Стереотипы как возможный предиктор непредставленности женщин в STEM: разработка и апробация опросника «Стереотипные представления в отношении STEM»
https://doi.org/10.26907/esd.18.2.09
EDN: YOKCLL
Аннотация
Женщины недостаточно представлены во многих областях STEM. Исследователи часто указывают на гендерные стереотипы как на одно из основных объяснений гендерной диспропорции в STEM-областях. Существующие методики измерения стереотипов не учитывают контексты образования и карьеры в STEM. В данном исследовании предпринята попытка разработки инструмента для их измерения, с применением методологии смешивания методов. На первом этапе (качественное исследование) была определена факторная структура инструмента (метод интервью, выборка 18 женщин); на втором этапе (количественное исследование) разработан и апробирован опросник о стереотипах в STEM (выборка 295 женщин). Разработанный опросник демонстрирует удовлетворительные психометрические характеристики, корректное функционирование утверждений и подтверждает ожидаемую двухфакторную структуру. Опросник состоит из 10 утверждений и включает в себя два фактора: (1) изучение STEM-областей и карьера в них больше подходит мужчинам, чем женщинам; (2) работа в STEM-областях несовместима с женской ролевой моделью – заботиться о семье. Выделенная факторная модель соотносится с теоретическими представлениями о стереотипах: стереотипы о способностях девочек к техническим дисциплинам и стереотипы о женской ролевой модели. Разработанный измерительный инструмент «Стереотипные представления в отношении STEM» для изучения их выраженности будет давать возможность фиксировать их наличие, оценивать их связь с другими психологическими конструктами (например, мотивацией) и академическими достижениями, корректировать образовательную и карьерную траекторию, тем самым, возможно, способствовать закреплению женщин в STEM.
Об авторе
Н. В. Лебедева
Казанский федеральный университет; НИУ Высшая школа экономики
Россия
Россия
Наталия В. Лебедева
Казань
Москва
Список литературы
1. Григорьева, Н. С., & Чубарова, Т. В. Уйти нельзя остаться: формирование жизненных стратегий женщин, сменивших STEM-профессии // Женщина в российском обществе. – 2018. – Т. 4. – № 89. – С. 71-84. – DOI: 10.21064/WinRS.2018.4.7
2. Женщины и мужчины. Статистический сборник. М.: Росстат, 2020.
3. Лебедева, Н. В., Исматуллина, В. И., Шеймарданов, Ш. Ф., Жусипбек, Т. З. Учитель–проводник или барьер к изучению математики: кейс-стади в России, Киргизии и Казахстане // Образование и саморазвитие. – 2022. – Т. 17. – №. 3. – С. 278-295. – DOI:10.26907/esd.17.3.20
4. Малошонок, Н. Г., Щеглова, И. А. Роль гендерных стереотипов в отсеве студентов инженерно-технического профиля // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. – 2020. – Т. 2. – №. 156. – С. 273-292. –DOI:10.14515/monitoring.2020.2.945
5. Савинская, О. Б., Лебедева, Н. В. Почему женщины уходят из STEM: роль стереотипов. // Женщина в российском обществе. – 2020. – Т. 2. – С. 62-75. – DOI:10.21064/WinRS.2020.2.6
6. Савинская, О. Б., Лебедева, Н. В., Вилкова, К. А. Гендерные стереотипы и женские стратегии в высшем STEM-образовании: обзор междисциплинарного поля // The Journal of Social Policy Studies. – 2022. – Т. 20. – №. 3. – С. 505-520. – DOI:10.17323/727-0634-2022-20-3-505-520
7. ЮНЕСКО. Проект Global Classrooms («Международные аудитории») Американской ассоциации содействия Организации Объединенных Наций — мини-тренинг Тема: «Гендерные вопросы и наука» Комитет: ЮНЕСКО, 2020 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.state.gov/documents/organization/240763.pdf
8. Beasley, M. A., Fischer, M. J. Why they leave: The impact of stereotype threat on the attrition of women and minorities from science, math and engineering majors // Social Psychology of Education. – 2012. – Vol. 15. – Pp. 427-448. DOI:10.1007/s11218-012-9185-3
9. Ceci, S. J., Williams, W. M. Understanding current causes of women's underrepresentation in science // Proceedings of the National Academy of Sciences. – 2011. – Vol. 108. – No. 8. – Pp. 3157-3162. DOI:10.1073/pnas.1014871108
10. Charmaz, K. Constructing grounded theory: A practical guide through qualitative analysis. – 2006. SAGE. P.224
11. Cheryan, S. S., Siy, J. O., Vichayapai, M., Drury, B. J., Kim, S. Do female and male role models who embody STEM stereotypes hinder women’s anticipated success in STEM? // Social psychological and personality science. – 2011. – Vol. 2. – No. 6. – Pp. 656-664. – DOI:10.1177/1948550611405218
12. Creswell, J. W., Klassen, A. C., Plano Clark, V. L., Smith, K. C. Best practices for mixed methods research in the health sciences // Bethesda (Maryland): National Institutes of Health. – 2011. – Vol. 20 – No. 13. – Pp. 541-545.
