un estudio de 2018 sobre 50 mujeres latinoamericanas que fundaron una empresa de tecnología indicó que el 20% eran mexicanas, el 14% birraciales, el 8% de origen desconocido y el 4% venezolanas. ^{[ 94 ]}

Un estudio de Statistics Canada de 2019 reveló que las mujeres de primer año representan el 44 % de los estudiantes de STEM, en comparación con el 64 % de los estudiantes de otras áreas. Aquellas mujeres que se transfieren de los cursos de STEM suelen optar por un campo relacionado, como la atención médica o las finanzas. ^{[ 95 ]} Un estudio realizado por la Universidad de Columbia Británica descubrió que solo entre el 20 % y el 25 % de los estudiantes de informática de todos los colegios y universidades canadienses son mujeres. Además, solo alrededor de 1 de cada 5 de ese porcentaje se graduará de dichos programas. ^{[ 96 ]}

Estadísticamente, las mujeres tienen menos probabilidades de elegir un programa STEM, independientemente de su habilidad matemática. Los hombres jóvenes con calificaciones más bajas en matemáticas tienen más probabilidades de seguir carreras STEM que sus compañeros que se identifican como mujeres con calificaciones más altas en matemáticas. ^{[ 97 ]}

Australia ha realizado recientemente esfuerzos significativos para promover la participación de las mujeres en las disciplinas STEMM, incluyendo la formación de Women in STEMM Australia en 2014, una organización sin fines de lucro que busca conectar a las mujeres en las disciplinas STEMM en una red coherente. ^{[ 98 ]} De manera similar, el directorio STEM Women se ha establecido para promover la equidad de género al mostrar la diversidad de talento en las mujeres australianas en los campos STEM. ^{[ 99 ]} En 2015, se inició SAGE (Science in Australia Gender Equity) como una iniciativa conjunta de la Academia Australiana de Ciencias y la Academia Australiana de Tecnología e Ingeniería . ^{[ 100 ]} El programa tiene la tarea de implementar un programa piloto del marco de acreditación Athena SWAN dentro de las instituciones de educación superior australianas.

En cuanto a los premios más prestigiosos en los campos STEM , ^{[ 101 ]} se han otorgado menos a mujeres que a hombres. Entre 1901 y 2017 la proporción de mujeres:total de Premios Nobel fue de 2:207 para física , ^{[ 102 ]} 4:178 para química, 12:214 para fisiología/medicina , ^{[ 103 ]} y 1:79 para ciencias económicas . ^{[ 104 ]} Las proporciones para otros campos fueron 14:114 en literatura y 16:104 para paz. ^{[ 105 ] [ 106 ]} Maryam Mirzakhani fue la primera mujer y la primera iraní en recibir la Medalla Fields en 2014. ^{[ 107 ] [ 108 ]} La Medalla Fields es uno de los premios más prestigiosos en matemáticas , ^{[ 109 ]} y se ha otorgado 56 veces en total.

Menos estudiantes femeninas participan en prestigiosas competiciones relacionadas con STEM, como la Olimpiada Internacional de Matemáticas . En 2017, solo el 10 % de los participantes de la IMO eran mujeres y había una mujer en el equipo ganador de Corea del Sur, compuesto por seis miembros. ^{[ 110 ] [ 111 ]}

Abbiss afirma que "la ubicuidad de las computadoras en la vida cotidiana ha visto la ruptura de las distinciones de género en las preferencias y el uso de diferentes aplicaciones, particularmente en el uso de internet y el correo electrónico". ^{[ 112 ]} Ambos géneros han adquirido habilidades, competencias y confianza en el uso de una variedad de herramientas tecnológicas , ^{[ 113 ]} móviles y aplicaciones para uso personal, ^{[ 114 ]} educativo y profesional a nivel de escuela secundaria, pero la brecha aún persiste en lo que respecta a la inscripción de niñas en clases de ciencias de la computación, que disminuye de los grados 10 al 12. Para los programas de educación superior en tecnología de la información y las comunicaciones, las mujeres representan solo el 3% de los graduados a nivel mundial. ^{[ 115 ] [ 83 ]}

A review of UK patent applications, in 2016, found that the proportion of new inventions registered by women was rising, but that most female inventors were active in stereotypically female fields such as "designing bras and make-up". 94% of inventions in the field of computing, 96% in automotive applications and mining, and 99% in explosives and munitions, were by men.^[116][117] In 2016 Russia had the highest percentage of patents filed by women, at about 16%. Then in 2019, the USPTO issued a report showing that the share of female inventors listed on US patents had recently risen to about 17%.^[118]

There are a variety of proposed reasons for the relatively low numbers of women in STEM fields. These can be broadly classified into societal, psychological, and innate explanations. However, explanations are not necessarily restricted to just one of these categories.

