Torben Mogensen header

Mandsdominerede uddannelser?

Man hører tit i medierne, at det er et problem, at de datalogiske uddannelser (bredt forstået) er mandsdominerede. Årsagerne til, at det ses som et problem er mange:

  • Der er en stor uudnyttet potentiel talentmasse, fordi pigerne søger mod andre fag.
  • Udøvelsen af faget bliver domineret af maskuline tankegange.
  • Der bliver for meget mandehørm på uddannelserne og på arbejdspladserne.
  • Og så videre.

Der er sandheder i alle disse bekymringer, selv om de ofte er overdrevne. Men når man ser på det store billede, så optages langt flere kvinder end mænd på de videregående uddannelser (Københavns Universitet alene optager i år 4.454 kvinder og 2.872 mænd, altså 61% piger), så det er måske ikke noget stort problem, at der er enkelte mandsdominerede uddannelser?

Lad os se på nogle andre tal fra Københavns Universitet:

  • På Datalogi optages 39 kvinder og 208 mænd, altså 16% piger / 84% mænd.
  • På Datalogi-økonomi optages 16 kvinder og 47 mænd, altså 25% piger / 75% mænd.
  • På Machine Learning og datavidenskab optages 9 kvinder og 54 mænd, altså 14% piger / 86% mænd.
  • På Sundhed og informatik optages 32 kvinder og 14 mænd, altså 70% piger / 30% mænd.
  • På Kommunikation og IT optages 58 piger og 32 mænd, altså 64% piger / 36% mænd.

Det er altså ikke alle IT-fag, der er mandsdominerede, omend dette er tilfældet på de mere rene datalogiske uddannelser. Men hvordan er kønsbalancen på andre uddannelser. Her er et par eksempler:

  • Klassisk græsk: 2 kvinder og 0 mænd, altså 100% piger / 0% mænd.
  • Kunsthistorie: 63 kvinder og 3 mænd, altså 95% piger / 5% mænd.
  • Audiologopædi: 40 kvinder og 3 mænd, altså 93% piger / 7% mænd.
  • Teater- og performancestudier: 31 kvinder og 5 mænd, altså 86% kvinder / 14% mænd.
  • Pædagogik: 59 kvinder og 10 mænd, altså 86% kvinder og 14% mænd.

Men det er ikke kun på de humanistiske uddannelser, at der findes stærk kvindedominans:

  • Husdyrvidenskab: 65 kvinder og 2 mænd, altså 97% piger og 3% mænd.
  • Tandplejer: 77 kvinder og 4 mænd, altså 95% piger / 5% mænd.
  • Folkesundhedsvidenskab: 63% piger og 13 mænd, altså 83% piger / 17% mænd.

Disse skævheder bliver dog sjældent nævnt i medierne, undtagen pædagogik, hvor kvindedominansen en gang imellem nævnes, ofte i forbindelse med mistænkeliggørelse af mandlige pædagoger.

Når man ser på studiemiljøet, så kan kvindehørm være lige så slemt som mandehørm, men i begge tilfælde ser jeg kun store problemer, hvis det underrepræsenterede køn har et etcifret antal -- hvis der er ti eller flere, er gruppen af det lille køn stor nok til at lave deres eget submiljø. Men stakkels de to mænd på Husdyrvidenskab, som ikke engang er nok til at danne en klike (undtagen i grafteoretisk forstand). De kun ni piger på Machine Learning og datavidenskab er måske på grænsen til at være et problem, men da studiemiljøet i høj grad deles med Datalogi og Datalogu-økonomi (som har en del fælles fag, specielt i starten af uddannelsen), går det nok. Endvidere er planen at sætte alle pigerne på samme øvehold, sådan at de ikke i hverdagen føler sig underrepræsenteret. Det betyder så, at der bliver rene drengehold, men de kan så mandehørme med hinanden uden at genere pigerne.

Hvis der er nogen herinde, som kender til uddannelser, hvor mænd/drenge er i stærkt undertal, kunne jeg godt tænke mig at vide, hvad de gør dels for at få optaget flere drenge/mænd, og hvad de gør for at undgå, at drengene føler sig udenfor?

Kommentarer (10)
sortSortér kommentarer
  • Ældste først
  • Nyeste først
  • Bedste først
Kenneth Andersen

Interessant at skribenten konsekvent (pånær 1 gang) omtaler eleverne som ""piger" kontra "mænd"; altså ikke "kvinder" kontra "mænd" eller "piger" kontra "drenge". Med andre ord sættes "andre end mænd" igen konsekvent op på en imaginær piedestal, hvor de intet har at gøre.

Jeg vil våge den påstand, at der i dette tilfælde heller ikke eksisterer nok kritisk selvindsigt til at benytte de korrekte ord.

Hans Donnerborg

Det er såklart en udfordring for mænd, at det moderne samfund benytter sig af allehånde midler til at hulemandisere mænd.
Vi er på forhånd skyldige i voldtægtssager. vi er den som skal reddes sidst ved skibbrud.
Det betragtes som kvalifikation i sig selv ved jobsøgning at ansøger er kvinde.
I stedet foir at lade livet komplettere hinanden skal vi påtvinges feministiske værdier.
Blive en slags blødbøssemænd.

