大数据文摘出品

作者：周素云、魏子敏

中国、美国、印度和俄罗斯，这四个国家培养了世界上一半的STEM毕业生（STEM是科学-Science、技术-Technology、工程-Engineering及数学-Math四个学科的首字母缩略字）。

但是，哪家培养的学生更胜一筹呢？

中美印俄每年培养的stem人数

一直以来，全球学术界最常用的一种考察方法是，按照发论文的多少定输赢：谁家顶级论文发的更多，就说明在这个领域有更强的科研能力。

比如，上周一篇“中国AI论文数量赶超美国”的话题引起大家热议，一家研究机构Allen Institute从Semantic Scholar学术搜索引擎分析了截至2018年底200多万份AI研究出版物的数据。

这家机构比较美国和中国的人工智能出版物，称自2005年以来，中国发布的AI论文已经超越美国。中国已经成为人工智能的新兴强国， 仅AI论文已实现弯道超越。

当然，还有另一种更直接的考核方式——考试。

还真有一家机构发起了这样一项全球测试：本周《美国国家科学院院刊》发布了一篇对中美印俄四国，计算机科学高年级学生CS技能的调查结果。令人惊讶的是，在抽样测试中，中国学生竟输在了最擅长的考试上。

到底是怎样的考试呢？

该项目是由斯坦福大学助理教授Prashant Loyalka 领导的全球研究团队发起 。 他们精心设计了一个抽样机制， 以选择四个国家的高级（通常为四年级）计算机科学或同等学历学生来进行一项测试，这些学生分别来自中国、美国、印度和俄罗斯。

最终的考核对象包括来自美国的6847名学生、来自中国的678名学生、来自印度的364名学生和来自俄罗斯的551名学生参与测试。 样本数量看起来不是很合理，但抽样的方法和数据都是经过计算和设计，相对来说是具有可信度和真实性的。

比如： 样本分别由名校和普通高校学生按一定比例组成，中国的678名学生中有119名学生来自211，985高校，占比约17.5%。印度19.5%，而此抽样的美国学生中，仅有607名学生来自名校。

对抽样方法和数据有疑议论的可戳原文：

https://www.pnas.org/content/early/2019/03/12/1814646116

当学生被选定后，研究人员随后为他们进行了计算机科学专业测试。 为保证所有考生的考试条件公平，研究小组特意采取了四个步骤：

• 确保学生的得到奖励相同

• 为保证学生参与动机相似， 答题数没有超过75% 的学生也被排除统计

• 为消除语言障碍，考试均翻译为考生母语试题

• 试题由四国共同批改互相监督

从机制设置上，可谓非常公平了。但尽管如此，中国学生依然输给了美国。

这套试题来自ETS的计算机题库（托福和GRE考试的官方机构），考试链接： 

https://www.ets.org/mft/about/content/computer_science

不服气的文摘菌也找来了这套考试题，大家可以先来感受一下