Diferenças de gênero em STEM no fundamental: uma lacuna que varia por disciplina

As diferenças de gênero em STEM não formam uma única lacuna: elas mudam conforme a disciplina, a crença que se observa e a experiência de aprendizagem.

Essa distinção importa para quem ensina nos anos finais do fundamental. Um resultado sobre autoconceito em matemática não descreve automaticamente a relação de meninas e meninos com ciência, tecnologia, engenharia ou pensamento criativo. Pesquisas recentes encontram padrões variados — e, por isso, ajudam mais quando servem para formular boas perguntas sobre a turma do que para encaixar estudantes em expectativas prontas.

O que são diferenças de gênero no aprendizado de STEM nos anos finais do fundamental e por que isso importa para o professor?

Diferenças de gênero no aprendizado de STEM são diferenças observadas entre grupos de estudantes em aspectos como atitudes, crenças sobre a própria competência, interesse, engajamento, desempenho ou estereótipos relacionados a ciências, tecnologia, engenharia e matemática. Para o professor, o tema aparece na participação, na confiança para tentar uma solução, no modo como os estudantes avaliam suas próprias respostas e no interesse por atividades e carreiras ligadas a essas áreas.

É importante separar essas dimensões. Um estudante pode gostar de uma disciplina sem se sentir competente nela; pode acreditar que tem habilidade sem desejar seguir uma carreira relacionada; e pode participar de uma tarefa sem que isso, por si só, indique motivação duradoura. Os estudos reunidos aqui tratam de medidas diferentes, então não oferecem uma escala única para comparar toda a experiência STEM.

Também é essencial não transformar resultados de grupo em previsões sobre cada estudante. Uma diferença média ou estatística não diz o que uma menina ou um menino específico consegue aprender. Na escola, o dado mais útil é o convite para observar oportunidades, experiências e formas de participação, sem presumir interesse ou dificuldade com base no gênero.

O que a pesquisa recente mostra sobre gênero e STEM?

As pesquisas recentes apresentam um quadro variado: alguns estudos identificam diferenças em crenças ou pontuações, enquanto outros não encontram diferenças de gênero significativas em determinadas medidas. A disciplina estudada, a idade, o contexto e o instrumento usado mudam o que é possível concluir.

Os estereótipos podem seguir caminhos diferentes em cada disciplina

Um estudo longitudinal acompanhou estereótipos de interesse e habilidade em matemática, ciências, ciência da computação e engenharia em três momentos ao longo de um ano, com estudantes do 2º ao 8º ano. Os autores encontraram trajetórias diferentes entre áreas: entre participantes do ensino fundamental, estereótipos de habilidade em matemática e de interesse em ciências favoreceram cada vez mais as meninas ao longo do período. Em ciência da computação, os estereótipos favoreceram menos os meninos com o tempo; em engenharia, os estereótipos, que em grande parte favoreciam os meninos, permaneceram estáveis (Tang, 2024).

O resultado não significa que todos os estudantes pensem da mesma maneira nem que as mudanças observadas se repitam em qualquer escola. Mostra, de forma mais específica, que não é adequado falar de “estereótipo STEM” como se fosse uma ideia única, igual em todas as disciplinas. A percepção sobre quem gosta ou tem habilidade em engenharia pode não acompanhar a percepção sobre matemática ou ciências.

Para a prática docente, essa diferença entre áreas sugere observar como a turma fala de cada conteúdo e de quem costuma ser visto como competente nele. Essa é uma aplicação possível do achado, não uma intervenção testada pelo estudo: o professor pode comparar as respostas e os comentários dos estudantes em atividades distintas, sem antecipar que um padrão de gênero esteja presente.

Autoeficácia e atitudes não são a mesma coisa que desempenho

Em Singapura, um estudo com estudantes do 8º ano com altas habilidades investigou diferenças de gênero em ciências, articulando desempenho em uma prova de física, carga cognitiva e autoconceito acadêmico. As meninas tenderam a usar mais linhas operacionais na resolução de problemas, embora a diferença tenha sido marginalmente significativa. O achado mais claro foi que apresentaram autoconceito acadêmico significativamente mais baixo em matemática e física do que os meninos, mesmo depois de controlado o desempenho em física (Kadir, 2025).

