Lo scorso 5 dicembre sono stati presentati i risultati dell’Indagine internazionale PISA 2022 (Programme for International Student Assessment) condotta dall’OCSE. Su questo sito abbiamo pubblicato prima un commento a cura di Federica Ferretti, e poi in seguito un’analisi più approfondita da parte di due esperti della CIIM (Commissione Italiana per l’Insegnamento della Matematica dell’UMI) Roberto Capone e Ketty Savioli. Adesso Roberto Capone e Ketty Savioli, in collaborazione con Francesca Ferrara, ci propongono un approfondimento sui problemi legati alle differenze di genere. 

Questo contributo segue un precedente approfondimento pubblicato allo scopo di diffondere una certa consapevolezza sulla tipologia di risultati che l’ultima indagine OCSE-PISA per la matematica fornisce per gli studenti e le studentesse quindicenni italiani¹. In tale approfondimento, anticipavamo che i risultati che ci riguardano evidenziano sì punti di forza ma anche punti di criticità quali, ad esempio, le disparità o differenze legate al genere, le quali permettono riflessioni importanti, per nulla evidenti a letture assolute e frettolose dei dati.

Il tema delle differenze è particolarmente importante e interessante, per almeno due ragioni. Da un lato, è un tema attuale, di forte impatto sociale, visto il basso tasso di scelta delle carriere STEM da parte delle donne nel nostro Paese (di cui sono conseguenza salari e trattamenti pensionistici penalizzanti se comparati a quelli degli uomini). Dall’altro lato, i dati PISA sui risultati degli studenti sono utilizzati per monitorare progressi verso uno degli obiettivi cruciali di sviluppo sostenibile dell’Agenda 2030 delle Nazioni Unite, l’obiettivo 4, che mira a garantire un’istruzione di qualità inclusiva ed equa e a promuovere opportunità di apprendimento permanente per tutti.

Questo obiettivo prevede due importanti sotto-obiettivi: garantire che tutte le ragazze e tutti i ragazzi completino un’istruzione primaria e secondaria gratuita, equa e di qualità, che porti a risultati di apprendimento pertinenti ed efficaci (4.1.1); eliminare le disparità di genere nell’istruzione e garantire la parità di accesso a tutti i livelli di istruzione e formazione professionale per le persone vulnerabili, comprese le persone con disabilità, le popolazioni indigene e i bambini in situazioni di vulnerabilità (4.5). L’obiettivo 4.5 insomma concerne tutti i tipi di disuguaglianze nei risultati di apprendimento.

I risultati dell’indagine PISA 2022, il cui focus è stata la matematica, si concentrano nello specifico sulle disuguaglianze di genere e socio-economiche (discusse nel volume intitolato: “The State of Learning and Equity in Education”)². All’indomani della pubblicazione di tali risultati, diverse testate giornalistiche hanno manifestato in modi più o meno sensazionalistici preoccupazione circa la differenza tra i punteggi ottenuti dalle studentesse e dagli studenti italiani. Ne riportiamo diverse a titolo di esempio: “Ocse-Pisa, la scuola italiana non sa insegnare matematica alle ragazze: Italia peggiore al mondo” (Corriere della Sera), “Matematica: gli studenti italiani non migliorano, resta il divario tra maschi e femmine” (Focus Scuola), “Italy has highest gender gap in mathematics – OECD study” (ANSA English), “Le ragazze stentano in matematica rispetto ai ragazzi, ma hanno risultati migliori in lettura” (Tecnica della Scuola); “Ragazze indietro in matematica. E non è una buona notizia per l’Italia” (Avvenire).

Qui vogliamo affrontare alcune questioni fondamentali in modo più analitico rispetto a quanto non abbia fatto la stampa, ad esempio: che cosa dicono i risultati di PISA 2022 in merito al divario di genere in matematica nel nostro Paese? Esiste una relazione tra le differenze di genere in matematica e le abilità in matematica? E tra le disuguaglianze di genere in matematica e le abilità nella lettura? Come affrontare la disparità di genere in matematica?

Che cosa dice la prova PISA sulle disuguaglianze in matematica?

