Knäck koden: Stäng mångfaldsgapet genom att lära flickor och studenter i färgdatavetenskap

Om du letar efter en karriär med bra anställningstrygghet och en bra lön behöver du inte leta längre än datavetenskap. Vi lever trots allt i en app-baserad värld där det finns ett exponentiellt växande behov av mjukvara som möter behoven i vårt moderna liv. Sedan 1990 har jobben inom datavetenskap vuxit med 338 procent enligt en färsk Rapport från Pew Research Center, vilket gör dem till de snabbast växande yrkena i USA. Det här är också högbetalda jobb, med en nuvarande medianlön på mer än $82,000 (vilket är nästan dubbelt så mycket som den nationella medianinkomsten), enligt det amerikanska arbetsdepartementet.

Men även om datavetenskapen är full av möjligheter, fyller kvinnor och minoriteter ett oproportionerligt litet antal av dessa positioner. Enligt Pew-rapporten, bara 7 procent av datorjobben fylls av afroamerikaner och 7 procent av latinamerikanska arbetare, medan dessa befolkningar utgör 12 procent och 17 procent av USA: s arbetskraft, respektive. Rapporten fann att medan kvinnor i staterna har varit nära att minska den totala arbetskraftsgapet (som nu fyller 47 procent av jobben), har deras andel i datorrelaterade jobb faktiskt sjunkit från 32 till 25 procent under de senaste tre decennier. Studien observerar en intressant korrelation: sedan persondatorer kom ut och allmänhetens uppfattning satte in att de i första hand är vita manliga spelares domän, har andelen kvinnor inom datorområdet stadigt tappade.

Stora teknikföretag som Apple, Google och Facebook har varit i det nationella rampljuset de senaste åren för sin ojämlikhet sysselsättning av kvinnor och minoriteter, och många av dem har lanserat program för att öka mångfalden i sin arbetsstyrka i svar. Även om allmänheten kritiserar dessa program för att de inte gör tillräckligt (Google anställer kvinnor i just 20 procent av sina tekniska positioner och Apple i just 23 procent), har det samtidigt skett en motreaktion, som kulminerade i en läckt internt PM skriven av ex-Google-ingenjören James Damore i juli förra året och hävdade att mångfaldsprogram på Google resulterade i omvänd diskriminering och att kvinnor i sig var mindre biologiskt lämpade för teknik jobb.

Mitt i den offentliga debattens larm har den ideella organisationen Code.org tagit itu med mångfaldsklyftan där den börjar – i skolan. Tvillingbröderna Hadi och Ali Partovi lanserade Code.org 2013 efter att ha immigrerat från Iran. Tidigare en utvecklare för Microsoft innan han blev VD för Code.org, sa Hadi att han själv upplevde hur datavetenskap kunde förändra en persons livsbana. Nu ägnar han sin tid åt att försöka få datavetenskapskurser till alla offentliga skolor. Code.org har utvecklat läroplaner, onlinekurser och uppsökande program som fokuserar på att inkludera flickor och färgade elever från dagis till gymnasiet. Deras framgång har varit enastående: de har nått 500 miljoner studenter med sina Hour of Code-evenemang har de förberett 72 000 nya datavetenskapslärare och hjälpt 40 stater att ändra policyer för att stödja införandet av datavetenskap i klassrummen. I ett samtal med iPhone Life svarar Hadi Partovi på mångfaldens motreaktion och argumenterar för varför datavetenskap behöver kvinnor och minoriteter mer än någonsin.

Att uppmuntra flickor och underrepresenterade minoriteter att lära sig datavetenskap är en central del av ditt uppdrag. Varför är det viktigt?
Detta är viktigt inte bara för att datavetenskap leder till de bäst betalande karriärerna, utan för att den 21:a århundradet kommer en grundläggande gymnasiebakgrund i datavetenskap att bli allt mer grundläggande för varje karriär. Ändå är färgade flickor och studenter fortfarande systematiskt lämnade på detta kritiska område. Vi tar itu med problemet genom att se till att varje skola undervisar i datavetenskap och genom att tillhandahålla en läroplan och lärarförberedelseprogram som säkerställer att klassen erbjuds på ett sätt som tar upp rättvisa och mångfald på skolan kärna.