Kenneth Andersen

Yngre kvinder omtaler tit sig selv som piger, hvor yngre mænd sjældent omtaler sig som drenge.

Så fordi nogle ignoranter bruger nedladende ord om sig selv, så skal andre også gøre det?

Jeg har dog brugt ordet "kvinde" lige så ofte som "pige", og jeg har brugt "drenge" et par gange. Men du skal ikke lægge noget dybt i ordvalget.

En hurtig optælling:

Ord brugt i hele teksten:
kvinde: 18 gange
mand: 7
pige: 18
dreng: 4

Ord brugt kun i listerne:
kvinde: 13 gange
mand/mænd: 26
pige: 13
dreng: 0

Så jo, der er stor uligevægt.
Og jo, man skal lægge alt i ordvalget. Ordvalg former vores virkelighed. Uligevægten former vores samfund. Med andre ord er ordvalget en medvirkende faktor til, at artiklens emne overhovedet eksisterer.

Hans Dybkjær

Yngre kvinder omtaler tit sig selv som piger, hvor yngre mænd sjældent omtaler sig som drenge.

Så fordi nogle ignoranter bruger nedladende ord om sig selv, så skal andre også gøre det?


Så yngre kvinder der omtaler sig selv som piger, er ignoranter :-)
I øvrigt er det en sær opfattelse at "piger" og "drenge" er nedladende ord når de bruges i dagligdags, uformel omgang mellem voksne.

Men ja, ord former virkelighed, og Torben burde have brugt kvinder/mænd konsekvent (givet denne artikels stilniveau), også så ordvalget ikke stjæler fokus fra det tiltænkte emne.

Hans Dybkjær

For at komme tilbage til emnet:
Det er korrekt at det ikke er et større problem i den store sammenhæng, i hvert fald ikke større end i alle mulige andre sammenhænge. Fx har jeg som ung spillet fodbold uden der var piger i nærheden (stoppede som 16-årig, så ja, her er piger det korrekte ord). Men det var dog kun et lille hjørne af dagligdagen; uddannelser udgør ofte 40-50-60 timer af ens uge.

At der er omvendte skævheder andre steder, gør ikke man ikke skal arbejde på at udbedre dem der hvor man selv er. Det er der flere grunde til, bl.a.:

  • Blandede miljøer er rarere at være i. På datalogi var der op mod 25 % kvinder da jeg (og Torben) læste, og det var klart positivt for omgangstone og indlæring.
  • Det er som sådan ikke et problem at have et ensidigt kønsmiljø. Men det bliver et problem hvis det skyldes eller forårsager en barriere som fx stereotyperne "mænd kan da ikke passe små børn" eller "kvinder forstår ikke teknik".

Dette er fortrinsvis lokale (og subjektive) argumenter: hvordan gør man datalogi til et bedre sted at være og hvordan uddanner vi dygtigere dataloger her?

I den overordnede sammenhæng er billedet mere mudret: Argumentet med talenter er dumt; talenterne bliver jo bare brugt i andre fag, så de er jo ikke spildt. Og hvis vi med samme optag øger kvindeandelen, bliver der jo færre mænd, og så bliver den i forvejen skæve fordeling på universitetet endnu skævere.

Torben, hvordan ser det ud på andre universiteter, DTU, Syddansk, Roskilde, Ålborg etc.? Ligger de på nogenlunde samme kønsfordeling?

Claus Wøbbe

Der er intet galt i at have "skævheder"! Det er da nærliggende at tro, at det skylder, at kvinder generelt har anderledes præferencer end mænd. Det lyde ri mine ører helt naturligt og problemfrit. Gør det ikke til et problem.

Torben Mogensen Blogger

hvordan ser det ud på andre universiteter, DTU, Syddansk, Roskilde, Ålborg etc.? Ligger de på nogenlunde samme kønsfordeling?

De uddannelser, der hedder Datalogi, har hhv. 13% (Aarhus), 14% (SDU) og 4% (Aalborg) kvinder. Softwareudvikling på ITU (som minder om Datalogi) har 16% kvinder, ligesom Datalogi på KU. Softwareteknologi på DTU er lidt foran med 19%. Bortset fra Aalborg er der ikke voldsom forskel på uddannelserne -- det ligger indenfor år-til-år udsvingene.

Uddannelser indenfor Data Science og relaterede felter forholder sig således: Data Science (ITU): 28%, Kunstig intelligens og data (DTU): 27%, Datavidenskab (Aarhus): 17%, Datavidenskab (Aalborg): 0% (ud af 8). De "gamle" uddannelser på DTU og ITU har procentvis flere kvinder end de nye på KU, Aarhus og Aalborg, men om det er årsagen er svært at sige.

Den uddannelse, der nok er tættest på Datalogi-økonomi er HA(dat/it), men her vælges specialiseringen i dat/it først senere, så der er ikke opgivet nogen tal. Global Business Informatics på ITU er meget forskellig fra Dat-Øk, så det giver ikke mening at sammenligne (men de har præcis 50% af hvert køn).

Yderligere tal kan ses på https://ufm.dk.

Log ind eller Opret konto for at kommentere