本文来自微信公众号：一席，演讲者：叶晓阳（布朗大学教育经济学博士后），作者：一席 YiXi，策划：阳子，原文标题：《好的系统保护不懂规则的普通人，高考志愿填报恰恰相反｜叶晓阳 一席第 1127 位讲者》，题图来自：AI 生成
大家好，我叫叶晓阳，是一个教育经济学家。
如果你不知道教育经济学家是做什么的，没关系，我爸妈也不知道。他们总问我到底在干什么，我说我在通过生产和传播科学来改变世界。他们听完非常茫然，我就换了一句话，说我在研究"读书有没有用"。
这一下他们全听懂了，"哦，原来你在做这些没有用的研究。"
但对于教育经济学来说，"读书有没有用"是第一个最核心的研究题目。我们做任何决策都基于成本收益，不估计教育的收益，就没有办法倒推该做什么样的教育决策。
过去一个月里，我去了中国的很多学校做高考志愿的讲座。我感受到孩子和家长一个很重要的想法的转变，就是越来越认为读大学没有用。如果抱着这样的信念，可想而知他会怎么去选择未来教育道路。
所以读书有没有用，是一个重要且复杂的问题。全世界顶级的教育经济学家们前赴后继几十年，迄今并没有得到全面而准确的答案，还需要更多更好的研究。
但假如我们现在有一个基本的共识——读大学对人是有帮助的。这种帮助不仅体现在就业，还体现在人生的发展上。基于这个前提，我们就要回答第二个重要的问题，怎么让更多的人上大学？
这也是过去 30 年非常热门的一个题目，也已经产生了很多方法。比如大学可以招收更多人，今年的北大清华每个学校扩招 150 个人；扩招以外，我们可以建更多的新的大学；现有的学校还可以建新校区，比如厦门大学，它不仅在国内有新校区，甚至建到了马来西亚。
这些都是过去几十年经济学家开的药方，并在全世界范围内得到了各国政府的采纳。
但即便我们可以扩招，可以建更多的大学，我们依然很难在短时间内让所有人都上大学、上好大学。
这就来到了今天我想分享的最重要的问题，我们到底应该让谁上哪一所大学？
这里面涉及到学生和学校的匹配，而我们中国有一个非常好的制度，就是高考。
一、分数公平，但结果公平吗
在世界范围内，高考都是一个比较公平的大学录取制度。目前在中国是以省为单位，基于统一的入学考试来完成志愿的填报和录取。
然而高考在基本面上保证了分数的公平，录取结果却不见得是公平的，它其中一个很重要的问题就是"高分低录"。
在 2010 年之前，中国绝大部分省份的高考志愿填报遵从"顺序志愿"。它意味着顺序优先而不是分数优先，而且基本上只有第一志愿有效，这造成了很多志愿填报和录取的扭曲。那时根据我们的数据测算，中国每年有两三百万的学生是高分低录的。
在过去的 15 年，中国高考制度最重要的改革，就是从顺序志愿改成了平行志愿，极大地降低了高分低录的情况。
但即便如此，今天仍然有很多同学因为各种各样的原因，得到了不太理想的录取结果。比如来自于弱势背景的同学，平均来讲，考同样的分数，他们会被录到相对较差的学校里面。
那背后的原因是什么？研究过后我们发现，目前中国的高考制度或多或少会奖励信息和策略的优势。当你缺乏信息，缺乏指导，不懂得志愿填报的策略，那你最后的录取结果就是会更差。
我认为一个系统是否成功，不是看它是否让聪明人占便宜，而是看它是否保护不了解规则的普通人不受伤害。而高考志愿填报系统，恰恰违背了这一原则。它并没有保障信息较少、判断粗糙的考生的安全。高考志愿系统的高门槛设计，本质上是将制度风险转嫁给了个人。
比如我今年接触了上万的学生，绝大部分同学不知道高考分数是跨年不可比的。不仅学校学生不知道，学校的老师和校长也不知道。
▲ 相同的高考分数对应每一年的排名并不相同
