胖·观察丨女生用AI和男生有何不同？揭秘AI赋能女性学习的真相！

人工智能对于女性意味着什么？女性使用人工智能与男性有什么差别？全球范围内面向女生教育的AI赋能研究又如何？

从事技术赋能教育研究已经15年，我见证了教育数字化从多媒体教室的单点探索，到互联网教育的规模化普及，再到如今人工智能对教育生态的系统性重构。

最让我关注的，从来不是AI技术本身的迭代速度，而是它在教育场域中所呈现的性别景观

——它既可能成为打破女性教育发展桎梏的钥匙，消解横亘百年的STEM领域性别鸿沟，也可能在不经意间，成为固化性别不平等的新枷锁，让算法偏见复刻甚至放大现实中的性别刻板印象。

当生成式AI、自适应学习系统、多模态交互技术全面渗透教育的全链条，我们不得不回答一个核心问题：

人工智能究竟能为女性教育带来什么？是让技术成为女性全面发展的“梯子”，还是让数字鸿沟演变成新的“玻璃天花板”？

过去五年全球范围内的实证研究与教育实践，正在为这个问题写下答案。

人工智能在教育领域的深度渗透，第一次让我们得以用海量的行为数据，精准描摹出学生与技术互动中的性别差异。在2022年以来的多项全球范围的相关研究都指向一个共同的事实：在高等教育阶段，学生AI工具使用行为，清晰呈现出显著的“双峰分布”特征——

男女大学生在AI工具的采纳速度、使用模式与心理认知上，呈现出截然不同的群体特征

。

在使用频率与场景上，男学生普遍呈现高频、跨场景的应用特征，从课程作业、编程开发到职业规划，AI工具几乎贯穿其学习全流程；而

女学生则更倾向于中低频、聚焦特定学习任务的使用，对AI工具的应用始终保持着明确的边界感

。

在采纳动机上，男性普遍将AI视为提升效率的实用工具与未来的职业资产，追求技术的精通与操作速度；而

女性则始终秉持审慎主义的态度，除了工具效能，她们更关注技术的伦理性、算法透明度与反馈质量

。这种审慎绝非源于能力缺失，而是来自对数据隐私、技术依赖风险，以及AI对批判性思维潜在侵蚀的深层忧虑。

更值得关注的，是技术互动背后的心理差异。

男学生普遍展现出更高的技术自我效能感，即便对AI技术的掌握并不深入，也敢于大胆尝试；而

女学生则更看重人机交互中的情感联结，对技术的信任度往往与环境的支持度直接相关

，尤其在非STEM学科中，

女性更倾向于在有明确引导和安全支持的环境中使用AI

。这种心理差异的根源，并非男女学生在技术能力上的先天差距，而是深植于社会文化中的性别刻板印象，以及由此引发的“刻板印象威胁”。

心理学研究早已证实，

儿童早在五岁时就开始内化“男性更擅长技术与理工科”的性别刻板印象，并在八岁左右开始根据这些观念对自我能力进行归因。

在传统教育环境中，教师的互动偏好、教科书中的角色设定、家长的预期，都在不断固化这种偏见。对于女学生而言，这种环境极易引发“刻板印象威胁”——

因为担心证实社会对女性在技术领域能力的负面偏见，而产生额外的心理焦虑，最终导致学习表现下滑、参与意愿降低

。这也是STEM领域长期存在“泄露管道”的核心原因：根据OECD的相关研究，截至2024年底，

全球女性在STEM毕业生中的占比仍长期停滞在30%以下，且这一数字在过去十年中几乎没有波动

。

而人工智能的出现，恰恰为破解这一困境提供了全新的可能。基于女性主义教育学、刻板印象威胁理论与包容性AI理论，相关大模型企业提出了

“性别敏感型AI教育”

的核心框架——即在AI教育产品设计、课程开发、教学应用、算法治理的全流程中，充分

考量女性的学习特质与发展需求，消除算法性别偏见，避免强化性别刻板印象

，构建一个低压力、高包容、强支持的教育生态，让AI真正服务于女性的全面发展。

生成式全球范围内的女子院校与教育机构，已经用实践证明了AI赋能女性教育的巨大潜力。这些实践的核心共识在于：AI教育的核心，从来不是技术工具的堆砌，而是通过技术重构教育场景，为女学生创造一个无需承受刻板印象压力的心理安全区，让她们敢于在技术领域大胆探索、大胆试错。