This leakage may be due to discrimination,^[119] both overt and covert, faced by women in STEM fields.^[120] According to Schiebinger, women are twice as likely to leave jobs in science and engineering than men are.^{[121]: 33} In the 1980s, researchers demonstrated a general evaluative bias against women.^[122]

En un estudio de 2012, se enviaron solicitudes de reunión por correo electrónico a profesores de programas de doctorado en las 260 mejores universidades de EE. UU. Fue imposible determinar si algún individuo en particular en este estudio estaba mostrando discriminación, ya que cada participante solo vio una solicitud de un posible estudiante de posgrado. Sin embargo, los investigadores encontraron evidencia de discriminación contra minorías étnicas y mujeres en relación con los hombres caucásicos. ^{[ 123 ]} En otro estudio, se enviaron a profesores de ciencias los materiales de estudiantes que estaban solicitando un puesto de gerente de laboratorio en su universidad. ^{[ 60 ]} Los materiales eran los mismos para cada participante, pero a cada solicitud se le asignó aleatoriamente un nombre masculino o femenino. Los investigadores encontraron que los miembros del profesorado calificaron a los candidatos masculinos como más competentes y más aptos para ser contratados que las candidatas femeninas, a pesar de que las solicitudes eran idénticas en lo demás. ^{[ 60 ]} Si a las personas se les da información sobre el género de un posible estudiante, pueden inferir que posee rasgos consistentes con los estereotipos para ese género. ^{[ 124 ]} Un estudio de 2014 encontró que los hombres son favorecidos en algunos ámbitos, como las tasas de permanencia en biología, pero que la mayoría de los ámbitos eran equitativos en cuanto al género. Los autores interpretaron esto como una sugerencia de que la subrepresentación de las mujeres en los rangos de profesorado no se debía únicamente a la contratación, la promoción y la remuneración sexistas. ^{[ 125 ]}

Audery Azoulay , Jefa de la UNESCO , afirmó que incluso en el siglo XXI, las mujeres y las niñas siguen marginadas en los campos relacionados con la ciencia debido a su género. ^{[ 126 ]} Una encuesta de 2017 mostró que las mujeres que trabajan en los campos STEM tienen más probabilidades de sufrir discriminación laboral que los hombres. ^{[ 127 ]} Alrededor de la mitad de las mujeres en la profesión STEM han experimentado discriminación por motivos de género, como que a los hombres se les pague más por el mismo trabajo, que se las trate como si no estuvieran cualificadas para el puesto o que sean objeto de burlas o insultos. ^{[ 127 ]} Algunas mujeres también afirmaron que, en un lugar de trabajo donde la mayoría de los empleados eran hombres, sentían que ser mujer era una barrera para su éxito. ^{[ 127 ]}

Stereotypes about what someone in a STEM field should look and act like may cause established members of these fields to overlook individuals who are highly competent.^[128] The stereotypical scientist or individual in another STEM profession is usually thought to be male.^[129] Women in STEM fields may not fit individuals' conception of what a scientist, engineer, or mathematician "should" look like and may thus be overlooked or penalized. The Role Congruity Theory of Prejudice states that perceived incongruity between gender and a particular role or occupation can result in negative evaluations.^{[130][131][132]} In addition, negative stereotypes about women's quantitative abilities may lead people to devalue their work or discourage these women from continuing in STEM fields.^[133]

Both men and women who work in "nontraditional" occupations may encounter discrimination, but the forms and consequences of this discrimination are different. Individuals of a particular gender are often perceived to be better suited to particular careers or areas of study than those of the other gender.^[134][135] A study found that job advertisements for male-dominated careers tended to use more agentic words (or words denoting agency, such as "leader" and "goal-oriented") associated with male stereotypes.^[134] Social Role Theory, proposed in 1991, states that men are expected to display agentic qualities and women to display communal qualities.^[136] These expectations can influence hiring decisions.^[137] A 2009 study found that women tended to be described in more communal terms and men in more agentic terms in letters of recommendation. These researchers also found that communal characteristics were negatively related to hiring decisions in academia.^[137]

Aunque las mujeres que acceden a profesiones tradicionalmente masculinas se enfrentan a estereotipos negativos que sugieren que no son mujeres "de verdad", estos estereotipos no parecen disuadirlas en la misma medida que estereotipos similares pueden disuadir a los hombres de dedicarse a profesiones no tradicionales. Existe evidencia histórica de que las mujeres se inclinan por ocupaciones identificadas como masculinas una vez que se presentan las oportunidades. ^{[ 138 ]} Por otro lado, los ejemplos de ocupaciones que pasan de ser predominantemente femeninas a predominantemente masculinas son muy raros en la historia de la humanidad. Los pocos casos existentes, como la medicina, sugieren que es necesaria una redefinición de las ocupaciones como apropiadamente masculinas antes de que los hombres consideren incorporarse a ellas. ^{[ 139 ]}

Aunque los hombres en ocupaciones predominantemente femeninas pueden enfrentarse a estereotipos negativos sobre su masculinidad, también pueden experimentar ciertos beneficios. En 1992 se sugirió que las mujeres en ocupaciones predominantemente masculinas tendían a toparse con un techo de cristal ; mientras que los hombres en ocupaciones predominantemente femeninas podrían toparse con una "escalera mecánica de cristal". ^{[ 140 ]}

El efecto de la oveja negra se produce cuando los individuos tienden a evaluar a los miembros de su grupo de pertenencia de forma más favorable que a los de grupos externos cuando estos últimos están altamente cualificados. ^{[ 141 ] [ 142 ] [ 143 ] [ 144 ]} Sin embargo, cuando los miembros del grupo de pertenencia de un individuo tienen cualidades promedio o inferiores al promedio, es probable que los evalúe mucho peor que a los miembros de grupos externos con cualificaciones equivalentes. ^{[ 141 ] [ 142 ] [ 143 ] [ 144 ]} Esto sugiere que las mujeres con trayectorias consolidadas en campos STEM tendrán más probabilidades que los hombres con trayectorias consolidadas de ayudar a las mujeres que inician su carrera profesional y que demuestran cualificaciones suficientes. Sin embargo, las mujeres con trayectorias consolidadas tendrán menos probabilidades que los hombres de ayudar a las mujeres que inician su carrera profesional y que demuestran cualificaciones insuficientes.