还有同学不明白专业和专业之间的差别，把看起来相似的两个专业都填上。想当眼科医生，填上了"眼视光技术"这个专科专业，最后失去了当医生的机会。
还有同学没看清楚学校的所在地。比如刚刚提到的厦门大学马来西亚分校，有同学以为自己要去厦门大学上学，拿到录取通知书才发现要去办马来西亚的签证。
▲ 2025 年 7 月，贵州 15 名高考高分考生因志愿填报系统未明确区分"厦门大学"与"厦门大学马来西亚分校"，误报后被录取，部分考生选择复读。
那有没有可能通过改革高考录取制度本身，让录取结果变得更公平呢？
我认为是可以的，中国高考已有的成功案例就是从顺序志愿改成平行志愿。
另一个尚未实现，但我认为应该尽快实现的，是全中国所有省份都应该从现在普遍实行的"院校专业组模式"换成"院校专业模式"。当这一天到来的时候，中国高考志愿在策略上几乎没有犯错的可能性。
因为在"院校专业组模式"下的学生还面临着专业调剂的问题。拿医学来说，临床医学、口腔医学、法医学、医学英语往往会被学校安排在同一个专业组。那么任何一个想当医生而填报这个专业组的同学，都有大于零的概率会被调剂到法医学或者医学英语，而这两个专业是没有机会当医生的。
现在中国只有六个非常幸运的省份实行"院校专业模式"。比如在重庆，想当医生的学生可以把 96 个专业都填上临床医学，那他一定有机会当上医生。
今年过去的一个月，我主要去了西南地区的四个省份，一路从昆明往北，最后回到我的家乡重庆。在西南 F4 之间，我画了一条分界线，并称之为"高考命运的分界线"。
▲ 西南 F4 分界线
在这条分界线上行走的时候，我特别感慨。在线的西边，四川和云南两个省是院校专业组模式。填志愿的学生焦头烂额，你也不知道会被命运的大手调剂到哪个专业。
但在重庆和贵州则截然相反。重庆实行新高考已经好几年了，它的录取概率的预测非常稳定。所以重庆考生的志愿填报就非常简单，只要你想清楚自己想要去什么样的学校专业，基本上就能对位。
在过去的十几年间，我们做了很多严谨的科学研究，发表文章，去公共平台发声，甚至也向政府提交了很多政策简报，试图用这些方法来推动一个重大教育政策的变革。它是可能的，但它是漫长的，有时候需要机缘巧合，有时候需要群策群力。
所以我不断在想，除了做研究，然后坐在那儿等政策自然地发生变化以外，还能做什么事情呢？
我们能不能在政策还没有改变的时候，去寻找一些缝隙？而我们还可以去修补这些缝隙，做一点小的事情，也许会改变一些人的命运。
二、我决定亲自下场
十年前，在我的硕士导师、北京大学丁延庆老师的带领下，我们组成了一个研究团队前往宁夏，试图通过严谨的科学研究，去探求有什么样的方法可以帮助贫困地区或者弱势背景的孩子填好高考志愿。
高考志愿填报的核心问题只有两个：你想上什么样的学校专业，以及你能上什么样的学校专业。而这其中就涉及到信息、偏好和策略。
在 2015 年，这个事能不能做成，我们心里是没底的，在世界范围内也没有现成的成功案例。首先我们认为学生可能是不缺信息的，考试院会发两本加起来 1000 页的大书，什么信息都在上面。
偏好也是，学生都想好了他要学什么，还能去做什么样的改变呢？策略就更不用提了，只要翻那两本大书不就行了。
但在随后的这十年，我们发现情况并不如此。
信息
即便我们身处在这个高速向前的信息时代，在生成式人工智能已经鼎盛了三年的今天，信息缺失仍然是非常普遍的。
志愿填报，第一步要选大学。我遇到很多同学是看着大学名字去选大学的。
我通常会举这个例子：以下这四个大学名字都很像，你能分得清它们在哪、有什么样的特色、它们的质量排序是怎么样的、对你未来的发展有什么样影响吗？
