El género como factor determinante al escoger una carrera

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UNIVERSIDAD DEL TURABO
ESCUELA DE NEGOCIOS Y EMPRESARISMO
EL GÉNERO COMO FACTOR DETERMINANTE AL ESCOGER UNA CARRERA
PROFESIONAL EN SISTEMAS DE INFORMACIÓN
Por:
Diana Melissa López Robledo
DISERTACIÓN
Presentada como Requisito para la Obtención del Grado de
Doctora en Administración de Empresas con especialización en
Gerencia de Sistemas de Información
Gurabo, Puerto Rico
diciembre, 2013
UNIVERSIDAD DEL TURABO
CERTIFICACIÓN DE APROBACIÓN DE DISERTACIÓN
La disertación de Diana M. López Robledo fue revisada y aprobada por los
miembros del Comité de Disertación. El formulario de Cumplimiento de Requisitos
Académicos Doctorales con las firmas de los miembros del comité se encuentra
depositado en el Registrador y en el Centro de Estudios Graduados e Investigación de la
Universidad del Turabo.
MIEMBROS DEL COMITÉ DE DISERTACIÓN
Edgar L. Ferrer Moreno, PhD
Universidad del Turabo
Director del Comité de Disertación
Eva Judith López Sulivan, PhD
Universidad de Puerto Rico en Ponce
Miembro
Isabel Rivera Ruiz, DBA
Miembro
Copyright, 2013
Diana Melissa López Robledo. Derechos Reservados.
EL GÉNERO COMO FACTOR DETERMINANTE AL ESCOGER UNA CARRERA
PROFESIONAL EN SISTEMAS DE INFORMACIÓN
Por:
Diana Melissa López Robledo
Dr. Edgar L. Ferrer Moreno
Director Comité de Disertación
Resumen
Las oportunidades para los estudiantes graduados de programas de ciencias de la
información y computadoras han aumentado, al igual que la presencia de la mujer en
estudios universitarios. Sin embargo, se puede notar que la mujer en dichos programas
académicos de nivel subgraduado en Puerto Rico son minoría. El propósito principal de
la investigación es ayudar a identificar las barreras percibidas por los estudiantes sobre
los profesionales de sistemas de información en Puerto Rico y las percepciones en cuanto
a la participación del género femenino en esta carrera. Se diseñó un cuestionario que fue
respondido por 517 participantes, quienes eran estudiantes de diferentes programas
académicos de nivel subgraduado en Puerto Rico. Se realizaron análisis descriptivos,
pruebas T de muestras independientes y correlaciones de Pearson. Los resultados
sugieren que la muestra de la población estudiantil en programas subgraduados en Puerto
Rico percibe el campo de ciencias de la información y tecnología como orientado a las
iv
computadoras, pero no lo identifica como un campo masculino. Los hallazgos muestran
evidencia de que la población estudiada percibe a las mujeres con igualdad de
oportunidades o destrezas que los hombres para estudiar una carrera en el área de
tecnología de la información. Además, los resultados evidenciaron que las féminas
esperan un salario menor al que esperan los hombres, independientemente de que la
carrera que estudien esté relacionada a la tecnología. En la investigación se encontró que,
en la población estudiada, la mayoría de los participantes ignoran el sesgo de género que
existe entre los estudiantes de sistemas de información o áreas relacionadas y el sesgo por
género que existe en el campo laboral de los profesionales de sistemas de información.
v
AGRADECIMIENTOS
Le agradezco a Dios primero por permitirme completar mis estudios doctorales,
siendo Él quien me dio la salud y fuerza que necesitaba para cumplir con mis
compromisos. A Dios también le agradezco el haberme dado el privilegio de ser madre
de un niño maravilloso, Kenneth Daniel. Solo tenía meses de nacido cuando me
acompañó a la entrevista de ingreso al programa doctoral y a sus cuatro años estuvo
presente durante la defensa de mi disertación. Ha sido mi principal motivación en esta
etapa.
Estoy profundamente agradecida de mi familia, quienes desde el comienzo de mis
estudios doctorales me han dado su apoyo incondicional de diferentes maneras. A mis
padres Miguel y Lourdes, mis hermanos Yaritza y Miguel, mi abuela Adelaida y mi
esposo Kenneth: simplemente, gracias por todo.
Agradezco a mi comité de disertación, el Dr. Edgar Ferrer Moreno, Dra. Isabel
Rivera Ruiz y Dra. Eva J. López Sullivan. Gracias a cada uno de ustedes por ser una guía
en este proceso, por sus consejos y recomendaciones, por su tiempo y dedicación.
Gracias a quienes fueron parte del panel de expertos para la validación del instrumento.
Reconozco la ayuda recibida por cada una de las instituciones universitarias que
autorizaron la participación de sus estudiantes en la investigación. Gracias a los
profesores del programa doctoral y a mis compañeros de clase.
Hubiera sido imposible la culminación de mis estudios doctorales sin la ayuda de
Dios y de cada uno de ustedes: Gracias.
vi
Tabla de Contenido
página
Lista de Tablas ................................................................................................................. xi
Lista de Figuras ............................................................................................................... xv
Lista de Apéndices ....................................................................................................... xviii
Capítulo I. Introducción .................................................................................................. 1
Presentación del Problema .............................................................................................. 2
Justificación de la Investigación ..................................................................................... 3
Viabilidad de la Investigación ........................................................................................ 6
Propósito de la Investigación .......................................................................................... 6
Hipótesis de la Investigación .......................................................................................... 7
Hipótesis 1. ................................................................................................................. 7
Hipótesis 2. ................................................................................................................. 8
Hipótesis 3. ................................................................................................................. 8
Hipótesis 4. ................................................................................................................. 8
Hipótesis 5. ................................................................................................................. 8
Hipótesis 6. ................................................................................................................. 9
Hipótesis 7. ................................................................................................................. 9
Hipótesis 8. ................................................................................................................. 9
Limitaciones de la Investigación y Alcance ................................................................... 9
Definición de Términos ................................................................................................ 10
Capítulo II. Revisión de Literatura .............................................................................. 13
vii
La Mujer y la Cultura .................................................................................................... 13
Esquema de género estudiado por Bem. ................................................................... 14
Dimensiones culturales definidas por Hofstede. ....................................................... 14
El género y su influencia sobre las carreras académicas. ......................................... 16
Cambios constantes en la Industria de IT ..................................................................... 17
Percepción desfavorable sobre IT ................................................................................. 20
Desigualdad de Género en IT ....................................................................................... 24
Teoría de la Línea de Desarrollo de la Mujer ............................................................... 29
Fenónemo del Techo de Cristal .................................................................................... 31
Barreras Percibidas ....................................................................................................... 32
Modelo a Seguir ............................................................................................................ 37
Desigualdad de Salario ................................................................................................. 39
Hallazgos Contrarios a la Mayoría de la Literatura Presentada .................................... 42
La Mujer en la Fuerza Laboral de Puerto Rico ............................................................. 43
Programas de Tecnología Informática en Puerto Rico ................................................. 46
Capítulo III. Metodología.............................................................................................. 53
Diseño de la Investigación ............................................................................................ 53
Población....................................................................................................................... 54
Proceso para Obtener Autorización .............................................................................. 55
Reclutamiento de los Participantes ............................................................................... 55
Muestra de la Población ................................................................................................ 57
Técnicas para la Recopilación de Datos ....................................................................... 58
Instrumento ................................................................................................................... 59
viii
Orientación (del campo IT). ...................................................................................... 60
Género percibido (del campo IT). ............................................................................. 60
Grado de limitación (barreras percibidas sobre el campo de IT). ............................. 61
Grado de actitud (hacia el campo de IT). .................................................................. 62
Expectativa de Salario............................................................................................... 62
Presencia e importancia del modelo a seguir. ........................................................... 63
Intención de terminar estudios. ................................................................................. 63
Validación del Instrumento ........................................................................................... 64
Análisis de los Datos ..................................................................................................... 66
Capítulo IV. Resultados................................................................................................. 69
Datos Demográficos de los Participantes ..................................................................... 69
Hipótesis 1: Orientación del campo de IT a las computadoras ..................................... 72
Hipótesis 2: Campo de IT como masculino ................................................................. 74
Hipótesis 3: Correlación entre Intención y Actitud ...................................................... 75
Hipótesis 4: Correlación entre Actitud y Grado de Limitación .................................... 75
Hipótesis 5: Importancia de modelo a seguir ................................................................ 77
Hipótesis 6: Intención de terminar estudios .................................................................. 79
Hipótesis 7: Importancia de modelo a seguir según la presencia del modelo .............. 80
Hipótesis 8: Salario esperado en el campo laboral ...................................................... 81
Orientación (del campo IT) ........................................................................................... 82
Género Percibido .......................................................................................................... 83
Grado de Limitación (Barreras Percibidas Sobre el Campo de IT) .............................. 84
Grado de Actitud (hacia el campo de IT)...................................................................... 98
ix
Expectativa de Salario................................................................................................. 107
Presencia e Importancia del Modelo a Seguir............................................................. 109
Intención de terminar estudios .................................................................................... 112
Imagen sobre los profesionales de IT ......................................................................... 113
Mayor influencia en decisión de carrera profesional ................................................. 126
Meta académica .......................................................................................................... 130
Capítulo V. Discusión de los Resultados .................................................................... 132
Objetivo de la investigación........................................................................................ 132
Resultados sobre las hipótesis ..................................................................................... 132
Conclusiones ............................................................................................................... 140
Aportaciones de la Investigación ................................................................................ 145
Recomendaciones ....................................................................................................... 146
Referencias................................................................................................................. 148
x
Lista de Tablas
página
Tabla 1.
Distribución por Género en Programas de Bachillerato en Puerto Rico .......47
Tabla 2.
Egresados a Nivel Subgraduado en Puerto Rico (Años Académicos
2007-2011) .....................................................................................................49
Tabla 3.
Resumen de Egresados Código 11 (2007-2011) ............................................51
Tabla 4.
Tamaño de la Muestra Sugerida por Sub-Poblaciones ..................................58
Tabla 5.
Validez de Contenido Según Panel de Expertos ............................................65
Tabla 6.
Estatus Laboral de los Participantes ..............................................................70
Tabla 7.
Año Académico Actual de los Participantes ..................................................70
Tabla 8.
Distribución de la Muestra por Sub-Población y Estratos .............................71
Tabla 9.
Prueba Hipótesis 1: Orientación del Campo de IT hacia las Computadoras .73
Tabla 10. Prueba Hipótesis 2: Campo de IT como Masculino ......................................74
Tabla 11. Prueba Hipótesis 3: Correlación Entre Intención de Terminar Estudios
y Actitud.........................................................................................................75
Tabla 12. Prueba Hipótesis 4: Correlación Entre Actitud y Grado de Limitación ........76
Tabla 13. Prueba Hipótesis 5: Importancia de Modelo a Seguir ...................................78
Tabla 14. Prueba Hipótesis 6: Intención de Terminar Estudios .....................................79
Tabla 15. Prueba Hipótesis 7: Importancia de Modelo a Seguir Según la
Presencia del Modelo .....................................................................................80
Tabla 16. Prueba Hipótesis 8: Salario Esperado en el Campo Laboral .........................81
Tabla 17. Item: La profesión IT está mayormente orientada a las computadoras .........82
xi
Tabla 18. Item: La profesión IT está mayormente orientada a los hombres ..................84
Tabla 19. Item: Las mujeres son capaces de desarrollar programas (software)
de utilidad.......................................................................................................85
Tabla 20. Item: Las mujeres y los hombres tienen las mismas oportunidades
de empleo en IT .............................................................................................86
Tabla 21. Item: Me siento cómodo(a) trabajando con personas del género opuesto .....87
Tabla 22. Item: Las mujeres deben sacrificar su carrera por sacar adelante a sus
hijos/familia ...................................................................................................88
Tabla 23. Item: El bienestar de la familia es más importante que las recompensas
en el trabajo ....................................................................................................89
Tabla 24. Item: Considero que tengo las destrezas que requiere una carrera de IT.......90
Tabla 25. Item: Las mujeres tienen las mismas destrezas técnicas que los hombres ....91
Tabla 26. Item: Puedo disfrutar un ambiente de trabajo que está compuesto
mayormente por hombres ..............................................................................92
Tabla 27. Item: Los profesionales de IT tienen un horario de trabajo flexible ..............93
Tabla 28. Item: En mi opinión, existe la misma cantidad hombres y mujeres
estudiando una carrera como profesionales de IT..........................................94
Tabla 29. Item: En mi opinión, existe la misma cantidad de hombres y mujeres
trabajando como profesionales de IT .............................................................95
Tabla 30. Grado de Limitación Según Estratos de Sub-Poblaciones .............................96
Tabla 31. Item: Me gusta aprender sobre la tecnología .................................................99
Tabla 32. Item: Los temas de tecnología son interesantes .............................................100
xii
Tabla 33. Item: La tecnología es fácil para mí ...............................................................101
Tabla 34. Item: La tecnología será una herramienta útil en mi trabajo .........................102
Tabla 35. Item: Necesito la tecnología para tener mejor desempeño en mi trabajo ......103
Tabla 36. Item: La tecnología es importante..................................................................104
Tabla 37. Item: Me interesa una carrera relacionada a tecnología .................................105
Tabla 38. Grado de Actitud Distribuídos por Estratos de la Muestra ............................106
Tabla 39. Expectativa de Salario por Sub-Poblaciones .................................................108
Tabla 40. Importancia Modelo a Seguir.........................................................................111
Tabla 41. Intención de Terminar Estudios .....................................................................112
Tabla 42. Item: La carrera de IT requiere buenas destrezas en matemáticas .................113
Tabla 43. Item: La profesión de IT es una carrera popular entre los estudiantes
universitarios ..................................................................................................114
Tabla 44. Item: Los profesionales de IT pueden aspirar a tener un buen salario ...........115
Tabla 45. Item: Considero a los profesionales de IT como "adictos al trabajo"
(workaholic) ...................................................................................................116
Tabla 46. Item: Considero que los profesionales de IT son introvertidos
(reservados, callados) .....................................................................................117
Tabla 47. Item: Considero que los profesionales de IT tienen una imagen
Prestigiosa ......................................................................................................118
Tabla 48. Item: Considero que los profesionales de IT son responsables .....................119
Tabla 49. Item: Considero que los profesionales de IT mantienen un comportamiento
ético ................................................................................................................120
Tabla 50. Item: Considero que los profesionales de IT mayormente son sociables ......121
xiii
Tabla 51. Item: Considero que los profesionales de IT son inteligentes .......................122
Tabla 52. Item: Considero que los profesionales de IT son cooperadores ....................123
Tabla 53. Item: Los profesionales de IT tienen oportunidad de obtener
promociones en el trabajo ..............................................................................124
Tabla 54. Item: En general, tengo una imagen positiva sobre los profesionales
de IT ...............................................................................................................125
Tabla 55. Principal Meta Académica de los Participantes .............................................130
xiv
Lista de Figuras
página
Figura 1. Línea de Desarrollo de la Mujer ....................................................................30
Figura 2. Egresados de Bachillerato en Puerto Rico .....................................................48
Figura 3. Egresados Programas Graduados de Puerto Rico ..........................................50
Figura 4. Distribución de la muestra por edades ...........................................................69
Figura 5. Distribución de la muestra por tipo de universidad .......................................72
Figura 6. Gráfica regresión lineal actitud vs grado de limitación .................................77
Figura 7. Profesión IT orientada a computadoras .........................................................83
Figura 8. Profesión IT orientada a hombres ..................................................................84
Figura 9. Capacidad desarrollar programas ...................................................................85
Figura 10. Las mujeres y los hombres tienen las mismas oportunidades de empleo ......86
Figura 11. Cómodo(a) trabajando con género opuesto ...................................................87
Figura 12. Las mujeres deben sacrificar su carrera por sacar adelante a sus
hijos/familia ...................................................................................................88
Figura 13. Bienestar de la familia ...................................................................................89
Figura 14. Destrezas que requiere carrera IT ..................................................................90
Figura 15. Destrezas técnicas iguales ..............................................................................91
Figura 16. Ambiente de trabajo masculino .....................................................................92
Figura 17. Horario de trabajo flexible .............................................................................93
Figura 18. Gráfica igualdad estudiantes IT .....................................................................94
Figura 19. Gráfica igualdad trabajando en IT .................................................................95
Figura 20. Grado de limitación (estudiantes IT) .............................................................97
xv
Figura 21. Grado de limitación (estudiantes no IT) ........................................................97
Figura 22. Aprender sobre tecnología .............................................................................99
Figura 23. Temas de tecnología son interesantes ............................................................100
Figura 24. Tecnología es fácil para mi ............................................................................101
Figura 25.La tecnología es una herramienta útil ..............................................................102
Figura 26. Tecnología para mejor desempeño ................................................................103
Figura 27. La tecnología es importante ...........................................................................104
Figura 28. Carrera relacionada a tecnología ....................................................................105
Figura 29. Grado de actitud en programas de IT .............................................................106
Figura 30. Grado de actitud en programas no relacionados IT .......................................107
Figura 31. Salario esperado de los estudiantes por sub-población ..................................108
Figura 32. Gráfica modelo a seguir (estudiantes IT) .......................................................109
Figura 33.Gráfica modelo a seguir (estudiantes no IT) ...................................................110
Figura 34. La carrera de IT requiere buenas destrezas matemáticas ...............................114
Figura 35. Carrera popular entre estudiantes universitarios ............................................115
Figura 36. Los profesionales de IT pueden aspirar a tener un buen salario ....................116
Figura 37. Adictos al trabajo ...........................................................................................117
Figura 38. Introvertidos (reservados, callados) ...............................................................118
Figura 39. Considero que los profesionales de IT tienen una imagen prestigiosa ..........119
Figura 40. Profesionales de IT son responsables ............................................................120
Figura 41. Considero que los profesionales de IT mantienen un comportamiento
ético ................................................................................................................121
Figura 42. Considero que los profesionales de IT mayormente son sociables................122
xvi
Figura 43. Considero que los profesionales de IT son inteligentes .................................123
Figura 44. Considero que los profesionales de IT son cooperadores ..............................124
Figura 45. Obtener promociones en el trabajo ................................................................125
Figura 46. Imagen positiva en general ............................................................................126
Figura 47. Mayor influencia en selección de carrera (estudiantes IT) ............................128
Figura 48. Mayor influencia en selección de carrera (estudiantes no IT) .......................129
Figura 49. Mayor influencia en selección de carrera (todos) ..........................................130
xvii
Lista de Apéndices
página
Apéndice A. Códigos de Programas Académicos de Educación Superior ...................161
Apéndice B.
Instituciones Egresados Código 11 ..........................................................168
Apéndice C.
Hoja Validación Instrumento - Panel de Expertos ...................................168
Apéndice D. Carta Aprobación Protocolo IRB .............................................................175
Apéndice E.
Hoja Informativa ......................................................................................177
Apéndice F.
Modelo Carta Colaboración .....................................................................179
Apéndice G. Análisis Alpha Cronbach .........................................................................181
xviii
Capítulo I
Introducción
En varios países, incluyendo Estados Unidos y Puerto Rico, se ha encontrado una
desigualdad de género en programas académicos relacionados a las ciencias de la
información y computadoras (Bustos, 2003; Aycan, 2004; De León, 2004; Ong, 2011;
Etzkowitz & Ranga, 2011; Stoilescu & McDougall, 2011). Una de las posibles causas es
una imagen distorsionada que tienen los estudiantes en cuanto a los profesionales de
sistemas de información. Con esta investigación se pretende aportar al estudio de la
imagen, las actitudes y barreras percibidas que tienen los estudiantes subgraduados en
Puerto Rico sobre los profesionales de tecnología de la información.
El presente escrito se encuentra separado en varios capítulos. En el primer
capítulo se estará presentando el problema de investigación, la justificación y viabilidad
del estudio, el propósito de la investigación y las hipótesis, las limitaciones y las
definiciones de los términos que serán utilizados en este escrito. En el segundo capítulo
se presentará la literatura relevante al problema planteado en la investigación. En la
revisión de literatura se estará presentando un trasfondo sobre la mujer y la cultura, la
cual puede influir en los roles esperados por género y cómo se ha asociado a la mujer con
determinadas carreras profesionales. En el tercer capítulo se incluye la metodología que
será utilizada en la investigación, incluyendo la población y la muestra del estudio,
técnicas de recopilación de datos, entre otros. En el cuarto capítulo se discutirán los
resultados encontrados en la investigación mientras que en el quinto capítulo se sugieren
algunas recomendaciones basadas en los hallazgos de la misma. Además, todas las
referencias utilizadas en la investigación se encuentran en el quinto capítulo.
1
Presentación del Problema
Luego de una amplia búsqueda de estudios sobre la limitada participación de las
mujeres en las ciencias, tecnología, ingeniería y matemáticas se encontró que aún no está
presente una representación igual por género en dichos campos, por lo que se estudia a la
mujer como minoría (Bustos, 2003; Aycan, 2004; De León, 2004; Ong, 2011; Etzkowitz
& Ranga, 2011; Stoilescu & McDougall, 2011). En el portal de la Casa Blanca del actual
Presidente de los Estados Unidos de América, Barack Obama, se menciona un esfuerzo
por expandir estas áreas de estudio a grupos de minoría, incluyendo mujeres (White
House, 2013). En Puerto Rico, el comportamiento en las áreas de ciencias, tecnología,
ingeniería y matemáticas es similar al de Estados Unidos, pero se puede haber detectado
en cada institución universitaria por separado (Consejo de Educación de Puerto Rico,
2013). La administración de las instituciones universitarias aparentan no haber indagado
en estas diferencias significativas por género.
El campo de tecnología de la información (IT por sus siglas en inglés) es un área
que evoluciona y cambia y ha estado en constante crecimiento durante las últimas
décadas. Las oportunidades para los estudiantes graduados de programas de IT han
aumentado, debido a la competitividad que exigen las empresas para mantenerse
innovando. Lemons y Parzinger (2007) sugieren que se necesitan empleados de IT para
diseñar esas tecnologías innovadoras y para reemplazar a aquellos que, por alguna razón,
se retiran de la fuerza laboral. Según Anasi (2012), la mujer debería estar igualmente
representada en la fuerza laboral en tecnología, ya que aporta una perspectiva diferente.
De la misma forma, Rossett y Bickham (1994) han sugerido que la diversidad en una
organización permite que haya justicia, transformación, cumplimiento y armonía.
2
Justificación de la Investigación
Ha habido un crecimiento en las oportunidades para estudiantes graduados de
bachilleratos en el área de la tecnología y se ha evidenciado poca representación de la
mujer en dichos programas. El Consejo de Eduación de Puerto Rico (2013) muestra una
participación mayoritaria de la mujer en las diferentes instituciones de programas
subgraduados. Sin embargo, se puede notar que la mujer en los programas de ciencias de
la información y computadoras en Puerto Rico es minoría, tanto en bachilleratos en
programas graduados de maestría y doctorado, de la misma forma que se ha mencionado
en Estados Unidos (Consejo de Educación de Puerto Rico, 2013; Soe & Yakura, 2008;
Etzkowitz & Ranga, 2011; Varma & Hahn, 2008). Esto puede llevar a pensar que
algunas barreras o percepciones les impiden a las mujeres estudiar en estos programas o
mantenerse en los mismos. La desigualdad de género en el uso y desarrollo de la
tecnología es evidente (Dorpenyo, 2011; Modiba, Kotzé & Eloff, 2012). Por ejemplo,
Harrys y sus colegas (2009) indicaron que desde el 2002 al 2007 en las instituciones
públicas de Virgina en programas de Ciencias de Computadoras o Sistemas de
Información, un 80% o más son hombres, mientras que menos del 20% son mujeres. En
Puerto Rico, también está presente la desigualdad en estos campos. Por ejemplo, los
datos presentados por la Universidad de Puerto Rico, Recinto de Río Piedras, al Consejo
de Educación Superior de Puerto Rico, muestran una reducción en la participación de
mujeres en concentraciones de Ciencias Computadoras y Sistemas de Información. En
este recinto, la participación de las mujeres en programas de Ciencias Computadoras bajó
de un 48.57% en el 1998 a un 29.33% en el 2002 y en programas de Sistemas de
3
Información hubo una reducción de un 44.78% en el 1998 a un 34.63% en el 2002
(Martínez, Lugo & Rivera, 2007).
Datos más recientes del Consejo de Educación de Puerto Rico (2013) también
evidencian que, del total de los egresados de bachillerato de programas de ciencias de la
información y computadoras, durante los años académicos del 2007 al 2011 sólo un
29.32% son mujeres, mientras que un 70.68% son hombres. En el Recinto de Río Piedras
se ha visto a partir del 1998 una desigualdad de género cada vez mayor. Esta tendencia
se ha mantenido en Puerto Rico, al menos por estos últimos cinco años. Cabe la
posibilidad de que, por alguna razón, las mujeres sigan considerando el campo de la
tecnología como uno masculino, como lo sugiere Martínez, Lugo y Rivera (2007).
Es probable que durante los años de estudio a nivel subgraduado pueda surgir el
interés de los estudiantes por continuar estudios graduados. La poca participación de la
mujer en tecnología en la fuerza laboral, en programas graduados y programas
subgraduados debe tener causas y razones. Estas razones deben ser identificadas para
luego establecer estrategias para reducir la desigualdad de género. Por lo tanto, se
considera importante estudiar las barreras que limitan la participación femenina en
programas subgraduados de tecnología en Puerto Rico.
El periódico El Nuevo Día recientemente publicó un artículo sobre las realidades
salariales en Puerto Rico. En la noticia se identificó el campo de informática y tecnología
como un área de potencial crecimiento en la Isla (Díaz, 2013). La autora señaló que los
entrevistados consideran que muchas pequeñas y medianas empresas en Puerto Rico
podrían mejorar sus operaciones diarias con algún tipo de tecnología. Según el artículo,
los desarrolladores de aplicaciones y programadores que son contratados por las
4
empresas provienen mayormente del exterior. De acuerdo a Díaz (2013), esto puede
tener varias causas, tal vez desconocidas hasta el momento. En la noticia se sugirió que
se debe mejorar el sistema educativo, reducir la deserción escolar y proveer mejores
oportunidades de empleo en esta industria.
Levitt (1968) opinó que aquellas compañías que no se adapten a las nuevas
realidades del mercado global, tendrán que ser víctimas de las que sí lo hacen. Los
sistemas dan soporte a las decisiones que toman los gerentes (Turban & Volantino, 2011;
Kendall & Kendall, 2010; Hill, 2011). Por su parte, Milgram (2011) opina que las
mujeres le brindan una perspectiva diferente a estas disciplinas, siendo una oportunidad
de crecimiento y aprendizaje para dichos campos. La Organización Internacional del
Trabajo (2013) sugiere que la tecnología durante los pasados años es un área que tiene
una tendencia a seguir creciendo y podría ser importante que los programas que capacitan
a los estudiantes en dichas áreas de la tecnología muestren ese mismo crecimiento.
La presente investigación contribuirá a entender la imagen que tienen los
estudiantes de programas subgraduados en Puerto Rico sobre los profesionales de
sistemas de información. Este conocimiento será de ayuda en el proceso de
reclutamiento y retención de los estudiantes ya que los resultados de esta investigación
ayudarán al personal administrativo y a la facultad de las instituciones de educación
superior en Puerto Rico a concienciar sobre la desigualdad de género en los programas.
Esto permitirá desarrollar estrategias para reclutar a más mujeres en los programas de
sistemas de información, a través de estrategias de orientación adecuada.
5
Viabilidad de la Investigación
Las estadísticas de el Consejo de Educación de Puerto Rico (2013) de 32
instituciones de educación superior con egresados de grados relacionados a ciencias de la
información y computadoras, indican que dichos programas académicos están
mayoritariamente compuestos por hombres. Estos datos comprenden los años
académicos durante los años académicos 2007 al 2011, y evidencian la inequidad de
género que existe en este campo en Puerto Rico. Además, la investigación podrá
realizarse sin mayores contratiempos, ya que solo se estará solicitando información a los
participantes de forma voluntaria en su ambiente natural. Como lo establece la siguiente
cita de Martín Llaguno (2007), "la identificación del sesgo de género y su conocimiento,
por parte de los individuos, organizaciones y sociedad, es el primer paso para poder
erradicarlo".
Propósito de la Investigación
Se ha identificado que existe una desigualdad de género en los programas de
bachillerato en diferentes áreas de ciencias de información y computadoras en Puerto
Rico ya que, en su mayoría, el estudiantado está compuesto por hombres (Consejo de
Educación de Puerto Rico, 2013). El propósito principal de la investigación es ayudar a
identificar las barreras percibidas por los estudiantes sobre los profesionales de sistemas
de información en Puerto Rico y las percepciones en cuanto a la participación del género
femenino en esta carrera. Por lo tanto, la investigación pretende responder a las
siguientes preguntas de investigación:

¿Existe alguna diferencia por género con respecto a las barreras percibidas/
6

opiniones por estudiantes subgraduados en Puerto Rico sobre los profesionales de
sistemas de información?

¿Las barreras percibidas podrían estar relacionados con la actitud que tienen los
estudiantes subgraduados hacia los profesionales de sistemas de información?

¿La presencia de un modelo a seguir ejerce una influencia significativa en los
estudiantes sobre su intención de terminar los estudios?
Las preguntas de investigación se establecen para cumplir con los objetivos
principales que se mencionan a continuación.
1. Identificar algunas barreras percibidas por los estudiantes en programas
subgraduados en Puerto Rico en cuanto a los profesionales de sistemas de
información y la diferencia de las barreras identificadas según el género.
2. Determinar si los estudiantes consideran que la presencia de un modelo a seguir
en el campo de su interés los ayuda a completar sus estudios.
