WikiDer > Женщины в областях STEM

Women in STEM fields
Биохимик Айнхоа Муруа Угарте за работой в своей лаборатории

Многие ученые и политики отмечают, что области наука, технологии, инженерия и математика (STEM) остаются преимущественно мужчинами с исторически низким уровнем участия среди женщины так как возникновение этих полей в 18 веке во время Эпоха Просвещения.

Ученые исследуют различные причины продолжающегося существования этого Пол несоответствие в областях STEM. Те, кто считает это неравенство результатом дискриминационный Силы также ищут способы исправить это неравенство в областях STEM (которые обычно рассматриваются как хорошо оплачиваемые профессии с высоким статусом и универсальной карьерной привлекательностью).[1][2][3][4][5]

Гендерный дисбаланс в областях STEM

В соответствии с PISA По результатам 2015 года 4,8% мальчиков и 0,4% девочек ожидают карьеры в сфере ИКТ.[6]

Исследования показывают, что многие факторы влияют на отношение молодых людей к достижениям в математика и наука, включая поддержку со стороны родителей, взаимодействие с учителями математики и естествознания, содержание учебной программы, практический лабораторный опыт, достижения в средней школе по математике и естественным наукам, а также ресурсы, доступные дома.[7] в Соединенные Штаты, результаты исследований неоднозначны в отношении разногласий в отношении мальчиков и девочек к математике и естественным наукам. Анализируя несколько национальных репрезентативных лонгитюдные исследования, один исследователь обнаружил несколько различий в отношении девочек и мальчиков к науке в первые годы средней школы.[7] Стремление студентов продолжить карьеру в области математики и естественных наук влияет как на курсы, которые они выбирают в этих областях, так и на уровень усилий, которые они прилагают на этих курсах.

Исследование, проведенное в США в 1996 году, показало, что девочки начинают терять уверенность в себе в средней школе, потому что считают, что мужчины обладают большим интеллектом в технических областях.[8] Это заблуждение порождает тот факт, что мужчины превосходят женщин в пространственном анализе, который многие инженеры считают жизненно важным.[3] Ученые-феминистки утверждают, что мальчики с большей вероятностью приобретут пространственные навыки вне класса, потому что в культурном и социальном плане их поощряют строить и работать руками.[9] Исследования показывают, что девочки могут развить те же навыки с помощью одной и той же формы обучения.[10][11]

Исследование первокурсников колледжей в США, проведенное в 1996 г. Научно-исследовательский институт высшего образования показывает, что мужчины и женщины сильно различаются по предполагаемым областям обучения. Из числа первокурсников колледжа в 1996 году 20 процентов мужчин и 4 процента женщин планировали получить специальность. Информатика и инженерное дело, в то время как примерно одинаковый процент мужчин и женщин планировали специализироваться в биология или же физические науки. Различия в предполагаемых специальностях между мужчинами и женщинами, впервые посещающими первый курс, напрямую связаны с различиями в областях, в которых мужчины и женщины получают свою степень. На уровне послесреднего образования женщины реже, чем мужчины, получают степень в области математики, физических наук или компьютерных наук и инженерии. Исключением из этого гендерного дисбаланса является область наука о жизни.[12]

Последствия недопредставленности женщин в карьере STEM

В Шотландия, большое количество женщин получают высшее образование по предметам STEM, но не могут сделать карьеру в STEM по сравнению с мужчинами. В Королевское общество Эдинбурга по оценкам, удвоение вклада высококвалифицированных женщин в экономику Шотландии принесет ей пользу на 170 миллионов фунтов стерлингов в год.[13]

Заработок мужчин и женщин

Смотрите также: Гендерный разрыв в оплате труда

Выпускницы колледжей зарабатывали в среднем меньше, чем выпускники колледжей-мужчин, хотя они разделяли рост заработков всех выпускников колледжей в 1980-х годах. Некоторые различия в заработной плате связаны с различиями в занятиях женщин и мужчин. Среди недавних получателей степени бакалавра естественных наук и инженерии женщины реже, чем мужчины, были заняты на научных и инженерных специальностях. Между мужчинами и женщинами, занимающими сопоставимые научные должности, сохраняется разрыв в заработной плате. Среди более опытных ученых и инженеров гендерный разрыв в заработной плате больше, чем среди недавних выпускников.[14] Самые высокие зарплаты наблюдаются в математике, информатике и инженерии - областях, в которых женщины мало представлены. В Австралия, исследование, проведенное Австралийское статистическое бюро показал, что текущий гендерный разрыв в оплате труда мужчин и женщин в областях STEM в Австралии составляет 30,1 процента по состоянию на 2013 год, что на 3 процента больше, чем в 2012 году.[15] Кроме того, согласно исследованию, проведенному Моссом,[16] когда преподавателей ведущих исследовательских институтов Америки попросили набрать студентов-претендентов на должность менеджера лаборатории, как мужчины, так и женщины-преподаватели оценили кандидатов-мужчин как более пригодных для найма и компетентных для этой должности, в отличие от кандидатов-женщин, которые разделили идентичные резюме с кандидатами-мужчинами. В исследовании Мосса преподаватели были готовы предоставить кандидатам-мужчинам более высокую стартовую зарплату и возможность карьерного наставничества.[16]

Образование и восприятие

Процент докторов наук в областях STEM в США, полученных женщинами, составляет около 42%,[17] тогда как доля докторов наук во всех областях, полученных женщинами, составляет около 52%.[18] Стереотипы и различия в образовании могут привести к сокращению числа женщин в областях STEM. Эти различия начинаются уже в третьем классе по Томас Ди, причем мальчики продвигаются по математике и естественным наукам, а девочки - по чтению.[19]

Представительство женщин во всем мире

Доля учащихся женского пола, обучающихся по (а) инженерным, производственным и строительным программам и (б) программам информационно-коммуникационных технологий в высшем образовании, 2017 год или последний год

ЮНЕСКО, среди других агентств, включая Европейская комиссия и Ассоциация академий и обществ наук в Азии (AASSA) открыто заявили о недопредставленности женщин в областях STEM во всем мире.[20][21][22]

Несмотря на их усилия по сбору и интерпретации сравнительной статистики, необходимо проявлять осторожность. Энн Хибнер Коблитц прокомментировал препятствия на пути проведения значимых статистических сравнений между странами:[23]

По целому ряду причин трудно получить надежные данные о международных сравнениях женщин в областях STEM. Сводные цифры мало что говорят нам, тем более что терминология, описывающая уровни образования, содержание специальностей, категории должностей и другие показатели, варьируется от страны к стране.

Даже когда в разных странах используются одинаковые определения терминов, социальная значимость категорий может значительно различаться. Коблиц замечает:[24]

Невозможно использовать одни и те же показатели для определения ситуации в каждой стране. Важной статистикой может быть процент женщин, преподающих в университетах. Но это также может быть доля женщин в исследовательских институтах и ​​академиях наук (и на каком уровне), или процент женщин, которые публикуются (или которые публикуются в зарубежных, а не отечественных журналах), или доля женщин, которые учатся. за рубежом на конференции, аспирантуру и т. д. или процент женщин, получивших гранты от национальных и международных финансовых агентств. Индексы могут иметь разное значение в разных странах, и престиж различных должностей и наград может значительно различаться.

Африка

Согласно статистике ЮНЕСКО, 30% технических специалистов к югу от Сахары составляют женщины.[25]

Азия

Доля женщин, окончивших научные программы в системе высшего образования в Азии

Информационный бюллетень, опубликованный ЮНЕСКО в марте 2015 г.[26] представила мировую статистику женщин в областях STEM с акцентом на Азия и Тихоокеанский регион. Он сообщает, что во всем мире 30 процентов исследователей - женщины. В этих областях Восточная Азия, Тихоокеанский регион, Южная Азия и Западная Азия имели наиболее неравномерное соотношение: по 20 процентов исследователей в каждом из этих субрегионов составляли женщины. Тем временем, Центральная Азия имеет самый равный баланс в регионе: женщины составляют 46 процентов исследователей. Страны Центральной Азии Азербайджан и Казахстан были единственными странами в Азии, где женщины составляли большинство исследователей, хотя в обоих случаях это было с очень небольшим отрывом.[26]

СтраныПроцент женщин-исследователей
Центральная Азия46%
Мир30%
Южная и Западная Азия20%
Восточная Азия и Тихий океан20%

Камбоджа

По состоянию на 2004 г. 13,9% студентов обучались по программам естественных наук в Камбоджа по состоянию на 2002 г. женщины составляли 21% исследователей в области науки, технологий и инноваций. Эти статистические данные значительно ниже, чем у других азиатских стран, таких как Малайзия, Монголия, и Южная Корея. Согласно докладу ЮНЕСКО о женщинах в STEM в азиатских странах, система образования Камбоджи имеет долгую историю доминирования мужчин, что объясняется тем, что в ней участвуют только мужчины. Буддист педагогическая практика. С 1924 года девочкам разрешили ходить в школу. Предубеждение против женщин, не только в сфере образования, но и в других сферах жизни, существует в форме традиционных взглядов на мужчин как на более могущественных и достойных, чем женщины, особенно дома и на рабочем месте, согласно данным ЮНЕСКО. Сложная формула.[20]

Индонезия

ЮНЕСКО Сложная формула утверждает, что ИндонезияПравительство России работает над достижением гендерного равенства, особенно через Министерство образования и культуры, но стереотипы о роли женщин на рабочем месте сохраняются. Из-за традиционных взглядов и социальных нормыженщины борются за то, чтобы сохранить свою карьеру или продвинуться по работе. Значительно больше женщин охвачено такими научными дисциплинами, как аптека и биологии, чем в математике и физика. В инженерном деле статистика варьируется в зависимости от конкретной инженерной дисциплины; женщины составляют 78% химическая инженерия студентов, но только 5% машиностроение студенты. По состоянию на 2005 год из 35 564 исследователей в области науки, технологий и инженерии только 10 874 человека, или 31%, составляли женщины.[20]

Япония

По данным ОЭСР, около 25 процентов учащихся, обучающихся по программам STEM на уровне высшего образования в Японии, составляют женщины.[27]

Казахстан

По данным ОЭСР, около 66 процентов учащихся по программам, связанным с STEM на уровне высшего образования в Казахстане, составляют женщины.[27]

Малайзия

По данным ЮНЕСКО, по состоянию на 2011 год 48,19% студентов, обучающихся по научным программам в Малайзии, составляли женщины. Это число значительно выросло за последние три десятилетия, в течение которых занятость женщин в стране увеличилась на 95%. В Малайзии более 50% сотрудников компьютерной индустрии, которая, как правило, представляет собой область, в которой доминируют мужчины в STEM, - женщины. Среди студентов, обучающихся в аптеке, более 70% составляют женщины, в то время как в инженерном секторе только 36% студентов - женщины. По состоянию на 2011 год женщины занимали 49% исследовательских должностей в области науки, технологий и инноваций.[20]