美国弗吉尼亚州的私立女校集群，为全球提供了系统化的AI教育整合范本。

马德拉学校（The Madeira School）在2025-2026学年的课程大纲中，将“设计思维实验室”设为毕业必修项，彻底打破了“AI仅属于计算机科学”的认知壁垒。学校通过模块化赛程设计，让学生可以将AI工具自由应用于人文研究、艺术创作和科学实验的全流程：在历史课程中，学生用生成式AI还原历史场景，开展沉浸式史料研究；在文学课程中，用大语言模型开展文本分析与创意写作；在科学课程中，用AI建模完成复杂的实验设计。这种跨学科的深度融合，让AI从冰冷的代码变成了学生表达创意、解决问题的通用工具，也让女学生在自己擅长的领域中，自然而然地建立了对技术的掌控感。

同在弗吉尼亚州的福克斯克罗夫特学校（Foxcroft School），则用“以目的为驱动”的学习模式，重新定义了女校的STEAM教育。

学校耗资打造的“火星STEAM大楼”，将AI技术与社会服务学习深度绑定：在“3D设计与制造”课程中，学生利用AI辅助建模，为肢体残障人士打印并组装义肢；在环境科学课程中，用机器学习算法分析本地水资源数据，为社区提供环境保护方案。这种将技术学习与社会价值创造相结合的模式，极大地激发了女学生对技术的热情——

她们不再将AI视为单纯的竞争工具，而是改善人类福祉的手段。

学校的跟踪数据显示，在全女性的教学环境下，学生主修数学、科学和技术专业的可能性，是混校女生的6倍，其数学自信心也显著提升了40%以上。

而圣凯瑟琳学校（St. Catherine's School）的创新，则在于打通了从课堂到职场的成长链路。

学校推出的

“荣誉人工智能”选修课

，不仅教授Python编程和机器学习基础，更将AI治理、算法透明度和偏见缓解作为课程核心内容，让学生在学习技术的同时，建立起对AI的批判性认知。同时，

学校通过“密集研究路径”（ISP），让学生将课堂上学到的AI知识应用到外部实习中

——在医疗中心进行医学数据分析，在科技公司参与软件开发项目，提前构建起职业网络与行业认知。这种“技术素养+伦理认知+职业实践”的三位一体培养模式，为女学生进入AI领域铺平了道路。

学校名称

核心课程/项目

AI技术应用点

教育成效

马德拉学校设计思维实验室 (DTL)跨学科建模与问题解决建立严谨的批判性思维与技术自主权福克斯克罗夫特义肢 3D 打印与 EPICS 项目辅助设计与社区服务工程提升社会效能感，主修 STEM 意愿翻倍圣凯瑟琳学校荣誉 AI 与 ISP 实习Python 编程与机器学习建模强化算法素养，提前建立职业网络

在欧洲，

维也纳的“Die BauBox”项目，则为我们展现了AI赋能边缘女性群体的可能性。

这个项目面向难民和二代移民家庭的女学生，

通过“动手做”的创客教育模式，打破了“女性不适合技术与工程领域”的刻板印象。

在项目的创客空间中，女孩们不仅学习使用动力工具，还通过数字设备与AI工具完成项目管理、设计建模，最终将数字化的设计方案转化为真实的社区长椅、花盆箱等公共设施。这种从数字概念到物理实体的完整实践，让这些来自保守文化背景的女孩，第一次感受到了技术带来的力量。项目结束后，多名学生最终选择了金属加工、电子等传统上由男性主导的职业技术路径，完成了人生轨迹的彻底改变。

这些全球实践共同印证了一个核心结论：

对于女学生而言，AI教育的成功与否，从来不取决于技术的先进程度，而在于是否真正适配了女性的学习特质与心理需求

——当技术与人文关怀、社会价值、创意表达相结合，当学习环境消除了刻板印象的压力，女孩们所展现出的技术创造力与主导欲，丝毫不逊色于男性。

当全球女性AI教育实践蓬勃发展之时，中国的女子院校与基础教育机构，也在过去五年中，走出了一条兼具中国特色与本土创新的AI教育之路。以上海市第三女子中学为代表的本土女校，

以“因性施教、技术赋能、适性扬长”为核心理念

，将AI技术与百年女校的教育传统深度融合，交出了一份的本土化答卷。

胖胖老师任教的上海市第三女子中学（以下简称“市三女中”），在近年来的AI教育创新方面，始终

以破解理科学习的性别刻板印象为核心突破口

。长期以来，“女生不擅长理科”的刻板印象，一直是制约女学生成长的核心桎梏，而市三女中则用AI技术，为理科课堂带来了彻底的变革。学校将AI仿真实验、AR/VR技术全面融入数学、物理、化学、生物课堂，把抽象的理科知识转化为可感知、可探究的沉浸式学习体验。更重要的是，通过一次次的成功体验，