El efecto de la abeja reina es similar al efecto de la oveja negra, pero se aplica solo a las mujeres. Explica por qué las mujeres de mayor estatus, particularmente en profesiones dominadas por hombres, pueden ser mucho menos propensas a ayudar a otras mujeres que sus colegas masculinos. ^{[ 145 ] [ 146 ]} Un estudio de 2004 encontró que, si bien los estudiantes de doctorado en varias disciplinas diferentes no mostraron diferencias de género en el compromiso laboral o la satisfacción laboral, los miembros del profesorado de la misma universidad creían que las estudiantes estaban menos comprometidas con su trabajo que los estudiantes varones. ^{[ 146 ]} Lo que fue particularmente sorprendente fue que estas creencias de los miembros del profesorado fueron respaldadas con mayor fuerza por las profesoras, en lugar de los profesores. ^{[ 146 ]} Una posible explicación para este hallazgo es que la movilidad individual para un miembro de un grupo estereotipado negativamente a menudo va acompañada de un distanciamiento social y psicológico de uno mismo con respecto al grupo. Esto implica que las mujeres exitosas en carreras tradicionalmente dominadas por hombres no ven su éxito como evidencia de que los estereotipos negativos sobre las habilidades cuantitativas y analíticas de las mujeres son erróneos, sino más bien como prueba de que ellas mismas son excepciones a la regla. ^{[ 146 ]} Por lo tanto, estas mujeres pueden, de hecho, contribuir a perpetuar, en lugar de abolir, estos estereotipos negativos.

En los campos STEM, el apoyo y el aliento de un mentor pueden marcar una gran diferencia en las decisiones de las mujeres sobre si continuar o no una carrera en su disciplina. ^{[ 147 ] [ 148 ]} Esto puede ser particularmente cierto para las personas más jóvenes que pueden enfrentar muchos obstáculos al comienzo de sus carreras. ^{[ 6 ]} Dado que estas personas más jóvenes a menudo buscan ayuda y orientación de quienes están más establecidos en su disciplina, la capacidad de respuesta y la utilidad de los mentores potenciales son increíblemente importantes. Existen muchos programas de mentoría emergentes. Sin embargo, muchas mujeres sufren acoso por parte de sus mentores, lo que puede impedirles terminar el programa, entre otros muchos problemas.

Un estudio de 2020 encuestó a mujeres que trabajan en el campo STEM y viven en los Estados Unidos, el noreste y el este de Canadá. ^{[ 149 ]} La mayoría de las mujeres informaron que encontrar un mentor en su lugar de trabajo era complejo, y solo un tercio de ellas tenía algún tipo de mentor, formal o informal. ^{[ 149 ]} Durante su tiempo en la escuela, la mitad de las participantes lograron encontrar un profesor que fuera su mentor. Añadieron que la mentoría las ayudó a completar su carrera y las guió desde el ámbito educativo al laboral. ^{[ 149 ]} La mayoría de las mujeres coincidieron en que la mentoría es un recurso crucial, y muchas desean participar en ella, pero no hay suficientes recursos u oportunidades en su entorno laboral. ^{[ 149 ]}

Las mujeres en STEM pueden abandonar sus trabajos debido a que no son invitadas a reuniones profesionales, al uso de estándares sexualmente discriminatorios contra las mujeres, a condiciones laborales inflexibles, a la necesidad percibida de ocultar los embarazos y a la lucha por conciliar la vida familiar y laboral. Las mujeres en campos STEM que tienen hijos necesitan cuidado infantil o tomar una licencia prolongada. Cuando una familia nuclear no puede costear el cuidado infantil, generalmente es la madre quien renuncia a su carrera para quedarse en casa con los hijos. ^{[ 150 ]} Esto se debe en parte a que las mujeres reciben estadísticamente menos dinero en sus carreras. El hombre gana más dinero, por lo que él trabaja y la mujer renuncia a su carrera. La licencia por maternidad es otro problema que enfrentan las mujeres en campos STEM. En los EE. UU. , la licencia por maternidad es obligatoria según la Ley de Licencia Familiar y Médica de 1993 (FMLA). ^{[ 151 ]} La FMLA exige 12 semanas de licencia sin goce de sueldo al año para las madres de recién nacidos o niños recién adoptados. Este es uno de los niveles más bajos de licencia en el mundo industrializado. Todos los países desarrollados, excepto Estados Unidos, garantizan a las madres al menos algún tiempo de licencia remunerada. ^{[ 152 ] [ 153 ]} Si una madre primeriza no cuenta con apoyo financiero externo ni ahorros, es posible que no pueda disfrutar de su licencia de maternidad completa. Pocas empresas permiten a los hombres tomar licencia de paternidad, y esta puede ser más corta que la licencia de maternidad de las mujeres. ^{[ 154 ]}