Монголия

По данным ЮНЕСКО за 2012 и 2011 годы соответственно, 40,2% студентов, обучающихся по научным программам, и 49% исследователей в области науки, технологий и инноваций в Монголии - женщины. Традиционно кочевой Монгольская культура была довольно эгалитарной: и женщины, и мужчины растили детей, пасли скот и сражались в битвах, что отражает относительное равенство женщин и мужчин в современной рабочей силе Монголии. Высшее образование получают больше женщин, чем мужчин, и 65% выпускников колледжей в Монголии - женщины. Однако женщины зарабатывают примерно на 19–30% меньше, чем их коллеги-мужчины, и общество считает их менее приспособленными к инженерным наукам, чем мужчины. Тридцать или менее процентов сотрудников в области информатики, строительной архитектуры и инженерии составляют женщины, а три из четырех студентов-биологов - женщины.[20]

Непал

По состоянию на 2011 г. 26,17% Непалсреди студентов-естественников были женщины, и 19% студентов-инженеров тоже были женщинами. Согласно исследованиям, в 2010 году женщины занимали 7,8% должностей. Такой низкий процент соответствует патриархальным общественным ценностям Непала. В Непале женщины, которые работают в области STEM, чаще всего работают в лесном хозяйстве или медицине, в частности уход, который в большинстве стран воспринимается как преимущественно женская профессия.[20]

Южная Корея

В 2012 году 30,63% студентов, обучающихся по научным программам в Южной Корее, составляли женщины, и эта цифра растет после цифровой революции. Число студентов мужского и женского пола, обучающихся на большинстве уровней образования, также сопоставимо, хотя гендерная разница больше в высшем образовании. Конфуцианские убеждения в более низкой социальной ценности женщин, а также другие культурные факторы могут повлиять на гендерный разрыв в STEM в Южной Корее. В Южной Корее, как и в других странах, процент женщин в медицине (61,6%) намного выше, чем процент женщин в инженерном деле (15,4%) и других областях, в большей степени основанных на математике. В исследовательских профессиях в области науки, технологий и инноваций женщины составляли 17% рабочей силы по состоянию на 2011 год. В Южной Корее большинство женщин, работающих в областях STEM, классифицируются как «непостоянные» или временные работники, что указывает на низкую стабильность работы.[20] В исследовании, проведенном Университетом Глазго, в ходе которого изучалась математическая тревожность и успеваемость мальчиков и девочек из разных стран на тестах, исследователи обнаружили, что в Южной Корее была высокая половая разница в оценках по математике, при этом студентки набрали значительно меньшие баллы и испытывали большую тревогу по математике. по математике, чем студенты мужского пола.[28]

Таиланд

По данным ОЭСР, около 53 процентов учащихся по программам STEM на уровне высшего образования в Таиланде составляют женщины.[27]

Государства Персидского залива

Энн Хибнер Коблитц сообщили о серии интервью, проведенных в 2015 году в Абу-Даби с женщинами-инженерами и учеными-компьютерщиками, которые приехали в Объединенные Арабские Эмираты и другие государства Персидского залива, чтобы найти возможности, которые были недоступны для них в их родной стране. Женщины говорили об очень высоком уровне удовлетворенности работой и относительно небольшой дискриминации.[23] Коблиц отмечает, что

... большинство людей в большинстве стран за пределами Ближнего Востока понятия не имеют, что этот регион, в частности ОАЭ, является магнитом для молодых динамичных арабских женщин, которые делают успешную карьеру в различных областях высоких технологий и других научных областях. ; «Земля возможностей», «рай для технарей» и да, даже «Мекка» были среди терминов, которыми описывали ОАЭ женщины, которых я встречал.

Центральная и Южная Америка

Женщины получают почти половину докторских степеней в Центральной и Южной Америке (2018 г.). Однако на уровне принятия решений представлено лишь незначительное меньшинство.[29]

В исследовании 2018 года было собрано 6849 статей, опубликованных в Латинской Америке, и было обнаружено, что женщины-исследователи составляли 31% опубликованных исследователей в 2018 году, по сравнению с 27% в 2002 году.[30] Это же исследование также показало, что когда женщины возглавляют исследовательскую группу, женщины-участники публикуются на 60%, тогда как мужчины являются лидерами, а женщины-участники публикуются в 20%.[30]

При просмотре более 1500 статей, связанных с Ботаника Исследование, опубликованное в Латинской Америке, показало, что участие женщин и мужчин было равным, будь то публикации или ведущие роли в научных организациях.[31] Кроме того, у женщин был более высокий уровень публикаций в Аргентине, Бразилии и Мексике по сравнению с другими странами Латинской Америки, несмотря на то, что участие было почти одинаковым во всем регионе.[31]Хотя у женщин больше публикаций по ботанике, мужчины все еще не публикуют женщин, и их часто цитируют в научных статьях и исследованиях, относящихся к науке.[31]

Общее количество учащихся STEM по направлениям обучения в Чили[32]
20152016Изменение в процентах
Область исследованияМужчиныЖенщиныМужчиныЖенщиныМужчиныЖенщины
Социальные науки30.7%69.3%29.9%70.1%-0.8%+0.8%
Образование30.2%69.8%27.4%72.6%-2.8%+2.8%
Здоровье30.4%69.6%23.8%76.2%-6.6%+6.6%
Технологии81.8%18.2%78.2%21.8%-3.6%+3.6%

В исследовании сделан вывод, что согласно данным (приведенным в таблице выше), женщины в Чили, которые участвуют в STEM, имеют более высокий уровень охвата науками, тесно связанными с Биология и Лекарство чем другие науки в технологической сфере.[32] После окончания учебы женщины составляли 67,70% работников инженерной службы здравоохранения и 59,80% работников биомедицинской инженерии. В то время как в других областях, таких как машиностроение или электротехника (более технические области), мужчины преобладали в рабочей силе, причем более 90% рабочих составляли мужчины.[32]

Европа

Доля женщин, окончивших программы высшего образования в области ИКТ
Доля женщин, работающих в сфере ИКТ
Доля женщин, занятых в секторе ИКТ, в зависимости от уровня квалификации
(ЕС, 2016)[6]

в Евросоюз только 16,7% специалистов в области ИКТ (информационных и коммуникационных технологий) составляют женщины. Только в Румыния и Болгария женщины занимают более 25 процентов этих ролей. Гендерное распределение более сбалансировано, особенно в новые государства-члены при учете специалистов по ИКТ (средние и низшие должности).[6]

В 2012 году доля женщин, получивших докторскую степень, составляла 47,3% от общего числа, 51% - социальных наук, бизнеса и права, 42% - естественных наук, математики и информатики, и только 28% - выпускников докторантов в области инженерии, производства и строительства. . В компьютерной области только 21% выпускников докторантов были женщинами. В 2013 г. в ЕС в среднем мужчины и ученые и инженеры составляли 4,1% от общей численности рабочей силы, в то время как женщины составляли только 2,8%. Более чем в половине стран женщины составляют менее 45% ученых и инженеров. Ситуация улучшилась, поскольку в период с 2008 по 2011 год количество женщин среди нанятых ученых и инженеров росло в среднем на 11,1% в год, в то время как количество мужчин увеличивалось только на 3,3% за тот же период.[33]

В 2015 г. Словения, Португалия, Франция, Швеция, Норвегия, и Италия в 12-х классах средней школы было больше мальчиков, чем девочек, обучающихся на курсах углубленного изучения математики и физики.[34]

В 2018 г. Европейский комиссар по цифровой экономике и обществу Мария Габриэль объявили о планах по расширению участия женщин в цифровом секторе путем борьбы со стереотипами; продвижение цифровых навыков и образования и поддержка большего числа женщин-предпринимателей.[35]

Северная Америка

Соединенные Штаты

Согласно Национальный фонд науки, женщины составляют 43 процента рабочей силы в США среди ученых и инженеров в возрасте до 75 лет.[36] Среди лиц моложе 29 лет женщины составляют 56% научных и инженерных кадров. Среди ученых и инженеров, ищущих работу, 50% в возрасте до 75 лет - женщины, а 49% - в возрасте до 29 лет. Примерно каждый седьмой инженер - женщины.[37] Однако женщины составляют 28% рабочих, занятых в сфере S&E - не все женщины, прошедшие подготовку в области S&E, работают учеными или инженерами.[38] Женщины занимают 58% профессий, связанных с S&E.[38]

Женщины в областях STEM зарабатывают значительно меньше мужчин, даже с учетом широкого набора характеристик, таких как образование и возраст. В среднем мужчины, занимающиеся STEM-профессиями, зарабатывают 36,34 доллара в час, а женщины, занятые в STEM, зарабатывают 31,11 долларов в час.[37]

Распределение в процентах от общего числа выпускников колледжей в возрасте 25–34 лет в США (2014 г.). Поля, определенные NCES.[39]
Область бакалавриатаМужчины (%)Женщины (%)
Сельское хозяйство / природные ресурсы1.81.3
Архитектура1.10.6
Компьютерные и информационные науки6.91.8
Инжиниринг / инженерные технологии13.83.2
Биология / биомедицинские науки5.16.2
Математика / статистика1.50.8
Физические / социальные науки11.114.3
Исследования здоровья2.69.9
Всего STEM43.838.0
Бизнес22.717.6
Образование4.011.6
Другой29.532.8
Всего не STEM56.262.0
Всего выпускников (%)29.437.5
Всего выпускников (тыс.)6403.38062.5

Женщины преобладают в общем числе лиц со степенью бакалавра, а также в областях STEM, определенных Национальный центр статистики образования. Однако они недостаточно представлены в конкретных областях, включая компьютерные науки, инженерию и математику.

Азиатские женщины чрезмерно представлены в областях STEM в США (хотя и не так много, как мужчины той же этнической принадлежности) по сравнению с афроамериканками, латиноамериканками, жительницами островов Тихого океана и коренными американцами.[39] В академических кругах эти женщины из числа меньшинств составляют менее 1% должностей в 100 лучших университетах США, несмотря на то, что они составляют примерно 13% от общей численности населения США.[40] Исследование 2015 года показало, что отношение к найму женщин на должности в STEM улучшилось, при этом 2: 1 предпочтение женщин в STEM после корректировки на равную квалификацию и образ жизни (например, холост, замужем, разведен).[41]

Отношение количества фактических выпускников к ожидаемым, если не было дисбаланса из-за пола / расы в возрасте от 25 до 34 лет в США (2014 г.). Поля, определенные NCES.[39]
ОбщийКОРЕНЬ
Раса / этническая принадлежностьМужчиныЖенщиныМужчиныЖенщины
белый1.051.321.051.15
Чернить0.490.730.440.68
Латиноамериканец0.370.540.370.48
Азиатский1.851.943.122.61
Островитянин Тихого океана0.320.440.380.52
Американские индейцы / коренные жители Аляски0.320.460.270.44
Другая раса1.001.351.221.33
Две и более гонок0.971.151.111.19

Афроамериканские женщины

По словам Кимберли Джексон, предрассудки и предполагаемые стереотипы не позволяют цветным женщинам, особенно чернокожим, учиться в областях STEM. Психологически стереотипы об интеллекте, когнитивных способностях и трудовой этике чернокожих женщин способствуют их неуверенности в STEM. Некоторые школы, такие как Колледж Спелмана, предприняли попытки изменить восприятие афроамериканских женщин и повысить уровень их вовлеченности и технических навыков в STEM.[42]

Латиноамериканские женщины

2015 год NCWIT Исследование показало, что латиноамериканские женщины составляют лишь 1% технической рабочей силы США.[43] Исследование, проведенное в 2018 году с участием 50 латиноамериканских женщин, основавших технологическую компанию, показало, что 20% - мексиканки, 14% - представители расы, 8% - неизвестные, 4% - венесуэльки.[44]

Канада

Исследование Статистического управления Канады, проведенное в 2019 году, показало, что женщины-первокурсники составляют 44% студентов, изучающих STEM, по сравнению с 64% студентов, не изучающих STEM. Те женщины, которые переводятся с курсов STEM, обычно переходят в смежную область, такую ​​как здравоохранение или финансы.[45] Исследование, проведенное Университет Британской Колумбии обнаружили, что только 20-25% студентов, изучающих информатику во всех канадских колледжах и университетах, составляют женщины. Кроме того, только 1 из 5 из этого процента закончит эти программы.[46]

По статистике женщины реже выбирают программу STEM, независимо от математических способностей. Юноши с более низкими оценками по математике с большей вероятностью будут изучать области STEM, чем их сверстники с более высокими оценками по математике, идентифицированные женщинами.[47]

Океания

Австралия

В Австралии только недавно были предприняты значительные попытки содействовать участию женщин в дисциплинах STEMM, включая создание в 2014 году некоммерческой организации Women in STEMM Australia, целью которой является объединение женщин в дисциплинах STEMM в единую сеть.[48] Аналогичным образом был создан каталог STEM Women для продвижения гендерного равенства путем демонстрации разнообразия талантов австралийских женщин в областях STEM.[49] В 2015 году SAGE (Наука в Австралии по вопросам гендерного равенства) была запущена как совместное предприятие Австралийская академия наук и Австралийская академия технологий и инженерии.[50] Перед программой поставлена ​​задача внедрить пилотную систему аккредитации Athena SWAN в высших учебных заведениях Австралии.

