Afstudeerproject BSc Informatiekunde

Het belang van meer vrouwen bij ICT-studies

Een onderzoek naar de oorzaak van de ondervertegenwoordiging

van vrouwen in de ICT in Nederland.

Door : Madeleine Kroeze Studentnummer : 11729147

Datum : 1 juli 2020

Begeleider : Mevrouw dr I. Bethke

Tweede lezer : Mevrouw drs A.L. van Pappelendam Bachelorscriptie Informatiekunde

Faculteit der Natuurwetenschappen, Wiskunde en Informatica Universiteit van Amsterdam

Abstract

Er is in Nederland sprake van een scheve man-vrouwverhouding in de ICT, waarbij vrouwen sterk in de minderheid zijn. Vrouwen zijn echter hard nodig. De sector profiteert namelijk van diversiteit en door een betere balans van vrouwen in de techniek stijgt de productiviteit. In deze scriptie staat daarom de volgende onderzoeksvraag centraal: Wat weerhoudt vrouwelijke

vwo-scholieren in Nederland ervan om een universitaire ICT-studie te volgen? Uit het

literatuuronderzoek blijkt dat genderstereotype aannames, misvattingen over de ICT en de invloed van anderen een grote rol spelen in de ondervertegenwoordiging van vrouwen in de ICT in Nederland. Huidige ICT-studenten benadrukken in interviews de noodzaak van meer vrouwelijke ICT-studenten. Uit het enquête-onderzoek blijkt dat er verschillen zijn tussen mannen en vrouwen, wat het algemene beeld van ICT betreft. Ook zijn er verschillen ontdekt in de vaardigheden van scholieren en blijken mannen meer geïnteresseerd te zijn in ICT dan vrouwen. Bovengenoemde factoren spelen mee in de oorzaak, waarom vrouwelijke vwo-scholieren in Nederland niet kiezen voor een ICT-studie.

Sleutelwoorden

Inhoudsopgave

2.1 Wat is een ICT-studie? ... 8

2.2 Stereotype ... 9

2.3 Ondervertegenwoordiging van vrouwen bij ICT-studies in Nederland ... 12

2.4 ICT in andere landen ... 14

3. Methode ... 16 3.1 Interviews ... 16 3.2 Enquête ... 17 4. Resultaten ... 20 4.1 Interviews ... 20 4.2 Enquête-onderzoek ... 22 5. Conclusie ... 29 6. Discussie ... 31 6.1 Interviews ... 31 6.2 Enquête ... 32

6.3 Suggesties voor vervolgonderzoek ... 34

6.4 Advies ... 35

7. Nawoord ... 37

8. Referenties ... 38

Appendix I – Interviews ... 44

Appendix II – Enquête ... 74

1. Inleiding

1.1 Algemeen

Al jaren wordt Nederland geconfronteerd met een digitale kloof tussen het aantal mannen en vrouwen in de informatie- en communicatietechnologie (ICT) (Van Dijk, 2003; Gras-Velazquez et al., 2009). Mannen zijn in deze sector sterk in de meerderheid. Het aantrekken van meer vrouwen in de ICT-branche kan deze kloof kleiner maken en zorgen voor meer diversiteit. Dit is een heus probleem. Er zijn namelijk maar weinig vrouwen in Nederland, die kiezen voor een ICT-studie, ondanks het feit dat technologie in onze samenleving een grote rol speelt. Uit onderzoek van Gannon (2018) is gebleken dat vrouwen wel plezier hebben in het gebruik van een telefoon of computer, maar de keuze van een technische studie blijft uit. Er is een aantal factoren, dat hieraan bijdraagt.

Ten eerste is er sprake van stereotypering. Er heerst namelijk een sterk stereotype beeld, dat mannen beter zijn in STEM-competenties dan vrouwen (Nosek et al., 2009). STEM is een Engels acroniem voor Science, Technology, Engineering en Mathematics (VHTO, 2018). Daarnaast bestaat onder veel vrouwen de perceptie dat STEM-onderwerpen te moeilijk zijn (Accenture, 2013). Er blijkt echter geen verschil te zijn tussen mannen en vrouwen in de natuurlijke aanleg voor STEM-competenties (Fine, 2010). Er is zodoende geen reden om aan te nemen dat vrouwen minder geschikt zijn dan mannen voor een technische studie (OECD, 2015).

Ten tweede bestaat een verkeerd beeld van de ICT-industrie. Dit komt vaak door een gebrek aan kennis over de ICT-branche gepaard gaand met het stereotype beeld dat heerst. Vrouwen denken dat zij niet geschikt zijn voor de ICT, terwijl zij juist over de benodigde eigenschappen beschikken. Zo zijn communicatievaardigheden, strategisch inzicht, luisterbereidheid en analytisch vermogen nodig in de techniek (Snoek, 2002). Ook wordt computergebruik vaak geassocieerd met een eenzame en geïsoleerde activiteit. Dit schikt vrouwen af; zij zijn namelijk op zoek naar interactie, afwisseling, communicatie en groepswerk. De meeste ICT-functies bevatten al deze aspecten, desondanks blijft het stereotype beeld overheersen.

Ten derde is er een gebrek aan rolmodellen. Doordat veel meisjes geen vrouwelijk rolmodel hebben, voelen zij zich niet aangetrokken tot een ICT-studie en kiezen daarom voor een ander pad (Accenture, 2013). Ouders vervullen een rolmodel voor hun kind, waarvan zij zich niet bewust zijn. Veel ouders zitten vast in het stereotype beeld en nemen vaak aan dat meisjes geen interesse hebben in ICT (Snoek, 2002). Om deze redenen worden zij niet aangemoedigd en gestimuleerd voor de ICT te kiezen. Daarnaast blijkt uit onderzoek van Accenture (2013), dat ouders over te weinig informatie beschikken als het om technische studies gaat. Ouders spelen hierin juist een belangrijke rol en moeten hun dochter adviseren bij de keuze van haar studie. Dit geldt ook voor leerkrachten. Voornamelijk vrouwelijke docenten schetsen een negatief beeld richting de leerlingen, terwijl een leerkracht een voorbeeldfunctie hoort te hebben (Gras-Velazquez et al., 2009). Door gebrek aan een goed rolmodel wordt een meisje dus op jonge leeftijd al beïnvloed door foutieve opvattingen over de ICT-branche.

Opvallend is dat dit probleem in andere landen veel minder speelt. Zo is de verhouding van mannen en vrouwen in landen, zoals Spanje, Italië, Argentinië, Israël en Portugal gelijk (Snoek,

2002). Uit hetzelfde onderzoek is gebleken dat in Maleisië en Singapore vrouwen met 60% in de meerderheid zijn. In Nederland is de verhouding anders: meer dan 90% van de medewerkers op het hoogste beroepsniveau in de ICT is man (ICT Magazine, 2019). Uit onderzoek van Gras-Velazquez et al. (2009) is tevens gebleken dat Nederlandse vrouwen het negatiefste beeld hebben van ICT vergeleken met Engeland, Italië, Polen en Frankrijk. Wat diversiteit in de ICT betreft, lijkt het alsof Nederland de afgelopen jaren heeft stilgestaan.

Het is dus bekend dat stereotypering, te weinig kennis over de ICT-branche en gebrek aan rolmodellen mee spelen bij het algemene beeld van de ICT-sector. Toch blijft de oorzaak van de desinteresse voor ICT-studies in Nederland onbekend (Gras-Velazquez et al., 2009). Er is in Nederland momenteel sprake van een vicieuze cirkel, waarbij vrouwen vast blijven zitten in het negatieve beeld van ICT en zich daardoor niet aangetrokken voelen tot de ICT. Deze cirkel moet doorbroken worden; vrouwen zijn hard nodig.

1.2 Relevantie

1.2.1 Maatschappelijke relevantie

Er is een personeelstekort in de technische sector in Nederland en de verwachting is dat dit voorlopig zo blijft (Platform Bèta Techniek, 2015; VHTO, 2018). Geen enkele andere beroepsrichting kent zulke sterke mate van krapte (Techniekpactmonitor, 2019). Vrouwen in de ICT zijn daarom hard nodig en hebben eigenschappen die nodig zijn voor ICT-functies (Accenture, 2013; De Vries et al., 2018). Het potentieel voor ICT-kundigen wordt nu niet benut. Het is tevens noodzakelijk, dat vrouwen de ICT betreden, als we in Nederland een rol willen blijven spelen in de ICT-sector. De sector profiteert namelijk van diversiteit en door die betere balans van vrouwen in de techniek stijgt de productiviteit (Van Knippenberg & Schippers, 2007; Gras-Velazquez et al., 2009). Ook zorgt diversiteit voor maatschappelijke ontwikkeling, sociale cohesie, innovatie, creativiteit en competitie (Hill et al., 2010). Techniek wordt ook wel de motor van de economische welvaart genoemd (Europese Commissie, 2019; Techniekpact, 2020). De vraag naar technici wordt echter nog niet beantwoord en daardoor kan Nederland niet profiteren van de bovengenoemde voordelen van diversiteit. Volgens Besteman et al. (2017) groeit de ICT-sector met een paar procent per decennia, wat betekent dat het nog 180 jaar duurt voordat de man-vrouwverhouding gelijk is in Nederland. Het is daarom noodzakelijk dat de oorzaak van de desinteresse in ICT bij Nederlandse meisjes ontdekt wordt.

1.2.2 Wetenschappelijke relevantie

Er zijn wereldwijd verschillende onderzoeken gedaan naar stereotypen, genderverschillen en interesse met betrekking tot ICT. Nederland behoort tot de koplopers, als het gaat om een ongelijke man-vrouwverhouding in de ICT (Besteman et al., 2017; De Vries et al., 2018). Het is daarom nodig meer inzicht te krijgen naar de vorming van een negatief stereobeeld, interesse van scholieren en genderverschillen in Nederland. Deze inzichten kunnen middelbare scholen en universiteiten helpen om meisjes aan te trekken voor ICT-studies.

