如何看待新研究称「女学生最好找男导师」惹争议？

最近一项关于女学生最好找男导师的研究结果引发了不小的争议，我来详细说说我的看法。

首先，我们得明确这个研究的出发点是什么。通常这类研究会关注学术成就、职业发展、学生满意度等几个方面，看不同性别导师与学生之间的互动模式是否会对这些结果产生影响。研究者们可能会通过问卷调查、访谈，甚至分析学生在实验室或项目中的具体表现来收集数据。

为什么会出现“女学生最好找男导师”的结论？

这项研究之所以会引发争议，很可能是在其研究方法和结论的解释上存在一些值得商榷的地方。一些可能的解释方向包括：

资源和机会的获取： 男性导师在某些领域可能拥有更广泛的学术网络、更多的科研经费或者更高的学术声望。如果研究发现女学生在与男导师合作时，能更容易地接触到这些资源，从而推动她们的学习和研究，那么可能会得出这样的结论。
“同工同酬”的隐形优势： 有时，在一些男性主导的学术领域，男性导师可能更倾向于将机会均等地分配给所有学生，不经意间就给了女学生同等的机会。反之，女性导师可能在对待女学生时，出于某种原因（比如希望她们平衡家庭和事业），在分配一些高强度、需要大量时间和精力的项目时会更加谨慎，从而影响了女学生的成长速度。
刻板印象和期望： 有些研究可能触及到了社会上存在的性别刻板印象。例如，男性导师可能在某些被认为是“阳刚”的领域（如工程、物理等）拥有更深厚的专业积累，这使得他们在指导这方面女学生时更有优势。反之，也可能存在一种误解，认为女性导师在需要“细致关怀”或“情感支持”方面更强，但如果研究关注的是纯粹的学术成果，这种优势可能就被弱化了。
导师的学术风格和指导方式： 研究可能发现，男性导师在学术指导上可能更侧重于“挑战”和“独立思考”的培养，而女性导师可能更倾向于“鼓励”和“支持”。如果研究结果显示，前者更能激发女学生的潜力，那么也会出现这种结论。

争议点在哪里？

这项研究之所以会激起千层浪，主要是因为它的结论非常容易被解读为：

1. 性别二元论和刻板印象的强化： 将导师的性别与学生的学习效果直接挂钩，很容易落入“男人就该如何，女人就该怎样”的窠臼。这忽视了导师个体的差异性，将复杂的人际互动简单化。我们不能因为一些研究结果就认为所有男性导师都比女性导师优秀，或者反之。
2. 潜在的歧视性建议： 如果这个结论被广泛接受并应用于实际的导师选择过程中，可能会导致女学生在选择导师时，仅仅因为导师的性别而放弃一些非常优秀的女性导师，或者因为“理论上”更好而被迫选择不适合自己的男导师。这是一种变相的性别歧视。
3. 研究方法的局限性： 很多时候，这类研究在样本量、研究设计、变量控制等方面可能存在不足。比如，研究者可能没有充分考虑到导师的学术领域、经验水平、指导风格等其他更关键的因素。如果研究没有排除这些混杂因素，其结论的可靠性就大打折扣。
4. 忽视了女性导师的价值和贡献： 很多优秀的女性导师在培养学生方面做出了巨大的贡献，她们可能在提供情感支持、帮助学生平衡生活与学业、成为女性榜样等方面发挥着不可替代的作用。这项研究的结论可能会对她们的价值造成误读和贬低。
5. 过度概括： 学术领域千差万别，导师的风格也各不相同。将一个笼统的“女学生找男导师”的结论应用到所有学科和所有情境中，显然是站不住脚的。一个在物理学领域表现出色的男导师，可能并不适合指导历史学系的女学生。

我的看法：

在我看来，这类研究的出现本身不一定是坏事，它可能促使我们更深入地思考导师与学生之间的关系，以及性别在其中的潜在影响。但是，我们需要极其谨慎地对待其研究结论和传播方式。

关注个体而非群体： 最重要的还是看导师本身的学术能力、指导水平、沟通方式、对学生的投入程度，而不是简单地以性别来划分。一位严谨负责、乐于助人的女性导师，远胜过一位敷衍了事的男性导师。反之亦然。
研究需严谨且全面： 希望未来的研究能够更加注重方法的严谨性，充分考虑影响因素的复杂性，避免简单化和过度概括。同时，也要关注到女性导师在培养学生方面的独特优势和重要作用。
警惕刻板印象的复辟： 我们应该意识到，社会正在努力打破性别刻板印象，提倡性别平等。任何可能强化或复辟性别刻板印象的研究结论，都需要被审慎地审视和批判。
多元化选择是关键： 对于女学生来说，拥有更多元化的导师选择是至关重要的。无论是男性导师还是女性导师，只要他们能够提供优质的学术指导和支持，都应该是值得考虑的。我们应该鼓励学生根据自己的需求和导师的实际情况做出最适合自己的选择，而不是被一个笼统的“性别定律”所束缚。

总而言之，这项研究的争议是必然的，因为它触及了性别、教育和职业发展中一些敏感且复杂的问题。我们应该将其看作一个讨论的契机，但绝不能将其视为放之四海而皆准的真理。真正的关键在于找到一个能够激发你潜能、帮助你成长的良师益友，而导师的性别，不应该是唯一的，甚至不应该是首要的考量因素。

网友意见

文章探讨的是导师（mentor）对徒弟（proteges）早期学术生涯的指导，是否会影响徒弟出师之后的表现。

其实刚看到这个主题的时候，我比较好奇作者该如何操作化mentor和proteges这两个概念。因为论文数据库，不会提供详细的“导师——学生关系”信息。

后来发现，文章说的“导师”，和我们通常理解的导师，完全不是一个概念：

好吧，那些学术生涯少于7年的是junior，反之则为senior；对于一篇文章的作者，默认junior就是徒弟，默认senior就是导师。所以，他们用的“导师”概念，其实更接近中文的“长者”……

我比较关心的另一点，是他们如何控制变量，进而避免内生性问题，来观察到导师性别因素对成就的净效应。

众所周知，社会科学存在“反事实”问题。例如，你想知道读大学对未来收入的影响，按照自然科学的逻辑，最好是让一个人既不上大学又上大学，用两次的收入作减法。最次也得像心理学实验那样，将被试随机指派到实验组和对照组，保证上不上大学这一实验处理和其他影响因素正交。

但很难有条件对人组织类似的实验。因此，作者采用了coarsened exact matching 的匹配方法。让与女导有不同合作程度的学徒，基于一些控制变量进行匹配，起到一种类似随机指派的效果，从而控制其他变量（例如导师本身的声望、影响力、学徒的年龄等因素）。文章中，作者已经承认这一技术并不能确定明确的因果关系了，只说这一方法常被用来作因果关系的推测：

在我看来，人家考虑进去的控制变量，已经满足研究的要求了：

如果你硬要说相关不等于因果，这话固然没错，可没人说相关性不能发表啊，尤其是做了比较充分内生性问题考虑的相关。否则，对于任何社会科学的量化统计研究，你都可以一些潜在变量没有得到控制，来攻击研究结论本身。

最为关键的是，人家作者本身就没说是必然的因果联系啊。全篇都是各种“may”和“maybe”…….

或者，你直接看摘要部分：

is associated with 和 lead to / cause 能是一个意思吗？说高温导致人溺水当然是错的，但说较高的气温与当天较多的溺水人数相关联，却是在陈述事实。

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