La prova PISA misura le disuguaglianze mediante cosiddetti “indici di parità” che esprimono il rapporto tra due popolazioni, in particolare tra ragazze e ragazzi e tra studenti socio-economicamente svantaggiati e avvantaggiati. Brevemente, l’indice di parità rileva la parità nella percentuale di studenti (femmine o maschi, svantaggiati o avvantaggiati) il cui punteggio raggiunge il livello 2 o un livello superiore di competenza in matematica (il livello 2 è preso come riferimento poiché rappresenta il livello minimo di competenza per ogni disciplina considerata)³.

La rilevazione del 2022 fornisce gli indici di parità nel caso della matematica. Da un lato, il report indica che la percentuale di studenti sotto il livello 2 di competenza in matematica è aumentata in modo significativo rispetto alle due rilevazioni precedenti (2015 e 2018, che differivano di poco), con una percentuale pari a circa il 30%. In poche parole, ciò significa che sono aumentati in percentuale i “meno bravi”⁴. Dall’altro lato, in media, i paesi OCSE sono vicini a una parità di genere per la competenza in matematica anche se i ragazzi appaiono ancora favoriti rispetto alle ragazze, come si evince nel grafico (Figura 1): l’indice medio è infatti uguale a 0,98; il rombo, qui associato alla disparità di genere, è molto vicino alla linea che indica “Nessuna disparità”. Ancora più sfavoriti, in un discorso più generale sulle disuguaglianze, sono gli studenti con status socio-economico svantaggiato rispetto a coloro che hanno uno status avvantaggiato: l’indice medio si attesta in tal caso intorno a 0,60; nel grafico, il cerchio, associato alla disparità di status, è più lontano dalla linea “Nessuna disparità” (Figura 1).

Figura 1. Indice di parità per genere e per contesto socio-economico. Il rombo indica “le ragazze rispetto ai ragazzi”, il cerchio “gli studenti svantaggiati rispetto agli studenti avvantaggiati”. La media dei paesi OCSE è evidenziata in azzurro.

A livello macro, il report conferma che, in media, nei paesi OCSE i ragazzi ottengono punteggi in matematica più alti di 9 punti rispetto a quelli delle ragazze (Figura 2)⁵. Sono d’altra parte le femmine, sempre nei paesi OCSE, a superare i maschi in lettura di addirittura 24 punti. Osserviamo dunque che il divario in matematica è in media consistentemente più piccolo del divario legato alle competenze in lettura. Altro dato interessante è il seguente: dei 37 paesi OCSE che hanno partecipato a PISA 2022, 34 presentano un divario in matematica a favore dei maschi (per lo più significativo) e solo 3 un divario a favore delle femmine (in Norvegia e in Slovenia la differenza è piccola e non significativa, in Finlandia i punteggi delle femmine sono superiori di 5 punti rispetto a quelli dei maschi).

Figura 2. Infografica – Differenza di punteggio ragazzi-ragazze.

Oltre a essere pervasiva, la tendenza sulla matematica non è una novità di PISA 2022, infatti una differenza legata al genere nei risultati di matematica (a favore dei maschi) era apparsa anche nelle precedenti edizioni dell’indagine, sin dall’anno del suo debutto (2000). Nella maggioranza dei paesi, inoltre, questa differenza non è variata in modo significativo tra il 2018 e il 2022, tipicamente perché sono peggiorati i risultati sia dei ragazzi sia delle ragazze.

Se, rispetto alla media OCSE, consideriamo il caso specifico degli studenti italiani, scopriamo qualche risultato che può sorprendere. Innanzitutto, la media OCSE dei punteggi in matematica è pari a 472 punti e l’Italia si comporta abbastanza bene, ottenendo un punteggio medio (471 punti) che non differisce significativamente dalla media. Per i risultati in lettura va ancora meglio, dal momento che l’Italia mostra una prestazione media (482 punti) che supera il punteggio medio dei paesi OCSE (477 punti).