1.3 Onderzoeksvraag

Het is derhalve noodzakelijk dat de valse percepties over de ICT-sector aangepakt worden. Om de vicieuze cirkel in de toekomst te kunnen doorbreken, is het belangrijk vooral jongeren te attenderen op de dynamische en snel ontwikkelende ICT-sector. Hiervoor is het nodig eerst achter de oorzaak te komen van de desinteresse voor ICT-studies bij meisjes in Nederland. Het is van belang dit te onderzoeken bij het studiekeuzemoment. De oorzaak van desinteresse kan meer inzicht geven in het probleem. Vervolgens kan bepaald worden hoe de vrouwelijke scholieren het beste gestimuleerd kunnen worden. Middelbare scholen en universiteiten kunnen deze kennis daarnaast gebruiken in de verbetering van hun voorlichtingen en curricula van hun ICT-studies. Zo kan het streven naar meer diversiteit bij ICT-studies bereikt worden. Hieruit ontstaat de onderzoeksvraag:

Wat weerhoudt vrouwelijke vwo-scholieren in Nederland ervan om een universitaire ICT-studie te volgen?

Bij deze onderzoeksvraag zijn de volgende deelvragen opgesteld: 1. Wat houden ICT-studies in?

2. Wat zijn de verschillen tussen mannelijke en vrouwelijke scholieren bij het algemene beeld van ICT?

3. Wat zijn de verschillen tussen mannelijke en vrouwelijke scholieren in beweegredenen om voor een bepaalde studie te kiezen?

4. Hoe verschilt de invloed van anderen bij de studiekeuze van mannelijke en vrouwelijke scholieren?

5. Wat zijn de verschillen tussen mannelijke en vrouwelijke scholieren, wat hun ICT-interesse betreft?

6. Wat zijn de verschillen tussen mannelijke en vrouwelijke scholieren, wat hun vaardigheden betreft?

7. Waarom is het percentage vrouwen in de ICT in andere landen hoger dan in Nederland?

1.4 Onderzoeksopzet

Om de onderzoeksvraag te beantwoorden wordt eerst literatuuronderzoek gedaan. Vervolgens vindt kwalitatief en kwantitatief onderzoek plaats oftewel exploratory sequential mixed

methods. Op basis van interviews met ICT-studenten en literatuur wordt een enquête opgesteld.

Deze enquête wordt afgenomen bij vijfde en zesde klas vwo-scholieren. De uitkomsten van deze enquête worden onderzocht aan de hand van kwantitatieve data-analyse. Hiermee zullen deelvraag 2, 3, 4, 5 en 6 beantwoord worden. Deelvraag 1 en 7 worden beantwoord naar aanleiding van de literatuur. Uiteindelijk kan op basis van de resultaten van de deelvragen de hoofdvraag beantwoord worden.

1.5 Voorspellingen

De hypothese is, dat het algemene beeld van ICT negatief is bij zowel jongens als meisjes en overeenkomt met het heersende stereotype beeld. Beweegredenen om voor een bepaalde studie te kiezen zullen niet verschillen tussen jongens en meisjes en voornamelijk te maken hebben met de invloed van de omgeving, namelijk familieleden, leraren en vrienden. Daarnaast is de verwachting, dat de ICT-interesse en vaardigheden van mannelijke en vrouwelijke scholieren niet sterk zullen verschillen.

2. Theoretisch kader

De ICT valt in deze tijd niet meer weg te denken. De hele samenleving is gedigitaliseerd en dat is te danken aan het harde werk van ICT’ers. Toch heeft een ICT’er over het algemeen het imago van een sullige man met korte mouwen en stropdas zonder sociale vaardigheden (Snoek, 2002). De televisiewereld bevestigt dit beeld. Media speelt daarom een grote rol in het aantasten van het imago van de ICT. Daarnaast is er sprake van een negatief heersend stereotype beeld van de ICT. Overige factoren zoals de invloed van anderen, een gebrek aan rolmodellen en misvattingen over de ICT dragen ook bij aan een negatief beeld van de ICT-branche. Voornoemde factoren worden behandeld in dit hoofdstuk. Tevens wordt het belang van vrouwen in de ICT besproken.

2.1 Wat is een ICT-studie?

In deze paragraaf zal de volgende deelvraag beantwoord worden: ‘Wat houden ICT-studies in?’ Een ICT-studie is in dit onderzoek een overkoepelende term voor de bacheloropleidingen Informatiekunde, Informatica en Kunstmatige Intelligentie. Er is hiervoor gekozen, omdat de omvang van het onderzoek te groot wordt, als er meer technische opleidingen bij betrokken worden. In Figuur 1 is de man-vrouwverhouding van de drie studies weergegeven uit het jaar 2019-2020 (Studiekeuze123, 2020).

Figuur 1: Man-vrouwverhouding van ICT-studies in 2019-2020 2.1.1 Vaardigheden

Bij de studie Informatiekunde komen ICT, bedrijfskunde, psychologie, communicatie en nieuwe media samen (Universiteit van Amsterdam, 2020a). De manier waarop technologie het leven van mensen beïnvloedt, staat centraal. Als informatiekundige is het belangrijk goed te kunnen luisteren naar anderen (Universiteit Utrecht, 2020a). Daarnaast is communiceren, analyseren, zelfstandig werken, motivatie hebben en creatief denken van belang (Rijksuniversiteit Groningen, 2020; Universiteit Utrecht, 2020a; Universiteit van Amsterdam, 2020a). Volgens de Universiteit van Amsterdam (2020a) is een informatiekundige ook wel een denkende doener.

•Universiteit van Amsterdam 75% man en 25% vrouw •Universiteit Utrecht 73% man en 27% vrouw •Rijksuniversiteit Groningen 79% man en 21% vrouw

Informatiekunde

•Universiteit van Amsterdam 91% man en 9% vrouw •Universiteit Utrecht 84% man en 16% vrouw •Universiteit Leiden 79% man en 21% vrouw

Informatica

•Universiteit van Amsterdam 69% man en 31% vrouw •Universiteit Utrecht 67% man en 33% vrouw •Rijksuniversiteit Groningen 76% man en 24% vrouw

Kunstmatige

Intelligentie

Bij de opleiding Informatica staan wiskunde, logica, programmeren en ontwerpen centraal (Universiteit Leiden, 2020a; Universiteit van Amsterdam, 2020b). Daarbij is wetenschappelijk onderzoek doen belangrijk en wordt de ontwikkeling van software en hardware bestudeerd. Deze techniek wordt daarna toegepast op het ontwikkelen van bijvoorbeeld games of wetenschappelijke simulaties. Het is hiervoor nodig om creatief te kunnen denken.

De bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie houdt zich bezig met de vaardigheden wiskunde, logica, statistiek en programmeren (Universiteit Leiden, 2020b; Universiteit Utrecht, 2020b; Universiteit van Amsterdam, 2020c). Er wordt ook aandacht besteed aan psychologie, taal en filosofie. Volgens de Universiteit Utrecht (2020b) moet een student nieuwsgierig zijn, een brede interesse hebben en exact kunnen denken. Tevens komt onderzoek doen aan bod tijdens de opleiding.

Volgens Sermeus (2017) zijn er verschillende factoren belangrijk om werkzaam te zijn in het STEM-veld. Ten eerste moet iemand probleemoplossend, creatief en strategisch kunnen denken. Ook is het van belang goed te kunnen beredeneren. Oog voor maatschappelijke relevantie, sterke communicatie en interactie is eveneens nodig. Samenwerken is essentieel in de ICT en er moet nagedacht kunnen worden over innovatie.

2.1.2 Studiekeuze

Vwo-scholieren gaan zich in de vijfde en zesde klas oriënteren op hun studiekeuze. Van de meisjes met een natuurprofiel kiest ongeveer een derde voor een technische studie. Bij jongens met een natuurprofiel kiest driekwart voor een technische opleiding (VHTO, 2018). In 2018-2019 koos 3,9% van de vrouwen een ICT-bachelor (Techniekpactmonitor, 2018-2019). Volgens Van Dijk (2003) zijn het onderwijs, vrienden en familie van grote invloed op de studiekeuze. Daarnaast geeft de Theory of Planned Behavior inzicht in welke factoren van belang zijn bij de studiekeuze (Ajzen, 1991). Ten eerste is de attitude belangrijk. Dit gaat over de inhoud van de studie, het beroepsperspectief, de baankans en de locatie van de studie. Ten tweede is de subjectieve norm essentieel. Dit is de invloed van belangrijke mensen uit de omgeving, zoals ouders, vrienden en leraren (Conner & Sparks, 2005). Ten derde is van invloed hoe een scholier inschat in hoeverre het gewenste gedrag uitgevoerd kan worden. Dit is de waargenomen gedragscontrole. Tot slot zijn er achtergrondkenmerken, die invloed hebben op de attitude, de subjectieve norm en de waargenomen gedragscontrole. Deze bestaan uit geslacht, sociaal milieu, sociaal-economische status en persoonlijkheidskenmerken.

2.2 Stereotype

Een stereotype is een gesimplificeerde generalisatie over een groep mensen, waarbij vaak gefocust wordt op negatieve karakteristieken (Robbins & Judge, 2013; Goldstein & Van Hooff, 2018). Er heersen negatieve stereotypes, als het gaat om ICT (Miliszewska & Moore, 2010). Zo blijkt uit onderzoek van Harvard, dat meer dan 70% van de respondenten, zowel mannen als vrouwen, ICT associeert met mannen (Booy et al., 2011). Dit percentage is te verklaren omdat kinderen vanaf jonge leeftijd signalen krijgen dat techniek voor jongens is (VHTO, 2018). De ondervertegenwoordiging van vrouwen in de ICT in Nederland hangt samen met het heersende stereotype beeld (Van Veelen, 2017). Volgens Nosek et al. (2009) maakt deze cultuur

het voor vrouwen moeilijker de stap naar ICT te zetten. Deze stereotype opvattingen hebben dus invloed op de aspiraties van vrouwen in de ICT (Booy et al., 2011). Ook is er een algemene opvatting, dat mannen beter zijn in ICT, terwijl onderzoek het tegendeel bewijst (Hill et al., 2010). Deze stereotype gedachten zorgen ervoor, dat meisjes niet kiezen voor een ICT-studie (Gras-Velazques et al., 2009). Hun prestatie en aspiratie voor ICT worden hierdoor namelijk negatief beïnvloed (Hill et al, 2010).