Hipótesis de la Investigación
A continuación se presentan las hipótesis de la investigación. Todas las hipótesis
han sido planteadas fundamentadas en la literatura que será presentada en el Capítulo II.
Hipótesis 1.
H1: En una muestra de estudiantes subgraduados, existe diferencia estadísticamente
significativa en la percepción sobre la orientación del campo de IT a las computadoras
por el género.
H0: En una muestra de estudiantes subgraduados, no existe diferencia estadísticamente
significativa en la percepción sobre la orientación del campo de IT a las computadoras
por el género.
7
Hipótesis 2.
significativa en la percepción hacia el campo de IT como masculino por el género.
significativa en la percepción hacia el campo de IT como masculino por el género.
Hipótesis 3.
H1: En una muestra de estudiantes subgraduados, existe una correlación entre la intención
de terminar sus estudios y la actitud hacia el campo de IT.
H0: En una muestra de estudiantes subgraduados, no existe una correlación entre la
intención de terminar sus estudios y la actitud hacia el campo de IT.
Hipótesis 4.
H1: En una muestra de estudiantes subgraduados, existe una correlación entre la actitud
hacia el campo de IT y el grado de limitación.
H0: En una muestra de estudiantes subgraduados, no existe una correlación entre la
actitud hacia el campo de IT y el grado de limitación.
Hipótesis 5.
significativa en la importancia que tiene un modelo a seguir por el género.
significativa en la importancia que tiene un modelo a seguir por el género.
8
Hipótesis 6.
significativa en la intención de terminar sus estudios por la presencia de un modelo a
seguir.
significativa en la intención de terminar sus estudios por la presencia de un modelo a
seguir.
Hipótesis 7.
significativa en la importancia de un modelo a seguir, según la presencia de un modelo a
seguir.
significativa en la importancia de un modelo a seguir, según la presencia de un modelo a
seguir.
Hipótesis 8.
significativa en el salario que esperan recibir en el campo laboral por el género.
significativa en el salario que esperan recibir en el campo laboral por el género.
Limitaciones de la Investigación y Alcance
Las áreas de ciencias, tecnología, ingeniería y matemáticas cuentan con una
diversidad de programas académicos en las diferentes intituciones de educación superior
en Puerto Rico. Examinar todos los programas académicos conllevaría un estudio muy
amplio y resultaría complejo estudiar la participación de la mujer en todos los programas.
9
La participación de la mujer en cada una de estas áreas podría ser afectada por diferentes
factores, los cuales no necesariamente son comunes entre todas. Por tal razón, la
investigación se estará limitando al área de la tecnología. Los programas académicos se
han clasificado en un manual con códigos para agruparlos según las áreas de
concentración de dichos programas. Para propósitos de esta investigación, se estará
haciendo referencia a los programas de sistemas de información y tecnología o áreas
relacionadas a todos aquellos programas que han sido clasificados con el código 11
(National Center for Education Statistics, 2010). Bajo este código se agrupan diferentes
programas académicos relacionados a las ciencias de la información y computadoras.
Para ver una lista detallada de los diferentes programas académicos bajo este código y sus
respectivas clasificaciones consulte el Apéndice A.
Aunque la participación de la mujer en programas de maestría y doctorado en
Puerto Rico también muestran una desigualdad en comparación con los hombres
(Consejo de Educación de Puerto Rico, 2013), esta investigación comenzará a indagar
primero el fenónemo en los programas a nivel subgraduado. La teoría de la línea de
desarrollo en programas de tecnología (IT Pipeline) muestran una fuga en las diferentes
etapas académicas, la cual indica que a medida que las mujeres avanzan en las etapas de
su formación académica, la participación es menor (Soe & Yakura, 2008; Etzkowitz &
Ranga, 2011; Varma & Hahn, 2008). Por esto, el enfoque del estudio será en programas
subgraduados, específicamente grados de bachillerato.
Definición de Términos
A continuación se definen los términos más relevantes que serán utilizados en esta
investigación.
10
STEM - Por sus siglas en Inglés (Science, Technology, Engineering and Mathematics),
la Administración de Economía y Estadísticas define trabajos clasificados como STEM a
todos aquellos que incluyen ocupaciones profesionales y técnicas en los campos de
Ciencias de Computadoras y Matemáticas, Ingeniería, Ciencias Físicas y Biológicas.
Además, se incluyen posiciones gerenciales que están relacionadas a STEM.
Específicamente los trabajos considerados dentro de STEM que están en áreas de
Informática son: analistas de sistemas y científicos de computadoras, programadores,
ingenieros y desarrolladores de programas de computadoras, especialistas de soporte de
computadoras, administradores de bases de datos, administradores de sistemas de
computadoras y redes, analista de sistemas de redes y comunicaciones de datos y los
ingenieros de computadoras y hardware. Además, los gerentes de sistemas de
información y de computadoras se incluyen dentro de las ocupaciones gerenciales en
STEM (Breede et. al., 2011).
IT - Tenología de la Información (IT por sus siglas en inglés). El término se refiere a la
colección de sistemas de computadoras utilizados en una organización; lado tecnológico
de los sistemas de información (Turban & Volonino, 2011).
IT Pipeline - Teoría de la línea de desarrollo, en este caso de la mujer, en una carrera de
IT, el cual muestra una fuga de la mujer en diferentes etapas de su preparación académica
(Soe & Yakura, 2008; Etzkowitz & Ranga, 2011; Varma & Hahn, 2008).
CIP Code - Manual de Códigos asignados a todos los programas académicos de
instituciones de educación superior. El manual tiene varias versiones, aunque esta
investigación hace referencia a la versión del 2010 ya que es la utilizada por el Consejo
de Educación de Puerto Rico.
11
Sistema de Información - Colecta, procesa, almacena, analiza y distribuye información
con un propósito u objetivo específico (Turban & Volonino, 2011).
El Capítulo I presentó una introducción al tema de investigación, el problema de
investigación, la justificación y las limitaciones. Se definieron también algunos términos
que serán utilizados en esta tesis. En el Capítulo II se estará presentando la literatura
relevante al problema y se plantearán las hipótesis de la presente investigación.
12
Capítulo II
Revisión de Literatura
En este apartado se estará presentando la literatura relevante a la investigación.
Entre los temas que serán presentados se encuentran: la evolución de la participación de
la mujer en la sociedad y en la fuerza laboral, los cambios constantes en la industria de
IT, las percepciones desfavorables sobre IT, la desigualdad de género en los programas
de IT, la teoría de la línea de desarrollo de la mujer en IT, el fenónemo del techo de
cristal, las barreras percibidas, la importancia del modelo a seguir en los programas de
STEM, desigualdad de salario en la fuerza laboral y la participación de la mujer en los
programas de tecnología en Puerto Rico. Además, se estará presentando el modelo
conceptual desarrollado según los hallazgos de la literatura y hipótesis que se estarán
poniendo a prueba en la investigación.
La Mujer y la Cultura
La mujer no siempre ha ocupado la posición que tiene actualmente dentro de la
sociedad. Por años, la mujer tuvo poca presencia en algunos aspectos de la sociedad y
dedicaba la mayor parte de su tiempo al cuidado del hogar, tareas cotidianas caseras y a
la crianza de los hijos (Hernández, 2010). Para la década de los 70 las mujeres
comenzaron movimientos para defender sus derechos civiles, ya que sentían que debían
ser tratadas con respeto al igual que los hombres. Bonilla, López, Cintrón, Ramírez y
Román (2005) indicaron en su artículo que "la mujer, como ente social ha sido partícipe
de todos estos cambios y movimientos que han ampliado el acceso de la población
general a la educación". Hernández (2010), establece que a través de los años las mujeres
13
han aceptado nuevos retos y oportunidades para demostrar que son tan capaces como los
hombres.
Esquema de género estudiado por Bem. Bem (1993) presentó un artículo sobre
el esquema de género, el cual ha sido estudiado a partir de los movimientos para la
reclamación de derechos civiles. Este esquema se relaciona con los roles esperados que
cada individuo debe asumir dentro de la sociedad, según su género. El esquema de
género es un modelo que los individuos tienen sobre su participación y sus expectativas
en la sociedad. Bem (1993) estudió el esquema de género como un estereotipo, el cual
está formado a través de las experiencias individuales de las personas, mientras que otros
roles son aprendidos.
Dimensiones culturales definidas por Hofstede. Los roles en la sociedad están
relacionados con los valores y la cultura. Según Hofstede (1983), varias dimensiones
culturales van a ser determinantes en los valores de los individuos y son diferentes en los
países. Los valores y la cultura es algo que se va aprendiendo desde la niñez y se va
haciendo cada vez más fuerte en una persona. Desde que un individuo va creciendo, se
va identificando con el grupo de la sociedad que lo rodea. El cambio que pueda aceptar
un individuo en los valores que ha ido formando durante su desarrollo vendrá poco a
poco (Hofstede, 1983).
De acuerdo a Hofstede (1983), la cultura del país va a influir en la cultura de la
organización. Por tal razón, los individuos en una sociedad estarán aceptando mejor
aquello que su cultura le ha enseñado. Hill (2011) y Lenarttowixz (2003) han sugerido
que los valores son aprendidos y pasados de generación en generación y, por tal razón,
cuando una persona desarrolla un estilo gerencial también está siendo influenciado por su
14
cultura y sus valores. Esto nos da un fundamento inicial para establecer que el simple
hecho de las diferencias existentes entre las culturas va a provocar diferentes estilos
gerenciales, lo que también puede causar que la mujer logre un desarrollo profesional en
algunos países más que en otros.
Las cuatro dimensiones establecidas por Hofstede (1983) son el individualismo
versus colectivismo, distancia de poder, rechazo a la incertidumbre, y masculinidad
versus femeneidad. De acuerdo al estudioso, estas cuatro dimensiones van a variar según
los países (Hofstede, 1983; Lenarttowixz, 2003). La primera dimensión es el
individualismo y, según Hofstede (1983), Estados Unidos es de los países con mayor
individualismo. Esto quiere decir que Estados Unidos se enfoca en los intereses del
individuo mientras que países colectivistas tendrán mayor preocupación por los intereses
del grupo. Este grupo puede ser la familia, la compañía para la cual trabaja el individuo o
el mismo país en el que viven.
Hosftede (1983) indicó que la distancia de poder es la que mide las diferencias
marcadas entre los rangos en una empresa. En el caso de Estados Unidos, el país tiene
una menor distancia de poder y en una compañía los empleados están más acostumbrados
a dirigirse directamente a los gerentes y ofrecer sus opiniones en las decisiones que
toman los gerenciales. En un país cuya cultura presenta una menor distancia de poder, a
los empleados se les toma en cuenta sus opiniones.
La tercera dimensión definida por Hofstede (1983) es el rechazo a la
incertidumbre, el cual mide en los países si las personas tienden a aceptar el cambio que
viene con lo desconocido y con el futuro. Aquellos países que tengan menos rechazo a la
incertidumbre son más abiertos a los cambios. Los países con mayor rechazo a la
15
incertidumbre tienden a ser más ansiosos. En esta dimensión, Estados Unidos tiene un
menor rechazo a la incertidumbre.
Según Hofstede (1983), la cuarta dimensión es la masculinidad versus
femeneidad, por la cual aquellos países que tienden a dividir formalmente los roles de los
individuos según su género serán más masculinos que aquellos que pueden adaptarse a
los géneros. En esta dimensión, Estados Unidos es definido como masculino.
El género y su influencia sobre las carreras académicas. Las dimensiones
culturales establecidas por Hofstede (1983) tendrán una influencia sobre los valores y
creencias de los individuos en la sociedad. Según Hill (2011), la cultura de los países ha
establecido los roles que debe asumir la mujer dentro de la sociedad, el cual puede variar
entre países. Por ejemplo, la cultura puede tener un efecto en la confianza que tienen los
varones en relación a sus destrezas en IT, si se compara con la confianza que tienen las
mujeres. Un estudio realizado durante el 1998 al 2001 en una Universidad de Hong
Kong, mostró que los varones en programas subgraduados relacionados a IT tienen
mayor confianza en sus destrezas que las mujeres que participaron en dicho estudio (Lee,
2003). Además, los varones reconocieron tener dominio de una mayor cantidad de
programas de computadoras (en promedio la diferencia fue de tres programas). El caso
de las destrezas en IT obtuvo una diferencia marcada por género, ya que al comienzo del
año el 2000-2001, el 13.8% de los varones consideró tener destrezas de experto mientras
que sólo el 0.8% de las mujeres se consideró con tales destrezas. Al finalizar dicho año
académico, los porcentajes aumentaron a 26.0% para los varones y 4.9% para las féminas
(Lee, 2003). No obstante, se pueden identificar otros factores que han sido desfavorables
para la mujer que decide ser un profesional de IT.
16
Para propósitos de esta investigación, se estarán presentando a continuación
algunos de los factores que pueden influir en la imagen sobre el campo de IT, los cuales
han sido identificados y estudiados por diferentes autores. Los factores son los
siguientes: cambios constantes en la industria, percepción desfavorable sobre el campo de
IT, desigualdad de género en el campo, teoría de línea de desarrollo, fenómeno del techo
de cristal, barreras percibidas, modelo a seguir y la desigualdad de salario.
Cambios constantes en la Industria de IT
Boynton (1993) y Pavlov (2005) señalaron que las personas se han integrado a un
mundo completamente tecnológico en el cual prácticamente cualquier individuo o
empresa se ve relacionado y/o depende de la tecnología. Según Sadiq (2010), a partir de
los 1980 comenzaron avances tecnológicos y se fueron realizando grandes cambios en las
organizaciones. Por su parte, Hill (2011) indicó que han habido factores en el mundo de
los negocios que han ayudado a las empresas a moverse a una perspectiva global y
algunos factores están relacionados con los cambios en las comunicaciones, los cuales
han ayudado a que los procesos de intercambio de información sean más rápidos y
exitosos. Según Boynton (1993), los avances tecnológicos han revolucionado las
industrias y han beneficiado tanto a los individuos como a las empresas. Por ejemplo, el
uso del Internet ayuda a agilizar la comunicación entre diferentes países, siendo propulsor
de la globalización (Kotler & Armstrong, 2012; Hill, 2011). A su vez, el avance en la
comunicación reduce el tiempo que le toma a una empresa en difundir el conocimiento
(Hill, 2011).
Si una empresa ha sido exitosa utilizando algún método para sus negocios, puede
compartir este conocimiento en poco tiempo con una subsidiaria. En el caso de la
17
farmacéutica Wyeth, Palmer y Mandviwalla (2008) indicaron que para que la compañía
fuera exitosa en la transformación de las operaciones a una perspectiva global, fue
importante el apoyo de los sistemas de información. Estos sistemas ayudaron a
centralizar los datos y poder manejarlos desde un mismo centro de cómputos y mantener
los procesos estandarizados. Sadiq (2010), señaló además que los constantes cambios en
la industria de IT también incluyeron planes de reducción de costos.
Turban y Volonino (2011) hicieron énfasis en que la industria de la tecnología es
altamente cambiante y, por esto, las empresas deben mantenerse actualizadas, tanto en el
equipo como en el conocimiento para administrar el equipo que da soporte a sus
operaciones. En relación a este particular, Sadiq (2010) indicó que los gerentes se han
visto en la necesidad de separar las operaciones de IT y establecer relaciones con
suplidores de estos servicios, conocido como subcontratación. Algunas empresas deciden
enfocarse en las operaciones que están directamente relacionadas con los productos o
servicios que ofrecen y delegar la responsabilidad de las operaciones de IT en los
expertos en dichas áreas (Ziolkiewicz, 2011). Los contratos de servicios de IT le
permiten a la compañía pagar a otra empresa para que le ofrezca los productos y/o
servicios necesarios relacionados a IT, en vez de tener un equipo de trabajo interno que se
encarge de dichas tareas (Michela & Carlotta, 2011; Sadiq, 2010). Sin embargo,
Ziolkiewicz (2011) recomendó que aquellas operaciones que sean parte de la ventaja
competitiva de una empresa, debieran mantenerse dentro de ésta y no delegarse a
contratos externos.
La tecnología va de la mano con la innovación, ya que es un área de las ciencias
de constante cambio. Robinson (2002) y Liberman (1988) estuvieron de acuerdo que en
18
el caso de las empresas, aquellas que son pioneras en la producción de un bien, se
mantienen al frente en esa industria aún después de los años. Los países pioneros en
algún producto tendrán la ventaja de que otros países sean los seguidores. Las compañías
pioneras desconocen cuál será el resultado de sacar el nuevo producto al mercado. Según
Liberman (1988), es un poco difícil identificar hasta qué punto una compañía pionera
puede ser exitosa o haber tenido suerte en el lanzamiento del producto.
Según Liberman (1988), las empresas, al igual que los países, deben lidiar con
cierto grado de incertidumbre en las decisiones que toman a la hora de producir un
producto en vez de otro. Por su parte, Hill (2011) señaló que en el caso de la tecnología,
hay compañías que sacan al mercado un producto innovador y consiguen ser los pioneros
en ese producto, haciendo que otras compañías copien esos productos. En este caso, el
tiempo es un factor crítico, ya que otra compañía puede crear un producto similar y, si
toma las mejores decisiones, puede obtener ventaja competitiva.
Un estudio publicado por Benamati y Lederer (2000) mostró los resultados de un
estudio donde se realiza un análisis de factores en el cual se quería determinar los retos
que enfrenta IT, en relación a los constantes cambios que surgen en este campo. Algunos
de los retos mencionados en los hallazgos del estudio son la resistencia a los cambios por
el uso de las nuevas tecnologías y mantener empleados adiestrados y con experiencia en
las nuevas tecnologías. También se identificó una inestabilidad de los vendedores, ya
que pueden poner en el mercado productos de tecnología aún cuando no son estables y es
por esto que continuamente se presentan actualizaciones o correcciones a los programas.
Benamati y Lederer (2000) coincidieron con Boynton (1993) en que la adaptación
a los cambios constantes en IT es necesaria en las empresas. El Código de Ética del
19
Profesional de Sistemas establecido por la Association for Computing Machinery (2013),
ACM por sus siglas en inglés, recomienda en su código de ética el mejoramiento
continuo de los profesionales en este campo. Esto puede sugerir que los profesionales de
IT deben mantenerse actualizados en los temas relacionados a la tecnología, adaptar sus
operaciones a los cambios y mantener informados a los usuarios sobre las consecuencias
que traen dichos cambios. Por esta razón, la industria de la tecnología puede ser una no
muy atractiva a algunos estudiantes. Al ser una industria altamente cambiante puede
representar un atractivo para algunos y una limitación para otros. Los estudiantes en
programas de tecnología deben estar en constante aprendizaje e interacción con dichos
cambios (Benamati & Lederer, 2001; Pavlova, 2005; Association for Computing
Machinery, 2013).
Percepción desfavorable sobre IT
El Departamento de Comercio de los Estados Unidos reportó en el 2011 que
durante los últimos diez años ha habido un aumento en las ofertas de trabajo en las áreas
de STEM. Estos han aumentado tres veces más que otras áreas de trabajo. Además, la
Organización Internacional del Trabajo proyectó esta tendencia al menos hasta el 2016.
Por otro lado, las universidades en Estados Unidos han documentado una merma en la
matrícula de estudiantes a nivel de bachillerato en dichas concentraciones (Beede et. al.,
2011). Para poder identificar posibles razones para estas mermas, sería importante
evaluar las percepciones que existen sobre los profesionales de IT. Por ejemplo, los
participantes de un estudio realizado por Stoilescu y McDougall (2011) con estudiantes
de Ciencias en Computadoras, mencionaron la percepción de hacker como una imagen
falsa de lo que es un profesional en el área de las computadoras. Esta percepción no
20
favorece la carrera, y aunque no es estudiada a profundidad en dicho estudio, podría ser
un aspecto compartido por estudiantes en diferentes universidades.
La imagen existente sobre áreas relacionadas a computadoras ha sido identificada
por otros autores. Uno de ellos lo es Wilson (2003), quien indicó lo siguiente: "La
cultura de computación, particularmente la imagen cultural de la computadora, no es
atractiva para las mujeres". La difusión de la tecnología pudiera haber cambiado esta
perspectiva, pero aún con una diferencia de géneros. De acuerdo a Anasi (2012), la
mujer no tiene por qué ser excluida o dejada a un lado cuando se trata de la revolución
digital y la tecnología. Es necesario que desarrollen todo el potencial que tienen para que
también contribuyan al desarrollo de su país. Etzkowitz y Ranga (2011) coincidieron con
Anasi (2012) e indicaron que es necesario eliminar los estereotipos sobre la ejecución que
pueden tener las mujeres en el campo de la tecnología, ya que estos estereotipos podrían
representar una percepción desfavorable sobre el campo.
Un estudio realizado por Harrys, Crushman, Kruck y Anderson (2009) presentó
las percepciones de los estudiantes universitarios en relación al campo de Sistemas de
Información y Ciencias de Computadoras. Concluyeron que las carreras de IT tienen un
problema de imagen, específicamente en la percepción que tienen en cuanto al campo y
cómo se relaciona con las personas. En el estudio, el 70% de los participantes, hombres y
mujeres, indicaron que la carrera de IT es una orientada a las máquinas y que ellos
prefieren trabajar con las personas. Esto representa un concepto equivocado ya que,
según un estudio realizado por Vergés (2012), se encontró que la práctica en tecnologías
de la información y computadoras no es tan asocial como a menudo se presenta. La
sociabilidad se da en la organización en grupos heterogéneos y transdisciplinares, pero en
21
la mente de los estudiantes la percepción de ser una carrera orientada a las máquinas
puede tener una influencia negativa.
Stoilescu y McDougall (2011) identificaron que los estudiantes inicialmente
pensaban en la carrera de IT como estudios individualistas y con poca interacción con
otras personas. Es decir, que el campo es percibido como orientado a las computadoras.
Para contradecir esta percepción, los hallazgos sobre la realidad presentada por los
participantes mostró que existe una presión por parte de la industria a socializar, trabajar
en equipo y colaborar en diferentes proyectos. Diferentes autores coinciden con
Stoilescu y McDougall (2011), al resaltar la importancia de una buena comunicación
entre los profesionales de sistemas y el resto de las personas que interactúan de alguna
forma con la organización. Por ejemplo, Kendall & Kendall (2010) señalaron que los
analistas de sistemas deben establecer buena comunicación entre los usuarios, clientes,
suplidores y demás personal envuelto en los proyectos. Por otra parte, Turban y
Volonino (2011) señalan que el valor de la tecnología de información en un negocio es
determinado por la relación entre las personas y los procesos del negocio a los que los
sistemas proveen soporte, los cuales están influenciados por la cultura organizacional.
Según los datos de la literatura que se han presentado hasta el momento, la
primera hipótesis de esta investigación es la siguiente:
H1: En una muestra de estudiantes subgraduados, existe diferencia
estadísticamente significativa en la percepción sobre la orientación del campo de
IT a las computadoras por el género.
Otra de las percepciones desfavorables que existen en el área de tecnología es la
imagen del campo como uno orientado a los hombres. Dorpenyo (2011), Beede et. al.
22
(2011), Etzkowitz y Ranga (2011) y Blickenstaff (2005) son algunos de los autores que
han señalado el campo de IT como mayormente masculino y han indicado que, a pesar de
que las féminas han podido estar presente en campos no tradicionales, la mujer continúa
siendo minoría en programas educativos y en trabajos de STEM.
Fuselier y Jackson (2010) han confirmado diferentes percepciones por el género
en el área de Ciencias. Anasi (2012) indicó que existe la desigualdad de participación de
hombres y mujeres en programas de Ciencias y Tecnologías, coincidiendo así con
Etzkowitz y Ranga (2011). La segunda hipótesis de la investigación es:
estadísticamente significativa en la percepción hacia el campo de IT como
masculino por el género.
Por su parte, Parmentier (2008) señaló una diferencia entre el uso y la producción
de tecnología por parte de las mujeres. Ella sugiere que hoy en día las mujeres pueden
hacer mayor uso de la tecnología que hace varios años atrás, pero esto no necesariamente
implica que tengan algún interés por estudiar áreas relacionadas a la tecnología. Según
Parmentier (2008), la mujer puede haber aumentado el uso de la computadora solo para
tareas cotidianas, trabajos escolares, verificación de cuentas, entre otras. Sin embargo, no
necesariamente implica un aumento en las mujeres dedicadas a la producción de
tecnología. Esto se refiere a aquellas mujeres cuyo interés está en diseñar aplicaciones y
su código fuente, implantar la tecnología y los sistemas para obtener algún beneficio en
las empresas, entre otros.
Malyn (2000), sugiere que la interacción temprana con la tecnología, durante
grados de la niñez o juventud temprana, ayuda a mantener una actitud positiva hacia esta
23
en el futuro. Plantea que las niñas que tengan algún tipo de interacción con la tecnología
podrían presentar una mejor actitud hacia esta en el futuro. Esto coincide con un hallazgo
de Blickenstaff (2005), quien identificó una actitud pobre de parte de las mujeres hacia
las ciencias, debido a las pocas experiencias que tuvieron durante la niñez con las
ciencias.
Buzzetto, Ukoha y Rustagi (2010) identificaron en su estudio que los principales
referentes que tienen los jóvenes al escoger una carrera universitaria como profesión son
su familia y los maestros de escuela superior. Estos autores sugieren que si los padres y/o
maestros de los estudiantes desconocen las oportunidades que hay en el campo de la
tecnología estarán limitados en cuanto al conocimiento y guías que les pueden ofrecer a
sus estudiantes como opciones. La tercera hipótesis de la investigación es:
existe una estudios y la actitud hacia el campo de IT.
H3: En una muestra de estudiantes subgraduados, existe una correlación entre la
intención de terminar sus y la actitud hacia el campo.
Desigualdad de Género en IT
Como se ha mencionado en esta investigación, en el campo de IT existe la
desigualdad de género. Existe una diferencia real en la distribución de los participantes
de IT, específicamente por género, desde los estudiantes a nivel subgraduado, hasta los
integrantes de la fuerza laboral en IT. Young (2000) presentó los hallazgos de un estudio
en el cual participaron 220 féminas y 240 varones, estudiantes de escuelas secundarias.
El estudio encontró una diferencia significativa de género en las actitudes que tienen los
estudiantes hacia las computadoras. Según Young (2000), los varones mostraron mayor
confianza en sí mismos en el uso de las computadoras. Además, los varones percibieron
24
las computadoras como elementos masculinos, coincidiendo con Martínez, Lugo y Rivera
(2007). Según Young (2000), esta afirmación fue rechazada por las féminas que
participaron en el estudio.
Por otro lado, Fuselier y Jackson (2010) realizaron una investigación con 311
estudiantes de programas subgraduados de 4 años en el oeste de los Estados Unidos para
determinar la percepción de la igualdad entre hombres y mujeres en el campos de las
ciencias. Por una parte, el estudio concluyó que, en términos generales, los estudiantes se
oponían a la desigualdad por género en el área de las ciencias. Pero, sin embargo,
mujeres indicaron tener una oposición mayor que los hombres. Los estudiantes varones
indicaron no apoyar la desigualdad pero lo hacían con menor intensidad que las mujeres.
Las mujeres expresaron un rechazo mayor que los hombres a la desigualdad en los
descubrimientos científicos realizados. Los autores sugieren que los impactos negativos
de la falta de apoyo a la igualdad por parde de los hombres puede ser una razón para que
las mujeres no continúen en el área de ciencias. En apoyo a estos hallazgos, Stoilescu y
McDougall (2011) concluyeron que es necesario que se le brinden las mismas
oportunidades a los estudiantes, sin sesgar los grupos por el género. Además, los autores
sugieren que el género no debería ser visto como un obstáculo y tampoco como una
ventaja para ninguno.
Las investigaciónes realizadas por Etzkowitz & Ranga (2011) y Stoilescu &
McDougall (2011) confirmaron que hoy en día existe una diferencia de género en los
programas de IT. Estadísticas presentadas por el Departamento del Trabajo de los
Estados Unidos (U.S. Bureau of Labor Statistics, 1971) indicaron que en el 1971 las
mujeres representaban sólo el 9% de los analistas de computadoras y otros especialistas
25
de tecnología. El crecimiento en dichas áreas de estudio ha sido lento para ambos
géneros, siendo menor el de la mujer. Según Beede et. al. (2011), el Departamento de
Comercio de los Estados Unidos asegura que las áreas de ciencias, tecnología, ingeniería
y matemáticas representan una oportunidad de innovación y competitividad global.
Específicamente en el 2008-2009 el 17.8% de los grados de ciencias computadoras eran
obtenidos por mujeres (National Center for Education Statistics, 2009). Según el
Departamento del Trabajo de los Estados Unidos (2010), la mujer representaba en dicho
año un 12.9% de los ingenieros y 20.9% de los ingenieros en computadoras.
De acuerdo a Ong (2011), la poca participación de las mujeres en grados
académicos obtenidos en Ciencias de Computadoras, debería ser una preocupación para
los educadores. Los datos reportados por la National Science Foundation (NSF por sus
siglas en ingles), en el 2011 muestran una reducción significativa de las mujeres hispanas
que obtienen grados doctorales en Ciencias de Computadoras. En el 2004 se reportaron 9
grados doctorales de mujeres hispanas mientras que en el 2008 solamente se reportaron 2,
representando solo un 0.3% del total de grados conferidos. En grados de bachillerato,
para el 2008 se reportaron 551 grados correspondientes a mujeres hispanas, lo que
representa un 1.5% de los grados obtenidos. A su vez, el 6.4% de los grados de
bachillerato en el 2008 se otorgaron a hombres hispanos, mientras que recibieron el 2.1%
de los grados doctorales.
