“AI 寒门”正成为这一代孩子掉队的新陷阱。在科技飞速发展的当下，AI 技术逐渐渗透到教育等各个领域。然而，对于寒门子弟来说，获取优质 AI 教育资源的机会却极为有限。他们可能因家庭经济条件限制，无法配备先进的 AI 学习设备，也难以负担起 AI 教育课程的费用。在学校中，虽然有部分先进的 AI 教学工具，但因缺乏专业的指导和维护，往往难以发挥其最大效用。这使得寒门孩子在与拥有充足资源的孩子竞争时，逐渐被拉开差距，陷入了难以挣脱的“AI 寒门”困境，掉队的风险日益增大。

大家好，我是卷卷兔。

最近一个很火的话题是“AI寒门”，最初由北京大学教育学院副教授林小英提出，指的是父母由于认知局限，不善用甚至排斥AI，导致孩子错失AI浪潮下优化教育资源的机会。

“怕成为AI寒门，已成为新一代中产最大的育儿焦虑”。

事实上，即便在AI更突飞猛进的国外，这样的恐惧同样存在，于是也有了“第三次数字鸿沟”的研究，指富人不仅拥有AI技术，还有人帮助他们有效使用，而穷人只能获得技术本身。

正如科技领域投资家马克·库班所说，“如果你不理解AI，你就去学习它，否则你将在3年内成为恐龙”。

■美国知名研究机构Brookings发现，“高学历高收入的人最有可能受益于AI，而工人则更可能被AI替代，我们应该密切关注AI加剧不平等的现象”

那么，AI在教育中的不平等有多严重？

最近，斯坦福人工智能研究所（Stanford HAI）出具了一份长达456页的重磅报告《2025年人工智能指数》，就用通俗易懂的语言和数据给出了答案：

AI的普及正走向愈演愈烈的“马太效应”。

K12学校的财力、教师的培训力度直接影响了学生的AI认知，导致了一部分学生落后。

而与此同时，全球大学正在进行疯狂的AI专业版图扩张，这更进一步使一些孩子与AI浪潮“脱节”。

或许这也进一步印证，“AI寒门”并非家长凭空出现的担忧，而是在全球正在发生的事实。

AI教育的“马太效应”

在去年美国数字教育委员会对16个国家学生的调查中，全球已有86%的学生定期使用AI，其中54%的学生每周都用。

但要衡量AI在全球学校教育中的渗透程度，指标非常不好找。

所以在斯坦福这份报告中，用了“计算机和信息通信技术课程的普及率”作为指标，来衡量AI在不同国家教育中得到了怎样的应用。

一个好消息是，过去5年所有国家的计算机教育都取得了进展，到了2024年，大约有三分之二的国家提供计算机教育，这一比例自2019年以来翻了一番。

截至2024年11月，已有10个国家发布了AI在教育中应用的指南，其中包括澳大利亚、比利时、加拿大、日本、新西兰、韩国、乌克兰、英国、美国和乌拉圭。

■美国出台了AI教育指南的州

但一个值得担忧的结论是，AI教育普及程度仍旧相当不平衡。

全球只有30%的国家强制要求K12学校提供计算机辅助教育，其中欧洲是计算机教育普及度最高的地区，高达88.8%的国家提供了计算机课程，也集中了最多强制要求提供计算机课程的国家。

而非洲的计算机教育普及率最低，只有49%，最大原因是基础设施和电力供应方面的短缺。

而令人十分意外的是，我们眼中“计算机课程极大普及”的亚洲，也只有57.8%。

这就引出了报告中第一个反常识的事实：

虽然AI在教育中应用非常广泛，但正在呈现出“马太效应”，开始走向两极分化，并且和国力密切相关。

培养AI人才，K12阶段还没准备好

AI教育的不平衡，在K12阶段的基础教育最为明显。

以STEM教育非常前沿的美国为例，在调查了全球2901名从幼儿园到高中的计算机科学教师后，研究发现，尽管美国高中开设CS（计算机科学）课程的比例已从2017-18学年的35%增长到2023-24学年的60%，但学校之间的差距很惊人：

