Женский вопрос: гендерные стереотипы в украинском ИТ. Образование

Несмотря на развитие ИТ-индустрии, доля женщин в персонале ИТ-компаний и на Западе, и в Украине остается довольно скромной. Среди сотрудников Apple, eBay, Facebook, Google, Linkedin, Twitter, Yahoo женщины составляют 30-40% всего штата и в среднем 15-20% технических специалистов.

Согласно исследованию DOU «Портрет украинского ИТ-шника» доля женщин в украинских ИТ-компаниях в 2015 году составляла 14% — и это учитывая стремительный рост с 7% в 2011.

Почему так происходит? Возможно, женщины обладают меньшими способностями в сферах STEM (Science, Technology, Engineering, Math) в целом и в ИТ в частности? Или более ориентированы на семью? А может быть, на решение выбрать ИТ как сферу обучения и работы влияют гендерные стереотипы?

Данная статья посвящена поиску ответов на эти вопросы. Сегодня мы поговорим про обучение в школе и в вузах, потому что уже на этом этапе наблюдается сдвиг в гендерном распределении. В следующей статье речь пойдет о работе в украинском ИТ.

В статье использованы результаты исследований, в основном зарубежных, а также результаты опроса DOU, проведенного в конце января-начале февраля этого года.

Детали проведения опроса

Опрос был проведен с 20 января по 4 февраля 2016 года на сайте DOU. Общее количество участников — 2987 (2439 мужчин и 548 женщин). Цель опроса, представленная на сайте — изучение ИТ как сферы работы. Гендерная направленность опроса не афишировалась сознательно, чтобы не искажать выборку респондентов и не повлиять на их мнение до заполнения анкеты. По этой же причине была закрыта возможность оставлять комментарии к записи.

На всех графиках с результатами цветными рамками вокруг цифр отмечены статистически значимые различия (уровень значимости 90%). Отсутствие рамки означает, что различие статистически не значимо — это зависит как от разницы показателей, так и от количества респондентов в анализируемой группе.

Итак, почему женщины реже выбирают обучение на технических специальностях?

Среди украинских студентов вузов по специальностям ИТ и инженерия женщины составляют менее 25%. Такое неравномерное распределение характерно и для других стран. Например, в США в последние годы доля женщин среди студентов направления computer science составляет 15-20% — результат снижения с 35-40% в 80-х годах.

Та же ситуация видна и в данных нашего опроса: среди работающих в ИТ женщин техническое образование есть у 57%, среди мужчин — у 79%. Среди мужчин также больше людей без высшего образования — это может быть следствием большей доли опрошенных в возрасте до 21 года, которые могут еще продолжать учиться.

Поскольку обучение на технических специальностях в вузах требует знания математики, посмотрим на гендерные различия в знаниях этого предмета.

Факты таковы: в школьных математических тестах типа SAT (США) и PISA (страны OECD, в т.ч. большинство стран Европы и Северной Америки) средние результаты девочек ниже, чем средние результаты мальчиков. Долгосрочный тренд результатов SAT показывает, что величина гендерного разрыва не менялась за последние 40 лет. В то же время, различие средних баллов хотя и значимо, но не слишком велико: около 2% в тестах PISA и около 6% в тестах SAT.

Казалось бы, из этих результатов можно сделать вывод, что девочки менее склонны к математике «от природы». Однако если изучить вопрос глубже, обнаруживаются интересные закономерности.

— Культурные особенности стран

Различие оценок мальчиков и девочек (т.н. gender gap) коррелирует с уровнем гендерного равенства в стране. В более эмансипированных странах (Норвегия, Швеция) результаты математических тестов мальчиков и девочек не отличаются.

— Отсутствие различий на момент поступления в школу

До поступления в школу среди мальчиков и девочек не наблюдается значимых различий в знаниях математики. Однако уже через шесть лет показатели девочек снижаются на величину, эквивалентную 2,5 месяцам обучения. Снижение наблюдается среди всех подгрупп: с разным доходом, разной национальности, в разных регионах (исследование проведено в США), в семьях разного состава, в государственных и в частных школах. Внятных объяснений этому явлению не найдено.

— Большее количество мальчиков среди top performers

В качестве дополнительного аргумента о большей склонности мальчиков к математике иногда говорят о том, что среди лучших учеников больше мальчиков, чем девочек. Например, если взять 5% учеников с самыми высокими баллами, то мальчиков среди них будет гораздо больше, чем девочек. Результаты SAT и PISA это подтверждают.

