18. Januar 2023: Workshop "Exzellente Forschung gestalten – Wie Geschlechteraspekte in der MINT-Forschung berücksichtigt werden können"

 

Exzellente Forschung zu leisten ist ein Anspruch, den wohl die meisten Forschenden verfolgen.
Doch was macht Forschung eigentlich exzellent und so umfrangreich, dass sie der ganzen Gesellschaft nutzen?
Die Geschlechterdimension in der MINT-Forschung ist ein Aspekt, der bei der Gestaltung von Forschungsinhalten bisher nur wenig berücksichtigt wurde. Sie gewinnt zunehmend an Bedeutung, beispielsweise im Rahmen von Drittmittelanträgen (EU, DFG, etc.), wird allerdings oftmals nicht ausreichend berücksichtigt oder für viele Forschungsfelder als nicht relevant erachtet. Dabei behindern Gender Biases in der Forschung sowohl die gleichwertige Beteiligung der Geschlechter an der Forschung (bisher als „Unterrepräsentation von Frauen“ thematisiert) als auch die Validität der Forschungsergebnisse selbst. Es ist nicht nur entscheidend, wer forscht, sondern wie geforscht wird, um geschlechtsspezifische Verzerrungen oder Unterschiede sowie Einseitigkeit in der Forschung auszuschließen.
Der Workshop „Exzellente Forschung gestalten“ am 18. Januar 2023 sensibilisierte anhand anschaulicher Beispiele aus unterschiedlichen MINT-Forschungsfeldern für die Berücksichtigung von Geschlechteraspekten in der Forschung und gab Anregungen für die wissenschaftliche Praxis der Teilnehmer*innen. Der Referent Dr. Clemens Striebing, Senior Researcher am Fraunhofer Center for Responsible Research and Innovation (CeRRI), erklärte, worum es sich bei Gender und Gender Bias handelt, wie diese zustande kommen und wie sich Geschlechteressenzialismus und geschlechtsspezifische Datenlücken Forschungsergebenisse, auch im MINT-Bereich beeinträchtigen können. Die großen Skaleneffekte bereits kleiner Geschlechterunterschiede wurden diskutiert ebenso wie die mangelnde Teilhabe von Frauen in F&E-Prozessen in unterschiedlichen Industrien und Hierarchieebenen. Ebenso wurde Raum für die Reflexion der eigenen Rolle als Wissenschaftler*in und Forscher*in gegeben, inklusive der Analyse der Voreingenommenheiten und möglichen Datenlücken in Bezug auf Gender in der eigenen Forschung.