Den skæve kønsfordeling på datalogiuddannelserne

Den skæve kønsfordeling pa datalogiuddannelserne

Den skæve kønsfordeling padatalogiuddannelserne

Hans Huttel

20. november 2014

Den skæve kønsfordeling pa datalogiuddannelserneDen skæve kønsfordeling

Symptomer


Symptomer


Symptomer

Grotesk skæv kønsfordeling

Pa det hold, jeg underviser i kurset ”Beregnelighed ogkompleksitet” i efteraret 2104, er der 90 mandlige studerendeog 2 kvinder.Softwareuddannelsen (oprettet i 2000) fik i 2007 sin førstekvindelige studerende. Nogle ar er der 1 studerende pa ethold, andre ar er der 2 (et ar var der hele 3).


Er det nu et problem?

Er skæv kønsfordeling virkelig et problem?

I meget høj grad ! Og det skal løses.

1 Der er et gigantisk tab af potentiale.2 En meget skæv kønsfordeling gør det noget uheldigt ved

stemningen i miljøet.3 Software bruges af begge køn, sa begge køns synsvinkel skal

være med i udvikling.4 Ingen kvindelige datalogistuderende ∆ ingen kvindelige

universitetslærere i datalogi.5 Der er ikke en tilsvarende skæv kønsfordeling i f.eks. medicin

eller kemi.6 Kønsfordelingen i datalogi er ikke nær sa skæv i en del andre

lande (f.eks. Italien).




I meget høj grad ! Og det skal løses.1 Der er et gigantisk tab af potentiale.

2 En meget skæv kønsfordeling gør det noget uheldigt vedstemningen i miljøet.

3 Software bruges af begge køn, sa begge køns synsvinkel skalvære med i udvikling.

4 Ingen kvindelige datalogistuderende ∆ ingen kvindeligeuniversitetslærere i datalogi.

5 Der er ikke en tilsvarende skæv kønsfordeling i f.eks. medicineller kemi.

6 Kønsfordelingen i datalogi er ikke nær sa skæv i en del andrelande (f.eks. Italien).




I meget høj grad ! Og det skal løses.1 Der er et gigantisk tab af potentiale.2 En meget skæv kønsfordeling gør det noget uheldigt ved

stemningen i miljøet.

3 Software bruges af begge køn, sa begge køns synsvinkel skalvære med i udvikling.









være med i udvikling.










universitetslærere i datalogi.










eller kemi.






















Og omvendt . . .

Det er nødvendigt at forsta, hvad der far studerende til atvælge/ikke vælge at studere hos os. En del af denne forklaringgiver os en forstaelse af hvorfor kvinder vælger/ikke vælger atstudere hos os.

Hvis det lykkes at fa signifikant flere kvindelige studerende, erdet samtidig lykkedes at finde en strategi for at rekruttereblandt andre segmenter end hidtil.



Og omvendt . . .

Det er nødvendigt at forsta, hvad der far studerende til atvælge/ikke vælge at studere hos os. En del af denne forklaringgiver os en forstaelse af hvorfor kvinder vælger/ikke vælger atstudere hos os.Hvis det lykkes at fa signifikant flere kvindelige studerende, erdet samtidig lykkedes at finde en strategi for at rekruttereblandt andre segmenter end hidtil.

Den skæve kønsfordeling pa datalogiuddannelserneMulige reaktioner

En klasse af populære teorier

En klasse af teorier: “Gratis øl”-teorierne

Præmis 1 Unge mennesker kan lide øl.

Præmis 2 Unge mennesker kan bedst lide øl, de ikke skal betalefor.

Konklusion Vi kan løse rekrutteringsproblemet ved at omdøbeInstitut for datalogi til Institut for gratis øl ogdatalogistudiet til Studiet af gratis øl.




Præmis 1 Unge mennesker kan lide øl.Præmis 2 Unge mennesker kan bedst lide øl, de ikke skal betale

for.

Konklusion Vi kan løse rekrutteringsproblemet ved at omdøbeInstitut for datalogi til Institut for gratis øl ogdatalogistudiet til Studiet af gratis øl.




