CIPEI. Presentación

Las personas que se matriculan en informática lo hacen basándose en sus creencias sobre la profesión y empiezan el Grado con unas expectativas que, al diferir de lo que encuentran, pueden provocar desmotivación, llegando al abandono del grado. Como investigadores nos preguntamos: ¿cómo se construyen estas creencias? ¿qué lleva a una persona a estudiar la carrera de informática? ¿qué espera de la carrera? ¿cómo se forma su identidad profesional? ¿cómo se le puede motivar?   Según Alshahrani et al [1], la elección de informática como carrera depende tanto de la visión positiva de las posibilidades que ofrecen dichos estudios como del apoyo social de la familia, profesorado y amistades, que se construye sobre la idealización de la profesión y un número de estereotipos. Es inevitable que antes de los estudios la persona se pregunte si se ve a sí misma realizando su visión de lo que serán los estudios (concepto de autoeficacia -self-efficacy- de Bandura [5]). Así, las creencias, expectativas y percepción de las capacidades propias (basado muchas veces en intuiciones y entorno social) son las que llevan a estudiar (y tener éxito) en unos estudios u otros.

Además, es vital para nuestro estudio preguntarse si esas expectativas son diferentes en mujeres y hombres. El problema del bajo nivel de mujeres matriculadas en estudios de informática ha sido estudiado profusamente en el campo de la igualdad de género. En particular, Sinclair et al [2] demostraron que a) estereotipos de género y b) el desaliento por parte de familia, padres o profesores a las niñas sobre estudios de informática son las causas principales que originan el sesgo de género. Sin embargo, estos estudios solo analizan grupos de mujeres (Olmedo et al. [6]), o bien estudian las identidades de grupos representativos de estudiantes sin distinción de género, donde las mujeres están subrepresentadas (Kapoor at al [7]), lo que no permite un estudio completo de las diferencias de género para diseñar futuras acciones de mejora. Se han generado iniciativas para eliminar los sesgos de género en la matriculación de mujeres en estudios STEM [3] con buenos resultados. También en la UMA hay acciones similares sobre alumnas de ESO [8]. Sin embargo, actualmente no disponemos de estudios que nos permitan conocer el estado de la igualdad de género y la inclusión social en los estudios de grado ni acciones de mejora. 

En Trabado y Lopez [4] analizamos la fuerte relación que estudios recientes han establecido entre creencias personales del estudiantado antes de los estudios y la motivación durante los estudios, que determina claramente su éxito.

Como investigadores nos planteamos como objetivos:

• No tenemos datos que nos permitan tener una imagen de cómo son esas creencias entre el estudiantado de nuestros grados y cómo influyen en la motivación, el éxito académico y el abandono. Por tanto, un objetivo necesario es obtener dicha imagen.
• Tampoco tenemos datos desde el punto de vista de género e inclusión que nos permitan saber si hay diferencias significativas entre estudiantes por género, nivel económico, procedencia, etc. y por tanto no podemos saber si influyen en el cumplimiento de los puntos 4 (educación inclusiva y de calidad) y 5 (igualdad de género) de los ODS. Un segundo objetivo es conocer los sesgos existentes.
• En base a las relaciones conocidas entre creencias (identidad) y motivación, nuestra hipótesis es que podemos diseñar acciones de mejora efectivas que afectan de forma transversal a todas las asignaturas actuando sobre las creencias de los estudiantes recién llegados a la carrera y mediante acciones al inicio de cada semestre del curso.

Bibliografía:

1. Amnah Alshahrani, Isla Ross, y Murray I. Wood. “Using social cognitive career theory to understand why students choose to study computer science”. ICER’18. DOI: https://doi.org/10.1145/3230977.3230994
2. Jane Sinclair y Sara Kalvala. “Exploring societal factors affecting the experience and engagement of first year female computer science undergraduates”. Koli Calling ‘15. DOI: https://doi.org/10.1145/2828959.2828979
3. Tessa E.S. Charlesworth y Mahzarin R. Banaji. “Gender in Science, Technology, Engineering, and Mathematics: Issues, Causes, Solutions” J. of Neuroscience. 2019, 39 (37):7228-7243. DOI: https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.0475-18.2019
4. Guillermo P. Trabado y David Lopez, “Reflexiones sobre la distancia entre las expectativas, la formación y la realidad profesional en la informática”, Actas de las XXVIII Jornadas sobre Enseñanza Universitaria de la Informática, Vol. 7, Julio 2022. URL: https://aenui.org/actas/pdf/JENUI_2022_004.pdf
5. Albert Bandura. Social foundations of thought and action: A social cognitive theory. 1986: Prentice-Hall, Inc. 
6. Noelia Olmedo-Torre, Fermín Sánchez-Carracedo, Núria Salan, David López, Antoni Perez-Poch, y Mireia López-Beltrán. (2018). Do female motives for enrolling vary according to STEM profile?. IEEE Transactions on Education, 61(4), 289-297 DOI: https://doi.org/10.1109/TE.2018.2820643 
7. Amanpreet Kapoor, y Christina Gardner-McCune. "Understanding professional identities and goals of computer science undergraduate students." SIGCSE '18. DOI: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3159450.3159474  
8. Campus Tech Chicas UMA. URL: https://campuschicas.informatica.uma.es
9. ITiCSE Conference, organizada conjuntamente por SIGCSE, ACM Europe, e Informatics Europe, URL: https://iticse.acm.org/
10. Grupo de Interés Women in Computer Architecture (WICARCH), SIGARCH/SIGMICRO, URL: https://www.sigarch.org/wicarch