Gleichstellung

In MINT-Fächern sind Frauen nach wie vor unterrepräsentiert, und das nicht nur am Anfang der akademischen Laufbahn. Mit jeder weiteren Karrierestufe sinkt ihr Anteil: von Studierenden über Promovierende bis zu Professuren wird die Gruppe kontinuierlich kleiner. Dieses Phänomen wird häufig als "leaky pipeline" bezeichnet. Nicht weil Frauen dem Feld die Eignung fehlt, sondern weil sich an bestimmten Übergängen strukturelle Hürden häufen. Dem wollen wir im Cluster entgegenwirken und setzen dafür sowohl auf Gemeinschaft als auch auf strukturelle Maßnahmen. 

Mit TWiML – Tübingen Women in Machine Learning haben Forscherinnen der Tübinger Machine Learning-Community ein Netzwerkaufgebaut, das mindestens zweimal im Jahr zu Austausch und Vernetzung einlädt. Ergänzt wird das durch eine Empowerment-Gruppe von Master- und PhD-Studentinnen, die sich regelmäßig trifft. Nach außen sichtbar wird unser Engagement u.a. bei Soapbox Science Tübingen, wo Wissenschaftlerinnen ihre Forschung öffentlich vorstellen, und künftig auch beim Girls'Day, mit dem wir Schülerinnen für ein Studium im Bereich maschinelles Lernen begeistern wollen. 

Ergänzend nutzen wir universitätsweite Angebote wie das Athene-Mentoring-Programm zur Förderung von Wissenschaftlerinnen in der Qualifikationsphase der Universität Tübingen.