Esse resultado chama atenção para a distância possível entre o que um estudante consegue fazer e o que acredita conseguir fazer. Ele não permite afirmar que todas as meninas tenham menor confiança, nem que a diferença apareça da mesma forma em outras turmas: o estudo se concentrou em estudantes com altas habilidades do 8º ano em Singapura. Ainda assim, indica por que é útil não interpretar segurança ao responder como medida suficiente de conhecimento, nem tomar hesitação como prova de incapacidade.

Em Taiwan, pesquisadores desenvolveram uma escala de atitudes STEM para estudantes do 7º ao 9º ano. O instrumento reúne cinco dimensões: interesse e expectativas em matemática, percepção da importância e utilidade da matemática, atitudes em relação à ciência, atitudes em relação à tecnologia e engenharia e atitudes diante da aprendizagem integrada em STEM. O estudo encontrou diferenças estatisticamente significativas entre grupos quanto ao gênero e à participação em reforço de matemática. Também encontrou correlações moderadas entre os fatores e o interesse por carreiras STEM; os cinco fatores previram estatisticamente esse interesse (Tsai, 2025).

Como o resumo não detalha a direção de cada diferença entre grupos, não cabe concluir que um gênero teve atitude mais positiva em todas ou em alguma dimensão específica. O valor prático está também na ideia de separar componentes: perguntar apenas se alguém “gosta de STEM” pode esconder diferenças entre gostar de matemática, reconhecer sua utilidade ou se interessar por aprendizagem integrada.

Há estudos que não encontram diferenças de gênero nas medidas examinadas

Uma pesquisa realizada na China continental desenvolveu um instrumento para avaliar autoeficácia e motivação em ciências de estudantes mais jovens no início da educação STEM. Participaram 614 estudantes do ensino fundamental e médio. Os resultados indicaram que não houve diferença significativa entre gêneros nas medidas analisadas, enquanto houve diferença entre séries: a motivação e a autoeficácia em ciências aumentaram conforme a série escolar (Xu, 2026).

Esse achado é importante justamente porque impede uma narrativa simples segundo a qual diferenças de gênero apareceriam sempre e em qualquer aspecto de STEM. O estudo tratou de estudantes mais jovens e de medidas específicas de motivação e autoeficácia em ciências, no contexto da China continental. Não refuta os resultados de pesquisas sobre autoconceito em matemática e física ou sobre estereótipos em áreas distintas; investiga outras perguntas.

Uma pesquisa com adolescentes participantes do Prefreshman Engineering Program, no sudoeste dos Estados Unidos, examinou oportunidades percebidas para pensar criativamente, crença de competência em pensamento criativo e interesse por carreiras STEM. Com 737 estudantes do fundamental II e do ensino médio, encontrou associação positiva entre as oportunidades percebidas de pensamento criativo em contextos STEM e os dois resultados estudados, após controles descritos no resumo. As análises não identificaram diferenças de gênero significativas nessa relação na amostra (Saw, 2025).

O estudo também investigou caminhos que poderiam explicar essas associações. A crença de expectativa em STEM mediou a relação entre oportunidades de criatividade e crença de competência em pensamento criativo para meninas e meninos. Já alguns efeitos indiretos ligados ao valor intrínseco e ao valor de utilidade foram significativos apenas para os meninos. Isso reforça que a ausência de diferença em uma relação geral não quer dizer que todos os mecanismos associados sejam idênticos entre grupos.

As medidas usadas mudam o retrato que a pesquisa oferece

Um estudo sobre letramento digital no contexto da prática científica desenvolveu um instrumento de autorrelato para estudantes do fundamental II e do ensino médio. As cinco dimensões identificadas foram coleta e registro de dados, análise e interpretação com estatística, análise e interpretação com ferramentas, geração de conclusões e compartilhamento e apresentação. A pesquisa, realizada com 1.194 estudantes, constatou que a maioria dos itens não apresentou diferenças significativas de gênero ou nível escolar, mas as pontuações aumentaram com a série (Son, 2025).

