Das Gender Equality Paradox in den Naturwissenschaften, Technology und den Ingenieurwissenschaften sowie der Mathematik

Eine interessante Studie zum Gender Equality Paradox, von Gisbjert Stoet und David Geary:

The underrepresentation of girls and women in science, technology, engineering, and mathematics (STEM) fields is a continual concern for social scientists and policymakers. Using an international database on adolescent achievement in science, mathematics, and reading (N =472,242), we showed that girls performed similarly to or better than boys
in science in two of every three countries, and in nearly all countries, more girls appeared capable of college-level STEM study than had enrolled. Paradoxically, the sex differences in the magnitude of relative academic strengths and pursuit of STEM degrees rose with increases in national gender equality. The gap between boys’ science achievement and girls’ reading achievement relative to their mean academic performance was near universal. These sex differences in academic strengths and attitudes toward science correlated with the STEM graduation gap. A mediation analysis suggested that life-quality pressures in less gender-equal countries promote girls’ and women’s engagement with STEM subjects.

Quelle: The Gender-Equality Paradox in Science, Technology, Engineering, and Mathematics Education (Abstract/ Full (Scihub))

Für Leser dieses Blogs nichts neues: Insbesondere die Interessen der Frauen scheinen in eine andere Richtung zu gehen und sie von STEM-Fächern fern zu halten.

Die ersten Grafik zeigt Unterschiede zwischen Jungs und Mädchen in den Naturwissenschaften (Blau), in Mathematik (Grün) und im Lesen (Rot). Die Berechnung erfolgte, indem die Werte der Mädchen von den Werten der Jungs abgezogen wurden, waren die Mädchen also besser, dann schlägt es nach Links aus, waren die Jungs besser, dann nach Rechts.

Unterschiede wissenschaft Maenner Frauen

Unterschiede Wissenschaft Maenner Frauen

Wie man sieht, waren üblicherweise die Mädchen im Lesen besser, aber auch häufiger in Mathe oder Naturwissenschaften, wenn man PISA betrachtet.

Auf der rechten Seite findet sich dann eine Betrachtung, bei der es um die „persönliche Stärken“ ging:

Next, we calculated the percentage of boys and girls who had science, mathematics, or reading as their personal academic strength; this contrasts with the above analysis that focused on the overall magnitude of these strengths independently of whether they were the students’ personal strength. We found that on average (across nations), 24% of girls had science as their strength, 25% of girls had mathematics as their strength, and 51% had reading. The corresponding values for boys were 38% science, 42% mathematics, and 20% reading.

Thus, despite national averages that indicate that boys’ performance was consistently higher in science than that of girls relative to their personal mean across academic areas, there were substantial numbers of girls
within nations who performed relatively better in science than in other areas. Within Finland and Norway, two countries with large overall sex differences in the intraindividual science gap and very high GGGI scores, there were 24% and 18% of girls, respectively, who had science as their personal academic strength, relative to 37% and 46% of boys

Demnach waren Mädchen zwar in vielen Bereichen der Naturwissenschaften oder der Mathematik relativ stark, aber es war nicht ihre persönliche Stärke, vielleicht auch, weil sie eben im Lesen ganz besonders stark waren

Die nächste Grafik vergleicht die Unterschiede zwischen den Geschlechtern bei der Begeisterung für die Naturwissenschaften mit dem Global Gender Gap Index, der insbesondere angeben sollte, inwiefern Frauen in einem Land benachteiligt sind:

Unterschiede wissenschaft Maenner Frauen

Unterschiede wissenschaft Maenner Frauen

Dabei zeigt sich, dass gerade Länder mit sehr großen Unterschieden zwischen den Geschlechtern in dem Interesse für Naturwissenschaften einen hohen Wert bei dem Global Gender Pay Index haben. Ganz oben mit Dabei Länder wie Deutschland, Dänemark, Schweden und Island (das Land mit dem höchsten GGGI).

Die weitere Grafik zeigt in A) wie viele Frauen in der Schule die Befähigung hätten, ein STEM-Fach zu wählen, in B), wie viele die Fähigkeiten und die richtige Einstellung hätten um STEM zu wählen und in C) wie viele die Fähigkeiten und die Einstellung hätten und bei denen die Fähigkeiten auch gerade die persönliche Stärke wären. Und dies im Verhältnis dazu, wie viele Frauen dann tatsächlich in dem Bereich weiter machen.