13. Deemer, E. D., Lin, C., Soto, C. Stereotype threat and women’s science motivation: Examining the disidentification effect // Journal of Career Assessment. – 2016. – Vol. 24. – No. 4. – Pp. 637-650. – DOI:10.1177/1069072715616064
14. Else-Quest, N. M., Hyde, J. S., Linn, M. C. Cross-national patterns of gender differences in mathematics: a meta-analysis //Psychological bulletin. – 2010. – Vol. 136. – No. 1. – Pp. 103-127. – DOI:10.1037/a0018053
15. Furnham, A., Crump, J. Personality traits, types, and disorders: an examination of the relationship between three self‐report measures // European Journal of Personality. – 2005. – Vol. 19. – No. 3. – Pp. 167-184. – DOI:10.1002/per.543
16. Greenwald, A. G., McGhee, D. E., Schwartz, J. L. K. Measuring individual differences in implicit cognition: the implicit association test // Journal of personality and social psychology. – 1998. – Vol. 74. – No. 6. – Pp. 1464-1480. DOI:10.1037/0022-3514.74.6.1464
17. Hakim, C. Women, careers, and work-life preferences // British Journal of Guidance & Counselling. – 2006. – Vol. 34. – No. 3. – Pp. 279-294. – DOI:10.1080/03069880600769118
18. Hirnstein, M., Coloma Andrews, L., Hausmann, M. Gender-stereotyping and cognitive sex differences in mixed-and same-sex groups // Archives of sexual behavior. – 2014. – Vol. 43. – Pp. 1663-1673. – DOI:10.1007/s10508-014-0311-5
19. Holling, H., Preckel, F. Self-estimates of intelligence––methodological approaches and gender differences // Personality and individual differences. – 2005. – Vol. 38. – No 3. – Pp. 503-517. DOI:10.1016/j.paid.2004.05.003
20. Jacobs, J. A., Winslow, S. E. Overworked faculty: Job stresses and family demands // The ANNALS of the American academy of Political and Social Science. – 2004. – Vol. 596. – No. 1. – Pp. 104-129.
21. Kelly Services. Women in STEM. How and why an inclusive strategy is critical to closing the STEM talent gap [Electronic resource]. 2015. – URL: Retrieved from https://www.kellyservices.com/global/siteassets/3-kelly-global-services/uploadedfiles/3-kelly_global_services/content/kgwi_women20in20stem_final.pdf
22. Kiefer, A. K., Sekaquaptewa, D. Implicit stereotypes, gender identification, and math-related outcomes: A prospective study of female college students // Psychological Science. – 2007. – Vol. 18. – No. 1. – Pp. 13-18. – DOI:10.1111/j.1467-9280.2007.01841.x
23. Leaper, C. Do I belong?: Gender, peer groups, and STEM achievement // International Journal of Gender, Science and Technology. – 2015. – Vol. 7. – No. 2. – Pp. 166-179.
