這一代孩子掉隊的新陷阱：AI寒門？
大家好，我是卷卷兔。
最近一個很火的話題是「AI寒門」，最初由北京大學教育學院副教授林小英提出，指的是父母由於認知局限，不善用甚至排斥AI，導致孩子錯失AI浪潮下優化教育資源的機會。
「怕成為AI寒門，可能已成為新一代中產最大的育兒焦慮」。
事實上，即便在AI更突飛猛進的國外，這樣的恐懼同樣存在，於是也有了「第三次數字鴻溝」的研究，指富人不僅擁有AI技術，還有人幫助他們有效使用，而窮人只能獲得技術本身。
正如科技領域投資家馬克·庫班所說，「如果你不理解AI，你就去學習它，否則你將在3年內成為恐龍」。
■美國知名研究機構Brookings發現，「高學歷高收入的人最有可能受益於AI，而工人則更可能被AI替代，我們應該密切關注AI加劇不平等的現象」
那麼，AI在教育中的不平等有多嚴重？
最近，斯坦福人工智慧研究所 (Stanford HAI)出具了一份長達456頁的重磅報告《2025年人工智慧指數》，就用通俗易懂的語言和數據給出了答案：
AI的普及正走向愈演愈烈的「馬太效應」。
K12學校的財力、教師的培訓力度直接影響了學生的AI認知，導致了一部分學生落後。
而與此同時，全球大學正在進行瘋狂的AI專業版圖擴張，這更進一步使一些孩子與AI浪潮「脫節」。
或許這也進一步印證，「AI寒門」並非家長憑空出現的擔憂，而是在全球正在發生的事實。不過，技術就是為了提供便利性，我們親眼見證了大量AI工具變得越來越易用，更有很多學者、科技工作者也在努力消除「AI不平等」，無需過分擔憂，更要警惕被人借焦慮割了韭菜。
■報告非常長，除了教育還有科技、商業方面的AI數據，文末有鏈接和報告pdf的獲取方式
AI教育的「馬太效應」
在去年美國數字教育委員會對16個國家學生的調查中，全球已有86%的學生定期使用AI，其中54%的學生每周都用。
但要衡量AI在全球學校教育中的滲透程度，指標非常不好找。
所以在斯坦福這份報告中，用了「計算機和信息通信技術課程的普及率」作為指標，來衡量AI在不同國家教育中得到了怎樣的應用。
一個好消息是，過去5年所有國家的計算機教育都取得了進展，到了2024年，大約有三分之二的國家提供計算機教育，這一比例自2019年以來翻了一番。
截至2024年11月，已有10個國家發布了AI在教育中應用的指南，其中包括澳大利亞、比利時、加拿大、日本、紐西蘭、韓國、烏克蘭、英國、美國和烏拉圭。
■美國出台了AI教育指南的州
但一個值得擔憂的結論是，AI教育普及程度仍舊相當不平衡。
全球只有30%的國家強制要求K12學校提供計算機輔助教育，其中歐洲是計算機教育普及度最高的地區，高達88.8%的國家提供了計算機課程，也集中了最多強制要求提供計算機課程的國家。
而非洲的計算機教育普及率最低，只有49%，最大原因是基礎設施和電力供應方面的短缺。
而令人十分意外的是，我們眼中「計算機課程極大普及」的亞洲，也只有57.8%。
這就引出了報告中第一個反常識的事實：
雖然AI在教育中應用非常廣泛，但正在呈現出「馬太效應」，開始走向兩極分化，並且和國力密切相關。
■斯坦福報告中，計算機教育被強制要求實施的國家
培養AI人才，
K12階段還沒準備好
AI教育的不平衡，在K12階段的基礎教育最為明顯。
以STEM教育非常前沿的美國為例，在調查了2901名從幼兒園到高中的計算機科學教師后，研究發現，儘管美國高中開設CS（計算機科學）課程的比例已從2017-18學年的35%增長到2023-24學年的60%，但學校之間的差距很驚人：小型學校開設CS課程的比例僅為43%，中型學校為76%，而資源和財力雄厚的超級學校則高達91%；
城市和農村地區學校CS課程普及率（58.15%和56.05%），顯著低於私校密集的郊區（70.13%）；
免費午餐學生比例超過75%的學校（即低收入家庭多的學校），CS課程提供率僅為50.03%，而低於25%的學校足足有65.01%；