En 1993, The New England Journal of Medicine indicó que tres cuartas partes de las mujeres estudiantes y residentes fueron acosadas al menos una vez durante su formación médica. ^{[ 121 ] : 51} El documental del Festival de Cine de Tribeca de 2020, " Picture a Scientist ", destacó el grave acoso sexual y físico que pueden enfrentar las mujeres en los campos STEM, a menudo sin un recurso adecuado. En esa película, Jane Willenbring , una científica y profesora asociada en la Institución Scripps de Oceanografía, compartió cómo fue acosada por su mentor David R. Marchant durante su trabajo de campo. La llamaron con muchos nombres denigrantes, la acosaron cuando usaba el baño e incluso le arrojaron fragmentos de arena volcánica a los ojos.

En la educación en ingeniería y ciencias, las mujeres representaban casi el 50 por ciento de los puestos de profesoras y docentes sin titularidad, pero solo el 10 por ciento de los profesores titulares o con posibilidad de titularidad en 1996. Además, el número de mujeres jefas de departamento en las facultades de medicina no cambió de 1976 a 1996. ^{[ 155 ]} Además, las mujeres que logran obtener puestos con titularidad o con posibilidad de titularidad pueden enfrentar las dificultades asociadas con tener un estatus simbólico. Pueden carecer de apoyo de sus colegas y enfrentar la hostilidad de compañeros y supervisores. ^{[ 156 ]} La investigación ha sugerido que la falta de interés de las mujeres puede deberse en parte a los estereotipos sobre los empleados y los lugares de trabajo en los campos STEM, a los que las mujeres responden de manera desproporcionada. ^{[ 157 ] [ 158 ] [ 159 ] [ 160 ]}

A principios de la década de 1980, Rossiter propuso el concepto de "segregación territorial" o segregación ocupacional , que es la idea de que las mujeres se "agrupan" en ciertos campos de estudio. ^{[ 121 ] : 34} Por ejemplo, "es más probable que las mujeres enseñen e investiguen en humanidades y ciencias sociales que en ciencias naturales e ingeniería", ^{[ 121 ] : 34} y la mayoría de las mujeres universitarias tienden a elegir carreras como psicología, educación, inglés, artes escénicas y enfermería. ^{[ 161 ]}

Rossiter también utilizó la "segregación jerárquica" como explicación del bajo número de mujeres en los campos STEM. Describe la "segregación jerárquica" como una disminución en el número de mujeres a medida que uno "asciende en la escalera del poder y el prestigio". ^{[ 121 ] : 33} Esto está relacionado con el concepto de la fuga de talento en STEM . La metáfora de la fuga de talento se ha utilizado para describir cómo las mujeres abandonan los campos STEM en todas las etapas de sus carreras. En los EE. UU., de 2000 personas en edad de escuela secundaria, 1944 estaban matriculadas en la escuela secundaria en otoño de 2014. ^{[ 162 ]} Suponiendo una matriculación igualitaria para niños y niñas, 60 niños y 62 niñas se consideran "superdotados". ^{[ 163 ]} Al comparar la matriculación con la población de personas de 20 a 24 años, 880 de las 1000 mujeres originales y 654 de los 1000 hombres originales se matricularán en la universidad (2014). ^{[ 164 ] [ 165 ]} En el primer año, 330 mujeres y 320 hombres expresarán su intención de estudiar ciencias o ingeniería. ^{[ 166 ]} De estos, solo 142 mujeres y 135 hombres obtendrán realmente una licenciatura en ciencias o ingeniería, ^{[ 164 ] [ 167 ]} y solo 7 mujeres y 10 hombres obtendrán un doctorado en ciencias o ingeniería. ^{[ 164 ] [ 168 ] [ 61 ]}

Un metaanálisis concluyó que los hombres prefieren trabajar con cosas y las mujeres con personas. Al clasificar los intereses según el tipo RIASEC (Realista, Investigador, Artístico, Social, Emprendedor, Convencional), los hombres mostraron intereses más marcados en los ámbitos Realista e Investigador, mientras que las mujeres mostraron intereses más marcados en los ámbitos Artístico, Social y Convencional. También se encontraron diferencias de género en medidas más específicas de interés en ingeniería, ciencia y matemáticas, donde los hombres mostraron preferencia por estos intereses. ^{[ 169 ]}

En un estudio de entrevistas de 3 años, Seymour y Hewitt (1997) encontraron que la percepción de que las carreras académicas no STEM ofrecían mejores opciones educativas y se ajustaban mejor a sus intereses fue la razón más común (46%) dada por las estudiantes para cambiar de carreras de áreas STEM a áreas no STEM . La segunda razón más citada para cambiar a áreas no STEM fue una supuesta pérdida de interés en las carreras STEM elegidas por las mujeres. Además, el 38% de las estudiantes que permanecieron en carreras STEM expresaron su preocupación de que hubiera otras áreas académicas que podrían ser más adecuadas para sus intereses. ^{[ 170 ]} La encuesta de Preston (2004) a 1688 personas que habían abandonado las ciencias también mostró que el 30 por ciento de las mujeres respaldaron "otros campos más interesantes" como su razón para irse. ^{[ 171 ]}

