남자와 여자의 과학 수학 성적 차이 있는가? 160만명의 고교생 데이터

Posted by 아디노
2018. 10. 15. 23:36 Study

과학이나 수학 분야에서 남자와 여자의 성적 차이가 있을까? 160만명의 고교생 데이터 결과로부터 최근 알게된 사실을 알아본다.


과학, 기술, 공학, 수학의 교육 분야를 가리키는 STEM(Science, Technology, Engineering, Mathematics)은 "여성보다 남성 쪽이 적합하다"라고 하는 고정관념이 아직도 존재한다. 그럼 실제로 성별에 따라서 차이가 있는가? 최근 160만명 고교생의 성적을 남녀로 비교한 결과가 발표되었다.


뉴사우스웨일스대의 Rose O Deas와 Shinichi Nakagawa 등이 160만명 학생의 수학 및 엔지니어링 성적을 조사하였더니 성적에서 남녀 차는 거의 없었다. 연구자에 의하면, STEM 분야에 있어서의 남녀의 갭은 "Variability hypothesis(변동 가설)"에 의한 것이라 한다. 변동 가설은 "여성에 비해, 남성은 성적의 변동이 크다"라고 하는 생각이다.


남자와 여자의 과학 수학 성적 차이 있는가? 160만명의 고교생 데이터


아래 그래프는 빨강이 여성, 파랑이 남성을 나타내고 있으며 남녀 모두 피크는 같은 위치이다. 하지만 수평 라인을 비교하면, 남성의 그래프가 더 폭이 넓음을 알 수 있다. 이것이 여성보다 남성이 "성적이 낮은 사람"과 "성적이 높은 사람"이 상대적으로 많다는 의미이다. 그래서 "여성에 비해, 남성은 변동이 크다"라고 하는 생각을 하게 된다.


남자와 여자의 과학 수학 성적 차이 있는가? 160만명의 고교생 데이터


지금까지 "천재"나 "유명인"은 남성의 영역이라고 생각되기 쉽상이었다. 재능이 중요한 수학이나 과학 분야에서 고용되는 여성은 소수였다.


변동 가설이 남성의 우위성을 설명하기 위해서 처음으로 이용되었던 것은 1800년대의 일이다. 이후 2005년에 변동 가설은 다시 알려졌다. 하버드 대학의 학장으로 경제학자인 Lawrence Summers는 과학이나 엔지니어링 분야의 정상에 왜 남성이 많은지에 대해서 2005년 1월에 다음과 같이 말하였다.


과학이나 엔지니어링이라는 특별한 경우에서 본질적인 적성의 문제, 특히 적성의 변동성이라는 문제가 존재합니다. 이같은 관념은 사회화와 계속적인 차별과 같은 요소에 의해 더욱 커질 수 있습니다.


생리적으로 남녀에서 능력 차이가 있다는 것을 시사하는 이 발언은 즉각 비난을 받아 최종적으로 사과 기사가 실리게 되었었다.


실제로 남녀는 능력 차이가 있는가 라고 가정을 확인하기 위해, 이번, 연구자는 그룹간의 차이를 테스트하는 방법을 개발하였다. 이 방법을 이용하여, 지금까지 행해진 연구 결과의 데이터를 사용해서, 학력 실적에 있어서의 변이성을 테스트했다. 이때 데이터로 사용된 것은 1931년부터 2013년까지 268개 다른 고교 및 학급에 다닌 160만명의 학생 성적이었다. 대부분은 북아메리카를 중심으로 한 영어 사용자였다.


각각의 그룹에서 남녀의 변동성과 평균 점수에 어떠한 차이가 있는지가 계산되었다. 그 결과, STEM에서 소년, 소녀의 성적 분포는 비슷하였다. STEM이 아닌 과목에서 가장 잘 차이가 난 것은 영어로 여학생은 평균 7.8% 평가 점수가 높으며 남학생에 비해 변동성이 13.8% 작았다.


STEM에 있어서 여자의 변동성은 남자보다 7.6% 낮았기에, 연구자는 이 값이 STEM 분야의 대학 입학에 있어서의 여성의 수가 적은 이유를 설명할 수 있는지 시뮬레이션으로 확인했다. 시뮬레이션 결과, 대학의 STEM 학급에서 톱 10%에 드는 학생 수는 남녀에서 동일하게 나타났다.


즉 Summers가 말한 "적성의 변동에 있어 성별 차이가 존재한다"라고 하는 주장은 모두 잘못된 것은 아니다. 변동성은 확실히 존재하기에 "걸출한 인물은 남성이다"라고 하는 견해로 연결되어 있다고 말할 수도 있다. 하지만 성공한 과학자의 상당수는 "보통 근면한 사람들"이다. 예외적인 능력이 필요하다고 생각하는 사람들이 있기에 남녀 불평등이 계속되고 있을 거라고 연구자는 말하였다.


창조적 영감을 원한다면 잠시 일이나 작업을 하지 않아도 좋다

새로운 언어를 학습하는데 잊기쉬운 간단한 기본원칙

시간이 없어도 독서량을 늘리는 기술

이 댓글을 비밀 댓글로