Beede et. al (2011) mostró datos reportados por el Departamento de Comercio de
los Estados Unidos de personas en el campo laboral en áreas relacionadas a Ciencias en
Computadoras y Matemáticas. El informe presentó el porciento de la participación
femenina en las diferentes áreas, haciendo una comparación para el año 2000 y 2009.
26
Específicamente en el caso de Ciencias en Computadoras y Matemáticas, hubo una
reducción en la participación de las mujeres de 30% en el 2000 a 27% en el 2009. En
áreas de ingeniería, hubo un aumento en la participación de las mujeres de 13% a 14%,
en áreas de física y ciencias biológicas aumentó de 36% a 40% y en ocupaciones
gerenciales aumentó de 23% a 25%.
Por su parte, Bonilla, López, Cintrón, Ramírez y Román (2005) realizaron un
análisis de 18 estudios en diferentes países de América Latina incluyendo Bolivia, Brazil,
Chile, Cuba, El Salvador, Honduras, Nicaragua, Paraguay, Perú, República Dominicana,
Perú, Venezuela, Uruguay, Panamá, Costa Rica, Colombia, Argentina y México sobre los
factores que han facilitado la educación de la mujer, la feminización de la matrícula,
tendencias por género en selección de carreras y razones propuestas para explicar la
selección de carreras que hacen las mujeres. En su análisis encontraron evidencia de que
la matrícula de las instituciones universitarias están compuestas mayormente por mujeres.
A esto se le llamó en esa investigación el fenómeno de feminización de la matrícula. El
área de ciencias y tecnología es la segunda opción de preferencia para los varones,
mientras que ingeniería es la primera opción. En el caso de las mujeres, la primera
opción de estudios es educación, seguido por ciencias sociales y salud. Los autores
concluyen lo siguiente "a base de las tendencias en matrículas y egresos en los diferentes
países, tanto las mujeres como los hombres siguen optando mayoritariamente por carreras
tradicionales para sus respectivos géneros". Los autores además sugieren que se deben
realizar estudios cuantitativos y cualitativos para identificar qué factores inciden en la
selección de carreras por género.
27
Un estudio realizado por Servon y Visser (2011) con mujeres que tenían o habían
tenido algún puesto gerencial en áreas de tecnología, concluyó que el 46% de las
participantes perciben una diferencia en la evaluación sobre su desempeño. Además, un
27% consideran que las mujeres son vistas como menos capaces que los hombres para
realizar tareas y el 64% experimentó acoso sexual.
Por otra parte, en un trabajo doctoral realizado por Vergés (2012), se estableció
que la mayor parte de las investigaciones en género y tecnología se concentran en el
paradigma de la exclusión de la mujer en este campo. Esto quiere decir que las
investigaciones han tratado de explicar por qué a las mujeres se les excluye de los
sectores académicos y laborales relacionados a la tecnología o por qué razones ellas
mismas se autoexcluyen. En su estudio, Vergés (2012) dio un giro a este paradigma para
evaluar las implicaciones de la autoinclusión, cambiando la pregunta de por qué las
mujeres no participan para cuestionar por qué, dónde, cómo y para qué las mujeres
participan en las tecnologías. Entre las motivaciones encontradas en su estudio, Vergés
(2012) mencionó que las mujeres que participaron en su estudio expresaban que tenían
una relación apasionada y placentera con la tecnología, las motivaban las posibilidades de
crear e innovar y desarrollar nuevas aplicaciones de una idea o de un problema a
solucionar a través del código. Otra de las motivaciones que presentó en el estudio fue
"el esencialismo de género y, sobre todo, al régimen de género establecido". Esto quiere
decir que algunas querían demostrar que también "podían convertirse en magníficas
tecnólogas" (Vergés, 2012).
Estos hallazgos son de importancia porque contrastan con los de la mayoría de los
estudios. Si bien es cierto que existe una necesidad por entender las razones que causan
28
una poca representación femenina en el área de la tecnología, según Vergés (2012),
también es importante enfocarse en las razones que tienen las féminas que ya optaron por
el campo. Estas razones podrían ser una perspectiva útil para otras, ya que el hecho de
únicamente resaltar los aspectos negativos podría ser la causa de las percepciones
equivocadas. Entre los posibilitadores de la inclusión en el campo de la tecnología, las
participantes del estudio de Vergés (2012) expresaron tener alguna o varias personas
como mentoras, tutoras o personas de apoyo que facilitaron su inmersión en este campo.
Además, las participantes consideraron importante el reconocer que son capaces de
realizar las tareas, aún cuando se cuestiona esta capacidad por razones de género.
Teoría de la Línea de Desarrollo de la Mujer
La teoría de la línea de desarrollo de la mujer en IT ("Women IT Pipeline")
usualmente se utiliza para describir el fenómeno de la poca representación de la mujer a
través de las diferentes etapas (Soe & Yakura, 2008; Etzkowitz & Ranga, 2011; Varma &
Hahn, 2008). En esta teoría se describe un canal por el que deben pasar las mujeres en
diferentes etapas, desde los grados primarios hasta llegar al campo laboral. En términos
simples, la línea de desarrollo se representa en la Figura 1.
El desarrollo de la mujer comienza en sus primeros grados en la escuela, luego
deben llegar a los grados universitarios, programas graduados y finalmente al campo
laboral. Cada uno de estos conductos tiene algunas fugas, lo cual se traduce en pérdidas.
Como lo sugiere un reportaje de la Organización Internacional del Trabajo (2013), "De la
escuela al trabajo, las niñas y las mujeres se están quedando rezagadas en el campo
científico y tecnológico. Las actitudes tradicionales, así como la discriminación directa e
indirecta, constituyen obstáculos al progreso". Estas pérdidas representan a las mujeres
29
que en cada una de las etapas académicas deciden no estudiar o continuar estudios
relacionados. La teoría de la línea de desarrollo se ha utilizado bastante en las diferentes
áreas de STEM, ya que en éstas áreas la mujer tiene poca representación.
CAMPO
LABORA
L
Figura 1. Línea de Desarrollo de la Mujer
Fuente: Elaboración propia adaptado según la descripción de la línea de desarrollo de la
mujer en IT (Soe & Yakura, 2008; Etzkowitz & Ranga, 2011; Varma & Hahn, 2008)
Aunque la línea de desarrollo de la mujer no necesariamente representa un canal
que tiene un paso secuencial, la salida de la mujer en alguna de las etapas explica el
hecho de que la próxima etapa tenga menos representación femenina. Quiere decir, que
aunque haya una mayor cantidad de mujeres que interesan estudiar carreras en IT, a
través de sus años de preparación académica, abandonan sus estudios por alguna razón y
esto causa una baja representación en el área laboral (Soe & Yakura, 2008; Etzkowitz &
Ranga, 2011; Varma & Hahn, 2008).
El estudio de Bonilla y sus colegas (2005) mostró un patrón similar y, a la vez,
diferente en la representación femenina de los programas subgraduados y graduados. En
su estudio presentan que las carreras han mantenido su género y que la tendencia es
similar en cuanto a las carreras seleccionadas por género en ambos niveles. Sin embargo,
las mujeres tuvieron menor participación en programas graduados que los hombres.
30
En un análisis de diferentes investigaciones realizadas en países de América
Latina, Bustos (2003) mencionó que un 33% de los estudiantes de programas graduados
correspondía a mujeres e hizo alusión a la perspectiva de género. Bustos (2003) indicó
que "el periodo de postgrado coincide con el periodo de reproducción biológica para la
mujer". De León (2004), por su parte, sugirió una posible explicación a la salida de la
mujer de la línea de desarrollo y la define como "los compromisos familiares y las
prioridades definidas por las relaciones de género". El estudio encontró mejor
desempeño en las mujeres, según los índices académicos que presentaban. De León
(2004) sugirió que las mujeres estaban enfocadas en evitar prolongar sus años de estudio,
para poder compatibilizar sus diversos roles en la sociedad y es por esto que mantenían
mejores índices académicos.
La Organización Internacional del Trabajo (2013) indicó que los estereotipos
femeninos hacen que se perciba a la mujer como menos interesadas o capaces que los
hombres en carreras de tecnología. Además, afirman que la razón para que la mujer se
quede rezagada no es por aptitudes, sino por actitudes.
Fenónemo del Techo de Cristal
La teoría presentada sobre la fuga existente en diferentes áreas en las que la mujer
es una minoría, conocida como la línea de desarrollo de la mujer, puede guardar una
relación con el fenómeno del techo de cristal. El fenómeno del techo de cristal se ha
estudiado en diferentes campos y organizaciones y no solo se pretende aplicar al campo
de IT. En las organizaciones se ha estudiado este fenómeno como una barrera invisible
que causa dificultades a las mujeres que están cualificadas para obtener puestos de
responsabilidad en su trabajo. El fenómeno se refiere a dificultades que pueden encontrar
31
las mujeres en el trabajo, que limitan sus posibilidades de ascender en la jerarquía
organizacional, siendo mayormente alcanzados por hombres (Cuadrado & Morales, 2007;
Peck, 1991). Según lo identificó Cuadrado y Morales "el argumento acerca de la posible
falta de capacidad intelectual de las mujeres carece de fundamento si consideramos su
nivel de formación en la actualidad". Barberá, Ramos, Sarrió y Candela (2002)
coincidieron con Cuadrado y Morales (2007), al sugerir que los éxitos que obtienen las
mujeres en carreras tradicionalmente masculinas demuestran que la preparación ya no es
una barrera.
Uno de los problemas estudiados por el fenómeno del techo de cristal es el
estereotipo que asocia a las actividades gerenciales como cualidades masculinas, ya que
hay rasgos asociados con las destrezas gerenciales que, según la cultura, han sido
asociados con los hombres. Cuadrado y Morales (2007) concluyeron que las mujeres que
ocupan un puesto directivo se identifican en mayor medida con la organización, perciben
mayor interferencia en la vida personal y estaban más satisfechas que los subordinados
varones en diversos aspectos de su trabajo. El techo de cristal puede ayudar a reconocer
que las mujeres perciben algunas barreras y las encuentran cuando se integran al campo
laboral. Por lo tanto, es necesario identificar las barreras percibidas.
Barreras Percibidas
La teoría de la línea de desarrollo de la mujer en IT reconoce la pérdida de las
mujeres en las diferentes etapas de su preparación académica. Esta pérdida de mujeres
puede ser asociada con las barreras que las mujeres encuentran o perciben a lo largo de
sus carreras. Las personas tienden a aceptar la cultura organizacional de aquellos lugares
en donde se sienten cómodos y pueden contribuir. Según Liedtke (1994), las mujeres que
32
perciben barreras en trabajos de IT optan por otra carrera que le permita mayor
oportunidades de desarrollo. Lemons & Parzinger (2001) opinaron que las mujeres en el
campo laboral de IT encuentran barreras formadas por prejuicios que no afectan a los
hombres en esta industria.
Por su parte, Smith (2004) realizó una investigación con 247 estudiantes en
programas subgraduados de tecnología en universidades del oeste de los Estados Unidos
y concluyó que las mujeres percibían que encontrarían barreras dependiendo de la carrera
que seleccionan como profesión. Estas barreras fueron identificadas más por las mujeres
que por los hombres. Smith (2004) y Beyer (2008) indicaron que los educadores en IT
deben estimular a sus estudiantes a identificar las posibles barreras que pueden encontrar
en sus carreras. Smith (2004) también indicó que las percepciones de los estudiantes
deben ser asistidas por los educadores para que puedan ser exitosos, aún cuando
encuentren los obstáculos. Según Smith (2004), es necesario reconocer que existen
barreras o limitaciones, ya sean reales o percibidas por los estudiantes, las cuales pueden
ser la razón de desánimo o insatisfacción en su desarrollo profesional.
Varios autores recalcan la importancia de las destrezas de comunicación y
relaciones con los usuarios de los sistemas para los profesionales de IT (Kendall &
Kendall, 2010; Turban & Valonino, 2011). Sin embargo, Soe y Yakura (2008) hicieron
un análisis del tema de las barreras presentadas por las mujeres en IT en el cual indican
que las destrezas interpersonales y de comunicación se valoran menos cuando las hacen
las mujeres, ya que son características que las mujeres tienen por su naturaleza y no son
un logro de estas.
33
Existe una diferencia en las expectativas que tienen los hombres y las mujeres en
las carreras que estudian. Según Schweitzer, Ng, Lyons y Kuron (2011), las mujeres
reconocen, aunque no quiere decir que lo aceptan, diferencias de género en el campo
laboral. Además, pueden percibir diferentes responsabilidades en el hogar, lo cual
también influye en sus expectativas. Dorpenyo (2011) opinó que la presencia de
estereotipos, el prejuicio y los sesgos percibidos son barreras encontradas por mujeres en
IT que no permiten su desarrollo profesional. Además, Dorpenyo (2011) las mencionó
como inconsientes y se deben identificar estrategias para evitar que no se formen esos
estereotipos o prejuicios en los jóvenes.
Los estereotipos que tienen los estudiantes sobre las profesiones fue el motivo de
un estudio de la National Science Foundation (Nassar, Wyer, Oliver y Schneider, 2011).
En este proyecto se desarrollaron herramientas con las cuales podían examinar la imagen
y las actitudes hacia los científicos. Uno de los hallazgos del estudio fue la existencia de
una relación entre los estereotipos y las carreras que los estudiantes optan por seguir. Es
decir, los estudiantes escogen las carreras basado en los estereotipos que tengan sobre
ellas. Otros autores que confirmaron este hallazgo son Koberg y Chusmir (1991),
quienes indicaron que las posiciones gerenciales, ciencias y trabajos de ingeniería se
consideran tareas de hombres, mientras que el cuidado de los niños, la educación y el
trabajo secretarial se consideran como trabajos de mujeres. Por su parte, Selwyn (2007)
confirmó la persistencia de los estereotipos por género en áreas de IT. Para la formación
de los estereotipos, Dorpenyo (2011) indicó que los padres tienen una influencia en las
jóvenes ya que son ellos los primeros contactos que tienen con la sociedad. Las actitudes
34
de los jóvenes es formada desde su niñez y deben hacerlos partícipes de la toma de
decisiones según sea apropiado y fomentar el interés en STEM.
Lemons (2007) sugirió estar conscientes de las barreras personales para poder
reducir el comportamiento asociado a estas. Al estar concientes de las barreras que
pueden encontrar, se puede establecer un modelo para que los estudiantes visualicen
cómo una persona que comparte algunas de sus características ha podido superarlas. Por
su parte, Malyn (2000) sugirió que es necesario crear conciencia de los profesiones y
oportunidades en IT, permitir a los estudiantes en diferentes niveles académicos explorar
el mundo de IT y prepararse para las profesiones en este campo. El interés por la
profesión, tanto en mujeres como hombres, no se va a lograr si no ha habido previamente
un contacto con la tecnología. Según Malyn (2000), aquellos jóvenes que se interesan
por videojuegos o utilizan el internet a una edad temprana, pueden tener una mejor
actitud hacia las profesiones relacionadas a IT y a los cambios que esta industria presenta.
Malyn (2000) también encontró que esos niños y jóvenes se adaptan a los cambios en
tecnología porque a través de su vida han evolucionado con la tecnología y más adelante
no van a percibir el constante cambio de IT como una barrera sino como un reto.
Un estudio cualitativo realizado a 15 mujeres profesionales de IT de compañías
establecidas en Estados Unidos identificó algunas barreras específicas de esta carrera
(Armstrong, Nelms, Riemeschneider & Reid, 2012). Las participantes identificaron
algunas de las barreras que encontraban en el área laboral. Algunas son: una jornada de
largas horas de trabajo, turnos nocturnos y trabajar on-call en muchas ocasiones. Esta
cultura ocupacional les ocasiona estrés y frustración, especialmente a las mujeres que
quieren mantener un balance entre el trabajo y la familia.
35
Buzzetto, Ukoha y Rustagi (2010) concluyeron que la falta de experiencia en
cursos relacionados a las computadoras y la falta de exposición a la programación previos
a los cursos universitarios fueron obstáculos señalados por estudiantes en carreras de
tecnología. El obstáculo fue señalado por algunos estudiantes que consideraron estudiar
una carrera en tecnología y, ya sea que comenzaron o no sus estudios en esta carrera, por
alguna razón cambiaron de concentración.
Además de los cambios de concentración que realizan constantemente los
estudiantes, vemos en las estadísticas presentadas por el Departamento de Comercio de
Estados Unidos (Breede et. al., 2011) que la presencia de la mujer en los trabajos varía
según el área. La mayor disparidad se muestra en áreas de ciencia, tecnología, ingeniería
y matemática. No obstante, el informe presentado indica que no todos los grados
académicos obtenidos en estas concentraciones representan la fuerza laboral en dichas
áreas. Solamente el 40% de los hombres y el 26% de las mujeres que obtienen grados en
estas áreas ejercen una profesión relacionada a sus estudios. Estos datos pueden
evidenciar que aunque haya una mayor participación en estudios universitarios a nivel
subgraduado y/o graduado, cuando finalmente se gradúan ejercen otra profesión.
Williamson (2012), en su tesis doctoral, sugirió que la percepción que tienen las
personas sobre las diferentes carreras estará influyendo en su decisión de estudiar o no
esa carrera. Los consejeros de escuela superior influyen en la carreras que escogen los
estudiantes y, por esta razón, es necesario que los consejeros tengan las percepciones
correctas de cada carrera. Basado en las barreras presentadas en esta literatura, la cuarta
hipótesis de la investigación es la siguiente:
36
H4: En una muestra de estudiantes subgraduados, existe una correlación entre la
actitud hacia el campo de IT y el grado de limitación.
Modelo a Seguir
Varma y Hahn (2008) sugieren que los modelo a seguir en el área de IT tienen un
rol importante en el reclutamiento de estudiantes en programas de STEM. Se ha
encontrado que la falta de mujeres en IT desalienta la participación de otras mujeres y
que la presencia de un mentor como modelo a seguir es importante para que las mujeres
se mantengan en IT (Harrys, 2009; Beyer, 2008; Verges, 2012; Leventman 2007;
Wynarczyk & Renner 2006). Estos autores han sugerido que se podría establecer una
relación entre el modelo a seguir y la decisión de los estudiantes de mantenerse en estas
áreas de estudio en el caso de haber considerado un cambio de carrera. En muchas
ocasiones los jóvenes utilizan personas allegadas o conocidas que han sido exitosas y se
dejan guiar por esas personas. Los esfuerzos de reclutamiento y retención de estudiantes
deben programarse en conjunto para que una vez se sientan interesados puedan
mantenerse enfocados en el campo (Liedtke 1995; Etzkowitz & Ranga, 2011). Por su
parte, Harrys (2009) indicó que la mentoría formal o informal puede empezar desde el
primer año de estudios y ayudar a través de sus años en la universidad.
Los hallazgos de Harrys (2009) coincidieron con los que presenta Breede (2011),
Blickenstaff (2005) y Verges (2012), quienes mostraron que la ausencia de un modelo a
seguir del género femenino es un factor que puede desalentar a las mujeres a perseguir
una educación o alguna carrera en estas áreas de ciencias y tecnología. Además, Anasi
(2012) indicó que el modelo a seguir debe apoyar un aprendizaje entre pares y es
necesario aumentar la presencia femenina en los campos que utilicen las computadoras
37
para que sus estudiantes tengan ejemplos a seguir, reduciendo así las barreras que puedan
tener previamente.
Por su parte, Aycan (2004) aseguró que las percepciones que tienen las mujeres
sobre las carreras profesionales es influenciada por los estereotipos de género y la falta de
apoyo. Todos los grupos que representan una minoría deberían reforzar la presencia del
modelo a seguir. Por ejemplo, Ong (2011) indicó que se debe reconocer los logros
alcanzados por afroamericanas en el campo de computación para que pueda servir de
modelo a otras estudiantes. Por lo tanto, cada grupo de minoría debería resaltar los
logros alcanzados para que las estudiantes que están comenzando sus estudios en carreras
en las cuales son minoría puedan sentirse más cómodas.
Williamson (2012), en su tesis doctoral, estudió la participación femenina hispana
en programas de enfermería en los Estados Unidos. Sus hallazgos sugieren que la
guianza que recibieron las féminas que participaron en la investigación durante la escuela
superior las ayudó a tener una mejor percepción de esta carrera. Las participantes
identificaron a sus consejeros como modelos a seguir y, además, señalaron que su familia
también influyó en la percepción sobre la carrera y en su decisión de estudiarla. Por lo
tanto, hipótesis 5 y 6 de la investigación son:
estadísticamente significativa en la importancia que tiene un modelo a seguir por
el género.
estadísticamente significativa en la intención de terminar sus estudios por la
presencia de un modelo a seguir.
38
estadísticamente significativa en la importancia que tiene un modelo a seguir,
según la presencia de un modelo a seguir.
No todos los autores han sugerido que resaltar el éxito de las mujeres siempre
tiene un efecto positivo. Soe y Yakura (2008), en su análisis de literatura relacionada a la
poca representación de la mujer en IT, señalaron que enfatizar en el éxito que haya tenido
alguna mujer dentro de un campo que es mayormente dominado por hombres, puede
tener dos resultados. Por una parte, puede ayudar a minimizar los estereotipos negativos
de las mujeres para destacar su capacidad de realizar las tareas asignadas. Por otra parte,
puede hacer énfasis en que esos casos son más una excepción a la regla y que no es
común que las mujeres puedan obtener esos logros. Es por eso que Soe y Yakura (2008)
opinaron que los mentores deben asegurarse de identificar cómo otras personas en grupos
minoritarios han podido sobrepasar las barreras en vez de reforzar los estereotipos
negativos de ese grupo, coincidiendo con las sugerencias de Ong (2011).
Desigualdad de Salario
La desigualdad de salario se ha estudiado en diferentes áreas y en diferentes
tiempos. En el área de sistemas de información y programación no es la excepción y
tampoco un tema que ha surgido recientemente. Truman y Baroudi (1994) encontraron
una diferencia significativa de salarios según el género para un grupo de profesionales de
sistemas. Los autores sugieren prácticas discriminatorias y como consecuencia pudieran
estar evitando otorgar reconocimientos a profesionales por causa del género.
Breede y sus colegas (2011) compararon datos interesantes presentados en el
informe del Departamento de Comercio de los Estados Unidos, los cuales están
39
relacionados al salario promedio por hora que reportaron los ciudadanos. El salario se
comparó dividiéndose en dos grupos. El primer grupo corresponde a trabajos de las áreas
de ciencias, tecnología, ingeniería y matemáticas. El segundo grupo corresponde a
trabajos en otras áreas. Además, hicieron una comparación por género. En estos datos se
indica que en Estados Unidos el promedio para los trabajos STEM fluctúa entre $36.34
para los hombres y $31.11 para la mujer. En el caso de los trabajos no relacionados a
STEM el salario fluctúa entre $24.47 para el hombre y $19.26 para la mujer.
Estos salarios presentaron dos datos importantes que se deben enfatizar. En
primer lugar se mostró evidencia de un salario mayor para áreas relacionados a ciencias,
tecnología, ingeniería y matemáticas en comparación con otras áreas de trabajo. En
segundo lugar, se pudo notar que existe una brecha en el salario de un hombre y una
mujer en ambos sectores del trabajo. En trabajos de ciencias, tecnología, ingeniería y
matemáticas la brecha es un 14%, lo cual en términos simples quiere decir que por cada
dólar de ingreso que tiene un hombre, la mujer tiene un ingreso de $0.86, según lo señala
el artículo. En el caso de los trabajos en otros campos, la brecha es aún mayor para un
21%. Según Breede y sus colegas (2011), si se compara la brecha de las mujeres en áreas
de STEM y otras áreas, la diferencia de los salarios no es tan marcada como la diferencia
existente en los hombres. Estas diferencias en salario permiten establecer la hipótesis 7
de la investigación:
estadísticamente significativa en el salario que esperan recibir en el campo
laboral por el género.
40
López (2011) realizó un estudio con mujeres gerenciales puertorriqueñas en
diferentes tareas y encontró que las participantes estaban insatisfechas con sus salarios
debido a la desigualdad con respecto al de sus compañeros varones. El estudio indica que
se subestima el trabajo realizado por una mujer, lo cual se traduce a un valor diferente
asociado a la labor realizada por una persona dependiendo de su género. Además, el
estudio de Juliet y Kennedy (2011), realizado con 450 mujeres trabajando en la industra
de IT en India avala la percepción que tienen las mujeres en cuanto a la desigualdad de
salarios según el género. Los hallazgos en Puerto Rico coinciden con los encontrados en
India, Estados Unidos y Canadá, mostrando suficiente evidencia sobre la disparidad de
salarios causada por el género, ya sea un factor causado de forma directa o
indirectamente por los patronos. Esta desigualdad de salario puede ser percibida por los
estudiantes, ya que es uno de los factores que muchos de ellos consideran a la hora de
seleccionar una carrera profesional. En el caso de las mujeres, pueden optar por aquellas
carreras en las cuales no tendrán tanta disparidad de salario.
De forma similar, el resultado de un estudio realizado a 23,413 estudiantes en
programas subgraduados en Canadá (Schweitzer et. al, 2011) mostró que las mujeres
tienen una expectativa de salario inicial de solo el 86.5% del salario que esperan los
hombres al graduarse de la universidad. El salario esperado luego de cinco (5) años
también fue relativamente menor en las mujeres que en los hombres. La diferencia en las
expectativas de salario fue mayor en las profesiones tradicionalmente de hombres. De
acuerdo a Schweitzer et. al. (2011), los estudiantes tienen diferentes percepciones sobre
lo que deberían recibir como remuneración en sus empleos. Sería necesario evaluar si
41
estas percepciones están relacionadas a la cultura de alguna manera, ya que es a través de
ella que aprendemos los roles esperados por la sociedad.
Hallazgos Contrarios a la Mayoría de la Literatura Presentada
No todos los estudios identifican una percepción negativa o barreras de las
mujeres hacia el campo de IT. Ballard, Scales y Edwards (2006) encontraron una actitud
positiva hacia las computadoras y el campo de IT. Los participantes del estudio eran
mujeres de diferenes edades y diferentes niveles de grados académicos obtenidos. Dato
interesante, y que es necesario resaltar en este estudio, es que las mujeres no eran
estudiantes en programas subgraduados de IT sino que el 70% se encontraban trabajando
en diferentes áreas, no necesariamente en IT. Ballard y sus colegas (2006) encontraron
que las mujeres no perciben el campo como uno orientado a varones. Además, el 90% de
las participantes lo perciben como creativo. Las participantes indicaron que podrían
seleccionar IT como profesión. Por lo tanto, los autores indicaron que existen razones
para que mujeres en diferentes áreas de interés puedan cambiar de carrera para
introducirse a la línea de desarrollo de IT. Este estudio confirma que la línea de
desarrollo no es secuencial, y de la misma forma que las mujeres pueden salir de un área
de especialidad también pueden entrar a la línea de desarrollo mujeres de otras
especialidades.
Sipe, Johnson y Fisher (2009) publicaron los hallazgos de un estudio en el cual
participaron 1,373 estudiantes a nivel subgraduado de una Universidad pública en la
región suroeste de los Estados Unidos. Estos participantes representaron el 45% del total
de la población. Las preguntas realizadas a los participantes eran específicas en
discriminación por género hacia otras personas y discriminación por género hacia ellos
42
mismos. El estudio encontró datos contrarios a los presentados por la mayor parte de la
literatura revisada. Uno de los hallazgos es que casi el 90% de los participantes indicaron
que las oportunidades para mejorar, relacionarse con otros compañeros en el campo,
mentoría y el salario recibido no estará siendo afectado por su género. En adición a este
hallazgo, también cerca del 90% de los participantes no perciben diferencias entre las
oportunidades que tienen los hombres y las mujeres en el campo laboral. Sipe, Johnson y
Fisher (2009) concluyeron con la siguiente cita: "los hallazgos de la presente
investigación establecen que los estudianges universitarios, en general, subestiman la
potencial existencia y efecto que puede tener la discriminación por género en el campo
laboral, especialmente en contra de la mujer".
La Mujer en la Fuerza Laboral de Puerto Rico
Finalmente, es necesario enfocar la literatura en Puerto Rico. Rivera y López
(2008) publicaron estadísticas sobre la mujer en la fuerza laboral en Puerto Rico para el
año 2000. El estudio se fundamentó en datos publicados por el Departamento de
Comercio de los Estados Unidos de América, datos recopilados por el censo federal y el
censo realizado en Puerto Rico en el 2000. El estudio concluyó que el 56.57% de las
mujeres en la fuerza laboral no habían completado estudios de bachillerato. La mayoría
de las ocupaciones de las mujeres en este estudio eran en renglones o categorías de
servicios, vendedores y ocupaciones de apoyo administrativo. Según el Censo realizado
en el 2010, Puerto Rico tiene una población total de 3,725,789 habitantes, de los cuales
1,940,618 son mujeres. Esto representa un 52.1% del total de la población (United States
Census, 2010).
43
Datos más actualizados sobre la fuerza laboral en Puerto Rico mostraron una
tendencia decreciente a partir del 2007 en términos de la participación en cualquier tipo
de industria. En Puerto Rico para el mes de marzo de 2012, la fuerza trabajadora fue
estimada en 1,273,000 personas. De estas personas, un total de 1,083,000 estaban
empleadas y 190,000 estaban desempleadas (Departamento del Trabajo y Recursos
Humanos de Puerto Rico, 2012). En marzo de 2013, las personas empleadas se redujeron
a 1,029,000. La tasa de desempleo para enero de 2013 es de 14.6%, la cual tuvo una
reducción de 0.7 punto porcentual en comparación con el 15.3% correspondiente a enero
de 2012 (Departamento del Trabajo y Recursos Humanos de Puerto Rico, 2013).