Las habilidades matemáticas avanzadas no suelen motivar a las mujeres a interesarse por una carrera STEM. Una encuesta de Statistics Canada reveló que incluso las jóvenes con alta capacidad matemática tienen muchas menos probabilidades de ingresar a un campo STEM que los jóvenes con habilidades similares o incluso inferiores. ^{[ 172 ]}

Un estudio de 2018 afirmó inicialmente que los países con mayor igualdad de género tenían menos mujeres en los campos de ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas ( STEM ). Algunos comentaristas argumentaron que esto era evidencia de diferencias de género que surgían en los países más progresistas, la llamada paradoja de la igualdad de género . Sin embargo, una corrección de 2019 al estudio señaló que los autores habían creado un método previamente no revelado ni validado para medir la "propensión" de mujeres y hombres a obtener un título superior en STEM, en contraposición a la medición originalmente afirmada de la "porcentaje de mujeres en títulos STEM". Investigadores de Harvard no pudieron recrear de forma independiente los datos reportados en el estudio. Un artículo de seguimiento de los investigadores que descubrieron la discrepancia encontró problemas conceptuales y empíricos con la hipótesis de la paradoja de la igualdad de género en STEM. ^{[ 173 ] [ 174 ] [ 175 ] [ 176 ] [ 177 ] [ 178 ] [ 179 ] [ 180 ]}

Según AN Pell, la trayectoria tiene varias fugas importantes que abarcan desde la escuela primaria hasta la jubilación. ^{[ 181 ]} Uno de los períodos más importantes es la adolescencia. Uno de los factores detrás de la falta de confianza de las niñas podría ser la falta de cualificación o la ineficacia de los docentes. Las percepciones de género de los docentes sobre las capacidades de sus estudiantes pueden crear un entorno de aprendizaje desequilibrado y disuadir a las niñas de continuar con la educación STEM. ^{[ 182 ]} También pueden transmitir estas creencias estereotipadas a sus estudiantes. ^{[ 183 ]} Los estudios también han demostrado que las interacciones entre estudiantes y docentes afectan la participación de las niñas en STEM. ^{[ 184 ] [ 185 ] [ 186 ]} Los docentes a menudo dan a los niños más oportunidades de encontrar la solución a un problema por sí mismos mientras les dicen a las niñas que sigan las reglas. ^{[ 187 ] : 56} Los docentes también son más propensos a aceptar preguntas de los niños mientras les dicen a las niñas que esperen su turno. ^{[ 181 ]} Esto se debe en parte a las expectativas de género de que los niños serán activos, pero que las niñas serán tranquilas y obedientes. ^{[ 156 ]} Antes de 1985, las niñas tenían menos oportunidades de laboratorio que los niños. ^{[ 181 ]} En la escuela secundaria y preparatoria, los cursos de ciencias, matemáticas, mecánica e informática ^{[ 188 ]} son ​​tomados principalmente por estudiantes varones y también tienden a ser impartidos por profesores varones. La falta de oportunidades en los campos STEM podría llevar a una pérdida de autoestima en las habilidades matemáticas y científicas, y la baja autoestima podría impedir que las personas ingresen a los campos de la ciencia y las matemáticas. ^{[ 181 ]}

Un estudio encontró que las mujeres se alejan de los campos STEM porque creen que no están calificadas para ellos; el estudio sugirió que esto podría solucionarse alentando a las niñas a participar en más clases de matemáticas. ^{[ 189 ]} De los estudiantes con intención de estudiar STEM, el 35% de las mujeres afirmó que su razón para abandonar el cálculo se debía a la falta de comprensión del material, mientras que solo el 14% de los hombres afirmó lo mismo. ^{[ 190 ]} El estudio informa que se cree que esta diferencia en la razón para abandonar el cálculo se desarrolla a partir del bajo nivel de confianza de las mujeres en su capacidad, y no de la habilidad real. Este estudio continúa estableciendo que las mujeres y los hombres tienen diferentes niveles de confianza en su capacidad y que la confianza está relacionada con el desempeño individual en los campos STEM. ^{[ 190 ]} Se observó en otro estudio que cuando se les pidió a hombres y mujeres con igual habilidad matemática que calificaran su propia habilidad, las mujeres la calificaron en un nivel mucho más bajo. ^{[ 191 ]} Los programas con el propósito de reducir la ansiedad en matemáticas o aumentar la confianza tienen un impacto positivo en las mujeres que continúan su búsqueda de una carrera en el campo STEM. ^{[ 192 ]} La cuestión de la confianza no solo puede impedir que las mujeres ingresen a los campos STEM, sino que incluso las mujeres en cursos de nivel superior con mayor habilidad se ven más afectadas por el estereotipo de que (por naturaleza) no poseen una capacidad innata para tener éxito. ^{[ 193 ]} Esto puede tener un efecto negativo en la confianza de las mujeres a pesar de haber completado cursos diseñados para filtrar a los estudiantes del campo.