Unterschiede wissenschaft Maenner Frauen

Unterschiede wissenschaft Maenner Frauen

Hier noch einmal der Erläuterungstext:

Fig. 5. Scatterplots showing the relation between the percentage of female students estimated to choose further science, technology, engineering, and math (STEM) study after secondary education and the estimated percentage of female STEM graduates in tertiary education. Red lines indicate the estimated (horizontal) and actual (vertical) average graduation percentage of women in STEM fields. For instance, in (c), we estimated that 34% of women would graduate college with a STEM degree (internationally), but only 28% did so. Identity lines (i.e., 45° lines) are colored blue; points above the identity lines indicate fewer women STEM graduates than expected. Panel (a) displays the percentage of female students estimated to choose STEM study on the basis of ability alone (see the text for criteria). Although there was considerable cross-cultural
variation, on average around 50% of students graduating in STEM fields could be women, which deviates considerably from the actual percentage of women among STEM graduates. The estimate of women STEM students shown in (b) was based on both ability, as in (a), and being above the international median score in science attitudes. The estimate shown in (c) is based on ability, attitudes, and having either mathematics or science as a personal strength

Wie man sieht sinkt der Anteil immer mehr, wenn man mehr Variablen dazu nimmt.

Es wäre interessant, noch einmal die Zahlen für die Jungs daneben zu stellen.

Aus der Studie:

Thus far, we have shown that the sex differences in STEM graduation rates and in science literacy as an academic strength become larger with gains in gender equality and that schools prepare more girls for further STEM study than actually obtain a STEM college degree. We will now consider one of the factors that might explain why the graduation gap may be larger in the more gender-equal countries. Countries with the highest gender equality tend to be welfare states (to varying degrees) with a high level of social security for all its citizens; in contrast, the less gender-equal countries have less secure and more difficult living conditions, likely leading to lower levels of life satisfaction (Pittau et al., 2010). This may in turn influence one’s utility beliefs about the value of science and pursuit of STEM occupations, given that these occupations are relatively high paying and thus provide the economic security that is less certain in countries that are low in gender equality. We used OLS as a measure of overall life circumstances; this is normally distributed and is a good proxy for economic opportunity and hardship and social and personal well-being (Pittau et al., 2010). In more equal countries, overall life satisfaction was higher (rs = .55, 95% CI = [.35, .70], p < .001, n = 62). Accordingly, we tested whether low prospects for a satisfied life may be an incentive for girls to focus more on science in school and, as adults, choose a career in a relatively higher paid STEM field. If our hypothesis is correct, then OLS should at least partially mediate the relation between gender equality and the sex differences in STEM graduation. A formal mediation analysis using a bootstrap method with 5,000 iterations confirmed the mediational model path of life satisfaction for STEM graduation (mean indirect effect = −0.19, SE = 0.08, Sobel’s z = −2.24, p < .025, 95% CI of bootstrapped samples = [−0.39, −0.04]). The effect of the direct path in the mediation model was statistically significant (mean direct effect = −0.34, SE = 0.135, 95% CI of bootstrapped samples = [−0.65, −0.02], p = .038), and the mediation was considered partial (proportion mediated = 0.35, 95% CI = [0.06, 0.95], p = .013; Table S3 in the Supplemental Material). A sensitivity analysis of this mediation (Imai, Keele, & Tingley, 2010; Tingley, Yamamoto, Hirose, Keele, & Imai, 2014) showed the point at which the average causal mediation effect (ACME) was approximately zero (ρ = −0.4, 95% CI = [−0.11, 0.15], R RM Y 2* 2* = 0.16, R R   M Y 2 2 = 0.07; Fig. S1 in the Supplemental Material). The latter finding suggests that an unknown third variable may have confounded the mediation model (see Discussion)

Das wäre also eine Erklärung darüber, dass in Ländern mit hohem GGGI üblicherweise auch ein gewisser Wohlstand und eine hohe Sicherheit geboten wird, so dass man eher meint seinen Neigungen nachgehen zu können, während in Ländern mit niedrigeren GGGI diese Sicherheit gerade in Berufen mit gutem Verdienst liegt.

