Маалымат илими тез өнүгүп жаткан тармак, бирок ал бирдей өсө бербейт. Акыркы 30 жылдын ичинде информатика тармагында аялдардын үлүшү бир топ азайды деп айтсамчы? 1984-жылдан 2016-жылга чейин информатика факультетин бүтүргөн аялдардын үлүшү [37%дан 18% га] төмөндөгөн (https://wpassets.ncwit.org/wp-content/uploads/2021/05/13193304/ncwit_women-in- it_2016-full-report_final-web06012016.pdf). Кыскача айтканда, компьютер илими суроо-талаптын күчөшүнө байланыштуу, ал аялдар үчүн азыраак ачык болуп калды.
Албетте, көптөгөн аялдар Data Science жана маалыматтардагы көптөгөн кызыктуу мансап мүмкүнчүлүктөрүнө кызыгышат. Ошентип, биз Data Science тармагындагы гендердик статистика эмнени айтып жатканын карап чыгышыбыз керек. Аялдарды маалымат таануучу катары карьера жасоого үндөш үчүн эмне кылсак болот? Ал эми жер-жерлердеги азыркы жетекчилер өз уюмдарындагы аялдарды колдоо үчүн эмне кыла алышат? Кантсе да, аял маалымат илимпоздорун жоготуу бул тармактын потенциалдуу инноваторлорунун жана лидерлеринин чоң бөлүгүн жоготууну билдирет.
Data Scientist гендердик катышы кандай?
Data Science ичиндеги гендердик статистика бир калыпта эмес жомокту айтып берет. [Harnham отчетуна] ылайык (https://www.harnham.com/us/harnham-us-data-analytics-diversity-report-2021?goal=2020_2021_US_Diversity_Report_Download#formd1ZJADzQUCc9Oa3d9YfqvA), 2% гана дайындар жана Аналитика аялдар тарабынан өткөрүлдү. Бул орточо көрсөткүч Analytics жана Insight жана Life Science Analytics тармагындагы аялдардын көптүгү менен бир аз бурмаланган. Маалымат илиминин өзүндө гендердик катыш төмөн: маалымат таануучулардын 20% гана аялдар болгон. 2020-жылга карата Data Science тармагында эркектер аялдарга караганда төрт эсе көп болгон. Аялдар да эркектерге караганда аз табат. Жалпысынан маалыматтар жана аналитика тармагында эркектер аялдарга караганда 17% көбүрөөк айлык алышат. Бул карама-каршылыктын кээ бирлери талаага кирүү деңгээлиндеги ролдорго кошулган жаңы маалымат илимпоздорунун толкуну менен түшүндүрүлүшү мүмкүн. Бирок бул көрүнүш маанилүү: эркектер аялдар кесиптештеринен олуттуу айырма менен көбүрөөк киреше табышат.
Эмне үчүн аялдар азыраак маалымат таануучу болуп калышты?
Дата илими боюнча окуу лагерлери жана даражалар көбөйүп жатканына карабастан, аялдар бул топтордо студенттердин аз пайызын түзөт, бул Data Science жумушун издөө үчүн бүтүрүүчүлөр азыраак дегенди билдирет. Технология тармагында аялдардын аз көрсөтүлүшү жаш кезинен башталат. Болжол менен 11 жаштан 12 жашка чейин кыздар STEM тармагына эркек балдар менен бирдей кызыгуу көрсөтүшөт. Алар 16 жашка чыкканда, алардын кызыгуусу кескин төмөндөдү. Бул үлгү маданиятыбыздагы жана билим берүү тутумундагы кеңири гендердик көйгөйдөн келип чыгат. Өспүрүм кыздар эркек курбуларына караганда STEM талааларын алар үчүн жер катары көрүшпөйт. Алар сабактарда жакшы көрсөткүчтөргө ээ болушса да, мугалимдер тарабынан кубатталышпайт. Ошондой эле, алар STEM карьерасында аялдын үлгүсү жок болгондуктан көңүлү чөгөт болушу мүмкүн.
