A las mujeres les va mejor en los exámenes de matemáticas cuando falsifican sus nombres.
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Hay un mito pernicioso que dice que las mujeres no son tan buenas en matemáticas como los hombres. Y de manera inquietante, recordarles a las mujeres este estereotipo justo antes de que escriban una prueba de matemáticas tendrá un efecto perjudicial en su desempeño. Entonces, ¿qué pasaría si una mujer pudiera pretender ser otra persona mientras escribe la prueba?
Como era de esperar, y como el título de esta publicación ya sugiere, las mujeres se desempeñan mejor en las pruebas de matemáticas cuando asumen un nombre diferente al suyo, y esto sucede independientemente de si toman un nombre masculino o femenino.
Como lo demostró un estudio reciente de Shen Zhang, usar el nombre de otra persona es una especie de truco para anular la amenaza de la reputación de uno mismo: el miedo que algunas mujeres tienen de hacer mal cuando les preocupa que se tome como prueba de una estereotipo. Pero eliminar esta presión parece aliviar el miedo y la distracción.
Para el estudio, Zhang reclutó a 110 mujeres y 72 hombres, todos ellos estudiantes universitarios, y les hizo responder 30 preguntas de matemáticas de opción múltiple. Antes de la prueba, y en un esfuerzo por inculcar la amenaza del estereotipo, a todos los participantes se les dijo que los hombres generalmente superan a las mujeres en matemáticas. A algunos de los voluntarios se les pidió que escribieran la prueba con su nombre real, pero a algunos se les pidió que completaran la prueba con uno de cuatro alias diferentes, ya sea Jacob Tyler, Scott Lyons, Jessica Peterson o Kaitlyn Woods.
Cuando llegaron los resultados, los hombres superaron a las mujeres. Gracias, amenaza de auto-reputación.
Pero las mujeres que asumieron un alias, ya sea masculino o femenino, obtuvieron mejores resultados que las mujeres que lo hicieron. Y, lo que es más importante, lo hicieron tan bien como los hombres.
"Estos hallazgos sugieren que el deterioro en el rendimiento matemático de las mujeres a menudo se debe a la amenaza de confirmar que un estereotipo negativo es verdadero para uno mismo", concluyen los investigadores.
Los investigadores recomiendan el uso de procedimientos de identificación sin nombre en las pruebas, así como estrategias de afrontamiento que "permitan a los individuos estigmatizados desconectarse de una situación amenazadora", que según ellos desarmarán los estereotipos negativos.
O, finalmente, podríamos dejar de decirle a las mujeres que apestan en matemáticas. ¿Cómo es eso para una idea novedosa?
Lea el estudio completo en Self and Identity, " L'eggo My Ego: Reduciendo la brecha de género en matemáticas al desvincular al yo del desempeño " .
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