La baja confianza matemática desalienta a las estudiantes a seguir disciplinas STEM

Una nueva investigación encuentra que las estudiantes universitarias tienen 1, 5 veces más probabilidades que sus homólogos masculinos de abandonar la ciencia, la tecnología, la ingeniería y las matemáticas (STEM) después de tomar el primer curso de la serie de cálculos. El estudio, publicado la semana pasada en PLOS ONE, respalda lo que muchos educadores han observado y estudios anteriores han documentado: la falta de confianza en la capacidad matemática, no en la capacidad matemática en sí misma, es un factor importante para disuadir a las estudiantes de seguir STEM.

Los investigadores siguieron a 2266 estudiantes de pregrado en 129 colegios y universidades de 2 y 4 años que se inscribieron en Cálculo I, el primer curso en una serie de cálculo que a menudo es un requisito previo para estudiar disciplinas STEM en los Estados Unidos. En general, los estudiantes tenían más probabilidades de continuar con el cálculo si estaban planeando carreras en ingeniería, tenían buenos instructores o habían obtenido buenos resultados en las pruebas estandarizadas de matemáticas SAT y ACT, encontraron los investigadores. Sin embargo, al comparar a estudiantes con el mismo trasfondo, experiencia y planes, las estudiantes eran en promedio un 50% más propensas que los hombres a dejar de estudiar cálculo, `` eligiendo efectivamente salir de la tubería STEM '', escriben los autores. Es muy natural que los estudiantes comiencen la universidad y se den cuenta de que están interesados ​​en seguir una disciplina diferente a la que inicialmente esperaban, dice la autora principal del estudio, Jessica Ellis, profesora asistente de matemáticas en la Universidad Estatal de Colorado, Fort Collins. `` Pero no hay razón para que esté sucediendo a diferentes velocidades en diferentes poblaciones ''.

Las alumnas citaron una razón para irse con más frecuencia que sus compañeros de clase: creyendo que no entendían los conceptos de Cálculo I lo suficientemente bien como para pasar al siguiente curso. De hecho, el 35% de las estudiantes encuestadas que inicialmente tenían la intención de especializarse en STEM pero decidieron no tomar Cálculo II seleccionaron esta razón, en comparación con solo el 14% de los estudiantes varones. (Otras razones para irse, cambiar de especialización, demasiado compromiso de tiempo, poca experiencia en clase y una calificación inadecuada en Cálculo I fueron citadas aproximadamente por igual por ambos sexos).

Los investigadores encontraron que los estudiantes varones y mujeres perdieron la confianza por igual en el transcurso del término, pero las estudiantes ingresaron al curso con un nivel de confianza más bajo. Por lo tanto, la decisión de dejar de seguir con el cálculo y, por extensión, dejar el STEM parece estar influenciada significativamente por la confianza matemática al ingresar a la universidad, concluyen los autores. "Lo triste para mí [es que] no fue que las mujeres estaban perdiendo confianza a tasas más altas que los hombres", dice Ellis. Era que iban a entrar con menos confianza.

Los autores señalan que abordar este desajuste de confianza podría ayudar a impulsar la representación de las mujeres en STEM. Si las mujeres permanecieron en STEM después del cálculo I a tasas similares a las de los hombres, el número de mujeres que ingresan a la fuerza laboral de STEM aumentaría en un 75%, proyectan los autores, y las mujeres constituirían el 37% de la fuerza laboral de STEM, un paso adelante 25% actualmente componen.

La alta tasa de deserción de las alumnas debido a la baja confianza no es sorprendente para quienes participan en la educación STEM. Pocos modelos a seguir o pares y concepciones preconcebidas sobre la relación entre el género y la capacidad STEM no ayudan. "Si todo el mundo espera que te vaya peor y la gente no se parece a ti, es desalentador", dice Shulamit Kahn, profesora de la Escuela de Negocios Questrom de la Universidad de Boston que estudia las brechas de género en la fuerza laboral de STEM. Y la opinión de muchos departamentos de ciencias e ingeniería de que el cálculo se puede utilizar para "eliminar" a los estudiantes más débiles no fomenta la confianza en general. "Nuestra cultura dice que está bien en STEM que no todo el mundo lo haga bien", dice Tobin Smith, vicepresidente de políticas de la Asociación de Universidades Americanas (AAU) e investigador co-principal de la Iniciativa de Educación STEM de Pregrado de AAU. Las clases introductorias en particular, que históricamente no han sido el foco principal de los departamentos, "siempre son un problema y no se les ha enseñado bien", dice.

Muchos educadores creen que la solución es el aprendizaje activo, que fomenta la participación de los estudiantes a través de enfoques que incluyen clases más pequeñas, trabajo en grupo, completar conjuntos de problemas en clase y recibir comentarios inmediatos de los instructores. El consenso general es que las clases de aprendizaje activo mejoran el rendimiento y la confianza de los estudiantes.

El estudio encontró que este tipo de enseñanza "centrada en el estudiante" no afectó la probabilidad de que los estudiantes, hombres o mujeres, pasen al Cálculo II, pero hay algunas advertencias. En el momento en que se administró la encuesta, en el otoño de 2010, la mayoría de las clases de Cálculo I eran cursos de conferencias tradicionales, por lo que puede que no haya habido suficientes clases de aprendizaje activo en el momento para detectar su influencia, sugieren los autores. También es posible que a los estudiantes no les haya gustado la instrucción de aprendizaje activo porque era diferente de lo que estaban acostumbrados y de lo que esperaban de una clase de nivel universitario, escriben los autores. Las clases de aprendizaje activo tardan en desarrollarse, señala Mark Graham, del Centro de Enseñanza y Aprendizaje de la Universidad de Yale, pero "cuando funciona y se implementa bien, creo que aborda muchos de los problemas que plantea este documento", dice. .

Corrección: Este artículo se ha corregido para aclarar que las estudiantes tienen 1.5 veces más probabilidades de dejar de estudiar cálculo, no 1.5 veces más probabilidades.