Stereotype associaties van Nederlanders kunnen dus een groot gevaar zijn voor de interesse en loopbaankeuzes van Nederlandse meisjes op het gebied van ICT (Booy et al, 2011). Daarnaast doen meisjes vaak geen onderzoek naar opleidingsmogelijkheden en loopbaan- perspectieven, omdat zij zich laten leiden door stereotype aannames (VHTO, 2018). Er is een aantal factoren, dat bijdraagt aan het stereotype beeld. Deze factoren worden in de volgende paragrafen toegelicht.

2.2.1 Genderverschillen

Gender heeft te maken met de sociaal-culturele verschillen tussen mannen en vrouwen (VHTO, 2018). Hierbij gaat het niet alleen over hoe een jongen of meisje zich gedraagt, maar ook wat er van hem of haar wordt verwacht. Een genderstereotype aanname is dat techniek vooral iets voor mannen is (VHTO, 2018). Dit is echter niet zo, want er zijn geen aangeboren breinverschillen tussen jongens en meisjes. Mannen en vrouwen hebben dus evenveel aanleg voor ICT (Volman et al., 2005; Gras-Velazquez et al., 2009; Booy et al., 2011). Rond vijftien jaar hebben jongens en meisjes zelfs dezelfde voorkeur en vaardigheden voor technologie (Schleicher, 2007). Toch wordt er geloofd dat mannen meer aanleg hebben.

Daarnaast zijn er meerdere verschillen tussen jongens en meisjes, die invloed hebben op de studiekeuze. Deze verschillen kunnen ontstaan door omgevingsinvloeden (Fine, 2005; Eliot, 2009; VHTO, 2018). Zo leggen meisjes zichzelf een hogere standaard op, waardoor zij geloven dat zij minder snel zullen slagen in de ICT (Hill et al., 2010). Meisjes zijn niet zelfverzekerd genoeg. Hierdoor tonen zij minder interesse. Daarentegen zijn jongens te zelfverzekerd, wat ICT betreft (Gras-Velazquez et al., 2009; Booy et al., 2011). Het geloven in jezelf heeft impact op leren en prestatie op cognitief en emotioneel niveau, motivatie en besluitvorming (Bandura, 1997; Wigfield & Eccles, 2000). De onzekerheid, die veel meisjes ervaren over ICT, kan hun studiekeuze daarom negatief beïnvloeden. Zelfs als meisjes in exacte vakken even goed presteren als jongens, blijft de onzekerheid in stand (Herbert & Stipek, 2005; OECD, 2015). Volgens Booy et al. (2011) heeft het lage zelfbeeld van meisjes te maken met het feit dat Nederlanders sterk afhankelijk zijn van het heersende stereotype in vergelijking met andere landen. Het is belangrijk dat meisjes in zichzelf geloven. Hier kunnen leraren en ouders aan bijdragen (OECD, 2015).

Nog een verschil is dat jongens en meisjes een andere aanpak nodig hebben. Meisjes willen graag eerst uitleg en het daarna uitproberen. Voor jongens geldt dit andersom (Volman et al., 2005). Daarnaast associëren meisjes ICT met hardware, algoritmen en programmeren, terwijl jongens ICT zien als sociaal georiënteerd (Papastergiou, 2008). Meisjes zien de waarde van ICT niet in en zijn daardoor minder gemotiveerd (Watt et al., 2006). Een ander verschil is dat mannen een beter ruimtelijk inzicht hebben dan vrouwen (Hill et al., 2012). Dit is echter goed te ontwikkelen bij vrouwen. ICT-talent kun je namelijk ontwikkelen door te leren en te oefenen (VHTO, 2018).

De perceptie dat mannen beter zijn in ICT Laag zelfbeeld bij vrouwen Vrouwen kiezen niet voor

ICT Scheve man-vrouw verhouding in de ICT 2.2.2 Vooroordelen

Vooroordelen worden vaak gevormd als het om ICT gaat. Zelfs als iemand in gendergelijkheid gelooft, kunnen er vooroordelen zijn over geslacht. Dit is een voorbeeld van impliciete vooroordelen. Deze impliciete vooroordelen kunnen onbewust invloed uitoefenen op het beoordelen van situaties (Booy et al., 2011). Zo zijn er onbewuste negatieve stereotypes ontstaan over vrouwen in de ICT (Hill et al., 2010). Om deze impliciete vooroordelen tegen te gaan is het belangrijk dat iemand op een andere manier probeert te denken (Hill et al., 2010). Volgens Besteman et al. (2017) zijn de stereotypes en opvattingen over de ICT ingesleten in de maatschappij, die bepalen hoe er naar vrouwen gekeken wordt. Vrouwen en ICT worden hierdoor namelijk als een onnatuurlijke combinatie gezien (Besteman et al., 2017). Dit heeft invloed op hoe vrouwen naar zichzelf kijken.

2.2.3 Vicieuze cirkel

Vrouwen denken dat mannen beter zijn in ICT. Dit creëert een lager zelfbeeld bij vrouwen (Van Veelen, 2007; De Vries et al., 2018). Vrouwen kiezen daardoor niet voor ICT en laten de technische kennis aan mannen over. Zo wordt er een cyclisch proces in werking gezet, dat weergegeven is in Figuur 2 (Van Dijk, 2003). Dit proces zorgt ervoor dat de ongelijkheid tussen mannen en vrouwen blijft bestaan (De Vries et al., 2018). Tegelijkertijd is er nog een vicieuze cirkel in werking. Doordat er weinig rolmodellen zijn voor meisjes in de ICT, voelen meisjes zich minder aangetrokken. Daarom kiezen veel meisjes niet voor ICT (Snoek, 2002).

Door interesse en nieuwsgierigheid te wekken bij meisjes voor ICT-studies en banen, kan de cirkel volgens Accenture (2013) doorbroken worden. Daarnaast is het belangrijk dat mannen en vrouwen zich bewust worden van deze cirkel. Het negatieve beeld wordt namelijk generatie op generatie doorgegeven, waardoor hetzelfde patroon zich blijft herhalen (De Vries et al., 2018). Door bewustwording kan de cirkel stopgezet worden.

2.3 Ondervertegenwoordiging van vrouwen bij ICT-studies in Nederland

Het is opvallend, dat er weinig vrouwen werkzaam zijn en studeren in de ICT, ondanks het feit dat technologie in onze samenleving een grote rol speelt (Snoek, 2002). Bij de opleidingen tot arts, apotheker, dierenarts en notaris, die tot voor kort als traditioneel mannelijk werden gezien, heeft inmiddels een verandering plaatsgevonden. Deze verandering vindt in de ICT echter nog niet plaats (VHTO, 2018). Naast het negatieve stereotype beeld dat heerst, is de invloed van anderen, het missen van rolmodellen en negatieve opvattingen over de ICT van invloed op de ondervertegenwoordiging van vrouwen bij ICT-studies.

2.3.1 Invloed van anderen

Meisjes zijn afhankelijk van de aanmoediging van anderen (De Vries et al., 2018). Ouders worden gezien als grootste invloed op de studiekeuze, gevolgd door leraren (Gras-Velazquez et al., 2009; Accenture, 2015). Er is echter gebleken, dat ouders over niet genoeg informatie beschikken als het gaat om ICT-studies (Accenture, 2013). Een groot deel van de ouders (68%) geeft aan zeer slecht tot gemiddeld geïnformeerd te zijn, evenals docenten en leerlingen. Volgens Accenture (2013) is 80% van de leerlingen zeer slecht tot gemiddeld geïnformeerd over ICT-studies. Gebrek aan informatie is een veel voorkomende oorzaak om niet voor een ICT-studie te kiezen (Gras-Velazquez et al., 2009; Accenture, 2015).

Ouders hebben dus veel invloed op de studiekeuze van hun kind. Zij hebben echter vaak geen duidelijk beeld van een ICT-opleiding of technisch beroep (VHTO, 2018). Daarnaast hebben ouders genderstereotype ideeën over wat bij meisjes en jongens past. Met deze (onbewuste) verwachtingen worden kinderen gestuurd in de richting van de stereotype studies en beroepen (Snoek, 2002; VHTO, 2018). Een voorbeeld van dit gedrag is, dat ouders de verwachting hebben dat hun zoon eerder zal gaan werken in de ICT dan hun dochter bij gelijk behaalde cijfers (OECD, 2015). Ook nemen ouders aan dat hun dochter niet geïnteresseerd is in techniek (Snoek, 2002). Deze genderstereotype opvattingen beïnvloeden kinderen vanaf jonge leeftijd. Dit is volgens Booy et al. (2011) een van de redenen, waarom jongens meer interesse hebben in en ervaring hebben met techniek dan meisjes.

Ouders kunnen meer voor hun dochters betekenen, als zij goed geïnformeerd zijn en betrokken zijn in het keuzeproces (VHTO, 2018). Zij spelen namelijk een belangrijke rol om hun dochters bekend te maken met techniek (Besteman et al., 2017; Techniekpact, 2020b). Daarnaast hebben moeders in Nederland een sterke invloed op de studiekeuze van hun kind (Gras-Velazquez et al., 2009). Als een moeder weinig interesse heeft in ICT, heeft haar dochter dat ook. Toont een moeder wel interesse in ICT, is een dochter ook geïnteresseerd. De door moeder getoonde interesse is echter niet hetzelfde als daadwerkelijk kennis hebben van ICT. Enthousiasme van moeders is dus van groot belang om meisjes te enthousiasmeren voor ICT. Op dezelfde wijze beïnvloeden leraren de studiekeuze van hun leerlingen, hoewel zij zelf denken dat zij weinig invloed hebben (Accenture, 2013). Net als ouders, hebben leraren namelijk last van stereotype opvattingen. Zo denkt een leraar dat ICT-vakken en carrières geschikter zijn voor mannen dan vrouwen (Accenture, 2013). Daarnaast schuiven zij de ICT-kloof af op het verschil tussen jongens en meisjes (Snoek, 2002; Booy et al., 2011). Docenten horen een voorbeeldfunctie te hebben, maar geven vaak een negatief beeld van ICT. Vooral vrouwelijke docenten doen dit (Gras-Velazquez et al., 2009). Docenten zijn zich niet bewust

van de invloed, die zij hebben op de vorming en sturing van leerlingen (Hipkins, 2012; Wigfield et al., 2012; Besteman et al., 2017). Het is volgens Hill et al. (2010) daarom belangrijk dat docenten met het stereotype beeld kunnen omgaan.