Vielleicht auch nicht zu unterschätzen: Entsprechende Berufe erlauben auch eher das Verlassen des Landes in reichere, modernere Länder mit einem höheren Lebensstandard. Ich kenne einige Osteuropäer (m/w), die hier mit relativ technischen Berufen gute Stellen gefunden haben.

Using the most recent and largest international database on adolescent achievement, we confirmed that girls performed similarly or better than boys on generic science literacy tests in most nations. At the same time, women obtained fewer college degrees in STEM disciplines than men in all assessed nations, although the magnitude of this gap varied considerably. Further, our analysis suggests that the percentage of girls who would likely be successful and enjoy further STEM study was considerably higher than the percentage of women graduating in STEM fields, implying that there is a loss of female STEM capacity between secondary and tertiary education. One of the main findings of this study is that, paradoxically, countries with lower levels of gender equality had relatively more women among STEM graduates than did more gender-equal countries. This is a paradox, because gender-equal countries are those that give girls and women more educational and empowerment opportunities and that generally promote girls’ and women’s engagement in STEM fields (e.g., Williams & Ceci, 2015). In our explanation of this paradox, we focused on decisions that individual students may make and decisions and attitudes that are likely influenced by broader socioeconomic considerations. On the basis of expectancy-value theory (Eccles, 1983; Wang & Degol, 2013), we reasoned that students should at least, in part, base educational decisions on their academic strengths. Independently of absolute levels of performance, boys on average had personal academic strengths in science and mathematics, and girls had strengths in reading comprehension. Thus, even when girls’ absolute science scores were higher than those of boys, as in Finland, boys were often better in science relative to their overall academic average. Similarly, girls might have scored higher than boys in science, but they were often even better in reading. Critically, the magnitude of these sex differences in personal academic strengths and weaknesses was strongly related to national gender equality, with larger differences in more gender-equal nations. These intraindividual differences in turn may contribute, for instance, to parental beliefs that boys are better at science and mathematics than girls (Eccles & Jacobs, 1986; Gunderson, Ramirez, Levine, & Beilock, 2012). We also found that boys often expressed higher selfefficacy, more joy in science, and a broader interest in science than did girls. These differences were also larger in more gender-equal countries and were related to the students’ personal academic strength. We discuss some implications below (Interventions).

Dass Jungs die Naturwissenschaften mehr interessieren als die Mädchen und diese dafür andere Fächer eher interessieren, könnte auch daran liegen, dass es eben einen großen Dinge-Leute-Unterschied in den Interessen gibt.

Dazu noch einmal aus einer anderen Studie:

ocational interests predict educational and career choices, job performance, and career success (Rounds & Su, 2014). Although sex differences in vocational interests have long been observed (Thorndike, 1911), an appropriate overall measure has been lacking from the literature. Using a cross-sectional sample of United States residents aged 14 to 63 who completed the Strong Interest Inventory assessment between 2005 and 2014 (N 1,283,110), I examined sex, age, ethnicity, and year effects on work related interest levels using both multivariate and univariate effect size estimates of individual dimensions (Holland’s Realistic, Investigative, Artistic, Social, Enterprising, and Conventional). Men scored higher on Realistic (d 1.14), Investigative (d .32), Enterprising (d .22), and Conventional (d .23), while women scored higher on Artistic (d .19) and Social (d .38), mostly replicating previous univariate findings. Multivariate, overall sex differences were very large (disattenuated Mahalanobis’ D 1.61; 27% overlap). Interest levels were slightly lower and overall sex differences larger in younger samples. Overall sex differences have narrowed slightly for 18-22 year-olds in more recent samples. Generally very small ethnicity effects included relatively higher Investigative and Enterprising scores for Asians, Indians, and Middle Easterners, lower Realistic scores for Blacks and Native Americans, higher Realistic, Artistic, and Social scores for Pacific Islanders, and lower Conventional scores for Whites. Using Prediger’s (1982) model, women were more interested in people (d 1.01) and ideas (d .18), while men were more interested in things and data. These results, consistent with previous reviews showing large sex differences and small year effects, suggest that large sex differences in work related interests will continue to be observed for decades.

