Ausgangslage

Frauen sind in der Mathematik gut vertreten. Statistiken zeigen: Fast 50% derjenigen, die ein Mathematik-Studium beginnen, sind weiblich. (Tabelle 1) Unter den Absolvierenden sind auch noch ca. 45% Frauen (Tabelle 2). Doch trotz dieses – im Vergleich zu den anderen MINT-Fächern – hohen Frauenanteils, halten sich hartnäckig Zuschreibungen, dass Mädchen schlechter in Mathe seien. Im Juni 2017 fragt die Süddeutsche Zeitung zum Beispiel in einer Überschrift: „Sind Frauen wirklich schlechter in Mathe als Männer?“ und trifft damit den Kern der Debatte des geschlechtsspezifischen Umgangs mit Mathematik. Immer wieder wird danach gefragt und darüber geforscht, ob und weshalb Mädchen im Schnitt schlechter in Mathematik abschneiden als Jungen. „Ausgangspunkt für die Forschungen zu Mathematik und Gender in Psychologie, Pädagogik und Mathematik-Didaktik waren Befunde zu geschlechtsspezifischen Leistungsunterschieden und zur Distanz zur Mathematik, die sich u.a. im Kurs-, Studienfach- und Berufswahlverhalten ausdrücken“ (So Blunck/Pieper-Seier 2008: 833 zusammenfassend). In diesen Gruppen konnten Leistungsunterschiede zwischen Mädchen und Jungen festgestellt werden – jedoch fielen sie zwischen den einzelnen Individuen deutlich stärker aus als zwischen den Geschlechtern. Betrachtet man die vom Statistischen Bundesamt bereitgestellten Zahlen zeigt sich, dass in den letzten vier Jahrzehnten die Anzahl der Frauen, die Mathematik studieren, deutlich und nahezu kontinuierlich zugenommen hat, und zwar ganz besonders im letzten Jahrzehnt.


Tabelle 1 - (Quelle: Kompetenzzentrum Technik - Diversity - Chancengleichheit)

 
Tabelle 2 - (Quelle: Kompetenzzentrum Technik - Diversity - Chancengleichheit)

Wie die Zahlen in dieser Tabelle deutlich machen (Tabelle 3), nimmt der Anteil der Frauen bei den Qualifizierungsstufen kontinuierlich ab, mit Ausnahme der Lehramtsprüfung. Der hohe Anteil von Frauen zu Studienbeginn lässt darauf schließen, dass Mathematik einerseits viele anspricht, sich dies andererseits jedoch auf bestimmte berufliche Bereiche, wie beispielsweise das Lehramt, beschränkt.


Tabelle 3 - (Quelle: Kompetenzzentrum Technik - Diversity - Chancengleichheit)

In dieser Tabelle sind die Zahlen von 2014 und 2015 sichtbar, im Vergleich zu den Zahlen von 2006 (Promotionen in der Mathematik: 24,4% Frauenanteil (Pieper-Seier 2009: 63) [CC BY-SA 4.0.] wird deutlich, dass bei den Promotionen kaum eine Steigerung des Frauenanteils erreicht werden konnte. Zahlen des Statistischen Bundesamts zeigen, dass der Frauenanteil an Professuren in Deutschland 2016 insgesamt bei nur 23,4% lag. In der Mathematik und den Naturwissenschaften nur bei 17,9%.

Dass wenige Frauen in der Mathematik hohe akademische Qualifikationsstufen erreichen bzw. anstreben, hat unterschiedliche Ursachen.

Aus Studien zu anderen MINT-Fächern ist die enorme Bedeutung der Vorbildfunktion durch Role Models bekannt (vgl. z.B. Schüller/Braukmann/Göttert 2016), deshalb ist davon auszugehen, dass dies auch für die Mathematik gilt. Jungen Frauen fällt die Identifikation mit dem potentiellen Arbeitsfeld Mathematik deutlich leichter, wenn sie auch von Professorinnen unterrichtet werden. Diese treffen sie jedoch selten, denn Frauen sind in hohen Positionen an Universitäten stark unterrepräsentiert. „Mehr als 95% aller Professuren und festen Dozenturen in diesem Bereich sind von Männern besetzt“ (Hackmann 2006: 95).

Diese niedrigen Zahlen verweisen darauf, dass Wissenschaft als Arbeitsfeld insgesamt männlich geprägt ist. Dass die Zahlen in der Mathematik noch einmal niedriger sind als in anderen Fächern, bedeutet jedoch: Es muss noch weitere Ursachen geben.

Zum Weiterlesen:

  • Hackmann, Kristina (2007): Professorinnen in der Mathematik. Karrierewege und disziplinäre Verortung. In: Kirsten Smilla Ebeling und Sigrid Schmitz (Hg.): Geschlechterforschung und Naturwissenschaften. Einführung in ein komplexes Wechselspiel. Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften, S. 95–116.
  • Schüller, Elke; Braukmann, Stephanie; Göttert, Margit (2016): „Ich habe nie gelernt, dass das nur etwas für Jungs ist.“ Studentinnen ingenieurwissenschaftlicher Studiengänge an Fachhochschulen und ihre Perspektiven auf ein männerdominiertes Studien- und Berufsfach. 1. Auflage. Frankfurt am Main: Fachhochschule Frankfurt – gFFZ (Forschungsberichte des gFFZ, 7).

