博士課程の数学科における公平性の評価
アメリカの数学科での性別とアイデンティティのバイアスを調べる。
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この記事では、アメリカの博士号を授与する数学学科の公平性について、性別やその他のアイデンティティに基づく人々の扱いに焦点を当てているんだ。この目的は、数学学科が思っているほど公平でも平等でもなく、特定のグループが他よりも多くの特権を受けていることを示すことだよ。
背景
多くの人が、数学や科学では能力やスキルが唯一重要だと思っている。この考え方は、しばしば「メリトクラシー」と呼ばれる。でも、私たちはこの考え方を疑っているんだ。データや研究を使って、数学学科システムに不平等があることを示すことを目指している。
方法
この問題を理解するために、私たちは2つの主なデータセットを使った。一つはさまざまな学術分野での教員採用に関する大規模調査からのデータ。もう一つは、数学学科に授与された連邦資金からのデータだ。私たちは、これらの学科における女性の数、受け取る資金の額、そしてそれがシステムの公平性について何を示すかを調べた。
主な発見
性別の表現
最初に気づいたのは、数学学科における女性の数が少ないことだった。最近何年かで、女性は数学の博士号を取得する人の小さな割合を占めている。この傾向は教員職にも続いている。多くの機関では、教員の中で女性はほんの一部しかいない。例えば、過去10年間に授与された数学博士号の30%が女性に渡ったけど、性別のバランスが取れている学科はごくわずかだ。
資金の不均等
もう一つの大きな発見は、資金が学科間でどのように分配されているかだ。少数の名門学科がほとんどの連邦資金を受け取っている。つまり、ある学科は研究のために何百万ドルも得ている一方で、多くの他の学科はもっと少ない資金でやりくりしている。この傾向は既存の不平等を強化し、特に女性の表現が少ないプログラムが成功するのを難しくしている。
数学学科のエリート主義
データはまた、特定の学科が他よりもはるかに権威があると見なされるエリート主義のパターンを示している。この見かけの権威は、より多くの資金や良い機会につながることが多い。トップの学科は多様性が少なくなる傾向があり、特権のサイクルを引き起こす可能性がある。
メリトクラシーの神話
私たちは、数学学科がメリトクラシーだという考えを挑戦している。もし本当に公平なシステムであれば、博士号プールの数に基づいて男女が平等に表現されることを期待するだろう。しかし、証拠は名声や資金などの他の要因が、誰が雇われ、誰が資金を得るかに影響を与えていることを示唆している。
大学の名声の役割
学科の名声は、採用や資金の決定において重要な役割を果たす。名声の高い学科はより良いリソースやサポートを持ち、成功した研究や助成金提案を作成するのが容易になる。このサイクルは、すでに確立された機関を優遇し、エリート学科と非エリート学科の間のギャップを広げる。
性別と階級の問題
数学における表現の問題は、性別や階級の不均等とも交差している。多くの女性が学術的な地位において、スキルや才能だけではない追加の障害に直面している。研究によると、特定のバックグラウンドを持つ人々がより容易に成功する傾向があり、通常は学界に家族のつながりがある人や裕福な背景を持つ人だ。
歴史的背景
不平等な表現の問題は新しいものじゃない。女性は数十年にわたり数学において過小評価されてきた。特定の教育レベルで進展はあったが、博士号や教員レベルの表現はまだ遅れを取っている。
年間トレンド
データによると、2013年から2018年にかけて女性は数学の学士号の約42%を取得していたが、2019年には博士課程への新規採用のうち女性は約28%に過ぎなかった。このギャップは、入学レベルでの数に反して、女性が学問の高い地位に達するのが難しいことを示している。
最近の研究
最近の研究は、学術的な採用における多様性の欠如が持続していることを示している。特に、有色人種の女性は男性の同僚と比較して教員職において依然として過小評価されている。
資金の不均等
資金に焦点を当てることで、不平等のさらなる側面が明らかになっている。連邦資金は、数学の研究を支援する上で重要な役割を果たしている。しかし、この資金の不均等な分配は、名門機関に不釣り合いに流れ込んでおり、多くの小規模な学科や名声の低い学科は、研究を進めたり、資格を持ったスタッフを雇ったりするための支援が不足している。
連邦助成金の不均等
データは、上位20%の機関が連邦資金の大部分を受け取っていることを示している。これにより、少数の人々がほとんどのリソースにアクセスできる状況が生まれ、数学の学術界における特権と権力のさらなる固定化につながっている。
変化の必要性
これらの不平等に対処するためには、数学において何を名声があり、価値があると考えるかを再考する必要がある。私たちのメリットや成功の定義は、多様性と公平性をよりよく反映するように進化しなければならない。
改革の提案
名声の定義を広げる: 多様性へのコミットメントを示す学科を優先すべきだ。多様な教員を雇い、さまざまなバックグラウンドの学生を支援する機関は、もっと評価されるべき。
資金の基準を変える: 資金提供機関は、助成金提案を評価する方法を再考し、既存のヒエラルキーを強化するのではなく、平等を促進する要因を考慮すべき。
協力を促進する: 学科は、プロジェクトで協力し、様々なバックグラウンドの学生や研究者にリソースや専門知識、機会を共有するよう奨励されるべき。
結論
この研究の結果は、現在の数学学科の実践が多くの才能ある個人、特に女性に対して障害を生み出していることを明確に示している。これらの不平等に取り組むことで、数学においてより包括的で公平な環境に向かうことができる。
今後の研究の方向性
数学における公平性についての議論は続いている。今後の研究では、レース、経済的地位、他のアイデンティティに関するより広範な要素を考慮すべきだ。
他の側面の調査
コミュニティカレッジやマイノリティの人口にサービスを提供する機関など、異なるタイプの機関を含めた研究を拡大することで、数学の学問分野の状態をより完全に把握することができる。
包括的なデータ収集
数学における性別、レース、資金に関するより包括的で公開されたデータが、分野内での意味のある変化を促すために不可欠だ。
行動の呼びかけ
研究者や教育者に、数学における平等を推進するための努力に加わるよう呼びかけたい。誰もがそのバックグラウンドに関係なく成功の公平なチャンスを持てるように。
データと協力を利用することで、すべての人に公正で平等な数学コミュニティを作ることができる。
タイトル: Quantifying and Documenting Inequity in PhD-granting Mathematical Sciences Departments in the United States
概要: We provide an example of the application of quantitative techniques, tools, and topics from mathematics and data science to analyze the mathematics community itself in order to quantify and document inequity in our discipline. This work is a contribution to the new and growing interdisciplinary field recently termed "mathematics of Mathematics," or "MetaMath." Using data about PhD-granting institutions in the United States and publicly available funding data from the National Science Foundation, we highlight inequalities in departments at U.S. institutions of higher education that produce PhDs in the mathematical sciences. Specifically, we determine that a small fraction of mathematical sciences departments receive a large majority of federal funding awarded to support mathematics in the United States. Additionally, we identify the extent to which women faculty members are underrepresented in mathematical sciences PhD-granting institutions in the United States. We also show that this underrepresentation of women faculty is even more pronounced in departments that received more federal grant funding.
著者: Ron Buckmire, Carrie Diaz Eaton, Joseph E. Hibdon,, Jakini Kauba, Drew Lewis, Omayra Ortega, José L. Pabón, Rachel Roca, Andrés R. Vindas-Meléndez
最終更新: 2024-05-29 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2308.13750
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2308.13750
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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