小型学校开设CS课程的比例仅为43%，中型学校为76%，而资源和财力雄厚的超级学校则高达91%；

城市和农村地区学校CS课程普及率（58.15%和56.05%），显著低于私校密集的郊区（70.13%）；

免费午餐学生比例超过75%的学校（即低收入家庭多的学校），CS课程提供率仅为50.03%，而低于25%的学校足足有65.01%；

亚裔学生获得CS教育的机会（91.55%），高于白人学生（82.46%）。

■AI课程的开设需要投入大量软硬件资源，有实力的学校更占优

更值得关注的是，在AI迅速涌入校园的同时，老师们似乎还没准备好。

调查中，81%的CS教师认为AI应该被纳入基础CS教育，但仅有46%的高中教师、44%的初中教师和34%的小学教师表示自己有能力教授AI。

时间投入上，70%的小学教师、48%的初中教师和42%的高中教师在AI内容上的投入仅为1～2小时，远远不足以培养学生的深度理解和实践能力。

很多老师都表示，为了让孩子们学会负责任地使用AI，他们“迫切需要更多AI相关的专业发展资源”，尤其是关于AI如何工作、如何使用AI以及AI伦理影响等方面的AI素养培训。

从这些数据中，不难总结出第二个关键结论：

学校之间的“马太效应”同样凸显，超级中学的财力和资源将加速AI教育发展优势。但对于资源和培训不足的普通学校，跟上AI浪潮依然有困难。

这些数据，让我想起曾有人说，当前的教育系统就像老旧的巨大航母，难以在AI革命到来的当下及时调转航向。

麦肯锡报告就曾预测，到2030年，欧洲27%的岗位和美国30%的岗位将被生成式AI取代，显然，教育系统还未能做好充分准备，来培养下一代应对变革的能力。

“这种脱节，将会威胁到未来劳动力的竞争力”。

而如何在K12阶段构建一个既能培养技术技能，又能发展批判性思维和伦理意识的AI教育体系，是每个国家都将攻克的问题。

■计算机、数学、管理、金融管理等行业，AI使用率最高。而且不仅各行业的白领工作需要用到AI，蓝领工作也受到了影响

大学里的AI教育：本科萌芽期，硕士爆发期

相比于K12基础教育，高中和大学阶段的AI教育转型，明显灵活得多。

数据显示，AP计算机科学考试参与人数呈现爆发式增长。从2007年的19390人激增至2023年的243180人，增长超过12倍。

众所周知，AP CS Principles（AP CS P）就涵盖一部分人工智能的内容，相当于大学水平的一门入门计算机课程，课程内容涉及算法、编程、程序设计等等，对于大学想申请AI相关专业的学生来说，很有助于奠定学术基础。

斯坦福报告还发现了一个很值得深思的点——

2023年数据显示，美国亚裔男性学生的AP计算机考试参与率，是全国平均水平的7.8倍，白人男性为1.3倍，而几乎所有少数族裔女性的参与率，均低于人口平均水平。

这种不平等在随后的大学教育中进一步放大。

■亚裔男性的AP计算机课程参与率，是“碾压式”的高

到了大学阶段，计算机科学和AI的火爆程度更胜一筹。

报告数据显示，过去十年美国计算机专业本科毕业生数量增长了22%，从2013年的71000人增至2023年的87435人。

具体到AI专业，仅仅是2021到2023年短短两年间，提供人工智能学士学位的美国大学机构数量就从9所增加到19所，几乎翻了一番。

不过，因为AI专业比较新，目前本科阶段毕业生数量还十分有限，属于“萌芽期”。2023年仅有104名学生获得AI专业学士学位。

其中，卡内基梅隆大学作为仅有的几所提供人工智能专业课程的顶尖大学之一，毕业人数最多（32人）。

■AI毕业生集中分布的大学

卡内基梅隆大学计算机科学学院院长Tom Mitchell提到过的：“AI不仅是编程和算法，它需要统计学、认知科学、哲学伦理等多学科背景的融合”。

斯坦福大学人工智能研究院院长李飞飞也说：“培养一名真正成熟的AI专业人才，仅靠本科教育是远远不够的。AI是一个需要深度专业训练和跨学科融合思维的领域，通常需要研究生阶段的专业深化和实践经验的积累”。

而这样的深度要求，倒逼着一批有志于入局AI行业的人才继续深造学历。

斯坦福报告中的数据也发现，研究生阶段的AI教育正在经历前所未有的“爆发式扩张”。

一方面，提供AI专业硕士学位的机构数量呈现爆发式增长，从2017年的12所增至2023年的45所，增长了近4倍，足以看出高等教育机构对市场需求的敏锐感知和积极响应。

