媽媽為了雞娃有多拼 剛看了一期教育訪談節目,發現雞娃界真的是一山更比一山高。垚垚才9歲,但媽媽為了讓她學才藝已經花費5、600萬了,堪比一棟别墅。
在節目現場,媽媽給大家算了垚垚這些年的花費:
3歲時,報了一個舞蹈“終身班”,29800,一個涵蓋增值費用的至尊會員,68000;量身定制寫歌服務,一首2萬,一共2首,4萬。以上大約花費14萬。
上幼兒園中班時,為了留出更多的時間學才藝,媽媽給她退了學,舞蹈、英語、鋼琴一對一,每項大約2萬。再加上每年演出的相關費用,一年平均下來差不多15萬,6年就是90萬。
從垚垚3歲到9歲,各項學習、演出支出以及來北京上學,林林總總差不多花了5、600萬。
在媽媽看來買房子會增值,但總歸不如投資孩子。她花費大量時間、金錢、犧牲爸爸的事業,與孩子分割兩地,最主要的目标就是讓孩子考上北京舞蹈學院,甚至在節目現場放話:“必須考上”。
《武林外傳》裡佟湘玉也曾為了莫小貝的教育問題焦頭爛額,劇中佟湘玉和莫小貝的先生有一段有關“超跑”的對話:
先生:你說,你為啥要讓娃學畫?
湘玉:為了不讓她赢在人生的起跑線上。
先生:那起跑線在這兒,那目的地在哪兒呢?
湘玉:我怎麼知道呢,走一步看一步。
先生:既然都沒有目的地,那設置起跑線還有啥意義嗎?
整個大環境下,父母都在為孩子的教育焦慮,雞娃也日趨瘋狂,但投資回報率卻千差萬别。垚垚懂事地順從媽媽的每項安排,一有空閑就練基本功,媽媽也覺得孩子有天賦。但垚垚在現場展示了一段古典舞後,節目嘉賓北舞附中的史蕾老師卻委婉指出:孩子更多的是停留在興趣上。
史蕾老師向垚垚提過一些有關她現場跳的舞蹈的問題:古典舞的風格、韻律、色彩,你在喜歡這個舞蹈前有沒有簡單的了解過?
史蕾老師的提問,讓垚垚一臉茫然不知如何回答,史蕾老師接着說:熱愛沒問題,但在進入這個裡面後,一定要把文化放在前面。讓孩子知道為什麼喜歡,如何把簡單的喜歡化成動力。
暢銷書作家大衛·愛潑斯坦在新書《成長的邊界:超專業化時代為什麼通才能成功》(下文簡稱《成長的邊界》)中說過這麼一句話:“先拓展廣度,晚一些再進行深度挖掘。”
為什麼這麼說呢?
兩種不同的學習環境 在《成長的邊界》這本書中,大衛·愛潑斯坦指出根據領域不同,學習環境也可以分為:“友好型”和“惡劣型”。
“友好型”學習環境指的是模式一再重複,反饋及其精确,而且速度夠快的領域。比如:語言學習、高爾夫、國際象棋等,這類學習需要在既定範圍内按照規則行事,就拿英語考試來說,對或不對做完就能知道結果,題目有固定的答案,隻要多加練習就能掌握。
這種學習環境非常友好,隻要遵循“刻意練習”,不斷累積高專注度練習的時長,就能取得進步。
但“惡劣型”學習環境則不同,它的競賽規則通常不清晰或者不夠完整;重複的模式時有時無,或者不夠清楚,反饋也常常滞後,或者不準确,或者兩者都有。
簡單來說,“惡劣型”學習環境的範圍和規則以及反饋都不夠清晰,例如醫學領域,疾病的發生是多方面影響的結果,并且疾病還會變異,這就導緻同一種疾病的治療也存在差異。
因為學習環境不同,導緻學習的範圍存在差異。“友好型”學習環境要求的是深度,而“惡劣型”學習環境要求更多的是廣度。
八車道開車比單行道更有優勢 現在社會發展迅速早已進入超專業時代,越來越多重複單調的工作被機器人替代,洗碗機、洗衣機、掃地機器人都早已進入家庭。
2016年3月,機器人AlphaGo,與韓國圍棋頂尖高手李世石對弈棋局,最終機器人2:0,獲得勝利;2017年5月,世界排名第一的中國圍棋選手柯潔和機器人阿爾法狗三次對弈,均告失敗。
有句話:“國際象棋99%是戰術”,“友好型”學習環境,規則和答案不會随着時間的推移而轉變,而技術的提高靠的是不斷練習,也正因為此,隻要把規則和答案形成的巨大數據庫輸入電腦,計算機就可以利用它的計算能力打敗棋手。
同聲傳譯耳機、各類翻譯軟件也會如此,隻要你輸入,它就能用你能聽懂的話說出來,實現零距離溝通。
但人工智能也并不是無往不利,《星際争霸》對它來說就是一個巨大的挑戰,它很難戰勝人類玩家。因為《星際争霸》格局很大且更複雜,人類能廣泛融合各類知識的能力是人工智能欠缺的。
換句話說,在“惡劣型”學習環境中,廣度戰勝了深度。就拿現在流行的跨界來說,研究者發現,那些可以成功轉型的人在職業生涯早期就接受過更廣泛的培訓,才能保持多條“職業渠道”通常。即便是在追求一個主要專業時,也是如此。
在八車道開車,一定比在單行道上開車,行駛得更快。而世界也不是有固定規則和答案的國際象棋,“惡劣型”學習環境下通才才是王道。
就像垚垚一家,媽媽把所有的精力以及父母規劃都集于垚垚一身,猛攻舞蹈,而忽視了其他方面,結果卻不一定如意,史蕾老師就曾委婉的評價,考北舞附中比高考還難,中國舞專業國内外隻招收30多個學生,但垚垚的舞蹈能力一般。
想彎道超車,必須有不一樣的東西才行,而不一樣靠的就是融合廣度的能力。
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