ทำไมผู้หญิงเรียนสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์น้อยกว่าผู้ชาย

ในประเทศไทย มีผู้หญิงเพียง 29% ของผู้จบการศึกษาทางด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ (computer science) และเพียง 1 ใน 4 ของผู้ประกอบอาชีพนักพัฒนาซอฟต์แวร์และช่างเทคนิคด้านเทคโนโลยี ความไม่สมดุลนี้ส่งผลให้ทั้งผู้หญิงและสังคมสูญเสียโอกาส ผู้หญิงพลาดโอกาสในการเข้าสู่อาชีพที่มีรายได้ดีและเป็นที่ต้องการ ในขณะที่สังคมก็พลาดโอกาสที่จะได้รับประโยชน์จากศักยภาพและมุมมองของผู้หญิงในการสร้างสรรค์นวัตกรรม

สาเหตุของความไม่สมดุล

การที่ผู้หญิงอยู่ในสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์น้อยกว่าผู้ชายเป็นประเด็นที่ซับซ้อนและเกี่ยวข้องกับหลายปัจจัย หนึ่งในปัจจัยสำคัญคือภาพเหมารวมเกี่ยวกับเพศ (gender stereotype) หรือความเชื่อที่บุคคลมีต่อเพศต่าง ๆ เช่น

• “การเขียนโปรแกรมเหมาะกับผู้ชาย”
• “ผู้หญิงไม่มีพรสวรรค์ด้านวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี”
• “ผู้ชายใช้เหตุผล ผู้หญิงใช้อารมณ์”

ภาพเหมารวมส่งผลต่อแรงจูงใจ

เมื่อต้องตัดสินใจเลือกเรียน เลือกงาน หรือทำอะไรสักอย่าง เรามักจะถามตัวเองว่า “เราจะทำมันได้ไหม” และ “เราอยากทำมันหรือเปล่า” ถ้าคำตอบข้อใดข้อหนึ่งคือ “ไม่” โอกาสที่เราจะทำสิ่งนั้นก็จะน้อย เช่น หากนักเรียนคนหนึ่งอยากเรียนวิศวะ แต่คิดว่าไม่สามารถเรียนจบได้ เขาก็ไม่น่าจะเลือกเรียนวิศวะ หรือหากนักเรียนคนหนึ่งเรียนเก่ง แต่ไม่อยากเป็นหมอ เขาก็ไม่น่าจะเลือกเรียนแพทย์

ภาพเหมารวมที่ไม่เอื้อต่อผู้หญิงในสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์ส่งผลทั้งต่อความมั่นใจในความสามารถ (“ทำได้ไหม”) และความสนใจ (“อยากทำไหม”) ของผู้หญิง หากเราเชื่อว่าสมาชิกในกลุ่มของเรามีความสามารถน้อยกว่ากลุ่มอื่น เราก็อาจคิดว่าตนเองก็มีความสามารถน้อยกว่าด้วย เมื่อผู้หญิงได้รับสารบ่อย ๆ ว่า “ผู้หญิงเขียนโค้ดไม่เก่ง” ก็จะทำให้ผู้หญิงรู้สึกไม่มั่นใจเมื่อต้องเขียนโปรแกรม และเชื่อว่าตนเองจะทำได้ไม่ดีในสาขานี้ ในทำนองเดียวกัน เมื่อได้ยินว่า “วิทยาการคอมพิวเตอร์เป็นสาขาของผู้ชาย” ก็ทำให้ผู้หญิงรู้สึกว่าสาขานี้ไม่ใช่ที่ของตน และส่งผลให้ไม่สนใจสาขานี้

ภาพเหมารวมทำให้ผู้หญิงรู้สึกว่าตนเองไม่เหมาะหรือไม่สามารถประสบความสำเร็จในสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์ได้ เมื่อมีความคิดนี้ ผู้หญิงจึงไม่เลือกเรียนหรือทำงานด้านคอมพิวเตอร์ ส่งผลให้ประเทศที่มีภาพเหมารวมเหล่านี้ เช่น ไทยและสหรัฐอเมริกา มีผู้หญิงในสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์น้อยกว่าประเทศที่ไม่มีภาพเหมารวม เช่น มาเลเซีย