如果你不做功课很难分清。
信息是无处不在的，但是你不仅要去获取它，还要去分析它、比较它，这是省不掉的工作。
偏好
关于偏好也很有意思。我们一开始觉得学生已经有偏好了，没有必要去改变它。但现实情况是，很多学生没有偏好。
我经常听到的声音是，"叶老师，我们之前都太专注于学习了，没有关注外界信息，所以不知道对什么专业感兴趣。"
另一种是学生自己有偏好，但父母有另外一套偏好，他们在志愿填报期间经常吵架，甚至打架。
▲ 叶晓阳收到的微信消息
还有很多同学以为自己有偏好。比如从去年到今年我收到关于专业选择最多的问题是，"叶老师我想学人工智能，你觉得怎么样？"
而我的回答总是，"不怎么样。"
我会去反问这些同学，我说你知道什么是人工智能吗？你知道人工智能要学什么样的课程、你毕业过后能从事什么样的工作吗？一般学生会非常茫然。
而且不见得人人都适合学人工智能。今年我在云南遇到一个同学，他数学成绩不是很好，高考只考了七八十分。但是听说人工智能这个专业非常热门，特别想学。我就告诉他，本科的人工智能是以数学尤其是统计学为基础。
他说，叶老师没问题，我准备上大学每天学 8 个小时。
听完这个我就告诉他，如果你的数学需要每天学 8 个小时才能学懂，那你不仅不要学人工智能，还要尽量选一个不学数学的专业。
所以很多同学都是这样，听了片面的一家之词。而且这种一家之词有时强调这个专业的好处，有时强调这个专业的坏处。如果你只听了其中一边，那你的决策肯定不是最好的。
通常我会让学生自己做功课去，搞清楚你到底想学什么，想干什么？这个专业学什么样的课程？你可以找到教材读一读，看能不能读懂，能不能感兴趣，以及搞清楚毕业过后你能做什么。
关于偏好还有一个例子，是我们大概十年前做的一个研究。我们有意地提供了一个非常简单的信息——把中国的本科专业分成了 13 个专业大类，并计算出每一个大类的平均工资。它跟你上什么样的大学没关系，跟你在大学里的排名、绩点都没有关系，就是所有工资加总起来算了一个简单的平均数。
然而就是这个简单的数据给到学生后，超过 20% 的学生立马表示要改变他们的专业选择。
在下面这张图里，左侧是看到这个信息之前学生选择的专业分布，右侧是看完之后的。
以最上面的农业为例，如果你现在随便问一个人是否想学农学，他肯定不感兴趣，但当他发现学农没有想象中收入那么低的时候，他就会去改变他的偏好。
而且这个信息对我们当时干预的那批学生是产生了真实影响的，他们填报并被录取到了平均起薪更高的专业。
基于这个对专业偏好干预的实验，我们后续写了两篇论文，一篇研究贫富差距，一篇研究性别差异。其中我们发现了巨大的性别差异。
最大的改变发生在理工科，更多的男孩子会来选，而女孩子的数量没有显著增加。我们分析原因，第一，女孩子平均来讲还是会恐惧理工科的竞争，这个大没有必要，我们后续也做了很多关于女孩子学习自信心的研究和干预。
第二是女孩子更不在意钱。人生的价值不只是有钱，你选专业、找工作也好，也不仅仅只看工资这一个因素。
总体来讲，不管是选专业还是选学校，偏好都是非常复杂的。我们现在不填高考志愿了，但我们还要做很多其他的人生决策，都要充分地了解自己，要收集到足够的信息，去做有预见性的判断。
策略
最后是策略。高考志愿填报是基于分数，利用大学往年的录取数据去做预测。所以预测是志愿填报的基础，预测做错了，整个志愿肯定是会犯错的。在预测中，就涉及到策略问题。
比如你要去预测自己的等位分，要考虑不同批次之间的竞争关系，考虑所谓"冲稳保"的策略，要基于高考录取规则做很多权衡取舍，是否服从专业调剂、是否填报征集志愿 ......