Dann aus der hier besprochenen Studie weiter:

Explanations

We propose that when boys are relatively better in science and mathematics while girls are relatively better at reading than other academic areas, there is the potential for substantive sex differences to emerge in STEM-related educational pathways. The differences are expected on the basis of expectancy-value theory and are consistent with prior research (Eccles, 1983; Wang & Degol, 2013). The differences emerge from a seemingly rational choice to pursue academic paths that are a personal strength, which also seems to be common academic advice given to students, at least in the United Kingdom (e.g., Gardner, 2016; Universities and Colleges Admissions Service, 2015). The greater realization of these potential sex differences in gender-equal nations is the opposite of what some scholars might expect intuitively, but it is consistent with findings for some other cognitive and social sex differences (e.g., Lippa, Collaer, & Peters, 2010; Pinker, 2008; Schmitt, 2015). One possibility is that the liberal mores in these cultures, combined with smaller financial costs of foregoing a STEM path (see below), amplify the influence of intraindividual academic strengths. The result would be the differentiation of the academic foci of girls and boys during secondary education and later in college, and across time, increasing sex differences in science as an academic strength and in graduation with STEM degrees. Whatever the processes that exaggerate these sex differences, they are abated or overridden in less genderequal countries. One potential reason is that a well-paying STEM career may appear to be an investment in a more secure future. In line with this, our mediation analysis suggests that OLS partially explains the relation between gender equality and the STEM graduation gap. Some caution when interpreting this result is needed, though. Mediation analysis depends on a number of assumptions, some of which can be tested using a sensitivity analysis, which we conducted (Imai, Keele, & Yamamoto, 2010). The sensitivity analysis gives an indication of the correlation between the statistical error component in the equations used for predicting the mediator (OLS) and the outcome (STEM graduation gap); this includes the effect of unobserved confounders. Given the range of ρ values in the sensitivity analysis (Fig. S1), it is possible that a third variable could be associated with OLS and the STEM graduation gap. A related limitation is that the sensitivity analysis does not explore confounders that may be related to the predictor variable (i.e., GGGI). Future research that includes more potential confounders is needed, but such data are currently unavailable for many of the countries included in our analysis. Relation to previous studies of gender equality and educational outcomes Our current findings agree with those of previous studies in that sex differences in mathematics and science performance vary strongly between countries, although we also believe that the link between measures of gender equality and these educational gaps (e.g., as demonstrated by Else-Quest, Hyde, & Linn, 2010; Guiso, Monte, Sapienza, & Zingales, 2008; Hyde & Mertz, 2009; Reilly, 2012) can be difficult to determine and is not always found (Ellison & Swanson, 2010; for an in-depth discussion, see Stoet & Geary, 2015). We believe that one factor contributing to these mixed results is the focus on sex differences in absolute performance, as contrasted with sex differences in academic strengths and associated attitudes. As we have shown, if absolute performance, interest, joy, and selfefficacy alone were the basis for choosing a STEM career, we would expect to see more women entering STEM career paths than do so (Fig. 5). It should be noted that there are careers that are not STEM by definition, although they often require STEM skills. For example, university programs related to health and health care (e.g., nursing and medicine) have a majority of women. This may partially explain why even fewer women than we estimated pursue a college degree in STEM fields despite obvious STEM ability and interest. Interventions Our results indicate that achieving the goal of parity in STEM fields will take more than improving girls’ science education and raising overall gender equality. The generally overlooked issue of intraindividual differences in academic competencies and the accompanying influence on one’s expectancies of the value of pursuing one type of career versus another need to be incorporated into approaches for encouraging more women to enter 12 Stoet, Geary the STEM pipeline. In particular, high-achieving girls whose personal academic strength is science or mathematics might be especially responsive to STEM-related interventions. In closing, we are not arguing that sex differences in academic strengths or wider economic and life-risk issues are the only factors that influence the sex difference in the STEM pipeline. We are confirming the importance of the former (Wang et al., 2013) and showing that the extent to which these sex differences manifest varies consistently with wider social factors, including gender equality and life satisfaction. In addition to placing the STEM-related sex differences in broader perspective, the results provide novel insights into how girls’ and women’s participation in STEM might be increased in gender-equal countries.