Scholen tonen tevens weinig interesse in ICT. Het heeft vaak geen prioriteit. Dit beïnvloedt de interesse van scholieren in ICT op negatieve wijze (Miliszewska & Moore, 2010). Tot slot kunnen ook klasgenoten en vrienden het gedrag van scholieren beïnvloeden (OECD, 2015). Dit kan zowel positief als negatief zijn.

2.3.2 Gebrek aan een rolmodel

Meisjes zijn veel meer afhankelijk van een rolmodel dan jongens bij hun studiekeuze (De Vries et al., 2018). Volgens Accenture (2013) is de hoofdreden van het behouden van het stereotype beeld het gebrek aan vrouwelijke rolmodellen. Het stereotype beeld kan dus verminderd worden als meisjes een vrouwelijk rolmodel in de ICT hebben (Hill et al., 2010; VHTO, 2018). Daarnaast zijn meisjes onzeker, als het gaat over hun kunnen in ICT. Er vormen namelijk maar weinig vrouwen in de ICT een rolmodel (Booy et al., 2011; OECD, 2015). Ongeveer 80% van de meisjes vindt dat er een gebrek is aan vrouwelijke rolmodellen in de technologische sector (Accenture, 2015). Weinig vrouwen in de ICT zorgt voor weinig goede voorbeelden, waardoor bij meisjes het vertrouwen in eigen kunnen daalt en er niet voor ICT-studies gekozen wordt (Pollock et al., 2004; Gras-Velazquez et al., 2009; De Vries et al., 2018). Als er meer rolmodellen ontstaan, wordt de drempel naar ICT verlaagd. Contact met rolmodellen versterkt namelijk het zelfvertrouwen bij meisjes en vergroot de kennis over opties in de ICT-branche (VHTO, 2018). Een rolmodel kan er eveneens voor zorgen dat meisjes ICT als ‘normaal’ gaan zien.

2.5.3 Het belang van vrouwen in de ICT

Diversiteit in de ICT is volgens Gras-Velazquez et al. (2009) noodzakelijk, als we in Nederland een rol willen blijven spelen in de ICT-sector (zie sectie 1.2.1). Op dit moment zijn vrouwen sterk in de minderheid. Zo is wereldwijd slechts een op de zes ICT-studenten vrouw (Galpin, 2002; Margolis & Fisher, 2002; Eurostat, 2018). Vrouwen beschikken over veel kwaliteiten die nodig zijn in de ICT. Het is dus van belang dat er meer vrouwen kiezen voor het ICT-veld. Volgens Snoek (2002) scoren vrouwen goed op communicatievaardigheden, strategisch inzicht en luisterbereidheid. Daarnaast leveren zij op kwalitatief, hoog niveau werk, kunnen zij anderen goed motiveren en hebben zij een sterk analytisch vermogen. Dit is bijvoorbeeld van groot belang bij systeemontwikkeling. Mannen hebben voornamelijk de focus op efficiëntie en het vinden van de beste technische oplossingen vanuit technisch perspectief. Vaak blijkt dat deze oplossingen te ingewikkeld zijn voor de gebruiker. Vrouwen daarentegen denken aan simpele en praktische oplossingen, waarbij de behoefte van de gebruiker centraal staat. Deze kwaliteiten zijn hard nodig in de ICT. Verder zorgt diversiteit in de ICT-branche voor beter ontwikkelde technologische producten, services en oplossingen die meer gebruikers aanspreken. Op dit moment zorgt de onderrepresentatie van vrouwen in de ICT voor een verlies van talent. Ook houdt het een technologische kloof in stand; vrouwen blijven namelijk achterlopen, wat technische kennis betreft (Miliszewska & Moore, 2010).

2.6.4 Misvatting van de benodigde vaardigheden en capaciteiten

Ten onrechte denken veel meisjes dat ICT-studies moeilijk en zwaar zijn (Accenture, 2013; VHTO, 2018). Zo denkt bijna 60% van de vrouwelijke studenten, dat ICT lastiger is dan andere vakken. Bij mannen is dit percentage 25% (Gras-Velazquez et al., 2009). Daarnaast onderschatten veel meisjes hun eigen capaciteiten. Zelfs met hoge cijfers zijn meisjes volgens het VHTO (2018) niet zeker over het volgen van een ICT-studie.

Er bestaat een aantal misvattingen rondom ICT en ICT-studies. Zo wordt ICT geassocieerd met computergebruik en dit wordt gezien als een eenzame, geïsoleerde activiteit (Snoek, 2002). Dit schrikt vrouwen af, omdat zij interactie, afwisseling, communicatie en werken met collega’s zoeken. Er zijn ICT-functies die deze aspecten bevatten, maar het stereotype beeld blijft overheersen (Snoek, 2002). Daarnaast vinden vrouwen het belangrijk dat werk leuk, inhoudelijk uitdagend en maatschappelijk relevant is. Minder dan 30 procent van de vrouwen denkt echter dat technische banen positief bijdragen aan de wereld (Gras-Velazquez et al., 2009). Het moet volgens De Vries et al. (2018) duidelijker zijn dat de ICT wel aan deze criteria voldoet. ICT-studies worden daarom aantrekkelijker voor meisjes als de bijdrage aan het oplossen van maatschappelijke problemen zichtbaar is (VHTO, 2018). Meisjes hebben behoefte aan informatie over studies, beroepen en toepassingen (Booy et al., 2011). Om misvattingen uit de weg te gaan, is het geven van duidelijke informatie over ICT-studies dus belangrijk.

2.4 ICT in andere landen

Nederland behoort tot de koplopers als het gaat om een ongelijke man-vrouwverhouding in de ICT (Besteman et al., 2017; De Vries et al., 2018). Slechts 6% van de vrouwelijke studenten doet een technische opleiding (Eurostat, 2018). Dit percentage ligt in andere landen veel hoger. Zo ligt het percentage in Griekenland en Zweden rond de 30%. De vraag is waarom Nederland zo achterloopt. In deze paragraaf wordt daarom de volgende deelvraag beantwoord: ‘Waarom is het percentage vrouwen in de ICT in andere landen hoger dan in Nederland?’

Volgens Booy et al. (2011) zorgt het gebrek aan enthousiasme van Nederlanders tegenover techniek ervoor dat Nederlandse meisjes niet kiezen voor de ICT. Nederlandse vrouwen hebben de meest negatieve houding richting ICT ten opzichte van Italië, Engeland, Frankrijk en Polen (Gras-Velazquez et al., 2009). Daarnaast associëren Nederlanders techniek veel sterker met mannen dan in andere landen (VHTO, 2018). Meer dan 50% van de Nederlandse vrouwen vindt dat mannen geschikter zijn voor ICT dan vrouwen (Gras-Velazquez et al., 2009). Ook draagt het negatieve zelfbeeld van de Nederlandse meisjes bij aan het niet kiezen voor ICT (Booy et al., 2011). Alleen Zwitserland heeft een negatiever zelfbeeld dan de meisjes in Nederland. In Nederland lijkt de genderkloof in de ICT steeds groter te worden. Volgens Booy et al. (2011) hebben sociaal-culturele factoren, zoals seksestereotype opvattingen en associaties, grote invloed op deze kloof. Het heeft namelijk niet te maken met aangeboren talent, dat er meer mannen voor ICT kiezen.

Uit onderzoek van Nosek et al. (2009) is gebleken dat Nederlanders, vergeleken met 34 landen wereldwijd erg sterke seksestereotype associaties hebben. Naast Nederland hebben Tunesië, Hongarije en Roemenië hetzelfde probleem. Ook neemt de belangstelling van jongeren voor techniek in veel hoogontwikkelde landen af (Booy et al., 2011). Dit komt volgens

Schreiner en Sjøberg (2007), doordat in deze landen individualiteit erg belangrijk is. Meisjes kijken wat een ICT-studie kan bijdragen aan hun zelfverwerkelijking (Bøe et al., 2011). Volgens meisjes is techniek daar niet toe in staat en zullen zij daarom minder snel voor een ICT-studie kiezen.

Daarnaast worden Nederlandse jongeren anders behandeld dan in andere landen. Zo worden jongens met een zeven voor wiskunde aangemoedigd te kiezen voor een natuurprofiel, terwijl dat voor meisjes met hetzelfde cijfer niet geldt (VHTO, 2008). Er wordt namelijk gedacht dat jongens dit cijfer behalen door hun talent en meisjes alleen door hard werken. Deze gedachten worden in Nederland heel normaal gevonden. Volgens Booy et al. (2011) zijn veel technici die in Nederland zijn gekomen om te werken of studeren, verbaasd over de houding van Nederlanders, wat discipline betreft. Zij merken op dat er negatief wordt gekeken naar de ICT. Nederlanders zien ICT namelijk als saai en moeilijk (Booy et al, 2011).

3. Methode

Deelvraag 1 en 7 zijn in het vorige hoofdstuk met behulp van literatuur beantwoord. Deelvraag 2, 3, 4, 5 en 6 worden beantwoord met behulp van exploratory sequential mixed methods. Bij deze onderzoeksmethode vindt eerst kwalitatief onderzoek plaats, in dit geval interviews, om meer inzicht te creëren (Van Assema et al., 1992; Cameron, 2009; Creswell & Cresswell, 2018). Met het verkregen inzicht wordt een kwantitatief onderzoek uitgevoerd, namelijk een enquête-onderzoek. Volgens Creswell & Creswell (2018) neutraliseert deze methode alle zwaktes, die losstaande onderzoeksmethodes hebben. De methode van het onderzoek wordt besproken in dit hoofdstuk.