La amenaza del estereotipo surge del temor de que las acciones de una persona confirmen un estereotipo negativo sobre su propio grupo. Este temor crea estrés adicional, consumiendo valiosos recursos cognitivos y disminuyendo el rendimiento en la tarea en el dominio amenazado. ^{[ 194 ] [ 195 ] [ 196 ]} Los individuos son susceptibles a la amenaza del estereotipo siempre que se les evalúa en un dominio para el cual existe un estereotipo negativo percibido sobre un grupo al que pertenecen. La amenaza del estereotipo socava el rendimiento académico de las mujeres y las niñas en matemáticas y ciencias, lo que lleva a una subestimación de las habilidades en estas materias por parte de las medidas estándar de rendimiento académico. ^{[ 197 ] [ 133 ]} Los individuos que se identifican fuertemente con un área determinada (por ejemplo, matemáticas) tienen más probabilidades de que su rendimiento en esa área se vea afectado por la amenaza del estereotipo que aquellos que se identifican menos fuertemente con el área. ^{[ 196 ]} Esto significa que incluso los estudiantes altamente motivados de grupos estereotipados negativamente tienen probabilidades de verse afectados negativamente por la amenaza del estereotipo y, por lo tanto, pueden llegar a desvincularse del dominio estereotipado. ^{[ 196 ]} Los estereotipos negativos sobre las capacidades de las niñas en matemáticas y ciencias reducen drásticamente su rendimiento en cursos de matemáticas y ciencias, así como su interés en seguir una carrera STEM. ^{[ 198 ]} Los estudios han encontrado que las diferencias de género en el rendimiento desaparecen si se les dice a los estudiantes que no hay diferencias de género en una prueba de matemáticas en particular. ^{[ 197 ]} Esto indica que el entorno de aprendizaje puede influir enormemente en el éxito en un curso.

La amenaza del estereotipo ha sido criticada desde un punto de vista teórico. ^{[ 199 ] [ 200 ]} Varios intentos de replicar su evidencia experimental han fracasado. ^{[ 200 ] [ 201 ] [ 202 ] [ 203 ]} Se ha sugerido que los hallazgos que apoyan el concepto son producto del sesgo de publicación . ^{[ 203 ] [ 204 ]}

A study^[193] was done to determine how stereotype threat and math identification can affect women who were majoring in a STEM related field. There were three different situations, designed to test the impact of stereotype on performance in math. One group of women were informed that men had previously out-performed women on the same calculus test they were about to take. The next group was told men and women had performed at the same level. The last group was told nothing about how men had performed and there was no mention of gender before taking their test. Out of these situations, women performed at their best scores when there was no mention of gender. The worst scores were from the situation where women were told that men had performed better than women. For women to pursue the male-dominated field of STEM, previous research shows that they must have more confidence in math/science ability.^[190]

Some studies propose the explanation that STEM fields (and especially fields like physics, math and philosophy) are considered by both teachers and students to require more innate talent than skills that can be learned.^[205] Combined with a tendency to view women as having less of the required innate abilities, researchers proposed that this can result in assessing women as less qualified for STEM positions. In a study done by Ellis, Fosdick and Rasmussen, it was concluded that without strong skills in calculus, women cannot perform as well as their male counterparts in any field of STEM, which leads to the fewer women pursuing a career in these fields.^[190] A high percentage of women that do pursue a career in STEM do not continue on this pathway after taking Calculus I, which was found to be a class that weeds out students from the STEM pathway.^[190]

There have been several controversial statements about innate ability and success in STEM. A few notable examples include Lawrence Summers, former president of Harvard University who suggested cognitive ability at high end positions could cause a population difference. Summers later stepped down as president.^[206] Former Google engineer, James Damore, wrote a memo entitled Google's Ideological Echo Chamber suggesting that differences in trait distributions between men and women was a reason for gender imbalance in STEM. The memo stated that affirmative action to reduce the gap could discriminate against highly qualified male candidates. Damore was fired for sending out this memo.^[207]

Un estudio de 2019 realizado por dos economistas parisinos sugiere que la baja representación de las mujeres en los campos STEM podría deberse a una ventaja comparativa , causada no por el rendimiento un 10 % menor de las niñas en las pruebas de matemáticas, sino más bien por su rendimiento lector muy superior, que, junto con su rendimiento en matemáticas, resulta en un rendimiento general casi una desviación estándar mejor que el de los niños, lo que, según la teoría, hace que las mujeres sean más propensas a estudiar materias relacionadas con las humanidades que con las matemáticas. ^{[ 208 ] [ 209 ]}

Sin embargo, la brecha de género actual se considera ampliamente ineficiente desde el punto de vista económico. ^{[ 210 ]}

Existen múltiples factores que pueden explicar la baja representación de mujeres en las carreras STEM. ^{[ 211 ]} Anne-Marie Slaughter , la primera mujer en ocupar el cargo de Directora de Planificación de Políticas del Departamento de Estado de los Estados Unidos , ^{[ 212 ]} ha sugerido recientemente algunas estrategias para el entorno corporativo y político con el fin de apoyar a las mujeres para que desempeñen al máximo sus funciones y responsabilidades. ^{[ 213 ]} El entorno académico y de investigación para las mujeres podría beneficiarse al aplicar algunas de sus sugerencias para ayudarlas a sobresalir, manteniendo al mismo tiempo un equilibrio entre la vida laboral y personal.