Præmis 1 Unge mennesker kan lide øl.Præmis 2 Unge mennesker kan bedst lide øl, de ikke skal betale

for.Konklusion Vi kan løse rekrutteringsproblemet ved at omdøbe

Institut for datalogi til Institut for gratis øl ogdatalogistudiet til Studiet af gratis øl.


Smagsprøver

Smagsprøver pa “gratis øl”- teorier

“Min søn kender en pige, der siger at datalogistuderende erkedelige”

“Hvis vi lægger vægt pa ‘bløde’ kurser og har en flothjemmeside i pastelfarver, strømmer kvinderne til”“Bygningerne skal være rene og pæne med pæne billeder pavæggene”


Smagsprøver


“Min søn kender en pige, der siger at datalogistuderende erkedelige”“Hvis vi lægger vægt pa ‘bløde’ kurser og har en flothjemmeside i pastelfarver, strømmer kvinderne til”

“Bygningerne skal være rene og pæne med pæne billeder pavæggene”


Smagsprøver


“Min søn kender en pige, der siger at datalogistuderende erkedelige”“Hvis vi lægger vægt pa ‘bløde’ kurser og har en flothjemmeside i pastelfarver, strømmer kvinderne til”“Bygningerne skal være rene og pæne med pæne billeder pavæggene”


Smagsprøver


“Min søn kender en pige, der siger at datalogistuderende erkedelige”“Hvis vi lægger vægt pa ‘bløde’ kurser og har en flothjemmeside i pastelfarver, strømmer kvinderne til”“Bygningerne skal være rene og pæne med pæne billeder pavæggene”


Smagsprøver


“’Hvis vi kalder uddannelsen noget andet, strømmer alle til”

“Hvis vi optager studerende med andre slags kvalifikationer,strømmer kvinderne til”“Hvis vi skriver noget andet i studieguiden, vil kvindernestrømme til”“Hvis vi sætter nogle skilte op i busserne, strømmer alle til”

Maske passer det alt sammen, men . . . virkningen kan udeblive ellervære begrænset.


Smagsprøver


“’Hvis vi kalder uddannelsen noget andet, strømmer alle til”“Hvis vi optager studerende med andre slags kvalifikationer,strømmer kvinderne til”

“Hvis vi skriver noget andet i studieguiden, vil kvindernestrømme til”“Hvis vi sætter nogle skilte op i busserne, strømmer alle til”



Smagsprøver


“’Hvis vi kalder uddannelsen noget andet, strømmer alle til”“Hvis vi optager studerende med andre slags kvalifikationer,strømmer kvinderne til”“Hvis vi skriver noget andet i studieguiden, vil kvindernestrømme til”

“Hvis vi sætter nogle skilte op i busserne, strømmer alle til”Maske passer det alt sammen, men . . . virkningen kan udeblive ellervære begrænset.


Smagsprøver


“’Hvis vi kalder uddannelsen noget andet, strømmer alle til”“Hvis vi optager studerende med andre slags kvalifikationer,strømmer kvinderne til”“Hvis vi skriver noget andet i studieguiden, vil kvindernestrømme til”“Hvis vi sætter nogle skilte op i busserne, strømmer alle til”



Smagsprøver





Smagsprøver



Maske passer det alt sammen, men . . .

virkningen kan udeblive ellervære begrænset.


Smagsprøver





Smagsprøver

“Gratis øl”-teorier fra fortiden

Eksempler“Ring til professoren” (initiativ for informatikuddannelsen)Dat-cats.com (reklamekampagne for Institut16-uddannelserne)

Mulige problemerFokus pa enkelte faktorer som altafgørende.Kort indsatsperiode.Fokus pa reklame i stedet for oplysning via samarbejde.Usystematiske.


En systematisk tilgang

En systematisk tilgang

Løsning af et systemisk problem kræver en systematisktilgang. Dette er en akademisk velfunderet strategi.Vi skal have en permanent strategi – vi skal altid rekruttere!I arbejdet med f.eks. stress og psykisk arbejdsmiljø har vi ogsahaft en systematisk satsning; derfor er det naturligt her.Vi kan markedsføre os pa vores systematiske indsats.

