有同学发了这张图，类似的问题和讨论已经有很多次了，这次正好解读这个这个问题。
首先，这个图真实性未知，也有可能只是调侃。但是这张图中说的事情却是真的，而且在好公司圈子里其实是早已存在的公开信息。
没必要质疑这样做对不对，因为人家已经这样做了很久了，至少站在招聘公司角度肯定有这样做的理由。咱们只说这样做的逻辑和道理在哪。
其实这个事背后有一个真理: 教育的其中一个重要作用是筛选。你明白了这个真理，也就自然懂了为什么看重本科学历。
因为我做教育的缘故，自己会经常思考教育的本质是什么，也会和其他人讨论教育的本质问题。认知教育才能做好教育。
钻研的多了现在发现，教育其实是多样性的，对不同人，不同阶段，不同阶层，教育的本质意义其实是不同的。这个问题咱们留待后面讲，今天先说教育的筛选作用。
对用人单位来说，教育的最大作用就是筛选。从大数据角度讲，读书的时候成绩好的同学总是更聪明一些，工作中能做出成绩的概率更高一些。
这个大家不用怀疑，也不用给我举例子说马云也就是个师范，也不用说“我有个朋友xxx”，那都是“小数据，特殊情况”。
整个社会大抵还是遵守大数据规则的，所以好公司（给得起钱，用得起人）招人，本来就是在挑人，那我肯定要从大数据角度选择成才率高的人嘛，所以很多公司就有了985211的招聘标准。
以上回答了问题的一半，还有另一半。那为什么非要本科是985211，本科双非但是研究所或者博士是985211都不行？研究所博士阶段不应该学历更高更重要吗？
非也，这个问题还是要从“教育的其中一个作用是筛选”的角度来理解。
有一个理念相信大家都听说过，那就是“越大的公司越在意一个人的本身素质，而不是技能高低”。所以你看大公司招聘花里胡哨的，搞5轮甚至8轮面试，还要做心理测试，还要做“脑筋急转弯”……
但是你看小公司招聘就很务实，我不管你哪来的，我就看你实力怎么样，题目做一些看看编程技能水平，项目经验盘一盘问一问看你是否真的会了，是不是真的自己做的。真有实力就来上班，干不了活儿趁早滚蛋。
那谁做的对谁做的错？其实都对，只是各自公司情况不同，需要的人才自然不同，所以选择标准和选择方法也不同。
咱们说回大公司的选择思路。他们不在意一个人的“现有技能”，而更在意你的“本身素质”。所以现有技能就是你现在会什么，水平怎么样。
那什么是本身素质？譬如说你的潜力，譬如说你的学习能力，譬如说你的专注力，譬如说你的领悟力等。
这些东西这么抽象怎么看？怎么考察？大数据告诉我们，高考就是最好一次的考察。所以妥善利用高考数据，又不用花钱，真的是性价比最高的选择依赖了。
你本科能考上985211院校，说明你在同龄人中本来就是佼佼者，将来成才的概率自然更高。
那研究所和博士为什么不能作为考评标准？其实很简单，水分太大了。
现在考研有多简单，你只要考过了解过都知道。很多人不是研究所并不是因为他们考不上，而是不想走这条路。同样的，很多人考上并不是因为他们多厉害，而是他们愿意走这条路。这个不是小数据，而是大数据。
所以综合来看，从本科学校来区分，虽然简单粗暴，并不全对，但是至少成本低效率高，有用。
解读完毕。最后补充几点。
1. 社会基于大数据对你有安排，但是你有权利重新安排自己。
2. 遇到一件事，不管对自己有利还是有害，先别高兴也别愤慨，去理性分析它，搞清楚其中道理才能驾驭规则，而不是被规则左右。
3. 向有结果的人学习，相信有结果的人必然有一定道理。很多人喜欢质疑社会，质疑大公司的做法，你先想想他如果是sb是怎么做大的？
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我是张巧龙，一名教电子的大学老师，欢迎关注！