Der Rat „Wähle Fächer nach deinen Stärken“ ist ja in der Tat etwas, was man Leuten raten würde. Und da würden eben viele Mädchen in der Schule dann beispielsweise eher Sprachen als Leistungskurs wählen oder Deutsch oder andere Fächer, in denen sie solche Stärken besser ausspielen können. Wer aber einen Englisch und Geschichte als Leistungskurs hat, der wird dann üblicherweise nicht Physik studieren, selbst wenn derjenige auch in Physik keine schlechten Noten hatte.

Zudem gibt es eben auch Fächer, die weniger „theoretisch“ sind und in denen man mehr mit Leuten zu tun hat, in denen man ebenfalls bestimmte Fähigkeiten aus dem oben geprüften Bereichen braucht, etwa BWL oder medizinische Fächer.

Das alles mag dazu beitragen, dass Mädchen sich bereits früh für andere Bereiche entscheiden und dort ihre Stärken ausbauen, so dass sie dann später nicht mehr die STEM-Fächer studieren, für die sie sich zudem auch weniger interessieren.

 

 

 

Advertisements

26 Gedanken zu “Das Gender Equality Paradox in den Naturwissenschaften, Technology und den Ingenieurwissenschaften sowie der Mathematik

    • Informatikerwitz:
      „Ich hab ne Idee. Mal testen: 5? Ja. 7? Ja. 11? Ja. Hmmm, mal was größeres: 19? Ja. Hmmm, noch größer. 37? Ja. Hmmm, richtig groß: 101? 103? JA!
      Ich geh also davon aus, dass alle ungeraden Zahlen Primzahlen sind.“

      • Experimentelle Mathematik kann ganz schön schief gehen.
        Das mussten einst auch zwei Medizinstudenten erleben, die nachprüfen wollten, ob cos(π/2) gleich 0 ist, und in ihren Taschenrechner eingaben.
        Tja – Mathematik ist halt keine empirische Wissenschaft.

        • Kennst du den anderen Mathematikerwitz?

          Ein Soziologe, ein Physiker und ein Mathematiker sitzen in einem Abteil einer Bahn, die grad in ein anderes Bundesland gefahren ist.
          Sie sehen durch das Fenster drei schwarze Schafe.
          Der Soziologe bemerkt: „Ah, in diesem Bundesland sind die Schafe schwarz!“
          Der Physiker korrigiert: „Das können Sie so nicht sagen. Wir sehen ja nur, dass diese drei Schafe dort schwarz sind.“
          Der Mathematiker wirft ein: „Das können Sie so auch nicht sagen. Wir wissen nur, dass diese drei Schafe auf einer Seite schwarz sind.“

  1. Es ist eigentlich die falsche Herangehensweise. Feministinnen BEHAUPTEN das irgendwas Sexismus ist und dann fühlen sich Leute verpflichtet nachzuweisen, das es kein Sexismus ist.

    Man sollte auf die Beschuldigungen erst eingehen, wenn diese auch bewiesen wurden.

    Das was vor kurzem z.B. der BBC gemacht hat, ist eigentlich die Aufgabe der Feministinnen und erst dann wenn es einen begründetet Verdacht gibt, der mehr beinhaltet wie da „sind mehr Männer, das ist Sexismus“ oder „da haben Männer ein höheres Gehalt, das ist Sexismus“, erst dann sollte man überhaupt darauf ein gehen und zeigen das es kein Sexismus ist.

    Stichwort ist Unschuldsvermutung. Für Feministinnen ein Unwort, ich weiß.

    Aber ich habe noch nichts gelesen das irgendwie darauf hindeutet, dass der geringe Frauenanteil im STEM-Bereich irgendwas mit Sexismus zu tun hat. Feministinnen behaupten das natürlich am laufenden Band, aber nach deren eigenen Definition müsste dann der geringe Männeranteil bei Grundschullehrer oder in der Pflege auch Sexismus sein, und das ist es ja nach Aussage von Feministinnen nicht.

    Man stelle sich mal vor wie vielen Mädchen und Frauen man mit dem Geld helfen könnte, dass für solche Studien wie diese ausgegeben wurde, die ohne die Lügen von Feministinnen in dieser Zahl niemals erstellt worden wären.

    • „dass der geringe Frauenanteil im STEM-Bereich irgendwas mit Sexismus zu tun hat. “

      Das ist doch offensichtlich: Im STEM-Bereich wirst du für das beurteilt, was du kannst. Frauen werden behandelt wie Männer. Wenn das nicht Sexismus ist, was denn dann?

