Falls diese Überschrift kryptisch erscheint – sie bezieht sich auf vorangegangene Posts zur Frage, warum Frauen in mathematisch-naturwissenschaftlichen Fächern oft stark unterrepräsentiert sind (namentlich die Einträge Frauen und Mathe – eine Frage des Wollens, nicht des Könnens, oder … sowie … und am Hirn liegts auch nicht). Ein Artikel über Reducing the Impact of Negative Stereotypes on the Careers of Minority and Women Scientists in der aktuellen Ausgabe von Science zeigt hingegen auf, woran es liegt: An den Stereotypen, die sich – bewusst oder unbewusst, aber das ist letztlich beinahe nebensächlich – in den Hirnen von Mädchen festgesetzt haben und die ihnen suggerieren, dass sie tatsächlich schlechtere Fähigkeiten für Mathematik und Naturwissenschaften haben. (Das dem verlinkten Artikel zu Grund liegende Paper über Reducing the gender achievement gap in college science: A classroom study of values affirmation wurde unter der Federführung des Psychologieprofessors Akira Miyake an der University of Colorado in Boulder verfasst.)
Doch dies lasse sich, so der Science-Artikel, oft schon durch einen einfachen Aufsatz als Prüfungsvorbereitung verbessern: Wenn sich die Studentinnen dadurch die Zeit nehmen konnten, sich auf das zu konzentreren, was ihnen lieb und wichtig ist (Freunde oder Freundinnen, Familie, Musik, ihr Studium – was auch immer), verbesserten sich ihre Noten im Schnitt um etwa eine ganze Stufe. Im Einzelnen gibt Science die folgenden Tipps:
Recommendations for Institutions on Reducing the Impact of Negative Stereotypes
1. Demonstrate institutional commitment to diversity through strategic plans, mission statements, and other communication to employees.
2. Educate organizational leaders on how stereotypes, especially those that are unconscious, affect hiring and evaluation decisions.
3. Consider educating all employees about how stereotypes affect decisions.
4. Diversify the members of all hiring committees.
5. Make efforts to diversify candidate hiring pools in order to avoid creating “tokens.”
6. Create ground rules for hiring discussions, including keeping job criteria front and center and focusing on evidence rather than opinions.
7. Appoint at least one senior leader who is responsible for monitoring institutional fairness.
8. Although numbers are important, focus equally on creating an inclusive organizational culture that supports diversity.
9. Help build and support professional networks that connect scientists of different backgrounds and ages.
10. Develop leadership-development programs for scientists that incorporate diversity training.
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