Недопредставленность в наградах и конкурсах STEM

Что касается самых престижных наград в области STEM, женщины были присуждены меньше, чем мужчины. Между 1901 и 2017 гг. Соотношение женщин: всего Нобелевские премии составило 2: 207 для физики, 4: 178 для химии, 12: 214 для физиологии / медицины и 1:79 для экономических наук. Соотношение для других областей было 14: 114 в литературе и 16: 104 для мира.[51] Марьям Мирзахани была первой женщиной и первой иранкой, получившей Медаль Филдса в 2014.[52][53] Медаль Филдса - одна из самых престижных премий в области математики, в общей сложности присуждаемая 56 раз.

Меньшее количество студенток участвует в престижных конкурсах STEM, таких как Международная математическая олимпиада. В 2017 году только 10% участников IMO составляли женщины, и в южнокорейской команде из шести победителей была одна женщина.[54][55]

Последние достижения в области технологий

Наоми Ву демонстрируя, как настроить Raspberry Pi 2

Эббисс заявляет, что «повсеместное распространение компьютеров в повседневной жизни привело к исчезновению гендерных различий в предпочтениях и использовании различных приложений, особенно при использовании Интернета и электронной почты».[56] Оба пола приобрели навыки, компетенции и уверенность в использовании различных технологических, мобильных и прикладных инструментов для личного, образовательного и профессионального использования на уровне старшей школы, но разрыв все еще сохраняется, когда речь идет о зачислении девочек в классы информатики, что снижается с 10 до 12 классов. Что касается программ высшего образования в области информационных и коммуникационных технологий, женщины составляют лишь 3% выпускников во всем мире.[57][34]

Обзор патентных заявок Великобритании, проведенный в 2016 году, показал, что доля новых изобретений, зарегистрированных женщинами, растет, но что большинство женщин-изобретателей активно занимаются стереотипно женскими сферами, такими как «разработка бюстгальтеров и макияжа». 94% изобретений в области вычислительной техники, 96% в автомобильной промышленности и горнодобывающей промышленности и 99% изобретений в области взрывчатых веществ и боеприпасов были сделаны мужчинами.[58] В 2016 г. Россия имеет самый высокий процент патентов, поданных женщинами, около 16%.

Объяснения низкой представленности женщин

Существует множество предложенных причин относительно небольшого числа женщин в областях STEM. Их можно широко разделить на социальные, психологические и врожденные объяснения. Однако объяснения не обязательно ограничиваются только одной из этих категорий.

Общественный

Дискриминация

Эта утечка может быть связана с дискриминацией, как открытой, так и скрытой, с которой женщины сталкиваются в областях STEM. По словам Шибингера, женщины в два раза чаще бросают работу в сфере науки и техники, чем мужчины.[59]:33 В 1980-х годах исследователи продемонстрировали общую предвзятость в отношении женщин.[60]

В исследовании 2012 года по электронной почте были отправлены запросы на встречу с профессорами докторских программ в 260 лучших университетах США. Было невозможно определить, проявлял ли какой-либо конкретный человек в этом исследовании дискриминацию, поскольку каждый участник просматривал только запрос от одного потенциального аспиранта. Однако исследователи обнаружили доказательства дискриминации этнических меньшинств и женщин по сравнению с мужчинами европеоидной расы.[61] В другом исследовании научному факультету были отправлены материалы студента, который претендовал на должность менеджера лаборатории в своем университете.[16] Материалы были одинаковыми для каждого участника, но каждой заявке случайным образом было присвоено мужское или женское имя. Исследователи обнаружили, что преподаватели оценили кандидатов-мужчин как более компетентных и более привлекательных, чем кандидаты-женщины, несмотря на то, что в остальном заявки были идентичными.[16] Если людям дают информацию о поле будущего студента, они могут сделать вывод, что он или она обладает чертами, соответствующими стереотипам для этого пола.[62] Исследование, проведенное в 2014 году, показало, что мужчины предпочитают в некоторых областях, например, в сфере биологии, но что в большинстве областей гендерный фактор справедлив. Авторы интерпретировали это как предположение, что недопредставленность женщин в профессорском звании была вызвана не только сексистским наймом, продвижением по службе и вознаграждением.[63]

Стереотипы

Стереотипы о том, как должен выглядеть и действовать кто-то в области STEM, могут привести к тому, что авторитетные представители этих областей упускают из виду высококвалифицированных людей.[64] Стереотипный ученый или человек в другой профессии STEM обычно считается мужчиной.[65] Женщины в областях STEM могут не соответствовать индивидуальным представлениям о том, как «должен» выглядеть ученый, инженер или математик, и, таким образом, могут быть упущены из виду или наказаны. Теория предубеждений с соответствием ролей утверждает, что воспринимаемое несоответствие между полом и конкретной ролью или занятием может привести к негативным оценкам.[66][67][68] Кроме того, негативные стереотипы о количественных способностях женщин могут привести к обесцениванию их работы или отговорить этих женщин от продолжения работы в областях STEM.[69]

И мужчины, и женщины, работающие на «нетрадиционных» профессиях, могут сталкиваться с дискриминацией, но формы и последствия этой дискриминации различны. Люди определенного пола часто считаются более подходящими для определенной карьеры или области обучения, чем люди другого пола.[70][71] Исследование показало, что в объявлениях о вакансиях, в которых доминируют мужчины, как правило, используется больше агентных слов (или слов, обозначающих агентство, таких как «лидер» и «ориентированный на цель»), связанных с мужскими стереотипами.[70] Теория социальной роли, предложенная в 1991 г., утверждает, что от мужчин ожидается проявление агентских качеств, а от женщин - общих качеств.[72] Эти ожидания могут повлиять на решения о приеме на работу.[73] Исследование 2009 года показало, что в рекомендательных письмах женщин, как правило, описывают в более общих терминах, а мужчин - в более активных. Эти исследователи также обнаружили, что общие характеристики отрицательно влияют на решения о приеме на работу в академических кругах.[73]

Хотя женщины, занимающиеся традиционно мужскими профессиями, сталкиваются с негативными стереотипами, предполагающими, что они не «настоящие» женщины, эти стереотипы, похоже, не удерживают женщин в той степени, в какой подобные стереотипы могут удерживать мужчин от занятия нетрадиционными профессиями. Существуют исторические свидетельства того, что женщины стремятся к профессиям, определяемым мужчинами, когда появляются возможности.[74] С другой стороны, примеры смены профессий с преимущественно женских на преимущественно мужские очень редки в истории человечества. Немногочисленные существующие случаи, такие как медицина, предполагают, что необходимо переопределить профессии как соответствующие мужские, прежде чем мужчины решат присоединиться к ним.[75]

Хотя мужчины в профессиях, в которых доминируют женщины, могут бороться с негативными стереотипами о своей мужественности, они также могут получать определенные преимущества. В 1992 году было высказано предположение, что женщины в профессиях, в которых преобладают мужчины, как правило, стеклянный потолок; в то время как мужчины в профессиях, в которых преобладают женщины, могут попасть в «стеклянный эскалатор».[76] В то время как стеклянный потолок может затруднить женщинам и представителям меньшинств достижение вершины в своей профессии, «стеклянный эскалатор» позволяет мужчинам преуспеть в профессии, в которой доминируют женщины.

Эффект черной овцы

Основная статья: Эффект черной овцы

Эффект черной овцы возникает, когда люди склонны оценивать членов своей внутренней группы более благосклонно, чем членов своей внешней группы, когда эти члены имеют высокую квалификацию.[77][78][79][80] Однако, когда индивидуальные члены группы обладают средними или ниже среднего качества качествами, он или она, вероятно, оценит их намного ниже, чем члены вне группы с аналогичной квалификацией.[77][78][79][80] Это говорит о том, что опытные женщины в областях STEM с большей вероятностью, чем состоявшиеся мужчины, будут помогать начинающим карьеру женщинам, демонстрирующим достаточную квалификацию. Однако у состоявшихся женщин будет меньше шансов, чем у мужчин, помогать начинающим карьеру женщинам, которые демонстрируют недостаточную квалификацию.

Эффект пчелиной матки

Эффект пчелиной матки похож на эффект черной овцы, но применяется только к женщинам. Это объясняет, почему женщины с более высоким статусом, особенно в профессиях, где доминируют мужчины, на самом деле могут с гораздо меньшей вероятностью помочь другим женщинам, чем их коллеги-мужчины.[81][82] Исследование 2004 года показало, что, хотя у докторантов ряда различных дисциплин не наблюдается гендерных различий в приверженности работе или удовлетворенности работой, преподаватели одного и того же университета считают, что студентки менее привержены своей работе, чем студенты мужского пола.[82] Что было особенно удивительно, так это то, что эти убеждения преподавателей были наиболее решительно поддержаны преподавателями-женщинами, а не преподавателями-мужчинами.[82] Одно из возможных объяснений этого открытия заключается в том, что индивидуальная мобильность члена группы с негативными стереотипами часто сопровождается социальным и психологическим дистанцированием самого себя от группы. Это означает, что успешные женщины в профессиях, в которых традиционно доминируют мужчины, не рассматривают свой успех как доказательство того, что негативные стереотипы о количественных и аналитических способностях женщин неверны, а скорее как доказательство того, что они лично являются исключением из правил.[82] Таким образом, такие женщины могут действительно играть роль в сохранении, а не в отмене этих негативных стереотипов.

