女生数学落后根源或在学校环境 | 科技周览_风闻

整理 | 周舒义、平生

女生数学并非先天落后，问题可能出在学校

“女生数学不好。”——时至今日，这种刻板印象仍在许多老师、家长甚至学生的头脑中根深蒂固。一项针对法国数百万学童的大型研究指出，女孩并非先天不擅长数学，刚入学时她们的数学能力与男孩不相上下；但入学4个月后男孩就开始领先，并且差距随教学进度逐渐扩大。研究认为这可能要归咎于学校环境：性别刻板印象被学童内化，最终影响了她们的自我认知和学习表现。相关论文6月11日发表于Nature。

新研究涵盖了法国2018-2021年所有当年入学的一年级学生，包括约265.3万名5-7岁的学童。他们分别会在一年级入学时、入学4个月后、入学1年后接受一系列数学测试，包括数字比较、应用题、计算和几何等项目。

结果显示，一年级入学时男孩和女孩的数学能力在总体水平上没有显著差异（分数最高和最低两端，男孩人数都略多于女孩）。但入学4个月后，男孩的数学优势开始迅速显现（效应值Cohen’s d=0.0468），并在1年后差距显著扩大（Cohen’s d=0.2230）。这种性别差距普遍存在于法国各地区、各类学校以及各个社会经济水平的人群。

研究还表明，决定上述差距的主要因素是学校教育，而非生理年龄。作者比较了年龄仅相差数天，但入学时间不同的学生，发现接受了一年学校教育的群体出现了显著性别差距，与之年龄相仿的新入学群体则没有这种差距。这进一步支持了差距来自学校环境，而非生理因素的解释。

这项研究无法分辨性别差距的具体原因，但作者提出了几种可能的解释。一是女孩比男孩更容易对数学感到焦虑，可能导致她们在时间紧张的数学考试中发挥不佳。二是“男孩比女孩数学好”的刻板印象可能会削弱女孩自信，有些教师将女孩的成功归因于勤奋，将男孩的成功归因于天赋，从而进一步加深这种刻板印象。剑桥大学心理学家吉莉安·劳尔表示：“可能存在一些我们尚未明确与数学或空间推理联系起来的生物学因素，但这篇论文表明，孩子们的后天经历比任何其他因素都重要。”

相关论文：https://doi.org/10.1038%2Fs41586-025-09126-4

每个人的呼吸模式都是独特的，还能反映身心状态

6月12日发表于Current Biology的一项研究表明，每个人的呼吸模式就像指纹那样独特，能用来识别身份，甚至还能反映身体和心理状态。

研究人员使用一个放置在颈后部的装置，测量了参与者24小时内的呼吸模式。| Soroka et al., Current Biology

研究人员开发了一种可穿戴设备，可以记录佩戴者每个鼻孔的气流数据，追踪日常生活中的呼吸情况。他们对97名健康参与者进行了24小时的呼吸测量，从气流数据中提取了24个参数来描述呼吸模式，例如吸气和呼气的持续时间，左右鼻孔的气流差异等。研究人员利用这些数据训练机器学习算法，当参与者在几周、几个月甚至两年后回到实验室，再次进行呼吸测量时，经过训练的算法可以根据呼吸模式识别出对应的参与者。呼吸模式参数从24个增加至100个，算法能以96.8%的准确率识别出对应个体。

研究还发现，呼吸模式甚至与体重指数（BMI）、抑郁和焦虑症状存在关联。例如，抑郁量表得分较高的参与者（仍在非临床范围内）在清醒时表现出更高的平均吸气流速峰值，并且呼气暂停的占空比也有所增加。焦虑量表得分较高的参与者在睡眠中的吸气时间明显较短。

论文作者表示，下一步研究将致力于寻找与压力和焦虑水平较低相关的呼吸模式，尝试设计“呼吸疗法”，有望通过调整呼吸来缓解压力和焦虑。

相关论文：https://doi.org/10.1016%2Fj.cub.2025.05.008

用健康人粪便制药对抗超级细菌

英国一个医疗团队尝试将健康人的粪便加工成冻干粉，让感染了超级细菌的患者服用，以借助粪便中大量有益细菌消灭患者肠道中耐药性极强的超级细菌。研究人员说，试验结果显示这一疗法“大有希望”。相关论文近日发表于Journal of Infection。

据BBC报道，伦敦盖氏与圣托马斯医院医生布莱尔·梅里克领导的医疗团队对健康人捐献的粪便进行加工，确保里面不含任何有害细菌。他们除去粪便中未消化的食物，将粪便制成冻干粉，放入胶囊，让感染了超级细菌的患者服用。

41名参与试验的患者被随机分成两组，其中20人服用了含粪便冻干粉的胶囊，21人服用的是安慰剂。

梅里克说，肠道是超级细菌“最大的”聚集地。试验结果显示，服用上述冻干粉胶囊可以完全消灭肠道中的超级细菌，或使其数量减少到“不会引发问题的水平”。

试验显示，患者服药一个月后，肠道中仍可检测到来自捐献粪便者的细菌。这种疗法可以让肠道细菌变得更多样化。梅里克认为，这是健康的标志，有助于防止新的传染性细菌进入身体。

英国药品与保健品监管局研究微生物群系的专家赫里西·塞尔加奇认为，将来或许很有希望用微生物群系疗法取代抗生素疗法。（新华社）

相关论文：https://doi.org/10.1016/j.jinf.2025.106504

大模型能像人类一样“理解”事物吗？

6月9日发表于Nature Machine Intelligence的一项研究显示，多模态大语言模型能在训练过程中自发学会“理解”事物，而且这种理解方式和人类高度相似。