Varios investigadores han probado intervenciones para mitigar la amenaza del estereotipo en mujeres en situaciones donde se evalúan sus habilidades matemáticas y científicas. ^{[ 214 ]} Se espera que, al combatir la amenaza del estereotipo, estas intervenciones mejoren el desempeño de las mujeres, animándolas a perseverar en carreras STEM.

Una intervención sencilla consiste simplemente en educar a las personas sobre la existencia de la amenaza del estereotipo. Los investigadores descubrieron que las mujeres a quienes se les enseñó sobre la amenaza del estereotipo y cómo esta podría afectar negativamente su rendimiento en matemáticas obtuvieron resultados tan buenos como los hombres en una prueba de matemáticas, incluso cuando se les indujo dicha amenaza. Estas mujeres también obtuvieron mejores resultados que aquellas a quienes no se les enseñó sobre la amenaza del estereotipo antes de realizar la prueba de matemáticas. ^{[ 215 ]}

Uno de los métodos propuestos para mitigar la amenaza del estereotipo es mediante la introducción de modelos a seguir. Un estudio encontró que las mujeres que realizaron una prueba de matemáticas administrada por una experimentadora no experimentaron una disminución en el rendimiento en comparación con las mujeres cuya prueba fue administrada por un experimentador. ^{[ 216 ]} Además, estos investigadores encontraron que no fue la presencia física de la experimentadora, sino más bien el conocimiento de su aparente competencia en matemáticas lo que protegió a las participantes contra la amenaza del estereotipo. ^{[ 216 ]} Los hallazgos de otro estudio sugieren que los modelos a seguir no necesariamente tienen que ser individuos con autoridad o alto estatus, sino que también pueden provenir de grupos de pares. Este estudio encontró que las niñas en grupos del mismo género obtuvieron mejores resultados en una tarea que medía habilidades matemáticas que las niñas en grupos mixtos. ^{[ 217 ]} Esto se debió a que las niñas en grupos del mismo género tuvieron mayor acceso a modelos a seguir positivos, en forma de sus compañeras de clase que sobresalían en matemáticas, que las niñas en grupos mixtos. ^{[ 217 ]} De manera similar, otro experimento mostró que resaltar los logros de los grupos ayudó a proteger a las mujeres contra la amenaza del estereotipo. Las participantes femeninas que leyeron sobre mujeres exitosas, aunque estos éxitos no estaban directamente relacionados con el rendimiento en matemáticas, obtuvieron mejores resultados en una prueba de matemáticas posterior que las participantes que leyeron sobre corporaciones exitosas en lugar de mujeres exitosas. ^{[ 218 ]} Un estudio que investigó el papel de las imágenes de los libros de texto en el rendimiento científico encontró que las mujeres demostraron una mejor comprensión de un pasaje de una lección de química cuando el texto estaba acompañado de una imagen contraestereotípica (es decir, de una científica) que cuando el texto estaba acompañado de una imagen estereotípica (es decir, de un científico). ^{[ 129 ]} Otros académicos distinguen entre los desafíos tanto del reclutamiento como de la retención para aumentar la participación de las mujeres en los campos STEM. Estos investigadores sugieren que, si bien tanto los modelos a seguir femeninos como masculinos pueden ser efectivos para reclutar mujeres en los campos STEM, los modelos a seguir femeninos son más efectivos para promover la retención de mujeres en estos campos. ^{[ 219 ]} Las maestras también pueden actuar como modelos a seguir para las niñas. Los informes han demostrado que la presencia de maestras influye positivamente en las percepciones de las niñas sobre las disciplinas STEM y aumenta su interés en las carreras STEM. ^{[ 83 ] [ 220 ]}

Los investigadores han estudiado la utilidad de la autoafirmación para mitigar la amenaza del estereotipo. Un estudio reveló que las mujeres que afirmaron un valor personal antes de experimentar la amenaza del estereotipo obtuvieron resultados tan buenos en una prueba de matemáticas como los hombres y como las mujeres que no la experimentaron. ^{[ 221 ]} Un estudio posterior halló que un breve ejercicio de escritura en el que estudiantes universitarios, matriculados en un curso introductorio de física, escribieron sobre sus valores más importantes, redujo sustancialmente la brecha de rendimiento de género y mejoró las calificaciones de las mujeres. ^{[ 222 ]} Los académicos creen que la eficacia de estos ejercicios de afirmación de valores radica en su capacidad para ayudar a las personas a verse a sí mismas como individuos complejos, en lugar de a través del prisma de un estereotipo dañino. Apoyando esta hipótesis, otro estudio halló que las mujeres a las que se les animó a dibujar mapas conceptuales con muchos nodos no experimentaron una disminución en su rendimiento en una prueba de matemáticas. ^{[ 223 ]} Sin embargo, las mujeres que no dibujaron mapas conceptuales o que solo dibujaron mapas con pocos nodos obtuvieron resultados significativamente peores que los hombres en la prueba de matemáticas. ^{[ 223 ]} El efecto de estos mapas con muchos nodos era recordar a las mujeres sus "múltiples roles e identidades", que no estaban relacionados con su desempeño en la prueba de matemáticas y, por lo tanto, no se verían perjudicados por ella. ^{[ 223 ]}

