Silvia Rueda Pascual
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Falta de diversidad en estudios TIC
¿Elección libre o decisión condicionada?

El futuro (Presente) es STEM
Informe del European Center for the development of vocational training (CEDEPOF, Eurofound) de 2018
Skills forecast: trends and challenges to 2030

Algunos Datos
Sólo el 7% del estudiantado cursa una carrera tecnológica
De estos, sólo el 28% son mujeres y sólo el 20% ingenieras
En estudios de Informática en España en 30 años hemos pasado
del 30% al 12% de mujeres
En Europa, sólo el 30% de los 7 millonesde personas que
trabajan en el sector TIC son mujeres

Algunos Datos
EmpresasespañolasconmujeresespecialistasTIC
Datos extraídos del INE

Algunos Datos
PorcentajedemujeresenEducaciónSuperiorenelmundo(2014-2016)
UNESCO. Cracking the code: Girls’ and womens’ education in science, technology, engineering and mathematics (STEM)
Diferenciassignificativasdegéneroenlamatrículadeeducaciónsuperiorporáreasdeestudio.115 países y territorios dependientes.
Fuente de datos: IEU 2014-2016.IEU Centro de Datos.Montreal, Instituto de Estadísticade la UNESCO.http://data.uis.unesco.org

Algunos Datos
PorcentajedemujeresengradosenlaUV yenEspaña(curso2019-2020)

Algunos Datos
Evolucióndel%demujeresenIngenieríaenlaUV yenEspaña

Nopodemosperderelpotencial
del50%delapoblación
8
PERO
¿Porquénohay?
SinoeligencarrerasSTEMseráporquenoquieren

Factoresqueinfluyenenlaparticipacióndeniñasy mujeres,ensuprogresiónyensu
rendimientoenlaeducaciónSTEM
UNESCO. Cracking the code: Girls’ and womens’ education in science, technology, engineering and mathematics (STEM)
Las Causas

Las Causas
El peso de los estereotipos
Estudio Science 2017
La distribución de mujeres y hombres en las
disciplinas académicas parece verse afectada
por las percepciones de brillantez intelectual.
A los 6 años, las niñas se inclinaban por incluir
a más niños en la categoría de "muy, muy
inteligente" y se alejaban de los juegos
destinados a los "realmente, realmente
inteligentes“.
A partirdelos6 años
https://science.sciencemag.org/content/355/6323/389

Las Causas
El peso de los estereotipos
Experimento Universidad Yale 2012
Valorar la solicitud presentada por un
estudiante (John) o una estudiante (Jennifer)
ficticios. La documentación que evaluaban era
la misma salvo el nombre y sexo.
Jennifer fue significativamente (p<0,01) peor
valorada que John en todos los aspectos y
merecedora de una remuneración más baja.
Sin importar el sexo de la persona evaluadora.
EfectoJennifery John
https://www.pnas.org/content/109/41/16474

Las Consecuencias
El sistema tenía un sesgo machista a la
hora de seleccionar a las personas
solicitantes, sobre todo a quienes aspiraban
a puestos técnicos típicamente asignados a
hombres, como desarrollador de software.
Se habían usado pocos datos de mujeres
para entrenar al sistema.
Mujeres“penalizadas”
https://www.bbc.com/mundo/noticias-45823470

Las Consecuencias
El sistema de reconocimiento de
voz de Google tenía un sesgo
machista a la hora de reconocer
la voz.
Se habían usado pocos datos de
mujeres para entrenar al sistema.
Mujeres“penalizadas”
https://makingnoiseandhearingthings.com/2016/07/12/googles-speech-recognition-has-a-gender-bias

Las Consecuencias
Laguerradelasconsolas

Cambiando las cosas

LíneasdeActuación
Soluciones a la Brecha de Género
Difusión de la aplicabilidad social
Las TIC también suponen un Bien Social.
Redes de apoyo
Programas de mentorización entre chicas.
Visibilización de modelos femeninos de proximidad
Mujeres normales con un día a día interesante.
UNESCO. Cracking the code: Girls’ and womens’ education in science, technology, engineering and mathematics (STEM)

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