• Home
  • Kemi
  • Astronomien
  • Energi
  • Naturen
  • Biologi
  • Fysik
  • Elektronik
  •  science >> Vetenskap >  >> Andra
    Att klä ut rasism som en komplimang stämmer bara inte

    Kredit:CC0 Public Domain

    Berättelsen om att "asiater är bra på matte" är genomgående i USA. Små barn är medvetna om det. Högskolestudenters akademiska prestationer kan påverkas av det. Och den asiatiska amerikanska presidentkandidaten Andrew Yang har gjort sin matematiska förmåga till ett inslag i sin kampanj.

    På ytan, berättelsen om "asiater är bra på matte" låter som en komplimang. Trots allt, vad är det för fel med att säga att någon är bra på något? Men som jag förklarade i en ny artikel, det finns två problem. Först, berättelsen är falsk. Och för det andra, det är rasistiskt.

    Jag är en erfaren lärare och forskare inom STEM-utbildning. Forskning säger oss att rasism är en del av elevernas klassrumsupplevelser i dessa ämnen.

    Om vi ​​inte förstår hur rasism fungerar – även i förment "neutrala" områden som STEM – kan vi oavsiktligt återvinna rasistiska idéer.

    Avslöja myten

    Som med många rasstereotyper, människor är genuint nyfikna på om berättelsen om "asiater är bra på matematik" kan vara sanna. Det finns videor på YouTube med flera miljoner visningar som ställer den frågan.

    Bevisar inte testresultat berättelsen? Faktiskt, det gör de inte. Vid internationella prov, det är sant att asiatiska länder är bland de bästa inom matematik. Men det är också sant att andra asiatiska nationer ligger på 38:e plats, 46:e, 59:e och 63:e. Intressant, dessa toppartister leder också i läsning - men det finns ingen berättelse om att "asiater är bra på litteratur."

    Inrikes, det är samma historia. Forskning visar avsevärd variation i matematisk prestation bland olika asiatiska etniska grupper i USA. Om alla asiatiska människor var medfödd begåvad i matematik, vi borde inte se den här sortens variation.

    En bättre förklaring har att göra med utbildningspolitik och federala immigrationslagar. Länder som investerar i lärarutbildning och högkvalitativ läroplan klarar sig bättre på internationella prov. I USA., 1965 års Immigration and Nationality Act gav företräde till STEM-proffs från Asien. Den policyn påverkade mina egna föräldrar, som kunde immigrera till USA enligt den lagen, inte för att sydasiatiska människor är naturligt bra läkare.

    "mongoloid" till "modellminoritet"

    Så om det inte är sant, varför säger vi det?

    I dag, Asiater ses ofta som "modellminoriteten" - hårt arbetande, akademiskt begåvad och professionellt framgångsrik – men det var inte alltid så.

    På 1700-talet, Asiater klassades som "mongoloider, " en rasistisk term baserad på kraniometrins pseudovetenskap. Medan "kaukasoider" (vita människor) ansågs vara fullvärdiga människor med överlägset intellekt, alla färgade ansågs vara underutvecklade.

    Från slutet av 1800-talet, en ny bild av asiatiska människor föddes:nationellt hot. Kinesiska invandrare sågs som ett ekonomiskt hot mot vita amerikanska arbetare, och Japan blev ett militärt hot under andra världskriget.

    Asiatiska människor i USA fortsätter att uppleva rasism även idag. Faktiskt, "modellminoritets"-idén har alltid varit ett sätt att ställa asiatiska människor mot förment "icke-modell"-grupper – med andra ord, icke-asiater av färg.

    Innebörden är:Om asiater kan göra det, varför kan du inte?

    Människor, inte robotar

    Även om berättelsen om "asiater är bra på matte" är falsk, det har fortfarande en verklig inverkan på människors liv. Som myten om "modellminoritet", den positionerar felaktigt icke-asiater av färg som matematiskt underlägsna. Det kan också vara en källa till press för asiatiska studenter. Men den verkliga effekten av berättelsen om "asiater är bra på matematik" går djupare.

    Ta, till exempel, en scen från ett avsnitt av den långvariga vuxentecknade filmen "Family Guy".

    Huvudkaraktären, Peter, påminner om att ta ett matteprov. När skottet panorerar över andra elever, var och en tar fram en miniräknare ur fickan. Peter drar fram en pojke med asiatiska drag, manar honom med en penna och säger:"Gör matte!"

    Det här kan tyckas lustigt i början, men det underliggande budskapet är tydligt:​​asiatiska människor ses inte som människor; de är räknemaskiner. Asiater är bokstavligen objektifierade, ses som kapabla att göra saker i en hastighet och skala som "normala" människor inte kan göra. Med andra ord, de är avhumaniserade.

    Miniräknare kan endast utföra proceduruppgifter, inte kreativitet. För asiatiska människor, detta innebär att även om de kan lyckas i de tekniska STEM-ämnena, humaniora och skapande konst är inte för dem.

    En del av det som händer har att göra med hur samhället förstår "bra på matte". Matematik anses allmänt vara bland de svåraste ämnena att lära sig. De som kan göra det ses ofta som "nördar". Filmer om matematiker som "A Beautiful Mind" och "The Imitation Game" brukar framställa dem som asociala. Matematiker kan anses vara lysande, men de ses inte som "normala".

    Vanligtvis tänker vi på avhumanisering i termer av intellektuellt underskott. Till exempel, Amerikaner under 2000-talet förknippar fortfarande afroamerikaner med apor, en rasistisk trop. Vad som händer med asiatiska människor är annorlunda men fortfarande skadligt. De blir hyperintelligenta robotar.

    Motstå berättelsen

    Vi kan alla spela en roll i att motstå denna falska berättelse.

    Lärare kan hjälpa till genom att övervaka de typer av inlärningsmöjligheter de ger asiatiska elever. Behandlar de dem som miniräknare – ger dem bara proceduruppgifter utanpå – eller får asiatiska elever visa sin kreativitet och presentera idéer inför klassen? För att hjälpa lärare att spåra fördomar, mitt forskarteam har utvecklat en gratis webbapp som heter EQUIP.

    De flesta känner lätt igen öppet rasistiskt beteende och språk. Men jag tror att vi också måste lära oss att upptäcka rasism i dess mer subtila former. Nästa gång du hör någon säga "asiater är bra på matte, "Hör det inte som ett skämt - hör det som rasism.

    Den här artikeln är återpublicerad från The Conversation under en Creative Commons-licens. Läs originalartikeln.




    © Vetenskap https://sv.scienceaq.com