Para aumentar la inscripción de mujeres en el campo STEM, los investigadores creen que debería comenzar en las escuelas primarias y secundarias. ^{[ 224 ]} Las diferencias de género son evidentes desde el jardín de infancia, y muchos niños han desarrollado una actitud hacia las matemáticas y su carrera. ^{[ 225 ]} Según un estudio sobre estudiantes de secundaria y preparatoria, hay evidencia de una brecha de género en los puntajes de las pruebas de ciencias y matemáticas. ^{[ 226 ]} Otro método para reducir la brecha de género es crear comunidades y oportunidades fuera de la escuela. ^{[ 227 ]} Por ejemplo, crear un programa residencial, una universidad solo para mujeres y la afiliación entre la preparatoria y la universidad para programas STEM ayudará a eliminar la brecha de género. ^{[ 228 ]} La investigación ha demostrado que la brecha de género en STEM podría deberse a una cultura poco favorable que perjudica el avance de las mujeres en su carrera. Por lo tanto, las mujeres en todo Estados Unidos están subrepresentadas en puestos de profesorado titular y liderazgo.

Organizaciones como Girls Who Code , StemBox ^{[ 229 ]} y la Iniciativa Mujeres en Ciencia de Datos de Stanford buscan alentar a mujeres y niñas a explorar campos STEM tradicionalmente dominados por hombres. Muchas de estas organizaciones ofrecen programas de verano y becas para niñas interesadas en campos STEM.

El gobierno de EE. UU. ha financiado iniciativas similares; la Oficina de Asuntos Educativos y Culturales del Departamento de Estado creó TechGirls y TechWomen, programas de intercambio que enseñan a niñas y mujeres de Oriente Medio y África del Norte habilidades valiosas en los campos STEM y las animan a seguir carreras STEM. ^{[ 230 ]} También está la Iniciativa TeachHer, encabezada por la UNESCO, la Primera Dama de Costa Rica, Mercedes Peñas Domingo , y Jill Biden, que tiene como objetivo cerrar la brecha de género en los currículos y carreras STEAM. La Iniciativa también enfatiza la importancia de las actividades y clubes extraescolares para niñas. ^{[ 83 ]} Por eso Dell Technologies se asoció con Microsoft e Intel en 2019 para crear un programa extraescolar para niñas y estudiantes de K-12 desfavorecidos en EE. UU. y Canadá llamado Girls Who Game (GWG). ^{[ 231 ]} El programa utiliza Minecraft: Education Edition como herramienta para enseñar a las niñas habilidades de comunicación, colaboración, creatividad y pensamiento crítico.

Las campañas actuales para aumentar la participación de las mujeres en los campos STEM incluyen GlamSci del Reino Unido [ ^{232 ]} y el proyecto #InspireHerMind de Verizon ^{[ 233 ] [ 234 ] . La Oficina de Política Científica y Tecnológica de EE. UU .} durante la administración Obama colaboró ​​con el Consejo de la Casa Blanca para Mujeres y Niñas para aumentar la participación de mujeres y niñas en los campos STEM ^{[ 235 ]} junto con la campaña "Educar para innovar" ^{[ 236 ] .}

En agosto de 2019, la Universidad Tecnológica de Sídney anunció que las mujeres, o cualquier persona con una desventaja educativa a largo plazo, que soliciten ingreso a la Facultad de Ingeniería y Tecnología de la Información, y a una licenciatura en gestión de proyectos de construcción en la Facultad de Diseño, Arquitectura y Construcción, deberán tener un puntaje mínimo de admisión a la educación superior australiana diez puntos menor que el requerido para los demás estudiantes. ^{[ 237 ]}

Programas como FIRST (For Inspiration and Recognition of Science and Technology) trabajan constantemente para eliminar la brecha de género en la informática. FIRST es una comunidad de robótica para estudiantes de primaria y secundaria . Las actividades y competiciones del programa suelen girar en torno a problemas actuales de ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas (STEM). Los estudiantes también practican habilidades empresariales, de liderazgo y de comunicación. Según un informe de la Junta Nacional de Ciencias de 2016, ^{[ 238 ]} el 67% de los hombres y el 47% de las mujeres que participaron en el programa FIRST tienen la intención de especializarse en ingeniería, en comparación con el 13,7% de los hombres y el 2,6% de las mujeres que ingresan a la universidad en general. ^{[ 239 ] [ 240 ] [ 241 ]}

Resiliencia creativa: Arte de mujeres en la ciencia es una exposición multimedia y una publicación complementaria, producidas en 2021 por la Sección de Género de la Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura ( UNESCO ). El proyecto busca visibilizar a las mujeres, tanto profesionales como estudiantes universitarias, que trabajan en ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas ( STEM ). Con breves biografías y reproducciones gráficas de sus obras de arte relacionadas con la pandemia de COVID-19 , accesibles en línea, el proyecto ofrece una plataforma para que las científicas expresen sus experiencias, perspectivas y respuestas creativas ante la pandemia. ^{[ 242 ]}