想一個天才。
很有可能，你想到的是一個男人。
沒關系，我們都有這些無意識的偏見。
我想到的是愛因斯坦——披頭散發的愛因斯坦伸出舌頭的著名畫面。
而事實是，這種偏見（我喜歡稱之為“才華偏見”）意味着男講師通常被認為學問更淵博、更客觀、更有天賦。
而基于教學評估的職業發展完全不能解釋這一點。
才華偏見在很大程度上是數據缺口的結果：我們已經把那麼多女性天才從曆史上一筆劃去，她們沒法輕易進入我們的腦海。
其結果是，當人們認為“才華”是某份工作的必要條件時，他們真正的言下之意是“陰莖”。
幾項研究發現，一個領域在文化上越是被認為需要“才華”或“天賦”才能獲得成功——比如哲學、數學、物理、作曲、計算機科學——女性在該領域學習和工作的機會就越少。
[41]我們就是認為女人天生不那麼聰明。
事實上，我們似乎認為女性氣質與才華成反比：在最近的一項研究中，研究人員向參與者展示了美國頂尖大學的男女理科教員的照片，結果發現，長相對一個男人是否會被判定為科學家沒有影響。
[42]然而，對于女性來說，她看起來越符合傳統上女性化的形象，人們就越不可能認為她是科學家。
我們在孩子還很小的時候就向他們灌輸才華偏見。
美國最近的一項研究發現，當女孩在5歲開始上小學時，她們和5歲的男孩一樣認為女性可以“非常非常聰明”。
[43]但是到了6歲，情況就不同了。
她們開始對自己的性别産生疑問。
事實上，她們開始限制自己：如果一個遊戲是為“非常非常聰明的孩子”準備的，5歲的女孩會跟男孩一樣想玩，但6歲的女孩突然就不感興趣了。
學校教育小女孩，才華不屬于她們。
難怪大學生在填寫教師評估表的時候，總會認為女老師不是那麼夠格。
學校也在向男孩傳授才華偏見。
正如我們在引言中看到的，幾十年來，在“畫一個科學家”調查中，孩子們壓倒性地選擇畫男人，但近來一項“畫一個科學家”的綜合分析卻受到媒體交口稱贊，因為它表明我們越來越不性别歧視了。
[44]在20世紀60年代，隻有1%的兒童畫了女性科學家，而現在有28%。
這當然是一種進步，但離現實還很遠。
在英國，攻讀理工學科的女性實際上超過男性：高分子專業的女性占86%；遺傳學專業女性占57%；微生物學專業女性占56%。
[45]
無論如何，調查結果實際上比新聞标題複雜得多，它證明學校課程中仍然存在數據缺口，仍在向孩子灌輸偏見。
孩子們剛開始上學的時候，畫的男女科學家比例大緻相等，男孩和女孩所畫比例也均等。
到七八歲的時候，畫男性科學家的數量就大大超過了女性科學家。
到14歲的時候，男科學家是女科學家的4倍。
因此，盡管孩子們畫的女性科學家确實越來越多，但這種增長主要發生在更小的兒童身上，因為教育系統還沒有向他們教授數據上的性别差異。
變化中也存在顯著的性别差異。
從1985年到2016年，女孩所畫女性科學家的平均比例從33%上升到58%，男孩所畫的比例從2.4%升至13%。
這一差異可能會對2016年的一項研究有所啟發，該研究發現，女生根據實際能力對同學進行排名，而生物學專業的男生始終認為男生比事實上學習更好的女生更聰明。
[46]才華偏見是一味可怕的毒藥。
它不僅會導緻學生對老師或彼此做出錯誤的評價，也有證據表明它會導緻老師誤判學生。
過去10年間進行的幾項研究表明，推薦信是招聘過程中另一個看似性别中立、實則并不中立的部分。
[47]美國的一項研究發現，相比男性，女性候選人在推薦信中常被形容為更注重集體（溫暖、善良、關懷他人），但不太積極（也不太有野心、不太自信）。
如果你的推薦信中包含更注重集體的成分，就會降低你得到這份工作的可能，[48]尤其當你是女性的時候：男性的“團隊精神”被認為是一種領袖品質，但對女性來說，這個詞“會讓她看起來像一個追随者”。
[49]研究還發現，為女性寫的推薦信會強調教學（地位較低）而非研究（地位較高），[50]包含更多令人生疑的表述（含糊的說法、敷衍的贊美），[51]而且不太可能出現“非凡的”“傑出的”等形容出衆的詞。
在推薦信中，女性的勤奮更容易受褒獎，比如“努力工作”。
大學使用教學評估和推薦信，其核心卻存在數據缺口。
與更普遍的、優績主義中的數據缺口類似，這種缺口之所以會出現，與其說是由于缺乏數據，不如說是由于拒絕接觸數據。
而校方似乎相信評估和推薦信的效果和應用都是性别中立的。
但是，不管證據多麼充分，推薦信和教學評估仍然受到重視，被廣泛應用于招聘、晉升和解雇，就好像它們是客觀的價值檢驗手段。
[52]英國準備在2020年引入卓越教學框架，屆時，學生打分會變得更加重要。
該框架将被用來決定一所大學可以獲得多少資金，而英國全國學生問卷調查則會被視為“教學成功的關鍵指标”。
而在這個卓越教學的新世界裡，女性很可能會受到嚴厲的懲罰。
如果我們關心學術研究的質量，學術界缺乏優績主義是一個應該引起我們所有人關注的問題，因為研究表明，女性學者在工作中比男性更有可能對男性默認模式下的分析提出異議。
[53]這意味着發表論文的女性越多，研究中的性别數據缺口縮小的速度就越快。
我們應該關心學術研究的質量。
這不是一個深奧的問題，也不是隻與象牙塔裡的人有關。
學界的研究對政府政策、醫療實踐和職業衛生立法有重大影響。
學界的研究對我們所有人的生活都有直接的影響。
重要的是，女性在這裡不會被人遺忘。
鑒于有證據表明，孩子是在學校裡習得才華偏見，停止向他們灌輸這一點應該不難。
事實上，最近的一項研究發現，如果教科書中的配圖裡出現了女科學家，女生的科學課成績會更好。
[54]所以，為了不再讓女孩認為才華不屬于她們，我們隻需停止對女性進行歪曲描述。
這很簡單。
然而，一旦習得這種偏見，糾正它就困難得多，而接受了這種偏見教育的孩子一旦長大、進入職場，他們自己往往也會開始傳承這種偏見。
在人對人的招聘時碰到這種偏見已經夠糟糕了，而随着算法驅動的招聘形式興起，這個問題注定會惡化，因為我們有充分理由懷疑，當我們将決策行為外包給代碼時，這種偏見也不知不覺地混了進去。
1984年，美國科技記者史蒂文·列維出版了他的暢銷書《黑客：計算機革命的英雄》。
列維筆下的英雄全都才華橫溢，專心緻志。
他們都是男人。