3.1 Interviews

3.1.1 Proefpersonen

Er zijn interviews afgenomen met twintig ICT-studenten. De studenten zijn benaderd via een oproep op de social media platformen Instagram en Facebook. Er zijn willekeurig twintig studenten uitgekozen uit de studenten die op de oproep gereageerd hebben. Het willekeurig kiezen van deelnemers draagt bij aan een hoge mate van validiteit (Saunders et al., 2012; Alshenqeeti, 2014). De deelnemers zitten in het eerste, tweede of derde jaar van de Bachelorstudies Informatica, Informatiekunde en Kunstmatige Intelligentie. De helft van de studenten is man en de andere helft vrouw. De studenten variëren in leeftijd van 18 tot en met 24 jaar. Een overzicht van de respondenten is weergegeven in Tabel 1. Volgens Guest et al. (2006) zijn er twaalf tot twintig interviews nodig voor een goed inzicht en maximum variatie aan antwoorden. Er is daarom voor twintig studenten gekozen om van alle drie de ICT-studies goed inzicht te krijgen.

De respondenten konden zelf kiezen, waar en wanneer zij het interview wilden invullen, omdat er gebruik is gemaakt van een gemailde vragenlijst. Een voordeel van deze manier van interviewen volgens Burns en Burns (2008) is een breed bereik. Ook is er geen sprake van invloed van de interviewer, waardoor de respondent vrij kan antwoorden. Om een zo hoog mogelijk respons te krijgen is het interview kort, waardoor het maximaal vijf minuten duurt het in te vullen (Burns & Burns, 2008). Het interview bevat eenvoudige vragen over de ervaring en mening van de respondenten.

3.1.2 Dataverzameling

Het interview is ontwikkeld op basis van het theoretisch kader. In het interview zijn de studenten gevraagd naar de factoren, die hebben meegespeeld bij hun studiekeuze, zoals de invloed van anderen en interesse. Ook over andere aspecten, die naar voren kwamen uit de literatuur, zijn vragen gesteld in de interviews. Zo is er gevraagd welke vaardigheden nodig zijn om een ICT-studie te volgen, wat het beeld is dat de ICT-studenten hebben bij een ICT’er en wat zij vinden van de man-vrouwverhouding bij hun studie. Er is hiernaar gevraagd om meer inzicht te krijgen in de redenen, waarom er voor een ICT-studie gekozen wordt (Van Assema et al., 1992; Cresswell & Cresswell, 2018). De interviewvragen zijn weergegeven in Appendix I.

Tabel 1

Details interviews

Nummer Universiteit Studie Studiejaar Geslacht Leeftijd

1 Universiteit van Amsterdam Kunstmatige Intelligentie Tweede jaar Vrouw 19 jaar 2 Rijksuniversiteit Groningen Kunstmatige Intelligentie Tweede jaar Vrouw 20 jaar 3 Universiteit van Amsterdam Kunstmatige Intelligentie Eerste jaar Man 20 jaar 4 Universiteit van Amsterdam Kunstmatige Intelligentie Tweede jaar Vrouw 19 jaar 5 Universiteit van Amsterdam Kunstmatige Intelligentie Tweede jaar Vrouw 20 jaar 6 Universiteit van Amsterdam Kunstmatige Intelligentie Derde jaar Man 23 jaar 7 Universiteit van Amsterdam Kunstmatige Intelligentie Derde jaar Man 22 jaar 8 Universiteit van Amsterdam Informatiekunde Derde jaar Man 22 jaar 9 Universiteit van Amsterdam Informatiekunde Derde jaar Man 20 jaar 10 Universiteit van Amsterdam Informatiekunde Derde jaar Man 22 jaar 11 Universiteit van Amsterdam Informatiekunde Derde jaar Vrouw 24 jaar 12 Universiteit van Amsterdam Informatiekunde Eerste jaar Vrouw 18 jaar 13 Universiteit van Amsterdam Informatiekunde Tweede jaar Man 20 jaar 14 Universiteit van Amsterdam Informatiekunde Eerste jaar Vrouw 19 jaar 15 Universiteit van Amsterdam Informatiekunde Eerste jaar Vrouw 20 jaar 16 Universiteit van Amsterdam Informatiekunde Derde jaar Vrouw 21 jaar 17 Universiteit van Amsterdam Informatica - Man 21 jaar 18 Universiteit van Amsterdam Informatica Derde jaar Vrouw 22 jaar 19 Universiteit Leiden Informatica Derde jaar Man 24 jaar 20 TU Delft Informatica Derde jaar Man 20 jaar

3.1.3 Data-analyse

De interviews zijn met het programma Atlas.ti geanalyseerd. Het softwareprogramma helpt met het ordenen van gegevens en het inzichtelijk en toegankelijk maken van de interviews (Plochg & Van Zwieten, 2007). Voor interne betrouwbaarheid zijn de interviews op dezelfde manier getranscribeerd en gecodeerd (Van Zwieten & Willems, 2004). Er is gebruikt gemaakt van de

Grounded Theory (Charmaz & Belgrave, 2007). In verschillende codeerrondes, de open fase,

axiale fase en het selectief coderen, zijn 109 labels ontwikkeld. Een voorbeeld van een label is ‘Invloed op studiekeuze’, waaronder de sub-labels locatie, toekomstperspectief, plezier en goed inkomen geschaald zijn. Door het coderen zijn verschillende theorieën ontstaan, die besproken worden in paragraaf 4.1.

3.2 Enquête

Op basis van het theoretisch kader en de inzichten uit de interviews is een enquête ontwikkeld. De enquête wordt gebruikt om inzicht te krijgen in onder andere de interesses, vaardigheden en het algemeen beeld rondom ICT van scholieren. Er zijn verschillende middelbare scholen in Nederland benaderd om de doelgroep te bereiken. Via social media is ook respons verkregen. Uiteindelijk hebben 305 scholieren de enquête ingevuld. De data die verkregen is, is ingeladen in het statistiekprogramma SPSS. Hiermee is een analyse uitgevoerd, waaruit conclusies getrokken kunnen worden.

3.2.1 Proefpersonen

De deelnemers van de enquête zijn scholieren in Nederland uit vijf of zes vwo. Voor de enquête zijn verschillende middelbare scholen uit Nederland benaderd. Het Gemeentelijk Gymnasium uit Hilversum en Het Stedelijk Lyceum uit Enschede zijn bereid geweest de enquête te verspreiden onder hun vijfde en zesde klas vwo-leerlingen. Daarnaast is via Facebook en Instagram een oproep gedaan aan deze doelgroep. Ook zijn er door berichtjes te sturen naar kennissen en vrienden uit de doelgroep veel respondenten geworven. Van de 305 deelnemers komt 43,3% uit de zesde klas en 56,7% uit de vijfde klas. Hierbij is 29,8% van de deelnemers man en 70,2% vrouw.

3.2.2 Dataverzameling

Er is een enquête ontwikkeld met behulp van het theoretisch kader en de interviews. De enquête is weergegeven in Appendix II. Elke vraag is een objectieve stelling, waarbij de respondent met een Likertschaal van 1 tot en met 5 kan aangeven in hoeverre hij het eens of oneens is met de stelling (1 = zeer oneens, 2 = oneens, 3 = neutraal, 4 = eens, 5 = zeer eens). Hieruit ontstaat schaal data (Burns & Burns, 2008). De enquête bestaat uit verschillende onderdelen: beeld bij ICT, capaciteiten, invloed op de studiekeuze, interesse en beweegredenen voor een studie. Deze onderdelen geven inzicht in de studiekeuze, interesses en meningen over ICT van scholieren. Er is duidelijk onderscheid gemaakt tussen deze onderdelen met steeds een korte uitleg over de vragen voor de respondent. De enquête wordt afgesloten met drie optionele open vragen. Deze vragen geven meer inzicht in het beeld van de ICT en de voorlichting over ICT-studies.

Voordat de enquête verspreid is, is de enquête getest door een aantal scholieren. Deze test is gedaan om te zorgen dat de enquête begrijpelijk en foutloos is. Op basis van deze test is een vraag verwijderd en een spelfout verbeterd. Ook is er getest op de tijdsduur van het invullen van de enquête. De gemiddelde tijd lag rond de drie minuten. Vervolgens is er geprobeerd de enquête op verschillende scholen in Nederland te verspreiden door een mail te sturen en/of te bellen. Het Baarnsch Lyceum, Het Gemeentelijk Gymnasium, De Scholengemeenschap Huizermaat, Het Erfgooiers College, Het Gooisch Lyceum, Het Gymnasium Camphusianum en Het Stedelijk Lyceum zijn benaderd. Van deze scholen zijn Het Stedelijk Lyceum uit Enschede en Het Gemeentelijk Gymnasium uit Hilversum bereid geweest om de enquête te verspreiden onder hun vijfde en zesde klas vwo-leerlingen. Daarnaast is de enquête verspreid via Facebook en Instagram. Ook zijn er WhatsApp-berichten naar kennissen en vrienden gestuurd uit de doelgroep. Door een sneeuwbaleffect, waarbij scholieren via via terecht zijn gekomen bij de enquête, zijn veel respondenten verkregen (Naderifar et al., 2017).

3.3.3 Data-analyse

Om antwoord te kunnen geven op de deelvragen is gebruik gemaakt van verschillende meetinstrumenten. De enquête is opgesteld aan de hand van Google Forms. De scholieren blijven anoniem in de enquête. Alleen als zij hun mailadres hebben ingevuld om kans te maken op een van de drie de bol.com-bonnen, is hun naam wel bekend. De antwoorden van de respondenten worden door Google Forms automatisch opgeslagen in een Google Spreadsheet, waardoor de data gemakkelijk ingeladen kon worden in het statistiekprogramma SPSS.

Allereest zijn er descriptives uitgevoerd om een beter beeld te krijgen van de data. Daarna zijn verschillende stellingen gegroepeerd op basis van de onderzoeksrichting, namelijk

het algemene beeld van ICT, beweegredenen voor een studie, invloed van anderen, interesses van scholieren en vaardigheden van scholieren. De stellingen zijn beantwoord met een 5-punts Likertschaal van zeer oneens tot zeer eens. Voor alle testen wordt een significantieniveau gehanteerd van α = 0,05.