女孩们彻底打破了“自己不擅长理科”的自我设限，建立起了强大的学习自我效能感

。

在高等教育领域，国内多所高校也在加速布局面向女生的AI教育，探索AI素养教育的全覆盖，尝试

构建AI+女性学、AI+社会工作、AI+学前教育的交叉学科体系

，培养兼具女性素养、人文情怀与数字能力的复合型人才。北京中华女子学院则聚焦女性与AI治理领域，开设了AI伦理、算法性别偏见等特色课程，推动女性参与AI领域的规则制定与治理实践。

而在普惠性层面，联想“紫领工程”等公益项目，将AI教育资源下沉到偏远地区，

为乡村女童提供AI教育设备、课程与师资培训，助力弥合城乡之间的数字性别鸿沟

，让更多女孩能够平等地享受到AI时代的教育红利。

这些本土实践，

共同构建了中国女性AI教育“政策引领-院校实践-社会参与”的三位一体发展格局

，也为全球女性教育的发展，贡献了中国方案与中国智慧。

在看到AI赋能女性教育巨大潜力的同时，我们必须清醒地认识到，人工智能并非中立的技术。

如果教育系统盲目采纳未经审计的AI工具，不仅无法实现教育公平，反而会无意中强化现有的性别歧视，甚至创造出新的数字压迫。

当前，我们清晰地看到了AI给女性教育带来的三大系统性风险。

首当其冲的，是算法性别偏见带来的刻板印象强化风险。

生成式大模型的训练数据，本质上是人类社会历史与文化的镜像，而其中深植的性别偏见，也被完整地复刻到了算法之中。研究发现，当大语言模型用于生成简历、评价职业表现时，往往会表现出显著的“性别化年龄歧视”，更倾向于将同职位的女性描绘得比男性更年轻、经验更少；即便在不含性别代词的语言环境中，AI也会根据职业关联自动补全性别信息，将“医生”默认为男性，将“护士”默认为女性。

这种偏见在教育场景中，会产生极为严重的后果。

如果学校利用AI进行自动化职业咨询，女学生可能会被不均衡地引导向传统的服务性行业

，而非薪酬更高、发展空间更大的技术岗位；AI工具在内容推荐中，会更倾向于向女生推荐人文、艺术类学习内容，向男生推荐理工科、技术类内容，在无形中强化“女生不适合技术领域”的刻板印象；甚至在家庭角色的描述中，AI会频繁将母亲定义为“温暖、养育的照顾者”，将父亲定义为“好奇、创造性的专业人士”，潜移默化地侵蚀女学生的职业抱负。

更可怕的是，这种偏见会形成恶性循环

：算法偏见强化社会性别刻板印象，进一步降低女学生在AI、STEM领域的参与意愿，导致女性数据的代表性进一步不足，最终让偏见愈演愈烈。

第二大风险，是教育评价中的公正性危机。

在教育领域，AI自动评分系统（AES）已经被广泛应用于作文批改、作业评价等场景，但大量实验证实，如果训练数据集在性别上不平衡，AI模型即便在总体准确率上与人类持平，其生成的“均分差距”也往往会大于人类评卷者。这意味着，如果一个AI评分系统主要在男性学生的写作样本上训练，它很可能无法准确识别女性学生在语言表达、逻辑构建或修辞风格上的独特性，从而在评分中产生系统性偏差，让女学生的学术成果被低估。这种看似客观、科学的算法评价，本质上却隐藏着深刻的性别不公，而这种不公，往往被技术的“中立性”外衣所掩盖，难以被察觉与纠正。

第三大风险，是新形态的数字性别鸿沟。

随着AI教育的普及，传统的“设备可及性”数字鸿沟，正在逐步升级为“可及性-使用能力-创新应用”的多层次鸿沟。OECD的调查数据显示，即便在设备可及性基本平等的发达国家，男女学生在AI工具的使用上，也出现了显著的“使用者-开发者”鸿沟：男生使用AI工具，更倾向于技术开发、创新应用、能力提升；而

女生使用AI工具，更多集中于作业辅助、效率提升等基础应用。

长期来看，

这种使用模式的差异，会进一步加剧科技领域的性别不平等

，让女性在AI驱动的未来职场中，再次陷入被动地位。而在欠发达地区，乡村女童的AI设备、网络、优质教育资源的可及性，依然显著低于城市女生，成为数字鸿沟中最薄弱的环节。

