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OHSU-PSU School of Public Health busca mejorar la equidad y la diversidad en educación STEM

La colaboración entre investigadores y profesionales promueve prácticas de inclusivas en el análisis de datos demográficos llegar a grupos de estudiantes subrepresentados
Estudio OHSU-PSU School of Public Health comparte recomendaciones para optimizar las prácticas con datos demográficos para promover la diversidad en la investigación biomédica. (Cortesia de Lisa Marriott)
Estudio OHSU-PSU School of Public Health comparte recomendaciones para optimizar las prácticas con datos demográficos para promover la diversidad en la investigación biomédica. (Cortesia de Lisa Marriott)

Un equipo de investigación de Oregon Health & Science University-Portland State University School of Public Health está aprovechando la ciencias de datos para propiciar oportunidades de estudio en ciencias, tecnología, ingeniería y matemática (STEM) para estudiantes de colectivos subrepresentados.

Un nuevo estudio, publicado esta semana en Journal of STEM Outreach, evalúa abordajes efectivos para medir las variables demográficas clave y ofrece recomendaciones para que las prácticas de análisis de datos demográficos sean inclusivas en todos los programas orientados a estudiantes. Este estudio reunió a investigadores y profesionales de las áreas STEM de OHSU, Portland State University y la Portland Metro STEM Partnership.

Partiendo de la premisa de que los estudiantes que inician su educación en STEM posiblemente no hayan tenido acceso, adaptaciones o preparación en igualdad de condiciones, el estudio describe consideraciones para que los programas puedan recibir y retener a sus estudiantes aprovechando los datos demográficos. Este trabajo se desprende de las iniciativas del gobierno federal para llegar a poblaciones subrepresentadas en las áreas de STEM y ciencias biomédicas.

Aprovechar datos científicos inclusivos

Los datos demográficos permiten a los programas identificar a los grupos que enfrentan obstáculos o están activamente excluidos o marginados de la participación en programas STEM. En los programas de capacitación en STEM se suelen usar datos demográficos como la edad, el sexo, la raza y la etnia, pero se necesitan datos demográficos adicionales para dar cuenta de la complejidad de las identidades de los y las estudiantes y los factores contextuales que influyen en la capacitación en STEM.

Algunos ejemplos incluyen usar indicaciones abiertas para que los y las estudiantes puedan describir cómo se autoperciben, ampliar las opciones de respuesta más allá de los géneros binarios, la representación de las poblaciones LGBTQIA+, la inclusión de consideraciones socioeconómicas como la falta de acceso a vivienda y compartir con el estudiantado las prácticas en torno a los datos en relación con la privacidad y seguridad de su información compartida.

Además, como todas las personas son más que un simple dato demográfico, este proyecto analiza la interseccionalidad entre grupos demográficos y tiene como objetivo aportar perspectiva, mejores prácticas y recomendaciones para que los programas STEM puedan mejorar sus prácticas en relación con los datos demográficos. Esto permite que los programas aborden de manera más eficaz las desigualdades y propicien la búsqueda y retención de estudiantes subrepresentados.

Lisa Marriott, Ph.D. (OHSU)
Lisa Marriott, Ph.D. (OHSU)

“La información demográfica permite el estudio de la interseccionalidad necesaria para que realmente las cosas cambien en términos de equidad, diversidad, inclusión y accesibilidad”, dijo Lisa K. Marriott, Ph.D., profesora asociada en la OHSU-PSU School of Public Health e investigadora principal del Science Education Partnership Award de OHSU, financiado por los NIH. “Es muy importante asegurarse de que los y las estudiantes se sientan bienvenidos/as y vistos/as en los programas de capacitación, al igual que desde administración y garantizar su representación precisa en los datos”.

El estudio surgió del trabajo anterior del equipo de Marriott que creó el STEM Assessment and Reporting Tracker, o START, que ayuda a las escuelas y los programas STEM a medir el desarrollo de sus estudiantes en ciencias. Al ampliar los datos demográficos para START, otros programas STEM compartieron que también tenían preguntas sobre los datos demográficos, lo que presentó una oportunidad para estudiarlos en colaboración.

El estudio comparte las lecciones aprendidas de profesionales de STEM e investigadores/as en equidad, y ofrece recomendaciones para prácticas responsables y efectivas en torno a los datos demográficos necesarios para ampliar y diversificar la fuerza laboral biomédica.

Alianzas con presencia comunitaria

Este trabajo es solo un componente de las iniciativas en curso de la universidad para crear capacidad en ciencias de datos inclusivas para programas de apoyo de áreas STEM.

El laboratorio de Marriott también obtuvo un Science Education Partnership Award, una subvención para trabajo en ciencia de los datos, que tiene como objetivo capacitar a los y las estudiantes de escuela media y secundaria en ciencias de datos equitativas y al mismo tiempo estudiar de manera colaborativa la forma en que los programas STEM incorporan los datos demográficos a su labor.

“La obtención inclusiva de datos demográficos es una pieza fundamental del rompecabezas, porque estos datos son necesarios para saber si todos/as los/as estudiantes tienen acceso igualitario y consistente a opciones de educación STEM”, dijo Marriott. “Sabemos que estos/as estudiantes harán muchas contribuciones valiosas a la investigación y al descubrimiento científico, pero debemos garantizar que tengan la oportunidad de hacerlo”.

La investigación informada en esta publicación contó con el apoyo de las Science Education Partnership Awards de los Institutos Nacionales de Salud (NIH) (R25GM129840, R25OD010496 y R25GM150166 a LKM) y una subvención de los NIH para un programa de mentoría en Excelencia en Diversidad, Equidad, Inclusión y Accesibilidad (DEIA) (R25GM129840-04S1 a LKM), administrado por el National Institute of General Medical Sciences. La infraestructura informática de START tiene el apoyo del OHSU Clinical and Translational Research Institute (UL1TR002369). El contenido es exclusiva responsabilidad de sus autores y no necesariamente representa la opinión oficial de los Institutos Nacionales de Salud.

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