In secondo luogo, però, scopriamo che il divario di genere in matematica a favore dei ragazzi italiani si attesta a 21 punti contro i 9 della media OCSE (Figure 2 e 3) e che l’Italia si ritrova, tra tutti i paesi OCSE, ad avere la più alta disuguaglianza di genere in matematica. Si tratta di un dato da non leggere in modo assoluto ma che vale la pena di mettere in relazione con altre variabili. Ad esempio, è interessante osservare che le ragazze ottengono punteggi sotto la media (461 rispetto a 468) mentre i ragazzi ottengono punteggi più alti pur non significativamente diversi rispetto alla media (482 rispetto a 477). In altre parole, l’ultima prova PISA sulla matematica mostra che i ragazzi italiani si comportano mediamente come i loro pari degli altri paesi, mentre le ragazze italiane presentano risultati peggiori rispetto alle loro pari negli altri paesi.

Figura 3. Istantanea del divario di genere – Media OCSE e ITALIA. Caselle azzurre indicano un punteggio medio superiore alla media OCSE, caselle bianche un punteggio con differenze non statisticamente significative e caselle grigie un punteggio medio inferiore alla media OCSE. Il divario di genere è positivo (negativo) quando è a favore dei ragazzi (delle ragazze). La variazione del divario di genere tra il 2018 e il 2022 è positiva (negativa) se il divario è stato maggiore (minore) in PISA 2022 rispetto a PISA 2018. Note: I valori statisticamente significativi sono evidenziati in grassetto.

Oltre a queste specificità, nel 2022 la situazione in Italia differisce da quella fotografata nel 2018 per soli 6 punti, in positivo: non si tratta di un aumento significativo dal punto di vista statistico. Indicativamente, quindi, la differenza di punteggio legata al genere non è peggiorata rispetto alla rilevazione precedente; tuttavia, rivela una problematica attuale per l’Italia. Poiché PISA 2022 utilizza, come dato stimato, il fatto che 20 punti equivalgono a circa un anno di scuola⁶, il divario di genere rilevato indica che le ragazze italiane quindicenni risultano più fragili in termini di competenza matematica rispetto ai ragazzi italiani della stessa età.

I dati quantificano la situazione misurando le disuguaglianze di genere tra ragazzi e ragazze quindicenni rispetto alle loro prestazioni nella prova, ma il divario di genere è un fenomeno complesso e più articolato di quanto si possa pensare. Ricerche recenti hanno escluso che abilità innate o aspetti di tipo biologico possano essere determinanti. Sembrano invece incidere fattori sociali e culturali (legati alla società e al contesto in cui si è immersi, compreso lo status socio-economico della famiglia di origine) che possono rafforzare attitudini e comportamenti stereotipati, i quali si riflettono sui risultati in matematica (Giberti, 2019; Ferrara et al., 2022). Anche l’organizzazione del sistema scolastico, le aspettative degli studenti e le caratteristiche ambientali sono fattori collegabili alle differenze di genere (Marks, 2008; Else-Quest et al., 2010). Lo stesso docente può giocare un ruolo cruciale: ci sono studi che riportano la tendenza a sopravvalutare le capacità matematiche dei ragazzi, riponendo maggiori aspettative e atteggiamenti più positivi nei loro confronti che nei confronti delle ragazze (ad es., Li, 1999).

La problematica della disparità di genere, perciò, necessita di essere analizzata (e di conseguenza affrontata) in riferimento al contesto socio-culturale nel quale emerge. Maschi e femmine ottengono punteggi diversi in matematica non perché maschi o femmine o perché i maschi sono più bravi delle femmine, ma piuttosto in relazione a numerose variabili che concorrono alla costruzione delle loro identità nel contesto familiare, sociale, educativo nel quale crescono e imparano e diventano cittadini e cittadine del mondo.

Quale relazione tra disuguaglianze e abilità in matematica?

Ricordiamo che i risultati della rilevazione PISA sono forniti da punteggi che derivano da un processo statistico complesso il quale tiene conto della difficoltà degli item presenti nella prova e di come si distribuiscono le competenze degli studenti, su una scala di competenza comune. L’esistenza della scala permette di descrivere il livello di competenza (o livello di abilità) di ogni partecipante alla prova sulla base del tipo di item (o di compiti) che è in grado di risolvere in modo corretto.