En el caso específico de la mujer puertorriqueña, se ha visto un aumento en su
participación en la actividad económica durante las últimas décadas. Datos del
Departamento del Trabajo y Recursos Humanos de Puerto Rico (2010) mostraron que la
tasa de participación laboral de la mujer tuvo un aumento de 28 a 31 porciento para los
años 1970 y 1990 respectivamente. En el 2000, la participación era de un 35%. En el
2010, la mujer representaba el 47% del empleo total. Un factor al cual se le atribuye el
aumento en la tasa de participación en el campo laboral es la educación que han recibido
las mujeres, lo cual las capacita para competir en el mercado laboral y tener una
participación activa. Por ejemplo, en el 1970 solo el 21% de las mujeres en la fuerza
laboral tenía un año o más de estudios universitarios, mientras que para el 2010 el 74%
contaba con dichos estudios. Se puede confirmar la disposición de la mujer en superarse.
Un aspecto importante en la participación de la mujer en la fuerza laboral, en
comparación con la participación masculina en Puerto Rico, fue estudiado por Colón
(2010). El artículo, relacionado al empleo de la mujer y los cambios de género en Puerto
44
Rico, argumentó los avances en la autonomía de las mujeres, la equidad de género y
renegociaciones en el rol de proveedor los cuales han sido propiciados por el empleo de
las mujeres. En su argumento, Colón (2010) indica que la presión económica puede
afectar la estabilidad marital y, por ende, no se logran completamente los objetivos de
aumentar la participación laboral de la mujer si solo se substituye el ingreso masculino.
Según Colón (2010), aunque la participación de la mujer puertorriqueña en la fuerza
laboral reduce la pobreza familiar, "la trayectoria continua de empleo limitado en la Isla
hace vulnerables a la precariedad económica aún a los sectores de la población con
escolaridad más elevada". Por lo tanto, sería necesario propiciar una participación
equitativa en la estructura familiar y no simplemente sustituir la fuerza laboral de los
hombres por las mujeres.
Por una parte, vemos que el desempleo va en aumento en la Isla (Departamento
del Trabajo y Recursos Humanos de Puerto Rico, 2012), ya sea por falta de empleo o por
falta de interés en la sociedad puertorriqueña de unirse y/o mantenerse en la fuerza
laboral. Por otro lado, tenemos un aumento de la participación de la mujer
puertorriqueña en la fuerza laboral. Es importante fomentar el interés en la educación y
en el desarrollo profesional de los jóvenes puertorriqueños y la participación de la mujer
en campos tradicionalmente masculinos, como es el caso de tecnología. Es necesario
atender las barreras percibidas por los jóvenes sobre las diferentes carreras, para poder
descifrar los estereotipos. La realidad tal vez no podrá debilitar las percepciones, pero al
menos puede detectar aquellas con fundamentos equivocados.
45
Programas de Tecnología Informática en Puerto Rico
Diferentes universidades públicas y privadas en Puerto Rico ofrecen programas de
bachillerato en áreas realacionadas a IT. El Consejo de Educación de Puerto Rico (2011)
indica que los estudiantes matriculados en las diferentes instituciones a nivel sugraduado
en Puerto Rico se componen mayormente de mujeres. En el año 2009-2010, el 59.14%
de la matrícula es del género femenino y el 40.86% es del género masculino. De la
matrícula total en ese año académico, el 87.74% corresponde a programas a nivel
subgraduado.
Según el Consejo de Educación en Puerto Rico (2011), en la Isla se ha
evidenciado un aumento en la matrícula del sector privado y una disminución en las
instituciones públicas. En el 2009-2010 la matrícula total en las instituciones públicas
representaba un 28.70%, mientras que el 71.3% de la matrícula corresponde a
instituciones privadas. De los grados conferidos en el 2010 en Puerto Rico, el 3% (1,319
estudiantes) fueron grados en Ciencias de la Información y Computadoras. De estos, el
85.67% fueron otorgados por instituciones privadas y el 14.33% por públicas.
Aún cuando en Puerto Rico no se excluye la participación de la mujer en los
programas de IT, poco se ha estudiado sobre el tema. No obstante, según Martínez, Lugo
y Rivera (2007), en la Universidad de Puerto Rico Recinto de Río Piedras se encontró
una mayor participación de hombres en programas de Ciencias Computadoras y Sistemas
de Información a nivel subgraduado. En el caso de Ciencias Computadoras en el 1998 la
mujer tiene una participación casi igual a la de los hombres en este recinto (48.57%).
Para el 1999 la participación fue de 36.96%, en el 2000 fue de 40.91%, en el 2001 fue de
33.33% y en el 2002 fue de 29.33%. Se puede ver una reducción bastante significativa
46
en un periodo de cinco años. En programas de Sistemas de Información la participación
para los mismos años fue de 44.78%, 42.41%, 38.20%, 35.91% y 34.63%
respectivamente. Martínez, Lugo y Rivera (2007) definieron el campo de IT como uno
masculino.
El Recinto de Río Piedras de la Universidad de Puerto Rico no es la única
institución en Puerto Rico que presenta los mismos hallazgos que en Estados Unidos.
Datos reportados al Consejo de Educación de Puerto Rico muestran la cantidad de
egresados en los diferentes programas académicos, según el género de los estudiantes.
Tabla 1
Distribución por Género en Programas de Bachillerato en Puerto Rico
Ingeniería
Computadoras
Masculino
Femenino
Masculino
Femenino
2007
736
312
293
110
2008
705
304
334
100
2009
772
339
379
113
2010
862
327
389
124
2011
623
252
393
97
Fuente: Elaboración propia con datos provistos por el Consejo de Educación de
Puerto Rico en Comunicación Personal (2013)
La Tabla 1 muestra un resumen de los egresados de bachillerato en el periodo de
los años 2007 al 2011, específicamente en los programas clasificados con el código 14 y
código 11. El código 14 se le otorga a los profesionales relacionados a la ingeniería,
mientras que el código 11 se le otorga a los profesionales relacionados a las ciencias de la
47
información y computadoras (National Center for Education Statistics, 2010). Para más
detalles sobre los códigos ver Apéndice A.
Si se considera el total de los estudiantes egresados entre el 2007 y 2011 como un
solo grupo, el porcentaje de hombres y mujeres en los programas de ingeniería es de
70.68% vs 29.32%. En el caso de los programas de computadoras sería 76.67% hombres
y un 23.33% mujeres. En ambos programas académicos hay una mayoría masculina,
aunque la diferencia es mayor en los programas relacionados a las computadoras. La
Figura 2 muestra una gráfica de los datos de egresados a nivel de bachillerato.
Figura 2. Egresados de Bachillerato en Puerto Rico
Fuente: Elaboración propia con datos provistos por el Consejo de Educación de Puerto
Rico en Comunicación Personal (2013)
48
Los programas graduados en Puerto Rico (maestría y doctorado), muestran una
tendencia similar a la que vemos en los programas subgraduados. La Tabla 2 muestra la
distribución de género de egresados en programas graduados en Puerto Rico durante los
años académicos 2007 al 2011, específicamente en los programas relacionados a las
ciencias de la información y computadoras. En conjunto, la representación masculina de
los estudiantes egresados de maestría es de 67.12% mientras que la mujer tiene un
32.88%. En el caso de los programas doctorales, el hombre representa un 84.62% y la
mujer un 15.38%.
Tabla 2
Egresados a Nivel Subgraduado en Puerto Rico (Años Académicos 2007-2011)
Maestría
Doctorado
Masculino
Femenino
Masculino
Femenino
2007
53
29
2
0
2008
42
22
6
1
2009
56
25
1
1
2010
41
27
2
0
2011
55
18
0
0
Fuente: Elaboración propia con datos provistos por el Consejo de Educación de
Puerto Rico en Comunicación Personal (2013)
En la Figura 3 se muestran los egresados de programas graduados de Puerto Rico,
para los años académicos 2007 al 2011. Los datos utilizados para la gráfica fueron
provistos por el Consejo de Educación Superior de Puerto Rico y separados según el
género. En comparación con los egresados de bachillerato, las mujeres en programas
49
académicos en Puerto Rico tiene mayor representación en programas de maestría pero
menor representación en programas doctorales.
Figura 3. Egresados Programas Graduados de Puerto Rico
Fuente: Elaboración propia con datos provistos por el Consejo de Educación de Puerto
Rico en Comunicación Personal (2013)
La Tabla 3 muestra el resumen por género y nivel académico. Es importante
señalar, que los egresados a nivel doctoral durante estos cinco años solo fue de 13
estudiantes, lo cual es una cantidad bastante pequeña. Aproximadamente 32 instituciones
reportaron estudiantes egresados de programas de bachillerato con el código 11
(profesionales relacionados a las ciencias de información y computadoras), 9
instituciones reportaron egresados a nivel de maestría, pero solo una Universidad reportó
egresados a nivel doctoral.
50
Tabla 3
Resumen de Egresados Código 11 (2007-2011)
Masculino
Femenino
Total
Bachillerato
3698
1534
5232
Maestría
247
121
368
Doctorado
11
2
13
Fuente: Elaboración propia con datos provistos por el Consejo de
Educación de Puerto Rico en Comunicación Personal (2013)
Basado en los datos presentados, en Puerto Rico existe una desigualdad de género
en los estudiantes de los programas de ciencias de la información y computadoras. Datos
de los años académicos 2007 al 2011 del Consejo de Educación de Puerto Rico (2013)
mostraron la evidencia que coincide con los hallazgos en Estados Unidos, Canadá y Hong
Kong presentados anteriormente en esta investigación. Sin embargo, no se ha encontrado
que las investigaciones realizadas en la Isla estudien las barreras percibidas por los
estudiantes del género femenino sobre el campo de IT.
No hay evidencia de esfuerzos realizados por las universidades para promover la
participación de las féminas el campo de IT, presumiendo que ambos géneros tienen la
misma oportunidad e intereses para desarrollarse en esta carrera. Los hallazgos en Puerto
Rico coinciden con otros autores que establecen que la participación de la mujer en
programas de IT es menor que la de los varones (Consejo de Educación de Puerto Rico,
2013; Dorpenyo, 2011; Harrys, Crushman, Kruck & Anderson, 2009; Kotzé & Eloff,
2012).
El Capítulo III presenta la metodología de la investigación. Se describe en detalle
la muestra que será utilizada en el estudio y el instrumento con el cual se obtendrán los
51
datos para los respectivos análisis.
52
Capítulo III
Metodología
El propósito principal de esta investigación es ayudar a identificar las barreras
percibidas por los estudiantes sobre los profesionales de sistemas de información en
Puerto Rico y las percepciones en cuanto a la participación del género femenino en esta
carrera. En este capítulo se estará presentando la metodología de la invetigación. Se
discutirá en detalle el acercamiento metodológico, el proceso para obtener la autorización
requerida, la población de la investigación, la muestra de la población y sus
características. Además, se estará presentando el proceso de reclutamiento de los
participantes, el procedimiento para proveer la hoja informativa a cada uno de ellos, las
técnicas y los instrumentos que serán utilizadas para la recopilación de datos, el proceso
de validación del instrumento, el procedimiento para el muestreo, el escenario de la
investigación y el análisis realizado a los datos recopilados en el instrumento.
Diseño de la Investigación
La investigación se realizó desde un acercamiento metodológico cuantitativo.
Además, la investigación utiliza un diseño no experimental. Tal como lo define
Hernández Sampieri (2010), la investigación se realizó sin la manipulación deliberada de
variables y solamente se observaron los fenómenos estudiados en su ambiente natural
para después analizarlos. El diseño de la investigación es transeccional ya que se
recolectaron datos en un solo momento, en un tiempo único.
53
Población
La población de la presente investigación está compuesta por estudiantes
matriculados en programas subgraduados de las universidades públicas o privadas de
Puerto Rico. Específicamente, la población que se investigó son aquellos estudiantes
matriculados en instituciones que ofrezcan programas subgraduados relacionados a
ciencias de la información y computadoras, según los programas subgraduados que están
clasificados con el código 11 (National Center for Education Statistics, 2010). Para una
lista completa de todos los programas que se incluyen dentro de esta clasificación puede
revisar el Apéndice A.
Según los datos reportados por el Consejo de Educación de Puerto Rico (2013),
un total de 32 instituciones de educación superior reportaron egresados de grados
relacionados a ciencias de la información y computadoras durante los años académicos
2007 al 2011. Las instituciones están identificadas en el Apéndice B, pero es necesario
señalar que el orden que muestra la tabla no pretende tener algún significado particular.
Estos estudiantes se escogen como población ya que en grados de bachillerato se ha
encontrado una desigualdad de género en el campo de sistemas de información. Se puede
estudiar esta población para evaluar la percepción existente sobre los profesionales de
sistemas de información. El total de la población seleccionada para esta investigación es
de 118,410 estudiantes. Esto representa el total de los estudiantes matriculados en
programas subgraduados en las 32 instituciones ya mencionadas. Dicha población
corresponde al año académico 2011-2012, siendo los datos más recientes, disponibles al
momento de esta investigación, mediante las estadísticas del Consejo de Educación de
Puerto Rico (2013).
54
Proceso para Obtener Autorización
Se solicitó la aprobación de la oficina de la Junta Institucional de Revisión (IRB
por sus siglas en inglés Institutional Review Board) en el Sistema Universitario Ana G.
Méndez, Universidad del Turabo. En dicha solicitud se sometieron todos los documentos
y protocolos requeridos por la Junta. El personal a cargo de la oficina de IRB evaluó la
necesidad del estudio y pudo confirmar que se estaba garantizando la confidencialidad de
los datos. El protocolo para esta investigación fue aprobado por el IRB de la Universidad
del Turabo el 6 de septiembre de 2013, con el número 13-451-13 (Ver Apéndice D).
Los participantes estarían expuestos a un riesgo mínimo en la investigación, ya
que pudieran sentir cansancio o preocupación si el momento en el que completan el
cuestionario no es el más apropiado o si tienen alguna otra tarea pendiente. Según lo
requiere el IRB, los datos recopilados estarán bajo la supervisión de la investigadora en
un archivo bajo llave y se tendrán asegurados por un periodo de 5 años luego de realizada
la investigación en su totalidad. Los datos estarán disponibles para ser revisados, según
surja la necesidad por las agencias pertinentes a las investigaciones que envuelven seres
humanos. Luego de ese periodo, los documentos serán triturados.
En adición a la aprobación de la oficina de IRB en la Universidad del Turabo, se
envió solicitud para aprobación a diferentes recintos universitarios según el protocolo que
cada una de las instituciones indicaba necesario.
Reclutamiento de los Participantes
Para reclutar a los participantes, en primer lugar, se envió una comunicación al
personal administrativo de las diferentes instituciones identificadas en la población. En
el Apéndice F se presenta un ejemplo de la carta enviada a las instituciones. Se contactó
al personal administrativo correspondiente en cada una de las instituciones, a través de
55
llamadas telefónicas, correo electrónico o en persona. Se explicó en detalle el propósito
de la investigación y lo que se esperaba de los participantes. En la comunicación se
solicitaba el permiso para visitar las facilidades de esa institución con el propósito de
reclutar participantes. Se dio seguimiento a través de llamadas y correos electrónicos.
Una vez las instituciones notificaron su consentimiento por escrito, se procedió a
visitar personalmente las instituciones para solicitar a los estudiantes su participación en
el estudio. Aquellos estudiantes que estuvieron interesados en participar recibieron el
instrumento y las demás instrucciones para su participación. En la mayoría de los casos,
los participantes tuvieron la oportunidad de contestar el cuestionario en el momento,
mientras que otros participantes pudieron llevarlo consigo y entregarlo más adelante,
según consideraron más conveniente.
A los participantes se les notificó el propósito de la investigación mediante una
Hoja Informativa, la cual se encuentra disponible en el Apéndice E de esta investigación.
En dicha hoja se detallan los derechos que tienen los participantes al ser parte del estudio,
entre los cuales se encuentra el derecho de negarse a participar en el estudio sin ningún
tipo de penalidad. El participante proveeyó datos en forma confidencial, ya que en
ningún momento se solicitó información que identifique al estudiante. Los datos
recopilados serán guardados por la investigadora y solo serán utilizados para la presente
investigación. Las agencias pertinentes encargadas de revisar y asegurar la integridad de
las investigaciones, ya sean agencias federales o de la institución, podrán requerir los
datos crudos obtenidos en esta investigación. Aún así, esto no estará poniendo en riesgo
la confidencialidad de los datos provistos por cada uno de los participantes. A todos los
participantes se les garantiza la privacidad de los datos provistos para esta investigación.
56
Muestra de la Población
Según Hernández Sampieri (2010), la muestra es un subconjunto de elementos
que pertenecen al conjunto definido en sus características llamado población. La muestra
se estará tomando del total de 118,410 miembros de la población. La muestra de la
población para la investigación son estudiantes de ambos géneros y podrán ser
estudiantes a tiempo completo (con doce créditos o más), o a tiempo parcial (con menos
de doce créditos). Los estudiantes pueden tener la intención de completar sus estudios o
cambiar de carrera, ya sean estudiantes de programas relacionados a IT o cualquier otro
tipo de programa académico. Ninguno de los participantes fue manipulado para que
accediera a participar en el estudio. Se asume que la muestra tendrá una distribución
normal en sus características, lo cual servirá para el propósito de las estadísticas
inferenciales (Hernández Sampieri, 2010).
La muestra de la investigación es probabilística estratificada, en la cual se divide
en segmentos la población y se selecciona una muestra de cada segmento (Hernández
Sampieri, 2010). Según Hernández Sampieri (2010), los segmentos, llamados estratos,
son adecuados para estudiar mejor grupos que constituyen minorías la cual permite
obtener una representación proporcional para los grupos que serán estudiados (Hernández
Sampieri, 2010). En esta investigación, se conoce con anticipación que la mujer es una
minoría en programas académicos de IT y la muestra probabilística estratificada permite
mantener una proporción adecuada de los participantes. Para utilizar la muestra
probabilística estratificada se dividió la población en dos sub-poblaciones, (1) estudiantes
en programas académicos relacionados a IT y (2) estudiantes en programas académicos
no relacionados a IT. A su vez, cada sub-población tiene dos estratos, los cuales
57
corresponden a los siguientes: estudiantes del género masculino, estudiantes del género
femenino. Para determinar la muestra adecuada de cada sub-población se utilizó una
aplicación llamada Raosoft disponible a través de un portal en Internet (Raosoft, 2004).
Se determinó un márgen de error de 5%. La fórmula utilizada para obtener el tamaño de
la muestra de cada sub-población brindó los resultados mostrados en la Tabla 4. En la
tabla se presenta una muestra sugerida de 246 para la sub-población de estudiantes en
programas de IT y una muestra sugerida de 270 para estudiantes en programas no
relacionados a IT. El total de la muestra sugerida (n) en conjunto es de 516.
Tabla 4
Tamaño de la Muestra Sugerida por Sub-Poblaciones
Estratos De La Muestra
Población
%
Muestra
Hombres en programas de IT
2,052
76.5%
188
Mujeres en programas de IT
630
23.5%
58
2,682
100%
246
43,508
37.6%
102
72,206
62.4%
168
115,714
100%
270
(1) Sub-Población Programa IT
Total de sub-población 1:
(2) Sub-Población Programas no Relacionados IT
Hombres en programas no relacionados a
IT
Mujeres en programas no relacionados a IT
Total de sub-población 2:
Técnicas para la Recopilación de Datos
En esta investigación se pretendía motivar la participación de la población y, a su
vez, brindar flexibilidad a los participantes para responder el cuestionario. Además, el
58
método "Drop-off/ Pick-up" puede aumentar la tasa de respuesta y ayuda a escoger
correctamente a los participantes que cumplen con las características específicas de la
muestra (Allred y Ross-Davis, 2010; Rojas y Davies, 2011). Por lo tanto, se llevaron los
cuestionarios personalmente a los participantes. Varios días más tarde, se recopilaron los
cuestionarios de aquellos participantes que hayan optado por entregarlo luego. Los
participantes que formaron parte de esta investigación no recibieron remuneración alguna
por su participación. Todos los participantes del estudio fueron voluntarios. Las
universidades a las que pertenecen los estudiantes participantes no recibieron
remuneración por su participación en el estudio. Los estudiantes tuvieron la oportunidad
de negarse a ser parte de la investigación. Se utilizaró un cuestionario para la
recopilación de los datos de la investigación. El cuestionario fue diseñado por la
investigadora basado en la literatura relevante que se ha presentado en el Capítulo II. El
instrumento utilizado se discute en la próxima sección.
Instrumento
El instrumento desarrollado por la investigadora fue divivido en varias secciones.
En la sección de datos demográficos se recoge información sobre el género de los
participantes, la edad, la institución de educación superior en la cual está matriculado, el
año de estudios, tipo de estudiante (tiempo completo o tiempo parcial), el salario que
espera obtener en su primer trabajo luego de graduarse de bachillerato, entre otros. En la
sección de rasgos descriptivos de los profesionales de IT se presentan oraciones que serán
utilizadas para poder obtener la imagen percibida por los participantes sobre los
profesionales de IT. Se presenta además una sección de actitud hacia el campo de IT y
59
finalmente una sección para identificar barreras o limitaciones que perciben los
estudiantes sobre los profesionales de IT.
A continuación se presentarán cada una de las variables que se van a medir en la
investigación mediante el instrumento desarrollado. Se incluye una definición conceptual
de cada una de ellas y su definición operacional.
Orientación (del campo IT). Uno de los rasgos descriptivos del campo de IT es
su orientación, refiriéndose al enfoque que tiene la carrera profesional. Algunos autores
han identificado el campo de IT como orientado a las computadoras (Harrys, Crushman,
Kruck & Anderson, 2009; Stoilescu & McDougall, 2011).
Para medir esta variable, el instrumento incluye una aseveración con escala tipo
Likert de 5 puntos. (Totalmente Desacuerdo - Totalmente De Acuerdo). La puntuación
obtenida en promedio de todos los participantes indicará un valor entre 1 y 5. Los
valores 1 y 2 estarán indentificando el campo de IT como uno que no está orientado a las
computadoras. Los valores 4 y 5 hacen referencia al campo de IT como orientado a las
computadoras. El valor 3 en esta pregunta está asociado con una orientación neutral, lo
cual indica que los participantes no perciben una orientación específica en este aspecto en
el campo de IT.
Género percibido (del campo IT). Como se ha mencionado anteriormente en
esta investigación, existen estereotipos por género en el campo de IT (Selwyn, 2007).
Los estudiosos coinciden en que el campo de IT es percibido como orientado a los
hombres, lo cual puede definirse como un campo masculino (Dorpenyo, 2011; Beede et.
al., 2011; Etzkowitz & Ranga, 2011; Blickenstaff, 2005; Anasi, 2012).
60
Para medir esta variable se estará utilizando una aseveración con escala tipo
Likert de 5 puntos (Totalmente Desacuerdo - Totalmente De Acuerdo). La puntuación
obtenida en promedio de todos los participantes indicará un valor entre 1 y 5. Los
valores 4 y 5 hacen referencia al campo de IT como uno masculino. El valor 3 en esta
pregunta está asociado con una orientación neutral, lo cual indica que los participantes no
perciben un género específico en el campo de IT. Los valores 1 y 2 representan una
percepción no asociada al género masculino, aunque no se estará interpretando como una
orientación femenina.
Grado de limitación (barreras percibidas sobre el campo de IT). Es necesario
que los estudiantes identifiquen posibles barreras que pudieran encontrarse en las carreras
profesionales (Smith, 2004; Beyer, 2008). Las barreras o limitaciones, ya sean reales o
percibidas por los estudiantes, pueden ser la razón de desánimo o insatisfacción en su
desarrollo profesional (Smith, 2004).
Las preguntas utilizadas para medir esta variable fueron realizadas en forma de
opiniones, en las cuales los participantes deben indicar cuán de acuerdo o en desacuerdo
está con la opinión brindada. Se realizarán preguntas relacionadas al campo de IT para
poder identificar las barreras que perciben los estudiantes. Las opiniones serán evaluadas
utilizando escala Likert en 5 categorías (Totalmente Desacuerdo - Totalmente De
Acuerdo). Se utilizarán catorce (11) preguntas, por lo que la puntuación máxima será de
70. En esta sección, una puntuación menor estará representando una barrera o limitación
percibida. Es decir, a menor puntuación, mayor cantidad de barreras asociadas al campo
de IT. En esta investigación, la puntuación obtenida por cada participante en esta sección
será identificada como el "grado de limitación" hacia el campo de IT.
61
Grado de actitud (hacia el campo de IT). Las actitudes están relacionadas al
comportamiento en torno a los objetos a que hacen referencia, aunque solamente son
indicadores de la conducta y no la conducta en sí (Hernández, 2010). Según Hernández
(2010), las actitudes tienen diversas propiedades como la dirección, lo que quiere decir
que las actitudes pueden ser positivas o negativas.
El instrumento va a medir la actitud hacia IT como positiva o negativa. Las
afirmaciones presentadas en esta sección utilizadas para medir la actitud hacia IT serán
evaluadas utilizando escala Likert en 5 categorías. En esta escala 1 representa que el
participante está Totalmente en Desacuerdo y el 5 representa que el participante está
Totalmente de Acuerdo con la afirmación planteada. Cuanto más deacuerdo esté el
participante con las afirmaciones, su actitud será más positiva. Por lo tanto, estar más
deacuerdo implica una mayor puntuación. Se utilizarán 7 preguntas, por lo que la
puntuación máxima será de 35. A mayor puntuación, más positiva es la actitud que tiene
el participante hacia los profesionales de IT. En esta investigación, la puntuación total
obtenida por cada participante en esta sección será identificada como el "grado de
actitud" hacia los profesionales de IT.
Expectativa de Salario. Existe una diferencia en los salarios que tienen los
profesionales en distintas carreras, según su género, ya que los estudios indican que los
hombres reciben o perciben tener un salario más alto en comparación con sus colegas
femeninas (Truman y Baroudi, 1994; Breede et. al, 2011; Juliet & Kennedy, 2011; López,
2011; Schweitzer et. al, 2011).
Esta variable se estará midiendo en el instrumento mediante una pregunta abierta,
en la cual los participantes deben indicar una cantidad numérica correspondiente al
62
salario que esperan obtener una vez consigan trabajo en el área de su especialidad. Se
estará comparando la media de los dos grupos (hombres y mujeres) para poder comparar
las percepciones de éstos. Una diferencia significativa entre las medias de ambos grupos
corresponde a una percepción diferente sobre el salario que esperan recibir en el campo
laboral.
Presencia e importancia del modelo a seguir. La presencia de un modelo a
seguir es importante para que las mujeres se mantengan en sus carreras profesionales
mientras que la ausencia de una fémina como modelo a seguir es un factor que puede
desalentar a las mujeres a perseguir una educación en IT (Harrys, 2009; Beyer, 2008;
Verges, 2012; Leventman 2007; Wynarczyk & Renner 2006).
Para medir la variable de la presencia del modelo a seguir se estará utilizando una
pregunta en la que el participante debe indicar si puede identificar un modelo a seguir que
haya tenido alguna influencia en su desarrollo académico. El participante puede
responder SI/NO. En caso de responder de forma afirmativa, también podrá indicar el
género de ese modelo a seguir.
La variable de la importancia del modelo a seguir se estará midiendo en el
instrumento mediante una pregunta de escala, la cual tiene una puntuación entre 0 y 10.
La puntuación mínima es 0 y la puntuación máxima es 10. El 0 indica que el participante
no considera importante la presencia de un modelo a seguir. El resto de los valores
determinan el grado de importancia que tiene el modelo a seguir para el participante.
Intención de terminar estudios. Existen factores que pueden causar cambios de
carrera (Buzzetto, Ukoha y Rustagi, 2010). Además, como se presentó anteriormente en
63
este escrito, los grados obtenidos a nivel subgraduado no siempre son los que determinan
las carreras profesionales de los individuos (Breede et. al., 2011).
La intención de los participantes para terminar sus estudios se estará midiendo en
el instrumento mediante una pregunta de escala, la cual tiene una puntuación entre 0 y 10.
La puntuación mínima es 0 y la puntuación máxima es 10. El 0 indica que el participante
no tiene ninguna intención en terminar sus estudios universitarios. Los valores entre el 1
y el 10 estarán determinando el grado de intención que tienen de terminar sus estudios,
siendo el 10 el valor correspondiente a la mayor intención.
Validación del Instrumento
El instrumento ha sido desarrollado por la investigadora según la literatura. La
validación del cuestionario se separó en dos partes. En la primera parte, el instrumento
fue validado mediante un panel de 6 expertos, quienes cumplían con los siguientes
criterios de inclusión: estudios graduados en áreas relacionadas a sistemas de información
o tecnología, más de 10 años de experiencia en el campo laboral y competencia de los
candidatos en el área de conocimiento de la invesigación. A cada experto se le hizo
llegar la hoja de validación del instrumento, la cual se encuentra disponible en el
Apéndice C. Las primeras dos columnas identificaban el ítem del cuestionario diseñado,
mientras que las últimas tres columnas corresponden a una escala de evaluación de tres
categorías llamadas 'Esencial', 'Útil pero no esencial', 'No es necesario'. Todos los
expertos evaluaron cada una de las preguntas que se incluyeron en el cuestionario. Una
vez se obtuvieron las respuestas de los expertos, se obtuvo la razón de validez de
contenido (CVR por sus siglas en inglés - Content Validity Ratio). Según fue definido
por Lawshe (1975), la ecuación para esta razón es la siguiente:
64
CVR = ne - N
N
La fórmula se aplicó a cada ítem del cuestionario por separado. En esta fórmula,
________________________________
ne corresponde al número de expertos cuya respuesta fue la categoría 'Esencial' y/o 'Útil,
pero no esencial' y N corresponde al total de expertos. El cuestionario tuvo
modificaciones menores en la redacción de varios ítems, según las recomendaciones de
los expertos. Los valores obtenidos para el CVR oscilan entre 0.33 y 0.99. El
cuestionario presentó un CVR general de 0.96, el cual es mayor al sugerido por Lawshe
(1975). La Tabla 5 presenta el CVR que se obtuvo para cada uno de los ítems del
cuestionario, donde se identifica el ítem y el CVR.
