Publicado el 30 Sep 2021 / 1 comentario

La brecha de género en el rendimiento en Matemáticas (TIMSS 2019)

Autores: Almudena Sevilla. University College London. Pilar Cuevas Ruiz. University College London. Ismael Sanz. Universidad Rey Juan Carlos.

Fuente: comentario incluido en Indicadores comentados sobre el estado del sistema educativo español 2021, con el título «Última evidencia sobre la brecha de género en el rendimiento en matemáticas derivada de la intersección entre la psicología social y la economía». Fundación Areces y Fundación Europea Sociedad y Educación.

La brecha de género en el ámbito educativo y laboral supone un problema de equidad y de eficiencia que conlleva una pérdida de talento, productividad y crecimiento. Para Estados Unidos, por ejemplo, Hsieh et al. (2019), estiman que la mejor asignación de talento puede llegar a explicar entre el 20% y el 40% del PIB per cápita. La prueba internacional de Matemáticas de 4º de Primaria de TIMSS 2019 reporta una diferencia de género desfavorable para las niñas de unos 14,6 puntos en el rendimiento en Matemáticas, cifra muy por encima del promedio de la OCDE (9 puntos) y de la UE (11 puntos). Sin embargo, no se reportan diferencias significativas entre el rendimiento de niñas y niños para la prueba de Ciencias.

De hecho, España es uno de los países donde más diferencias hay en Matemáticas entre niños y niñas, ocupando el puesto 55 de los 58 participantes en TIMSS 2019.

La brecha de género en Matemáticas permaneció prácticamente estable entre las ediciones 2011 (11 puntos) y 2015 (12 puntos) en España, pero tanto para el promedio de la OCDE como para España experimentó un incremento significativo en la última edición (5 y 3 puntos adicionales, respectivamente). Por otro lado, en Ciencias se da una tendencia continuada a la baja para España, llegando casi a converger en la edición de 2019, mientras que para el promedio de la OCDE se da un incremento entre las ediciones de 2015 y 2019 de más de 2 puntos adicionales, situándose en 4 puntos diferenciales.

La brecha de género en Matemáticas puede explicar la menor representación de la mujer en el campo de las Ciencias, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas (STEM).

Pese a que en España el 55,2% de los matriculados en estudios superiores son mujeres, ellas representan únicamente el 31,2% del alumnado en grados STEM, suponiendo únicamente el 12,9% en ramas como informática (SIIU, curso 2018/2019).

 

Como consecuencia de esta brecha de género, las mujeres acaban eligiendo títulos superiores que se traducen en un 6% menos de ingresos en el mercado laboral con respecto a los hombres (Bertrand 2018; Bertrand 2020). Además, algunas de las razones que explican la brecha de género en Matemáticas se han encontrado relevantes para explicar la baja participación femenina en STEM (Cavaglia et al. 2020). Diferenciales de género desfavorables para las niñas en atributos que desarrollaremos a continuación como la confianza en uno mismo, competitividad y estereotipos de género pueden influir en el hecho de que las mujeres elijan menos carreras STEM. Creencias de género sobre la capacidad en carreras percibidas como altamente técnicas, que se desarrollan en ambientes más competitivos, pueden impulsar a las mujeres a elegir otras vías académicas diferentes a las STEM (Buser, Niederle, y Oosterbeek 2014; Shi 2018). Por otro lado, experiencias, expectativas y preferencias potenciadas por los roles de género tradicionales pueden determinar la menor elección de las carreras STEM entre las mujeres (Cheryan et al. 2017).

CAUSAS DE LA BRECHA DE GÉNERO EN MATEMÁTICAS

Los estereotipos de género

 

La literatura más reciente se centra en los estereotipos de género para explicar la brecha de género en el rendimiento en Matemáticas que no puede ser explicada por características observables tales como el status socioeconómico familiar o las características del centro educativo. Nollenberger, Rodríguez-Planas, y Sevilla (2016) muestran un menor sesgo para aquellas niñas inmigrantes cuyos padres proceden de países con mayor igualdad de género que aquellas cuyos padres proceden de países con menor igualdad de género a partir de datos de PISA (2003-2012). Utilizando también datos de PISA (2012), Gevrek, Gevrek, y Neumeier (2020) reportan una correlación positiva entre las medidas de igualdad de un país y la parte del sesgo de género en Matemáticas no explicado por características observables, tales como el status socioeconómico familiar o el centro educativo.

 

Los estereotipos de género afectan a la inversión que realizan los padres y profesores. En el contexto familiar, Dossi et al. (2021) explotan patrones de fertilidad y reportan que las niñas cuyas familias presentan preferencias por los niños obtienen de media tres puntos porcentuales menos en Matemáticas, con respecto a niñas procedentes de otro tipo de familia a partir de datos de colegios públicos en Florida y certificados de nacimiento. En el ámbito docente, Carlana (2019) utiliza el Gender-Science Implicit Association Test (IAT) para medir la subjetividad inconsciente en cuanto al género de alrededor de 1.400 docentes de Matemáticas y Literatura en Italia, y reporta un aumento sustancial de la brecha de género entre aquellos alumnos asignados a docentes con mayores estereotipos de género.