Il punteggio medio di un paese (la competenza media) può cambiare nel tempo come risultato di miglioramenti o cali della prestazione degli studenti di livello più basso, medio e più alto. Cioè, può cambiare la differenza di prestazione tra i meno abili e i più abili, dando vita a una distribuzione dei punteggi che presenta una media diversa (ad esempio, in PISA 2022, il punteggio medio dei paesi OCSE in matematica è fermo a 472 punti, mentre era pari a 487 nella rilevazione precedente).

Alla luce di ciò, è interessante conoscere che cosa è avvenuto nell’ultima rilevazione agli estremi della distribuzione dei punteggi, vale a dire al decimo e al novantesimo percentile. Il decimo percentile individua il punteggio al di sotto del quale si colloca solo il 10% dei partecipanti (gli studenti con i risultati più deboli) e il novantesimo percentile il punteggio al di sopra del quale si colloca solo il 10% dei partecipanti (gli studenti con i risultati più elevati). Le differenze di prestazione a questi estremi sono importanti perché, in media e nella maggior parte dei paesi, la variabilità dei risultati è maggiore tra i ragazzi rispetto alle ragazze in tutte le discipline misurate dalla rilevazione PISA.

Per quanto riguarda nello specifico la matematica, vediamo che in media i ragazzi con i risultati più alti superano le ragazze con i risultati più alti (la media OCSE si attesta su una differenza di 22 punti) e questo accade nella gran parte dei paesi. In particolare, in Israele, Italia e Stati Uniti, questa differenza risulta superiore a 30 punti. In Italia è addirittura pari a 36 punti (estremi: 569, 605; cioè, le ragazze italiane ottengono come punteggio massimo 569, i ragazzi italiani 605. Tabella 1 e Figura 4).

Non è invece significativa per il nostro paese la differenza di punteggio tra i ragazzi e le ragazze che hanno ottenuto i risultati più deboli (1 punto; estremi: 357, 358. Tabella 1 e Figura 4). In questo caso, l’Italia è in linea con altri 30 paesi su 81 ma non con la media OCSE, che evidenzia che, tra il 10% di studenti con le prestazioni più basse, le ragazze superano i ragazzi per 4 punti di differenza.

Tabella 1. Punteggi in matematica per genere agli estremi della distribuzione. La situazione dell’Italia nella differenza di genere in matematica al 10° e al 90° percentile. Nuovamente, il grassetto indica i valori statisticamente significativi.

Figura 4. Istantanea della differenza di punteggio in matematica tra ragazzi e ragazze – Media OCSE e ITALIA. Il divario medio in matematica (individuato qui dalla barra in azzurro) e le differenze di punteggio al decimo e al novantesimo percentile per gli studenti italiani rispetto alla media OCSE.

Come abbiamo già visto con il precedente approfondimento, PISA 2022 ha introdotto nella discussione dei dati anche la distinzione tra low performer e top performer. Il primo gruppo è costituito da coloro che ottengono punteggi sotto il livello 2, il secondo da coloro che raggiungono almeno il livello 5. Se prestiamo attenzione alla relazione tra genere e le percentuali di low e top performer in matematica, possiamo in generale osservare che la disparità di genere nelle percentuali di low performer in matematica appare relativamente piccola.

Nello specifico, l’Italia si colloca tra i 15 paesi OCSE in cui le ragazze che non raggiungono il livello 2 sono più dei ragazzi: la differenza è in questo caso statisticamente significativa, con la percentuale delle ragazze ferma al 31,7% (vicina alla media OCSE, pari a 31,6%) e quella dei ragazzi al 27,5% (media OCSE al 30,6%). In altre parole, in Italia ci sono più ragazze che ragazzi quindicenni con un livello di competenza inferiore a 2. Mentre però la percentuale delle ragazze italiane con i risultati peggiori è in linea con quella della media OCSE, i ragazzi italiani si comportano meglio dei loro pari degli altri paesi (la percentuale è inferiore a quella media).

Nei paesi OCSE, le percentuali di top performer in matematica risultano in media più basse rispetto a quelle di low performer. Inoltre, la percentuale di top performer maschi è maggiore di quella di top performer femmine, e in generale la differenza, laddove significativa, è più pronunciata rispetto al caso precedente. In Italia, la percentuale di ragazzi che raggiungono il livello 5 o 6 (top performer) in matematica si attesta al 9,7% (contro il 10,5% medio) mentre la percentuale di ragazze che hanno le migliori prestazioni è pari solo al 4,3% (contro il 6,8% medio), una differenza di nuovo statisticamente significativa (Tabella 2). In tal caso, vediamo che i top performer italiani sono in misura inferiore rispetto alla media, sia i ragazzi sia le ragazze, e queste ultime sono percentualmente molte meno rispetto alla media OCSE.