Наставничество

В областях STEM поддержка и поощрение наставника могут иметь большое значение в решениях женщин относительно того, продолжать или не продолжать карьеру в своей дисциплине.[83][84] Это может быть особенно актуально для молодых людей, которые могут столкнуться со многими препятствиями в начале своей карьеры.[5] Поскольку эти молодые люди часто обращаются за помощью и руководством к более опытным в своей дисциплине, отзывчивость и помощь потенциальных наставников невероятно важны. Существует множество новых программ наставничества. Одна из них: Миллион женщин-наставников, is aimed at providing one million Science, Technology, Engineering, and Math (STEM) mentoring relationships to girls and women, helping them to choose, persist and succeed in STEM programs and careers.It is an initiative of STEMconnector that collaborates with over 85 national partners, 60 corporate sponsors, and 39 state teams.

Lack of support

Women in STEM may leave due to not being invited to professional meetings, the use of sexually discriminating standards against women, inflexible working conditions, the perceived need to hide pregnancies, and the struggle to balance family and work. Women in STEM fields that have children either need child care or to take a long leave of absence. Когда ядерная семья can not afford child care, typically it is the mother that gives up her career to stay at home with the children.[85] This is due in part to women being paid statistically less in their careers. The man makes more money so the man goes to work and the woman gives up her career. Maternity leave is another issue women in STEM fields face. В США., maternity leave is required by The Family and Medical Leave Act of 1993 (FMLA).[86] The FMLA requires 12 weeks of unpaid leave annually for mothers of newborn or newly adopted children. This is one of the lowest levels of leave in the industrialized world. All developed countries except the United States guarantee mothers at least some paid time off.[87][88] If a new mother does not have external financial support or savings, they may not be able to take their full maternity leave. Few companies allow men to take paternity leave and it may be shorter than women's maternity leave.[89] Longer paternity leaves for men could allow women to go back to work while their partners stay home with the children.

Домогательство

В 1993 г. Медицинский журнал Новой Англии indicated that three-quarters of women students and residents were harassed at least once during their medical training.[59]:51

Lack of role models

In engineering and science education, women made up almost 50 percent of non-tenure track lecturer and instructor jobs, but only 10 percent of tenured or tenure-track professors in 1996. In addition, the number of female department chairs in medical schools did not change from 1976 to 1996.[90] Moreover, women who do make it to tenured or tenure-track positions may face the difficulties associated with holding a token status. They may lack support from colleagues and may face antagonism from peers and supervisors.[91]

Research has suggested that women's lack of interest may in part stem from stereotypes about employees and workplaces in STEM fields, to which stereotypes women are disproportionately responsive.[92][93][94]

Clustering and leaky pipeline

In the early 1980s Rossiter put forth the concept of "territorial segregation" or occupational segregation, which is the idea that women "cluster" in certain fields of study.[59]:34 For example, "women are more likely to teach and do research in the humanities and social sciences than in the natural sciences and engineering",[59]:34 and the majority of college women tend to choose majors such as psychology, education, English, performing arts, and nursing.[95]

Rossiter also used "hierarchical segregation" as an explanation for the low number of women in STEM fields.[требуется разъяснение] She describes "hierarchical segregation" as a decrease in the number of women as one "moves up the ladder of power and prestige."[59]:33 This is related to the leaky STEM pipeline концепция. The metaphor of the leaky pipeline has been used to describe how women drop out of STEM fields at all stages of their careers. In the U.S., out of 2,000 high school aged persons, 1944 were enrolled in high school fall 2014.[96] Assuming equal enrollment for boys and girls, 60 boys and 62 girls are considered "gifted."[97] By comparing enrollment to the population of persons 20–24 years old, 880 of the 1000 original women, and 654 of the original 1000 men will enroll in college (2014).[98][99] In freshman year 330 women and 320 men will express an intent to study science or engineering.[100] Of these only 142 women and 135 men will actually obtain a bachelor's degree in science or engineering,[98][101] and only 7 women and 10 men will obtain a PhD in science or engineering.[98][102][17]

Психологические

Lack of interest

A meta-analysis concluded that men prefer working with things and women prefer working with people. When interests were classified by RIASEC type (Realistic, Investigative, Artistic, Social, Enterprising, Conventional), men showed stronger Realistic and Investigative interests, and women showed stronger Artistic, Social, and Conventional interests. Sex differences favoring men were also found for more specific measures of engineering, science, and mathematics interests.[103]

In a 3-year interview study, Seymour and Hewitt (1997) found that perceptions that non-STEM academic majors offered better education options and better matched their interests was the most common (46%) reason provided by female students for switching majors from STEM areas to non-STEM areas. The second most frequently cited reason given for switching to non-STEM areas was a reported loss of interest in the women's chosen STEM majors. Additionally, 38% of female students who remained in STEM majors expressed concerns that there were other academic areas that might be a better fit for their interests.[104] Preston's (2004) survey of 1,688 individuals who had left sciences also showed that 30 percent of the women endorsed "other fields more interesting" as their reason for leaving.[105]

Advanced math skills do not often lead women to be interested in a STEM career. А Статистическое управление Канады survey found that even young women of high mathematical ability are much less likely to enter a STEM field than young men of similar or even lesser ability.[106]

A 2018 study originally claimed that countries with more gender equality had fewer women in science, technology, engineering and mathematics (КОРЕНЬ) fields. Some commentators argued that this was evidence of gender differences arising in more progressive countries, the so-called gender-equality paradox. However, a 2019 correction to the study outlined that the authors had created a previously undisclosed and unvalidated method to measure "propensity" of women and men to attain a higher degree in STEM, as opposed to the originally claimed measurement of "women’s share of STEM degrees". Harvard researchers were unable to independently recreate the data reported in the study. A follow-up paper by the researchers who discovered the discrepancy found conceptual and empirical problems with the gender-equality paradox in STEM hypothesis.[107][108][109][110][26][111][112][113]

Lack of confidence

According to A. N. Pell, the pipeline has several major leaks spanning the time from elementary school to retirement.[90] One of the most important periods is adolescence. One of the factors behind girls' lack of confidence might be unqualified or ineffective teachers. Teachers' gendered perceptions on their students' capabilities can create an unbalanced learning environment and deter girls from pursuing further STEM education.[114] They can also pass these stereotyped beliefs unto their students.[115] Studies have also shown that student-teacher interactions affect girls' engagement with STEM.[116][117][34] Teachers often give boys more opportunity to figure out the solution to a problem by themselves while telling the girls to follow the rules.[59]:56 Teachers are also more likely to accept questions from boys while telling girls to wait for their turns.[90] This is partly due to gender expectations that boys will be active but that girls will be quiet and obedient.[91] Prior to 1985, girls were provided fewer laboratory opportunities than boys.[90] In middle and high school, science, mathematics, mechanics and computers courses are mainly taken by male students and also tend to be taught by male teachers.[118] A lack of opportunities in STEM fields could lead to a loss of self-esteem in math and science abilities, and low self-esteem could prevent people from entering science and math fields.[90]

One study found that women steer away from STEM fields because they believe they are not qualified for them; the study suggested that this could be fixed by encouraging girls to participate in more mathematics classes.[119] Out of STEM-intending students, 35% of women stated that their reason for leaving calculus was due to lack of understanding the material, while only 14% of men stated the same.[120] The study reports that this difference in reason for leaving calculus is thought to develop from women's low level of confidence in their ability, and not actual skill. This study continues to establish that women and men have different levels of confidence in their ability and that confidence is related to how individual's performance in STEM fields.[120] It was seen in another study that when men and women of equal math ability were asked to rate their own ability, women will rate their own ability at a much lower level.[121] Programs with the purpose to reduce anxiety in math or increase confidence have a positive impact on women continuing their pursuit of a career in the STEM field.[122]

Not only can the issue of confidence keep women from even entering STEM fields, but even women in upper-level courses with higher skill are more strongly affected by the stereotype that they (by nature) do not possess innate ability to succeed.[123] This can cause a negative effect on confidence for women despite making it through courses designed to filter students out of the field. Being chronically outnumbered and underestimated can fuel feelings of синдром самозванца reported by many women in the STEAM field.[124]

Угроза стереотипа

Stereotype threat arises from the fear that one's actions will confirm a negative stereotype about one's in-group. This fear creates additional stress, consuming valuable cognitive resources and lowering task performance in the threatened domain.[125][126][127] Individuals are susceptible to stereotype threat whenever they are assessed in a domain for which there is a perceived negative stereotype about a group to which they belong. Stereotype threat undermines the academic performance of women and girls in math and science, which leads to an underestimation of abilities in these subjects by standard measures of academic achievement.[128][69] Individuals who identify strongly with a certain area (e.g., math) are more likely to have their performance in that area hampered by stereotype threat than those who identify less strongly with the area.[127] This means that even highly motivated students from negatively stereotyped groups are likely to be adversely affected by stereotype threat and thus may come to disengage from the stereotyped domain.[127]Negative stereotypes about girls’ capabilities in mathematics and science drastically lower their performance in mathematics and science courses as well as their interest in pursuing a STEM career.[129] Studies have found that gender differences in performance disappear if students are told that there are no gender differences on a particular mathematics test.[128] This indicates that the learning environment can greatly impact success in a course.

Stereotype threat has been criticized on a theoretical basis.[130][131] Several attempts to replicate its experimental evidence have failed.[131][132][133][134] The findings in support of the concept have been suggested to be the product of предвзятость публикации.[134][135]

A study[123] 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.[120]

Innate versus learned skill

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.[136] Combined with a tendency to view women as having less of the required innate abilities, researchers propose 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.[120] 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.[120]

There have been several controversial statements about innate ability and success in STEM. A few notable examples include Лоуренс Саммерс, бывший президент Гарвардский университет who suggested cognitive ability at high end positions could cause a population difference. Summers later stepped down as president.[137] Former Google engineer, James Damore, wrote a memo entitled Камера идеологического эха Google suggesting that differences in trait distributions between men and women was a reason for gender imbalance in STEM. The memo stated that позитивные действия to reduce the gap could discriminate against highly qualified male candidates.[138] Damore was fired for sending out this memo.

Сравнительное преимущество

A 2019 study by two Paris economists suggests that women's under-representation in STEM fields could be the result of сравнительное преимущество, caused not by girls' 10% lower performance on math tests, but rather their far superior reading performance, which, when taken together with their math performance, results in almost one standard deviation better overall performance than boys, which is theorized to make women more likely to study humanities-related subjects than math-related ones.[139][140]

The current gender gap, however, is widely considered to be economically inefficient overall.[141]

Strategies for increasing representation of women

The CMS Girls Engineering Camp at Техасский университет A&M - коммерция в июне 2015

There are a multitude of factors that may explain the low representation of women in STEM careers.[142] Энн-Мари Слотер, the first woman to hold the position of Director of Policy Planning for the Государственный департамент США,[143] has recently suggested some strategies to the corporate and political environment to support women to fulfill to the best of their abilities the many roles and responsibilities that they undertake.[144] The academic and research environment for women may benefit by applying some of the suggestions she has made to help women excel, while maintaining a work-life balance.

Social-psychological interventions

A number of researchers have tested interventions to alleviate stereotype threat for women in situations where their math and science skills are being evaluated. The hope is that by combating stereotype threat, these interventions will boost women's performance, encouraging a greater number of them to persist in STEM careers.

