この受賞は去年の8月のことなんですが、今日は標記のような日らしいので、この話題を取り上げてみたい。↓
＜抜粋＞
" 2021年8月に、東京大学大学院数理科学研究科教授の緒方芳子さんが、数学の世界的な賞であるポアンカレ賞を受賞しました。量子スピン系の数学的理論における画期的な業績が評価されての受賞で、日本人では2003年の荒木不二洋氏以来18年ぶり、日本人女性では初の快挙です。
女性の学部学生の割合がずっと２割に留まっている東大の中でも、特に理系は男性が圧倒的多数を占めます。たとえば、2021年11月現在、数学科のある理学部の学生数は662人ですが、女性はたった61人で、１割にも届きません。東大では昨年、理事の半数以上が女性となり、女性や外国人など多様な人が学びやすい環境づくりに力を入れています。受賞した緒方さんの所属する大学院数理科学研究科でも、なんとか女性を増やしたいという声が上がっているそうです。
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昨年は、画期的な出来事がもう一つありました。医師養成課程を持つ大学の医学部入試の合格率で、ついに女性が男性を上回ったのです。
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2月11日は「科学における女性と女児の国際デー」(International Day of Women and Girls in Science) 。科学分野に進む女性を増やし、学びにアクセスしやすくする取り組みを進めるため、2015年の国連総会で制定されました。
テクノロジーの発展の促進にあたっては、ジェンダーをはじめとした多様性の反映が欠かせません。AI（人工知能）は「誰が、何のために、何を、どのように学習させるか」がとても重要です。極端に言えば、悪意を持った技術者が、人びとを支配する目的で偏ったデータを意図的に学習させれば、人類の脅威となるようなAIが出来上がるでしょう。また悪意はなくとも、人にはどうしても死角や無意識のバイアスがあるものです。学習材料となるデータには、現在の社会の格差や差別が表れています。AI開発に関わる研究者や技術者の大多数を占めるのは白人男性。ジェンダーや人種などに対する偏見に留意せずに機械にデータを学習させた結果、就職試験にAIを導入したら女性が著しく不利になったとか、画像認識ソフトが黒人女性を正しく認識できなかったなど、今ある偏見や差別がAI によってより増幅されてしまった事例もあります。信頼できるフェアなAIを育てるには、その開発に携わる人たちの多様性と、今ある世界の問題点を把握し、それを改善する方向に技術を生かす視点が不可欠です。"
＜抜粋終わり＞
"偏見や差別がAI によってより増幅されてしまった事例もあります"
男性が開発し、男性社会のビッグデータで学習したAIは、「ジェンダー平等」ではないという。
標題の "なぜリケジョは少ないのか？"、さらに難関大学ほど女子が少ない、大学院は特に少ない、要職に女子が少ない、などの問題は、本ブログで何度も採り上げてきました。
それらのリンクも含め、概ね下記サイトまとめています。↓
このサイトの標題 "女が物理？、結婚できんぞ" などというのは、日本特有の伝統的風潮で、理数科に限らず、"女に学問不要" という意識さえある。
特に地方（田舎）ではその傾向が強い。
これは、社会的男女分業が明確であった時代の名残だが、今の親には差別意識より、「女子に厳しい受験戦争はかわいそう」という、「いたわり」や「甘やかし」の気持ちの方が強いのだろう。
そして、女子にもこうした親の愛（？）や男性の稼ぎに頼る「甘え」が生じる。
このような、理系・文系を問わず女性の実質的な学歴が低いのは日本特有だが、日本ほどではないものの「リケジョ」が少ないのは世界共通だ。
その原因について、統計や立証実験に基づいた考察がある。↓
"なぜリケジョは少ないのか？その原因と対策"
2021/8/14、遠藤 直紀(ビービット 代表)
https://comemo.nikkei.com/n/nfb14920f9887
＜抜粋＞
" 文部科学省が実施した「令和元年度学校基本調査」によれば、大学理学部の女性比率は27.9％で、工学部は15.4％と、理系における女性比率は2割程度と極めて男性優位の状況が見えてきます。
米国を代表する技術系の大学であるマサチューセッツ工科大学の女性比率は46%、中国の精華大学では34%となっています。