Ao mesmo tempo, os autores relatam que os meninos tenderam a apresentar desempenho superior às meninas e que essa diferença não se alterou com a série. A lacuna foi evidente nas áreas avaliadas, em particular em itens relacionados a STEM, como matemática e linguagens computacionais. O estudo sugere que o letramento digital no contexto da prática científica é distinto do letramento digital genérico e que o instrumento pode ajudar professores a identificar níveis e apoiar metas de aprendizagem (Son, 2025).

Não há contradição automática entre a maioria dos itens sem diferenças significativas e o padrão geral descrito pelos autores: os resultados referem-se a análises e descrições diferentes do instrumento. O cuidado é não reduzir o letramento digital a uma habilidade única nem presumir que uma pontuação identifique a causa da diferença. O resumo apresenta o instrumento como uma referência para observação e planejamento, não como explicação definitiva para a lacuna.

O que os estudos sobre diferenças de gênero em STEM investigaram lado a lado?

Os estudos abaixo abordam dimensões diferentes do tema. A tabela resume o foco e o resultado relatado em cada um, sem tratar instrumentos, populações ou contextos como diretamente equivalentes.

Onde os estudos concordam e onde as diferenças ainda aparecem?

Os estudos concordam em um ponto prático: “STEM” reúne dimensões que precisam ser distinguidas. Estereótipos, atitudes, autoeficácia, autoconceito, criatividade, interesse por carreira e letramento digital não são medidas intercambiáveis. A pesquisa sobre atitudes, por exemplo, separa cinco fatores, enquanto a pesquisa longitudinal acompanha estereótipos em quatro disciplinas e o estudo de letramento digital examina dimensões ligadas à prática científica.

Os resultados, porém, não apontam todos na mesma direção. Xu não encontrou diferença significativa entre gêneros em autoeficácia e motivação em ciências; Kadir encontrou diferença de autoconceito acadêmico em matemática e física; Son relata um padrão de pontuação favorável aos meninos no instrumento de letramento digital. Tang encontra mudanças distintas entre áreas e Saw identifica relações gerais sem diferença significativa de gênero, mas com alguns caminhos indiretos que variam conforme o grupo.

Essas diferenças não precisam ser resolvidas escolhendo um estudo como “o certo”. Os trabalhos estudaram idades, países, participantes, conteúdos e instrumentos diferentes. O que permanece em aberto é como esses padrões se manifestam em turmas brasileiras, como se relacionam com as experiências cotidianas de ensino e quais práticas escolares contribuem para ampliar participação e confiança sem reproduzir estereótipos.

O que esses resultados significam para a sala de aula?

Os estudos não testaram as sugestões abaixo como um pacote de estratégias didáticas. Elas são aplicações possíveis dos achados: maneiras de transformar a leitura da pesquisa em observação e planejamento, sem apresentar a sugestão como resultado comprovado.

1. Observe cada área STEM separadamente

Como aplicação, registre quem se voluntaria, quem explica estratégias e quem pede ajuda em atividades diferentes, sem usar o gênero como explicação antecipada. Imagine uma turma que participa bastante em experimentos de ciências, mas demonstra menos iniciativa em um desafio de engenharia: comparar as situações pode revelar diferenças de participação ligadas à tarefa, em vez de supor uma atitude uniforme diante de STEM. Essa observação se inspira na variação entre disciplinas encontrada por Tang (2024), mas não reproduz o estudo nem permite diagnosticar estereótipos sem investigação adequada.

2. Diferencie confiança, interesse e domínio do conteúdo

Como aplicação, combine evidências de aprendizagem com perguntas curtas de autoavaliação: “O que você conseguiu explicar?”, “Em que parte gostaria de tentar novamente?” e “Qual tarefa despertou curiosidade?”. Imagine dois estudantes que resolvem corretamente o mesmo problema, mas avaliam de modo diferente a própria competência. Separar essas respostas ajuda o professor a não confundir segurança ao falar com conhecimento demonstrado. A proposta dialoga com a diferença entre desempenho em física e autoconceito relatada por Kadir (2025), sem supor que o mesmo padrão exista na turma.

