de José Ignacio Conde-Ruiz, @conderuiz
En la actualidad estamos inmersos en la llamada cuarta revolución industrial. Esta revolución digital con la difusión de Internet y de las nuevas tecnologías esta trayendo consigo desarrollos económicos y sociales nunca antes imaginables. Aunque es difícil anticipar cual va a ser su impacto sobre el futuro del empleo, parece que hay cierto consenso sobre el hecho de que las profesiones que mas demanda tendrán en el futuro serán las relacionadas con las nuevas capacidades y habilidades digitales.
Y es aquí donde nos encontramos un problema. La participación educativa de las niñas/mujeres en las disciplinas que les permitirán tener un buen desempeño en un mundo digital, como ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas (conocidas por sus siglas en inglés como STEM −Science, Technology, Engineering y Mathematics−), es inferior a la de los niños/hombres.
Pero vayamos por partes. Según los datos de PISA vemos como en muchos países, incluido España, el resultado que obtienen las niñas en matemáticas es inferior al de los niños. Dentro de los países de la OCDE, es interesante resaltar como esta brecha es favorable a las niñas en los países nórdicos. Por el contrario, las niñas tienen un mejor desempeño que los niños en el rendimiento de lectura en todos los países analizados.
Prueba PISA: diferencias de género en el rendimiento matemático
Recientemente el “Libro Blanco de las mujeres en el sector Tecnológico” presentado por la Ministra de Economía y Empresa, Nadia Calviño, muestra una panorámica de la situación en España. Es destacable el porcentaje de mujeres matriculadas (y egresadas) en distintas carreras. En particular, como podemos ver en el siguiente gráfico, es notable ver como la brecha es positiva para las mujeres en Biotecnología (61,5%) y prácticamente se ha cerrado en matemáticas (47%). Es en las Ingenierías y en la Informática donde las brechas continúan negativas y de una gran magnitud (en el entorno del 25% y del 15% respectivamente).
Estas brechas no solo existen en el período de formación, sino cuando analizamos las habilidades digitales en el mercado laboral también encontramos brechas negativas para las mujeres. En un proyecto con Brindusa Anghel hemos analizado dichas habilidades usando los datos de PIIAC. La encuesta recoge diversos aspectos digitales, pero aquí me voy a centrar en dos preguntas que me parecen relevantes. La primera, en el uso de las TICs en el puesto de trabajo. Con las respuestas se hace un índice del uso TIC se ha construido mediante la acumulación de puntuaciones de las siguientes preguntas del cuestionario: i) uso de correo electrónico, ii) uso de Internet para buscar información, iii) uso de Internet para realizar transacciones, iv) uso de hojas de cálculo, v) uso de procesador de textos, vi) uso de lenguajes de programación, y vii) uso de Internet para discusiones en tiempo real. Cuando calculamos las brechas en esta pregunta obtenemos, que las mujeres en prácticamente todos los países en todos los grupos por edad hacen un menor uso de las TICs en el empleo. En concreto para España, las mujeres entre 16-34, al igual que las de 34-44 tienen un índice un 10% menor, y las de mas de 45 un 16% inferior.
PIIAC, OCDE. Brechas de genero en el índice del uso TIC por grupo de edad
La segunda pregunta, ¿Qué nivel de uso del ordenador fue necesario para realizar su último trabajo? Para la respuesta, como se puede ver en la siguiente tabla, se ofrecen tres posibilidades: i) STRAIGHTFORWARD, por ejemplo, usar un ordenador para tareas rutinarias sencillas como la entrada de datos o el envío y recepción de correos electrónicos; ii) MODERADO, por ejemplo, procesamiento de textos, hojas de cálculo o gestión de bases de datos; iii) COMPLEJO, por ejemplo, desarrollar software o modificar juegos de ordenador, programar usando lenguajes o mantener una red.
PIIAC, OCDE. Brechas de genero en los requerimientos en el uso del ordenador en el puesto de trabajo respuesta
Como se puede ver en la tabla previa, para casi todos los países, incluido España, la brecha se amplifica a medida que aumenta la complejidad digital de las tareas que se realizan en el puesto de trabajo.
Si las mujeres estudian en menor proporción que los hombres carreras relacionadas con la economía digital, es lógico que cuando miramos las tasas de empleo en empleos tecnológicos también sea inferior. En particular, en el siguiente grafico, también extraído del libro blanco anteriormente mencionado, estas tasas son hasta tres veces inferior a las de los hombres.
En mi opinión, de todas las brechas de genero existentes, una de las más preocupantes es la digital. Ahora que el mercado laboral está avanzando hacia la convergencia entre hombres y mujeres, el hecho de que la revolución digital suponga un aumento del peso de los empleos tecnológicos puede frenar este avance, si las mujeres no consiguen participar en estas actividades en la misma medida que los hombres. Ello no solo aumentará la brecha en la participación laboral, sino también la brecha salarial, con el consiguiente incremento de la desigualdad. Resulta necesario, por tanto, que las niñas y jóvenes se manejen con seguridad en el mundo de la tecnología porque las nuevas herramientas digitales, en el ámbito social o de trabajo al que se quieran dedicar, van a ser importantes y relevantes para el futuro. La digitalización va a ser un punto diferencial en cualquiera de las áreas en las que se quieran desarrollar.