Tabla 5
Validez de Contenido Según Panel de Expertos
1.
0.99
11.
0.99
21.
0.99
31.
0.99
41.
0.99
51.
0.99
2.
0.99
12.
0.99
22.
0.99
32.
0.99
42.
0.99
52.
0.99
3.
0.99
13.
0.99
23.
0.99
33.
0.99
43.
0.99
53.
0.99
4.
0.99
14.
0.33
24.
0.99
34.
0.99
44.
0.99
54.
0.99
5.
0.99
15.
0.99
25.
0.99
35.
0.99
45.
0.99
55.
0.67
6.
0.99
16.
0.99
26.
0.99
36.
0.99
46.
0.99
56.
0.99
7.
0.99
17.
0.99
27.
0.67
37.
0.99
47.
0.99
8.
0.99
18.
0.67
28.
0.67
38.
0.33
48.
0.99
9.
0.99
19.
0.67
29.
0.99
39.
0.67
49.
0.99
10.
0.99
20.
0.99
30.
0.99
40.
0.67
50.
0.99
Los ítems 14 y 38 muestran un CVR inferior a lo sugerido por Lawshe y es por
esto que fueron eliminados del cuestionario (Lawshe, 1975). Los ítems que obtuvieron
un CVR de 0.67 indican cierto grado de validez (más de la mitad de los miembros del
65
panel de experto los evaluaron como 'Esencial' o 'Útil, pero no esencial'). No obstante, se
estarán eliminando del cuestionario ya que el valor sugerido para un panel de expertos de
6 miembros es de 0.99. Por lo tanto, el instrumento final quedó con 47 preguntas.
Una vez el panel de expertos validó las variables que se pretenden medir con el
instrumento, se procedió a verificar la confiabilidad del instrumento mediante una preprueba. La pre-prueba se realizó con un grupo de 30 participantes, el cual es el mínimo
sugerido en pruebas pilotos (Johanson & Brooks, 2009). A los cuestionarios de esta preprueba le realizó un análisis de alfa de Cronbach para su validación. Churchill & Peter
(1984) identifican un coeficiente de 0.60 como aceptable. Según Hernández Sampieri
(2010), si el coeficiente de Cronbach supera el 0.75 la confiabillidad es aceptable y si es
mayor a 0.90 es elevada. Pero si el coeficiente es menor a 0.75 la confiabilidad será
regular o baja. En la pre-prueba de la investigación se obtuvo un coeficiente de alfa de
Cronbach de 0.88, lo cual muestra la confiabilidad del instrumento utilizado. Por esta
razón, el cuestionario utilizado no se modificó para la investigación final.
Análisis de los Datos
El análisis de los datos obtenidos en ambos instrumentos se realizó en la versión
22 del programa de IBM SPSS Statistics (Statistical Package for the Social Sciences SPSS por sus siglas en inglés). Se realizaron análisis de estadísticas descriptivas que
usualmente se utilizan para descripción de la muestra de la investigación.
Específicamente, es necesario detallar la participación por género, por edades, por
instituciones académicas y tipo de estudiante (tiempo completo y tiempo parcial). La
frecuencia de cada una de las categorías se realizará mediante un análisis descriptivo.
Para la validación interna de la muestra final se utilizó nuevamente un análisis de alfa de
66
Cronbach, el cual fue de 0.824. El análisis de alpha de Cronbach para el instrumento con
la muestra final se encuentra en el Apéndice G. El valor obtenido muestra la validez
interna del instrumento.
Para el análisis de las 8 hipótesis de la investigación se realizaron mayormente
dos tipos de pruebas. Una de las pruebas fue el coeficiente de correlación de Pearson.
Esta prueba se utilizó para las hipótesis 3 y 4. En cada una de las hipótesis se obtuvo la
media de cada grupo (por ejemplo hombre y mujer) y se calculó el coeficiente de Pearson
en SPSS. El nivel de confianza utilizado es de 95%. En la hipótesis 3, la prueba ayudará
a determinar si existe una correlación entre la intención de terminar los estudios y la
actitud hacia el campo de IT. Esta prueba se realiza únicamente a la sub-población
correspondiente a los estudiantes en programas de IT. En la hipótesis 4, la prueba estará
determinando si existe una correlación entre la actitud hacia el campo de IT y el grado de
limitación. La prueba se estará realizando a ambas sub-poblaciones.
Las hipótesis restantes (1, 2, 5, 6, 7 y 8), establecen que existe diferencia entre dos
grupos, las cuales serán analizadas buscando el valor de la media de cada uno de los
grupos y luego realizando la comparación según la variable que origina el contraste. Esta
prueba es conocida como prueba independiente de medias o T-Student (Hernández
Sampieri, 2010). En esta prueba se estará determinando si existe una diferencia
estadísticamente significativa entre ambos grupos. En la mayoría de las hipótesis, la
variable que origina el contraste es el género (hombre y mujer). Los valores se estarán
comparando utilizando un nivel de significancia de 0.05 (nivel de confianza será de
95%). Además de estas pruebas, se realizaran diferentes análisis de frecuencia para
67
determinar la imagen existente sobre los profesionales de IT y sobre la participación de la
mujer en este campo.
En el Capítulo III se presentó la metodología de la investigación. Se discutieron
las características de la población y de la muestra y el instrumento utilizado para la
investigación. En el Capítulo IV se estarán discutiendo los resultados.
68
Capítulo IV
Resultados
En este capítulo se presentan los resultados de la investigación realizada. Primero
se encontrarán los resultados de las pruebas de hipótesis y luego los diferentes análisis de
frecuencia sobre el perfil de los profesionales de IT, según la percepción que tienen los
participantes del estudio.
Datos Demográficos de los Participantes
La muestra de la investigación (n) fue de 517, de los cuales el 41.2% son mujeres
y el 58.8% son hombres. El 95.9% de los participantes son estudiantes a tiempo
completo (matriculados en 12 créditos o más) y el 3.1% son estudiantes a tiempo parcial
(matriculados en menos de 12 créditos). La Figura 4 muestra la distribución de edades en
la muestra. La edad media es de 21.1 y la desviación estándar (σ) es de 4.97. La edad
mínima es 17 y la edad máxima es 62. La mayoría de los participantes (64.34%) se
encuentra entre las edades de 18 a 21 años.
Figura 4. Distribución de la muestra por edades
69
La Tabla 6 muestra la distribución del estatus laboral de los participantes, en la
cual se puede notar que la mayor parte de los participantes no trabajan, lo que
corresponde a un 62.1%. En la Tabla 7 se presenta la distribución de los participantes por
año académico.
Tabla 6
Estatus Laboral de los Participantes
Estatus Laboral
Frecuencia
%
% Válido
Estudia y trabaja
195
37.7
37.9
Estudia solamente y no trabaja
319
61.7
62.1
Total
514
99.4
100.0
3
.6
517
100.0
Frecuencia
%
% Válido
Primer año
161
31.1
31.3
Segundo año
97
18.8
18.8
Tercer año
87
16.8
16.9
Cuarto año
73
14.1
14.2
Quinto año o más
97
18.8
18.8
Total
515
99.6
100.0
2
.4
517
100.0
No respondieron
Total
Tabla 7
Año Académico Actual de los Participantes
Año Académico
No respondieron
Total
70
Como se indicó anteriormente, la muestra está separada en dos grupos principales
(estudiantes en programas relacionados a IT y estudiantes en programas no relacionados a
IT). Específicamente, el 44.1% de los participantes (n = 228) está matriculado en
programas relacionados a IT, mientras que el 55.9% (n = 289) estaba matriculado en
programas académicos no relacionados a IT. Cada uno de estos grupos está separado en
dos estratos (masculino y femenino). Estos cuatro estratos se identificaron como grupo 1,
grupo 2, grupo 3 y grupo 4. El grupo 1 corresponde a estudiantes del género masculino
en programas relacionados a IT (n = 183), el grupo 2 corresponde a estudiantes del
género femenino en programas relacionados a IT (n = 45), el grupo 3 corresponde a
estudiantes del género masculino en programas no relacionados a IT (n = 121) y el grupo
4 corresponde a estudiantes del género femenino en programas no relacionados a IT (n =
168). En la Tabla 8 se presenta la distribución de la muestra en cada uno de estos grupos.
Según la distribución de la muestra en los cuatro grupos, cada uno está representado en
forma similar a lo sugerido. Por lo tanto, la distribución de cada grupo es proporcional a
la población, según lo require la muestra estratificada.
Tabla 8
Distribución de la Muestra por Sub-Población y Estratos
Relacionados a IT
No Relacionados a IT
(n = 228)
(n = 219)
Grupo 1
Grupo 2
Grupo 3
Grupo 4
Frecuencia
183
45
121
168
Porciento (Sub-población)
80.3
19.7
41.9
58.1
Porciento Muestra Total
35.40
8.70
23.40
32.50
71
La Figura 5 presenta la distribución en porcentaje de la muestra, según la
universidad en la que están matriculados los participantes.
Figura 5. Distribución de la muestra por tipo de universidad
El análisis para las pruebas de hipótesis se pretendía realizar a la muestra en su
totalidad (n = 517). No obstante, se realizó el análisis separado en tres grupos (subpoblación estudiantes IT, sub-población estudiantes no IT, general para toda la muestra).
La razón para dicho análisis fue que se encontraron hallazgos diferentes en una misma
hipótesis para cada sub-población, lo cual se estará presentando más adelante.
Hipótesis 1: Orientación del campo de IT a las computadoras
La hipótesis 1 establece que existe diferencia estadísticamente significativa en la
percepción sobre la orientación del campo de IT a las computadoras, por el género. La
hipótesis nula es H0: μF = μM y la hipótesis alterna es H1: μF ≠ μM. Para la prueba de
hipótesis, se realizó un análisis de comparación de medias en una prueba T de muestras
72
independientes. El análisis se llevó a cabo para cada sub-población y para toda la
muestra en general.
Los resultados del análisis realizado a la hipótesis se muestran en la Tabla 9.
Según los resultados, en la muestra completa no se rechaza la hipótesis nula con un 95%
de confianza (p = .372). En la sub-población de estudiantes de IT no se rechaza la
hipotesis nula con un 95% de confianza (p = .055). En la sub-población de estudiantes no
relacionados a IT tampoco se rechaza la hipótesis nula con un 95% de confianza (p =
.980). Es decir, no existe diferencia estadísticamente significativa en la percepción sobre
la orientación del campo de IT a las computadoras, por el género.
Tabla 9
Prueba Hipótesis 1: Orientación del Campo de IT hacia las Computadoras
Femenino
Masculino
n
M
DE
M
DE
t
p
IT
228
4.47
0.588
4.21
0.852
1.928
.055
-.006 .524
2.296
No IT
289
3.89
0.851
3.88
0.924
0.025
.980
-.204 .210
1.486
Todos
517
4.01
0.835
4.08
0.894
-0.894
.372
-.222 .083
1.934
Grupo
95% C
LI
LS
F
Nota: DE = desviación estándar; LI = límite inferior; LS = límite superior; C = nivel de
confianza; F = prueba de igualdad Levene
Es necesario señalar que para la sub-población de participantes que pertenecen a
programas relacionados a IT, se rechaza la hipótesis nula con un 90% de confianza (p =
.055). Por lo tanto, con un 90% de confianza existe diferencia estadísticamente
significativa (p = .055) sobre la orientación del campo de IT a las computadoras, por el
género.
73
Hipótesis 2: Campo de IT como masculino
percepción sobre el campo de IT como masculino, por el género. La hipótesis nula es H0:
μF = μM y la hipótesis alterna es H1: μF ≠ μM. Para la prueba de hipótesis, se realizó un
análisis de comparación de medias en una prueba T de muestras independientes. El
análisis se llevó a cabo para cada sub-población y para toda la muestra en general. Los
resultados del análisis realizado a la hipótesis se muestran en la Tabla 10.
En el análisis realizado a todos los participantes se obtuvo un valor p de .017, lo
cual es razón para rechazar la hipótesis nula a un 95% de confianza. Es decir, existe
diferencia estadísticamente significativa (p = .017) en la percepción sobre la orientación
del campo de IT a las computadoras, por el género.
Tabla 10
Prueba Hipótesis 2: Campo de IT como Masculino
Femenino
Masculino
n
M
DE
M
DE
t
p
LI
LS
F
IT
226
2.02
1.196
2.40
1.182
-1.903
.058
-.764
.013
1.395
No IT
286
2.14
1.189
2.32
1.049
-1.292
.197
-.443
.092
1.911
Todos
512
2.12
1.189
2.37
1.130
-2.401
.017
-.452
-.045
.016
Grupo
95% C
En el análisis realizado a la sub-población de estudiantes en IT se obtuvo un valor
p de .058, con el cual no se puede rechazar la hipótesis nula a un 95% de confianza. Por
lo tanto, con un 95% de confianza no existe diferencia estadísticamente significativa (p =
.058) en la percepción sobre el campo de IT como masculino, por el género. Es necesario
74
señalar que en esta sub-población se puede rechazar la hipótesis nula con un 90% de
confianza.
En el análisis realizado a la sub-población de estudiantes en programas no
relacionados a IT se obtuvo un valor p de .197, por lo que no se rechaza la hipótesis nula
a un 95% de confianza. Es decir, no existe diferencia estadísticamente significativa (p =
.197) en la percepción sobre la orientación del campo de IT a las computadoras, por el
género.
Hipótesis 3: Correlación entre Intención y Actitud
La hipótesis 3 establece que existe una correlación entre la intención de terminar
sus estudios y la actitud hacia el campo de IT. En esta hipótesis se realizó un análisis de
correlación, utilizando el coeficiente de Pearson. Sólo se llevó a cabo el análisis en la
sub-población de estudiantes en programas relacionados a IT (n = 228). Los resultados
se muestran en la Tabla 11.
Tabla 11
Prueba Hipóteis 3: Correlación Entre Intención de Terminar Estudios y Actitud
Grupo
Estudiantes IT
p
n
Coeficiente Pearson
.571
228
.038
En esta sub-población, los resultados indican que a un nivel de confianza de 95%
no existe una correlación (r = .038) estadísticamente significativa (p = .571) entre la
intención de terminar estudios y la actitud hacia el campo de IT.
Hipótesis 4: Correlación entre Actitud y Grado de Limitación
La hipótesis 4 establece que existe una correlación entre la actitud hacia el campo
de IT y el grado de limitación. En esta hipótesis se realizó un análisis de correlación,
75
utilizando el coeficiente de Pearson. La Tabla 12 muestra el resumen de los resultados
obtenidos para esta hipótesis.
El análisis de la muestra en general, indica que a un nivel de confianza de 99%,
existe una correlación negativa (r = -.302) estadísticamente significativa (p = .000) entre
la actitud hacia el campo de IT y el grado de limitación. El análisis realizado a los
estudiantes en programas de IT indica que a un nivel de confianza de 99%, existe una
correlación negativa (r = -.207) estadísticamente significativa (p = .002) entre la actitud
hacia el campo de IT y el grado de limitación. El análisis realizado a los estudiantes en
programas no relacionados a IT indica que a un nivel de confianza de 99%, existe una
correlación negativa (r = -.300) estadísticamente significativa (p = .000) entre la actitud
hacia el campo de IT y el grado de limitación.
Tabla 12
Prueba Hipótesis 4: Correlación Entre Actitud y Grado de Limitación
Grupo
p
n
Coeficiente Pearson
Todos
.000
517
-.302**
Estudiantes IT
.002
228
-.207**
Estudiantes No IT
.000
289
-.300**
**la correlación es significativa en 0.01
El coeficiente de correlación en los tres análisis es negativo, lo que sugiere una
correlación inversa. Es necesario señalar que la correlación es débil en todos los casos
según se muestra en la Tabla 12 (0.3, 0.2, 0.3).
Para expandir el análisis realizado en esta prueba de hipótesis, se realizó una
gráfica de regresión lineal utilizando el coeficiente de R. En el análisis, la variable
76
dependiente es la actitud hacia el campo de IT y la variable independiente es el grado de
limitación. En la Figura 6 se muestra la gráfica, con pendiente negativa como se presentó
en la Tabla 12 (correlación negativa). En el modelo, aunque es estadísticamente
significativo (p = .000), solo un 9% de la varianza es explicado por la relación según
(R2).
Figura 6. Gráfica regresión lineal actitud vs grado de limitación
Hipótesis 5: Importancia de modelo a seguir
importancia que tiene un modelo a seguir, por el género. La hipótesis nula es H0: μF = μM
y la hipótesis alterna es H1: μF ≠ μM. Para probar la hipótesis, se realizó un análisis de
comparación de medias en una prueba T de muestras independientes. El análisis se llevó
a cabo para cada sub-población y para toda la muestra en general. La Tabla 13 presenta
los resultados obtenidos en este análisis.
77
Tabla 13
Prueba Hipótesis 5: Importancia de Modelo a Seguir
Femenino
Masculino
n
M
DE
M
DE
t
p
LI
LS
F
IT
227
8.31
2.644
7.71
2.476
1.442
.151
-.221
1.426
.235
No IT
286
7.61
2.736
7.41
2.874
0.615
.539
-.454
.867
.063
Todos
513
7.76
2.725
7.59
2.639
0.712
.477
-.300
.641
.171
Grupo
95% C
Nota: DE = desviación estándar; LI = límite inferior; LS = límite superior; C = nivel
de confianza; F = prueba de igualdad Levene
En el análisis realizado a todos los participantes se obtuvo un valor p de .477, por
lo cual no se rechaza la hipótesis nula a un 95% de confianza (p > 0.05). Es decir, no
existe diferencia estadísticamente significativa en la importancia que tiene un modelo a
seguir, por el género. Para la sub-población de estudiantes en IT se obtuvo un valor p de
.151, con el cual no se puede rechazar la hipótesis nula a un 95% de confianza (p > 0.05).
Por lo tanto, con un 95% de confianza no existe diferencia estadísticamente significativa
en la importancia que tiene un modelo a seguir, por el género.
Para la sub-población de estudiantes no relacionados a IT se obtuvo un valor p de
.539, con el cual no se puede rechazar la hipótesis nula a un 95% de confianza (p > 0.05).
Por lo tanto, con un 95% de confianza no existe diferencia estadísticamente significativa
en la importancia que tiene un modelo a seguir, por el género. Aunque no se rechaza la
hipótesis nula en ninguno de los análisis, el grupo de participantes que mayor importancia
identificó en un modelo a seguir fueron las mujeres en programas relacionados a IT
(media = 8.31).
78
Hipótesis 6: Intención de terminar estudios
intención de terminar sus estudios universitarios, por la presencia de un modelo a seguir.
La hipótesis nula es H0: μSI = μNO y la hipótesis alterna es H1: μSI ≠ μNO. Para probar la
hipótesis, se realizó un análisis de comparación de medias en una prueba T de muestras
independientes. El análisis se llevó a cabo para cada sub-población y para toda la
muestra en general. Los resultados de la prueba de hipótesis se muestran en la Tabla 14.
En el análisis realizado a todos los participantes se obtuvo un valor p de .656, para
la sub-población de estudiantes en IT se obtuvo un valor p de .896 y para la subpoblación de estudiantes no relacionados a IT, se obtuvo un valor p de .683. Según los
valores obtenidos, en ninguno de los grupos se puede rechazar la hipótesis nula. Es decir,
en una muestra de estudiantes subgraduados en Puerto Rico no existe diferencia
estadísticamente significativa en la intención de terminar sus estudios universitarios, por
la presencia de un modelo a seguir.
Tabla 14
Prueba Hipótesis 6: Intención de Terminar Estudios
NO
SI
95% C
Grupo
n
M
DE
M
DE
t
p
LI
LS
F
IT
226
9.74
0.873
9.76
0.691
-0.131
.896
-.242
.212
.216
No IT
289
9.69
1.348
9.74
0.977
-0.408
.683
-.336
.221
.695
Todos
515
9.71
1.184
9.75
0.857
-0.445
.656
-.228
.144
1.049
En esta premisa, la media de la intención de terminar los estudios estuvo entre
9.69 y 9.76, en una escala del 0 al 10.
79
Hipótesis 7: Importancia de modelo a seguir según la presencia del modelo
importancia de un modelo a seguir, según la presencia de un modelo. La hipótesis nula
es H0: μSI = μNO y la hipótesis alterna es H1: μSI ≠ μNO. Para probar la hipótesis, se realizó
un análisis de comparación de medias en una prueba T de muestras independientes. El
análisis se llevó a cabo para cada sub-población y para toda la muestra en general. La
Tabla 15 presenta los resultados obtenidos en este análisis.
En el análisis realizado a todos los participantes se obtuvo un valor p de .000. En
el análisis a los participantes de la sub-población de estudiantes IT se obtuvo un valor p
de .000. Igualmente, en la sub-población de estudiantes no relacionados a IT se obtuvo
un valor p de .000. Por lo tanto, en los tres análisis se rechaza la hipótesis nula a un 95%
de confianza. Esto significa que en la prueba de la hipótesis 7 se encontró evidencia de
que en una muestra de estudiantes subgraduados en Puerto Rico existe diferencia
estadísticamente significativa (p = .000) en la importancia que tiene un modelo a seguir,
según la presencia de un modelo a seguir.
Tabla 15
Prueba Hipótesis 7: Importancia de Modelo a Seguir Según la Presencia del Modelo
NO
Grupo
SI
95% C
n
M
DE
M
DE
t
p
LI
LS
F
IT
226
5.87
3.192
8.45
1.899
-7.271
.000
-3.23
-1.88
31.74
No IT
286
5.63
3.646
8.32
1.850
-8.238
.000
-3.33
-2.04
87.25
Todos
512
5.72
3.466
8.38
1.871
-11.07
.000
-3.12
-2.18
117.72
80
En una escala del 0 al 10, la media de la importancia de un modelo a seguir para
los participantes que no tenían un modelo estaba entre 5.63 y 5.87, mientras que la media
de los participantes que si podían identificar un modelo a seguir estaba entre 8.32 y 8.45.
Hipótesis 8: Salario esperado en el campo laboral
La hipótesis 8 establece que existe diferencia estadísticamente significativa en el
salario que esperan recibir en el campo laboral, por el género. La hipótesis nula es H0: μF
= μM y la hipótesis alterna es H1: μF ≠ μM. Para probar la hipótesis, se realizó un análisis
de comparación de medias en una prueba T de muestras independientes. El análisis se
llevó a cabo para cada sub-población y para toda la muestra en general. Los resultados
del análisis realizado a la hipótesis se muestran en la Tabla 16.
En el análisis realizado a todos los participantes se obtuvo un valor p de .000, lo
cual es razón para rechazar la hipótesis nula a un 95% de confianza. Es decir, en una
muestra de estudiantes subgraduados en Puerto Rico existe diferencia estadísticamente
significativa (p = .000) en el salario que esperan recibir en el campo laboral, por el
género.
Tabla 16
Prueba Hipótesis 8: Salario esperado en el Campo Laboral
Femenino
Masculino
n
M
DE
M
IT
210
15.55
10.53
No IT
268
14.13
Todos
478
14.40
Grupo
95% C
t
p
LI
LS
F
18.69 11.58
-1.520
.130
-7.21
0.93
0.02
8.28
18.47 15.29
-2.983
.003
-.721 -1.48
18.35
8.75
18.60 13.15
-3.875
.000
-6.33 -2.07
12.51
DE
81
En el análisis realizado a la sub-población de estudiantes en IT se obtuvo un valor
p de .130, con el cual no se puede rechazar la hipótesis nula a un 95% de confianza. Por
lo tanto, con un 95% de confianza no existe diferencia estadísticamente significativa (p =
.130) en el salario que esperan recibir en el campo laboral, por el género. En el análisis
realizado a la sub-población de estudiantes no relacionados a IT se obtuvo un valor p de
.003, por lo que se rechaza la hipótesis nula con un 95% de confianza. Es decir, existe
diferencia estadísticamente significativa (p = .003) en una muestra de estudiantes
subgraduados en Puerto Rico en el salario que esperan recibir en el campo laboral, por el
género.
Además de las pruebas de hipótesis, se realizaron otros análisis estadísticos para
obtener información adicional, los cuales se presentan a continuación.
Orientación (del campo IT)
La pregunta presentada en Tabla 17 fue utilizada en una prueba de hipótesis de la
investigación (Véase Tabla 9).
Tabla 17
Item: La profesión IT está mayormente orientada a las computadoras
Grupo (n)
M
1
2
3
4
5
NR
1 (183)
4.21
1.1
3.3
11.5
42.1
42.7
-
2 (45)
4.47
-
-
4.4
44.4
51.1
-
3 (121)
3.88
1.7
2.5
31.4
34.7
29.8
-
4 (168)
3.89
-
5.4
26.2
42.9
25.6
-
General (517)
4.05
.8
3.5
20.3
40.8
34.6
-
82
La opinión de los participantes en relación a la orientación del campo de IT hacia
las computadoras muestra el mayor porcentaje en la opción "de acuerdo", según la gráfica
de la Figura 7. Estos resultados son similares en los cuatro estratos de la muestra.
Figura 7. Profesión IT orientada a computadoras
Género Percibido
Los resultados presentados en la Tabla 18 corresponden a la opinión de los
estudiantes en relación a la orientación del campo de IT hacia los hombres. Esta premisa
fue utilizada en una hipótesis de la investigación (Véase Tabla 10). El grupo con mayor
porcentaje (en desacuerdo) es el grupo de las féminas en el campo de IT, el cual obtuvo
un 71.1%.
83
Tabla 18
Item: La profesión de IT está mayormente orientada a los hombres
Grupo (n)
M
1
2
3
4
5
NR
1 (181)
2.40
32.6
16.0
34.3
13.3
3.9
2
2 (45)
2.02
44.4
26.7
17.8
4.4
6.7
-
3 (119)
2.32
30.3
19.3
40.3
8.4
1.7
2
4 (167)
2.14
41.9
19.8
24.6
9.6
4.2
1
General (512)
2.26
36.1
18.9
31.1
10.2
3.7
5
Figura 8. Profesión IT orientada a hombres
Grado de Limitación (Barreras Percibidas Sobre el Campo de IT)
A continuación se estarán presentando los resultados obtenidos en cada una de las
preguntas relacionadas a las barreras que pueden ser percibidas por los estudiantes. La
84
mayoría de los participantes en cada grupo indicó estar de acuerdo con la premisa de que
las mujeres son capaces de desarrollar programas de utilidad (véase Tabla 19 y Figura 9).
Tabla 19
Item: Las mujeres son capaces de desarrollar programas (software) de utilidad
Grupo (n)
M
1
2
3
4
5
NR
1 (183)
4.67
1.6
1.1
2.2
18.6
76.5
-
2 (45)
4.78
-
-
4.4
13.3
82.2
-
3 (121)
4.33
3.3
.8
10.7
29.8
55.4
-
4 (168)
4.61
1.8
.6
1.8
26.8
69.0
-
General (517)
4.58
1.9
.8
4.3
23.4
69.6
-
Figura 9. Capacidad desarrollar programas
85
En resultados similares a los presentados en la premisa anterior, los participantes
indicaron estar de acuerdo cuando se les indicó que las mujeres y los hombres tienen las
mismas oportunidades de empleo en carreras de IT. Los hallazgos se presentan en la
Tabla 20 y Figura 10.
Tabla 20
Item: Las mujeres y los hombres tienen las mismas oportunidades de empleo en IT
Grupo (n)
M
1
2
3
4
5
NR
1 (183)
4.46
1.1
3.3
6.6
26.8
62.3
-
2 (45)
4.53
-
4.4
8.9
15.6
71.1
-
3 (121)
3.98
6.6
5.8
16.5
25.6
45.5
-
4 (168)
4.13
3.0
6.0
17.3
22.6
51.2
-
General (517)
4.25
2.9
4.8
12.6
24.2
55.5
-
Figura 10. Las mujeres y los hombres tienen las mismas oportunidades de empleo
86
En la Tabla 21 se presentan los resultados en la premisa de que se sienten
cómodos trabajando con personas del género opuesto. Como se puede ver en la gráfica
de la Figura 11, la mayoría de los participantes estuvo de acuerdo.
Tabla 21
Item: Me siento cómodo(a) trabajando con personas del género opuesto
Grupo (n)
M
1
2
3
4
5
NR
1 (183)
4.75
-
.5
2.7
17.5
79.2
-
2 (44)
4.77
-
-
2.3
18.2
79.5
1
3 (121)
4.56
3.3
.8
7.4
13.2
75.2
-
4 (167)
4.71
.6
.6
5.4
14.4
79.0
1
General (515)
4.69
1.2
.4
4.7
15.5
78.3
2
Figura 11. Cómodo(a) trabajando con género opuesto
87
Cuando se le preguntó a los participantes si las mujeres deben sacrificar su carrera
por sacar adelante a sus hijos/familia, en todos los grupos el mayor porcentaje estuvo en
desacuerdo, aunque no representan más de la mitad de los participantes de cada grupo.
Los resultados se presentan en la Tabla 22 y en la Figura 12.
Tabla 22
Item: Las mujeres deben sacrificar su carrera por sacar adelante a sus hijos/familia
Grupo (n)
M
1
2
3
4
5
NR
1 (180)
2.66
25.6
18.3
33.9
8.9
13.3
3
2 (45)
2.49
37.8
17.8
20.0
6.7
17.8
-
3 (121)
2.55
30.6
16.5
29.8
13.2
9.9
-
4 (168)
2.40
42.3
13.7
19.0
11.3
13.7
-
General (514)
2.54
33.3
16.3
26.8
10.5
13.0
3
Figura 12. Las mujeres deben sacrificar su carrera por sacar adelante a sus hijos/familia
88
Los participantes estuvieron de acuerdo con la premisa de que el bienestar de la
familia es más importante que las recompensas en el trabajo, según los resultados
presentados en la Tabla 23 y Figura 13.