Однако результаты мальчиков в принципе более вариативны. По сравнению с девочками, среди мальчиков меньше тех, кто набирает средние баллы и больше тех, кто набирает высокие или низкие баллы: распределение оценок мальчиков имеет более толстые «хвосты». В то же время результаты девочек ближе к среднему значению: очень способных или очень не способных среди них меньше (опять же, по сравнению с мальчиками).

Это касается не только математики. По данным PISA разброс оценок мальчиков выше для всех трех измеряемых категорий знаний: математика, чтение, наука. Это же исследование показывает, что неуспевающих учеников среди мальчиков больше, чем среди девочек — опять же, показатель более высокой вариативности.

Согласно другим исследованиям, более высокая вариативность присуща мужчинам в целом. Она проявляется не только в математике и не только в знаниях, но и в физических признаках, таких как рост, вес и т.п. Это может объясняться биологическими факторами (большая вариативность среди мужских особей вида — это механизм эволюционной адаптации к изменению условий проживания), а в случае со знаниями и навыками — еще и социальными. Например, более низкие требования к поведению мальчиков могут влиять на их успеваемость в будущем.

— Усидчивость

Бытует мнение, что девочки более усидчивы или старательны, чем мальчики.

Данные PISA показывают, что девочки действительно тратят больше времени на домашние задания, но неясно, чем это вызвано: «природой» или воспитанием.

Если бы мальчики тратили на домашние задания столько же времени, то их результаты стали бы лучше по всем направлениям — по науке они демонстрировали бы более высокие показатели (сейчас разницы нет), по математике увеличили бы разрыв, а по чтению немного подтянулись бы, но не догнали бы девочек (разрыв результатов в чтении выше чем в математике):

Чтобы понять, разделяют ли украинские ИТ-специалисты мнение о большей усидчивости женщин, мы в опросе просили оценить степень согласия с утверждением «Женщины лучше мужчин справляются с рутинной работой». Женщины менее согласны с ним — 21% против 27% среди мужчин.

Интересно проанализировать ответы на этот вопрос в разрезе групп. Например, среди женщин-девелоперов уровень согласия еще ниже — 18%, а среди женщин, работающих в QA и менеджменте уровень выше и не отличается от мужского. Согласие с этим утверждением и у мужчин, и у женщин растет с возрастом, а у женщин еще и с обретением семейного статуса. Правда, неясно, характеризует ли это людей так сказать «старшего поколения», или такая метаморфоза происходит с возрастом (опытом) со всеми.

— Уверенность в собственных знаниях

Хотя девочки и тратят больше времени на домашние задания, достичь более высоких результатов им мешает сравнительно низкая уверенность в своих знаниях. По данным PISA, девочки менее уверены в своих знаниях в математике по сравнению с мальчиками.

Можно предположить, что если они действительно менее способны к математике («от природы» или по другим причинам), то такая самооценка просто адекватна их уровню знаний. Однако данные показывают, что девочки менее уверены в себе независимо от реальных знаний. Если взять девочек и мальчиков с одинаковыми результатами тестов, девочки будут менее уверены в себе. Такое различие характерно для детей с любым уровнем знаний, причем максимальный разрыв в самооценке наблюдается среди top performers, то есть тех, кто показывает лучшие результаты.

Почему это важно? Потому что среди тех, кто одинаково оценивает свой уровень знаний, нет различий в результатах тестов. Девочки с самооценкой как у мальчиков сдают тесты так же как и мальчики. Но девочки, сдающие тесты так же как мальчики, менее уверены в себе. То есть можно сказать, что повышение уровня уверенности в своих знаниях до мужского снижает gender gap в оценках.

— Формат проведения тестов

Исследования показывают, что мужчины и женщины по-разному реагируют на соревновательный формат проведения тестирования.

В задачах на решение головоломок результаты мужчин и женщин практически не отличались, если тестирование проводилось индивидуально. Результаты улучшались, если тестирование проходило в группах одного пола. Но при тестировании в разнополых группах результаты женщин резко снижались.

Исследование среди студентов Стэнфорда показало, что женщины и мужчины с одинаковым уровнем знаний по-разному реагируют на выбор сложности задания. Мужчины выбирают более сложные задачи чаще, чем женщины. Однако если дать возможность выбрать задание, потренироваться, а потом еще раз выбрать задание, то женщины с высоким уровнем знаний становятся более уверенными в себе и выбирают более сложные задания практически так же часто, как и мужчины.

Сложно сказать, что больше влияет на такое различие в соревновательности: биология или воспитание и общественные нормы. К тому, как воспринимают женщин, проявляющих соревновательное поведение, мы еще вернемся, когда будем говорить о работе в ИТ.