3. Crie oportunidades de pensamento criativo para todos

Como aplicação, proponha uma tarefa STEM com mais de uma solução possível e convide os estudantes a explicar por que escolheram determinado caminho. Em um desafio hipotético de construir uma estrutura com materiais simples, a turma pode comparar alternativas e revisar ideias. O estudo de Saw (2025) encontrou associação entre oportunidades percebidas para pensar criativamente e resultados examinados, mas não testou essa atividade específica. O objetivo da aplicação é oferecer uma experiência de criação a todos, sem separar tarefas por gênero nem presumir interesses diferentes.

4. Pergunte por atitudes específicas, não por um rótulo amplo

Como aplicação, em vez de perguntar apenas “Você gosta de STEM?”, use perguntas distintas sobre matemática, ciências, tecnologia, engenharia e atividades integradas. Por exemplo: um estudante pode considerar a matemática útil e, ao mesmo tempo, ter pouco interesse por uma carreira STEM. A escala desenvolvida por Tsai (2025) organizou atitudes em fatores diferentes; essa estrutura pode inspirar uma conversa pedagógica, mas não substitui a aplicação formal do instrumento validado nem transforma uma pergunta informal em avaliação psicológica.

5. Inclua tarefas digitais ligadas à investigação científica

Como aplicação, planeje momentos em que os estudantes coletem dados, interpretem resultados, tirem conclusões e comuniquem o que encontraram. Imagine uma investigação simples em que grupos observam uma mudança, registram medidas e justificam uma conclusão. Son (2025) distingue o letramento digital aplicado à prática científica do letramento digital genérico e descreve dimensões específicas. A atividade hipotética é uma forma de tornar essas ações visíveis; o estudo não avaliou essa sequência didática particular nem permite afirmar que ela, sozinha, reduzirá diferenças.

6. Acompanhe participação e progresso ao longo do tempo

Como aplicação, observe se a participação em uma atividade é pontual ou se muda durante o período. Você pode anotar quais estudantes tentam estratégias novas, revisam uma resposta ou explicam o raciocínio, e depois comparar esses registros com produções e avaliações. Essa prática evita conclusões baseadas em uma única aula. O estudo de Xu (2026) encontrou aumento de motivação e autoeficácia em ciências conforme a série, enquanto Tang (2024) encontrou trajetórias distintas de estereótipos ao longo do ano; nenhum deles determina como uma turma brasileira deve evoluir.

7. Examine se as oportunidades são distribuídas de modo equilibrado

Como aplicação, revise quem costuma manipular materiais, operar ferramentas, apresentar resultados ou assumir a liderança em trabalhos coletivos. Imagine que, em uma atividade de robótica, os mesmos estudantes programem enquanto outros apenas observam: reorganizar os papéis em uma aula futura pode ampliar a experiência de todos. Essa proposta é uma decisão pedagógica inspirada na atenção dos estudos às oportunidades e às dimensões do engajamento, não um achado causal dos estudos apresentados. Registre o que acontece antes de atribuir a diferença a uma característica individual.

O que muda quando aplicamos esses estudos ao contexto brasileiro?

Os estudos apresentados foram realizados em contextos de outros países: Singapura, Taiwan, China continental e Estados Unidos, além de um estudo longitudinal com amostra diversificada cujo resumo não identifica o país. Portanto, seus resultados não devem ser tratados como retrato das escolas brasileiras. Diferenças de currículo, organização escolar, acesso a atividades STEM, recursos e experiências locais podem influenciar tanto as oportunidades dos estudantes quanto a forma como atitudes e desempenho são medidos.

Também não se deve importar diretamente uma conclusão sobre uma população específica para toda a educação básica brasileira. O estudo de Kadir, por exemplo, trata de estudantes do 8º ano com altas habilidades em Singapura; o de Saw envolve participantes de um programa STEM no sudoeste dos Estados Unidos; e Xu estuda a elaboração de um instrumento para estudantes na China continental. Cada contexto delimita o alcance do resultado.

Para uma professora ou um professor no Brasil, a contribuição mais segura é usar os achados como perguntas de observação: as oportunidades de falar, experimentar e liderar estão distribuídas? A confiança expressa pelos estudantes acompanha o que demonstram saber? O interesse muda entre matemática, ciências, tecnologia e engenharia? São perguntas que podem orientar a análise da própria turma, não conclusões já respondidas pela pesquisa internacional.