Het algemene beeld van ICT is gemeten met losse stellingen zoals ‘De ICT-wereld is een mannenwereld’, ‘Mannen zijn geschikter voor een studie dan vrouwen’ en ‘Een ICT-studie is voor nerds’. De beweegredenen voor een ICT-studie zijn bepaald met stellingen als ‘De locatie van de studie speelt een rol bij mijn studiekeuze’, ‘De studie van mijn vrienden is bepalend voor mijn eigen studiekeuze’ en ‘De studie die ik ga volgen moet goed aangeschreven zijn’. De vaardigheden van scholieren is gemeten met vragen als ‘Ik kan creatief denken’, ‘Ik kan goed communiceren’ en ‘Ik kan goed luisteren’. Uit de Shapiro-Wilk test is gebleken dat alle stellingen niet normaal verdeeld zijn (p < .001). Er is daarom gekozen voor een non-parametrische toets, namelijk de Mann-Whitney test. Met deze test kunnen de antwoorden van de stellingen van mannen en vrouwen vergeleken worden.

De invloed van anderen is gemeten door stellingen als ‘Mijn ouders/verzorgers hebben invloed op mijn studiekeuze’, ‘Mijn vrienden hebben invloed op mijn studiekeuze’ en ‘Mijn docenten hebben invloed op mijn studiekeuze’ samen te voegen. Dit construct, de invloed van anderen, is betrouwbaar (α = .760). De participanten scoren gemiddeld 8.11 (SD = 3.20). Het construct de ICT-interesse van scholieren is gemeten door stellingen als ‘Ik vind programmeren interessant’, ‘Ik vind ICT interessant’ en ‘Ik heb plezier in het gebruik van mijn computer en telefoon’ samen te voegen. De schaal voor de ICT-interesse van scholieren is ook betrouwbaar (α = .812). Gemiddeld scoren de participanten 14.05 (SD = 4.37). Uit de Saphiro-Wilk test bleek dat beide constructen niet normaal zijn verdeeld (p < .001). Daarom is wederom voor een Mann-Whitney test gekozen. Het is exploratief onderzoek. Er zijn daarom een aantal losse stellingen onderzocht om meer inzicht te krijgen in het man-vrouwverschil.

4. Resultaten

4.1 Interviews

De leeftijd van de twintig deelnemers ligt tussen de 18 en 25 jaar. Er zijn studenten ondervraagd van de Universiteit van Amsterdam, Universiteit Leiden, Rijksuniversiteit Groningen en TU Delft. De studenten hebben op de middelbare school het Natuur- en Gezondheid (N = 3), Natuur- en Gezondheid met Natuur- en Techniek (N = 6), Natuur- en Techniek (N = 6), Economie- en Maatschappij (N = 4), Cultuur- en Maatschappij (N = 2) of Latijn-Moderne Talen (N = 1) profiel gevolgd.

Er zijn vijf hoofdthema’s onderzocht in het interview. Ten eerste zijn dat belangrijke factoren die bijgedragen hebben aan de studiekeuze. Hieruit blijkt dat vooral baankans belangrijk is. Van de twintig ondervraagden hebben namelijk acht deze factor genoemd. Daarnaast blijken plezier (N = 3), een toekomstperspectief (N = 2) en een goed inkomen (N = 2) belangrijke factoren te zijn, die bijdragen aan de studiekeuze.

Ten tweede is de voorbereiding op de studiekeuze onderzocht. Er blijkt dat er veel verschillende manieren zijn waarop het voorbereiden op de studiekeuze gedaan kan worden. De Bachelordag is door twaalf van de twintig deelnemers benoemd en daarmee het meest gebruikte middel. Voor zeven deelnemers heeft online voorlichting geholpen bij de studiekeuze. Online voorlichting is het raadplegen van het internet en de website van de universiteit. Daarnaast hebben zes deelnemers meegedaan aan een meeloopdag. Vijf deelnemers hebben raad gevraagd aan huidige ICT-studenten en hebben daar hun keuze op gebaseerd. Vier deelnemers hebben de matchingdag bezocht en twee studenten hebben een college bijgewoond. Ook zijn er deelnemers die gebruik hebben gemaakt van een proefstudeerdag (N = 1), een studiekeuzebegeleider (N = 1) of cursus (N = 1).

Ten derde is onderzocht wat er van invloed is op een studiekeuze. Voor 50% van de deelnemers is dit de locatie van de studie. Voor vijf deelnemers hebben familieleden invloed op de keuze. Vier deelnemers vinden vrienden belangrijk bij hun studiekeuze. Ook zijn er vier studenten, die eerst een andere studie hebben gedaan, voordat zij hun interesse ontdekten. Er zijn eveneens studenten die zeggen dat niemand invloed heeft gehad op hun keuze (N = 6). Verder speelt informatie van huidige ICT-studenten (N = 5), leraren (N = 1), rolmodellen (N = 1) en studiekeuzebegeleider (N = 1) mee in de keuze van een studie.

Ten vierde is de deelnemers gevraagd welke vaardigheden nodig zijn bij hun studie. In Tabel 2 zijn de benoemde vaardigheden weergegeven. De top drie blijkt samenwerken (N = 17), schrijfvaardigheid (N = 12) en creatief denken (N = 11) te zijn.

Tabel 2

Benodigde vaardigheden bij ICT-studies

Samenwerken Schrijfvaardigheid Creatief denken Motivatie hebben Doorzettingsvermogen Probleemoplossend werken Wetenschappelijk denken Abstract kunnen denken Wiskundig inzicht Oplossingsgericht denken Netwerken Inzet tonen

Logica Engelse taal Zelfstandig werken Analytisch denken Presenteren Onderzoek doen Programmeren

Ten vijfde is onderzocht welk beeld de ICT-studenten hebben bij een ICT’er. Zeven studenten omschrijven een ICT’er als een man. Antisociaal, nerd, de hele dag achter een computer en een probleemoplossende denker zijn drie keer genoemd. Verder zijn er zeer diverse antwoorden gegeven, die weergegeven zijn in Figuur 3.

Figuur 3: Het beeld van een ICT’er volgens ICT-studenten

Daarnaast is de deelnemers gevraagd wat zij vinden van de man-vrouwverhouding bij hun studie. Twaalf studenten erkennen, dat er een scheve verdeling is bij ICT-studies; vrouwen zijn namelijk sterk in de minderheid. Sommige studenten geven aan, dat zij gewend zijn geraakt aan de scheve verdeling (N = 3). Andere vinden deze verdeling wel goed (N = 4). Toch wordt er benoemd dat het leuk zou zijn als er meer vrouwen bij komen (N = 2). Volgens respondent 18 is de verdeling namelijk ‘dramatisch slecht’.

Ook is onderzocht wat de respondenten ervan vinden, dat er over het algemeen weinig vrouwen de opleidingen Kunstmatige Intelligentie, Informatica en Informatiekunde volgen. Negen studenten benoemen dat zij dit jammer vinden. Respondent 17 vindt het problematisch, dat er weinig vrouwen kiezen voor een ICT-studie. Hij vermoedt dat het te maken heeft met het seksisme, hetgeen in de cultuur verweven zit. Als voorbeeld benoemt hij, dat er bij informaticalessen over computer vision gebruik wordt gemaakt van Lenna, een afbeelding uit de Playboy. Ook respondent 6 vindt het jammer: ‘Een gemengde groep studiegenoten leidt altijd tot meer unieke ideeën en daar heeft iedereen baat bij.’ Volgens twee respondenten is het jammer, omdat de vaardigheden die nodig zijn door zowel mannen als vrouwen uitgevoerd kunnen worden. Drie studenten vinden het leuk als er meer vrouwen kiezen voor een technische studie. Daarnaast zijn er studenten, die het prima vinden (N = 3) en het logisch vinden, dat er weinig vrouwen kiezen voor techniek (N = 2). Er wordt tevens benoemd dat studenten wennen aan deze verhouding (N = 1). Een andere respondent benoemt dat de oorzaak van weinig vrouwen onbekend is.

Tot slot is gevraagd, wat de respondenten ervan vinden, als meer vrouwen ICT-studies gaan volgen. Acht studenten vinden dit leuk. ‘De ICT is absoluut geen wereld voor alleen maar mannen’, aldus respondent 5. Daarbij benoemen respondenten dat zij het ‘top’ vinden als er meer vrouwen kiezen voor ICT (N = 3) en dat dit zal zorgen voor de beste dynamiek (N = 3).

Volgens respondent 6 gaat de wetenschap en de ICT-sector erop vooruit als er meer vrouwen deelnemen aan de ICT. Respondent 7 denkt dat problemen van meerdere kanten belicht kunnen worden door een betere verdeling van mannen en vrouwen, wat helpt bij het vinden van een oplossing. Drie studenten omschrijven meer vrouwen bij ICT-studies daarom als een goede ontwikkeling. Ook wordt benoemd, dat het zeer fijn zal zijn (N = 1), prima (N = 1) en dat het vrouwen naar de top zal brengen (N = 1). Over het laatste punt zegt respondent 14 het volgende: ‘Het is leuk, omdat ik dan een voorbeeld heb in de ICT die geen man is.’

4.2 Enquête-onderzoek

4.2.1 Descriptives

Zoals eerder genoemd, hebben 305 scholieren deelgenomen aan de enquête. De onderzochte groep bestaat uit 214 vrouwen (70,2%) en 91 mannen (29,8%). Hierbij zitten 173 scholieren in 5 vwo en 132 scholieren in 6 vwo. De scholieren volgen verschillende profielen.

Alle deelnemers hebben op een schaal van 1 tot 5 aangegeven in hoeverre zij het oneens of eens met de stellingen zijn. Alle gebruikte SPSS tabellen zijn in Appendix III te vinden. Uit Figuur 4 blijkt dat 37% van de scholieren (N = 112) het zeer oneens is met de stelling ‘Ik vind ICT interessant’. Daarnaast is 27% van de scholieren het oneens met de stelling (N = 83). Een klein deel, namelijk 5%, is het zeer eens (N = 15) met de stelling.