Tabella 2. Risultati in matematica per genere a livelli diversi.

Riassumendo, questi risultati prendono sostanzialmente in esame la relazione tra disuguaglianze di genere e i livelli di competenza in matematica, in particolare, per chi si colloca sotto il livello 2 (cui ci riferiamo come basso livello di competenza) o sopra il livello 5 (alto livello di competenza). Se già le differenze al decimo e al novantesimo percentile fanno intuire che la problematica della disparità di genere possa essere fortemente collegata alle migliori prestazioni nella prova, i risultati legati a un basso o alto livello di competenza rafforzano ulteriormente tale intuizione. La percentuale di ragazze italiane più competenti poi è inferiore non solo a quella dei ragazzi italiani ma anche a quella della media OCSE.

Tradotto altrimenti, per agevolare una riduzione del divario di genere in matematica in Italia, sembrerebbero necessarie azioni volte a tutti gli studenti ma che sappiano favorire un aumento della percentuale di top performer femmine (così da diminuire la distanza tra i top performer, maschi e femmine, inclusi i ragazzi e le ragazze che si collocano nel 90° percentile). Sembra insomma necessario agire soprattutto tra “i più bravi”, in particolare tra le ragazze che ottengono i risultati migliori.

Un ulteriore risultato, piuttosto interessante in relazione alle abilità in matematica, è fornito dal fatto che il divario di genere a favore dei ragazzi si presenta non solo sulla scala complessiva di competenza matematica ma anche sulle sue sottoscale. Accanto alla scala principale, infatti, PISA 2022 ne fornisce altre due, che riguardano nello specifico i processi in un caso e gli ambiti di contenuto nell’altro caso⁷.

E per quanto riguarda la competenza in lettura e le disuguaglianze?

Ricordiamo che, pur focalizzandosi nello specifico sulla competenza in matematica, la rilevazione PISA 2022 fornisce anche i risultati sulle abilità in lettura e in scienze. Un aspetto interessante restituito da tali risultati è che, in lettura, la fotografia delle competenze dei ragazzi e delle ragazze quindicenni restituisce, come già anticipato, una situazione invertita rispetto a quella in matematica, con i ragazzi che ottengono prestazioni peggiori rispetto alle ragazze (di 24 punti in media) e differenze di genere medie in lettura più pronunciate.

La situazione specifica dell’Italia mostra che mediamente le ragazze ottengono un punteggio in lettura non significativamente superiore alla media OCSE (491 rispetto a 488) e i ragazzi ottengono anch’essi un punteggio più alto della media (472 rispetto a 464), che in tal caso differisce da essa in modo significativo. Ciò risulta in una disuguaglianza di genere in relazione alla lettura pari a 19 punti (quindi inferiore rispetto a quella media, a differenza di quanto accade per la matematica; Tabella 3).

Tabella 3. Risultati in lettura per genere a livelli diversi.

Rispetto alla rilevazione del 2018, la differenza legata al genere nei risultati di lettura di ragazze e ragazzi italiani non è cambiata in modo significativo pur essendo aumentata di 6 punti (esattamente come per la matematica; Figura 3), anche in questo caso perché sono peggiorati i risultati sia dei ragazzi sia delle ragazze.
Possiamo inoltre in generale osservare che le percentuali di low performer in lettura rivelano che ci sono più ragazzi che ragazze che non raggiungono il livello 2 di competenza. In media, nei paesi OCSE, la percentuale dei ragazzi sotto il livello 2 raggiunge circa il 31% (30,7%) mentre quella delle ragazze circa il 22% (21,7%). Per i ragazzi e le ragazze italiani, le percentuali si attestano rispettivamente al 25,8% e al 17,2%, dunque sono entrambe inferiori rispetto alla media OCSE. La differenza in Italia (8,6%) è invece in linea con la differenza media dei paesi OCSE (9%). In Italia, dunque, i low performer in lettura sono meno di quanti ne risultano in media nei paesi OCSE.

