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| Foto: Camila Dominguez |
Los primeros días de diciembre se
dieron a conocer los resultados de las últimas pruebas PISA. Asumo que no
necesitan presentación porque en las últimas semanas han tenido un gran protagonismo
en la prensa uruguaya. El lector de esta nota seguramente se haya aburrido de
escuchar o leer en el último mes dramáticos titulares sobre la cantidad de
escalones que perdió Uruguay en el último ranking de las pruebas PISA. También se habrán cansado de escuchar y
leer las otras voces extremistas que pretenden restar dramatismo a los
resultados con otra tan pobre y no menos dramática sentencia: la de que estas
pruebas no sirven para nada porque son creadas por los países del imperio para
consolidar el sistema capitalista.
En esta nota quisiera poner
énfasis en un resultado sobre el cual no se suele poner énfasis, pero que
ilustra la potencialidad de las pruebas PISA como herramienta de análisis e
investigación en diversas áreas, y en particular, la ventaja que supone el
contar con una herramienta que permita comparar de manera homogénea resultados
en pruebas educativas entre diversos países.
El resultado al que me refiero
tiene que ver con las diferencias que se observan en las distintas disciplinas
cuando se analizan los resultados por género. Las pruebas PISA revelan que
existen diferencias en el desempeño de los estudiantes según género en las
diferentes disciplinas evaluadas. En general, mientras que a las mujeres les
suele ir sistemáticamente peor que a los varones en matemática, esa brecha se
revierte cuando se miden las competencias en lenguaje, mientras que no existen
diferencias significativas en ciencias.
Me centraré en las diferencias
por género en las pruebas de matemáticas. Como se ilustra en el siguiente
gráfico, si bien la brecha de género en matemáticas es bastante generalizada existen
diferencias sustantivas en la magnitud de la brecha. Mientras que en algunos
países las mujeres lo hacen mucho peor que los varones en matemática, en otros
las diferencias no son tan sustantivas y en algunos pocos, incluso, las mujeres
lo hacen mejor.
Fuente: Elaboración propia en base a datos PISA 2012.
Un aspecto interesante es que no
suelen observarse las mismas diferencias cuando el desempeño en estas disciplinas
se evalúa, no en la adolescencia, como lo hace PISA (a los 15 años) sino a
edades más tempranas. Por ejemplo, si comparamos el desempeño en matemática
entre los países que participaron en las pruebas PISA y también en las pruebas SERCE[1]
(estas últimas evalúan el desempeño de estudiantes en tercer grado de escuela),
se observa que las diferencias suelen aparecer o exacerbarse con la edad.
Fuente: elaboración
propia en base a datos PISA 2012 y SERCE 2006
Estas diferencias en el desempeño
educativo por género, especialmente el hecho de que las mujeres se desempeñen
peor en matemáticas, viene siendo investigado desde hace mucho tiempo desde las
más diversas disciplinas. Las primeras y más antiguas explicaciones provienen
de la neurociencia, y apuntan a diferencias biológicas, ya sean genéticas,
hormonales o incluso de composición cerebral entre hombres y mujeres[2].
La posibilidad de diferencias biológicas es todavía estudiada y no se puede
descartar que en algún grado tales teorías tengan algo que explicar. Ahora
bien, salvo que existan diferencias biológicas importantes entre hombres y
mujeres de diferentes orígenes, estas teorías no pueden explicar por qué, como
muestran los datos PISA (esos datos creados por el imperio para consolidar el
sistema capitalista), en algunos países mujeres y varones logran desempeñarse
de la misma manera en matemáticas mientras que en otros países existen
diferencias sustantivas. Tales diferencias no pueden sino explicarse por diferencias
entre países ya sea en los procesos de socialización (formación de estereotipos), en las estructuras de
incentivos para esforzarse más en una u otra disciplina y/o en las oportunidades económicas
futuras [3].
Al respecto, en un artículo publicado en la revista Science[4] un grupo
de investigadores vinculó las brechas por género en las pruebas de matemática
con diversas medidas que intentan capturar el grado de igualdad de género de un
país y encontraron que en aquellos países con una cultura más igualitaria para
ambos géneros las diferencias entre niños y niñas en matemáticas suelen ser
mucho más bajas.
Muchos se preguntarán por qué
debería ser un motivo de preocupación que las mujeres se desempeñen peor en
matemática que los varones. Es una pregunta válida. Una razón es que si bien
las mujeres han ido ganando terreno en los años de escolarización, aún siguen
estando muy subrepresentadas en las profesiones con fuerte contenido
científico, como las ingenierías. Estas profesiones suelen tener una
remuneración por encima de la media y podrían explicar, en parte, las diferencias
salariales por género. Otra razón es que la formación de capital humano en
estas áreas suelen ser de sustancial importancia para el desarrollo económico
de un país.
En suma, en materia de
diferencias por género, los datos PISA nos vienen a contar que no pueden explicarse por la biología y que por tanto hay un amplio espacio de actuación para las políticas públicas.
[1] Las pruebas
SERCE son un estudio comparativo de desempeño similar a PISA que se realiza
entre países de América Latina entre estudiantes en edad escolar (3º y 6º
grado). http://www.unesco.org/new/es/santiago/education/education-assessment/second-regional-comparative-and-explanatory-study-serce/.
[2] Wilder y
Powell (1989) y Penner (2008) ofrecen una revisión muy completa de estas explicaciones.
[3] Existe una
literatura muy amplia que analiza la influencia de factores sociales en el
desempeño educativo por género. Por ejemplo, existe evidencia de que el
ambiente de aprendizaje influye, ya que cuando niñas y niños son educados de
forma separada, las diferencias de género en matemática se reducen (ver por
ejemplo los trabajos Booth et al. 2011; Booth and Nolen 2012; Mael et al. 2005, Billger 2002. Otras teorías apuntan a diferencias en
el tratamiento por parte de los educadores (Heller and Parsons 1981; Leinhardt, Seewald, and Engel 1979; Parsons,
Adler, and Kaczala 1982), o de los padres (Muller 1998; Bouffard and Hill 2005; Bhanot and
Jovanovic 2005).
[4] Guiso et al
(2008), Culture, Science and Math.