ภาพเหมารวมเกิดขึ้นเมื่อใด

ภาพเหมารวมที่ไม่เอื้อต่อผู้หญิงเริ่มก่อตัวขึ้นตั้งแต่วัยเด็กและชัดเจนขึ้นเมื่อเข้าสู่วัยรุ่น การสำรวจในสหรัฐอเมริกา พบว่า นักเรียนชั้นประถมต้นทั้งหญิงและชายมองว่าผู้หญิงและผู้ชายมีความสนใจในการเขียนโปรแกรมไม่แตกต่างกัน แต่เมื่อพวกเขาโตขึ้น ภาพเหมารวมที่ว่าผู้ชายเหมาะกว่าผู้หญิงเริ่มชัดเจนขึ้น เด็กประถมปลายและมัธยมมักจะเชื่อว่าผู้ชายสนใจและมีความสามารถในการเขียนโปรแกรมมากกว่าผู้หญิง

จากการทดลองที่ให้นักเรียนในสหรัฐอเมริกาวาดรูปนักวิทยาศาสตร์ พบว่า เด็กเล็กมักวาดรูปนักวิทยาศาสตร์ที่มีเพศเดียวกับตนเอง แต่เมื่อโตขึ้น ทั้งเด็กหญิงและเด็กชายกลับวาดภาพนักวิทยาศาสตร์ รวมถึงนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ (computer scientist) เป็นผู้ชาย

บทสรุป

ความไม่สมดุลทางเพศในสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์ไม่ได้เกิดจากความแตกต่างทางร่างกาย ชีววิทยา หรือความฉลาด แต่เป็นผลจากภาพเหมารวมที่สังคมสร้างขึ้นมาตั้งแต่วัยเด็ก ภาพเหมารวมทำให้ผู้หญิงขาดแรงจูงใจที่จะเข้าสู่สาขานี้ หรือหากเข้ามาแล้วก็อาจพบอุปสรรคจนยากจะอยู่ต่อ การสร้างภาพเหมารวมเชิงบวกและเท่าเทียมกันระหว่างเพศตั้งแต่วัยเด็ก อาจช่วยเพิ่มความสมดุลทางเพศในสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์ในอนาคต

รายการอ้างอิง

สถาบันวิจัยเพื่อการพัฒนาประเทศไทย. (2567, สิงหาคม). ตลาดงาน AI ร้อนแรง รับสมัครเกือบ 5 พันตำแหน่งใน 3 เดือน. https://tdri.or.th/2024/08/online-job-post-bigdata-q2-2024/

สำนักงานปลัดกระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม. (2567, กรกฎาคม). ผู้สำเร็จการศึกษา ปีการศึกษา 2566 ภาคเรียนที่ 1 ใน สถาบันอุดมศึกษาทั้งหมด จำแนกตาม สถาบัน / กลุ่มสถาบัน / เพศ / ระดับการศึกษา / คณะ / ชื่อสาขาวิชา / (ผู้สำเร็จการศึกษา ประจำปีการศึกษา 2565 จำแนกตามจังหวัดที่ตั้งสถาบัน). กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม. https://info.mhesi.go.th/stat_graduate.php?search_year=2566

สำนักงานสถิติแห่งชาติ. (2567). สรุปผลที่สำคัญ ผู้ทำงานด้านเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร พ.ศ. 2566. กระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม. https://www.nso.go.th/nsoweb/storage/survey_detail/2024/20240315100809_40423.pdf

Master, A., Meltzoff, A. N., & Cheryan, S. (2021). Gender stereotypes about interests start early and cause gender disparities in computer science and engineering. PNAS Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 118(48), Article e2100030118. https://doi.org/10.1073/pnas.2100030118

Miller, D. I., Nolla, K. M., Eagly, A. H., & Uttal, D. H. (2018). The development of children’s gender-science stereotypes: A meta-analysis of 5 decades of U.S. Draw-a-Scientist studies. Child Development, 89(6), 1943–1955. https://doi.org/10.1111/cdev.13039

Pantic, K., Clarke-Midura, J., Poole, F., Roller, J., & Allan, V. (2018). Drawing a computer scientist: stereotypical representations or lack of awareness? Computer Science Education, 28(3), 232–254. https://doi.org/10.1080/08993408.2018.1533780

บทความโดย
ดร.ศุภณัฐ ศรีอุทัยสุข
อาจารย์ประจำแขนงจิตวิทยาเชิงปริมาณ