京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代 “孟母三迁”的故事已OUT了
“孟母三迁”的故事,相信很多人都知道,这是每个孩子在童年时代都听过的故事,也是每位母亲都熟悉的教子素材。
孟母择邻来自汉代刘向《列女传·邹孟轲母》:“邹孟轲之母也,号孟母。其舍近墓,孟子之少也,嬉游为墓间之事,踊跃筑埋。孟母曰:‘此非吾所以居处子。’乃去。舍市傍,其嬉戏为贾人炫卖之事。孟母又曰:‘此非吾所以居处子也。’复徙舍学宫之傍。其嬉游乃设俎豆揖让进退。孟母曰:‘真可以居吾子矣。’遂居之。及孟子长,学六艺,卒成大儒之名。”后来这个故事编入《三字经》:“昔孟母,择邻处。”以此赞赏圣人成长的道路——但稍懂得孔孟成长经历的人都知道,孔子和孟子的经历是差不多的,都是3岁丧父,母仪教诲。
从孟子的第一个居处来看,正是孔子在父亲去世后居住的环境,当时,孔子的母亲颜征在抱着年幼的他搬出孔门,移居贫贱者的聚居区“阙里”,这是个包括祭祀、脚夫等五行八作俱全的杂居之所。正是在这里,孔子学着大人祭天祭祖,“为儿嬉戏,常陈俎豆,设礼容”。孔子在母亲教导下,努力学习做人与生活的本领,故孔子自述:“吾少也贱,故多能鄙事。”孔子也曾做过丧礼上为死者执绋吹打的吹鼓手,逐渐学会主持丧礼。先秦将执办丧礼的司仪称为傧相。傧相在《周礼》中称为“胥”。“胥”又作“需”,“需”“儒”相通。正是这种环境滋生了孔子的少年理想,向着儒家学说励志勤学。
再看孟母第二次搬家到闹市区,孟子“嬉戏为贾人炫卖之事”。且莫说孟子并非商贾,即便是,与学习儒家经典也不是冲突的。子贡就是卫国商人,后来成为孔门贤人。往近的说,沈阳五爱市场是国际上出名的商业基地,但择校到七中去的学生源源不断,这似乎与孟母的主张相悖。
孟母最后安居之处,似乎重复着孔子的童年兴趣,而与国子之学“礼坏乐崩”大相径庭。
看来,孟子成才与孟母择邻似乎关系不大。而按照孟母择邻的逻辑,范仲淹应成为僧侣——他从小就在醴泉寺寄宿读书。
话说回来,世异则事异,事异则备变。如今已是大数据时代,“云”(网络)所引发的教育革命已悄然到来,锋芒所向,直接针对工业文明时代的传统教育。传统学校映射的是机器批量生产模式:固定学制、班级、秧田式的课桌椅、统一的教材、按课表编排的教学进程、铃声、教师评语、考试选拔(淘汰)制。而如今的教育将强调个性化教育,使择校得不偿失。
——少把精力搭在路上,为了走更远的路。
大数据背景下的学习解放了人们原有的天分,使原本处于基因状态的学习能力,在云计算的生境下生长出来。越来越少的课堂,越来越多的云资源;越来越少的讲授,越来越多的交互……云教育资源极其丰富,学习可以在任何场合发生。通过对大数据技术的应用,将有利于个性化学习,标准化的学习内容由学习者自组织学习取而代之,学校和教育者更多是关注学习者个性化培养,教学由知识灌输转变为启发助学。
——少在班级和年部攀比,为了登攀更高的山峰。
学习是由他组织到自组织的行为,但作为由学习决定的学校教育全然成为他组织行为,将学习者引向囧途。比尔·盖茨曾预言,在21世纪,“我们可以在互联网上找到质量最佳的授课内容,这些内容比任何单一的学校都要强。无论公众接受的教育程度如何,都应对互联网的各种资源加以利用。”
——少对学校有更多的依赖,为了对自己有更大的信心。
几千年来,教育者试图花费巨大的时间和精力所做的工作是:将提炼过的教师的思维逻辑或者书本的思维逻辑连同知识容量一起拷贝到学生的大脑中。这种标准化、规范化的教育,只能保证濡化,即代际的文化传承,而丢弃了涵化,即横向的交流。而在云计算的今天,教育的真谛不是技术方法的教化,而是对学习者的支持与服务。而云服务乃是学习的最大资源。
在当前的大数据时代下,“孟母三迁”的故事已经OUT了,这是因为,大数据正在推动教育向个性化、高层次方向发展,其全部奥秘只不过是学习、教学、教育、学生、教师、学校等概念的重构而已。就是说,当父母的要在大数据面前反思自己,将择校变成择教,稳妥地引领孩子多种能力和智慧的发展,这是家庭教育成功的关键。向孟母那种教育方式,已经不适合现代的孩子了。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23