人类能够对物体进行概念化，这一认知能力长期以来被视为智能的核心。当我们看到“狗”“汽车”或“苹果”时，不仅能识别它们的物理特征（尺寸、颜色、形状等），还能理解其功能、情感价值和文化意义。那么，ChatGPT、Gemini等大语言模型是否也具有这样的概念表征能力？

研究采用认知心理学经典的“三选一异类识别任务”（triplet odd-one-out），要求大模型与人类从物体概念三元组（来自1854种日常概念的任意组合）中选出最不相似的选项。通过分析470万次行为判断数据，团队构建了AI大模型的“概念地图”，从行为数据中提取出66个“心智维度”，并为这些维度赋予了语义标签。分析发现，这些维度是高度可解释的，且与大脑类别选择区域（如处理面孔的FFA、处理场景的PPA、处理躯体的EBA）的神经活动模式显著相关。

研究还对比了多个模型在行为选择模式上与人类的一致性。结果显示，能同时“看懂”文字和图片的多模态大模型在一致性方面表现更优，“思考”和做选择的方式比其他模型更接近人类。此外，研究还揭示了人类在做决策时更倾向于结合视觉特征和语义信息进行判断，而大模型则倾向于依赖语义标签和抽象概念。作者表示，这表明大语言模型并非“随机鹦鹉”，其内部存在着类似人类对现实世界概念的理解。

相关论文：https://www.nature.com/articles/s42256-025-01049-z

自然指数2025：中国继续保持第一

6月11日，施普林格·自然集团发布自然指数2025科研领导者榜单，中国继续保持第一，并且扩大了科研产出的领先优势。

这份榜单基于2024年全年数据，数据集包括来自145个自然和健康科学期刊的大量主要研究论文。份额（Share）是自然指数显示作者对高质量科研所做贡献的关键指标。中国的份额达32122，较2023年增长了17%。紧随其后的是美国（份额为22083）、德国、英国、日本和法国。

2024年整体科研产出10强国家 单位：份额 | 自然指数

亚洲国家整体上强化了优势地位，新加坡由第18位升至第16位，调整后份额增幅达7%，是二十强国家中增幅第二高的国家，仅次于中国。日本则是例外，其调整后份额下降了9%。此前居优势地位的西方国家，其调整后份额出现连续第二年下降，加拿大、法国、瑞士、英国和美国的降幅都超过7%，澳大利亚和德国的降幅不到3%。

在机构层面，全球机构十强中除了哈佛大学（位居第2）和德国马普协会（第9）外，其余8家都是中国机构。中国科学院继续保持第1，中国科学技术大学第3，浙江大学则由第10跃升至第4位。其他十强机构为北京大学（第5）、中国科学院大学（第6）、清华大学（第7）、南京大学（第8）和上海交通大学（第10）。

与2023年相比，更多中国机构跻身机构五十强，由22家增至25家；美国在2024年则出现了下降，由18家减少到16家。

“这些数据反映了全球科研格局的深刻转变，”自然指数主编Simon Baker（西蒙·贝克）说，“中国对科技的持续投入正转化为高质量科研产出的快速持续增长，在物理和化学等领域，目前已远超此前居于首要地位的西方国家，包括美国。”

自然指数科研领导者榜单每年基于上一年的数据发布一次。它属于自然指数数据库的一部分，该数据库追踪的是对于发表在145种高质量自然科学和健康科学期刊上的科研论文的贡献情况。这些期刊来自不同的出版机构，由独立的科研人员集体选定。（施普林格自然集团）

自然指数：https://www.nature.com/nature-index/research-leaders/2025/

人类首次拍到太阳南极清晰图像

6月11日，欧洲航天局（ESA）发布了“太阳轨道飞行器”拍摄的首批太阳南极高清图像和视频，这也是人类首次拍摄到太阳两极的清晰图像。

此前其他探测器均在黄道面上运行，与太阳赤道的倾角在7°以内，受视角限制难以直接观测太阳两极区域。唯一的例外“尤利西斯”号探测器飞越了太阳两极，但没有携带任何成像仪器。此次的太阳轨道飞行器多次借助金星引力调整轨道倾角，最终于3月下旬从太阳赤道面下倾17°方向成功拍到太阳南极。

图像由偏振和日震成像仪（PHI）、极紫外成像仪（EUI）以及日冕环境光谱成像仪（SPICE）拍摄，PHI用可见光成像（左上），并绘制太阳表面磁场分布（中上）。EUI用紫外波段成像（右上），揭示了太阳外层大气中温度高达百万度的等离子体——日冕。SPICE（下排）捕捉来自太阳表面不同温度特定化学元素（包括氢、碳、氧、氖和镁）的谱线，从而揭示太阳大气的不同层次。

上图显示了PHI对磁场的观测结果，红色/蓝色越深，从探测器到太阳视线方向上的磁场越强。观测显示，太阳磁场在小尺度上的结构复杂且不断变化，太阳南极同时存在N/S极磁场，这种情况只会在太阳活动极大期内发生，此时磁极会发生翻转。5-6年后，太阳将进入下一个活动极小期，届时其磁场将处于最有序的状态，太阳活动水平也将降至最低。

这些图像清晰展现了太阳大气层相关特征及磁场细节，相关数据将推动对太阳风形成机制等方面的研究。探测器后续仍将持续收集数据，并通过调整轨道倾角进一步拓展观测范围。

相关来源：https://www.esa.int/Science_Exploration/Space_Science/Solar_Orbiter/Solar_Orbiter_gets_world-first_views_of_the_Sun_s_poles

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