Vilka är några av orsakerna som du ser bidrar till skillnaden mellan könen och underrepresentationen av färgade personer inom datorprogrammering?
Vårt fokus ligger på mångfaldsklyftan inom grund- och gymnasieutbildning. Det är tre faktorer som bidrar till problemet i våra skolsystem:

1) Lika tillgång: De flesta skolor erbjuder inte ens datavetenskapskurser. Detta är särskilt sant i underprivilegierade stads- och landsbygdsskolor. Om kursen inte ens erbjuds får eleverna aldrig möjlighet att läsa den. Tänk på detta: svarta elever är mer intresserade av att studera datavetenskap, men de är mindre benägna att gå på en skola som erbjuder det. Datavetenskap är det mest uppskattade ämnet i all utbildning, och vi anser att studenter bör ha lika tillgång till att studera det.

2) Fördomar och stereotyper: Där datavetenskap erbjuds är det oftast ett valfritt ämne. Och utan några samlade ansträngningar för att rekrytera mångfald, vidmakthålls förutfattade stereotyper genom självval, eller till och med genom skolinsatser som speglar samhällets omedvetna fördomar. Med få eller inga förebilder gör flickor och underrepresenterade minoriteter antagandet att datavetenskap inte är något för dem.

3) Matematikfokuserad läroplan: Traditionellt har datavetenskap lärts ut som en matematikkurs, och det lockar bara en typ av elever. Genom att bredda fokus till att inkludera kreativitet, apptillverkning och social påverkan breddar vi också deltagandet av studenter som tidigare inte ansåg att detta var en intressant kurs.

Eleverna genomför kodningsövningar med hjälp av Code.orgs läroplaner. Mindre än hälften av USA: s skolor erbjuder kurser i datavetenskap, men Code.orgs vd Hadi Partovi är angelägen om att ändra på det. "Vi tar itu med problemet genom att se till att varje skola undervisar i datavetenskap." Bildkälla: Code.org

Hur arbetar du för att minska mångfaldsklyftan?
Code.org arbetar för att få datavetenskap undervisad i grund- och gymnasieskolor. När vi började vårt arbete erbjöd bara cirka 10 procent av skolorna klasser i datavetenskap, och nu är det nära 50 procent. Code.org skapar världens mest populära läroplan för datavetenskap för grund- och gymnasieskolor, och vi anlitar skolor och förbereder lärare för att undervisa i våra kurser, med ett specifikt fokus på rättvisa och mångfald. För att ta itu med stereotyper och fördomar organiserar Code.org omfattande marknadsförings- och medvetenhetskampanjer, som den globala Hour of Code under Computer Science Education Week som uppmuntrar till mångsidigt deltagande och har olika roller modeller. Våra professionella lärandeprogram innehåller sessioner som hjälper lärare att förstå vikten av mångfald och tar upp sätt att undvika oavsiktliga fördomar i interaktion och rekrytering av studenter. Resultaten talar för sig själva: 25 procent av alla studenter i USA har nu konton på Code.org-plattformen. Närmare 12 miljoner av dem är flickor. Våra elever är nästan hälften kvinnor, nästan hälften underrepresenterade minoriteter. Vår mångfaldssiffra och omfattning är oöverträffad på grund av det otroliga arbetet från nästan en miljon lärare som erbjuder våra kurser som en del av grundskolesystemet.

I James Damores memo, med titeln "Googles ideologiska ekokammare", gör Damore argumentet att kvinnor är mindre i sig intresserade av eller till och med kapabla i teknik. Vad är ditt svar på detta?
Att debattera detta, eller till och med ställa den här frågan, är kränkande för kvinnor. A 2016 års studie från University of Toronto visar att gener inte gör någon skillnad i förmågan att lära sig datavetenskap. Det finns inga bevis för att biologiska faktorer hindrar kvinnor från att lära sig koda. UCLA forskning visar att sättet att lära ut datavetenskap i skolor missgynnar kvinnor. De problem vi bevittnar om och om igen är tillgänglighet och sociala stereotyper. Code.orgs egen forskning visar att bara en Hour of Code-aktivitet kan öka flickors attityd och självförtroende för kodning, genom att helt enkelt prova våra kurser, som är designade för att bryta traditionella stereotyper.

