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Estudio de la Presencia de las niñas y adolescentes en las TIC, en la Educación Técnico Profesional Preuniversitaria, de la República Dominicana.-

Jimmy R. Coste Yost, Agosto 2022.

Contexto

Segun la firma "Janco Assciates, INC", tan solo en Estados Unidos, mas de 100,000 puestos de trabajo vinculados a las Tecnologías de la Información y la Comunicación se mantienen vacantes mientras la demanda de estos profesionales supera la oferta.

En los últimos 12 meses ha estallado un "BOOM" para los profesionales de las TIC, abriendose más y más posiciones que estos pueden ocupar. En el último año se han añadido más de 186,000 puestos trabajo en este campo en crecimiento. Al mismo tiempo ha habido alrededor de 100,000 contrataciones de profesionales tanto presenciales, remotos o híbridos. Aqui se incluyen decenas de miles de profesionales de otras regiones como la India y América Latina. Aun así, muchas posiciones se mantienen sin ocupar, sin contar las vacantes previas, y las transformaciones digitales que se han visto forzadas miles de empresas por la pandemia, y el nuevo "estandar" ya marcado en esta era pospandemica. https://www.e-janco.com/articles/2022/08-it-job-market.html

Si bien la pandemia del coronavirus iniciado en el 2020 disparó todas las alarmas, la alta de manda de profesionales de las TIC se veía venir mucho antes. El mundo ya se encontraba en el descenso de la curva de implementaciones de las tecnologías vinculadas a la cuarta Revolución Industrial y con ello se imprimía necesidad de profesionales en Robótica, Machine Learning, IoT, Ciencia de datos, Big Data, Blockchain, Cloud Computing, entre otras tecnologías.

Y dada esta situación, ha convenido el que muchos se hayan planteado la pregunta, ¿Porqué no motivar a la mayor parte de la matricula universitaria y preuniversitaria, a interesarse por estudiar carreras STEM, particularmente TIC?

Este grueso estudiantil son las Niñas, Adolescentes y Mujeres, que a la vez son tambien la segunda mitad de la fuerza laboral en las empresas. Segun el Bureau de Trabajo de Estados Unidos, las mujeres representan el 47% de toda la fuerza laboral. https://www.dol.gov/agencies/wb/data/latest-annual-data/working-women#Labor-Force-by-Sex-Race-and-Hispanic-Ethnicity

Y de acuerdo con "Girl Scout Research Institute", el 74% de las adolescentes encuestadas en un estudio expresaron interes en topicos relacionaods con STEM. https://dataprot.net/statistics/women-in-tech-statistics/

"Día Internacional de las Niñas en las TIC".

Motivados por crear un entorno global en el que niñas, adolescentes y mujeres en general se motiven a considerar carreras tecnológicas, los Estados Miembros de la Unión Internacional de Telecomunicaciones (UIT) en el 2010 respaldaron la iniciativa de designar el "Día Internacional de las Niñas en las TIC". Esta iniciativa fue conocida y aprobada por todos los estados miembros en la Reunión Plenipotenciaria de celebrada en Guadalajara, México en el mismo año.

El Día Internacional de las Niñas en las TIC, que se celebra el cuarto jueves de abril de cada año, es una iniciativa impulsada desde el 2010 por la Unión Internacional de Telecomunicaciones (UIT), organismo de las Naciones Unidas que regula las tecnologías de la comunicación.

La designación de este día busca promover el empoderamiento de las niñas y las mujeres jóvenes interesadas en el estudio de carreras profesionales en el campo de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC). https://es.wikipedia.org/wiki/D%C3%ADa_Internacional_de_las_Ni%C3%B1as_en_las_TIC

En la República Dominicana tambien se ha manifestado interes en sumarse a esta iniciativa. “El país y el mundo necesitan que más mujeres participen activamente en el desarrollo de las matemáticas, tecnología, la ciencia y las ingenierías”, señaló un documento de prensa del Indotel, MINERD y el CIPAF publicado en abril del 2016. https://ministeriodeeducacion.gob.do/comunicaciones/publicaciones/celebran-el-dia-mundial-de-las-nina-en-las-tic-minerd-cipaf-e-indotel-promueven-uso-de-las-tic-en-las-ninas

Justificación.

Es por tal razón que en el contexto de la Educación Técnico Profesional del Nivel Secundario de la República Dominicana, realizo este estudio exploratorio, para determinar cual es la presencia de las niñas o adolescentes en los Bachilleratos Técnicos de la Familia Profesional Informática y Comunicaciones, (siglas IFC segun el MINERD e INCO, segun el Marco Nacional de Cualificaciones), comparandola con la matricula masculina.