One simple intervention is simply educating individuals about the existence of stereotype threat. Researchers found that women who were taught about stereotype threat and how it could negatively impact women's performance in math performed as well as men on a math test, even when stereotype threat was induced. These women also performed better than women who were not taught about stereotype threat before they took the math test.[145]

Role models

One of the proposed methods for alleviating stereotype threat is through introducing role models. One study found that women who took a math test that was administered by a female experimenter did not suffer a drop in performance when compared to women whose test was administered by a male experimenter.[146] Additionally, these researchers found that it was not the physical presence of the female experimenter but rather learning about her apparent competence in math that buffered participants against stereotype threat.[146] The findings of another study suggest that role models do not necessarily have to be individuals with authority or high status, but can also be drawn from peer groups. This study found that girls in same-gender groups performed better on a task that measured math skills than girls in mixed-gender groups.[147] This was due to the fact that girls in the same-gender groups had greater access to positive role models, in the form of their female classmates who excelled in math, than girls in mixed-gender groups.[147] Similarly, another experiment showed that making groups achievements salient helped buffer women against stereotype threat. Female participants who read about successful women, even though these successes were not directly related to performance in math, performed better on a subsequent math test than participants who read about successful corporations rather than successful women.[148] A study investigating the role of textbook images on science performance found that women demonstrated better comprehension of a passage from a chemistry lesson when the text was accompanied by a counter-stereotypic image (i.e., of a female scientist) than when the text was accompanied by a stereotypic image (i.e., of a male scientist).[65]Other scholars distinguish between the challenges of both recruitment and retention in increasing women's participation in STEM fields. These researchers suggest that although both female and male role models can be effective in recruiting women to STEM fields, female role models are more effective at promoting the retention of women in these fields.[149] Female teachers can also act as role models for young girls. Reports have shown that the presence of female teachers positively influences girls' perceptions of STEM and increases their interest in STEM careers.[34][150]

Самоутверждение

Researchers have investigated the usefulness of self-affirmation in alleviating stereotype threat. One study found that women who affirmed a personal value prior to experiencing stereotype threat performed as well on a math test as men and as women who did not experience stereotype threat.[151] A subsequent study found that a short writing exercise in which college students, who were enrolled in an introductory physics course, wrote about their most important values substantially decreased the gender performance gap and boosted women's grades.[152] Scholars believe that the effectiveness of such values-affirmation exercises is their ability to help individuals view themselves as complex individuals, rather than through the lens of a harmful stereotype. Supporting this hypothesis, another study found that women who were encouraged to draw self-concept maps with many nodes did not experience a performance decrease on a math test.[153] However, women who did not draw self-concept maps or only drew maps with a few nodes did perform significantly worse than men on the math test.[153] The effect of these maps with many nodes was to remind women of their "multiple roles and identities," that were unrelated to, and would thus not be harmed by, their performance on the math test.[153]

A list of methods that can increase women's and girls interest and engagement with STEM fields and careers.
Strategies to increase women's and girls' interest in STEM

Organized efforts

Такие организации как Девушки, которые кодируют, StemBox,[154] Blossom, Engineer Girl, Girls Can Code в Афганистане, @IndianGirlsCode, and Kode with Klossy (spearheaded by supermodel Карли Клосс) aim to encourage women and girls to explore male-dominated STEM fields. Many of these organizations offer summer programs and scholarships to girls interested in STEM fields. The U.S. government has funded similar endeavors; the Department of State's Bureau of Educational and Cultural Affairs created TechGirls and TechWomen, exchange programs which teach Middle Eastern and North African girls and women skills valuable in STEM fields and encourage them to pursue STEM careers.[155] Также есть TeachHer Initiative, spearheaded by UNESCO, Costa Rican First Lady, Mercedes Peñas Domingo, и Dr. Jill Biden which aims to close the gender gap in STEAM curricula and careers. The Initiative also emphasizes the importance of after school activities and clubs for girls.[34]

Current campaigns to increase women's participation within STEM fields include the UK's WISE[156] as well as mentoring programs, such as the Million Women Mentors initiative connecting girls and young women with STEM mentors,[157] GlamSci,[158] and Verizon's #InspireHerMind project.[159] The US Office of Science and Technology Policy during the Obama administration collaborated with the White House Council on Women and Girls to increase the participation of women and girls within STEM fields[160] along with the "Educate to Innovate" campaign.[161]

В августе 2019 г. Сиднейский технологический университет announced that women applying to the Faculty of Engineering and Information Technology, and for a construction project management degree in the Faculty of Design, Architecture and Building, will be required to have a minimum Рейтинг при поступлении в высшие учебные заведения Австралии that is ten points lower than that required of male students.[162]