另一方面，2022年至2023年间，美国AI硕士毕业生数量实现了惊人的增长，从478人激增至935人，几乎翻倍。

与此同时，顶尖教育资源分布高度集中。

卡内基梅隆大学以178名硕士毕业生遥遥领先，成为向人工智能业界输送人才的“黄埔军校”。其次是刚开设了人工智能MBA项目的宾大（98人），以及北德克萨斯大学（76人）、东北大学（55人）和圣何塞州立大学（52人）。

而到了博士阶段，卡内基梅隆的主导地位更为明显，毕业生数量是第二名国会技术大学（4人）的7倍。

■今年爆火的还有世界上第一所人工智能大学MBZUAI ，位于阿联酋，从硕士博士项目刚刚扩展到本科项目，这是学士学位的两个方向

研究生阶段的AI教育，还有一个关键特点——高度国际化。

数据揭示，从2022年到2023年，国际CS硕士生人数从15811人激增至34850人，增长了120%。

其中，2023年国际学生占AI/CS硕士毕业生的67%，博士毕业生的60%。最大的两个来源国分别是印度和中国——印度学生在国际硕士生中占72.02%，中国学生占13.19%；在博士生中，中国学生占39.25%，印度学生占21.12%。

这也不难理解，为什么在这两年涌现的美国“黑马”级AI公司中，出现了那么多华裔面孔。

而至此，我们也就得到了AI教育大趋势的第三个重要发现：

大学AI教育迎来红利期，研究生阶段转行读AI的人爆发式增长，并且国际学生数量激增。

仍存在性别失衡

不过，在AI专业的高等教育领域，还存在一个无法忽视的“不平等”——性别失衡。

数据显示，2023年AI/CS硕士毕业生中女性比例为32%，博士生中为24%，虽然高于本科阶段（22%），但仍远远低于男性。

这种不平衡在全球范围内普遍存在，数据显示，ICT专业女性研究生比例平均仅约占三分之一（ICT为Information， communication， technology）。

斯坦福报告在梳理了数十个国家数据后，还发现了一个非常令人意外的现象:

土耳其是女性在ICT专业中拿到学位比例最高，也是这方面性别平等程度最高的国家。

2022年数据显示，土耳其ICT学士学位女性占比为50%，硕士学位为51%，博士学位更高达53%，远高于全球平均水平。还有欧盟数据显示，土耳其在研究、技术、卫生、工程和研发领域的女性科学家比例已达到 45%，而在欧盟为 41%。

而相比之下，美国、德国和英国女性比例普遍在25%以下。

■来自Statista的新数据：世界上哪些国家的女性STEM教育做得更好？得分超过1的国家是：土耳其、毛里塔尼亚以及微型国家萨摩亚和列支敦士登。

这一特例背后，隐藏着复杂的社会文化因素。

研究表明，土耳其女性选择STEM领域受到家庭支持度高、社会流动性激励和教育政策倾斜等多重因素影响。土耳其社会将技术领域视为“性别中立”的职业通道，不同于西方国家常见的“男性主导”刻板印象。

此外，土耳其长期实施STEM教育平等政策，包括女孩编程项目、消除数字鸿沟倡议等。

而这个模式，或许也能为全球的STEM教育性别平等提供了宝贵案例。只要持续不断改变“女孩不适合学理科”的文化认知，加上政策干预，就能慢慢扭转现实。

■斯坦福报告中，各国女性在本科、研究生、博士生阶段的比例

总结下来，斯坦福报告绘制的AI教育地图，揭示了一个正在分化的现实：

全球各年龄段的AI教育都在蓬勃发展，但依然存在资源不均、机会失衡，基础教育与高等教育“断层”现象。

这不仅是对现状的描述，更是对未来的警示。

正如图灵奖和诺贝尔奖得主、人工智能之父 Geoffrey Hinton警告：“AI不只是另一项技术，它是一种新的思维方式。我们的教育系统正在为一个已经不存在的世界培养人才”。

在席卷而来的技术浪潮面前，我们都手握一块“冲浪板”。而未来谁能真正安全上岸？或许是值得每个人思考的问题。

本文来自微信公众号：谷雨星球，作者：卷卷兔