Tabla 23
Item: El bienestar de la familia es más importante que las recompensas en el trabajo
Grupo (n)
M
1
2
3
4
5
NR
1 (182)
3.92
2.7
4.4
27.5
29.1
36.3
1
2 (44)
3.91
4.5
-
29.5
31.8
34.1
1
3 (120)
3.91
5.8
4.2
25.0
23.3
41.7
1
4 (167)
3.90
1.2
3.6
35.3
23.4
36.5
1
General (513)
3.91
3.1
3.7
29.6
26.1
37.4
4
Figura 13. Bienestar de la familia
89
Los datos de la Tabla 24 muestran que los participantes en programas de IT
consideran que tienen las destrezas que requiere una carrera de IT. Según la Figura 14,
los hombres tuvieron un porcentaje mayor al de las mujeres (79.7% vs 57.8%
respectivamente). Entre un 30 y 40% de los participantes de otros programas estuvo de
acuerdo, pero un 46% y 39% se mantuvieron neutrales.
Tabla 24
Item: Considero que tengo las destrezas que requiere una carrera de IT
Grupo (n)
M
1
2
3
4
5
NR
1 (182)
4.17
-
3.8
16.5
38.5
41.2
1
2 (45)
3.73
2.2
8.9
31.1
28.9
28.9
-
3 (121)
3.19
5.0
14.9
45.5
25.6
9.1
-
4 (168)
3.29
6.0
14.3
38.7
26.8
14.3
-
General (516)
3.62
3.3
10.3
31.8
30.8
23.8
1
Figura 14. Destrezas que requiere carrera IT
90
La mayoría de los participantes estuvo de acuerdo en que las mujeres tienen las
mismas destrezas técnicas que los hombres, según se presenta en la Tabla 25 y en la
Figura 15.
Tabla 25
Item: Las mujeres tienen las mismas destrezas técnicas que los hombres
Grupo (n)
M
1
2
3
4
5
NR
1 (183)
4.38
2.2
2.2
10.9
25.1
59.6
-
2 (45)
4.51
-
2.2
11.1
20.0
66.7
-
3 (120)
4.07
3.3
1.7
25.8
23.3
45.8
1
4 (168)
4.29
1.8
2.4
15.5
25.6
54.8
-
General (516)
4.29
2.1
2.1
15.9
24.4
55.4
1
Figura 15. Destrezas técnicas iguales
91
La mayoría de los participantes estuvo de acuerdo con la premisa de que pueden
disfrutar un ambiente de trabajo que está compuesto mayormente por hombres. Sin
embargo, el mayor porcentaje en ambas sub-poblaciones se obtuvo en ambos grupos de
las féminas (Véase Tabla 26 y Figura 16).
Tabla 26
Item: Puedo disfrutar un ambiente de trabajo que está compuesto mayormente por
hombres
Grupo (n)
M
1
2
3
4
5
NR
1 (183)
3.68
3.3
5.5
36.1
30.6
24.6
-
2 (44)
4.11
-
4.5
20.5
34.1
40.9
1
3 (121)
3.60
5.0
2.5
42.1
28.1
22.3
-
4 (168)
4.03
3.6
1.2
22.6
33.9
38.7
-
General (516)
3.81
3.5
3.3
31.8
31.4
30.0
1
Figura 16. Ambiente de trabajo masculino
92
Más del 50% en tres de los grupos se mantuvo neutral ante la premisa de que el
horario de trabajo es flexible, según los datos de la Tabla 27 y Figura 17.
Tabla 27
Item: Los profesionales de IT tienen un horario de trabajo flexible
Grupo (n)
M
1
2
3
4
5
NR
1 (183)
3.54
3.3
4.9
41.5
35.0
15.3
-
2 (45)
3.58
-
4.4
53.3
22.2
20.0
-
3 (120)
3.30
2.5
5.0
61.7
21.7
9.2
1
4 (168)
3.23
3.0
6.0
63.1
21.4
6.5
-
General (516)
3.39
2.7
5.2
54.3
26.4
11.4
1
Figura 17. Horario de trabajo flexible
93
El 45% de los estudiantes en programas de IT estuvieron en desacuerdo con la
premisa de que existe la misma cantidad de hombres y mujeres estudiando en IT (véase
Tabla 28 y Figura 18).
Tabla 28
Item: En mi opinión, existe la misma cantidad hombres y mujeres estudiando una carrera
como profesionales de IT
Grupo (n)
M
1
2
3
4
5
NR
1 (183)
2.72
18.6
27.3
29.0
14.2
10.9
-
2 (45)
2.64
22.2
24.4
31.1
11.1
11.1
-
3 (121)
2.92
11.6
19.0
45.5
14.0
9.9
-
4 (166)
3.04
7.8
24.1
37.3
18.1
12.7
2
General (515)
2.86
13.8
24.1
35.7
15.1
11.3
2
Figura 18. Gráfica igualdad estudiantes IT
94
En la Tabla 29 y en la Figura 19 se presenta que más del 30% de los estudiantes
en todos los grupos estuvo en desacuerdo con la premisa de que existe la misma cantidad
de hombres y mujeres trabajando en IT.
Tabla 29
Item: En mi opinión, existe la misma cantidad de hombres y mujeres trabajando como
profesionales de IT.
Grupo (n)
M
1
2
3
4
5
NR
1 (183)
2.81
16.4
23.5
35.0
12.6
12.6
-
2 (44)
2.77
13.6
25.0
43.2
6.8
11.1
1
3 (121)
2.93
10.7
21.5
42.1
14.9
10.7
-
4 (168)
2.96
8.9
25.0
37.5
18.5
10.1
-
General (516)
2.89
12.4
23.6
38.2
14.5
11.2
1
Figura 19. Gráfica igualdad trabajando en IT
95
En la Tabla 30 se presentan los resultados obtenidos para el grado de limitación
calculado según los valores indicados en las premisas presentadas en el instrumento. El
valor mínimo es de 11, el cual representa pocas barreras percibidas por los estudiantes, y
el valor máximo es 55, el cual corresponde a un alto nivel de barreras percibidas por los
estudiantes.
Tabla 30
Grado de Limitación según Estratos de Sub-Poblaciones
Grado de
Todos
Grupo 1
Grupo 2
Grupo 3
Grupo 4
limitación
(n = 517)
(n = 183)
(n = 45)
(n = 121)
(n = 168)
11-19
67
26
8
9
24
20-28
333
129
29
78
97
29-37
108
26
8
30
44
38-46
8
2
0
3
3
47-55
1
0
0
1
0
La Figura 20 presenta la gráfica de los resultados para estudiantes en programas
académicos relacionados a IT. En la gráfica se utilizaron los datos de la Tabla 30. En la
Figura 21 se presenta la gráfica para los estudiantes en programas académicos no
relacionados a IT. En ambos grupos el grado de limitación calculado es mayormente
bajo a neutral. Solo una minoría de estudiantes obtuvo un valor alto en esta variable. El
1.1% de los estudiantes masculinos en programas académicos de IT (grupo 1) obtuvo un
valor entre 38 y 46. Para la segunda sub-población, el 1.8% de los varones (grupo 3)
obtuvo un valor entre 38 y 46. El 2.5% de las féminas (grupo 4) obtuvo un valor entre 38
y 46, mientras que el 0.8% obtuvo un valor entre 47 y 55.
96
Figura 20. Grado de limitación (estudiantes IT)
Figura 21. Grado de limitación (estudiantes no IT)
97
Grado de Actitud (hacia el campo de IT)
La actitud es una de las variables de esta investigación. Según se discutió en la
metodología presentada en el Capítulo III, la actitud se estará midiendo como positiva o
negativa, incluyendo unos rangos de escala para distinguir entre ambas. A estos rangos
se les identificó como "mayormente positiva", "neutral" y "mayormente negativa".
A continuación se presentan los resultados de las aseveraciones relacionadas a la
actitud que tienen los estudiantes hacia la tecnología. Desde la Tabla 31 a la Tabla 37 se
presentan los resultados en cada una de las premisas, según los grupos de poblaciones.
Además, desde la Figura 22 hasta la Figura 28 se presentan las gráficas correspondientes
a cada una de las premisas. Los valores 1 y 2 están en una columna llamada "en
desacuerdo" mientras que los valores 3 y 4 en la columna "de acuerdo".
Luego se presenta el grado de actitud, el cual representa el total obtenido en esta
sección. El grado de actitud hacia el campo de IT se obtuvo como un valor total de las 7
premisas en esta sección. El grado de actitud tiene un valor mínimo de 11 y un valor
máximo de 55. Mientras mayor es el grado de actitud de los participantes hacia el campo
de IT, más positiva es la actitud.
Los resultados obtenidos en el grado de actitud se presenta en la Tabla 38,
separada por cada uno de los grupos de la muestra y para toda la muestra en general.
Además, en la Figura 29 y Figura 30 se presentan gráficas de comparación entre los
cuatro grupos.
98
Tabla 31
Item: Me gusta aprender sobre la tecnología
Grupo (n)
M
1
2
3
4
5
NR
1 (183)
4.81
3.3
-
.5
4.4
91.8
-
2 (45)
4.73
-
-
2.2
22.2
75.6
-
3 (121)
4.61
.8
.8
6.6
19.8
71.9
-
4 (168)
4.36
2.4
1.2
10.1
30.4
56.0
-
General (517)
4.61
2.1
.6
5.2
18.0
74.1
-
Figura 22. Aprender sobre tecnología
99
Tabla 32
Item: Los temas de tecnología son interesantes
Grupo (n)
M
1
2
3
4
5
NR
1 (183)
4.81
1.6
1.1
1.6
13.1
82.5
-
2 (45)
4.42
-
2.2
11.1
28.9
57.8
-
3 (121)
4.20
3.3
2.5
11.6
36.4
46.3
-
4 (167)
3.87
4.2
3.6
24.6
36.5
31.1
1
General (516)
4.30
2.7
2.3
12.2
27.5
55.2
1
Figura 23. Temas de tecnología son interesantes
100
Tabla 33
Item: La tecnología es fácil para mí
Grupo (n)
M
1
2
3
4
5
NR
1 (183)
4.14
1.1
3.3
16.9
38.3
40.4
-
2 (45)
3.78
-
8.9
28.9
37.8
24.4
-
3 (120)
3.82
3.3
2.5
30.0
37.5
26.7
1
4 (167)
3.89
2.4
4.8
21.0
44.9
26.9
1
General (515)
3.95
1.9
4.1
22.3
40.2
31.5
2
Figura 24. Tecnología es fácil para mi
101
Tabla 34
Item: La tecnología será una herramienta útil en mi trabajo
Grupo (n)
M
1
2
3
4
5
NR
1 (183)
4.77
1.6
.5
2.2
10.4
85.2
-
2 (45)
4.78
-
-
4.4
13.3
82.2
-
3 (120)
4.60
1.7
-
2.5
28.3
67.5
1
4 (167)
4.64
1.2
1.2
3.6
20.4
73.7
1
General (515)
4.69
1.4
.6
2.9
18.1
77.1
2
Figura 25. La tecnología es una herramienta útil
102
Tabla 35
Item: Necesito la tecnología para tener mejor desempeño en mi trabajo
Grupo (n)
M
1
2
3
4
5
NR
1 (183)
4.43
3.3
.5
9.3
23.5
63.4
-
2 (45)
4.53
-
2.2
8.9
22.2
66.7
-
3 (121)
4.21
.8
2.5
18.2
31.4
47.1
-
4 (167)
4.22
.6
2.4
17.4
34.1
45.5
1
General (516)
4.32
1.6
1.7
14.0
28.7
54.1
1
Figura 26. Tecnología para mejor desempeño
103
Tabla 36
Item: La tecnología es importante
Grupo (n)
M
1
2
3
4
5
NR
1 (183)
4.63
2.2
-
5.5
16.9
75.4
-
2 (45)
4.73
-
-
4.4
17.8
77.8
-
3 (120)
4.49
.8
2.5
8.3
23.3
65.0
1
4 (168)
4.33
1.8
2.4
10.7
31.5
53.6
-
General (516)
4.51
1.6
1.4
7.8
23.3
66.1
1
Figura 27. La tecnología es importante
104
Tabla 37
Item: Me interesa una carrera relacionada a tecnología
Grupo (n)
M
1
2
3
4
5
NR
1 (182)
4.60
2.2
1.6
6.0
13.7
76.4
1
2 (44)
4.02
6.8
2.3
22.7
18.2
50.0
1
3 (120)
3.28
12.5
12.5
30.0
25.0
20.0
1
4 (168)
3.04
13.7
16.1
33.9
25.0
11.3
-
General (514)
3.79
8.8
8.9
22.2
20.4
39.7
3
Figura 28. Carrera relacionada a tecnología
105
Tabla 38
Grado de Actitud Distribuídos por Estratos de la Muestra
Grupos (n)
Grado de
Todos
actitud
(n = 517)
1 (183)
2 (45)
3 (121)
4 (168)
7-11
7
3
0
2
2
12-16
4
1
0
1
2
17-25
51
3
4
14
30
26-30
167
26
13
53
75
31-35
288
150
28
51
59
Figura 29. Grado de actitud en programas de IT
106
Figura 30. Grado de actitud en programas no relacionados IT
Expectativa de Salario
Anteriormente se presentó la prueba para la hipótesis relacionada al salario
esperado por los estudiantes en el campo laboral. En la Tabla 39 se presenta la
frecuencia de los salarios por sub-poblaciones, una vez se agruparon los salarios en varios
rangos de valores, estos son: $7.00 a $9.00, $9.01 a $11.00, $11.01 a $15.00, $15.01 a
$20.00, $20.01 a $40.00 y más de $40.00. La Figura 31 presenta la gráfica de
comparación de los salarios esperados para las sub-poblaciones, incluyendo los salarios
para la muestra en general.
107
Tabla 39
Expectativa de Salario por Sub-Poblaciones
Salario
Estudiantes (n)
Todos
No IT (268)
IT (210)
(n=478)
$7.00 - $9.00
53
35
88
$9.01 - $11.00
67
25
92
$11.01 - $15.00
75
53
128
$15.01 - $20.00
33
56
89
$20.01 - $40.00
28
28
56
más de $40.00
12
13
25
Figura 31. Salario esperado de los estudiantes por sub-población
108
Presencia e Importancia del Modelo a Seguir
Se le preguntó a los participantes si podían identificar alguna persona (dentro o
fuera de la Universidad) como su modelo a seguir en sus estudios universitarios. Se les
indicó a los participantes que consideraran a aquella persona que es un profesional en el
área de sus estudios, que lo haya guiado o ayudado a establecer y alcanzar sus metas
durante sus estudios, le brinde consejos o que el participante lo visualice como un
ejemplo. La Figura 32 presenta los resultados de la sub-población de estudiantes de IT.
Figura 32. Gráfica modelo a seguir (estudiantes IT)
En la sub-población de estudiantes de IT, un 75.8% de los varones pudo
identificar un modelo a seguir en sus estudios universitarios, del cual el 52.2% son del
género masculino mientras que el 23.6% son del género femenino. Por otro lado, el
109
77.2% de las féminas identificó un modelo a seguir en sus estudios universitarios, el cual
se divide de forma igual para ambos géneros (38.6% para cada uno).
La Figura 33 presenta los resultados para la sub-población de estudiantes no
relacionados a IT. En esta sub-población, el 69.4% de los varones identificó un modelo a
seguir en sus estudios universitarios, del cual el 47.1% es del género masculino y el
22.3% es del género femenino. Por otro lado, el 70.8% de las mujeres identificó un
modelo a seguir, del cual el 20.8% es masculino y el 50% es femenino.
Figura 33. Gráfica modelo a seguir (estudiantes no IT)
A los participantes se les preguntó cuán importante consideran que es la presencia
del modelo a seguir en sus carreras universitarias. Para esta pregunta, se utilizó una
escala de 0 al 10, en la cual 0 corresponde a 'Poco Importante' y 10 corresponde a 'Muy
Importante'. La Tabla 40 muestra los resultados, separados por grupos.
110
Tabla 40
Importancia de Modelo a Seguir
Valor
Grupo 1
Grupo 2
Grupo 3
Grupo 4
% (Frecuencia)
% (Frecuencia)
% (Frecuencia)
% (Frecuencia)
0
3.6 (6)
6.7 (3)
6.6 (8)
4.2 (7)
1
-
-
-
1.8 (3)
2
2.2 (4)
-
1.7 (2)
1.8 (3)
3
1.1 (2)
-
3.3 (4)
0.6 (1)
4
.5 (1)
-
1.7 (2)
1.8 (3)
5
12.6 (23)
6.7 (3)
6.6 (8)
11.3 (19)
6
6.6 (12)
-
5.8 (7)
6.5 (11)
7
7.7 (14)
4.4 (2)
16.5 (20)
10.1 (17)
8
22.5 (41)
20.0 (9)
12.4 (15)
13.7 (23)
9
9.9 (18)
15.6 (7)
9.9 (12)
11.3 (19)
10
33.5 (61)
46.7 (21)
33.1 (40)
36.9 (62)
En los resultados se puede ver que el mayor porcentaje se obtuvo en el grupo de
mujeres en programas relacionados a IT, las cuales identificaron con un 46.7% como
muy importante (valor 10) la presencia del modelo a seguir en su carrera universitaria.
La media para el grupo 1 es de 7.71, en el grupo 2 es 8.31, en el grupo 3 es 7.41 y para el
grupo 4 es de 7.61. La importancia del modelo a seguir es utilizado en la hipótesis 5 y en
la hipótesis 7.
111
Intención de terminar estudios
A los participantes se les preguntó qué intención tienen de terminar sus estudios
universitarios. Para esta pregunta, se utilizó una escala de 0 al 10, en la cual 0
corresponde a 'Poca Intención' y 10 corresponde a 'Mucha Intención'. La Tabla 41
muestra los resultados, separados por grupos.
Tabla 41
Intención de Terminar Estudios
Valor
Grupo 1
Grupo 2
Grupo 3
Grupo 4
% (Frecuencia)
% (Frecuencia)
% (Frecuencia)
% (Frecuencia)
0
-
-
.8 (1)
-
1
-
-
-
-
2
-
-
-
-
3
-
-
.8 (1)
-
4
-
-
-
.6 (1)
5
.5 (1)
-
.8 (1)
1.8 (3)
6
.5 (1)
2.2 (1)
.8 (1)
-
7
1.6 (3)
-
2.5 (3)
1.2 (2)
8
3.8 (7)
4.4 (2)
-
1.8 (3)
9
7.7 (14)
4.4 (2)
4.1 (5)
3.6 (6)
10
85.8 (157)
88.9 (4)
90.1 (109)
91.1 (10)
112
Los resultados muestran que la mayoría de los participantes tienen un alto grado
de intención de terminar sus estudios universitarios, ya que el mayor porcentaje en todos
los grupos se obtuvo en el valor 10.
Imagen sobre los profesionales de IT
En esta sección se estarán presentando los resultados obtenidos en cada una de las
preguntas sobre la opinión que tienen los participantes sobre los profesionales de IT. Los
resultados de la primera premisa se presenta en la Tabla 42 y en la Figura 34.
Tabla 42
Item: La carrera de IT requiere buenas destrezas en matemáticas
Grupo (n)
M
1
2
3
4
5
NR
1 (182)
4.00
-
3.8
24.2
40.1
31.9
1
2 (44)
3.95
-
2.3
29.5
38.6
29.5
1
555553 (119)
3.60
4.2
3.4
38.7
36.1
17.6
2
4 (166)
3.47
3.0
7.8
41.6
34.3
13.3
2
General (511)
373
2.0
4.9
33.7
37.2
22.3
6
113
Figura 34. La carrera de IT requiere buenas destrezas matemáticas
En la premisa de que la carrera de IT es popular entre los estudiantes
universitarios, en todos los grupos la respuesta que predominó fue el valor neutral. Estos
resultados se presentan en la Tabla 43 y en la Figura 35.
Tabla 43
Item: La profesión de IT es una carrera popular entre los estudiantes universitarios
Grupo (n)
M
1
2
3
4
5
NR
1 (182)
3.40
2.7
8.8
46.2
30.8
11.5
1
2 (44)
3.50
4.5
4.5
40.9
36.4
13.6
1
3 (121)
3.25
5.0
12.4
45.5
27.3
9.9
-
4 (165)
3.22
4.2
13.9
46.1
26.7
9.1
3
General (512)
3.31
3.9
10.9
45.5
29.1
10.5
5
114
Figura 35. Carrera popular entre estudiantes universitarios
La mayoría de los estudiantes en programas de IT, representado por un 80%,
considera que pueden aspirar a tener un buen salario y más del 50% de los estudiantes en
otros programas está de acuerdo con esta premisa, aunque en menor proporción (Véase
Tabla 44 y Figura 36).
Tabla 44
Item: Los profesionales de IT pueden aspirar a tener un buen salario
Grupo (n)
M
1
2
3
4
5
NR
1 (182)
4.29
1.1
-
11.0
44.5
43.4
1
2 (43)
4.26
-
2.3
16.3
34.9
46.5
2
3 (120)
3.77
.8
.8
40.0
37.5
20.8
1
4 (165)
3.81
.6
6.1
27.3
44.2
21.8
3
General (510)
4.01
.8
2.4
23.5
42.0
31.4
7
115
Figura 36. Los profesionales de IT pueden aspirar a tener un buen salario
En la premisa de que los profesionales de IT son "adictos al trabajo", en todos los
grupos la respuesta que predominó fue el valor neutral. Estos resultados se presentan en
la Tabla 45 y en Figura 37.
Tabla 45
Item: Considero a los profesionales de IT como "adictos al trabajo" (workaholic)
Grupo (n)
M
1
2
3
4
5
NR
1 (183)
3.28
4.9
15.3
41.5
23.0
15.3
-
2 (45)
2.91
8.9
24.4
44.4
11.1
11.1
-
3 (121)
2.93
9.9
17.4
49.6
16.5
6.6
-
4 (167)
2.89
10.8
21.6
43.1
17.4
7.2
1
General (516)
3.04
8.3
18.6
44.2
18.6
10.3
1
116
Figura 37. Adictos al trabajo
En la Tabla 46 y
Figura 38 se presenta la opinión sobre la personalidad introverdida de los profesionales
de IT. En todos los grupos la respuesta que predominó fue el valor neutral.
Tabla 46
Item: Considero que los profesionales de IT son introvertidos (reservados, callados)
Grupo (n)
M
1
2
3
4
5
NR
1 (182)
3.07
11.0
13.7
43.4
20.9
11.0
1
2 (45)
2.96
6.7
24.4
42.2
20.0
6.7
-
3 (121)
3.13
10.7
9.9
43.8
26.4
9.1
-
4 (168)
2.98
13.7
14.9
44.0
14.9
12.5
-
General (516)
3.04
11.4
14.1
43.6
20.2
10.7
1
117
Figura 38. Introvertidos (reservados, callados)
Se le preguntó a los participantes su opinión sobre el prestigio de profesión de IT.
Más del 50% de los participantes en carreras de IT estuvo de acuerdo con la premisa,
mientras que la mayor parte de los participantes en otros programas se mantuvo neutral
(Véase Tabla 47 y Figura 39).
Tabla 47
Item: Considero que los profesionales de IT tienen una imagen prestigiosa
Grupo (n)
M
1
2
3
4
5
NR
1 (182)
3.72
.5
4.9
37.4
36.3
20.9
1
2 (45)
3.73
-
6.7
35.6
35.6
22.2
-
3 (119)
3.23
7.6
1.7
57.1
27.7
5.9
2
4 (165)
3.27
4.2
8.5
50.9
29.1
7.3
3
General (511)
3.46
3.3
5.5
46.2
31.9
13.1
6
118
Figura 39. Considero que los profesionales de IT tienen una imagen prestigiosa
La mayoría de los participantes considera que los profesionales de IT son
responsables, aunque el mayor porcentaje se obtuvo entre los estudiantes en programas
de IT. Los resultados se presentan en la Tabla 48 y en la Figura 40.
Tabla 48
Item: Considero que los profesionales de IT son responsables
Grupo (n)
M
1
2
3
4
5
NR
1 (181)
4.13
.6
1.7
21.0
38.1
38.7
2
2 (45)
4.07
-
-
33.0
26.7
40.0
-
3 (119)
3.61
3.4
1.7
40.3
39.5
15.1
2
4 (167)
3.68
1.8
1.8
38.3
43.1
15.0
1
General (512)
3.86
1.6
1.6
32.2
39.1
25.6
5
119
Figura 40. Profesionales de IT son responsables
Los estudiantes de IT consideran que los profesionales en su campo mantienen un
comportamiento ético (más del 70%), mientras que los estudiantes en otros programas
académicos se mantienen neutrales ante esta premisa (Véase Tabla 49 y Figura 41).
Tabla 49
Item: Considero que los profesionales de IT mantienen un comportamiento ético
Grupo (n)
M
1
2
3
4
5
NR
1 (181)
4.05
-
2.2
22.7
43.1
32.0
2
2 (45)
4.04
-
-
28.9
37.8
33.3
-
3 (120)
3.38
3.3
5.8
51.7
27.5
11.7
1
4 (168)
3.55
1.8
4.8
46.4
30.4
16.7
-
General (514)
3.73
1.4
3.7
37.7
34.8
22.4
3
120
Figura 41. Considero que los profesionales de IT mantienen un comportamiento ético
En la Tabla 50 y Figura 42 se puede ver que la mayoría de los participantes en
todos los grupos se mantienen neutrales ante la premisa de que los profesionales de IT
son sociables. Sin embargo, el porcentaje de los que mostraron estar de acuerdo con la
premisa es mayor entre los estudiantes de IT.
Tabla 50
Item: Considero que los profesionales de IT mayormente son sociables
Grupo (n)
M
1
2
3
4
5
NR
1 (183)
3.45
3.3
8.2
44.3
28.4
15.8
-
2 (44)
3.43
4.5
2.3
50.0
31.8
11.4
1
3 (120)
2.94
4.2
20.0
55.8
17.5
2.5
1
4 (167)
3.05
7.2
13.8
53.9
17.4
7.8
1
General (514)
3.20
4.9
12.3
50.6
22.6
9.7
3
121
Figura 42. Considero que los profesionales de IT mayormente son sociables
La mayoría de los participantes en todos los grupos estuvo de acuerdo en que los
profesionales de IT son inteligentes, pero el mayor porcentaje se obtuvo entre los
estudiantes de IT (Véase Tabla 51 y Figura 43).
Tabla 51
Item: Considero que los profesionales de IT son inteligentes
Grupo (n)
M
1
2
3
4
5
NR
1 (183)
4.36
1.6
-
10.4
36.6
51.4
-
2 (45)
4.23
-
-
20.5
36.4
43.2
-
3 (121)
3.93
1.7
1.7
29.8
36.4
30.6
-
4 (167)
3.96
1.8
1.8
25.7
40.1
30.5
1
General (515)
4.12
1.6
1.0
20.8
37.7
39.0
2
122
Figura 43. Considero que los profesionales de IT son inteligentes
En la Tabla 52 y Figura 44 se puede ver que la mayoría de los participantes en
programas de IT consideran que los profesionales de IT son cooperadores. Sin embargo,
la mayoría de los estudiantes en otros programas se mantuvo neutral ante esta premisa.
Tabla 52
Item: Considero que los profesionales de IT son cooperadores
Grupo (n)
M
1
2
3
4
5
NR
1 (183)
3.97
1.1
3.3
26.2
36.6
32.8
-
2 (45)
3.93
-
2.2
33.3
33.3
31.1
-
3 (120)
3.53
-
2.5
51.7
36.7
9.2
1
4 (167)
3.43
2.4
1.8
56.3
29.9
9.6
1
General (515)
3.69
1.2
2.5
42.5
34.2
19.6
2
123
Figura 44. Considero que los profesionales de IT son cooperadores
Los participantes estuvieron mayormente de acuerdo en que los profesionales de
IT tienen oportunidades de obtener promociones en el trabajo. Aunque en los cuatro
grupos más del 50% estuvo de acuerdo, el mayor porcentaje se encontró entre los
estudiantes de IT (Véase Tabla 53 y Figura 45).
Tabla 53
Item: Los profesionales de IT tienen oportunidad de obtener promociones en el trabajo
Grupo (n)
M
1
2
3
4
5
NR
1 (183)
4.05
1.6
.5
24.0
38.3
35.5
-
2 (43)
3.95
-
2.3
27.9
41.9
27.9
2
3 (121)
3.66
.8
4.1
38.0
42.1
14.9
-
4 (168)
3.63
1.2
4.2
41.1
37.5
16.1
-
General (515)
3.82
1.2
2.7
33.2
39.2
23.7
2
124
Figura 45. Obtener promociones en el trabajo
Los participantes indicaron que tienen una imagen positiva sobre los profesionales
de IT. Según se muestra en la Tabla 54 y en la gráfica de la
Figura 46, el porcentaje de IT que estuvo de acuerdo es mayor al de los estudiantes de
otros programas (80% vs 60% aproximadamente).