Per quanto riguarda le prestazioni in lettura, nella maggior parte dei paesi OCSE, inclusa l’Italia, non c’è una differenza statisticamente significativa nelle percentuali di ragazzi e di ragazze a livello 5 o superiore (top performer). In media, la differenza è però significativa, con la percentuale dei ragazzi pari a 6,2% e quella delle ragazze pari a 8,2%. In Italia, le due percentuali si riducono rispettivamente a 4,6% e 5,4%, il che ci dice che anche i ragazzi e le ragazze italiane che raggiungono almeno il livello 5 di competenza in lettura sono meno di quanti in media riescono ad avere prestazioni alte. Questi dati indicano una controtendenza rispetto a quanto visto per la matematica, facendo intuire che sono le percentuali di low performer a incidere maggiormente sulla differenza di genere in lettura.

I dati relativi alla competenza in lettura sono interessanti in relazione ai risultati di alcuni studi, che evidenziano un legame tra le differenze di genere in matematica e i processi cognitivi indagati dalle prove standardizzate che le rivelano. Per esempio, i ragazzi ottengono risultati migliori delle ragazze nelle domande a scelta multipla. Al contrario, le ragazze offrono migliori risultati rispetto ai ragazzi nelle domande aperte (Bolger & Kellaghan, 1990).

Non solo il formato ma anche la tipologia degli item è un fattore da considerare. Ajello e colleghe (2018) hanno ipotizzato che le ragazze sono avvantaggiate rispetto ai ragazzi negli item con una richiesta di lettura elevata, mentre i ragazzi lo sono negli item con una bassa richiesta e che questo accade indipendentemente dal livello di competenza in matematica di ragazze e ragazze. Le ragazze, quindi, sembrano beneficiare della complessità linguistica degli item di matematica. Visto il ruolo del registro linguistico in matematica, sia nei processi argomentativi sia in quelli comunicativi, le connessioni tra abilità nella lettura e abilità matematiche si configurano come un interessante campo di indagine per lo studio delle differenze di genere in matematica.

Qualche riflessione conclusiva sul divario di genere in matematica

In conclusione, i risultati forniti dall’indagine PISA 2022 sulla disparità di genere in matematica devono essere letti e interpretati non in modo assoluto ma in relazione a diverse dimensioni per coglierne il substrato reale e trarre riflessioni su quali azioni e modalità di intervento si rendano necessarie. È essenziale collocare questi dati nel contesto più ampio dal quale provengono o al quale si riferiscono, anche per delineare un sistema educativo che non può non interfacciarsi con il tessuto socio-economico e culturale nel quale si trova a operare.

I dati sulle disuguaglianze di genere in matematica, a una lettura più approfondita, quale quella che abbiamo provato a fornire qui, rivelano da un lato la complessità intrinseca della problematica del divario di genere, che affonda le sue radici in un terreno davvero eterogeneo. Dall’altro lato, pongono sfide importanti per la scuola, per la società, per la ricerca. Le relazioni tra abilità nella lettura e la disparità tra ragazzi e ragazze nei risultati che ottengono in matematica suggeriscono che le modalità di lavoro in classe così come i processi attivati nell’insegnamento e nell’apprendimento della matematica possono incidere sul divario. Dallo studio di metodologie didattiche attive in altri paesi (Boaler, 2009) emerge che le disuguaglianze di genere possono ridursi se l’insegnamento della matematica è incentrato sulla risoluzione di problemi e su un coinvolgimento attivo degli studenti in discussioni e attività di indagine piuttosto che sul tradizionale modello trasmissivo della lezione frontale.

Sensibilizzare le famiglie, i docenti e i responsabili politici e diffondere tra essi una consapevolezza sulle differenze di genere può essere un modo di intervenire sugli stereotipi, come quelli che ritengono i ragazzi più bravi delle ragazze in matematica perché più portati per la matematica (o per le materie scientifiche), oppure quelli che associano alla donna ruoli ben precisi nella società. Contrastare gli stereotipi può a sua volta avere ricadute sullo sviluppo di attitudini positive verso la matematica e in generale verso le discipline STEM, anche per il genere femminile. Infine, orientare maggiormente alle discipline e alle carriere STEM tutti gli studenti permette di creare le basi per condizioni di pari opportunità.

