►图片来源：pixabay.com

撰文｜周忆粟（澳门大学教育学院助理教授）

责编 | 许多多

●　●　●

两性在教育成就上的差别一直是公众和社会科学家关心的问题，同时也是一个比较敏感的话题。在科技领域内，从业人员中女性比例偏低已经成为公开的秘密。2017年谷歌员工James Damore的长篇备忘试图论证科技公司内的男女比例失衡更多的是由于两性在心理领域的内在差别而非性别歧视，这再一次点燃了公众的愤慨情绪，Damore也为此失去了工作。这篇文章试图谈谈这一现象背后的社会科学解释，研究现状，特别是在教育领域内的表现。

对于“两性在学校教育成就上是否有差别”这个问题，社会科学家大约进行了前后100年左右的系统研究。目前的共识大致显示女生在语言能力（阅读、拼写）上比较优秀，而男生在数学领域内比较优秀。心理学研究发现尽管在幼儿阶段两性数学能力相差不大，但是从青春期开始，男生的数学能力增长速度显著超过女生，到了高中阶段到达更高的平均水准。在2007年，为了回应当时哈佛大学校长Lawrence Summers关于性别差异的一番饱受诟病的言论，一群心理学权威发布了一个迄今为止最全面的研究回顾 （Halpern et al., 2007）。这个报告的撰写者囊括了对性别差异持不同态度的专家，他们的一致结论是：

► 性别差异在科学和数学成绩上的差异的确存在；

► 在数学和科学能力分布的中间部分（mid-range of ability distribution），性别差异比较小；

► 在数学和科学能力分布的最高端和最低端部分，性别差异比较大；

► 这主要是由于男性群体在定量和视觉空间能力（quantitative and visuospatial ability) 方面离散程度大造成的（标准差很大）；

► 女性在语言以及写作能力上有巨大的优势。

尽管科学家们对于性别差异的现状有相当的共识。但对其成因却莫衷一是。有部分人如进化心理学家David Geary认为性别差异的根源是人类社会性别选择的产物。性别选择指的是同性成员之间为了配偶而产生的竞争以及有选择性的择偶和繁衍后代的行为。由于这一现象在男性之间尤为明显，从而导致在男性逐渐对于环境因素的影响更加敏感。于是在有利环境下有更多的男性会脱颖而出，而在恶劣环境下也会有更多男性失败。这是男性表现比女性差异性更大的内因。此外，荷尔蒙激素水平也会影响某些认知能力。如Kimura（1999）发现睾酮素水平对应空间能力（spatial abilities）表现，但其关系不是简单线性的，而是有一个最优值，体现在睾酮水平高的女性和睾酮水平低的男性空间能力更强。另一个流行的理论是大脑差异，Baron-Cohen（2003）认为大脑解剖结构上的不同导致了女性移情能力比较强，而男性逻辑归纳更强。从这些视角来看，性别差异是内在的、恒常的。所以他们观察到的往往是性别差异不变的部分。Ellis et al. （2008）收集了过去100年间超过18000项与性别有关的研究，综合发现男女之间在各种维度上（从体貌、心理、到学习表现）之间的差距大致稳定。

但另一派研究者强调单一生物学还原论从来就不足以解释社会现象的全部，后天的，社会文化的影响会与这些先天因素产生互动，从而导致不同结果（Guo & Stearn, 2002）。越来越多的实证证据指向在当代教育体制下，女生逐渐在学习上与男生并驾齐驱并且超过男生。如果生理结构导致了性别上的教育差异，难道说在短短100年不到时间内这种差异被抹除了吗？答案显然是否定，这意味着必定还有生理原因之外的其他社会因素。社会学家所提出的性别分层理论（Theory of gender stratification）就认为性别差异的建构很大程度上来自于男性和女性在社会上所拥有的生产、繁衍的资源，以及性别政治（Collins et al., 1993）。心理学家Janet Hyde （2005）认为像教育成就这样的指标更多是社会后天建构的，她观察到当代美国各州的学校数学测试成绩，发现两性之间平均成绩从小学到高中阶段都已经没有了显著差异，如果从而提出了“性别趋同假说”（Gender Similarities Hypothesis, GSH）。

目前社会科学家并没有能够提出囊括生物学差异和社会建构性别差异的统一理论， 研究者依然在探索不同层次的后天机制是如何造就性别差异的。一个例子便是社会学家发现在美国，男女学生在数学能力方向的历史差异是由于学生选课不同造成的。由于在美国高中阶段实行自由选课制度，老师往往会鼓励男生学修数学物理和化学，而女生则不被鼓励上这些课（Lindberg et al., 2010）。既然没法接触到高级的数理知识，那么女生子在相关测试上表现不如男生就很容易理解了。而在今天，数学课程的选课已经基本达到男女平等，但是在物理课程方面依然是女少男多。Riegle-Crumb （2005）发现男生和女生在选课时都会理性评估他们能获取的资源。由于历史上女性在科技领域内所获得资源和机会都很少，这种现实会无可避免的影响当今学生的学习和就业选择。这些微观教育机制提供了一个让我们了解后天“性别差异”建构的一个管道，但由于教育实践受各国的社会文化影响很大，所以很难从中提炼出普适性的理论来。