Tabla 54
Item: En general, tengo una imagen positiva sobre los profesionales de IT
Grupo (n)
M
1
2
3
4
5
NR
1 (183)
4.36
.5
2.7
11.5
30.6
54.6
-
2 (45)
4.29
-
-
15.6
40.0
44.4
-
3 (121)
3.71
.8
2.5
37.2
43.8
15.7
-
4 (168)
3.83
1.2
1.8
32.7
41.1
23.2
-
General (517)
4.03
.8
2.1
24.8
37.9
34.4
-
125
Figura 46. Imagen positiva en general
Mayor influencia en decisión de carrera profesional
En el instrumento se incluyó una pregunta para que el estudiante identificara qué
fue lo que más influyó en su decisión de estudiar en su programa académico. El
estudiante podía marcar una o más opciones. Las opciones fueron: (1) Interés por la
tecnología y/o computadoras, (2) Alguno de mis padres me lo sugirió (padre o madre),
(3) Algún familiar me lo sugirió, (4) Me lo sugirió un(a) amigo(a), (5) Me lo sugirió un
maestro en la escuela superior, (6) Me lo sugirió un profesor o consejero de la
Universidad, (7) La expectativa de empleo es alta, (8) La expectativa de salario es alta,
(9) Información recopilada en Internet.
No se le brindó oportunidad a los estudiantes de marcar opciones adicionales a las
mencionadas en la lista. Hubo participantes que no marcaron ninguna de las opciones
brindadas. Por esta razón, las nueve opciones se presentan en porcentajes en base a 100,
126
cada una por separado. En la Figura 47 se presenta una gráfica con los resultados
obtenidos para los estudiantes en programas relacionados a IT.
Cada barra en la gráfica presenta el porcentaje de los participantes de cada grupo
(1 y 2) que marcaron la opción. Se puede ver que el interés por la tecnología y/o
computadoras obtuvo el mayor puntaje para hombres y mujeres (79.2% y 55.6%
respectivamente). Tanto para hombres como para mujeres, la segunda opción con mayor
porcentaje es la expectativa de empleo (18.6% y 24.4%). En el grupo 1, la tercera opción
con mayor porcentaje es la información recopilada de internet y la cuarta opción con
mayor puntaje es la expectativa de salario (11.5% y 10.9% respectivamente). En el grupo
2, la tercera opción fue la sugerencia de un familiar y la cuarta opción fue la expectativa
de salario (17.8% y 15.6% respectivamente).
127
Figura 47. Mayor influencia en selección de carrera (estudiantes IT)
En la Figura 48 se presentan los resultados obtenidos para los estudiantes en
programas no relacionados a IT. Cada barra en la gráfica presenta el porcentaje de los
participantes de cada grupo (3 y 4) que marcaron la opción. El mayor porcentaje para
ambos grupos (masculino y femenino) de la sub-población de programas no relacionados
a IT lo obtuvo la expectativa de empleo (33.1% y 39.3% respectivamente). La segunda
opción con mayor puntaje en ambos grupos fue la información recopilada en internet
(24% y 25%). En la sub-población de estudiantes no relacionados a IT, en el grupo 3
señalaron la expectativa de salario en cuarta opción y la sugerencia de un profesor o
consejero de la universidad como quinta opción (19% y 15.7% respectivamente). En el
grupo 4, la expectativa de salario también ocupó el tercer lugar en mayor puntaje y el
cuarto lugar lo fue la sugerencia de los padres (11.9% y 9.5% respectivamente).
128
Figura 48. Mayor influencia en selección de carrera (estudiantes no IT)
En la Figura 49 se presentan los resultados obtenidos en esta pregunta analizando
la muestra en su totalidad (n = 517). El mayor porcentaje lo obtuvo el interés por la
tecnología (37%), mientras que la expectativa de empleo es la segunda razón con mayor
porcentaje (29%). La información recopilada en internet tiene el tercer mayor porcentaje
(19%), seguido por la expectativa de salario (14%), sugerencia de padres y sugerencia de
profesores o consejeros de la universidad (ambos con 9% cada uno) y la sugerencia de
algún familiar (8%). Las razones indicadas con un menor porcentaje, fueron las
sugerencias de un maestro (3%) y las sugerencias de un amigo (4%).
129
Figura 49. Mayor influencia en selección de carrera (todos)
Meta académica
Los participantes indicaron cuál es su principal meta académica actualmente. La
Tabla 55 presenta los resultados generales (n = 517). El 96.6% de los participantes
indicó que su meta académica es terminar sus estudios, mientras que solo el 7.4% de los
participantes (38 participantes) indicó que pretenden cambiar de carrera. Ninguno de los
participantes indicó tener la intención de abandonar sus estudios, la cual era la tercera
alternativa para esta pregunta.
130
Tabla 55
Principal Meta Académica de los Participantes
Meta Académica
Frecuencia
Porciento
PorcientoVálido
479
92.6
37.9
38
7.4
62.1
517
100.0
Terminar mis estudios (graduarme)
Cambiar de concentración y completar
una carrera en otro campo
Total
Hasta el momento se han presentado los resultados obtenidos para la prueba de las
hipótesis planteadas al inicio de la investigación. Además, se presentaron análisis
adicionales para cumplir con los objetivos de la misma. En el Capítulo V se discutirán
los resultados, se presentarán conclusiones, recomendaciones e implicaciones de la
investigación.
131
Capítulo V
Discusión de los Resultados
En este capítulo se discutirán los hallazgos de la investigación, los cuales se
presentaron en el Capítulo IV. El capítulo comienza con un resumen e interpretación de
las pruebas de hipótesis y una discusión sobre dichos resultados, posteriormente se
discutirán los resultados que ayudarán a responder las preguntas de investigación y, a su
vez, cumplir con los objetivos de la misma.
Objetivo de la investigación
En Puerto Rico existe desigualdad de género en los programas académicos
relacionados a IT y, a su vez, en el campo laboral de esta profesión. Por lo cual, el
objetivo principal de la investigación fue ayudar a identificar las barreras percibidas por
los estudiantes sobre los profesionales de sistemas de información en Puerto Rico y las
percepciones en cuanto a la participación del género femenino en esta carrera.
Resultados sobre las hipótesis
Tal como se estableció en la primera pregunta de la investigación, se propuso
identificar diferencias por género con respecto a las barreras percibidas y opiniones que
tienen una muestra de estudiantes subgraduados en Puerto Rico sobre los profesionales de
sistemas de información. Para ello, se plantearon varias hipótesis de comparación de
grupos en las cuales la variable que origina el contraste es precisamente el género. Otras
hipótesis utilizaron la presencia de un modelo a seguir como la variable que origina el
contraste entre los grupos. A continuación se discutirán los hallazgos de cada una de las
hipótesis de la investigación.
132
Los hallazgos de la primera hipótesis sugieren que no existe diferencia
estadísticamente significativa en la percepción sobre la orientación del campo de IT a las
computadoras, por el género. Este hallazgo fue similar en los tres análisis realizados,
estudiantes en programas de IT, estudiantes en programas no relacionados a IT y
estudiantes en su totalidad. Sin embargo, para los estudiantes que pertenecen a
programas académicos relacionados a IT es posible encontrar una diferencia
estadísticamente significativa por género si se utiliza un nivel de confianza de 90%.
Según los resultados presentados, los estudiantes que más de acuerdo estuvieron con la
idea de que el campo de IT está orientado a las computadoras fue la sub-población de
estudiantes de IT, donde la media de las mujeres fue de 4.47 y la media de los hombres
fue de 4.21. Los estudiantes en programas no relacionados a la tecnología se
mantuvieron entre "neutral" y "de acuerdo" pero en menor grado, ya que en esta subpoblación la media de las mujeres fue de 3.89 y la de los hombres fue de 3.88.
La segunda hipótesis establecía que existe diferencia estadísticamente
significativa en la percepción sobre el campo de IT como masculino, por el género. Los
hallazgos del análisis de la muestra en conjunto mostraron evidencia de que existe una
diferencia por género en este planteamiento, pero no fue así cuando se hizo el mismo
análisis separando las sub-poblaciones. En el caso de los estudiantes de IT, se encontró
una diferencia significativa a un 90% de confianza (valor p = .058), mientras que en los
estudiantes no relacionados a IT no presentan diferencias por género. Basado en la media
de cada grupo, los participantes indicaron que estaban "en desacuerdo" con el
planteamiento. Este hallazgo refleja que los estudiantes en general no perciben el campo
de IT como masculino, lo cual contrasta con las ideas presentados por Dorpenyo (2011),
133
Beede et. al. (2011), Etzkowitz & Ranga (2011), Blickenstaff (2005) y Anasi (2012). Sin
embargo, en esta investigación los resultados que muestran a los estudiantes en
programas subgraduados "en desacuerdo" con esta premisa no sugiere que dichos
estudiantes perciben el campo como femenino.
La tercera hipótesis de la investigación establecía que existe una correlación entre
la intención de terminar sus estudios y la actitud hacia el campo de IT, la cual sería
evaluada solamente para los estudiantes de IT. En este análisis, no se encontró un
vínculo significativo entre ambas variables (r = 0.038; valor p = .571). Por lo tanto, no se
puede relacionar la actitud que tienen los estudiantes hacia la carrera de IT con su
intención de terminar sus estudios. Podría ser necesario en estudios posteriores
identificar otras variables que puedan tener alguna relación con la intención que tienen
los estudiantes en terminar sus estudios, como por ejemplo la expectativa de empleo, el
interés por la tecnología, la expectativa de salario, entre otros. Estas variables fueron
señaladas por los participantes de la presente investigación como elementos que tienen
mucha influencia en la carrera profesional que escogieron, lo cual se discutirá más
adelante.
La segunda pregunta de la investigación pretendía responder si las barreras
percibidas podrían estar relacionados con la actitud que tienen los estudiantes
subgraduados hacia los profesionales de sistemas de información. Para esto se planteó la
cuarta hipótesis, la cual establece que existe una correlación entre la actitud hacia el
campo de IT y el grado de limitación percibido por los estudiantes. En el análisis
realizado a dicha hipótesis se vinculó a ambas variables en los diferentes grupos,
estudiantes de IT, estudiantes no relacionados a IT y el conjunto de todos los estudiantes.
134
En el análisis de esta hipótesis, la correlación es débil pero significativa al 99% de
confianza. Basado en los resultados del análisis de correlación bivariado (ver Tabla 12 y
Figura 6) y respondiendo a la segunda pregunta de investigación, aquellos estudiantes
que tienen una mayor actitud hacia el campo de IT (actitud más positiva), perciben un
menor grado de limitaciones y/o barreras en este campo.
La quinta hipótesis planteó que existe diferencia estadísticamente significativa en
la importancia que tiene un modelo a seguir, por el género. La sexta hipótesis planteó
que existe diferencia estadísticamente significativa en la intención de terminar sus
estudios universitarios, por la presencia de un modelo a seguir. En ambos casos, los
resultados obtenidos en la prueba de la hipótesis no mostraron evidencia de diferencias
significativas en las sub-poblaciones. Esto quiere decir, primero, que los grupos de
hombres y mujeres en ambas sub-poblaciones consideran la importancia de un modelo a
seguir de forma similar. Segundo, la intención que tienen los estudiantes en ambos
géneros y sub-poblaciones en terminar sus estudios universitarios no se la atribuyen a la
presencia de un modelo a seguir. Analizando los hallazgos en la sexta hipótesis,
podemos responder la tercera pregunta de investigación planteada: ¿La presencia de un
modelo a seguir ejerce una influencia significativa en los estudiantes sobre su intención
de terminar los estudios? La respuesta a la pregunta sería no, ya que en el análisis no se
encontró evidencia estadísticamente significativa para determinar que la intención que
tienen los estudiantes con algún modelo a seguir en completar su carrera sea diferente a la
intención de quienes no tienen un modelo a seguir.
En la investigación, los hallazgos del análisis realizados para la séptima hipótesis
sugieren que existe diferencia estadísticamente significativa en la importancia de un
135
modelo a seguir, según la presencia de un modelo. La diferencia está presente en ambas
sub-poblaciones y en el conjunto de los estudiantes como una sola muestra. Estos
hallazgos están relacionados con el segundo objetivo de la investigación, el cual
pretendía determinar si los estudiantes consideran que la presencia de los modelo a seguir
en el campo de su interés los ayuda a completar sus estudios. Basado en los resultados,
se concluye que los estudiantes que identificaron un modelo a seguir en sus estudios
universitarios consideraron más importante la presencia del modelo a seguir que aquellos
estudiantes que no lo identificaron. Por lo cual, aunque los estudiantes no le atribuyen a
los modelo a seguir su intención de terminar sus estudios, los estudiantes que tienen un
modelo a seguir si le otorgan mayor importancia al considerarlos como una guía para
alcanzar sus metas en su carrera universitaria.
Como octava hipótesis de la investigación se planteó que existe diferencia
estadísticamente significativa en el salario que esperan recibir en el campo laboral, por el
género. Según los hallazgos del análisis realizado en esta hipótesis, no existe diferencia
estadísticamente significativa para los estudiantes en programas relacionados a IT. Sin
embargo, en la sub-población de estudiantes en programas no relacionados a IT existe
diferencia estadísticamente significativa en el salario que esperan recibir en el campo
laboral. Además, se encontró diferencia por género en el salario inicial esperado en el
conjunto de estudiantes en general.
El salario inicial esperado por los hombres en programas académicos de IT es
$18.69 por hora, mientras que el de las mujeres es de $15.55 por hora. Entre los
estudiantes en programas no relacionados a IT, el salario inicial esperado por los hombres
es de $18.47 mientras que el de la mujer es de $14.13. Como se constata de lo anterior,
136
las mujeres en programas académicos de IT esperan obtener el 83% del salario que
esperan obtener los hombres, presentando una brecha de 17%. Es decir, por cada dólar
de ingreso que espera recibir el hombre en su salario, la mujer espera recibir $0.83. En
los estudiantes de programas no relacionados a IT, la brecha es mayor siendo un 23%.
En esta sub-población, las mujeres esperan obtener el 77% del salario que esperan los
hombres lo cual indica que por cada dólar de ingreso que espera el hombre, la mujer
espera $0.77. Estos hallazgos con una muestra de estudiantes subgraduados
puertorriqueños coinciden con los que presentó Schweitzer et. al. (2011), ya que él
sugirió que los estudiantes tienen diferentes percepciones sobre lo que deberían recibir
como remuneración en sus empleos.
En cuanto a los rasgos descriptivos que fueron presentados a los participantes en
forma de premisas, se encontraron similitudes y diferencias en los resultados cuando se
analizaron por sub-población y en conjunto. Los estudiantes en programas de IT
consideran que los profesionales de IT pueden aspirar a tener un buen salario (media en
los hombres fue 4.29 y en las mujeres 4.26). En esta premisa, el 87.9% de los hombres y
el 81.4% de las mujeres estuvo "de acuerdo". Sin embargo, los estudiantes de otros
programas indicaron estar "de acuerdo" pero en menor porcentaje (58.3% en los hombres
y 66% en las mujeres). Otra de las premisas en las que hubo alguna diferencia entre los
cuatro estratos de la muestra es relacionada al prestigio de la profesión. Los estudiantes
debían indicar cuán de acuerdo o no estaban con la premisa de que consideran que los
profesionales de IT tienen una imagen prestigiosa. La sub-población de estudiantes de IT
estuvo mayormente de acuerdo, representando el 57.2% de los hombres (grupo 1) y el
57.8% de las mujeres (grupo 2). Sin embargo, entre los estudiantes en programas no
137
relacionados a IT solo el 33.6% de los hombres (grupo 3) y el 36.4% de las mujeres
(grupo 4) estuvo de acuerdo.
Algunos de los resultados fueron similares entre ambas sub-poblaciones, por lo
que se puede utilizar el porcentaje de la muestra en conjunto como hallazgo porque no
hubo diferencias mayores. En general, el 76.7% de los estudiantes considera que los
profesionales de IT son inteligentes, el 93% de los estudiantes considera que las mujeres
son capaces de desarrollar programas (software) de utilidad, el 78% de los estudiantes se
sienten cómodos(as) trabajando con personas del género opuesto, el 79.7% considera que
los hombres y las mujeres tienen las mismas oportunidades de empleo en carreras de IT y
el 79.8% considera que las mujeres tienen las mismas destrezas técnicas que los hombres.
La mayoría de los estudiantes tienen una imagen positiva sobre los profesionales
de IT, sin embargo los mayores porcentajes se encontraron en la sub-población de
quienes estudian una carrera relacionada a IT (84% para estudiantes de IT vs 60% para
estudiantes no IT). Coinciden con estos resultados la diferencia obtenida en varias
premisas en las que el mayor porcentaje de estudiantes que están "de acuerdo" se
encuentran entre la sub-población de estudiantes en IT. Una de las premisas en el
instrumento indicaba que los profesionales de IT mantienen un comportamiento ético.
Resulta interesante la diferencia en los resultados obtenidos por sub-población. Los
estudiantes de IT indicaron estar "de acuerdo" con la premisa, en el cual se obtuvo un
75.1% en los hombres y un 71.1% en las mujeres. El porciento de los estudiantes en
otros programas académicos que estuvo de acuerdo fue menor, siendo un 39.2% en los
hombres y un 47.1% en las mujeres.
138
Por una lado, los profesionales de IT no son considerados como "sociables" ya
que solo el 32.3% estuvo de acuerdo. En esta premisa, también se encontró diferencia
entre las sub-poblaciones. El 44.2% de hombres y 43.2% de mujeres en programas de IT
estuvo de acuerdo, mientras que solo el 20% de hombres y el 25.2% de mujeres en otros
programas estuvo de acuerdo. Por otro lado, los estudiantes en programas de IT
consideran "cooperadores" a los profesionales de IT (69.4% de los hombres y 64.4% de
las mujeres) pero solo una minoría de los estudiantes en otros programas estuvo de
acuerdo con esta premisa (45.9% de los hombres y 39.5% de las mujeres).
Los hallazgos presentados sobre la mayor influencia que tienen los estudiantes al
escoger una carrera profesional fueron similares entre las sub-poblaciones. Sería
necesario que las instituciones universitarias utilizaran estrategias de reclutamiento
dirigidas a estos factores que influyen de alguna forma en la decisión que toman los
estudiantes. Para los estudiantes en programas de IT, el interés por la tecnología, la
expectativa de empleo y la expectativa de salario fueron las opciones en común para
ambos géneros. En el caso específico de las mujeres que optaron por una carrea en IT,
una influencia la tuvieron sus familiares y padres. Analizando este hallazgo, el apoyo de
la familia y/o padres es significativo para las féminas que deciden estudiar una carrera en
un campo en el cual serán minoría, aún cuando pueden no estar conscientes de la
desigualdad de género en dicho campo. Podría ser interesente estudiar en el futuro sobre
la influencia de la cultura, los valores aprendidos o roles esperados para la mujer en el
área de la tecnología, ya que tal vez las féminas necesitan ese apoyo adicional de parte de
su familia, a diferencia de sus pares varones.
139
Para los estudiantes en programas no relacionados a IT, la expectativa de empleo
y la información recopilada en internet fueron los que mayor influencia ejercen sobre su
decisión. En esta sub-población, también se encontró que la expectativa de salario,
sugerencia de profesor universitario y sugerencia de los padres y familiares fueron
señaladas por los estudiantes como razones que influyeron en su decisión. La opción de
sugerencia de los padres fue señalada más entre los varones que en las féminas (12.4% vs
9.5%), a diferencia de la sub-población de estudiantes de IT.
Basado en los hallazgos presentados sobre la influencia de diferentes factores en
la decisión de los estudiantes al escoger una carrera profesional, las instituciones
universitarias podrían presentarle a los estudiantes las tendencias de crecimiento en el
área de la tecnología (Organización Internacional del Trabajo, 2013) y en las diferentes
carreras profesionales. Se debe utilizar el internet (para los estudiantes en general) como
estrategia para difundir la información sobre las diferentes carreras profesionales y así
puedan recopilar, intercambiar y comparar información.
Conclusiones
Los hallazgos presentados en la investigación son el resultado de un estudio
realizado con una muestra de 517 estudiantes en programas subgraduados en diferentes
universidades de Puerto Rico. Esta muestra se separó en 2 sub-poblaciones: estudiantes
en programas relacionados a la tecnología y estudiantes en programas no relacionados a
la tecnología. Analizando los hallazgos de la investigación, y los resultados discutidos
previamente, surgen varias conclusiones:
1. En la muestra total, el 64% considera que el campo está orientado a las
computadoras mientras que el 95% de las féminas en programas de IT así
lo consideran. Se confirma entonces que una muestra de estudiantes
140
subgraduados puertorriqueños perciben el campo de IT como orientado a
las computadoras. Este hallazgo coincide con los presentados por Harrys,
Crushman, Kruck & Anderson (2009) y Stoilescu & McDougall (2011).
2. En contraste con investigaciones previas (Dorpenyo, 2011; Beede et. al.,
2011; Etzkowitz & Ranga, 2011; Blickenstaff, 2005), la muestra de
estudiantes en programas subgraduados en Puerto Rico no identificó el
campo de IT como orientado a los hombres. Específicamente, el 70% de
las féminas en programas de IT y el 60% de las féminas en otros
programas estuvo en desacuerdo con esta orientación (campo masculino),
lo cual contrasta con los hallazgos presentados por Martínez, Lugo y
Rivera (2007).
3. En la muestra de estudiantes subgraduados en Puerto Rico, no se encontró
diferencia por género en la importancia que tiene un modelo a seguir.
4. En la muestra estudiada, el grupo de participantes que mayor importancia
le otorgó a la presencia de un modelo a seguir en sus carreras
universitarias fue el de las féminas en programas relacionados a IT.
5. En la muestra de estudiantes subgraduados en Puerto Rico de programas
relacionados a la tecnología, no se encontró correlación entre la intención
de terminar los estudios y la actitud que tienen hacia el campo de IT.
6. La actitud presentada por la muestra de estudiantes subgraduados en
Puerto Rico permite llegar a la conclusión de que aquellos estudiantes que
tienen una actitud más positiva hacia el campo de IT, perciben un menor
grado de limitaciones en este campo.
141
7. La muestra de estudiantes subgraduados en Puerto Rico no le atribuye a
los modelo a seguir su intención de terminar los estudios. Sin embargo,
quienes tienen un modelo a seguir le otorgan mayor importancia. Estos
hallazgos sugieren que los estudiantes pueden no estar conscientes de la
influencia positiva que tienen los modelo a seguir en su carrera
universitaria hasta que pueden identificar uno.
8. En relación con el salario que esperan recibir los estudiantes, es posible
concluir que la muestra de estudiantes subgraduados de Puerto Rico espera
un salario inicial con diferencias por género entre un 17% y 23%. Los
resultados evidenciaron que las féminas esperan un salario menor que los
hombres, independientemente de que la carrera que estudien esté
relacionada a la tecnología. Si el salario esperado por una mujer es menor,
es posible que acepten una oferta de empleo con un salario menor al de los
hombres porque ese salario cumple con sus expectativas. Para ampliar
este hallazgo, se podría investigar sobre el salario que estarían dispuestos a
aceptar en el campo laboral una vez se gradúen, el cual pudiera ser
diferente al esperado.
9. El 93% de la población estudiada considera a las mujeres capaces de
desarrollar programas de utilidad, el 79.7% indicó que tienen las mismas
oportunidades de empleo que los hombres en el campo de IT y el 79.8%
indicó que tienen las mismas destrezas técnicas. Los porcentajes
obtenidos permiten concluir que la muestra de estudiantes subgraduados
142
puertorriqueños perciben a las mujeres con igualdad de oportunidades y
destrezas que los hombres para estudiar una carrera de IT.
10. El 45% de la muestra de estudiantes en programas de IT identificó
desigualdad de género entre los estudiantes de dichos programas
académicos y solo el 30% de los estudiantes de otros programas
académicos lo identificó. El porcentaje de quienes lo identificaron
representa menos de la mitad de los estudiantes. Basado en estos
hallazgos, se concluye lo siguiente:
a) La muestra de estudiantes subgraduados en Puerto Rico ignora el
sesgo de género que existe entre los estudiantes de IT.
b) La muestra de estudiantes subgraduados en Puerto Rico ignora el
sesgo de género que existe en el campo laboral de IT.
11. Se pudo identificar el perfil de los profesionales de sistemas de
información. Esta imagen percibida, según la muestra de estudiantes
subgraduados en Puerto Rico, sobre los profesionales de IT tiene algunas
similitudes y algunas diferencias entre las sub-poblaciones estudiadas.
a) La muestra de estudiantes en programas subgraduados en Puerto
Rico (en general) considera que los profesionales de IT pueden
aspirar a tener un buen salario, son inteligentes y no son sociables.
b) La muestra de estudiantes en programas subgraduados en Puerto
Rico (en general) no percibe diferencias en la capacidad para
desarrollar programas que tienen los hombres y las mujeres.
Además, percibe que hombres y mujeres tienen las mismas
143
oportunidades de empleo en el campo laboral de IT y tiene las
mismas destrezas técnicas.
c) La muestra de estudiantes en programas de IT percibe a los
profesionales de IT como cooperadores, consideran que tienen un
comportamiento ético y una imagen prestigiosa.
d) La muestra de estudiantes en programas no relacionados a IT, no
considera que los profesionales de IT tienen una imagen
prestigiosa, no considera que los profesionales de IT mantienen un
comportamiento ético y tampoco considera que los profesionales
de IT son cooperadores.
12. Entre los factores que mayor influencia tienen en la decisión de los
estudiantes al escoger una carrera profesional en áreas relacionadas a la
tecnología se encuentran: (a) el interés por la tecnología, (b) la expectativa
de empleo y (c) la expectativa de salario. En comparación con sus pares
varones, las féminas indicaron mayor influencia de sus familiares y padres
al escoger una carrera en el campo de IT.
13. Entre los factores que mayor influencia tienen en la decisión de los
estudiantes al escoger una carrera profesional en áreas no relacionadas a la
tecnología se encuentran: (a) la expectativa de empleo, (b) la información
recopilada en internet, (c) la expectativa de salario, (d) sugerencia de
profesor universitario y (e) sugerencia de los padres y familiares. En
comparación con sus pares varones, las féminas tienen menor influencia
de sus padres.
144
14. Resumiendo los resultados de las pruebas de hipótesis discutidos
previamente y respondiendo a las preguntas de investigación, se puede
concluir que existen ciertas diferencias por género con respecto a las
opiniones que tienen los estudiantes en programas subgraduados en Puerto
Rico sobre los profesionales de sistemas de información y las limitaciones
percibidas por los estudiantes están relacionadas a la actitud que tienen los
estudiantes hacia la carrera de IT.
15. La intención de los estudiantes en programas subgraduados en Puerto Rico
no está relacionada con la presencia de un modelo a seguir en su carrera
universitaria, aunque quienes identifican el modelo a seguir reconocen una
mayor importancia en el impacto que tiene en su carrera profesional.
Aportaciones de la Investigación
Hasta el momento, las investigaciones realizadas en Puerto Rico no han estudiado
en detalle la desigualdad de género que existe en el área de sistemas de información y
tecnología. Con el pasar de los años se vió un aumento en la matrícula universitaria
femenina, sin embargo este fenómeno no se ha presenciado en el campo de IT. Por lo
tanto, se considera que la investigación contribuye con las siguientes aportaciones.
1. Se diseñó un instrumento útil para medir el grado de actitud que tienen los
estudiantes en programas subgraduados hacia IT y permite identificar el
perfil que tienen sobre los profesionales de sistemas de información.
2. Se identificó la orientación del campo de IT y el perfil sobre los
profesionales de IT, desde la perspectiva de la población estudiada.
145
3. Se corroboró que la población estudiada en Puerto Rico desconoce o
ignora la desigualdad de género en el campo de IT a nivel académico y en
el campo laboral.
4. Se confirmó que existe una brecha en los salarios esperados por la
población estudiada, en la cual la mujer tiene una expectativa de salario
menor en comparación con la de sus pares varones.
Recomendaciones
Los hallazgos presentados en la investigación permiten a la investigadora ofrecer
las siguientes recomendaciones para futuras investigaciones:
1. Es necesario que las universidades estimulen la participación de las
féminas en los programas de ciencias de la información y tecnología. Esto
debe ser a través de los factores que más influencia tienen en ellas, como
lo son los modelo a seguir del género femenino en el campo de IT.
2. Continuar o ampliar el estudio en programas de nivel graduado, para así
identificar si la imagen y las barreras percibidas coinciden en ambos
niveles académicos.
3. Realizar la investigación con estudiantes en su cuarto año de escuela
superior en Puerto Rico, ya que en este momento es cuando cada uno de
estos estudiantes toman la decisión sobre su futuro académico.
4. Expandir la investigación a diferentes etapas de la línea de desarrollo de la
mujer en tecnología.
5. Incluir las dimensiones definidas por Hofstede (1983) como variables en
el estudio, las cuales pueden establecer una diferencia entre los países al
momento de identificar el apoyo del país hacia las mujeres en ciertas
146
ocupaciones tradicionalmente de varones. Por ejemplo, se puede incluir el
rechazo a la incertidumbre en aquellos países que no son innovadores en
cuanto a la tecnología. La cultura sería una dimensión para futuras
investigaciones en Puerto Rico, ya que se podría comparar su efecto en la
percepción de los estudiantes.
6. Incluir los factores que influyen en los estudiantes de programas
subgraduados en Puerto Rico para determinar el salario esperado en el
campo laboral. Esto es debido a que la presente investigación confirmó
una diferencia en el salario esperado por los estudiantes en programas
subgraduados, pero en esta investigación no se estudiaron las variables o
factores que puedan propiciar esta diferencia por género.
7. Expandir la investigación para identificar si los estudiantes que se gradúan
de los programas subgraduados en áreas relacionadas a IT en Puerto Rico
finalmente ejercen su profesión. Como lo planteó Breede et. al. (2011),
solo el 40% de los hombres y el 26% de las mujeres en su investigación
ejercían una profesión relacionada a sus estudios de nivel subgraduado.
En este capítulo se discutieron los resultados de la investigación, las conclusiones
y se presentaron las recomendaciones para futuras investigaciones de este fenómeno en
Puerto Rico, basadas en los hallazgos obtenidos en la investigación.
