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地球人当时设计的人体实验,主要是拿婴儿做实验,因为可以尽量减少干扰项。选取原本认知育水平差不多的婴儿,让他们认图片训练,就跟现在一两岁的小孩,看画本教他们什么是猫、什么是狗。这个训练跟深度学习的机器视觉训练,是很相似的。
然后放大样本容量,给每个婴儿的画片对错比例不同。结果最终果然是错误率接近1587的婴儿,认知新事物进步度最快。成年人的话,实验暂时还没法设计,因为干扰项太多。
这就最终引申出一个惊人的结论怎么样的学习,才是最高效最容易进入心流的
结论就是对于活人而言,也是一个知识点里,有15点几的内容,是你不懂的,还有85的基础知识,是你懂的。
这时候,你的好奇心会被调动到最高,你对完全未知的恐惧心和排斥感也会压低到一个恰到好处的水平。
那么多学渣为什么学渣为什么学习效率低还不是因为他的成绩,并没有刚好契合老师教育难度的“懂与不懂对错比例”
为什么有那么多段子,说数学差生当年只是数学课上捡了一下笔,再次抬起头已经不懂老师在讲什么了
这段子虽然是段子,但理科学渣很多都是一点一滴从学习区脱节到恐慌区,最后放弃治疗的。
这时候如果有个家教,知道你跌入恐慌区了,肯了解你,摸清你的水平,给你一个你最舒服的学习区对错比例节奏、略微调低难度,说不定这些人的一辈子是可以拯救的。
很多有经验的金牌老师,其实就是干的这个活儿,因为书上那点知识点,老师其实都懂。好老师和差老师的区别,就在于好老师经验丰富,稍微几道题一测,就知道孩子目前是什么水平、落后到什么程度、该用什么样的难度和节奏去因材施教。
只不过,大多数好老师只是凭经验,没有从科学的角度系统、精确总结过数据。
事实上,对于人类学习而言,也不可能做到精确到1587的不懂率难度。
但基本上,一道题目或者一个知识块,打包成“七道里面,对六错一”的比例,那也已经很高效了,至少能把人的学习热情和好奇心,调动到理论峰值的9o以上。
这里的“对六错一”不是简单的对错配题,只是说,要让一个学习的知识块,有七分之六你懂的,七分之一你还不懂。
而且这七分之一要跟前面懂的那七分之六有继承性。你可以通过总结、归纳前面的七分之六,融会贯通学会最后的七分之一。然后再把饼往前多画一点,再划七分之一不懂的进来,各个击破。
考虑到中国人最功利了,也最重视教育和往上爬。
顾玩相信,真要是有绝对科学的、让人掌握心流、随时让自己进入物我两忘学习状态的法门,那么不管是否爱科学、文科生还是理科生,都会关注这个成果的。
靠着这样的论文成果,刷名望刷到国民教父级别,也是没什么问题的。因为外行人也看得懂,还能充分共鸣。
“实验具体应该怎么设计”麻依依心痒难挠地问。
“你可以跟那些婴儿康复教育机构联手,帮忙调整视觉辨认训练的对错比例。让康复前测验得分相似的孩子,做不同对错比例的题目,看谁康复得更快
放心,不要有道德压力,因为我们介入之后,只会让这些孩子比没有介入前康复得更快。你设计的数据集,怎么样都会比目前没有专业设计过数据集的盲练更有效果。
至于实验资源,我帮你动用关系去联络。等到卷积神经网络和深度学习算法方面的积累差不多了,你这个成果就能进入联合引爆的节点。”
s上面已经三千字了,下面例行不要钱吐几句槽。
我知道,这一章其实跟主线的关系并不紧密,但我还是选择详细写了。
书已经这样了,我也不图写得多爽,反正爽不爽都是这么些人看。
我还是有一个朴素的想法,希望我的书能够把读者的智商拔高,为科普做点事情。让原本不那么学霸的人,看了我的书之后,不是仅仅爽到了,而是现实生活中也更牛逼了。
我不想祸害年轻人,我希望读者里如果有学生,1o年后2o年后会比现在更成功,依然有钱来看我的正版书。
我不想赚人口红利的钱。
另外,我觉得这也是一种与小白文战斗的方式。因为只要全国读者受众群体里,有文化、智商提升了的人多一个,看小白的人就少一个。
所以提升人民智商和学识,毫无疑问属于和小白文战斗的范畴。
我也不是为了你们,我是为了我自己。
希望连科普文都看得下去的读者,能够从中受益,将来能活得比只看小白文的读者更光鲜。
咱做长线生意。
当然口号喊得再响,我先也要承认这本书确实写得不好,我功力不足,本来就是打算试试水现学现写。所以成绩一差连学都懒得学了,恶性循环。
但也没办法,不可能不知道一个领域有没有前途,就去学很多。
就算我写得很专业节奏很好,我现在回头估摸了一下,物理类和宇宙学题材,在某点极限也就是两三千均。请牢记收藏,&1t;
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