近年来兴起的另一个视角就是跨国比较，随着大型国际测试如国际学生能力测试（PISA）和国际数学与科学教育成就趋势调查（TIMSS）积累了越来越多的数据，研究者也把视野投向发达国家以外的地区。下图以PISA 2015为例，显示各科男生与女生之间平均成绩的差异（表示为“男生成绩-女生成绩”，粗体表示有统计意义上的显著性）。尽管女生在数学和科学上依然小幅度落后于男生，但是由于在阅读科目上拥有更大的优势，所以把三科加总，依然是女生成绩小幅胜出。而最新的2015测试还发现女生的团队合作能力也已经超过了男生。

除了平均成绩，笔者所进行过的一项利用PISA2012数据的研究也关注高分人群中的男女差别（Zhou et al., 2017）：成绩越好的人群中，性别差异越大。在成绩最好的5%学生群体中，像日本和意大利的男女比接近2.5：1，韩国也接近2.2：1。但在新加坡和中国上海，差别则相对小了很多。但是对于为何在高分人群中存在这个现象我们依然在探索中。似乎男性表现差异性更大这个假说值得深入思考其成因。我们发现对于数学的自我效能感（指个体对自己是否有能力完成某一行为所进行的推测与判断）能够解释一部分差异，说明至少后天的干预可以提升女生在数学方面的表现。

由于数学能力出类拔萃的学生在任何国家都是少数人群，所以通过PISA或者TIMSS这样的大规模调查依然可能遇到的问题是对于性别差异的估计噪音很多。另一个研究思路就是去有意识地关注这些“特殊人群”。Ellison & Swanson (2010) 就通过收集全美数学竞赛（AMC）以及数学奥林匹克（IMO）参赛选手数据来分析性别差异。他们发现在这些精英级别的数学选手中男生数量依然居多。但是男女选手的教育背景有显著差别：女选手更多集中在几所数学“名校”里。这有可能意味着对于女选手来说，好的学校环境更重要，因为教育为女性选手提供更多的展现自己数学才能机会。

男女在现代学校教育上的差别很大程度上是男女社会地位不平等的延伸。谢宇教授在2017年元旦谬斯夫人上的文章提供了一个很好历史回顾。在当下全球范围内看，尽管女性的教育成就不断上升，在西方社会甚至超过男性（如美国，见DiPrete & Buchmann, 2013），但社会的结构性因素依然制约着男女平等接受教育的权利。联合国的可持续发展目标（Sustainable Development Goal）以及全民教育（Education for All）共识都认为这是发展亟待解决的重要目标。今天的问题是复杂和多方面的。在发展中国家依然有相当部分的学龄女童无法获得教育。许多国家中学校教育仍然区别对待女生和男生，这也预示着研究者仍有相当多的工作要做来结合本地情境理解造成教育性别差异的原因并寻找出路。

参考文献

1.Baron-Cohen, Simon. 2003. The Essential Difference. New York: Basic Books.

2.Collins, R., Chafetz, J. S., Blumberg, R. L., Coltrane, S., and Turner, J. H.  (1993).  Toward an Integrated Theory of Gender Stratification, Sociological Perspectives, 36(3), 185-216. doi:/10.2307/1389242

3.DiPrete, T. A. and Buchmann, C. (2013).  The rise of women: The growing gender gap in education and what it means for American schools .  Russell Sage Foundation.

4.Ellis, L., Hershberger, S., Field, E., Werssinger, S., Pellis, S., Geary, D. C., Palmer, C., Hoyenga, K., Hestroni, A., and Karadi, K. (2008).  Sex Differences: Summarizing More than a Century of Scientific Research  (1st). New York: Taylor & Francis.

5.Ellison, G. and Swanson, A.  (2010).  The Gender Gap in Secondary School Mathematics at High Achievement Levels: Evidence from the American Mathematics Competitions, Journal of Economic Perspectives, 24(2), 109-28. doi:/10.1257/jep.24.2.109

6.Geary, D. C. (2009).  Male, Female: The Evolution of Human Sex Differences (2). Washington, DC: American Psychological Association.

7.Guo, G., & Stearns, E. (2002). The social influences on the realization of genetic potential for intellectual development. Social Forces, 80(3), 881-910.

8.Halpern, D. F., Benbow, C. P., Geary, D. C., Gur, R. C., Hyde, J. S., and Gernsbacher, M. A.  (2007).  The Science of Sex Differences in Science and Mathematics, Psychological Science in the Public Interest, 8(1), 1-51. doi:/10.1111/j.1529-1006.2007.00032.x

9.Hyde, J. S.  (2005).  The Gender Similarities Hypothesis, American Psychologist, 60(6), 581 - 592. doi:/10.1037/0003-066X.60.6.581

10.Kimura, Doreen. 1999. Sex and Cognition. Cambridge, Mass.: MIT Press.

11.Lindberg, S. M., Hyde, J. S., Petersen, J. L., and Linn, M. C.  (2010).  New Trends in Gender and Mathematics Performance: A Meta-Analysis, Psychological bulletin, 136(6), 1123--1135. doi:/10.1037/a0021276

12.Riegle-Crumb, C. (2005). The cross-national context of the gender gap in math and science. In L. V. Hedges & B. Schneider (Eds.), The social organization of schooling (pp. 227–243). Russell Sage Foundation New York, NY. Retrieved from www.jstor.org/stable/10.7758/9781610442824

13.Zhou, Y., Fan, X., Wei, X., and Tai, R. H.  (2017).  Gender gap among high achievers in math and implications for STEM pipeline, Asia-Pacific Education Researcher. doi:/10.1007/s40299-017-0346-1