Er is ook gekeken naar meningen over ICT-studies (zie Tabel 3). Het grootste deel van de scholieren is het oneens (N = 100) met de stelling ‘Ik weet wat een ICT-studie inhoudt’. Bij de stelling ‘Ik ben in staat om een ICT-studie te volgen’ zijn de meningen erg verdeeld. De meeste scholieren (N = 85) zijn neutraal bij deze stelling. Daarnaast blijkt uit de stelling ‘Ik ben geïnteresseerd in een ICT-studie’ dat het overgrote deel (N = 158) het zeer oneens is met deze stelling.

Figuur 4: Ik vind ICT interessant

37%

27% 19%

12% 5%

Ik vind ICT interessant

Er is ook gekeken naar de gemiddelden van mannen en vrouwen die naar voren kwamen uit andere stellingen over ICT-studies (zie Figuur 5). Uit de stelling ‘Ik wil een ICT-studie gaan doen’ blijkt dat mannen (M = 1.67, SD = 1.12) gemiddeld net iets hoger scoren dan vrouwen (M = 1.36, SD = .74). Vrouwen hebben wel een hoger gemiddelde (M = 3.25, SD = 1.17) dan mannen (M = 2.45, SD = 1.19) bij de stelling ‘Een ICT-studie schrikt mij af’. Het gemiddelde van mannen (M = 3.36, SD = 1.10) bij de stelling ‘De ICT-wereld is een mannenwereld’ ligt iets hoger dan het gemiddelde van vrouwen (M = 2.97, SD = 1.16). Bij de stelling ‘Mannen zijn geschikter voor een ICT-studie dan vrouwen’ ligt het gemiddelde van mannen (M = 2.31, SD = 1.11) hoger dan die van vrouwen (M = 1.65, SD = .89). Gemiddeld zijn zowel mannen (M = 4.19, SD = .88) als vrouwen (M = 4.58, SD = .72) het eens met de stelling “Vrouwen beschikken over de competenties om een ICT-studie te doen”. Het gemiddelde van de mannen (M = 2.78,

SD = 1.30) ligt iets hoger dan het gemiddelde van de vrouwen (M = 2.68, SD = 1.16) bij “Een

ICT-studie is voor nerds”.

Figuur 5: Gemiddelde verschillen tussen mannen en vrouwen

Tevens is er gekeken naar de verschillen tussen mannen en vrouwen, wat invloed van anderen op de studiekeuze betreft. De gevonden gemiddelden zijn weergegeven in Figuur 6. Er is te zien dat de gemiddeldes van mannen en vrouwen dichtbij elkaar liggen voor deze stellingen. Bij de stelling “Mijn ouders/verzorgers hebben invloed op mijn studiekeuze” is het gemiddelde voor vrouwen (M = 2.51, SD = 1.11) hoger dan die van mannen (M = 2.35, SD = 1.16).

Tabel 3

Drie stellingen over ICT-studies

Zeer mee oneens

Mee oneens Neutraal Mee eens Zeer mee eens

Ik weet wat een ICT-studie inhoudt 59 (19,3%) 100 (32,8%) 89 (29,2%) 40 (13,1%) 17 (5,6%) Ik ben in staat om een ICT-studie te

volgen

69 (22,6%) 68 (22,3%) 85 (27,9%) 64 (21%) 19 (6,2%) Ik ben geïnteresseerd in een

ICT-studie 158 (51,8%) 78 (25,6%) 34 (11,1%) 23 (7,5%) 12 (3,9%) 0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5

Ik wil een

ICT-studie gaan doen Een ICT-studieschrikt mij af De ICT-wereld iseen mannen-wereld Mannen zijn geschikter voor een ICT-studie dan vrouwen Vrouwen beschikken over de competenties om een ICT-studie te doen Een ICT-studie is voor nerds Ge m id de ld e ui tk om st Man Vrouw

Vrouwen (M = 1.85, SD = 1.03) en mannen (M = 1.81, SD = 1.15) hebben nagenoeg hetzelfde gemiddelde bij “Mijn familieleden hebben invloed op mijn studiekeuze”. Voor de stelling “Mijn vrienden hebben invloed op mijn studiekeuze” is het gemiddelde van mannen (M = 1.97,

SD = 0.97) net hoger dan die van vrouwen (M = 1.79, SD = 0.90). Ook voor de stelling “Mijn

docenten hebben invloed op mijn studiekeuze” hebben mannen (M = 2.11, SD = 1.02) een lichtelijk hoger gemiddelde dan vrouwen (M = 1.97, SD = 1.09). De gemiddelde scores liggen tussen 1.78 en 2.51. Dit betekent dat er voornamelijk oneens is beantwoord bij de vraag of anderen invloed hebben op de studiekeuze.

Figuur 6: De invloed van anderen op de studiekeuze 4.2.2 Het algemene beeld van ICT

In deze paragraaf wordt antwoord gegeven op de deelvraag ‘Wat zijn de verschillen tussen mannelijke en vrouwelijke scholieren bij het algemene beeld van ICT?’ Uit de test (zie Tabel 4) is gebleken dat er zich verschillen voordeden tussen mannen (Mdn = 4) en vrouwen (Mdn = 3) bij de stelling ‘De ICT-wereld is een mannenwereld’ (U = 7914, p = .007, r = -.16). Ook is er een significant verschil gevonden tussen mannen (Mdn = 2) en vrouwen (Mdn = 1) bij de opvatting dat mannen geschikter zijn voor een ICT-studie dan vrouwen (U = 6458,

p < .001, r = -.29). Daarnaast is er een verschil gevonden tussen mannen (Mdn = 4) en vrouwen

(Mdn = 5) bij de stelling ‘Vrouwen beschikken over de competenties om een ICT-studie te doen’ (U = 7163, p < .001 , r = -.24). Er deden zich geen verschillen voor tussen mannen (Mdn = 3) en vrouwen (Mdn = 3) bij de stelling “Een ICT-studie is voor nerds” (U = 9287.5,

p = .512, r = -.04). Mannen en vrouwen verschillen dus grotendeels in het algemene beeld van

ICT, behalve bij de opvatting dat ICT voor nerds is. 4.2.3 Beweegredenen om voor een studie te kiezen

Er wordt in deze paragraaf antwoord gegeven op de volgende deelvraag: ‘Wat zijn de verschillen tussen mannelijke en vrouwelijke scholieren in beweegredenen om voor een bepaalde studie te kiezen?’ De resultaten zijn weergegeven in Tabel 5. Er is een significant verschil gevonden tussen mannen (Mdn = 1) en vrouwen (Mdn = 1) bij de stelling ‘De studie van mijn vrienden is bepalend voor mijn eigen studie’ (U = 8055, p = .004, r = -.17). Het gevonden verschil is significant, ondanks dat de mediaan hetzelfde is. Dit komt doordat de

0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 Mijn ouders/verzorgers hebben inlvoed op mijn

studiekeuze

Mijn familieleden hebben

invloed op mijn studiekeuze invloed op mijn studie-Mijn vrienden hebben keuze

Mijn docenten hebben invloed op mijn studiekeuze

scholieren alleen van 1 tot en met 3 geantwoord hebben, waardoor deze vraag een kleiner bereik heeft. Bij de locatie van de studie als beweegreden voor het kiezen van een studie zijn tussen mannen (Mdn = 4) en vrouwen (Mdn = 4) geen significante verschillen gevonden (U = 9240,

p = .452, r = -.05). Ook zijn er geen verschillen tussen mannen (Mdn = 4) en vrouwen

(Mdn = 4) gevonden over de opvatting dat een studie goed aangeschreven moet zijn (U = 9329,

p = .531, r = -.04). De stelling dat baanperspectief belangrijk is bij het kiezen van een studie,

is tussen mannen (Mdn = 4) en vrouwen (Mdn = 4) niet significant verschillend (U = 8894.5,

p = .189, r = -.08). Er zijn eveneens er geen verschillen gevonden tussen mannen (Mdn = 5) en

vrouwen (Mdn = 5) bij de stelling ‘De studie die ik ga volgen moet leuk zijn’ (U = 9003,

p = .186, r = -.08). Tevens verschillen mannen (Mdn = 2) en vrouwen (Mdn = 2) niet in de

mening dat een studie makkelijk moet zijn (U = 9030.5, p = .276, r = -.06). Mannen en vrouwen verschillen dus nagenoeg niet, wat beweegredenen voor het kiezen van een studie betreft. Alleen bij de studiekeuze van vrienden als beweegreden is een significant verschil gevonden. 4.2.4 De invloed van anderen op de studiekeuze

In deze paragraaf staat de volgende deelvraag centraal: ‘Wat zijn de verschillen tussen mannelijke en vrouwelijke scholieren in de invloed die anderen hebben op hun studiekeuze?’ Uit de Mann Whitney test bleek dat mannen (Mdn = 7) en vrouwen (Mdn = 8) niet significant verschillen, wat invloed van anderen op de studiekeuze betreft (U = 9504.5, p = .740, r = -.02).

Tabel 4

Het algemene beeld van ICT

Mann-Whitney U

Z Effect Size (r) Asymp. Sig. (2-Tailed)

De ICT-wereld is een mannenwereld 7914 -2.71 -.16 .007 Mannen zijn geschikter voor een

ICT-studie dan vrouwen

6458 -5.02 -.29 .000 Een ICT-studie is voor nerds 9287.5 -.66 -.04 .512 Vrouwen beschikken over de

competenties om een ICT-studie te doen

7163 -4.21 -.24 .000

Noot. Er wordt een significantielevel van p < 0.05 gehanteerd.

Tabel 5

Beweegredenen voor het kiezen van een studie

Mann-Whitney U

Z Effect Size (r) Asymp. Sig. (2-Tailed)

De locatie van de studie speelt een rol bij mijn studiekeuze

9240 -.75 -.05 .452 De studiekeuze van mijn vrienden is

bepalend voor mijn eigen studiekeuze

8055 -2.92 -.17 .004 De studie die ik ga volgen moet goed

aangeschreven zijn

9329 -.63 -.04 .531 De studie die ik ga volgen moet een goed

baanperspectief hebben

8894.5 -1.31 -.08 .189 De studie die ik ga volgen moet leuk zijn 9003 -1.32 -.08 .186 De studie die ik ga volgen moet

makkelijk zijn

9030.5 -1.09 -.06 .276

4.2.5 De ICT-interesse van scholieren

In deze paragraaf wordt de volgende deelvraag beantwoord: ‘Wat zijn de verschillen tussen mannelijke en vrouwelijke scholieren, wat hun ICT-interesse betreft?’ Uit de Mann Whitney test bleek dat er een significant verschil is tussen mannen (Mdn = 16) en vrouwen (Mdn = 13) in ICT-interesse, waarbij mannen een hogere score hebben dan vrouwen (U = 5495,5, p < .001,

r = -.35).