Los prejuicios de género de los docentes pueden inducir a las niñas a rendir menos en Matemáticas y a autoseleccionarse para escuelas de Secundaria menos exigentes siguiendo la recomendación del profesorado.

 

Los propios niños y niñas pueden llegar a internalizar estos estereotipos, lo que puede explicar la inexistencia de diferencias de género en el rendimiento en Matemáticas al comienzo de la Educación Primaria y su posterior desarrollo entre la Educación Primaria y Secundaria.

Pérdida de autoconfianza y motivación

Fryer y Levitt (2010) reportan resultados equivalentes en el rendimiento en Matemáticas para niños y niñas al comienzo de la escolarización obligatoria en Estados Unidos. Sin embargo, al final del quinto grado (10-11 años), las niñas pierden más del 20% de la desviación estándar con respecto a sus homólogos masculinos en Matemáticas. A partir de datos de PISA (2000, 2003 y 2006) y para trece países, Borgonovi, Choi y Paccagnella (2018) indican que el sesgo de género en Matemáticas desfavorable para las niñas se triplica del 3% de la desviación estándar a la edad de 9-10 años hasta al 9% a la edad de 15-16 años y alcanza más del 35% de la desviación estándar a la edad de los 26-27 años. En la misma línea, para el contexto español, Méndez (2021) basándose en datos de la Comunidad de Madrid, reporta que tres cuartas partes de la brecha de género en Matemáticas en 4º de ESO se produce entre 3º y 6º de Primaria. Una explicación plausible a este incremento de la brecha de género en Matemáticas sería el desarrollo de la “amenaza del estereotipo” durante el transcurso de la Educación Primaria y Secundaria, y su consecuente impacto negativo sobre el rendimiento de las niñas en comparación con los niños.

O’Brien y Crandall (2003) muestran que cuando se incita la creencia de que ellas obtienen menores calificaciones en Matemáticas que ellos, es decir, se afirma el estereotipo, las mujeres aumentan su rendimiento en actividades fáciles en Matemáticas y lo reducen en las difíciles, mientras que no modifica el rendimiento de los hombres ya que ellos no afirman un estereotipo negativo.

La figura 1 y la tabla A (ver pág. 161 y 162 de Indicadores) presentan evidencia sobre la internalización de estos estereotipos analizando las respuestas a una serie de preguntas realizadas a alumnos y alumnas de 4º de ESO (15-16 años) sobre estrés, confianza en sí mismos y esfuerzo, tras la realización de unas pruebas de diagnóstico en la Comunidad de Madrid en el curso académico 2017-2018. La figura 1 muestra el valor medio de las respuestas a las preguntas por sexo, curso y asignatura (Matemáticas, Ciencias, Lengua española y Lengua inglesa). El panel A (ver pág. 161 Indicadores) muestra que las niñas sufren mayores niveles de estrés en todas las asignaturas, con excepción de Lengua española, siendo Matemáticas la que presenta mayores niveles de estrés y mayor diferencia de género. El panel B (ver pág. 161 Indicadores) muestra cómo la fracción de niños que se consideran muy buenos es mayor para todas las asignaturas con respecto a la de las niñas, siendo Matemáticas la asignatura donde ellas se sienten menos seguras. El panel C (ver pág. 161 Indicadores) desvela cómo Matemáticas es la única asignatura donde ellas consideran que han dedicado más tiempo a su preparación con respecto a los niños. El panel D (ver pág. 161 Indicadores) revela que las niñas perciben que han realizado mayor esfuerzo en todas las asignaturas con respecto a ellos.

En resumen, las niñas muestran mayores niveles de estrés, preparación y esfuerzo y menor confianza en sí mismas para Matemáticas. Así pues, estos resultados indican que la falta de confianza podría estar detrás de los peores resultados y no la preparación o esfuerzo realizado.

Anaya, Stafford y Zamarro (2017) sugieren que las diferencias de género en el rendimiento matemático y los niveles percibidos de habilidad matemática durante la infancia podrían ser factores importantes para explicar este sesgo. Consistente con la evidencia presentada, resultados mostrados por PISA 2012 indican que, en casi todos los países incluidos, las niñas reportaron mayores niveles de ansiedad y falta de confianza hacía las Matemáticas que los niños, sentimientos que se corresponden con una disminución de 34 puntos en el rendimiento, equivalente a un curso escolar (OCDE 2015).

Figura 1. Preguntas por género y asignatura para 4º de eso.