Un 50% de la población con menor formación tecnológica y en herramientas digitales supone una pérdida de talento y de empleo que nos podemos permitir, sobre todo en pleno proceso de envejecimiento poblacional. Alcanzar la igualdad de oportunidades entre hombres y mujeres no se justifica solo por tema de justicia social sino también por temas eficiencia. Incorporar a las mujeres en el proceso productivo y no desperdiciar su talento, permitirá mejorar no solo nuestro PIB potencial, sino también nuestra productividad.
Reducir las brechas digitales, por tanto, se deber convertir en un objetivo de política económica de primerísimo orden. Para ello antes debemos encontrar las causas o los orígenes de las mismas. Hay una creciente investigación sobre los orígenes de las brechas de género en los campos educativos. Los académicos han examinado si la elección del campo se basa en las preferencias, en las habilidades o en el contexto que no favorece la presencia de mujeres en las disciplinas científicas. Normalmente se utilizan dos explicaciones. La explicación basada en la naturaleza se basa en diferentes habilidades del hombre y la mujer, con hombres dotados de una mejor capacidad de rotación mental y habilidades espaciales (Gardner, 1983), que les dan una ventaja al hacer geometría y matemáticas (Maloney et al., 2012).
La explicación basada en el entorno, se centra, en cambio, en el papel de la cultura y los estereotipos de género que conforman el ecosistema en el que los estudiantes crecen y desarrollan sus habilidades y preferencias: los estudiantes, hombres y mujeres, son percibidos de manera diferente por los maestros, los padres y por sus propios compañeros. Los padres y maestros pueden influir en la elección de las especialidades, imponiendo especializaciones estereotipadas de género, es decir, las especialidades dominadas por los hombres para los niños (como la ingeniería) y las dominadas por mujeres para las niñas (como las humanidades). El estereotipo de que las niñas no son tan buenas como los niños en matemáticas se convierte en una profecía autocumplida, afectando a sus preferencias (Zafar, 2013) e induciendo a las niñas a perder la confianza en sí mismas. Como consecuencia, su desempeño en matemáticas empeora (Spencer et al., 1999) pero no en las asignaturas en las que se espera que lo hagan mejor. Respecto al efecto de los profesores sobre el rendimiento de las niñas en matemáticas, les recomiendo re-leer este post realizado por Michela Carlana resumiendo su investigación, recién publicada en el QJE, y donde encuentra que estereotipos de género de los maestros afectan al desempeño en matemáticas de las niñas. También se encuentra que, si los padres tienen una actitud positiva para las matemáticas, aumenta el rendimiento de sus hijas en matemáticas. Además, los estudiantes cuyas madres o padres trabajan en el campo STEM tienen más probabilidades de completar un título y tener un trabajo en un campo STEM (Cheng et al, 2017).
Por último, es muy destacable que los países donde los estereotipos se encuentran más arraigados, se asocian con mayores brechas matemáticas (Reuben et al., 2014; Guiso et al., 2008; Hyde et al., 2009; Pope y Sydnor, 2010; Nollenberger et al., 2016).
En definitiva, debemos hacer todo lo posible que las niñas se interesen más en las matemáticas y las ciencias y animarlas a estudiar disciplinas STEM. Como no se puede actuar sobre la naturaleza, nos debemos centrar en el entorno. Se debe actuar en diferentes dimensiones para romper los estereotipos de género.
Buscando “role models” para las niñas en todos los ámbitos, y en los colegios y en las familias, mejorando la actitud de los profesores y padres frente a los estereotipos. En la actualidad, existe una falta de roles femeninos en las carreras tecnológicas, y la importancia de contar con referentes mujeres quedó avalada por el estudio realizado en 2018 por el Geena Davis Institute on Gender in Media. La agente especial Dana Scully, de la serie Expediente X, una de las series más influyentes de la televisión de los 90, fue un modelo de inspiración para muchas niñas y adolescentes que crecieron viendo la serie, dando lugar a lo que se ha denominado el “efecto Scully”. 25 años después del estreno de la serie, el 63% de las mujeres encuestadas que actualmente trabajan en ciencia y tecnología, reconocen que Dana Scully había sido su inspiración cuando eran niñas y que la agente Scully las había animado a elegir una carrera STEM.
Y por supuesto en el mercado laboral, es urgente romper el techo de cristal en las empresas, y en particular en las tecnológicas. Hay mucho por hacer y hay que hacerlo muy rápido pues sabemos que los estereotipos de genero se interiorizan a edades muy tempranas −entre los 6 y los 7 años− (Bian, Leslie and Cimpian (2017)). Políticas, iniciativas en colegios, familias y empresas y “role models”. Todo con el mismo objetivo de conseguir que aumente la representación de las mujeres en ciencias y en tecnología.
---------------------
Quiero agradecer a Paola Profeta por ayudarme con las referencias aparecidas en el post.
No hay comentarios:
Publicar un comentario