4.2.6 De vaardigheden van scholieren

De volgende deelvraag wordt in deze paragraaf beantwoord: ‘Wat zijn de verschillen tussen mannelijke en vrouwelijke scholieren, wat hun vaardigheden betreft?’ Er zijn verschillen gevonden tussen mannen (Mdn = 4) en vrouwen (Mdn = 4) bij de stelling ‘Ik kan goed analytisch denken’ (U = 7424.5, p < .001, r = -.20). Ook bleek dat er een significant verschil is tussen mannen (Mdn = 4) en vrouwen (Mdn = 4) in samenwerken (U = 8215, p = .021,

r = -.13). Er is tevens een significant verschil gevonden tussen mannen (Mdn = 4) en vrouwen

(Mdn = 4) als het gaat om probleemoplossend denken (U = 8027, p = .008, r = -.15). Bij de stelling ‘Ik ben goed in wiskunde’ is opnieuw een significant verschil gevonden, waarbij mannen (Mdn = 4) hoger dan vrouwen (Mdn = 3) scoren (U = 8257.5, p = .030, r = -.12). Er is daarnaast een significant verschil gevonden, waarbij vrouwen (Mdn = 4) hoger dan mannen (Mdn = 3) scoren, bij de vaardigheid goed kunnen schrijven (U = 8157.5, p = .020, r = -.13).

Er zijn geen significante verschillen gevonden tussen mannen (Mdn = 4) en vrouwen (Mdn = 4) in creatief denken (U = 8681.5, p = .107, r = -.09). Ook verschillen mannen (Mdn = 4) en vrouwen (Mdn = 4) niet significant in communiceren (U = 8499.5, p = .056,

r = -.11). In de vaardigheid luisteren is er tussen mannen (Mdn = 5) en vrouwen (Mdn = 4)

tevens geen verschil gevonden (U = 9510, p = .72, r = -.02). Tot slot zijn er geen verschillen gevonden tussen mannen (Mdn = 4) en vrouwen (Mdn = 4) bij de stelling ‘Ik denk graag aan hoe dingen in de toekomst anders kunnen of hoe zij verbeterd kunnen worden’ (U = 9318.5,

p = .634, r = -.04). De vaardigheden van scholieren verschillen dus tussen mannen en vrouwen

in analytisch denken, samenwerken, probleemoplossend denken, wiskunde en schrijven (zie Tabel 6). Voor creatief denken, communiceren, luisteren en denken aan de toekomst zijn geen verschillen gevonden.

4.2.7 Inzicht in losse stellingen

Om meer inzicht te krijgen in het man-vrouwverschil, zijn er een aantal stellingen uit de constructen apart geanalyseerd (zie Tabel 7). Er is geen verschil gevonden tussen mannen (Mdn = 2) en vrouwen (Mdn = 2) in de invloed die ouders/verzorgers hebben op de studiekeuze (U = 8787.5, p = .168, r = -.08). Ook bij de invloed van docenten blijkt er tussen mannen (Mdn = 2) en vrouwen (Mdn = 2) geen verschil te zijn (U = 9798.5, p = .16, r = -.08). Daarnaast zijn er bij de stelling ‘Bij een ICT-studie ben je bezig met hardware, algoritmen en programmeren’ tussen mannen (Mdn = 4) en vrouwen (Mdn = 4) geen significante verschillen gevonden (U = 8538, p = .064, r = -.11). Er blijkt eveneens geen verschil te zijn tussen mannen (Mdn = 2) en vrouwen (Mdn = 2), wat betreft de stelling ‘Ik weet wat een ICT-studie inhoudt’. Er zijn wel significante verschillen gevonden tussen mannen (Mdn = 3) en vrouwen (Mdn = 2) over de mening of ICT interessant is (U = 6386.5, p < .001, r = -.28). Ook zijn er verschillen gevonden bij de stelling ‘Een ICT-studie schrikt mij af’, waarbij vrouwen (Mdn = 3) een hogere

score dan mannen (Mdn = 2) hebben (U = 6154, p < .001, r = -.30). Mannen (Mdn = 2) en vrouwen (Mdn = 1) verschillen eveneens in de interesse voor een ICT-studie (U = 8957.5,

p <.001, r = -.25). Er zijn daarbij significante verschillen gevonden tussen mannen (Mdn = 3)

en vrouwen (Mdn = 3) in de inschatting of zij in staat zijn om een ICT-studie te volgen (U = 8057.5, p = .014, r = -.14). Bij de stelling ‘Ik wil een ICT-studie gaan doen’ is tussen mannen (Mdn = 1) en vrouwen (Mdn = 1) opnieuw een verschil gevonden (U = 8191,

p = .006, r = -.16).

Tabel 6

De vaardigheden van scholieren

Mann-Whitney U

Z Effect Size (r) Asymp. Sig. (2-Tailed)

Ik kan creatief denken 8681.5 -1.61 -.09 .107 Ik kan goed communiceren 8499.5 -1.91 -.11 .056 Ik kan goed luisteren 9510 -.36 -.02 .720 Ik kan goed analytisch denken 7424.5 -3.49 -.20 .000 Ik kan goed samenwerken 8215 -2.31 -.13 .021 Ik kan goed probleemoplossend denken 8027 -2.65 -.15 .008 Ik ben goed wiskunde 8257.5 -2.17 -.12 .030 Ik kan goed schrijven 8157.5 -2.33 -.13 .020 Ik denk graag aan hoe dingen in de

toekomst anders kunnen of hoe zij verbetert kunnen worden

9318.5 -.62 -.04 .634

Noot. Er wordt een significantielevel van p < 0.05 gehanteerd.

Tabel 7

Stellingen over ICT(-studies)

Mann-Whitney U

Z Effect Size (r) Asymp. Sig. (2-Tailed)

Bij een ICT-studie ben je bezig met hardware, algoritmen en programmeren

8538 -1.86 -.11 .064 Mijn ouders/verzorgers hebben invloed

op mijn studiekeuze

8797.5 -1.38 -.08 .168 Mijn docenten hebben invloed op mijn

studiekeuze

8798.5 -1.41 -.08 .160 Ik vind ICT interessant 6386.5 -4.95 -.28 .000 Ik weet wat een ICT-studie inhoudt 9495.5 -.34 -.02 .772 Een ICT-studie schikt mij af 6154 -5.22 -.30 .000 Ik ben geïnteresseerd in een ICT-studie 6957.5 -4.30 -.25 .000 Ik ben in staat om een ICT-studie te

volgen

8057.5 -2.45 -.14 .014 Ik wil een ICT-studie gaan doen 8191 -2.75 -.16 .006

4.2.8 Open vragen

Op de open vraag ‘Wat voor beeld heb jij bij een ICT’er/ICT-studie’ zijn diverse antwoorden gegeven. Er blijkt dat ICT voornamelijk geassocieerd wordt met computers (N = 121) en programmeren (N = 82). Een scholier geeft hierbij als onderbouwing: ‘Ik heb het beeld dat iemand de hele dag achter een computer zit en programmeert.’ Ook worden de termen ‘saai’ en ‘wiskunde’ benoemd. Scholieren vinden de ICT iets voor slimme mensen (N = 12). Andere associaties zijn weergegeven in Tabel 12 in Appendix III.

Daarnaast is de scholieren de volgende vraag gesteld: ‘Waarom ben jij wel/niet geïnteresseerd in ICT?’ Daar bleek voornamelijk uit dat de scholieren geen interesse hebben in het werken met computers (N = 47). Ook zijn de scholieren niet geïnteresseerd in programmeren (N = 30). Een van de respondenten geeft hierbij de reden: ‘Ik ben niet geïnteresseerd in ICT studies, omdat ik programmeren niet leuk vind en omdat ik later graag iets doe waarbij ik ook contact heb met mensen. Ik heb het idee dat ik dat bij ICT-studies niet heb.’ Veel scholieren hebben meer interesse in een ander vakgebied (N = 30). Een respondent geeft de volgende reden hierbij: ‘Ik vind ICT een iets te veel afgezonderde specialisatie, waardoor ik niet het idee heb dat je nog andere dingen zoals samenwerken en onderzoek doen en schrijven leert.’ Van de respondenten vinden 28 scholieren zichzelf niet geschikt voor ICT. ICT wordt tevens gezien als saai (N = 18). Andere genoemde antwoorden zijn opgenomen in Tabel 13 in Appendix III.

De laatste vraag die gesteld is, is ‘Ben je goed voorgelicht over een ICT-studie?’ Deze vraag wordt vooral beantwoord met nee. Voor 53 scholieren komt dat, omdat zij zich er niet in hebben verdiept. Bij 48 scholieren ligt het aan de desinteresse voor ICT. Ook zeggen 44 scholieren niet goed geïnformeerd te zijn. Volgens 24 scholieren geven scholen geen informatie over ICT-studies. Er zijn overigens ook studenten die wel geïnformeerd zijn. Dit komt voornamelijk door het bezoeken van opendagen (N = 15). Een respondent merkt hierbij het volgende op: ‘Alleen het is niet zo voorgelicht, dat het echt leuk ging klinken. Vaak is de voorlichting al saaier dan het waarschijnlijk is, waardoor veel mensen die ik ken al afhaakten.’ Daarnaast benoemen zes scholieren dat er weinig aandacht wordt besteed aan ICT-studies. Hierbij zegt een respondent dat er te weinig promotie is, waardoor een geen aantrekkingskracht ontstaat bij veel scholieren. Alle gegeven antwoorden zijn weergegeven in Tabel 14 in Appendix III.