百人谈｜要「面子」还是要「面包」？留学就业的抉择

「美国需要中国留学生学习人文学科，需要印度留学生学习科学。」美国前常务副国务卿库尔特·坎贝尔曾这样发言。

数据不会说谎。世界权威的学术期刊《科学》在 2014 年有一篇名为《数据核查：为什么中国和印度学生来到美国大学？》的文章，提到 2013 年至 2014 年美国大学的 88.6万名国际学生中有 42% 来自中国和印度。中国学生占这个数据的近四分之三。

而到了 2024 年 11 月，国际教育协会的年度调查显示，在 2023-2024 学年，在美印度留学生达 33.16 万，同比激增 23%；中国留学生 27.74 万，同比下降 4%。这是自 2009 年以来印度首次超越中国，成为美国最大留学生来源国。

有人认为，此消彼长的背后，是西方企图用印度人代替中国人，即通过教育通道实施系统性「替换」策略，逐步消解中国人在全球知识网络中的参与空间，完成部分的战略脱钩。

各中博弈实难预测，不妨从教育这件事本身出发，看看中国学生在美的升学、求职，境况如何？日前多鲸邀请到厚仁教育集团创始人、 FrogHire.ai CEO 陈航，从国际学生美国「实习就业」这一视角切入，来看国际教育赛道。

厚仁教育目前覆盖 9 万国际学生用户，约占美国国际学生总数的 9%。其核心竞争力之一，就是对美国就业数据的深度整合能力。

公司整合了美国过去12年的国际学生就业数据、教育部高校信息以及 1400 万个就业市场职位数据。这些数据来源多样，既有政府公开的劳工局、移民局、教育部信息，也有私有数据库的补充。例如，雇主为员工办理工作签证的数据在下个季度会公开，除个人敏感信息外，还包含工作单位、职位、薪资等关键内容。

厚仁教育通过整合这些数据，构建独特的竞争优势。面对「数据清洗是否可复制」的疑问，陈航坦言，尽管数据相对开放，但仍需要理解数据背后的规则。就业数据往往包含大量冗余信息，需要深入理解行业规则，通过自然语言分析和多源数据匹配，才能提炼出可用的就业趋势指标。这种「数据清洗+行业认知」的双重门槛，构成了厚仁的技术护城河。初创的同类产品，没有深入积累，很难达到相同精度。

「未来获取这些数据也难啦，川普已经在缩减教育部了。」陈航苦笑道。

「我这次参加 ASU+GSV‌（全球教育科技峰会），遇到了一些知名人士，他们都在询问如何更好地培养出适合雇主的人才，而不是花费金钱读书却没有工作。」

一个值得玩味的数字是：在厚仁用户中，中国学生仅占 7%，印度学生占比 70%。这种差异折射出两国留学生的心态分野。

「中国学生带着‘挣面子’的心态选名校冷门专业，印度学生用贷款读书只为‘挣面包’，两种选择背后是生存逻辑的根本差异。」陈航用一组直白的对比，揭开了就业市场的一层现实面纱。

「绝大部分印度学生就业挣钱的目标清晰，入学前就开始行动，中国学生往往大四，研二才仓促准备。」陈航分享了一个典型案例：在他去年华大圣路易斯的就业讲座上，两名印度研究生早早拿着简历等待。一番询问得知，对方才研一，两天前刚刚落地。他们的学费来自贷款，就业是生存刚需。反观中国学生，普遍存在「先追排名再想出路」的思维惯性，甚至大量出现「为进 TOP30 名校选择冷门专业，毕业时却无法就业」的困境。

这种差异在选校阶段已埋下伏笔。学校和专业选哪个？在印度留学生眼里只有后者——选择的专业能否就业？哪怕学校本身并不知名。难怪有言论说中国的中产家庭在留学规划这一块，相比印度简直完败。

陈航观察到：中国家庭倾向于参考排名选校，而印度家庭更关注专业就业率。「一个在公立常青藤的加州大学读社会学的来自深圳的中国学生，对社会学既无热情也无特别才能，缺乏职业规划，当时单纯因为该专业录取门槛低而选择，到了大二，才发现已经被牢牢‘困在’了社会学专业，甚至其他想修的专业的课程都选不上。这种追求排名高的公立大学‘曲线救国’方法，导致堵死了出路。」