Eine dieser Ursachen ist eine vorrangig von Männern gestaltete Fachkultur. Fachkulturen setzen sich aus verschiedenen Aspekten zusammen, u.a. die wissenschaftliche Verortung, der Historie des Fachs und der gesellschaftlichen Anerkennung. Sie entstehen im Zusammenspiel alltäglicher Handlungspraxen, struktureller Gegebenheiten und ungeschriebener Gesetze. Allmählich werden fachkulturelle Geschlechterkodierungen auch als wichtiger Forschungsgegenstand entdeckt.

Eine Studie des Bundesministeriums für Bildung und Forschung von 2009 über „Mathematikunterricht und Geschlecht“ fasst dezidiert zusammen, welch große Rolle Geschlecht im Mathematikunterricht an Schulen spielt:
„Insgesamt aber beeinträchtigt das Image der Mathematik als männlich geltendes Fach tendenziell die Chancengleichheit zu Ungunsten der Mädchen und honoriert gleichsam Geschlechterinszenierungen in beide Richtungen: Während Schüler in Mathematik sowohl für gute Leistungen als auch für oppositionelle Haltung Anerkennung als Jungen finden können, erhalten Schülerinnen sie als Mädchen eher dann, wenn sie mit Unsicherheit und Fleiß zwei vermeintlich weibliche Verhaltensweisen zeigen“ (Budde 2009: 8).

Die starken Auswirkungen der männlich geprägten Fachkultur zeigen sich darin, dass Leistungsunterschiede in Leistungstests im mathematisch-naturwissenschaftlichen Bereich größer werden, je älter die Testpersonen sind, jedoch: „Bei Kindern zwischen fünf und zehn Jahren sind kaum Unterschiede nachweisbar“ (Curdes 2007: 107).

Damit Fachkulturen sich von Grund auf verändern können, muss bereits die Didaktik in der Schule einen Veränderungsprozess durchlaufen. Aber auch an Hochschulen kann gender- und diversitätsbewusst gelehrt werden. Hilfreich ist vor allem, wenn sich Mathematikunterricht durch methodische Vielfalt auszeichnet.

Hier finden Sie Beispiele dafür:

  • Curdes, Beate (2007): Genderbewusste Mathematikdidaktik. In: Beate Curdes, Sabine Marx, Ulrike Schleier und Heike Wiesner (Hg.): Gender lehren – Gender lernen in der Hochschule. Konzepte und Praxisberichte. Oldenburg: BIS-Verl. der Carl-von-Ossietzky-Univ (Oldenburger Beiträge zur Geschlechterforschung, 6), S. 99–125. [CC-BY-SA].

  • Budde, Jürgen (2009): Mathematikunterricht und Geschlecht. Empirische Ergebnisse und pädagogische Ansätze. Hg. v. Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) (Bildungsforschung, 30).

VERWENDUNG VON COOKIES: Cookies enthalten eine charakteristische Zeichenfolge, die eine eindeutige Identifizierung des Browsers beim erneuten Aufrufen der Website ermöglicht. Wir nutzen Cookies, um anonymisiert statistische Daten zur Optimierung der Website-Funktion zu erheben und damit Ihre User-Experience zu verbessern. Bitte stimmen Sie dem Einsatz von Cookies zu. Weitere Informationen entnehmen Sie bitte unserer Datenschutzerklärung.
Nur notwendige Cookies zulassen.

Notwendig

Diese Cookies sind für den Betrieb der Seite unbedingt notwendig, denn sie ermöglichen zum Beispiel sicherheitsrelevante Funktionalitäten wie z.B. das Speichern der hier getroffenen Einstellungen. (Rechtsgrundlage: Vertragserfüllung und ggfs. berechtigtes Interesse)

NameCookie Settings
AnbieterEigentümer dieser Website
ZweckSpeichert die Einstellungen des Besucher, die in der Cookie Box ausgewählt wurden.
Datenschutzerklärungauf dieser Website
Cookie Namecookie_settings
Cookie Laufzeit30 Tage

Analyse

Von diesen Cookies profitieren Sie beim Besuch unserer Webseite. Sie erleichtern Ihnen vor allem die Bedienung, zum Beispiel durch personalisierte Inhalte und Angebote. Um unser Angebot für Sie weiter zu verbessern, erfassen wir anonymisierte Daten für Statistiken und Analysen. Mithilfe dieser Cookies können wir beispielsweise die Besucherzahlen und den Effekt bestimmter Seiten unseres Web-Auftritts ermitteln und unsere Inhalte optimieren. (Rechtsgrundlage: Einwilligung)

NameGoogle Analytics
AnbieterGoogle LLC
ZweckCookie von Google für Website-Analysen. Erzeugt statistische Daten darüber, wie der Besucher die Website nutzt.
Datenschutzerklärunghttps://policies.google.com/privacy
Cookie Name_ga, _ga_PR71G5KJ0W
Cookie Laufzeit14 Monate

externe Medien

Von diesen Cookies profitieren Sie bei der Verwendung externer Medien wie Youtube oder googleMaps auf unserer Seite. Vorgeschaltete Hinweise beim Aufruf externer Medien werden für Sie deaktiviert. (Rechtsgrundlage: Einwilligung)

EinstellungenAuswahl bestätigenAlle auswählen