The narrative that “Asians are good at math” is pervasive in the US. As crianças estão cientes disso. O desempenho acadêmico dos estudantes universitários pode ser afetado por ele. E o candidato à presidência asiático-americano Andrew Yang fez da sua aptidão matemática uma característica da sua campanha.
On the surface, the “Asianans are good at math” narrative sounds like a complute. Afinal, o que há de errado em dizer que alguém é bom em alguma coisa? Mas como explico num artigo recente, há dois problemas. Primeiro, a narrativa é falsa. E segundo, é racista.
sou um professor experiente e pesquisador de educação STEM. A pesquisa nos diz que o racismo é uma parte das experiências de sala de aula dos alunos nestas matérias.Se não compreendermos como funciona o racismo – mesmo em áreas supostamente “neutras” como a STEM–, podemos reciclar ideias racistas sem intenção.Como em muitos estereótipos raciais, as pessoas estão genuinamente curiosas se os” asiáticos são bons em matemática ” poderiam ser verdade. Há vídeos no YouTube com vários milhões de visualizações fazendo essa pergunta.Os resultados dos testes não provam a narrativa? Em exames internacionais, é verdade que os países asiáticos estão entre os melhores artistas em matemática. Mas também é verdade que outras nações asiáticas estão na 38ª, 46ª, 59ª e 63ª. Curiosamente, esses artistas de topo também lideram na leitura-mas não há uma narrativa de que ” os asiáticos são bons na literatura.”
domesticamente, é a mesma história. A pesquisa mostra uma variação considerável no desempenho matemático entre diferentes grupos étnicos Asiáticos nos EUA. Se todos os asiáticos eram dotados inatamente em matemática, não devíamos ver este tipo de variação.
uma melhor explicação tem a ver com a Política de educação e leis federais de imigração. Os países que investem na formação de professores e num currículo de alta qualidade fazem melhor nos testes internacionais. Nos EUA, A Lei de imigração e nacionalidade de 1965 deu preferência aos profissionais da Ásia. Essa política afetou meus próprios pais, que foram capazes de imigrar para os EUA sob essa lei, não porque os sul-asiáticos são, naturalmente, bons médicos.
‘mongolóide’ para ‘minoria modelo’
portanto, se não é verdade, por que o dizemos?
hoje, os asiáticos são muitas vezes vistos como a “minoria modelo” – trabalhador, academicamente talentoso e profissionalmente bem sucedido – mas nem sempre foi assim.
no século XVIII, os asiáticos foram classificados como “mongolóides”, um termo racista baseado na pseudociência da craniometria. Enquanto os “caucasóides” (pessoas brancas) eram considerados seres humanos completos com intelecto superior, todas as pessoas de cor eram consideradas sub-evoluídas.
a partir do final do século XIX, uma nova imagem do Povo Asiático nasceu: ameaça nacional. Os imigrantes chineses foram vistos como uma ameaça econômica para os trabalhadores brancos americanos, e o Japão tornou-se uma ameaça militar durante a Segunda Guerra Mundial. De fato, a ideia de” minoria modelo “sempre foi uma maneira de colocar os asiáticos contra grupos supostamente” não – asiáticos ” -em outras palavras, não-Asiáticos de cor.
a implicação é: se os asiáticos podem fazê-lo, por que você não pode?
pessoas, não Robôs
embora a narrativa de “asiáticos são bons em matemática” seja falsa, ela ainda tem um impacto real na vida das pessoas. Como o mito da “minoria modelo”, ele falsamente posiciona não-Asiáticos de cor como matematicamente inferior. Também pode ser uma fonte de pressão para os estudantes asiáticos. Mas o impacto real dos “asiáticos são bons em matemática” narrativa vai mais fundo.
Tome, por exemplo, uma cena de um episódio do Cartoon Family Guy.
o personagem principal, Peter, lembra-se de fazer um exame de matemática. À medida que o tiro se espalha sobre outros alunos, Cada Um Tira uma calculadora do seu bolso. Peter puxa um menino com características Asiáticas, o projeta com um lápis e diz: “Faça matemática!”
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isto pode parecer engraçado no início, mas a mensagem subjacente é clara: Os asiáticos não são vistos como seres humanos, são máquinas calculadoras. Os asiáticos são literalmente objectivados, vistos como capazes de fazer as coisas a uma velocidade e escala que as pessoas “normais” não podem fazer. Por outras palavras, são desumanizados.As calculadoras são capazes apenas de Tarefas processuais, não de criatividade. Para os asiáticos, isso implica que enquanto eles podem ter sucesso nos assuntos técnicos STEM, as humanidades e artes criativas não são para eles.Parte do que está acontecendo tem a ver com como a sociedade entende “bom em matemática.”A matemática é considerada uma das matérias mais difíceis de aprender. Aqueles que podem fazê-lo são muitas vezes vistos como “nerds.”Filmes sobre matemáticos como uma mente bonita e o jogo de imitação geralmente retratam-nos como anti-sociais. Matemáticos podem ser considerados brilhantes, mas não são vistos como “normais”.”
Usually we think about desumanisation in terms of intellectual deficit. Por exemplo, os americanos no século 21 ainda associam o povo afro-americano aos macacos, um tropo racista. O que está a acontecer com os asiáticos é diferente, mas ainda é prejudicial. Tornam-se Robôs hiperinteligentes.
resistindo à narrativa
todos nós podemos desempenhar um papel na resistência a esta narrativa falsa.
os professores podem ajudar acompanhando os tipos de oportunidades de aprendizagem que oferecem aos estudantes asiáticos. Será que eles os tratam como calculadoras – apenas dando – lhes tarefas processuais rote-ou será que os estudantes asiáticos podem mostrar a sua criatividade e apresentar ideias em frente à classe? Para ajudar os professores a rastrear vieses, minha equipe de pesquisa desenvolveu um aplicativo gratuito da web chamado EQUIP.
a maioria das pessoas reconhece facilmente comportamentos e linguagem abertamente racistas. Mas creio que também precisamos de aprender a identificar o racismo nas suas formas mais subtis. Da próxima vez que ouvires alguém dizer “Os asiáticos são bons a matemática”, não o ouças como uma piada – ouças como racismo.
Niral Shah, Professor Assistente de Ciências da Aprendizagem & Desenvolvimento Humano, da Universidade de Washington
Este artigo é republicada A partir da Conversa sob uma licença Creative Commons. Leia o artigo original.
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