Quais são os limites desta leitura?

Este artigo se baseia nos resumos de estudos recentes, e não na leitura integral dos artigos. Os resumos permitem identificar objetivos, contextos e resultados principais, mas nem sempre apresentam todos os detalhes necessários para avaliar instrumentos, procedimentos, análises, limitações ou o alcance de cada conclusão. Por isso, as interpretações foram mantidas próximas ao que os resumos relatam.

Ficam em aberto perguntas importantes: como esses padrões aparecem em diferentes regiões e redes brasileiras? Que práticas de sala de aula ajudam a ampliar o autoconceito acadêmico sem reduzir expectativas? Como experiências repetidas em cada disciplina se relacionam com estereótipos e interesse ao longo da trajetória escolar? Os estudos reunidos não respondem a essas questões em conjunto.

Vale ler os estudos completos quando você precisar escolher ou aplicar um instrumento, planejar uma pesquisa escolar, comparar populações ou avaliar uma intervenção. Também faz sentido consultar o artigo integral antes de transformar uma associação em recomendação institucional. Aqui, a intenção é oferecer uma leitura orientadora: afirmar o que os resumos sustentam e deixar claro onde começa a interpretação pedagógica.

Como o GeraProva pode ajudar a trabalhar este assunto?

O gerador de provas do GeraProva pode ajudar a criar questões e atividades para observar conhecimentos de ciências e matemática, desde que o professor revise o conteúdo e adapte a avaliação à turma. Uma prova, sozinha, não mede estereótipos, interesse ou autoconceito; mas pode ser parte de um conjunto mais amplo de evidências de aprendizagem. Para experimentar a plataforma, faça seu cadastro grátis.

Quais perguntas professores fazem sobre diferenças de gênero em STEM?

As pesquisas mostram que meninas têm menos interesse por STEM?

Não é possível resumir os resultados dessa forma. Os estudos examinam aspectos distintos e encontram padrões diferentes: Xu (2026) não identificou diferença significativa entre gêneros em motivação e autoeficácia em ciências, enquanto outros trabalhos encontraram diferenças em autoconceito, atitudes ou pontuações em medidas específicas. Tang (2024) também mostrou que os estereótipos variam entre matemática, ciências, ciência da computação e engenharia. Portanto, o conjunto não sustenta a ideia de que meninas tenham sempre menos interesse por STEM. O mais adequado é perguntar por disciplina, faixa escolar, medida e contexto.

Se uma estudante demonstra pouca confiança, isso significa que sabe menos?

Não necessariamente. No estudo de Kadir (2025), meninas do 8º ano com altas habilidades em Singapura apresentaram autoconceito acadêmico mais baixo em matemática e física do que os meninos, mesmo após o controle do desempenho em física. Esse achado indica que crença sobre competência e resultado em uma tarefa podem não coincidir. Ele não prova que a confiança seja menor em todas as estudantes ou que o mesmo padrão apareça em qualquer escola. Na prática, é útil observar produções e raciocínios junto com a autoavaliação, em vez de usar apenas segurança ou hesitação como medida de aprendizagem.

Uma atividade de criatividade pode ajudar a ampliar o interesse em STEM?

O estudo de Saw (2025) encontrou associação positiva entre oportunidades percebidas para pensamento criativo em contextos STEM e crença de competência em pensamento criativo e interesse por carreiras STEM. Também relatou diferenças de gênero em alguns efeitos indiretos, embora não tenha encontrado diferenças significativas em duas relações gerais examinadas. Isso não demonstra que qualquer atividade criativa produzirá aumento de interesse, nem que o resultado será igual em uma turma brasileira. Como aplicação, o professor pode oferecer tarefas abertas a todos e observar como os estudantes respondem, tratando a atividade como oportunidade pedagógica, não como intervenção comprovada por esse estudo.

Por que os resultados sobre gênero parecem diferentes de um estudo para outro?