除此之外，AI技术的全场景应用，还带来了隐私泄露、过度依赖、身心健康等一系列风险。

AI教育系统采集的女学生学习数据、心理健康数据、生理数据，一旦泄露，可能造成严重的二次伤害

；对AI工具的过度依赖，可能会弱化女学生的批判性思维与独立思考能力；而AI滤镜、社交推荐算法，则会进一步加剧女学生的容貌焦虑、身材焦虑，对其心理健康造成负面影响。这些风险，都需要我们在推动AI赋能女性教育的过程中，始终保持警惕。

近年来的理论研究与全球实践已经证明，

人工智能既不是解决女性教育所有问题的“万能灵药”，也不是必然加剧性别不平等的“洪水猛兽”

。它最终会走向何方，

取决于我们能否构建一个真正性别友好、包容平等的AI教育生态

。而要实现这一目标，需要我们从课程、师资、技术、政策四个维度，协同发力，系统破局。

首先，是课程体系的重构，打造适配女性学习特质的AI教育课程。

全球实践已经证实，纯技术导向、以代码为核心的AI课程，往往会加剧女学生的疏离感；而将生成式AI与设计思维深度融合，以项目式学习、社会服务学习为核心的课程模式，能够极大地激发女学生的学习热情。未来的AI课程，必须打破“技术至上”的误区，将“以人为本”作为核心，让女学生在创意表达、社会价值创造的过程中，自然而然地掌握技术、建立自信。同时，必须将AI伦理、算法偏见识别、数字批判性思维作为课程的核心内容，让女学生不仅学会“如何使用AI”，更学会“如何质疑AI”，在AI辅助的环境中始终保持自身的主体性。

其次，是教师队伍的赋能，培养具备性别敏感型AI教育能力的师资队伍。

教师是AI教育转型成功的核心守门人，在女校环境中，教师不仅要传授技术知识，更要通过AI工具激发学生的自我效能感。针对当前教师AI素养不足、性别平等意识欠缺的问题，我们可以借鉴欧洲的三阶段教师培训框架：第一阶段“概念觉醒”，帮助教师理解AI的底层原理、教育潜力与性别风险；第二阶段“自主探索”，通过微模块学习，让教师掌握AI工具的应用方法，学会识别算法偏见、保护学生隐私；第三阶段“实践集成”，引导教师开发AI增强型教案，将性别敏感型AI教育融入日常教学。只有让教师真正掌握了技术、建立了自信，才能更好地引导学生。

第三，是技术治理的完善，从源头消除算法性别偏见。

要破解AI的性别偏见问题，不能只停留在应用层面的修补，必须深入技术的全生命周期，建立全流程的性别平等治理机制。一方面，要建立教育AI算法的性别偏见常态化审计制度，要求高风险教育AI系统必须公开数据来源与决策逻辑，定期进行性别偏见检测与纠正，对存在严重性别偏见的产品，禁止进入校园；另一方面，要推动女性深度参与AI技术的设计、开发与治理，只有当AI开发团队中有足够多的女性声音，才能从根本上改变算法的底层逻辑，打造真正性别友好的教育AI产品。

最后，是

政策体系的保障，推动AI教育与性别平等的深度融合。

联合国教科文组织提出的“5C框架”，为各国的政策制定提供了清晰的指引——我们必须通过政策的协调，保障教育AI内容的包容性、师生的数字能力、网络的普遍连接与可负担的成本，将“受教育权”扩展为“数字受教育权”。对于中国而言，要以

《中国妇女发展纲要（2021—2030年）》《教育强国建设规划纲要》

为指引，将性别平等纳入AI教育的顶层设计，加大对欠发达地区女童数字教育的投入，推动教育软件开发商开展性别影响评估，从制度层面，为女性AI教育的发展保驾护航。

我始终相信，技术的终极价值，从来不是效率的提升，而是人的解放。

对于女性教育而言，人工智能的意义，不在于让女孩们变成和男孩一样的技术使用者，而在于让她们能毫无顾忌地释放自己的创造力，在AI构建的未来里，拥有平等的话语权、选择权与发展权。

当我们为女孩们创造了一个安全、包容、支持的学习环境，当技术真正褪去了性别化的烙印，当AI不再是一道看不见的玻璃天花板，而是一架通向无限可能的梯子，每一个女孩的潜能，都将被彻底释放。而这，正是技术向善的终极意义，也是教育最本真的初心。