亞裔學生獲得CS教育的機會（91.55%），高於白人學生（82.46%）。
■AI課程的開設需要投入大量軟硬體資源，有實力的學校更佔優
更值得關注的是，在AI迅速湧入校園的同時，老師們似乎還沒準備好。
調查中，81%的CS教師認為AI應該被納入基礎CS教育，但僅有46%的高中教師、44%的初中教師和34%的小學教師表示自己有能力教授AI。
時間投入上，70%的小學教師、48%的初中教師和42%的高中教師在AI內容上的投入僅為1-2小時，遠遠不足以培養學生的深度理解和實踐能力。
很多老師都表示，為了讓孩子們學會負責任地使用AI，他們「迫切需要更多AI相關的專業發展資源」，尤其是關於AI如何工作、如何使用AI以及AI倫理影響等方面的AI素養培訓。
從這些數據中，不難總結出第二個關鍵結論：
學校之間的「馬太效應」同樣凸顯，超級中學的財力和資源將加速AI教育發展優勢。但對於資源和培訓不足的普通學校，跟上AI浪潮依然有困難。
這些數據，讓我想起曾有人說，當前的教育系統就像老舊的巨大航母，難以在AI革命到來的當下及時調轉航向。
麥肯錫報告就曾預測，到2030年，歐洲27%的崗位和美國30%的崗位將被生成式AI取代，顯然，教育系統還未能做好充分準備，來培養下一代應對變革的能力。
「這種脫節，將會威脅到未來勞動力的競爭力」。
而如何在K12階段構建一個既能培養技術技能，又能發展批判性思維和倫理意識的AI教育體系，是每個國家都將攻克的問題。
■計算機、數學、管理、金融管理等行業，AI使用率最高。而且不僅各行業的白領工作需要用到AI，藍領工作也受到了影響
大學里的AI教育：
本科萌芽期，碩士爆發期
相比于K12基礎教育，高中和大學階段的AI教育轉型，明顯靈活得多。
數據顯示，AP計算機科學考試參与人數呈現爆髮式增長。從2007年的19390人激增至2023年的243180人，增長超過12倍。
眾所周知，AP CS Principles（AP CS P）就涵蓋一部分人工智慧的內容，相當於大學水平的一門入門計算機課程，課程內容涉及演算法、編程、程序設計等等，對於大學想申請AI相關專業的學生來說，很有助於奠定學術基礎。
斯坦福報告還發現了一個很值得深思的點——
2023年數據顯示，美國亞裔男性學生的AP計算機考試參与率，是全國平均水平的7.8倍，白人男性為1.3倍，而幾乎所有少數族裔女性的參与率，均低於人口平均水平。
這種不平等在隨後的大學教育中進一步放大。
■亞裔男性的AP計算機課程參与率，是「碾壓式」的高
到了大學階段，計算機科學和AI的火爆程度更勝一籌。
報告數據顯示，過去十年美國計算機專業本科畢業生數量增長了22%，從2013年的71000人增至2023年的87435人。
具體到AI專業，僅僅是2021到2023年短短兩年間，提供人工智慧學士學位的美國大學機構數量就從9所增加到19所，幾乎翻了一番。
不過，因為AI專業比較新，目前本科階段畢業生數量還十分有限，屬於「萌芽期」。2023年僅有104名學生獲得AI專業學士學位。
其中，卡內基梅隆大學作為僅有的幾所提供人工智慧專業課程的頂尖大學之一，畢業人數最多（32人）。
■AI畢業生集中分佈的大學
卡內基梅隆大學計算機科學學院院長Tom Mitchell提到過的：「AI不僅是編程和演算法，它需要統計學、認知科學、哲學倫理等多學科背景的融合」。
斯坦福大學人工智慧研究院院長李飛飛也說：「培養一名真正成熟的AI專業人才，僅靠本科教育是遠遠不夠的。AI是一個需要深度專業訓練和跨學科融合思維的領域，通常需要研究生階段的專業深化和實踐經驗的積累」。
而這樣的深度要求，倒逼著一批有志於入局AI行業的人才繼續深造學歷。
斯坦福報告中的數據也發現，研究生階段的AI教育正在經歷前所未有的「爆髮式擴張」。
一方面，提供AI專業碩士學位的機構數量呈現爆髮式增長，從2017年的12所增至2023年的45所，增長了近4倍，足以看出高等教育機構對市場需求的敏銳感知和積極響應。