      • Bei uns an der Uni wurden Frauen in der Regel auf Händen getragen. Allerdings kenne ich auch andere Geschichten von anderen Unis, an denen folgender Dialog in der ersten Vorlesung stattgefunden haben soll:
        Professor: „Guten Morgen meine Herren“
        Studentin: „Hier sind auch Studentinnen!“
        Professor: „Meine Dame, überlegen Sie sich gut, ob Sie sich dieses Studium antun wollen. Es ist schwer und aufwändig und am Ende werden Sie Mutter und sitzen zu Hause.“

        Jetzt kann natürlich eingewandt werden, das wäre kein Sexismus, denn die Mutterrolle ist eine gesellschaftliche Konstruktion, also „gender“ statt „sex“. Lassen wir diesen Einwand gelten, so wäre es wohl Genderismus, was der Professor da geäußert hat.

        • Unser Lateinlehrer sagte (und handelte auch so) immer, er gibt den Mädchen bessere Noten, da sie eh nachher als Mütter zu Hause sitzen.
          Und er lag nicht falsch.
          Das Verbrechen daran ist nur, die Universitäten mit UnfähigInnen zuzumüllen.

    • Also wenn man das Geld für deren Väter und spätere Partner aufwendet hilft man denen.

      Feminismus exportieren dient immer nur dem Ziel Gebiete in ein Dritte Welt Land zu verwandeln.

  2. Ehrlich gesagt, halte ich die Lesekompetenzergebnisse für unglaubwürdig.
    Zuerst spricht dahegen einmal die Erfahrung mit Feministinnen.
    Dann muss man sich doch nur einmal anschauen wer was ließt.
    Der seichte und dümmliche Kram den Frauen auf Amazon kaufen deutet kein nennenswertes Niveau an.

    Früher war ja mal in Mathematik ein Höhepunkt die schwierige Textaufgabe.

    Die erfordert beiderlei Kompetenzen.
    Findet sowas in den Tests noch statt?

      • Es ist ein Einstieg und die C-Fragen sind nicht ganz so einfach. Der Punkt ist, es werden heute auch noch Textaufgaben gestellt. Auch wenn viele daran scheitern oder zumindest eine Heidenangst davor haben.

        • Kein Wunder, dass die Lehrerinnen heute Angst vor Textaufgaben haben, ich erinner mich ja noch, welche VollpfostInnen den Pfad einschlugen.

          • Dass sich das dann, wenn nur von sprachlich inadäquaten den Schülern beigebracht, selbst mit MC auch bei den Opfern/Schülern Angst auslöst ist kein Wunder.
            Also Schul-PTSD scheint mir berechtigt. 😉

  3. Mir ist eines völlig unklar:
    Wie kann man PISA Ergebnisse als Kriterium für Studierfähigkeit für MINT wählen?
    PISA überprüft elementare Rechenfertigkeiten und Sachkunde bei Fünfzehnjährigen – Studierfähigkeit ist die Alterklasse 18-20, und Absolventen ist 20-25.

    Als Indikator kann ich das durchaus noch akzeptieren und auch unterstützen – aber im obigen Kontext scheint mir das schon arg strapaziert zu sein.

    Zur Statistik selbst:
    Ich habe 20 Länder gezählt, bei denen die Mädels in Science UND Mathe besser waren als die Jungs.
    Das sind definitiv nicht 66% der Länder.

    Diesen Satz
    „we showed that girls performed similarly to or better than boys
    in science in two of every three countries, and in nearly all countries, more girls appeared capable of college-level STEM study than had enrolled.“
    kann ich
    1. syntaktisch nicht verstehen
    2. semantisch nicht verstehen
    3. inhaltlich nicht nachvollziehen.

    • @Alex @Christian

      „Wie kann man PISA Ergebnisse als Kriterium für Studierfähigkeit für MINT wählen?“
      Korrekter Einwand.