无论是中国还是美国，教育与就业之间都存在一定程度的脱节。美国高校在教育过程中，学校注重培养学生对知识的掌握能力，然后用社会实习来验证和提高。如排名第一的卡内基梅隆大学计算机学院，会让学生在不同学期使用不同技术对同一个问题锤炼，让学生在 C++、Java、Python 反复锤实某个问题的理解。同时强烈鼓励学生暑假实习，去企业观察有工业价值的解决方案，了解企业中的实际运作，比如流程，协作，测试。但整体上，学校在将教授的知识与社会需求紧密结合方面仍面临认知挑战和资源不足，尤其是公立大学。

以加州大学圣地亚哥分校为例，其大学就业办公室人员配置与学生数量严重不匹配，3.5 万名本科学生，仅配备了四五名直接指导学生的求职顾问，难以满足学生的求职指导需求。个性化的简历指导都做不到，要靠大学来「安排」实习，更不可能。

为解决这一问题，厚仁教育提出「双螺旋」™ 服务理念，强调学业和就业能力的同步提升。建议从大一开始，学生就应将学业与实习、求职相结合，根据就业需求打造自身技能，在学习过程提高知识能力，在实习中印证经验。这种模式类似于国内的「产教融合」，注重知行合一。

陈航认为，「教练」团队在教育与就业衔接过程中起着关键作用。学校的主要职责是传授知识，企业的目标是盈利的同时兼顾社会责任。「教练」可以专注于学生的成才目标，为学生提供个性化的学业，就业指导和支持，帮助他们更好地规划职业发展路径。这种「学习-实践」的螺旋上升模式，能有效避免「毕业即失业」。但现实中，中国留学生常因文化隔阂、回国探亲，「早毕业」等因素错过关键实习期，导致求职节奏比同龄人慢半拍，结果到了毕业，才开始认识到「面包」的重要性。

谈及厚仁模式国内是否适用，陈航直言：「我不清楚厚仁的服务模式对国内教育有多大的借鉴意义，因为在美国，大一并不直接选择专业。美国本科教育中，探索-决定专业和产业的阶段长达一年半。」

但他提到，可采用「探索，决定，深入，冲刺」（EDFS）本科成长方法论 和 「搜索、研究、改进、管理」（SRIM）的求职方法论，来设计服务陪跑流程，根据学生的不同情况提供个性化的课程内容和指导。同时可依据「双螺旋™ 」理念，让学生在学业过程中明确就业目标。让学生和家长认识到，教育的目的是培养实际能力，获得「面包」（就业和经济回报）比追求「面子」（学校排名）更为重要。

当谈及 AI 对教育行业的影响，陈航表现出审慎乐观：「AI 现阶段主要提升数据处理效能，但已出现改变游戏规则的应用。」例如通过分析企业历史招聘数据，建立「文化匹配度模型」——某公司若长期雇佣特定文化背景（如南亚裔）员工，系统会优先给求职者推荐这样的开放职位，这种隐性规律的挖掘是传统方法难以实现的。

对于「AI 是否颠覆教育」的争议，陈航的结论颇为务实：「它更像是计算器之于数学：原住民一代从小学会借力AI处理信息，这种能力差异将重构就业市场的竞争维度。」

AI 尚在进化，已经减少了很多入门级职位 （entry-level ）空间。访谈中，「面包优先于面子」的建议被反复强调。当留学从阶层跃迁、逃离内卷通道变为未来生存技能竞赛，从选校、入学就提前三年规划就业或许比冲刺名校排名更有现实意义。正如陈航的比喻：「哥大文凭换不来雇主对你能力的信任，但一个匹配岗位的 Python 项目经验可以。」 这样的例子比比皆是。美国雇主非常实际，看不到价值，不会轻易给留学生面包，即使是来自名校。

在这场全球化的生存实验中，及时切换思维模式的学生，或许才是真正的赢家。