147
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159
Apéndices
160
Apéndice A - Códigos de Programas Académicos de Educación Superior
Classification of Instructional Programs 2010 (National Center for Education Statistics)
11 COMPUTER AND INFORMATION SCIENCES AND SUPPORT SERVICES.
Instructional programs that focus on the computer and information sciences and
prepare individuals for various occupations in information technology and computer
operations fields.
11.01
Computer and Information Sciences, General. (No substantive changes)
Instructional content for this group of programs is defined in codes
11.0101 - 11.0199.
11.0101 Computer and Information Sciences, General. (No substantive changes)
CIP Title or Definition Changed
A general program that focuses on computing, computer science, and
information science and systems. Such programs are undifferentiated as to
title and content and are not to be confused with specific programs in
computer science, information science, or related support services.
11.0102 Artificial Intelligence. (No substantive changes)CIP Title or Definition
Changed
A program that focuses on the symbolic inference, representation, and
simulation by computers and software of human learning and reasoning
processes and capabilities, and the computer modeling of human motor
control and motion. Includes instruction in computing theory, cybernetics,
human factors, natural language processing, and applicable aspects of
engineering, technology, and specific end-use applications.
See also: 14.4201 - Mechatronics, Robotics, and Automation Engineering.
11.0103 Information Technology. (No substantive changes)
A program that focuses on the design of technological information
systems, including computing systems, as solutions to business and
research data and communications support needs. Includes instruction in
the principles of computer hardware and software components,
algorithms, databases, telecommunications, user tactics, application
testing, and human interface design.
11.0104 Informatics. (New)
A program that focuses on computer systems from a user-centered
perspective and studies the structure, behavior and interactions of natural
and artificial systems that store, process and communicate information.
Includes instruction in information sciences, human computer interaction,
information system analysis and design, telecommunications structure and
information architecture and management.
Examples: - Social Informatics. See also: 26.1103 - Bioinformatics.,
51.2706 - Medical Informatics.
11.0199 Computer and Information Sciences, Other. (No substantive changes)
161
11.02
11.0201
11.0202
11.0203
11.0299
11.03
11.0301
11.04
11.0401
Any instructional program in computer science not listed above.
Computer Programming. (No substantive changes)
11.0201 - 11.0299.
Computer Programming/Programmer, General. (No substantive changes)
A program that focuses on the general writing and implementation of
generic and customized programs to drive operating systems and that
generally prepares individuals to apply the methods and procedures of
software design and programming to software installation and
maintenance. Includes instruction in software design, low- and high-level
languages and program writing; program customization and linking;
prototype testing; troubleshooting; and related aspects of operating
systems and networks.
Computer Programming, Specific Applications. (No substantive changes)
A program that prepares individuals to apply the knowledge and skills of
general computer programming to the solution of specific operational
problems and customization requirements presented by individual
software users and organizational users. Includes training in specific types
of software and its installation and maintenance.
Computer Programming, Vendor/Product Certification. (No substantive
changes)
A program that prepares individuals to fulfill the requirements set by
vendors for professional qualification as certified installation,
customization, and maintenance engineers for specific software products
and/or processes. Includes training in specific vendor-supported software
products and their installation and maintenance.
Computer Programming, Other. (No substantive changes)
Any instructional program in computer programming not listed above.
Data Processing. (No substantive changes)
Instructional content is defined in code 11.0301.
Data Processing and Data Processing Technology/Technician. (No
substantive changes)
A program that prepares individuals to master and use computer software
programs and applications for inputting, verifying, organizing, storing,
retrieving, transforming (changing, updating, and deleting), and extracting
information. Includes instruction in using various operating system
configurations and in types of data entry such as word processing,
spreadsheets, calculators, management programs, design programs,
database programs, and research programs.
Information Science/Studies. (No substantive changes)
Information Science/Studies. (No substantive changes)
A program that focuses on the theory, organization, and process of
information collection, transmission, and utilization in traditional and
electronic forms. Includes instruction in information classification and
organization; information storage and processing; transmission, transfer,
162
11.05
11.0501
11.06
11.0601
11.0602
11.0699
11.07
11.0701
and signaling; communications and networking; systems planning and
design; human interfacing and use analysis; database development;
information policy analysis; and related aspects of hardware, software,
economics, social factors, and capacity. See also: 25.0101 - Library and
Information Science., 52.1201 - Management Information Systems,
General.
Computer Systems Analysis. (No substantive changes)
Computer Systems Analysis/Analyst. (No substantive changes)
A program that prepares individuals to apply programming and systems
analysis principles to the selection, implementation, and troubleshooting
of customized computer and software installations across the life cycle.
Includes instruction in computer hardware and software; compilation,
composition, execution, and operating systems; low- and high-level
languages and language programming; programming and debugging
techniques; installation and maintenance testing and documentation;
process and data flow analysis; user needs analysis and documentation;
cost-benefit analysis; and specification design. See also: 14.2701 Systems Engineering.
Data Entry/Microcomputer Applications. (No substantive changes)
11.0601 - 11.0699.
Data Entry/Microcomputer Applications, General. (No substantive
changes)
A program that generally prepares individuals to perform basic data and
text entry using standard and customized software products. Includes
instruction in keyboarding skills, personal computer and work station
operation, reading draft texts and raw data forms, audio and tape dictation,
and various interactive software programs used for tasks such as word
processing, spreadsheets, databases, and others.
Word Processing. (No substantive changes)
A program that prepares individuals to perform text typing, table
construction, and document formatting tasks on personal computers at a
high rate of accuracy and proficiency. Includes instruction in keyboarding
skills, word processor operation, textual draft interpretation, audio and
tape dictation, and specific word processing program software.
Data Entry/Microcomputer Applications, Other. (No substantive changes)
Any instructional program in data entry/microcomputer applications not
listed above.
Computer Science. (No substantive changes)
Computer Science. (No substantive changes)CIP Title or Definition
Changed
A program that focuses on computer theory, computing problems and
solutions, and the design of computer systems and user interfaces from a
scientific perspective. Includes instruction in the principles of
163
computational science, computer development and programming, and
applications to a variety of end-use situations.
See also: 14.0901 - Computer Engineering, General.
11.08
11.0801
11.0802
11.0803
11.0804
Computer Software and Media Applications. (No substantive changes)
11.0801 - 11.0899.
Web Page, Digital/Multimedia and Information Resources Design. (No
A program that prepares individuals to apply HTML, XML, Javascript,
graphics applications, and other authoring tools to the design, editing, and
publishing (launching) of documents, images, graphics, sound, and
multimedia products on the World Wide Web. Includes instruction in
Internet theory, web page standards and policies, elements of web page
design, user interfaces, vector tools, special effects, interactive and
multimedia components, search engines, navigation, morphing,
ecommerce tools, and emerging web technologies.
Data Modeling/Warehousing and Database Administration. (No
A program that prepares individuals to design and manage the
construction of databases and related software programs and applications,
including the linking of individual data sets to create complex searchable
databases (warehousing) and the use of analytical search tools (mining).
Includes instruction in database theory, logic, and semantics; operational
and warehouse modeling; dimensionality; attributes and hierarchies; data
definition; technical architecture; access and security design; integration;
formatting and extraction; data delivery; index design; implementation
problems; planning and budgeting; and client and networking issues.
Computer Graphics. (No substantive changes)
A program that focuses on the software, hardware, and mathematical tools
used to represent, display, and manipulate topological, two-, and threedimensional objects on a computer screen and that prepares individuals to
function as computer graphics specialists. Includes instruction in graphics
software and systems; digital multimedia; graphic design; graphics
devices, processors, and standards; attributes and transformations;
projections; surface identification and rendering; color theory and
application; and applicable geometry and algorithms.
Modeling, Virtual Environments and Simulation. (New)
A program focusing on the principles of applied visual simulation
technology and the application of quantitative analyses to humancomputer interaction. Includes instruction in object-oriented
programming, artificial intelligence, computer communications and
networks, computer graphics, virtual worlds and simulation systems,
probability, statistics, stochastic modeling, data analysis, humanperformance evaluation, and human-behavior modeling. See also: 50.0411
- Game and Interactive Media Design.
164
11.0899 Computer Software and Media Applications, Other. (No substantive
changes)
Any instructional program in computer software and media applications
not listed above.
11.09
Computer Systems Networking and Telecommunications. (No substantive
changes)
11.0901 Computer Systems Networking and Telecommunications. (No substantive
changes)
A program that focuses on the design, implementation, and management
of linked systems of computers, peripherals, and associated software to
maximize efficiency and productivity, and that prepares individuals to
function as network specialists and managers at various levels. Includes
instruction in operating systems and applications; systems design and
analysis; networking theory and solutions; types of networks; network
management and control; network and flow optimization; security;
configuring; and troubleshooting.
Examples:
- Computer Systems Telecommunications
- Computer Systems Networking
11.10
Computer/Information Technology Administration and Management. (No
11.1001 - 11.1099.
11.1001 Network and System Administration/Administrator. (No substantive
changes)CIP Title or Definition Changed
A program that prepares individuals to manage the computer operations
and control the system configurations emanating from a specific site or
network hub. Includes instruction in computer hardware and software and
applications; local area (LAN) and wide area (WAN) networking;
principles of information systems security; disk space and traffic load
monitoring; data backup; resource allocation; and setup and takedown
procedures.
Examples:
- Network Administration
11.1002 System, Networking, and LAN/WAN Management/Manager. (No
A program that prepares individuals to oversee and regulate the computer
system and performance requirements of an entire organization or network
of satellite users. Includes instruction in performance balancing;
redundancy; local area (LAN) and wide area (WAN) network
management; system migration and upgrading; outage control; problem
diagnosis and troubleshooting; and system maintenance, budgeting, and
management.
11.1003 Computer and Information Systems Security/Information Assurance. (No
substantive changes)CIP Title or Definition Changed
165
11.1004
11.1005
11.1006
11.1099
A program that prepares individuals to assess the security needs of
computer and network systems, recommend safeguard solutions, and
manage the implementation and maintenance of security devices, systems,
and procedures. Includes instruction in computer architecture,
programming, and systems analysis; networking; telecommunications;
cryptography; security system design; applicable law and regulations; risk
assessment and policy analysis; contingency planning; user
access issues; investigation techniques; and troubleshooting.
Examples:
- Information Assurance - IT Security - Internet Security - Network
Security
- Information Systems Security
See also: 43.0116 - Cyber/Computer Forensics and Counterterrorism.
Web/Multimedia Management and Webmaster. (No substantive changes)
A program that prepares individuals to develop and maintain web servers
and the hosted web pages at one or a group of web sites, and to function as
designated webmasters. Includes instruction in computer systems and
networks, server installation and maintenance, web page design and
editing, information resources management, web policy and procedures,
Internet applications of information systems security, user interfacing and
usability research, and relevant management and communications skills.
Examples: - Website Development - Web Development - Webmaster
Information Technology Project Management. (New)
A program that prepares individuals to design, develop, and manage
information technology projects in a variety of companies and
organizations. Includes instruction in principles of project management,
risk management, procurement and contract management, information
security management, software management, organizational principles and
behavior, communications, quality assurance, financial analysis,
leadership, and team effectiveness.
See also: 52.0211 - Project Management.
Computer Support Specialist. (New)
A program that prepares individuals to provide technical assistance,
support, and advice to computer users to help troubleshoot software and
hardware problems. Includes instruction in computer concepts,
information systems, networking, operating systems, computer hardware,
the Internet, software applications, help desk concepts and problem
solving, and principles of customer service.
Examples:
- Technical Support Specialist
- Help Desk Specialist
- IT Support Specialist
Computer/Information Technology Services Administration and
Management, Other. (No substantive changes)
Any instructional program in computer/information technology services
administration and management not listed above.
166
See also: 51.0706 - Health Information/Medical Records
Administration/Administrator.
11.99
Computer and Information Sciences and Support Services, Other. (No
11.9999 Computer and Information Sciences and Support Services, Other. (No
Any instructional program in computer and information sciences and
support services not listed above. See also: 51.0707 - Health
Information/Medical Records Technology/Technician., 51.0709 - Medical
Office Computer Specialist/Assistant.
National Center for Education Statistics
Classification of Instructional Programs - 2010 (p. 22-25)
167
Apéndice B - Instituciones Egresados Código 11
Instituciones de Educación Superior en Puerto Rico que reportaron egresados de
grados de bachillerato con el código 11 durante los años académicos 2007 al 2011
Nombre de la Institución
1.
Colegio Universitario de San Juan
2.
Universidad de Puerto Rico-Arecibo
3.
Universidad de Puerto Rico-Bayamón
4.
Universidad de Puerto Rico-Mayagüez
5.
Universidad de Puerto Rico-Ponce
6.
Universidad de Puerto Rico-Río Piedras
7.
American University of Puerto Rico-Bayamón
8.
American University of Puerto Rico-Manatí
9.
Atlantic College
10. Caribbean University-Bayamón
11. Caribbean University-Carolina
12. Caribbean University-Ponce
13. EDP College of Puerto Rico-Hato Rey
14. EDP College of Puerto Rico-San Sebastian
15. Universidad Adventista de las Antillas
16. Pontificia Universidad Católica en PR-Arecibo
17. Universidad Central de Bayamón
18. Universidad del Sagrado Corazón
19. Universidad Interamericana de Puerto Rico-Aguadilla
20. Universidad Interamericana de Puerto Rico-Arecibo
21. Universidad Interamericana de Puerto Rico-Barranquitas
22. Universidad Interamericana de Puerto Rico-Bayamón
23. Universidad Interamericana de Puerto Rico-Fajardo
24. Universidad Interamericana de Puerto Rico-Guayama
25. Universidad Interamericana de Puerto Rico-Metro
26. Universidad Interamericana de Puerto Rico-Ponce
27. Universidad Interamericana de Puerto Rico-San Germán
28. Universidad Metropolitana
29. Universidad Politécnica de Puerto Rico
30. National University College-Arecibo
31. National University College-Bayamón
32. National University College-Río Grande
168
Apéndice C - Hoja Validación Instrumento - Panel de Expertos
Validación del Instrumento por Panel de Expertos
Nombre:
Apellidos:
Puesto de Trabajo Actual/ Categoría Docente:
Grado Académico obtenido
(Cualificación)
Título Universitario
Maestría
Doctorado
Otro:
Años de Experiencia en la Profesión:
Sistemas de Información
Área de Conocimiento:
Tecnología (IT)
Estudios de Género
Ciencias Computadoras
Otra:
.
Me gusta aprender sobre la tecnología.
2.
Los temas de tecnología son interesantes.
3.
La tecnología es fácil para mí.
4.
La tecnología será una herramienta útil en mi trabajo.
5.
Necesito la tecnología para tener un mejor desempeño en mi
trabajo.
La tecnología es importante.
La tecnología es necesaria en mi carrera profesional.
Me interesa una carrera relacionada a la tecnología.
6.
7.
8.
169
NO ES
NECESARIO
ESENCIAL
1.
ÚTIL, PERO
NO ESENCIAL
A continuación se solicita su opinión sobre cada uno de las preguntas/opiniones que se
incluyeron en el cuestionario, las cuales están agrupadas en diferentes secciones.
Considere que el cuestionario será utilizado para conocer las percepciones que tienen los
estudiantes en programas sub-graduados en diferentes instituciones universitarias en
Puerto Rico. Por tal razón, no se espera recibir respuestas correctas o incorrectas por
parte de los participantes.
Actitud de los Estudiantes Hacia la Tecnología
Actitud
ÚTIL, PERO
NO ESENCIAL
NO ES
NECESARIO
ESENCIAL
ÚTIL, PERO
NO ESENCIAL
NO ES
NECESARIO
ESENCIAL
ÚTIL, PERO
NO ESENCIAL
NO ES
NECESARIO
9.
ESENCIAL
Presencia/ Importancia del Modelo a Seguir
Modelo a Seguir
¿Puede identificar alguna persona (dentro o fuera de la
Universidad) como su modelo a seguir en sus estudios
universitarios? (Considere a aquella persona que es un
profesional en el área de sus estudios, que lo haya guiado o
ayudado a establecer y alcanzar sus metas durante sus
estudios, le brinde consejos o usted lo ve como un ejemplo,
etc.) (Marque solamente una opción)
 NO
 SI, puedo identificar un mentor (masculino)
 SI, puedo identificar una mentora (femenino)
10. Utilizando una escala del 1 al 10, ¿Cuán importante
considera que es la presencia del modelo a seguir (mentor/a)
en su carrera universitaria?
0 - Poco Importante
10 - Muy Importante
Intención de Terminar Estudios
Intención Terminar
11. Utilizando una escala del 1 al 10, ¿qué intención tiene de
terminar sus estudios universitarios?
0 - Poca Intención
10 - Mucha Intención
Imagen Percibida sobre IT
Opinión sobre IT
12. La profesión de IT está mayormente orientada a las
computadoras.
13. La profesión de IT está mayormente orientada a los
170
hombres.
16. La profesión de IT es una carrera popular entre los
estudiantes universitarios.
17. Los profesionales de IT pueden aspirar a tener un buen
salario.
18. Considero que los profesionales de IT son disciplinados.
19. Los profesionales de IT requieren mucho adiestramiento en
la tecnología.
20. Considero a los profesionales de IT como "adictos al
trabajo" ("workaholic").
21. En general, tengo una imagen positiva sobre los
22. Considero que los profesionales de IT son introvertidos
(reservados, callados).
23. Considero que los profesionales de IT tienen una imagen
prestigiosa.
24. Considero que los profesionales de IT son responsables.
25. Considero que los profesionales de IT mantienen un
comportamiento ético.
26. Considero que los profesionales de IT mayormente son
sociables.
27. En el campo de IT, el desempeño de un hombre será mejor
que el de una mujer.
28. Los estudios universitarios son más importantes para los
hombres que para las mujeres.
29. Considero que los profesionales de IT son inteligentes.
30. Considero que los profesionales de IT son cooperadores.
31. Los profesionales de IT tienen oportunidad de obtener
promociones en el trabajo.
171
NO ES
NECESARIO
ESENCIAL
14. Los profesionales de IT deben considerarse amigos(as) de
la tecnología.
15. La carrera de IT requiere buenas destrezas en matemáticas.
ÚTIL, PERO
NO ESENCIAL
Opinión sobre IT
38.
Las mujeres son capaces de desarrollar programas
(software) de utilidad.
Las mujeres y los hombres tienen las mismas oportunidades
de empleo en carreras de IT.
Me siento cómodo(a) trabajando con personas del género
opuesto.
Las mujeres deben sacrificar su carrera por sacar adelante a
sus hijos/familia.
El bienestar de la familia es más importante que las
recompensas en el trabajo.
Considero que tengo las destrezas que requiere una carrera
de IT.
Me considero amigo(a) de la tecnología.
39.
Me gusta utilizar lo último en la tecnología.
40.
Me gusta mantenerme actualizado en la tecnología.
41.
Las mujeres tienen las mismas destrezas técnicas que los
hombres.
Puedo disfrutar un ambiente de trabajo que está compuesto
mayormente por hombres.
Los profesionales de IT tienen un horario de trabajo flexible.
33.
34.
35.
36.
37.
42.
43.
44.
45.
En mi opinión, existe la misma cantidad de hombres y
mujeres estudiando una carrera como profesionales de IT.
En mi opinión, existe la misma cantidad de hombres y
mujeres trabajando como profesionales de IT.
172
NO ES
NECESARIO
ESENCIAL
32.
ÚTIL, PERO
NO ESENCIAL
Barreras Percibidas o Limitaciones que pueden ser encontradas en IT
Opiniones
Datos Demográficos
47.
Género
 F - Femenino
 M - Masculino
Tipo de Estudiante
 Tiempo Completo (12 créditos o más por semestre)
 Tiempo Parcial (11 créditos o menos por semestre)
48.
Edad
 16 - 18 años
 19 - 21 años
 22 - 24 años
 25 años ó más
49.
Estatus Ocupacional
 Estudio y trabajo (ya sea en la universidad o fuera)
 Estudio solamente y no trabajo
50.
Universidad en la que está
matriculado_____________________________
51.
Año académico en el cual se encuentra actualmente
 Primer año
 Segundo año
 Tercer año
 Cuarto año
 Quinto año o más
52.
Programa Académico
 Relacionado a Tecnología de la Información (Sistemas
de Información, Ciencias en Computadoras, Redes y
Telecomunicaciones, etc.).
 Programa no relacionado a Tecnología de la
Información
173
NO ES
NECESARIO
ESENCIAL
46.
ÚTIL, PERO
NO ESENCIAL
Preguntas Generales
54.
55.
Si está en un programa relacionado a Tecnología de la
Información, ¿Qué fue lo que más influyó en su decisión de
estudiar IT?
 Interés por la tecnología y/o computadoras
 Alguno de mis padres me lo sugirió (padre o madre)
 Algún familiar me lo sugirió
 Me lo sugirió un(a) amigo(a)
 Me lo sugirió un maestro en la escuela superior
 Me lo sugirió un profesor o consejero de la Universidad
 La expectativa de empleo es alta
 Información recopilada en Internet
 Otra razón (por favor, indique la razón)
___________________________________
El salario que espero obtener una vez me gradúe de la
universidad y obtenga un trabajo relacionado a mi carrera
es: $______________ .
 anual
 mensual
 por hora
¿En cuánto tiempo espera obtener una promoción en el
trabajo? (ascenso, aumento de salario, etc.)
_____________
 meses
 años
56. En estos momentos, ¿cuál es su principal meta académica?
 Terminar mis estudios
 Cambiar de concentración y completar una carrera en
otro campo
 Abandonar mis estudios por el momento
 Otra (por favor, indique) ___________________
¡Muchas gracias por su ayuda!
174
NO ES
NECESARIO
ESENCIAL
53.
ÚTIL, PERO
NO ESENCIAL
Preguntas Generales
Si tiene algún comentario sobre alguno de los ítems, lo puede hacer a continuación
(Favor indicar la sección o página dónde se encuentra):
175
Apéndice D - Carta Aprobación Protocolo IRB
176
177
Apéndice E - Hoja Informativa
178
179
Apéndice F - Modelo Carta Colaboración
23 de agosto de 2013
Estimada doctora _______________:
Estaré realizando una investigación como requisito de tesis para obtener el grado doctoral en
Gerencia de Sistemas de Información en la Universidad del Turabo. Recientemente el comité de
mi disertación aprobó mi propuesta de tesis. A continuación le incluyo un breve resumen de mi
propuesta que describe el propósito de la investigación.
El Consejo de Eduación de Puerto Rico (2013) muestra una participación
mayoritaria de la mujer en las diferentes instituciones de programas subgraduados.
Sin embargo, se puede notar que la mujer en los programas de ciencias de la
información y computadoras en Puerto Rico es minoría, tanto en bachilleratos
como en programas graduados de maestría y doctorado, de la misma forma que se
ha mencionado en Estados Unidos. Esto puede llevar a pensar que algunas
180
barreras o percepciones les impiden a las mujeres estudiar en estos programas o
mantenerse en los mismos. La Organización Internacional del Trabajo (2013)
sugiere que la tecnología durante los pasados años es un área que tiene una
tendencia a seguir creciendo y podría ser importante que los programas que
capacitan a los estudiantes en dichas áreas de la tecnología muestren ese mismo
crecimiento.
La presente investigación contribuirá a entender la imagen que tienen los
estudiantes de programas subgraduados en Puerto Rico sobre los profesionales de
sistemas de información. Este conocimiento será de ayuda en el proceso de
reclutamiento y retención de los estudiantes ya que los resultados de esta
investigación ayudarán al personal administrativo y a la facultad de las instituciones
de educación superior en Puerto Rico a concienciar sobre la desigualdad de género
en los programas. Esto permitirá desarrollar estrategias para reclutar a más
mujeres en los programas de sistemas de información, a través de estrategias de
orientación adecuada.
La población que estará siendo estudiada está compuesta por 32 instituciones universitarias que
ofrecen programas subgraduados de Sistemas de Información o áreas relacionadas (según ha
sido establecido en los códigos asignados por el Consejo de Educación de Puerto Rico). Entre
estas universidades se encuentra la ______________________________. Para la recopilación
de datos estaré utilizando un cuestionario que ya ha sido validado por un panel de expertos en el
área. La muestra de la población para la investigación será de ambos géneros, de 18 años o más
y podrán ser estudiantes a tiempo completo, o a tiempo parcial. Los estudiantes pueden tener la
intención de completar sus estudios o cambiar de carrera. Ninguno de los participantes será
manipulado para que acceda a participar en el estudio. No se considera que el participante estará
expuesto a mayores riesgos.
El participante proveerá datos en forma confidencial, ya que en ningún momento se estará
solicitando información que identifique al estudiante. Los datos recopilados serán guardados por
la investigadora y solo serán utilizados para la presente investigación. Los participantes que
formarán parte de esta investigación no estarán recibiendo remuneración alguna por su
participación. Las universidades a las que pertenecen los estudiantes participantes no estarán
recibiendo remuneración por su participación en el estudio. Solo se utilizará la universidad como
un criterio de inclusión del participante en el estudio, pero no se estará tomando en cuenta para el
análisis de los resultados. Los participantes pueden negarse a ser parte de la investigación sin
penalidad.
Por las razones que he expuesto anteriormente, solicito gentilmente su consentimiento para poder
hacer llegar el instrumento a los estudiantes en las facilidades del recinto. El tiempo aproximado
para completar el cuestionario es entre 10 y 15 minutos, aunque los participantes tendrán la
oportunidad de llevárselo y entregarlo luego.
Si necesita alguna información adicional para evaluar la solicitud que le hago o para aclarar alguna
duda me puede contactar en el correo electrónico [email protected].
Gracias anticipadas por su atención.
181
Diana M. López Robledo
Estudiante Programa Doctoral
Gerencia de Sistemas de Información
Gurabo, Puerto Rico
dmlr
182
Apéndice G - Análisis Alpha Cronbach
Case Processing Summary
N
Cases
Valid
a
Excluded
Total
%
455
88.0
62
12.0
517
100.0
a. Listwise deletion based on all variables in the
procedure.
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
N of Items
.824
35
Item-Total Statistics
Me gusta aprender sobre la
tecnología.
Los temas de tecnología
son interesantes.
La tecnología es fácil para
mí.
Corrected Item-
Cronbach's
Scale Mean if
Scale Variance
Total
Alpha if Item
Item Deleted
if Item Deleted
Correlation
Deleted
137.35
184.147
.431
.817
137.64
180.478
.489
.814
138.00
184.998
.310
.820
137.28
185.858
.396
.818
137.65
185.625
.302
.820
137.46
183.416
.447
.816
138.19
175.322
.490
.813
La tecnología será una
herramienta últil en mi
trabajo.
Necesito la tecnología para
tener un mejor desempeño
en mi trabajo.
La tecnología es importante.
Me interesa una carrera
relacionada a la tecnología.
183
¿Cuán importante considera
que es la presencia del
modelo a seguir (mentor/a)
134.40
170.253
.222
.842
132.25
190.111
.094
.826
137.91
184.884
.355
.819
139.72
191.034
.039
.829
138.23
183.929
.359
.818
138.68
184.760
.317
.819
137.95
182.645
.464
.816
138.96
185.085
.255
.821
138.93
190.863
.050
.828
138.51
179.947
.532
.813
138.13
180.178
.538
.813
138.22
181.381
.476
.815
en su carrera universitaria?
¿Qué intención tiene de
terminar sus estudios
universitarios?
La profesión de IT está
mayormente orientada a las
computadoras.
La profesión de IT está
mayormente orientada a los
hombres.
La carrera de IT requiere
buenas destrezas en
matemáticas.
La profesión de IT es una
carrera popular entre los
estudiantes universitarios.
Los profesionales de IT
pueden aspirar a tener un
buen salario.
Considero a los
profesionales de IT como
"adictos al trabajo"
("workaholic").
Considero que los
profesionales de IT son
introvertidos (reservados,
callados).
Considero que los
profesionales de IT tienen
una imagen prestigiosa.
Considero que los
responsables.
Considero que los
profesionales de IT
mantienen un
comportamiento ético.
184
Considero que los
profesionales de IT
138.78
181.345
.446
.816
137.84
181.849
.477
.815
138.29
179.577
.571
.813
138.13
180.518
.535
.814
137.92
178.816
.617
.812
137.38
185.455
.377
.818
137.72
183.185
.350
.818
137.28
187.399
.321
.820
139.51
188.184
.097
.829
138.10
187.700
.173
.824
138.32
177.426
.531
.812
137.68
184.058
.346
.819
mayormente son sociables.
Considero que los
inteligentes.
Considero que los
cooperadores.
tienen oportunidad de
obtener promociones en el
trabajo.
En general, tengo una
imagen positiva sobre los
Las mujeres son capaces
de desarrollar programas
(software) de utilidad.
Las mujeres y los hombres
tienen las mismas
oportunidades de empleo en
carreras de IT.
Me siento cómodo(a)
trabajando con personas del
género opuesto.
Las mujeres deben
sacrificar su carrera por
sacar adelante a sus
hijos/familia.
El bienestar de la familia es
más importante que las
recompensas en el trabajo.
Considero que tengo las
destrezas que requiere una
carrera de IT.
Las mujeres tienen las
mismas destrezas técnicas
que los hombres.
185
Puedo disfrutar un ambiente
de trabajo que está
compuesto mayormente por
138.17
187.617
.179
.823
138.60
183.457
.410
.817
139.15
189.368
.090
.827
139.10
188.044
.137
.825
hombres.
tienen un horario de trabajo
flexible.
En mi opinión, existe la
misma cantidad de hombres
y mujeres estudiando una
carrera como profesionales
de IT.
En mi opinión, existe la
misma cantidad de hombres
y mujeres trabajando como
186

El género como factor determinante al escoger una carrera

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