Den skæve kønsfordeling pa datalogiuddannelserneEksisterende arbejde

CMU-initiativet

Eksisterende arbejde: CMU

Jane Margolis, Allan Fisher: Unlocking The Clubhouse:

Women In Computing, MIT Press 1999

En bog, der beskriver en kombineret undersøgelse og plan forændring af rekruttering pa Carnegie-Mellon University (CMU) iUSA.


CMU-initiativet

Væsentlige spørgsmal i CMU-undersøgelsen

Hvad er det, der tiltrækker studerende til datalogi? Hvad erkønsforskellene?Hvad er det, der far datalogistuderende til at holde op/skiftestudium? Hvad er kønsforskellene?


CMU-initiativet

CMU-undersøgelsen: Motivation hos mænd


CMU-initiativet

CMU-undersøgelsen: Motivation hos kvinder


CMU-initiativet

CMU-undersøgelsen: Nogle konklusioner

Kvindelige studerende er i større omfang end mandligemotiveret af potentielle anvendelser.Kvindelige studerende har i mindre omfang end mandligeforudgaende erfaringer med computere og programmering.Mange studerende (ikke kun kvinder) opfatter denneforuderfaring som et implicit krav.Der er en udbredt opfattelse af, at den dedikerededatalogistuderende er en, der udelukkende er besat afcomputere og programmering.


CMU-initiativet

CMU-undersøgelsen: Plan for ændring

Initiativer som bl.a.Vedvarende kontakt til high school-lærere, der underviser idatalogi.Opkvalificering af disse lærere; kurserne skal lære lærerne atundervise og pa en sadan made, at de er bevidst om deforskelle, man ser mellem kønnene.At studerende rekrutterer nye studerende (og high

school-elever rekrutterer nye high school-elever tildatalogi-kurser)Flere indgangsveje, der afhænger af tidligere erfaringer.Større fokus pa god undervisning.Større fokus pa kontekstualisering.


CMU-initiativet

Væsentlige forskelle mellem CMU og os

Nogle erfaringer kan formodentlig overføres, men ikke alle.CMU er et privat universitet.CMU er et meget søgt universitet med hele USA som sit‘opland’, sa konkurrencen er hard; de studerende, der kommerind, har særdeles gode kvalifikationer.High school i USA har helt andre tilvalgsmuligheder enddanske ungdomsuddannelser.Amerikanske universiteter har helt anderledes studieordninger.


J. McGrath Cohoons forskning


Den amerikanske køns/uddannelsesforsker Joanne McGrathCohoon har beskæftiget sig indgaende med den skævekønsfordeling pa IT-uddannelserne.Hun har givet en lang række begrundede anbefalinger mht. baderekruttering og anbefalinger.



Cohoons anbefalinger – rekruttering

Work with high-school teachersCommunicate with high-school guidance counselorsUse role models to actively recruit high-school studentsDevelop relationships with community collegesMake contact with the local community



Cohoons anbefalinger – rekruttering

Recruit first and second year students from within yourinstitutionConsider the impact that selection criteria for programadmission can have on women’s enrollmentO�er multiple points of entryReview public information for the image it projects



Cohoons anbefalinger – fastholdelse

Anbefalinger til instituttet/lærerstaben:Maintain a stable facultyProvide female role modelsEmploy faculty who enjoy teaching undergraduatesPromote interaction among classmates, and develop learningcommunities and other forms of peer supportMentor undergraduatesCommunicate positive opinions of female students’ strengthsInvolve women in research



Cohoons anbefalinger – fastholdelse

Anbefalinger til institutionen/det omgivende samfund:Build institutional support so the program will have adequateresourcesUse the local job market to provide students with workexperienceProvide students with opportunities to volunteer theircomputing skills in service to the community



Væsentlige forskelle mellem USA og os

Nogle erfaringer kan formodentlig overføres, men ikke alle.Amerikanske universiteter har helt anderledes studieordninger.Ungdomsuddannelserne i Danmark er meget anderledes.Aalborg Universitet har et indbygget fokus pa gruppearbejde.Det gør mentorordninger mere komplicerede.Projektarbejdet giver andre (og forhabentlig bedre) rammerfor forskningsbasering og anvendelsesorientering.