Un ultimo punto rilevante riguarda gli aspetti di intersezionalità che sembrano essere importanti nella trattazione e comprensione del fenomeno delle disuguaglianze di genere. Nello specifico, sono state evidenziate interazioni tra genere e altri aspetti legati all’identità (come la razza, l’etnia, la sessualità; Becker & Hall, 2024). La nozione di intersezionalità evidenzia che le caratteristiche degli studenti possono interagire e creare bisogni unici per ciascuno che le scuole e il sistema educativo nel suo complesso devono affrontare. Inoltre, prende in considerazione il modo in cui i bisogni e le esperienze degli studenti sono modellati dall’ambiente e dai contesti sociali (compreso il clima scolastico).

Un sistema educativo che intenda essere equo e paritario non può tralasciare come obiettivo almeno ideale di tenere conto di tutti questi fattori per offrire a ognuno le stesse possibilità di sviluppo cognitivo e di crescita personale. Per queste molteplici sfaccettature, le disparità di genere, in particolare quelle legate alla matematica, meritano indagini ulteriori.

Roberto Capone e Ketty Savioli
Commissione Italiana Insegnamento della Matematica
Francesca Ferrara
Dipartimento di Matematica – Università di Torino

Bibliografia

Ajello, A.M., Caponera, E. & Palmerio, L. (2018). Italian students’ results in the PISA mathematics test: does reading competence matter? European Journal of Psychology of Education 33, 505–520. https://doi.org/10.1007/s10212-018-0385-x

Avvisati, F. (2021). How much do 15-year-olds learn over one year of schooling? PISA in Focus, No. 115, OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/b837fd6a-en

Avvisati, F., & Givord, P. (2023). The learning gain over one school year among 15-year-olds: An international comparison based on PISA. Labour Economics 84, 102365.
https://doi.org/10.1016/j.labeco.2023.102365

Becker, J.R., & Hall, J. (2024). Research on gender and mathematics: exploring new and future directions. ZDM Mathematics Education 56, 141–151. https://doi.org/10.1007/s11858-023-01510-6

Boaler, J. (2009). The Elephant in the Classroom: Helping Children Learn and Love Maths. Souvenir Press.

Bolger, N., & Kellaghan, T. (1990). Method of measurement and gender differences in scholastic achievement. Journal of Educational Measurement 27, 165–174.
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Else-Quest, N.M., Hyde, J.S. & Linn, M.C. (2010). Cross-national patterns of gender differences in mathematics: A meta-analysis. Psychological Bulletin 136, 101–127.
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Ferrara, F., Ferrari, G. & Robutti, O. (2022). Differenze di genere in matematica: Sfide, opportunità e proposte didattiche. In M. Della Giusta, B. Poggio & M. Spicci (A cura di), Educare alla parità: Principi, metodologie didattiche e strategie di azione per l’equità e l’inclusione (pp. 119-148). Pearson.

Giberti, C. (2019). Differenze di genere in matematica: dagli studi internazionali alla situazione italiana. Didattica della matematica. Dalla ricerca alle pratiche d’aula 5, 44–69.
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Li, Q. (1999). Teachers’ beliefs and gender differences in mathematics: A review. Educational Research 41, 63–76. https://doi.org/10.1080/0013188990410106

Marks, G.N. (2008). Accounting for the gender gaps in student performance in reading and mathematics: evidence from 31 countries. Oxford Review of Education 34, 89–109.
https://doi.org/10.1080/03054980701565279

Per approfondimenti

Volume I – Report PISA 2022: PISA 2022 Results (Volume I) | OECD

Primo contributo UMI CIIM dicembre 2023: Qualche commento sui risultati dell’indagine PISA 2022

Secondo contributo UMI CIIM aprile 2024: Risultati OCSE-PISA 2022, la prova di Matematica – approfondimenti

Sito internazionale OCSE: https://www.oecd.org/pisa/

Immagine di copertina: Photo by Joshua Hoehne on Unsplash