— Убеждения

Итак, мы видим, что на gender gap в результатах математических тестов влияет уверенность в своих знаниях (независимо от их реального уровня), соревновательный характер проведения тестов, потраченное на обучение время, а также уровень гендерного равенства в стране.
Попробуем оценить, насколько велико влияние стереотипов.

Родительские ожидания. По данным PISA родители чаще ожидают, что их сыновья, а не дочери, будут работать в направлениях STEM (Science, Technology, Engineering, Math) — даже при одинаковом уровне знаний у детей.

И женщины, и мужчины склонны считать, что женщины хуже в математике. Когда нужно определить, кто лучше справится с арифметическим заданием, и нет другой информации кроме фотографии, то судьи — и женщины, и мужчины — считают, что участники-мужчины справятся лучше. Даже если предоставить информацию о реальных результатах выполнения заданий, и даже если результаты женщин-участниц не отличаются от результатов мужчин-участников (!), все равно судьи считают, что мужчины справятся лучше.

Эксперименты, определяющие влияние стереотипов. Интересные и неоднозначные данные зафиксированы в экспериментах, которые оценивают результаты математических тестов в зависимости от предварительной активизации гендерных стереотипов у участников.

Например, эксперименты с участием детей-азиатов показывают влияние и расовых, и гендерных стереотипов.

В ходе этих экспериментов и девочки, и мальчики лучше справлялись с тестами, когда им напоминали об их происхождении (просили перед тестом раскрасить картинку с детьми-азиатами). Однако если им напоминали об их поле (девочки раскрашивали картинку с девочкой, держащей куклу, а мальчики — с мальчиком, играющим в баскетбол), результаты девочек оказывались ниже, а мальчиков — выше, чем у контрольной группы.

Интересно, что эти закономерности обнаружились у детей 5-7 лет и 11-13 лет, в то время как в группах 8-10 лет и девочки, и мальчики показывали лучшие результаты при активации «гендерного вопроса». Исследователи объясняют это тем, что дети в возрасте 8-10 лет наиболее критично настроены в отношении противоположного пола и заявляют о превосходстве своего пола чаще, чем дети других возрастных групп.

Стереотипы влияют не только на женщин. Белые мужчины, которым перед тестированием напоминали, что азиаты лучше справляются с математическими тестами, показывали более низкие результаты. Влияние стереотипа (т.н. stereotype threat) тем сильнее, чем больше человек ассоциирует себя с группой, на которую распространяется стереотип. То есть чем больше мужчина-участник теста ассоциировал себя с белыми, тем сильнее на него влияли стереотипы о преимуществах азиатов. Аналогично, чем больше женщина ассоциирует себя со своей гендерной группой, тем сильнее на нее будут влиять стереотипы о женщинах.

В то же время, анализ данных NAEP (National assessment of educational progress) не показывает разницы в результатах тестов между теми, кому до тестирования задавали гендерно-стереотипные вопросы, и теми, кому их не задавали. Одно из возможных объяснений состоит в том, что цель NAEP — не оценка индивидуальных знаний конкретного ученика (никто из учеников не узнает свои результаты), а обобщенная оценка эффективности обучения в США. Соответственно, сдача экзамена предполагает меньше ответственности и соревновательности, что может снижать влияние stereotype threat.

Что думают украинские ИТ-шники о способностях к математике

Чтобы оценить, насколько украинские ИТ-специалисты согласны с мнением о гендерной разнице в математических способностях, мы в ходе опроса просили их оценить степень согласия с утверждением «Мужчины от природы более способны в математике, чем женщины».

В целом с ним согласны 32% мужчин и 21% женщин.

В некоторых группах разрыв между мнением мужчин и женщин особенно велик. Меньше всего женщин, согласных с этим утверждением — среди женщин с техническим высшим образованием (17%) и женщин-девелоперов (11%).

Итого

Гендерный дисбаланс в сфере ИТ и других технических направлений заметен уже при поступлении в вуз. По-видимому, он возникает во время обучения в школе и касается различий в оценках по математике (которая является основным предметом для поступления).

На данный момент девочки показывают в среднем более низкие результаты в математических тестах. Однако есть свидетельства связи результатов с гендерными стереотипами, родительскими ожиданиями, соревновательным характером теста и общей уверенностью в своих знаниях, которая у девочек ниже.

В результате действия всех этих факторов к моменту поступления в вуз доля женщин, желающих изучать технические специальности снижается в среднем до 25%. В будущем это соответственно отразится и на гендерном составе сотрудников ИТ-компаний.

В следующей статье мы обсудим, почему женщины и мужчины выбирают работу в ИТ, как они оценивают работу в этой сфере и свой профессиональный уровень, и почему женщины в итоге реже добиваются руководящих постов и меньше зарабатывают.