#Preparando el terreno.
import pandas as pd
import numpy as np
import locale
#from IPython.display import display
import termcolor
from termcolor import colored
import matplotlib.pyplot as plt
#import sparklines

Fuente de los datos de la ETP

Primero tengamos una impresión de las estadisticas de la Educación Técnico Profesional (ETP) en general a partir de los Datos obtenidos del SIGERD del año escolar 2021-2022, del 21 de Diciembre del 2021.

#Definiendo el dataset y limpiando los datos.
etp20212022 = pd.read_csv('ETP20212022DIC.csv', sep=';')
data = etp20212022.drop(labels=[2669,2670,2671], axis=0)
#Definiendo el formato que usarán las tablas en este diccionario. 
#Separador de miles es una coma y sin puntos decimales para manejar numeros enteros, dado que los valores representan matrícula.
format_dict = {'Femenino':'{0:,.0f}','Masculino':'{0:,.0f}','Matrícula':'{0:,.0f}'}
#data.style.format(format_dict)
locale.setlocale(locale.LC_ALL, 'en_US.UTF-8')
data.info()
#Estadisticas de la Educación Técnico Profesional
print(colored("Totales en la Educación Técnico Profesional al año escolar 2021-2022, por Familia Profesional", 'blue', attrs=['bold']))
totaletp = data["Matrícula"].sum()
f'Matrícula total: {totaletp:,.0f}'

Familias Profesionales y sus matrículas

A continuación las Estadisticas de la Educación Técnico Profesional por ** Familias Profesionales.** Las familias profesioanles son las agrupaciones de programas de formación por afinidad productiva y convergencia de áreas ocupacionales.

Enm el Nivel Secundario de la Educación preuniversitaria, las familias profesionales presentes en el diseño curricular de la ETP desde le año 2017, son:

  1. AFD Actividades Físicas y Deportivas
  2. AGA Agraria
  3. AVG Audiovisuales y Gráficas
  4. AYC Administración y Comercio
  5. COM Construcción y Minería
  6. ELE Electricidad y Electrónica
  7. FIM Fabricación, Instalación y Mantenimiento
  8. IAQ Industrias Alimentarias y Químicas
  9. IFC Informática y Comunicaciones
  10. IMP Imagen Personal
  11. MAM Madera y Mueble
  12. MAP Marítimo-Pesquera
  13. SAL Salud
  14. SEA Seguridad y Medio Ambiente
  15. SSC Servicios Socioculturales y a la Comunidad
  16. TCP Textil, Confección y Piel
  17. TUH Turismo y Hostelería
sumatotalfmp = data.groupby("FmP")["Femenino","Masculino","Matrícula"].sum()
sumatotalfmpsrt = sumatotalfmp.sort_values("Matrícula", ascending = False)
#print(f'Matrícula total: {sumatotalfmp:,.0f}')
print(colored("Matrícula de la Educación Técnico Profesional por Sexo al año escolar 2021-2022, por Familia Profesional", 'blue', attrs=['bold']))
sumatotalfmpsrt.style.format(format_dict)
sumatotalfmp["Matrícula"].plot(kind="bar")
plt.show()

Podemos apreciar que las dos Familias Profesionales con más matrícula son AYC (Administración y Comercio), con 28, 444 estudiantes, e IFC (Informática y Comunicaciones), con 20,085 estudiantes.

print(colored("Total de la Matrícula de la Educación Técnico Profesional al año escolar 2021-2022 por provincia segun sexo: ", 'blue', attrs=['bold']))
data_Prov_SUM = data.groupby("Provincia")["Femenino","Masculino","Matrícula"].sum()
data_Prov_SUM_srt = data_Prov_SUM.sort_values("Matrícula", ascending = False)
data_Prov_SUM_srt.style.format(format_dict)


data_Prov_SUM_srt["Matrícula"].plot(kind="bar")
plt.show()

Población estudiantil por Sexo

Aquí podemos apreciar en este gráfico de columnas, que las provincias con más matrícula son Santo Domingo, con 18,355 estudiantes, Santiago con 13,900 estudiantes y por último, contándose aparte, está el Distrito Nacional con 8,223 estudiantes.

print(colored("Total de la Matrícula de la Educación Técnico Profesional al año escolar 2021-2022 por Zona segun sexo: ", 'blue', attrs=['bold']))
data_ZONA_SUM = data.groupby("Zona")["Femenino","Masculino","Matrícula"].sum()
data_ZONA_SUM.style.format(format_dict)

data_ZONA_Sex = data.groupby("Zona")["Femenino","Masculino"].sum()
data_ZONA_Sex_srt = data_ZONA_Sex.sort_values("Masculino", ascending=False)
data_ZONA_Sex_srt.plot(kind="bar")
plt.show()

Aquí podemos apreciar que en términos generales, la matrícula femenina total es mayor que la matrícula masculina total, sea por Provincia o por Zona.

En algunas provincias y zonas, la predominancia femenina es mas alta que en otras.

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