2017 年在宁夏的时候，我们把这些林林总总的策略全部写成了一本书。它很便宜，在廊坊印刷 10 块钱，从廊坊运到宁夏 10 块钱，我们把一共 20 块钱的这本小册子发放给宁夏学生。
▲ 2017 年团队发给学生的小册子
这个干预行为背后的假设是：学生填不好志愿，是因为没有接触到这些方法。如果我们给他一本书，书里还有很多例题，他可以照着例题照猫画虎。
最后我们发现，发书的平均效果基本不显著。那什么显著呢？先发书，然后上课，用 3 个小时告诉学生每一步要怎么做的时候，效果是显著的。
当然一对多的效果，肯定远不如一对一的。
最终在宁夏接受了我们一对一干预的考生，平均被大学录取的概率增加 24%。宁夏每年有非常多因为录取结果不好而回去复读的人，所以我们增加的大学录取率主要来自于复读学生人数的减少。
而且被录取的学生平均获得了 10 到 30 分的加分效应。什么意思呢？如果这些学生按照固有的模式去填报志愿，他需要多考 10 到 30 分才能被录到这些学校和专业。
往后十年我们做了更多相关工作。疫情之后，今年我们重返线下，去了西南 F4 和东部的一些省份的学校做讲座。
▲ 叶晓阳 2025 年高考志愿填报季在学校做讲座
在这条路上我一直在思考这个问题：这个世界真的会好吗？我觉得有时候不用去纠结那么多，在等通知的同时，你稍微再往前走一走，也许这个世界会变好。如果没有变得更好，那也不重要，至少你又多做了一些事情。
三、如何帮助 100 万考生
当年在宁夏做一对一干预的成果给了我们很大的信心。但那几年我们做得非常辛苦，每天平均睡两个小时，还得提前和学生请假，"不好意思，我先睡两个小时，一会儿再来回答你的问题。"
可即便这样，每个人高考报志愿只有三五天的时间，你能帮助几个学生？
从宁夏走出来过后，我们希望每一年能够帮助至少 100 万的学生能够填好高考志愿。那怎么来做这个事情呢？
首先我不愿意去做一个算命先生。今年六月份的最后十天，我的微信收到了数千条几乎一模一样的私信，内容都是"叶老师我考了 xxx 分，你能帮我推荐一个最好的学校和专业吗？"
离谱到什么程度呢？对方连哪个省份、文理科都没有告诉我。
通常我会有一个通用的回复："我不认识你是谁，不知道你的个人兴趣、特长，不知道你对未来的规划和家庭背景。我没有办法从这么多资源选项给你推荐一个所谓最好的。请你先读我的公众号文章，学习高考志愿填报的方法。"
相比于做一个算命先生，我更愿意去教授方法。这是我们过去十几年每一年都会做的事情，就是去做讲座，开直播，不断地去传播策略、弥补信息差。
当下有一个变化就是 AI 的爆火。所以今年我们的直播讲座加了一个很重要的模块，教学生怎么用市面上的这些 AI 的产品。因为你不能把扔给我的那句话也扔给它，你要系统地学习使用它，把充分的信息和诉求给到它，才能真正帮助到它，进而让它再来帮助我们。
这是我们当时给学生展示的一个提示词，学生可以拿过去可以稍微用一用。
但是我们真实的身份还是教育经济学家，所以我们最终极的目标是开发一个高考志愿的完整的优质的辅导教程，让所有需要的人都能够广泛地获取。
四、解决更多教育问题
这几年我们做得非常开心，因为至少可以把这个世界往前推动一点。但是身边总有泼冷水的，以我的朋友为主。
他们总质疑我说，叶晓阳，你做这些事情有什么意义呢？你帮助这些学生填好志愿又怎么样呢？两个月后他们进大学了，他也不学习，他也不锻炼，他也不好好睡觉。
还有很多人拿我和做高考志愿的网红们对比，我说我跟他们最大的不同是我不只做高考志愿，我还解决更多的问题，进入大学过后的问题。
比如说"大学生学高数"的案例——我们在中国一所非常顶尖的大学里发现，大一第一学期的考试平均有超过 25% 的人高等数学不及格。
我想大家可能深有体会，大学数学真的太难了。这是高等数学的期末考试真题，我自己已经不太看得懂了。
▲ 看着就头大 ......