La influencia de los profesores

La brecha en autosuficiencia también se refleja entre los profesores de Matemáticas y Ciencias. El organismo internacional que desarrolla las pruebas de TIMSS y PIRLS, la IEA (2021) muestra que las profesoras de Ciencias y Matemáticas tienen menos sensación de autoeficacia y satisfacción laboral que sus homólogos masculinos (IEA, 2021). La autoeficacia de los docentes se mide a partir de los cuestionarios para profesores de TIMSS 2015 que incluyen una pregunta sobre lo preparados que se sienten para enseñar diversas áreas de las Matemáticas y de las Ciencias. Como se puede observar en la tabla A (ver pág. 162 Indicadores), hay casi un tercio de los 52 países que participaron en TIMSS 2015 en 4º grado (9-10 años) y de los 43 que lo hicieron en 8º grado (14-15 años) en los que los profesores se sienten significativamente más preparados, sobre todo en Ciencias más que en Matemáticas, que las profesoras. Esta falta de percepción de autoeficacia por parte de las profesoras en Ciencias, y en menor medida en Matemáticas, se traslada a una menor satisfacción con su trabajo.

TABLA A. Número de países en TIMSS 2015 con autoeficacia mayor, igual o menor de las profesoras en comparación con los profesores.

 

POLÍTICAS PARA REDUCIR LA BRECHA DE GÉNERO

Abordar los comportamientos discriminatorios derivados del contexto cultural y de los estereotipos exigen intervenciones que: (I) modifiquen las creencias acerca de las capacidades de la mujer en Matemáticas en el contexto educativo y familiar; o (II) eviten que dichas creencias puedan afectar negativamente a los resultados académicos de las alumnas; o (III) doten a las alumnas de mayores herramientas para enfrentarse a la falta de confianza y ansiedad provocada por dichos comportamientos discriminatorios.

Dentro del primer grupo de medidas se incluirían aquellas enfocadas a la modificación de los estereotipos de género. Cavaglia et al. (2020) destacan la importancia de diversificar la imagen de la mujer en las asignaturas STEM y sostienen que la imagen poco realista a la que las niñas están sometidas puede ser corregida con la introducción de más mujeres y niñas en estos campos. Breda et al. (2018) realizan una asignación aleatoria de mujeres profesionales con formación en Ciencias en grupos de Secundaria en la región de París y reportan que por cada hora de exposición la probabilidad de las estudiantes de duodécimo grado (17-18 años) de escoger un grado universitario STEM se incrementa en un 30%.

En el segundo grupo de intervenciones estarían aquellas orientadas a la disminución del impacto de las creencias de género que incluirían, por ejemplo, las evaluaciones a ciegas. Lavy y Sand (2015) reportan que el favoritismo de los profesores de Matemáticas y Ciencias hacia los niños tiene un impacto positivo no sólo en los exámenes de Matemáticas de los mismos, sino también en estudios más avanzados de las mismas áreas durante la Secundaria, mientras que tiene un impacto negativo sobre el rendimiento en Matemáticas de las niñas. Cuando este sesgo se da de forma implícita y subconsciente, sacarlos a la luz, a través de intervenciones que revelen los estereotipos, puede suponer una herramienta eficiente para la reducción de la discriminación. Alesina et al. (2018) muestran cómo al revelar los resultados del IAT sobre alumnos inmigrantes, los docentes corrigen de forma más equitativa.

Por último, el tercer grupo estaría compuesto por aquellas estrategias que incitan a las alumnas a aumentar la confianza en sí mismas, reducir la aversión al riesgo y sentimiento de ansiedad, sin tratar directamente de corregir estereotipos de género. Alan y Ertac (2019) realizan una intervención en 52 escuelas públicas de Primaria en Estambul en la que introducen un programa educativo enfocado al esfuerzo y a la consecución de retos.

Cuando se fomenta la perseverancia, la brecha de género en la disposición a competir desaparece, teniendo esto un impacto positivo en el rendimiento.

CONCLUSIONES

Siguiendo una tendencia al alza, la brecha de género desfavorable para las chicas en el rendimiento en Matemáticas es una realidad en el sistema educativo español. Dicho sesgo de género es inexistente al inicio de la educación obligatoria y crece significativamente a lo largo de la educación Primaria y Secundaria. No sólo el sesgo de género puede estar detrás de la baja participación de la mujer en STEM, sino que, además, las causas que explican la brecha de género pueden ser factores relevantes para explicar la menor representación femenina en STEM. Literatura previa y datos aportados en el presente comentario apuntan hacia los estereotipos de género negativos y los menores niveles de confianza en sí mismas asumidos por las chicas, como principales causantes del sesgo de género en Matemáticas.

Para la eliminación de dicho sesgo, se proponen intervenciones que introduzcan roles de género en el aula, evaluaciones a ciegas y medidas que promuevan la perseverancia de las chicas en Matemáticas, entre otras.