Эмне үчүн аялдар маалымат илими карьерасын таштап кетишет?
Better Buys ылайык, аялдардын технологиялык жумуштагы ордун таштоо мүмкүнчүлүгү эркектерге караганда эки эсе көп. Көптөгөн тармактардагыдай эле, аялдар эркектерге караганда балдарды же улгайган үй-бүлө мүчөлөрүн багуу үчүн жумуштан кетүүгө же эс алууга көбүрөөк барышат. Алар жумушка кайтып келишсе да, убакытты өткөрүп жиберген катары кабыл алынгандыктан, начар абалда болушу мүмкүн. Компаниялар эркектерге да, аялдарга да бирдей акы төлөнүүчү ата-энелик өргүүнү сунуштоо менен бул маселени түздөн-түз чече алышат. Дүйнө жүзү боюнча көбүрөөк компаниялар [бирдей өргүү саясатын] түзүп жатышат (https://www.inc.com/principal/and-equal-leave-for-all.html). Бул балдарды багуу боюнча ишти бир калыпта бөлүштүрөт жана убакыттын өтүшү менен бала багуу үчүн өргүү алууга каршы маданий стигманы акырындык менен өзгөртүп жаткандай.
Бирок бул маселенин айрымдары Маалымат илимине мүнөздүү. талаада аялдардын жоктугу өзүн-өзү түбөлүктүү болуп калышы мүмкүн; аялдар лидерлик ролдордо башка аялдарды көрүшпөйт жана алдыга жылуу үчүн азыраак мүмкүнчүлүктөрдү табат деп күтүшөт. Ал эми технологиялык топтордо аялдардын жоктугу потенциалдуу уулуу чөйрөгө алып келиши мүмкүн. Master's in Data Science менен болгон маегинде Джана Эггерс "айрым сексизм жана бир тараптуулук көйгөйлөрү" аялдардын мындай мамилеге баруусуна себеп болгонун белгиледи. t ар дайым тармакта калуу. Ошол эле интервьюда, Лилиан Пиерсон "аялдар биздин сырткы келбетибизге жана кийген кийимибизге жараша гендердик дискриминацияга дайыма туш болушат" деп комментарий берген. Уюмдун жетекчилери сексисттик маданияттын маселелерин чечкиндүү түрдө талашышы керек. Эгерде аялдарды урматтабаса, анда калууга эч кандай себеп жок.
Маалымат илиминдеги аялдар үчүн ресурстар жана тармактар
Маалымат илиминин тең эмес гендердик катышы чечүү үчүн татаал маселе болсо да, бул илимпоздор жана педагогдор көп жылдар бою иштеп келе жаткан маселе. Бардык бул иштердин оң натыйжасы - технология тармагындагы аялдарды колдоо үчүн бир катар профессионалдык тармактар жана ресурстар бар: Кыздарды кодго үйрөтүүдөн баштап, Data Science тармагына кирген аялдарга профессионал насаатчыларды берүүгө чейин. Ал жерде көптөгөн пайдалуу ресурстар бар. Эгер сиз Data Science тармагындагы аял болсоңуз же жашооңузда жаш аялга колдоо көрсөткүсү келсе, төмөнкү программаларды карап көрүңүз.
Кыздар жана жаш аялдар үчүн программалар:
Маалымат илими жана технологиядагы аялдар үчүн ресурстар:
Маалымат илими тармагы эркектер үчүн да, аялдар үчүн да мүмкүнчүлүктөр менен бышып жетилген. Бул жердеги адамдар алардын уюмдары бардык гендердеги жана расалардагы кызматкерлерди жылуу кабыл албастан, жигердүү колдоорун камсыз кылышы керек. Data Science тармагындагы аялдарды колдоо менен биз бул тармактагы аялдарга гана эмес, бүтүндөй Data Science тармагындагы келечектеги инновацияларга да пайда алып келебиз.