Смотрите также

Рекомендации

Примечания

  1. ^ Gürer, Denise and Camp, Tracy (2001). Investigating the Incredible Shrinking Pipeline for Women in Computer Science. Final Report – NSF Project 9812016. В архиве 2011-09-02 на Wayback Machine
  2. ^ Ceci, S.J.; Williams, W.M. (2010). "Sex Differences in Math-Intensive fields". Современные направления в психологической науке. 19 (5): 275–279. Дои:10.1177/0963721410383241. ЧВК 2997703. PMID 21152367.
  3. ^ а б Ceci, S.J.; Williams, W.M.; Барнетт, С. (2009). "Women's underrepresentation in science: Sociocultural and biological considerations". Психологический бюллетень. 135 (2): 218–261. CiteSeerX 10.1.1.556.4001. Дои:10.1037/a0014412. PMID 19254079.
  4. ^ Diekman, A.B.; Brown, E.R.; Johnston, A.M.; Clark, E.K. (2010). "Seeking Congruity Between Goals and Roles". Психологическая наука. 21 (8): 1051–1057. Дои:10.1177/0956797610377342. PMID 20631322. S2CID 27328046.
  5. ^ а б Griffith, A.L. (2010). "Persistence of women and minorities in STEM field majors: Is it the school that matters?". Обзор экономики образования. 29 (6): 911–922. CiteSeerX 10.1.1.688.3972. Дои:10.1016/j.econedurev.2010.06.010.
  6. ^ а б c Catherine André/VoxEurop/EDJNet; Marzia Bona/OBC Transeuropa/EDJNet (19 April 2018). "The ICT sector is booming. But are women missing out?". Получено 27 августа 2018.
  7. ^ а б Hanson, Sandra L. (1996). Lost talent : women in the sciences. Temple University Press. ISBN 1-56639-446-5. LCCN 96000219. OCLC 502980705. ПР 964000M.
  8. ^ Pajares, F (1996). "Self-efficacy beliefs and mathematical problem-solving of gifted students". Современная педагогическая психология. 21 (4): 325–44. Дои:10.1006/ceps.1996.0025. PMID 8979868.
  9. ^ Hill, Catherine (2010). Why so few? : women in science, technology, engineering, and mathematics. AAUW. ISBN 978-1-879922-40-2. LCCN 2010901076. OCLC 607105042. ПР 24417287M.
  10. ^ Sorby, S. A. (2009). "Educational research in developing 3-D spatial skills for engineering students". International Journal of Science Education. 31 (3): 459–80. Bibcode:2009IJSEd..31..459S. Дои:10.1080/09500690802595839. S2CID 145061861.
  11. ^ Bartolomé, Raquel Pérez (2017-01-31). "Solid GEAR collaborates with STEM talent girl". Solid GEAR. Получено 2020-02-29.
  12. ^ Higher Education Research Institute, Graduate School of Education and Information Studies, The American Freshman: National Norms for Fall 1996, University of California, Los Angeles, 1996.
  13. ^ Royal Society of Edinburgh (Contributor) (2012). Tapping all our talents : women in science, technology, engineering and mathematics : a strategy for Scotland. Contributor : Royal Society of Edinburgh Staff. Edinburgh: Royal Society of Edinburgh. ISBN 978-0-902198-66-1. OCLC 809077782.
  14. ^ National Science Foundation, Women, Minorities and Persons with Disabilities in Science and Engineering: 1996, Washington, D.C.: 1996, appendix table 5-8.
  15. ^ "Women in STEM in Australia" (PDF). Professionals Australia.
  16. ^ а б c d Moss-Racusin, C.A.; Dovidio, J.F.; Brescoll, V.L.; Graham, M.; Handelsman, J. (2012). "Science faculty's subtle gender biases favor male students". Труды Национальной академии наук. 109 (41): 16474–16479. Bibcode:2012PNAS..10916474M. Дои:10.1073/pnas.1211286109. ЧВК 3478626. PMID 22988126.
  17. ^ а б "TABLE 7-3. Doctoral degrees awarded to men, by field: 2004–14". Национальный фонд науки. Получено 19 ноя 2017.
  18. ^ "Table 318.30. Bachelor's, master's, and doctor's degrees conferred by postsecondary institutions, by sex of student and discipline division: 2014–15". Национальный центр статистики образования. Получено 25 ноя 2017.
  19. ^ Dee, Thomas S (2007). "Teachers and the Gender Gaps in Student Achievement". The Journal of Human Resources. 42 (3): 528–554. Дои:10.3368/jhr.XLII.3.528. JSTOR 40057317. S2CID 17877174.
  20. ^ а б c d е ж грамм Han'guk Yŏsŏng Kaebarwŏn; Unesco; Asia and Pacific Regional Bureau for Education. A complex formula : girls and women in science, technology, engineering and mathematics in Asia (PDF). Париж. ISBN 978-92-9223-503-1. OCLC 954009486.
  21. ^ Union, Publications Office of the European (2013-03-25). She figures 2012 : gender in research and innovation : statistics and indicators. op.europa.eu. Офис публикаций. Дои:10.2777/38520. ISBN 9789279276422. Получено 2020-02-29.
  22. ^ "Women in Science and Technology in Asia". The InterAcademy Partnership. AASSA, Gyeonggi-Do. 1 сентября 2015 г.. Получено 29 октября 2016.
  23. ^ а б Koblitz, Ann Hibner (June 2016). "Life in the Fast Lane". Bulletin of Science, Technology & Society. 36 (2): 107–117. Дои:10.1177/0270467616658745. ISSN 0270-4676. S2CID 147837196.
  24. ^ Ann Hibner Koblitz (2002). "Mathematics and gender: Some cross-cultural observations". In Hanna, G. (Gila) (ed.). Towards gender equity in mathematics education : an ICMI study. Kluwer Academic. п. 99. ISBN 0-306-47205-8. OCLC 50322142.
  25. ^ Creating a level playing field for women in technology in Africa, Unsouthsouth.org, 1 february 2019
  26. ^ а б c «Женщины в науке» (PDF). ЮНЕСКО. Ошибка цитирования: указанная ссылка ": 0" была определена несколько раз с разным содержанием (см. страница помощи).
  27. ^ а б c "Closing the gender gap in STEM" (PDF). ЮНЕСКО.
  28. ^ Stoet, Gijsbert; Bailey, Drew H.; Moore, Alex M.; Geary, David C. (2016-04-21). "Countries with Higher Levels of Gender Equality Show Larger National Sex Differences in Mathematics Anxiety and Relatively Lower Parental Mathematics Valuation for Girls". PLOS ONE. 11 (4): e0153857. Bibcode:2016PLoSO..1153857S. Дои:10.1371/journal.pone.0153857. ISSN 1932-6203. ЧВК 4839696. PMID 27100631.
  29. ^ Jana Rodriguez Hertz, Promoting women in science in Latin America and the Caribbean, Anglejournal.com, 1 October 2018
  30. ^ а б Salerno, Patricia E.; Páez-Vacas, Mónica; Guayasamin, Juan M.; Stynoski, Jennifer L. (2019-06-19). "Male principal investigators (almost) don't publish with women in ecology and zoology". PLOS ONE. 14 (6): e0218598. Bibcode:2019PLoSO..1418598S. Дои:10.1371/journal.pone.0218598. ЧВК 6583967. PMID 31216351.
  31. ^ а б c Lobato de Magalhães, Tatiana (2018-07-01). "Botánica: una ciencia femenina en Latinoamérica". Revista de Estudios de Género, la Ventana. 6 (48): 236–263. Дои:10.32870/lv.v6i48.6635. ISSN 1405-9436.
  32. ^ а б c Jiménez, Claudia A.; Jones, Eduardo A.; Vidal, Cristian L. (2019). "Estudio Exploratorio de Factores que Influyen en la Decisión de la Mujer para Estudiar Ingeniería en Chile". Información Tecnológica. 30 (4): 209–216. Дои:10.4067/S0718-07642019000400209. ISSN 0718-0764.
  33. ^ She Figures 2015 (PDF) (Отчет). Европейская комиссия. 2016 г. Дои:10.2777/744106. ISBN 978-92-79-48375-2. Получено 28 августа 2018.
  34. ^ а б c d е "Cracking the code: girls' and women's education in science, technology, engineering and mathematics (STEM)" (PDF). www.unesco.org. Получено 28 апреля 2018.
  35. ^ "More women in the Digital sector: a key to Europe's successful digital future". Единый цифровой рынок. Европейская комиссия. 6 марта 2018 г.. Получено 27 августа 2018.
  36. ^ "Table 9-9. Employment status of scientists and engineers, by age, sex, ethnicity, race, and disability status". Национальный фонд науки. 2015 г.. Получено 19 ноя 2017.
  37. ^ а б Beede, David N.; Julian, Tiffany A.; Langdon, David; McKittrick, George; Khan, Beethika; Doms, Mark E. (2011). "Women in STEM: A Gender Gap to Innovation" (PDF). Economics and Statistics Administration Issue Brief (4–11). Дои:10.2139/ssrn.1964782. S2CID 151118426. SSRN 1964782.
  38. ^ а б "Report - S&E Indicators 2018 | Chapter 3: Science and Engineering Workforce". nsf.gov. Получено 2020-02-29.
  39. ^ а б c "Number of persons 25 to 34 years old and percentage with a bachelor's or higher degree, by undergraduate field of study, sex, race/ethnicity, and U.S. nativity and citizenship status: 2014". Национальный центр статистики образования. Декабрь 2015 г.. Получено 18 ноя 2017.
  40. ^ Towns, Marcy (Spring 2010). "Where Are the Women of Color? Data on African American, Hispanic, and Native American Faculty in STEM" (PDF). Национальная ассоциация учителей естественных наук.
  41. ^ Williams, Wendy M.; Ceci, Stephen J. (2015). "National hiring experiments reveal 2:1 faculty preference for women on STEM tenure track". Труды Национальной академии наук. 112 (17): 5360–5365. Bibcode:2015PNAS..112.5360W. Дои:10.1073/pnas.1418878112. ISSN 0027-8424. ЧВК 4418903. PMID 25870272.
  42. ^ Jackson, Kimberly M. (Spring 2014). "Realigning the Crooked Room: Spelman Claims a Space for African American Women in STEM". Экспертная оценка. 16 (2): 9–12. ЧВК 4280840. PMID 25558184.
  43. ^ The Latinas-In-Tech Movement, Newtechmag.net, 23 January 2019
  44. ^ Cecilia Corral, 50 Latina Tech Founders — The Stats, Medium.com, 3 May 2018
  45. ^ Wall, Katherine (2019). "Persistence and representation of women in STEM programs". Статистическое управление Канады.
  46. ^ "Unlocking the brilliance: author provides insights on how to inspire young women to join the high tech industry". link.galegroup.com. Получено 2018-03-18.
  47. ^ Darcy Hango (18 Dec 2013). "Gender differences in science, technology, engineering, mathematics and computer science (STEM) programs at university". Получено 18 марта 2018. Цитировать журнал требует | журнал = (помощь)
  48. ^ "О нас". Women in STEMM Australia. 2014-04-28. Получено 2020-02-29.
  49. ^ "About STEM Women". STEM Women. Получено 2020-02-29.
  50. ^ "Часто задаваемые вопросы". Science in Australia Gender Equity (SAGE). 2018-05-22. Получено 2020-02-29.
  51. ^ "Nobel Prize Facts". NobelPrize.org. Получено 18 ноя 2017.
  52. ^ "The Work of Maryam Mirzakhani. Press Release" (PDF). Международный математический союз. Получено 30 сентября 2014.
  53. ^ ЮНЕСКО (2015). A Complex Formula: Girls and Women in Science, Technology, Engineering and Mathematics in Asia (PDF). Paris, UNESCO. pp. 15, 23–24. ISBN 978-92-9223-492-8.
  54. ^ "International Mathematical Olympiad Timeline". Международная математическая олимпиада. Получено 18 ноя 2017.
  55. ^ "Korea Takes 1st Place at International Math Olympiad". Korea Daily. 25 Jul 2017. Получено 18 ноя 2017.
  56. ^ Abbiss, Jane (2011). "Boys and Machines" (PDF). Пол и образование. 23 (5): 601–617. Дои:10.1080/09540253.2010.549108. S2CID 144393627.
  57. ^ Organization., International Labour (2016). Women at Work : Trends 2016. Geneva: ILO. ISBN 9789221307969. OCLC 958384912.
  58. ^ Keate, Georgie (27 December 2016). "New generation of inventors wanted: women need to apply". Времена. С. 22–23.
  59. ^ а б c d е ж Шибингер, Лонда (1999). "Has Feminism Changed Science?". Приметы. Издательство Гарвардского университета. 25 (4): 1171–5. Дои:10.1086/495540. PMID 17089478.
  60. ^ Swim, J.; Borgida, E.; Maruyama, G.; Myers, D.G. (1989). "Joan McKay versus John McKay: Do gender stereotypes bias evaluations?". Психологический бюллетень. 105 (3): 409–429. Дои:10.1037/0033-2909.105.3.409.
  61. ^ Milkman, K.L; Акинола, М .; Chugh, D. (2012). "Temporal Distance and Discrimination: An Audit Study in Academia" (PDF). Психологическая наука. 23 (7): 710–717. Дои:10.1177/0956797611434539. PMID 22614463. S2CID 6706060.
  62. ^ Deaux, K.; Lewis, L.L. (1984). "Structure of gender stereotypes: Interrelationships among components and gender label". Журнал личности и социальной психологии. 46 (5): 991–1004. Дои:10.1037/0022-3514.46.5.991.
