Le differenze di genere in matematica : una meta-analisi

Abstract

Questo elaborato ha l’obiettivo di contribuire alla discussione sulle differenze di genere in matematica attraverso una meta-analisi compiuta su questo argomento. La meta-analisi svolta riguarda 239 pubblicazioni dell’anno 2018 e si inscrive all’interno di una più ampia meta-analisi che, invece, considera articoli pubblicati dal Gennaio 2010 alla fine del 2022. Nel primo capitolo è presente la descrizione del costrutto dell’intelligenza e delle principali differenze di genere riscontrate nell’ambito delle STEM. Il secondo capitolo è dedicato alla disciplina della matematica e alle differenze tra i due sessi rilevate dai programmi internazionali PISA, TIMSS ed INVALSI. L’ultimo capitolo descrive la meta-analisi svolta. Essa è stata suddivisa in tre fasi di ricerca degli articoli appropriati secondo i criteri di inclusione e, successivamente, sono stati codificati in un dataset creato specificatamente. Dei 239 articoli, 61 sono stati esclusi perché non rispettavano i criteri di inclusione, di 147 è stato necessario chiedere all’autore corrispondente le informazioni mancanti, mentre quelli inclusi sono stati 22. Di questi ultimi è stata eseguita un’analisi dei dati che ha permesso di calcolare l’effect size, ovvero il d di Cohen, come differenza tra la media del campione maschile (n=187,520) e di quello femminile (n=165,268) nei compiti di matematica. Ciò che si evince è che esiste un vantaggio maschile di 0.16 rispetto alle prestazioni femminili. Questo risultato si contraddistingue da quello della letteratura, la quale sostiene che le differenze presenti, invece, non siano statisticamente significative.

This paper aims investigates gender differences in mathematics through using a meta-analysis. The meta-analysis conducted included 239 publications of the year 2018 and it’s part of a larger meta-analysis considering papers published from January 2010 to the end of 2022. In the first chapter intelligence and the main differences in STEM are described. The second chapter is dedicated to mathematics and is focused on gender differences observed in international evaluations such as PISA, TIMSS and INVALSI. The last chapter describes the meta-analysis conducted. It was divided in three stages of research for the appropriate articles according to the inclusion criteria and, subsequently coded the dataset. Of the 239 articles, 61 were excluded because they did not comply with the inclusion criteria, for 147 it was necessary asking the corresponding author for missing information, while 22 were included. Of the latter an analysis of the data was conducted to calculate the effect size, Cohen’s d, as the differences between the male’s sample mean (n=187,520) and the female’s one (n=165,268) in mathematic tasks. We found a male advantage of 0.16 for males. This result stands out from the one of the literature, which instead claims the present differences are approaching zero and are not statistically significant.