      Und ich würde sogar weiter gehen, denn ich habe mir die US SAT-Tests seit den 1950ern angeschaut:
      „Der SAT (Scholastic Assessment Test) ist ein US-amerikanischer standardisierter Test, der hauptsächlich von Studienplatzbewerbern an amerikanischen Universitäten gefordert wird (Studierfähigkeitstest). Ehemalige Bezeichnungen für ihn sind Scholastic Aptitude Test und davor Scholastic Achievement Test.“

      Zusammengesetzt wie folgt:
      „Jeder Test besteht aus mehreren Modulen: Einem allgemeinen Teil, der sich in die Abschnitte Mathematik, kritisches Lesen und kreatives Schreiben gliedert, und bis zu drei fachspezifischen Tests, von denen insgesamt 20 zur Auswahl stehen.“

      Es gab nicht ein einziges, ich wiederhole: NICHT EIN EINZIGES Jahr, in dem die jungen Frauen in Mathe besser waren als die jungen Männer.
      Im Durchschnitt waren die Männer auch im kritischen Lesen besser, ergo: Die SAT Ergebnisse von Männern waren *immer* besser als die von Frauen.

      Das „kreative Schreiben“ wurde m.E. nur eingeführt, um a. einen Teilbereich zu schaffen, in denen Frauen bessere Ergebnisse erzielen und b. die gesamte Gewichtung der SAT-Tests von 50:50 mathematische und sprachliche Kompetenzen auf 33:66 zu verändern.

      Wenn man sich nun diese Ergebnisse anschaut, dann müsste man sich im Umkehrschluss fragen, wie es die Frauen geschafft haben bessere Schulnoten zu bekommen. Nur macht das keiner.

      Die Evolutionären tun uns keinen Gefallen damit, Kompetenzen zu gendern und es einfach hinzunehmen, wenn Jungs schlechtere Noten in sprachlichen Fächern bekommen.
      Siehe SAT-Fächer: Die schlechteren verbalen Fähigkeiten gegenüber Mädchen zeigen sich in unabhängigen Tests NICHT.
      Hier wird eine Pseudo-biologische Rechtfertigung für die Diskriminierung von Jungs geliefert.

      • Die kreative Schreiben Scheiße (mal so Tacheles gesprochen) ist verschleppte Pupsität und nicht viel mehr, als zwei siebenjährige, die in ihrer Geheimsprache tuscheln.

  4. Ein Aspekt wurde offensichtlich nicht thematisiert:

    Bei den IT-Wissenschaften scheint die Einführung des Girls Day dafür gesorgt zu haben, dass nur noch einige Damen so etwas studieren: Die Zahlen der Studienanfängerinnen gingen nach dem Start des Girls Day in 2002 rapide in den Keller, siehe diesen Artikel http://www.heise.de/newsticker/meldung/Der-Nachwuchsmangel-in-der-Informatik-ist-weiblich-135366.html

    Es wäre interessant zu erfahren, ob die Damen, die für MINT in Frage kämen, nur deswegen von einem MINT-Studium Abstand gehalten haben, weil ihnen das von feministischen Aktivist.I.nnen eingeredet wurde?

  5. Pingback: Gender Equality Paradox in den Naturwissenschaften | Alles Evolution

  6. Pingback: Wie man den Gender Pay Gap endlich beseitigt | Alles Evolution

  7. Pingback: Alessandro Strumia: Diskriminerung oder Bevorzugung von Frauen in der Wissenschaft? (mit Bildern seiner Präsentation) | Alles Evolution

  8. Pingback: Geschlechterunterschiede und ihr Verhältnis zu ökonomischen Unterschieden und Gleichberechtigungslevel in verschiedenen Ländern | Alles Evolution

  9. Pingback: Der Gender Pay Gap und seine Ursachen: Berufswahl macht 15 Prozentpunkte des GPG aus, Bereinigung auf 2% möglich | Alles Evolution

  10. Pingback: Mehr Frauen in den STEM-Fächern als Männer | Alles Evolution

Kommentar verfassen

Trage deine Daten unten ein oder klicke ein Icon um dich einzuloggen:

WordPress.com-Logo

Du kommentierst mit Deinem WordPress.com-Konto. Abmelden /  Ändern )

Google+ Foto

Du kommentierst mit Deinem Google+-Konto. Abmelden /  Ändern )

Twitter-Bild

Du kommentierst mit Deinem Twitter-Konto. Abmelden /  Ändern )

Facebook-Foto

Du kommentierst mit Deinem Facebook-Konto. Abmelden /  Ändern )

Verbinde mit %s

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.