Explicando la brecha de género en Matemáticas: el rol de los estereotipos

Los resultados de PISA 2022 publicados a principios de diciembre muestran que los chicos tienen 9 puntos más que las chicas en matemáticas en la OCDE, una diferencia que en el caso de España se eleva a 10. A cambio, las chicas tienen 24 puntos en lectura de ventaja sobre los chicos en la OCDE (25 en España). En ciencias, la diferencia de rendimiento entre chicos y chicas no es significativa en la OCDE, aunque en España sí hay una diferencia significativa a favor de los chicos de 5 puntos. En septiembre de este año publicábamos un artículo en Oxford Research Encyclopedia of Economics and Finance titulado «Explicando la Brecha de Género en Matemáticas: El Rol de los Estereotipos» analizando esta diferencia a favor de los chicos en matemáticas. Concluíamos que los estereotipos descriptivos como «las niñas no son buenas en matemáticas» o estereotipos prescriptivos, es decir, visiones fijas sobre los roles sociales de las mujeres, pueden explicar la persistente brecha de género en matemáticas. Esta brecha perjudica el progreso hacia la igualdad de género en el mercado laboral y afecta negativamente a la productividad y al crecimiento económico.

Como señala la reciente Premio Nobel de Economía, Claudia Goldin, las diferencias de género en el rendimiento académico se han revertido drásticamente desde 1950. Sin embargo, en la mayoría de los países industrializados, los niños continúan superando a las niñas en matemáticas, especialmente en la parte alta de la distribución de puntuaciones. La OCDE ya mostraba en 2018 que los resultados de matemáticas de las niñas de 9-10 años de la OCDE son un 2,7% de la desviación estándar más bajos que los de los niños, 9,6% inferiores a los 15-16 años, y 35,6% más bajos a los 26-27 años.

Entre las políticas para aliviar los impactos negativos de la brecha de género en matemáticas se encuentran las intervenciones que buscan modificar las creencias y actitudes de las niñas y mujeres «ex post», así como aquellas que buscan cambiar el entorno. Este tipo de medidas pueden no ser efectivas a largo plazo porque refuerzan los estereotipos preexistentes. Por ejemplo, modificar el entorno de evaluación puede resultar en mejores calificaciones para las niñas, pero no necesariamente cambiar la percepción de que son tan capaces en matemáticas como los niños. Las medidas que pueden tener un efecto más de largo plazo pasan por valorar la naturaleza maleable de los estereotipos conscientes. El aprendizaje social y la correcta difusión de información son esenciales para abordar y reformular los estereotipos prescriptivos.