但是我们作为教育经济学家，第一步就是寻找缝隙。
我们可以利用教育经济学里的基本理论框架（教育生产函数）来看究竟是什么因素在影响你的成绩。
在这个学校里面，是因为学生本身能力不行吗？那肯定不是，他们在全中国的高考排名前 99.5%。
那是他们不重视大学学习吗？好像也不见得。是因为他没有好的学习方法，还是老师教得不好，还是其他的什么原因吗？
我们做了很多基础性的研究，最后发现有两个很重要的原因。第一，学生的有效学习时间投入是不足的。去自习室上自习了，但是真正学习的时间有多少呢？图书馆一坐 3 个小时，可能有 2 个小时 58 分钟都是在玩手机，只学了 2 分钟。
第二，他们不见得能够掌握好的学习方法。因为从高中到大学，整个学习方法完全不一样，很多大一新生不适应这种转换。
所以我们就去尝试了一整套的方案，提供信息的干预。首先给他一个预测信息：你快不及格了。
再给他一个强化信息：你不及格后果很严重！
▲ 发放给学生的成绩预测结果
▲ 用预测结果与学生自己的预测做对比，区分出过度自信和过度不自信的学生
然后去帮他们想各种各样的方法，组建学习小组、设定目标、用承诺机制等等，甚至帮他们管住玩手机的手。
▲ 受到干预的学生显著提高有效学习时间
我经常开玩笑，中国最好的大学数学教材是在 B 站，这些信息我们也给到这些同学，来帮助同学们更好地去完成学习。
第二个例子是关于中国的医学生。目前有超过 20% 的临床医学本科生毕业过后不愿意再从医。不仅从个人角度来看，从学校角度、国家角度，这都是巨大的人力资本的投资浪费。
为了解决这个问题，我和北京大学全国医学教育研究中心吴红斌教授所带领的研究团队一起做了好多年。
我们首先从激励出发，激励一个医学生让他更愿意在这条路上往前走。
这是我们用过的一个激励材料，唤醒学生们的医者仁心，它非常有效地降低了学生不愿意从医的概率。
但它没有办法解决 20% 所有的人的问题，所以我们继续往前做。
这是正在进行的一个项目，叫" Yi 路同行"。它实际上是把一次性的干预，变成每天的小的干预，让学生每天来打卡提供反馈。
图中右侧是一个学生的真实反馈记录，她最开始和绝大部分学生一样，面对学校突然要求的小程序打卡的任务是非常抵触的。但逐渐投入其中后，她给我们写的反馈是"哪怕现在回去再填高考志愿，也会非常坚定地选择医学"。
我们肯定不能奢望这一下能解决所有学生的问题。但是我们一点一点往前走，或许有一天我们能找到更好的答案。
其实从怀孕到死亡，所有关于教育的题目我们都有在做。今年我认为自己做得最有意义的一件事，是我们和益盒 NGO、上海联劝一起合作，致力于解决农村儿童戴眼镜的问题，这也是城乡教育不公平的一道小的缝隙。
▲ 叶晓阳："很遗憾，这 50 万我们已经发出去了。"（图源叶晓阳公众号 @依然糅春天）
如今我们已经从一百多个申请的团队里面筛选出来一个最有想法的团队，马上就要实施了。我想说的是，中国教育还存在很多的问题，还有很多值得我们去做的。
最后我想给大家分享的这句话来自陈友松，它在过去的很多年里一直激励着我。
陈友松是 1935 年哥伦比亚大学教育经济学博士，也是我认为迄今为止最杰出的中国教育经济学家。1942 年，他在抗日烽火之中，受命从西南联大回到恩施筹建湖北省立教育学院，筚路蓝缕，不到一年的时间初步完成了筹建工作。这句话是开学典礼上他对全校师生的所述。
国难当头，但就是在那个时候，他已经在为重建战后的中国教育而努力。
而我所做的事情，就是和我的合作者们一起，承继我的先哲前辈们，他们在这片土地上为国家和民族做的事情，我们也可以继续向前，去找更多的缝隙，去做更多的小事，希望能够让中国教育变得更好一点点。
谢谢大家。
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