中国差生变美国天才

在国内他被教成水泥脑袋,到美国他被育成年轻天才。他叫王楠子,8年前,他是上海某中学一个“标准的差生”,经常被老师“重点关照”,无奈之下赴美求学;8年后,他成了全美动画比赛个人组冠军,并被老师表扬“是个天才”。王楠子如今是费城艺术学院的大四学生,是该校动画专业最出色的学生;通过动画领域的开拓,他甚至已在美国贷款买好了一幢三层小楼。这两种截然不同的结果,促使他的父亲王恩重向国内教育现状发难。(9月25日《东方早报》)

  这是一个有价值的新闻,而王楠子父亲质疑国内教育更是一个有价值的举动。透过中国差生王楠子到美国变成天才这个事件,我们看到今日中国之教育是神魂颠倒的教育、是失魂落魄的教育。教育的精魂已经不复存在。这样的教育甚至不能称为“教育”,而只能称为“教学”、“教书”、“教考”。著名旅美教育学专家、《“高考”在美国》一书的作者黄全愈先生,亲见亲历并比照分析了中美教育根子里的不同,他说:中国学校对孩子进行“考试”,目的是为了发现问题,淘汰之;美国学校对孩子进行“考试”,目的是为了发现问题,改善之。“中国差生”王楠子就是被中国教育、中国考试所“淘汰”的;而“美国天才”王楠子,正是被美国教育发现、改善、培养起来的。
  
  “‘差生’都是冤假错案”,这话真的没错。“差生”王楠子,虽然同学都觉得他很聪明,却“经常闯祸”,“被老师重点关照”:上课他爱接小茬、爱开玩笑,课外他爱拉小提琴、爱踢足球——一次老师把体育活动课改成正课上,王楠子带头当堂起哄他调皮叛逆,屡教不改,让老师感到无比头疼,他甚至被班主任老师安排一个人坐在教室里的最后一排。有人说,“一些老师对学生不是互相探索,而是互相折磨。”即使当时中国老师没有“折磨”“调皮捣蛋”的王楠子,即使这些老师都是和颜悦色的好老师,他或她也不会想到把王楠子培养成什么“动漫冠军”,甚至想都不敢想。因为那是背离现有制度、背离统一标准、背离既定目标的。
  
  中国教育为什么泯灭学生个性?因为它是格式化的教育。格式化的中国教育,是“万山不许一溪奔”的,大家都要成为被大坝牢牢挡住的水库里的静水死水。格式化的中国式教育,抛弃了“百花齐放”,折腾的是“百鸟朝凤”,全都朝拜高考这一只“凤凰”。而真正的优质教育,一定是百花齐放的,更准确地说还不是“百花齐放”而是“万花怒放”,不是追求时间空间上的“齐整”“整齐”。
  
  “因材施教”这个常识性的教育方式,早已在格式化教育面前土崩瓦解。今日已无“因材施教”,只有“万材一教”。“万材一教”的细部就是“万材一师”、“万材一室”、“万材一书”、“万材一考”。最后“万材”变成了“一材”,大家都是一个标准化模子里出来的,都成了擅长考试的“会考分子”。这种“教育格子”里培育出来的“标准化豆芽”,没有成为“水泥脑袋”者算是很幸运了。
  
  从根本上说,“中国盛产差生”,这实在不是具体的老师、具体的学校的责任。我们的老师首先就是中国式教育的受害者,在现有制度环境里,他们也只能以失魂落魄的教育神魂颠倒地来教育我们的孩子,以及老师们自己的孩子。早在1933年,鲁迅先生曾说:“我以为师如荒谬,不妨叛之”。鲁迅当时是就师道过于尊严而言的,现在已非师道尊严问题,师之荒谬的实质,乃教育体制制度教育人文环境的荒谬。所以不必太责备今天的老师,他们统统都是有教无育的格式化“教育”所培育出来的。他们中的有识之士想“叛之”,也是徒唤奈何。
  
  好的教育是一种长期的人文熏陶和精神浸淫,在教室里,在教学中,那种人文气息和精神气息是“暗香浮动”、漫漫渗透出来的,那里香气洋溢了整个教室,沁人心扉。在美国,王楠子从未受到老师的批评,一次他“插嘴”,当堂纠正了美国中学老师的一个错误,没想到老师当场就说:你真是个天才。老师这样自然而然地说学生“是个天才”,这正是美好教育的体现,它是“正宗”美国式的,它是长期的人文积淀在好的教育中洋溢出来的馨香。
  
  过去一种粗鄙的偏见,认为美国的基础教育不如中国,只有美国的大学教育比中国好,这真是一种只见表皮不见内质、只见树木不见森林的狭隘之见,甚至属于“只见枝叶不见森林”。相比于中国式教育的严格严厉严酷,以宽松为基本形态的美国基础教育,为美国大学输送的是合格的人才,而我们培育的是大小一致、长短相类的“桶中豆芽”。这里的差别,不是中美教育理念之别,不是中美教育技术之别,不是中美教育方式之别,而是中美教育制度之别。教育的制度重于教育的技术,而中国的教育制度恰恰是年久失修的制度。
  
  知识塞满了,智慧荒芜了;智商提高了,识见崩塌了。学得越多的小学教育,是越糟的教育;读得越苦的中学教育,是越坏的教育;在培养“水泥脑袋”的制度环境里,我们的孩子没有福音。王楠子之外,还有多少天才被中国式教育所埋没?
  
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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