24. Lee, T. L., Fiske, S. T., Glick, P. Next gen ambivalent sexism: Converging correlates, causality in context, and converse causality, an introduction to the special issue // Sex Roles. – 2010. – Vol. 62. – Pp. 395-404.
25. Lubinski, D. S., Benbow, C. P. Sex differences in personal attributes for the development of scientific expertise / ed by. S. J. Ceci, W. M. Williams // Why aren't more women in science? Top researchers debate the evidence – American Psychological Association, 2007. – Pp. 79-100. – DOI:10.1037/11546-007
26. Lund, S., Madgavkar, A., Manyika, J., Smit, S., Ellingrud, K., Meaney, M., Robinson, O. The future of work after COVID-19. – McKinsey Global Institute, 2021. URL: https://www.mckinsey.com/featured-insights/future-of-work/the-future-of-work-after-covid-19
27. Nosek, B. A., Banaji, M. R., Greenwald, A. G. Math= male, me= female, therefore math≠ me // Journal of personality and social psychology. – 2002. – Vol. 83. – No. 1. – Pp. 44-57.
28. Nosek, B. A., Smyth, F. L. Implicit social cognitions predict sex differences in math engagement and achievement // American Educational Research Journal. – 2011. – Vol. 48. – No. 5. – Pp. 1125-1156. – DOI:10.3102/0002831211410683
29. Parsons, J. E., Meece, J. L., Adler, T. F., Kaczala, C. M. Sex differences in attributions and learned helplessness // Sex Roles. – 1982. – Vol. 8. – Pp. 421-432.
30. Pseekos, A. C., Dahlen, E. R., Levy, J. J. Development of the academic stereotype threat inventory // Measurement and Evaluation in Counseling and Development. – 2008. – Vol. 41. – No. 1. – Pp. 2-12. – DOI:10.1080/07481756.2008.11909818
31. Ramsey, L. R., Sekaquaptewa, D. Changing stereotypes, changing grades: A longitudinal study of stereotyping during a college math course // Social Psychology of Education. – 2011. – Vol. 14. – No. 3. – Pp. 377-387. – DOI:10.1007/s11218-010-9150-y
32. Smyth, F. L., Nosek, B. A. On the gender–science stereotypes held by scientists: Explicit accord with gender-ratios, implicit accord with scientific identity // Frontiers in psychology. – 2015. – Vol. 6. – Pp. 415-434. – DOI:10.3389/fpsyg.2015.00415
33. Spencer, S. J. The effect of stereotype vulnerability on women's math performance. – University of Michigan, 1993. – URL: http://gateway.proquest.com/openurl?url_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:dissertation&res_dat=xri:pqm&rft_dat=xri:pqdiss:9332169
34. Starr, C. R. 'I’m not a science nerd!' STEM Stereotypes, Identity, and Motivation Among Undergraduate Women // Psychology of Women Quarterly. – 2018. – Vol. 42. – No. 4. – Pp. 489-503. – DOI:10.1177/0361684318793848
35. Steffens, M. C., Jelenec, P. Separating implicit gender stereotypes regarding math and language: Implicit ability stereotypes are self-serving for boys and men, but not for girls and women // Sex roles. – 2011. – Vol. 64. – Pp. 324-335. – DOI:10.1007/s11199-010-9924-x
Рецензия
Для цитирования:
Лебедева Н.В. Стереотипы как возможный предиктор непредставленности женщин в STEM: разработка и апробация опросника «Стереотипные представления в отношении STEM». Образование и саморазвитие. 2023;18(2):118-132. https://doi.org/10.26907/esd.18.2.09. EDN: YOKCLL
For citation:
Lebedeva N. Stereotypes as a Possible Predictor of Women's Underrepresentation in STEM: STEM Stereotypes Questionnaire Development. Education and Self-Development. 2023;18(2):118-132. (In Russ.) https://doi.org/10.26907/esd.18.2.09. EDN: YOKCLL
Просмотров:
2
Послать статью по эл. почте 