  63. ^ Ceci, S. J.; Ginther, D. K.; Kahn, S.; Williams, W. M. (2014). "Women in academic science: a changing landscape" (PDF). Психологическая наука в интересах общества. 15 (3): 75–141. Дои:10.1177/1529100614541236. PMID 26172066. S2CID 12701313.
  64. ^ Wells, Gary L. (1985). "The Conjunction Error and the Representativeness Heuristic". Социальное познание. 3 (3): 266–279. Дои:10.1521/soco.1985.3.3.266.
  65. ^ а б Good, Jessica J.; Woodzicka, Julie A.; Wingfield, Lylan C. (2010). "The Effects of Gender Stereotypic and Counter-Stereotypic Textbook Images on Science Performance". Журнал социальной психологии. 150 (2): 132–147. Дои:10.1080/00224540903366552. PMID 20397590. S2CID 31398141.
  66. ^ Eagly, A.H.; Karau, S.J. (2002). "Role congruity theory of prejudice toward female leaders". Психологический обзор. 109 (3): 573–598. CiteSeerX 10.1.1.460.315. Дои:10.1037/0033-295x.109.3.573. PMID 12088246.
  67. ^ Garcia-Retamero, R.; Lopez-Zafra, E. (2006). "Prejudice against Women in Male-congenial Environments: Perceptions of Gender Role Congruity in Leadership". Sex Roles. 55 (1–2): 51–61. Дои:10.1007/s11199-006-9068-1. S2CID 144491449.
  68. ^ Ritter, B.A.; Yoder, J.D. (2004). "Gender Differences in Leader Emergence Persist Even for Dominant Women: An Updated Confirmation of Role Congruity Theory". Психология женщин Ежеквартально. 28 (3): 187–193. Дои:10.1111/j.1471-6402.2004.00135.x. S2CID 143797155.
  69. ^ а б Miyake, A.; Kost-Smith, L.E.; Finkelstein, N.D.; Pollock, S.J.; Cohen, G.L.; Ito, T.A. (2010). "Reducing the Gender Achievement Gap in College Science: A Classroom Study of Values Affirmation" (PDF). Наука. 330 (6008): 1234–1237. Bibcode:2010Sci...330.1234M. Дои:10.1126/science.1195996. PMID 21109670. S2CID 3156491.
  70. ^ а б Gaucher, D.; Friesen, J.; Kay, A.C. (2011). "Evidence that gendered wording in job advertisements exists and sustains gender inequality". Журнал личности и социальной психологии. 101 (1): 109–128. Дои:10.1037/a0022530. PMID 21381851.
  71. ^ Lyness, K.S.; Heilman, M.E. (2006). "When fit is fundamental: Performance evaluations and promotions of upper-level female and male managers". Журнал прикладной психологии. 91 (4): 777–785. CiteSeerX 10.1.1.473.9525. Дои:10.1037/0021-9010.91.4.777. PMID 16834505.
  72. ^ Eagly, A.H.; Wood, W. (1991). "Explaining Sex Differences in Social Behavior: A Meta-Analytic Perspective" (PDF). Бюллетень личности и социальной психологии. 17 (3): 306–315. Дои:10.1177/0146167291173011. S2CID 44209624.
  73. ^ а б Madera, J.M.; Hebl, M.R.; Martin, R.C. (2009). "Gender and letters of recommendation for academia: Agentic and communal differences". Журнал прикладной психологии. 94 (6): 1591–1599. CiteSeerX 10.1.1.471.9717. Дои:10.1037/a0016539. PMID 19916666.
  74. ^ Cohn, Samuel (1985). The process of occupational sex-typing : feminization of clerical labor in Great Britain, 1870-1936. Temple University Press. ISBN 0-87722-402-1. LCCN 85014864. OCLC 470452035. ПР 8110863M.
  75. ^ Ehrenreich, Barbara; English, Deirdre (2005). For her own good : two centuries of the experts' advice to women (2nd Anchor books ed.). Нью-Йорк: якорные книги. ISBN 1-4000-7800-8. LCCN 2005272032. OCLC 57688414. ПР 17625601M.
  76. ^ Williams, Christine (1992). "The Glass Escalator: Hidden Advantages for Men in the 'Female' Professions". Социальные проблемы. 39 (3): 253–267. Дои:10.1525/sp.1992.39.3.03x0034h. JSTOR 3096961.
  77. ^ а б Eidelman, S.; Biernat, M. (2003). "Derogating black sheep: Individual or group protection?". Журнал экспериментальной социальной психологии. 39 (6): 602–609. Дои:10.1016/s0022-1031(03)00042-8.
  78. ^ а б Kerr, N.L.; Hymes, R.W.; Anderson, A.B.; Weathers, J.E. (1995). "Defendant-juror similarity and mock juror judgments". Закон и человеческое поведение. 19 (6): 545–567. Дои:10.1007/bf01499374. HDL:2027.42/45313. S2CID 143678468.
  79. ^ а б Marques, J.; Abrams, D.; Serodio, R.G. (2001). "Being better by being right: Subjective group dynamics and derogation of in-group deviants when generic norms are undermined". Журнал личности и социальной психологии. 81 (3): 436–447. Дои:10.1037/0022-3514.81.3.436. PMID 11554645.
  80. ^ а б Taylor, T.S.; Hosch, H.M. (2004). "An examination of jury verdicts for evidence of a similarity-leniency effect, an out-group punitiveness effect or a black sheep effect". Закон и человеческое поведение. 28 (5): 587–598. Дои:10.1023/b:lahu.0000046436.36228.71. PMID 15638212. S2CID 32875319.
  81. ^ Cooper, V.W. (1997). "Homophily or the Queen Bee Syndrome". Исследование малых групп. 28 (4): 483–499. Дои:10.1177/1046496497284001. S2CID 145103338.
  82. ^ а б c d Ellemers, N.; Van den Heuvel, H.; de Gilder, D.; Maass, A.; Bonvini, A. (2004). "The underrepresentation of women in science: Differential commitment or the queen bee syndrome?" (PDF). Британский журнал социальной психологии. 43 (3): 315–338. Дои:10.1348/0144666042037999. PMID 15479533.
  83. ^ Sonnert, G.; Fox, M.F.; Adkins, K. (2007). "Undergraduate Women in Science and Engineering: Effects of Faculty, Fields, and Institutions Over Time". Ежеквартальный журнал социальных наук. 88 (5): 1333–1356. CiteSeerX 10.1.1.452.4529. Дои:10.1111/j.1540-6237.2007.00505.x.
  84. ^ Stout, J.G.; Dasgupta, N.; Hunsinger, M.; McManus, M.A. (2011). "STEMing the tide: Using ingroup experts to inoculate women's self-concept in science, technology, engineering, and mathematics (STEM)" (PDF). Журнал личности и социальной психологии. 100 (2): 255–270. Дои:10.1037 / a0021385. PMID 21142376. S2CID 10954698.
  85. ^ Welsh, Jennifier (16 Oct 2013). "These Are The 7 Things Keeping Women Out of Science Careers". Business Insider. Получено 25 ноя 2017.
  86. ^ "Family and Medical Leave Act". Министерство труда США. Получено 25 ноя 2017.
  87. ^ Katie Warren (18 May 2018). "Here's what maternity leave looks like around the world". Инсайдер. Получено 14 декабря 2018.
  88. ^ Michelle Toh (19 Jan 2018). "These countries offer the most generous maternity leave". CNN. Получено 14 декабря 2018.
  89. ^ "Paid Family Leave – Fathers". State of California, Employment Development Department. Получено 25 ноя 2017.
  90. ^ а б c d е Pell, A N (1996). "Fixing the leaky pipeline: women scientists in academia" (PDF). Журнал зоотехники. 74 (11): 2843–8. Дои:10.2527/1996.74112843x. ISSN 0021-8812. PMID 8923199. S2CID 3087722.
  91. ^ а б Lips, Hilary M. (2008). Sex & gender : an introduction. McGraw-Hill/Higher Education. ISBN 978-0-07-340553-7. LCCN 2007011115. OCLC 105433742. ПР 9262506M.
  92. ^ Cheryan, Sapna; Siy, John Oliver; Vichayapai, Marissa; Drury, Benjamin J.; Kim, Saenam (2011). "Do Female and Male Role Models Who Embody STEM Stereotypes Hinder Women's Anticipated Success in STEM?" (PDF). Социально-психологическая наука и наука о личности. 2 (6): 656–664. Дои:10.1177/1948550611405218. S2CID 7935579.
  93. ^ Page, Lewis (15 December 2009). "Ladies put off tech careers by sci-fi posters, Coke cans". Получено 27 июля 2015.
  94. ^ Page, Lewis (27 June 2013). "Trick-cyclist's claim: I have FOUND how to get GIRLS INTO TECH". Получено 27 июля 2015.
  95. ^ Ruchika Tulshyan. "Top 10 College Majors For Women – 10: Liberal Arts and Sciences, General Studies, Humanities". Forbes.com. Архивировано из оригинал on 2013-01-23. Получено 2013-03-07.
  96. ^ "Table 201.20. Enrollment in grades 9 through 12 in public and private schools compared with population 14 to 17 years of age: Selected years, 1889–90 through fall 2015". Национальный центр статистики образования. 2015 г.. Получено 19 ноя 2017.
  97. ^ "Table 204.90. Percentage of public school students enrolled in gifted and talented programs, by sex, race/ethnicity, and state: 2004, 2006, and 2011–12". Национальный центр статистики образования. 2015 г.. Получено 19 ноя 2017.
  98. ^ а б c "TABLE 1-1. Resident population of the United States, by age and sex: 2014". Национальный фонд науки. Получено 19 ноя 2017.
  99. ^ "TABLE 2-1. Undergraduate enrollment at all institutions, by citizenship, ethnicity, race, sex, and enrollment status: 2004–14". Национальный фонд науки. Получено 19 ноя 2017.
  100. ^ "TABLE 2-8. Intentions of freshmen to major in S&E fields, by race or ethnicity and sex: 2014". Национальный фонд науки. Получено 19 ноя 2017.
  101. ^ "TABLE 5-1. Bachelor's degrees awarded, by sex and field: 2004–14". Национальный фонд науки. Получено 19 ноя 2017.
  102. ^ "TABLE 7-2. Doctoral degrees awarded to women, by field: 2004–14". Национальный фонд науки. Получено 19 ноя 2017.
  103. ^ Su, Rong; Rounds, James; Armstrong, Patrick (2009). "Men and Things, Women and People: A Meta-Analysis of Sex Differences in Interests" (PDF). Психологический бюллетень. 135 (6): 859–884. Дои:10.1037/a0017364. PMID 19883140. S2CID 31839733.
  104. ^ Seymour, Elaine (1997). Talking about leaving : why undergraduates leave the sciences. Contributor : Hewitt, Nancy M. Boulder, Colo.: Westview Press. ISBN 0-8133-8926-7. LCCN 96226099. OCLC 35908599. ПР 9661577M.
  105. ^ Preston, Anne Elizabeth (2004). Leaving science : occupational exit from scientific careers. Фонд Рассела Сейджа. New York: Russell Sage Foundation. ISBN 0-87154-694-9. LCCN 2003065968. OCLC 53814057. ПР 8348363M.
  106. ^ Hango, Darcy. Ability in mathematics and science at age 15 and program choice in university : differences by gender (PDF). Статистическое управление Канады. Culture, Tourism and the Centre for Education Statistics. Ottawa, Ontario. ISBN 978-1-100-22843-3. OCLC 872591044.
  107. ^ Falk, Armin; Hermle, Johannes (19 October 2018). "Relationship of gender differences in preferences to economic development and gender equality". Наука. 362 (6412): eaas9899. Дои:10.1126/science.aas9899.
  108. ^ Уиллингем, Эмили. "When Times Are Good, the Gender Gap Grows". Scientific American. Получено 2019-12-24.
  109. ^ Stoet, Gijsbert; Geary, David C. (2018). "The gender-equality paradox in STEM education" (PDF). Психологическая наука. 29 (preprint): 581–593. Дои:10.1177/0956797617741719. PMID 29442575. S2CID 4874507 – via Leeds Becket Repository.
  110. ^ Stoet, Gijsbert; Гири, Дэвид К. (14 февраля 2018 г.). «Парадокс гендерного равенства в области естественных наук, технологий, инженерного дела и математического образования» (PDF). Психологическая наука. 29 (4): 581–593. Дои:10.1177/0956797617741719. ISSN 0956-7976. PMID 29442575. S2CID 4874507.
  111. ^ "Исправление: парадокс гендерного равенства в науке, технологиях, инженерии и математическом образовании". Психологическая наука. 31 (1): 110–111. 2020-01-01. Дои:10.1177/0956797619892892. ISSN 0956-7976. PMID 31809229.
  112. ^ «Спорное исследование Утверждал объяснить, почему женщины не идут в науку и технологии. Он только что получил 1113-Word Correction». Новости BuzzFeed. Получено 2020-03-03.
  113. ^ Ричардсон, Сара С .; Reiches, Meredith W .; Брух, Джо; Булико, Марион; Noll, Nicole E .; Шаттук-Хайдорн, Хизер (11 февраля 2020 г.). «Существует ли парадокс гендерного равенства в науке, технологиях, инженерном деле и математике (STEM)? Комментарий к исследованию Стоута и Гири (2018)». Психологическая наука. 31 (3): 338–341. Дои:10.1177/0956797619872762. ISSN 0956-7976. PMID 32043923. S2CID 211079357.