另一方面，2022年至2023年間，美國AI碩士畢業生數量實現了驚人的增長，從478人激增至935人，幾乎翻倍。
與此同時，頂尖教育資源分佈高度集中。
卡內基梅隆大學以178名碩士畢業生遙遙領先，成為向人工智慧業界輸送人才的「黃埔軍校」。其次是剛開設了人工智慧MBA項目的賓大（98人），以及北德克薩斯大學（76人）、東北大學（55人）和聖何塞州立大學（52人）。
而到了博士階段，卡內基梅隆的主導地位更為明顯，畢業生數量是第二名國會技術大學（4人）的7倍。
■今年爆火的還有世界上第一所人工智慧大學MBZUAI ，位於阿聯酋，從碩士博士項目剛剛擴展到本科項目，這是學士學位的兩個方向
研究生階段的AI教育，還有一個關鍵特點——高度國際化。
數據揭示，從2022年到2023年，國際CS碩士生人數從15811人激增至34850人，增長了120%。
其中，2023年國際學生佔AI/CS碩士畢業生的67%，博士畢業生的60%。最大的兩個來源國分別是印度和中國——印度學生在國際碩士生中佔72.02%，中國學生佔13.19%；在博士生中，中國學生佔39.25%，印度學生佔21.12%。
這也不難理解，為什麼在這兩年湧現的美國「黑馬」級AI公司中，出現了那麼多亞裔面孔。
而至此，我們也就得到了AI教育大趨勢的第三個重要發現：
大學AI教育迎來紅利期，研究生階段轉行讀AI的人爆髮式增長，並且國際學生數量激增。
仍存在性別失衡
不過，在AI專業的高等教育領域，還存在一個無法忽視的「不平等」——性別失衡。
數據顯示，2023年AI/CS碩士畢業生中女性比例為32%，博士生中為24%，雖然高於本科階段（22%），但仍遠遠低於男性。
這種不平衡在全球範圍內普遍存在，數據顯示，ICT專業女性研究生比例平均僅約佔三分之一(ICT為Information, communication, technology),。
斯坦福報告在梳理了數十個國家數據后，還發現了一個非常令人意外的現象:土耳其是女性在ICT專業中拿到學位比例最高，也是這方面性別平等程度最高的國家。
2022年數據顯示，土耳其ICT學士學位女性佔比為50%，碩士學位為51%，博士學位更高達53%，遠高於全球平均水平。還有歐盟數據顯示，土耳其在研究、技術、衛生、工程和研發領域的女性科學家比例已達到 45%，而在歐盟為 41%。
而相比之下，美國、德國和英國女性比例普遍在25%以下。
■來自Statista的新數據：世界上哪些國家的女性STEM教育做得更好？得分超過1的國家是：土耳其、茅利塔尼亞以及微型國家薩摩亞和列支敦斯登。
這一特例背後，隱藏著複雜的社會文化因素。
研究表明，土耳其女性選擇STEM領域受到家庭支持度高、社會流動性激勵和教育政策傾斜等多重因素影響。土耳其社會將技術領域視為「性別中立」的職業通道，不同於西方國家常見的「男性主導」刻板印象。
此外，土耳其長期實施STEM教育平等政策，包括女孩編程項目、消除數字鴻溝倡議等。
而這個模式，或許也能為全球的STEM教育性別平等提供了寶貴案例。只要持續不斷改變「女孩不適合學理科」的文化認知，加上政策干預，就能慢慢扭轉現實。
■斯坦福報告中，各國女性在本科、研究生、博士生階段的比例
總結下來，斯坦福報告繪製的AI教育地圖，揭示了一個正在分化的現實：
全球各年齡段的AI教育都在蓬勃發展，但依然存在資源不均、機會失衡，基礎教育與高等教育「斷層」明顯。
這不僅是對現狀的描述，更是對未來的警示。
正如圖靈獎和諾貝爾獎得主、人工智慧之父 Geoffrey Hinton警告：「AI不只是另一項技術，它是一種新的思維方式。我們的教育系統正在為一個已經不存在的世界培養人才」。
好在，越來越多學校、老師已經在積極擁抱變革，培養學生的AI素養。在席捲而來的技術浪潮面前，我們都手握一塊「衝浪板」。而未來誰能真正安全上岸？或許是值得每個人思考的問題。
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