Porque os estudos não medem exatamente a mesma coisa. Um pode investigar motivação em ciências; outro, autoconceito em matemática e física; outro, estereótipos em engenharia ou letramento digital em práticas científicas. Além disso, mudam os países, as etapas escolares, os participantes e os instrumentos. Xu (2026), por exemplo, não encontrou diferença significativa nas medidas de motivação e autoeficácia em ciências que estudou, enquanto Kadir (2025) relatou diferença de autoconceito em uma população específica. Esses resultados podem coexistir sem se anularem: respondem a perguntas diferentes.

Como trabalhar o tema sem reforçar estereótipos?

Uma possibilidade é evitar atribuir preferências ou capacidades a estudantes com base no gênero e observar evidências concretas de participação, aprendizagem e interesse. Como aplicação, ofereça a todos experiências variadas em matemática, ciências, tecnologia e engenharia, e acompanhe quem tem oportunidade de explicar, testar e liderar. Tang (2024) encontrou trajetórias diferentes de estereótipos conforme a disciplina, o que recomenda não tratar STEM como uma área homogênea. O estudo não fornece um roteiro de aula específico; por isso, qualquer estratégia deve ser ajustada ao contexto da turma e observada com cuidado.

Os resultados podem ser aplicados diretamente às escolas brasileiras?

Não diretamente. Os estudos citados foram realizados em contextos internacionais e com populações e objetivos específicos. Os resultados ajudam a formular perguntas para a prática, mas não descrevem automaticamente estudantes brasileiros. Diferenças de organização escolar, experiências de aprendizagem e acesso a atividades STEM podem alterar o cenário. Uma aplicação cuidadosa é observar a própria turma e verificar como se distribuem as oportunidades e as respostas em cada disciplina, sem presumir que os padrões encontrados em Singapura, Taiwan, China continental ou Estados Unidos estejam presentes da mesma forma no Brasil.

Referências dos estudos sobre gênero e STEM

As referências abaixo correspondem aos estudos citados no texto. Os títulos originais são mantidos entre parênteses para facilitar a localização das publicações.

1. Tang et al. (2024). Estabilidade e Mudança Longitudinal ao Longo de um Ano nos Estereótipos de Gênero de Crianças sobre Quatro Áreas STEM Diferentes (Longitudinal Stability and Change across a Year in Children's Gender Stereotypes about Four Different STEM Fields). Developmental Psychology. Link.
2. Kadir et al. (2025). Compreendendo as diferenças de gênero em STEM pela ótica da Teoria da Carga Cognitiva e dos modelos de autoconceito acadêmico (Understanding STEM Gender Differences through the Lens of Cognitive Load and Academic Self-Concept Frameworks). European Journal of Psychology of Education. Link.
3. Tsai et al. (2025). Desenvolvimento e Validação Preliminar da Escala de Atitudes dos Estudantes do Ensino Fundamental II em Relação à Aprendizagem em STEM (Development and Preliminary Validation of the Middle School Students' Attitudes toward STEM Learning Scale). Research in Science & Technological Education. Link.
4. Xu et al. (2026). Avaliação da autoeficácia e da motivação em ciências de estudantes mais jovens no estágio inicial da educação STEM (Assessment of Science Self-Efficacy and Motivation for Younger Students at the Beginning Stage of STEM Education). Canadian Journal of Science, Mathematics and Technology Education. Link.
5. Saw et al. (2025). Oportunidades Percebidas por Adolescentes para o Pensamento Criativo, Crença de Competência em Pensamento Criativo e Interesse de Carreira em STEM: Consideração Conjunta das Crenças de Expectativa-Valor Situadas e do Gênero (Adolescents' Perceived Opportunities for Creative Thinking, Creative Thinking Competency Belief and Career Interest in Stem: Joint Consideration of Situated Expectancy-Value Beliefs and Gender). Journal of Research in Science Teaching. Link.
6. Son et al. (2025). Desenvolvimento de um Instrumento de Medição de Letramento Digital para Estudantes do Ensino Fundamental II e do Ensino Médio no Contexto da Prática Científica (Development of a Digital Literacy Measurement Tool for Middle and High School Students in the Context of Scientific Practice). Education and Information Technologies. Link.

Se este tema aparece na sua turma, comece observando uma atividade por vez: as perguntas que surgem podem ser um bom ponto de partida para novas oportunidades de aprendizagem para todos.