  114. ^ Лобек, Аннет; Грубе, Дитмар; Мошнер, Барбара (2017). «Академическая самооценка и причинно-следственные связи для успеха и неудач среди учеников начальной школы». Международный журнал дошкольного образования. 25 (2): 190–203. Дои:10.1080/09669760.2017.1301806. ISSN 0966-9760. S2CID 151774919.
  115. ^ Келлер, Кармен (2001-05-01). «Влияние стереотипов учителей на стереотипы учеников о математике как мужской сфере». Журнал социальной психологии. 141 (2): 165–73. Дои:10.1080/00224540109600544. PMID 11372563. S2CID 761169.
  116. ^ Джонсон, Анджела С. (2007). «Непредвиденные последствия: как профессора науки отговаривают цветных женщин». Научное образование. 91 (5): 805–821. Bibcode:2007SciEd..91..805J. Дои:10.1002 / sce.20208. ISSN 0036-8326.
  117. ^ Эльстад, Эйвинд; Турмо, Аре (2009-08-06). «Влияние пола учителя на вовлеченность и успеваемость старшеклассников в науке». Международный журнал гендера, науки и технологий. 1 (1). ISSN 2040-0748.
  118. ^ «MSN | Outlook, Office, Skype, Bing, последние новости и последние видео». Получено 5 декабря, 2012.[мертвая ссылка]
  119. ^ Пейдж, Льюис (27 июля 2015 г.). «Новое исследование нехватки женщин в технологиях: это НЕ мужская вина». Получено 27 июля 2015.
  120. ^ а б c d е Эллис, Джессика; Fosdick, Bailey K .; Расмуссен, Крис (2016). «Женщины в 1,5 раза чаще покидают конвейер STEM после исчисления, чем мужчины: недостаток математической уверенности - потенциальный виновник». PLOS ONE. 11 (7): 1–14. arXiv:1510.07541. Bibcode:2016PLoSO..1157447E. Дои:10.1371 / journal.pone.0157447. ISSN 1932-6203. ЧВК 4943602. PMID 27410262.
  121. ^ Чипман, Сьюзен (сентябрь 1992 г.). "Беспокойство по математике и научная карьера среди способных студенток". Психологическая наука. 3 (5): 292–295. Дои:10.1111 / j.1467-9280.1992.tb00675.x. S2CID 145442959.
  122. ^ Келли, Стефани (октябрь 2013 г.). «Для девочек в STEM важна принадлежность, а не структура мозга». Методы: соединение образования и карьеры. 88 (7): 34–36 - через EBSCO Academic Search Complete.
  123. ^ а б Стейнберг, Юлия (ноябрь – декабрь 2012 г.). «Расчетный средний балл и идентификация по математике как модераторы стереотипной угрозы у очень стойких женщин». Базовая и прикладная социальная психология. 34 (6): 534–543. Дои:10.1080/01973533.2012.727319. S2CID 143494831 - через EBSCO Academic Search Complete.
  124. ^ «Как женщины могут преодолеть синдром самозванца в технологической индустрии?».
  125. ^ Schmader, T .; Джонс, М. (2003). «Совпадающие доказательства того, что угроза стереотипа снижает объем рабочей памяти». Журнал личности и социальной психологии. 85 (3): 440–452. Дои:10.1037/0022-3514.85.3.440. PMID 14498781.
  126. ^ Steele, C.M .; Аронсон, Дж. (1995). «Стереотипные угрозы и результаты интеллектуальных тестов афроамериканцев» (PDF). Журнал личности и социальной психологии. 69 (5): 797–811. Дои:10.1037/0022-3514.69.5.797. PMID 7473032. S2CID 4665022.
  127. ^ а б c Steele, C.M .; Спенсер, С.Дж .; Аронсон, Дж. (2002). Соперничество с групповым имиджем: психология стереотипов и угрозы социальной идентичности. Успехи экспериментальной социальной психологии. 34. С. 379–440. Дои:10.1016 / с0065-2601 (02) 80009-0. ISBN 9780120152346.
  128. ^ а б Спенсер, С.Дж .; Steele, C.M .; Куинн, Д. (1999). «Угроза стереотипов и успеваемость женщин по математике». Журнал экспериментальной социальной психологии. 35 (1): 4–28. CiteSeerX 10.1.1.370.3979. Дои:10.1006 / jesp.1998.1373.
  129. ^ Борк, Кристина (2012-03-08). "Поля STEM: где женщины?". Huffington Post. Получено 25 ноя 2017.
  130. ^ Артур Роберт Дженсен "Фактор g: наука об умственных способностях" 1998 г. ISBN 0-275-96103-6, Praeger Publishers, 88 Post Road West, Westport, CT 06881, страницы 513–515: «Феномен стереотипной угрозы может быть объяснен в терминах более общей конструкции, тестовой тревожности, которая изучается с первых дней психометрии. Тестовая тревожность имеет тенденцию к снижению уровня успеваемости в тестах пропорционально степени сложности и количеству умственных усилий, которые они требуют от испытуемого. Относительно больший эффект тестовой тревожности у чернокожих выборок, у которых были несколько более низкие баллы по SAT, чем у белых в Стэнфордских экспериментах представляет собой пример закона Йеркса-Додсона ... проводя эксперимент того же типа с использованием исключительно белых (или черных) субъектов, разделенных на группы с более низкими и высокими способностями, можно показать, что это явление приписывает стереотипная угроза не имеет ничего общего с расой, например, а является результатом взаимодействия уровня способностей с тревожностью теста как функции сложности теста ».
  131. ^ а б Stoet, G .; Гири, Д. К. (2012). «Может ли угроза стереотипа объяснить гендерный разрыв в успеваемости и успеваемости по математике?» (PDF). Обзор общей психологии. 16: 93–102. Дои:10.1037 / a0026617. S2CID 145724069. PDF. В архиве 2016-01-12 в Wayback Machine
  132. ^ Fryer, R.G .; Levitt, S.D .; Лист, Дж. А. (2008). «Изучение влияния финансовых стимулов на стереотипную угрозу: данные пилотного исследования» (PDF). Американский экономический обзор. 98 (2): 370–375. Дои:10.1257 / aer.98.2.370.
  133. ^ Йонг, Эд (9 сентября 2016 г.). "Тревожная тенденция простых маленьких уловок психологии"'". Атлантический океан. Получено 11 сентября 2016.
  134. ^ а б Гэнли, Коллин М .; Mingle, Leigh A .; Райан, Эллисон М .; Райан, Кэтрин; Васильева, Марина; Перри, Мишель (1 января 2013 г.). «Исследование влияния стереотипов на успеваемость девочек по математике» (PDF). Развивающая психология. 49 (10): 1886–1897. CiteSeerX 10.1.1.353.4436. Дои:10.1037 / a0031412. PMID 23356523. Архивировано из оригинал (PDF) в 2014-07-19. Получено 2017-04-24.
  135. ^ Flore, Paulette C .; Wicherts, Jelte M. (2014). «Влияет ли угроза стереотипов на результативность девушек в стереотипных областях? Метаанализ». Журнал школьной психологии. 53 (1): 25–44. Дои:10.1016 / j.jsp.2014.10.002. ISSN 0022-4405. PMID 25636259.
  136. ^ Миллер, Дэвид (9 июня 2015 г.). «Убеждения о врожденных талантах могут отговорить студентов от изучения STEM». Разговор. Получено 25 ноя 2017.
  137. ^ "Архив: выступления на конференции NBER по диверсификации научных и инженерных кадров". Архивировано из оригинал 30 января 2008 г.. Получено 2008-01-30.. 14 января 2005 г.
  138. ^ Мацакис, Луиза; Коблер, Джейсон; Эмерсон, Сара (7 августа 2017 г.). "Вот цитаты для манифеста против разнообразия, распространяемого в Google". Порок. Получено 25 ноя 2017.
  139. ^ Бреда, Томас; Напп, Клотильда (30 июля 2019 г.). «Сравнительное преимущество девочек в чтении может во многом объяснить гендерный разрыв в областях, связанных с математикой» (PDF). Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки. 116 (31): 15435–15440. Дои:10.1073 / pnas.1905779116. ЧВК 6681723. PMID 31308226. Получено 1 ноября 2019.
  140. ^ Гилкрист, Карен (19 сентября 2019 г.). «Гендерный разрыв в науке и технологиях может быть связан с академическими успехами девочек, - говорят исследователи». CNBC. Получено 31 октября 2019. В исследовании, проведенном с участием более 300 000 15-летних в 64 странах, отчет обнаружил, что мальчики лишь незначительно превосходят девочек по математическим тестам, в то время как девочки намного превосходят своих сверстников-мужчин по экзаменам по чтению. ... В отчете говорится, что новые результаты могут объяснить до 80% огромного и стойкого гендерного разрыва в исследованиях STEM, потому что они указывают на широкое неравенство в образовании в критический момент в процессе принятия студентами академических решений.
  141. ^ The Economist, 15 февраля 2020 г., стр. 56.
  142. ^ Карли, Линда Л .; Алава, Лайла; Ли, ЙонА (6 января 2016 г.). «Стереотипы о гендере и науке». Психология женщин Ежеквартально. 40 (2): 244–260. Дои:10.1177/0361684315622645.
  143. ^ "Энн-Мари Слотер". Университет Принстона.
  144. ^ Поиск баланса между работой, личной жизнью, Торонто Стар, 11 июля 2012 г.
  145. ^ Джонс, Майкл; Шмадер, Тони; Мартенс, Энди (2005). «Знание - половина успеха: обучение стереотипам как средство повышения успеваемости женщин по математике» (PDF). Психологическая наука. 16 (3): 175–179. Дои:10.1111 / j.0956-7976.2005.00799.x. PMID 15733195. S2CID 10010358.
  146. ^ а б Marx, D.M .; Роман, Дж. (2002). «Женские образцы для подражания: защита успеваемости женщин по математике» (PDF). Личность и социальный бюллетень. 28 (9): 1183–1193. Дои:10.1177/01461672022812004. S2CID 19258680.
  147. ^ а б Huguet, P .; Регнер, И. (2007). «Угроза стереотипов среди школьниц в квази-обычных школьных условиях» (PDF). Журнал педагогической психологии. 99 (3): 545–560. Дои:10.1037/0022-0663.99.3.545. S2CID 54823574.
  148. ^ McIntyre, R.B .; Paulson, R.M .; Лорд, К. (2003). «Снижение угрозы стереотипа о женской математике за счет выделения групповых достижений». Журнал экспериментальной социальной психологии. 39 (1): 83–90. Дои:10.1016 / s0022-1031 (02) 00513-9.
  149. ^ Друри, Бенджамин Дж .; Сий, Джон Оливер; Черян, Сапна (2011). «Когда женские ролевые модели приносят пользу женщинам? Важность дифференциации найма и удержания в STEM». Психологическое расследование. 22 (4): 265–269. Дои:10.1080 / 1047840x011.620935. S2CID 18705221.
  150. ^ Стернс, Элизабет; Боттия, Марта Сесилия; Давалос, Элеонора; Микельсон, Рослин Арлин; Моллер, Стефани; Валентино, Лорен (01.02.2016). «Демографические характеристики учителей математики и естественных наук в старших классах и успехи девочек в STEM». Социальные проблемы. 63 (1): 87–110. Дои:10.1093 / socpro / spv027. ISSN 0037-7791.
  151. ^ Martens, A .; Johns, M .; Greenberg, J .; Шимель, Дж. (2006). «Борьба с угрозой стереотипов: влияние самоутверждения на интеллектуальную производительность женщин». Журнал экспериментальной социальной психологии. 42 (2): 236–243. Дои:10.1016 / j.jesp.2005.04.010. HDL:10092/507.
  152. ^ Miyake, A .; Кост-Смит, L.E .; Финкельштейн, Н.Д .; Pollock, S.J .; Cohen, G.L .; Ито, Т.А. (2010). «Сокращение гендерного разрыва в успеваемости в науке о высшем учебном заведении: исследование подтверждения ценностей в классе» (PDF). Наука. 330 (6008): 1234–1237. Bibcode:2010Научный ... 330.1234M. Дои:10.1126 / science.1195996. PMID 21109670. S2CID 3156491.
  153. ^ а б c Грески, Д.М .; Eyck, L.L.T .; Лорд, C.G .; Макинтайр, Р. Б. (2005). «Влияние выдающихся множественных идентичностей на успеваемость женщин под угрозой математического стереотипа». Секс Роли. 53 (9–10): 703–716. Дои:10.1007 / s11199-005-7735-2. S2CID 73702463.
  154. ^ "Представляем StemBox, супер умную сестренку Birchbox". Получено 2015-07-22.
  155. ^ «Повышение статуса женщин и девочек во всем мире». Получено 2016-09-25.
  156. ^ МУДРЫЙ. "О нас". Wisecampaign.org.uk. Получено 20 августа 2017.
  157. ^ «Миллион женщин-наставников». Millionwomenmentors.org. Получено 31 августа 2017.
  158. ^ «Четыре истории, которые показывают, что у науки все еще есть гендерная проблема». HuffPost UK. 2017-10-09. Получено 2018-10-01.
  159. ^ "Verizon Innovative Learning". Verizon.com. 2016-08-16. Получено 20 августа 2017.
  160. ^ "Женщины в STEM". Архивировано из оригинал 14 мая 2016 г.. Получено 14 мая 2016.
  161. ^ "Женщины и девушки в науке, технологиях, инженерии и математике (STEM)" (PDF). Администрация президента - Белый дом. Получено 2 марта 2015.
  162. ^ «Устранение барьеров на пути к гендерному равенству». UTS. 29 августа 2019 г.. Получено 3 сентября 2019.

Источники

дальнейшее чтение