Sunt förnuft skulle tyda på att att ha programmerare med olika bakgrunder skulle leda till en mångfald av idéer. Har du några exempel från din organisation som stödjer denna uppfattning?
Code.orgs eget team är mestadels kvinnligt, vårt ledarskap är könsbalanserat och även vårt tekniska team har bättre könsmångfald än branschgenomsnittet. Vi tror att detta har spelat en stor roll i mångfaldsresultaten som våra kurser visar i Amerikas klassrum. Vi piloterar också våra kurser och våra idéer med ett rikstäckande nätverk av cirka 400 lärarexperter som också för med sig en mångfald av åsikter. Jag har sett teknikföretag fatta pinsamma produktdesignbeslut eftersom designteamet inte hade mångfald i åtanke, och vi har aldrig haft det problemet på Code.org.

Code.org VD Hadi Partovi (bilden ovan) och hans bror Ali lanserade sin ideella utbildningsorganisation 2013. Efter att ha immigrerat från Iran och blivit utvecklare för Microsoft innan han grundade Code.org, har Hadi upplevt hur datavetenskap kan förändra en persons livsbana. Nu ägnar han sin tid åt att försöka få med sig datavetenskapskurser till varje grund- och gymnasieskola. Bildkälla: Code.org

I en Reddit tråd i augusti förra året kritiserade James Damore organisationer inklusive Girls Who Code och Code.org för att uppmuntra en berättelse om "kvinnor är offer". Han anklagade dig också för att få kodning att se mer "folkorienterad ut än vad den verkligen är" för att locka fler kvinnor. Vad är ditt svar på denna kritik?
Code.org försöker inte öka mångfalden inom datavetenskap genom att fejka vad det handlar om, eller genom att fördumma det, eller genom att färga det rosa, så att säga. Vi uppnår mångfald genom att bredda tillgången, genom att undervisa i datavetenskap redan på dagis innan stereotyper slår in, och genom att utöka den från att vara en matematikkurs till att omfatta apptillverkning och kreativitet. Våra elever klarar gymnasiets A.P.-examen i datavetenskap i större antal än någon annan grupp, och med stark mångfald. Våra resultat talar för sig själva.

Tror du att det är möjligt att könsskillnaden inte är bevis på diskriminering eller ojämlika möjligheter? Varför eller varför inte?
Det kan vara fel att anta att ojämlika resultat bara är ett resultat av ojämlika möjligheter. Men när majoriteten av skolor inte ens erbjuder möjligheten att studera datavetenskap, och denna tillgång är särskilt begränsad i underprivilegierade stads- och landsbygdsområden, visar data lätt att ojämlikhet i möjligheter är problem.

Hur kan vi skapa tekniska arbetsplatser som är mer välkomnande för alla anställda?
På Code.org strävar vi efter att skapa en arbetsplats som får anställda att känna sig inkluderade oavsett kön, ras, ålder eller politik. Det här handlar inte bara om policyer som betald familjeledighet eller omedveten partiskhetsträning för anställda, men det är det också om att betrakta inkludering som ett kärnmål för organisationen som medarbetarna verkligen tar till sig hjärta.

Vilka anställningsmetoder använder du för att främja mångfald? Med tanke på att det finns färre kvinnor och minoriteter som kommer in i arbetskraften inom datavetenskap, tycker du att det är en intressekonflikt att balansera dina mångfaldsansträngningar med en mer meritbaserad strategi?
Mångfald är ett kärnvärde på Code.org, och vi strävar efter en mångfaldig arbetsstyrka i den utsträckning vi kan. Vi ser det inte som en fråga om att balansera mångfald med ett mer meritbaserat tillvägagångssätt – det innebär att vi kompromissar det ena för det andra. Det handlar om att göra det bästa för att bemanna ett team som är mångsidigt och har meriter. Den viktigaste taktiken vi använder är att proaktivt rekrytera olika kandidater och att granska CV utan att veta ras eller kön på sökande för att förhindra omedveten partiskhet. Som ett exempel, när vi anställde mjukvaruingenjörer från universitetet, gömde vi deras namn när genom att granska meritförteckningarna, och efteråt när vi tittade på namnen vi valde, var våra bästa kandidater kvinnor.

Översta bildkredit: Alless / Shutterstock.com