Den skæve kønsfordeling pa datalogiuddannelsernePa vej mod en strategisk satsning pa en strategi

En tostrenget strategi


Hvis vi vil forsta problemstillingen ordentligt, skal vi forsøge atændre den. Vi skal bedrive aktionsforskning, dvs. forskning, dergennem direkte handling finder metoder til ændring.Derfor skal vi have

1 Aktiviteter, der skal øge rekrutteringen. Aktiviteterne skalvære baseret pa hypoteser.

2 Udredningsarbejde og evaluering af aktiviteter ud frahypoteser.



Mulige hypoteser

1 De unges ideer om uddannelsesvalg dannes i stort omfangallerede i folkeskoletiden.

2 Det har betydning, at vi nu primært far studerende medHTX-baggrund, hvor kønsfordelingen ogsa er grotesk skæv.

3 Der er problemer med undervisning i datalogi i det almenegymnasium.


Mulige aktiviteter

Mulige aktiviteter (reklame-orienterede)

Nøje udvælgelse af gode ”forbilleder”.En tillokkende webside (i velvalgte farver og uden grimmefotos).Et ”adgangskursus” der opkvalificerer studenter.Et initiativ, der har matematikstuderende som malgruppe.


Mulige aktiviteter

Mulige aktiviteter (permanent brobygning)

Eksplicit satsning pa det almene gymnasium..Fast kontakt til udvalgte folkeskoler via matematik- ognatur/teknik-lærere.Fast kontakt til udvalgte gymnasielærere og uddannelse afdem til hvervning.En ”sommerlejr” for kvindelige gymnasieelever.Systematisk kontakt til uddannelses- og erhvervsvejledere.Et sommerferie-ugekursus i programmering ogprogrammeringsundervisning for gymnasielærere.Et sommerferie-ugekursus i relevante IT-emner forfolkeskolelærere.


Mulige aktiviteter

Interne initiativer for at modvirke frafald

Frafald blandt kvindelige studerende er ogsa et problem. Hvad kanvi gøre pa instituttet?

1 Et forum for kvindeligedatalogi/software-kandidater/studerende.

2 Pavirkning af undervisningen, sa den ikke ‘diskriminererubevidst’.

3 Pavirkning af det sociale miljø.


En plan for handling (?)

Hvad bør der ske nu?

Nedsættelse af en følgegruppe, der udarbejder strategiplan oghandlingsplan.Konkrete (kvantitative?) mal for rekruttering og fastholdelse.Systematisk opfølgning af initiativer.

Den skæve kønsfordeling pa datalogiuddannelserneSpørgsmal

Refleksion

Spørgsmal til refleksion

Hvilke budskaber sender vi, nar vi taler om datalogi ogdatalogiuddannelserne udadtil? Kontrol? Magt? Indflydelse?Penge? Indsigt? Uafhængighed? Et alternativ til andreuddannelser? Et fællesskab af mande-værdier? Eller nogetandet?


Refleksion


Hvor tidligt skal vi sætte ind?


Refleksion


Hvor eksplicit skal initiativerne rette sig mod det ene køn?

Fordel: Malgruppen er veludpeget. Risiko: Malgruppen bliverpeget ud.


Refleksion


Hvor eksplicit skal initiativerne rette sig mod det ene køn?Fordel: Malgruppen er veludpeget.

Risiko: Malgruppen bliverpeget ud.


Refleksion


Hvor eksplicit skal initiativerne rette sig mod det ene køn?Fordel: Malgruppen er veludpeget. Risiko: Malgruppen bliverpeget ud.


Handling

Spørgsmal til handling

Hvad er vore præcise, kvantificerbare mal?Hvordan taler vi (der kommer fra universitetet) medfolkeskoler og gymnasier?Hvordan kan vi forske i de underliggende problemstillinger?Hvad kan vi gøre internt pa instituttet?Er andre institutter og institutioner vores allierede eller voreskonkurrenter?Hvad kan aftagerne gøre?

Education

Den skæve kønsfordeling på datalogiuddannelserne