男性よりは少数であることに変わりありませんが、米中共に、日本と比較すると公平な状況が実現されています。
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趣向性に関してはどうでしょうか。ケンブリッジ大学の心理学者サイモン・バロン＝コーエン教授は、生後1日の新生児を対象に実験を行いました。新生児に「女性の顔」と「機械仕掛けの車」の写真を同時に見せ、表情をビデオ撮影し、どちらに注意を向けるのかを調べたのです。男児は車をみたがり、平均して車をみている時間が長く、女児は人間の顔に興味を持ち、顔写真をみつめる時間が長い結果となりました。
この結果から、男性が機械に興味をもち、女性が他者との関係により興味をもつ傾向は、教育によるものではなく、生まれつきであると結論付けています。
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バンダービルト大学の心理学者、デービッド・ルビンスキー博士は、数学能力の高い米国学生1500人に対して、長期間にわたる追跡調査を行いました。
調査対象者の仕事に対する興味を尋ねたところ、男性は女性よりも「道具やモノを使って働く」、「影響力のある発明・作成を行う」ことへの関心が高く、女性は「人と一緒に働く」、「自分の仕事の結果が他者へ大きな影響を与える」ことに関心があることがわかりました。
また、中年期において特許を保有している人の割合が女性よりも男性が2倍高い結果になりました。
能力に差のない集団における結果であることから、男性よりも女性は社会的な解決手法を志向する傾向があるという結論になっています。
さらに、ピッツバーグ大学教育・心理学部のワン・ミンテ准教授が行った、1500人を長期にわたって追跡した研究結果も興味深いです。
大学進学適性試験の点数に基づいて、「高い数学力と言語能力の両方をもつ学生」と「高い数学力をもつが中程度の言語能力しかない学生」を区別したところ、前者の7割程度が女性であるのに対し、後者の7割程度が男性であることがわかりました。
数学の才能をもつ女性はあらゆる面において賢いことが多い一方で、男性の多くは数学や科学だけが得意な傾向が強く、高い数学力と言語能力の両方を持ち合わせた学生は数学だけが得意な学生よりも、人と接して働くことへの関心が高く、モノを相手にすることへの関心が低かったのです。そして、あらゆる面において賢い学生よりも、数学だけが得意な学生は物理科学や工学の分野での仕事に就く割合がはるかに高いことも突き止めました。
ここから、女性が理系に進学しないのは、固定観念や冷遇など女性にとって大きな障壁があるという従来の理由だけではなく、たとえ技術的な解決を行う能力があったとしても、女性がもつ元来の趣向性として、人間を対象とした学問や他者との関わりの大きな職業を選択する傾向にあることがみえてきます。"
＜抜粋終わり＞
まとめると、
男性は
・ 機械仕掛けの車に興味（子供）
・ 道具やモノを使って働く
・ 影響力のある発明・作成を行うことを志向
・ 技術的な解決手法を志向
・ 高い数学力をもつが中程度の言語能力しかない者が多い傾向
女性は
・ 女性の顔に興味（子供）
・ 人と一緒に働く
・ 自分の仕事の結果が他者へ大きな影響を与えることを志向
・ 社会的な解決手法を志向
・ 高い数学力と言語能力の両方をもつ者が多い傾向
つまり、女性はもの（材料、道具、機械など）より人（社会、コミュニケーション）への関心が高く、数学力の高い女性が言語能力も高いことが多く、必ずしも理系に進まないということです。
このような表に出てこない優秀な「リケジョ」を発掘するには、恣意的に女性の関心を自然科学や工学に向けるとともに、待遇面でも優遇する政策が必要でしょう。
さらに日本では親の意識改革が必要で、男女間の教育の差別化（どちらが差別されてるということではなく）をなくさなければなりません。
なお、一言で「理系」と言っても数学、物理、化学、生物、また、理学、工学、農学、医学などの分野によって女性比率は大きく異なります。
生命科学の分野では理屈で説明が付かないことが多く、暗記に頼らざるを得ないのと、人または生命体を扱うということで、女性比率が高くなります。
理学、工学は扱う対象によってさらに細分化されますが、とりわけ「もの（材料、道具、機械など）」を定量的に扱い創造する機械工学などは、特に女性比率が低くなります。
（私の娘は、そのもっとも女性比率の少ない分野のエンジニアをしています）