语文学习中的总结思考和反思

心儿小学四年级的课文《语言的魅力》原文如下:

   在繁华的巴黎大街边,坐着一个衣衫褴褛、头发斑白、双目失明的老人。他不像其他乞丐那样伸手向过路行人乞讨,而是在身旁立一块木牌,上面写着:“我什么也看不见!”不用说,他是为生活所迫才这样做的。街上过往的行人很多,那些衣着华丽的绅士、贵妇人,看了木牌上的字都无动于衷,有的还淡淡一笑,便姗姗而去了。
   中午,法国著名诗人让·彼浩勒经过这里。他看看木牌上的字,问:“老人家,今天上午有人给你钱吗?”
   “哎!”老人叹息着回答,“我,我什么也没有得到。”说着,脸上露出了非常悲伤的神情。
   让·彼浩勒听了,掏出衣袋里仅有的一些钱,放在老人身边的小盆里,然后拿起笔,悄悄地在那行字的前面添上了“春天到了,可是”几个字,就匆匆地离去了。
   晚上,让·彼浩勒又经过这里,向老人询问下午的情况,老人笑着对诗人说:“先生,不知为什么,下午给我钱的人多极了!”让·彼浩勒听了,摸着胡子满意地笑了。
   “春天到了,可是我什么也看不见!”这富有诗意的语言,能产生这么大的作用,就在于它有非常浓厚的感情色彩。是的,春天是美好的,那蓝天白云,那绿树红花,那莺歌燕舞,那流水人家,怎么不叫人陶醉呢?但这良辰美景,对于一个双目失明的人来说,只是一片漆黑。这是多么令人心酸呀!当人们想到这个失明的老人,一生连万紫千红的春天都不曾看到,怎能不对他产生同情之心呢?

我今天让心儿自己来做一个总结,一开始可以字数比较多,但是最后需要在做到反映意思的情况下,字数越少越好。这个作业的目的其实是让孩子把最关键的意思把握住,问如下的问题:作者的观点是什么,作者是如何通过具体的例子或者逻辑来展示这个观点的,这个观点对于我来说意味着什么,我同意吗喜欢吗。也就是说一直说的WHWM,主要信息是什么(what is the point),作者如何构建/表达/论证这个主要信息(how the point is constructed/demonstrated),为什么作者想表达这个信息(Why this point),这个信息对于我还有这个世界意味着什么(Meaningful to me?)。

实际上,这个故事本身可以总结的很短:牌子上写着第一句话的时候很少有人给钱,换了一句话以后就很多人给钱了。当然,也可以把到底什么话,什么人,在哪里总结进去:在巴黎街头一个盲人乞丐用一个写着“我什么也看不见”的牌子乞讨收到很少的钱,一个诗人在牌子上添上了“春天到了,可是”,乞丐就收到很多钱。

好了,这是第一步,事实的陈述总结好了。第二步,信息point层次的陈述呢?也就是说,通过这个故事,作者想说明什么。再一次更加精简前面的事实性陈述:原来的话没钱添了一句话就收到钱了。于是,自然,这里说明的是不同的话,具有不同的效果。联系到标题,就知道,作者想传达的主要意思就是:不同的语言具有不同的作用,好的语言有力量。

整体总结如下:一个用一句话乞讨但是没有收到钱的乞丐在被人添了一句话以后就收到钱了。这个故事反映了好的语言具有改变世界的力量。到这里,我们说清楚了W,是什么。

现在来看为什么。为什么这个故事能够表达这个信息呢?显然,前后两个情况只有语言的不同,于是,结论自然是成立的。那为什么添加进去的话具有这个作用呢?“春天到了,可是我什么也看不见”这句话有画面感和冲突感(春天的多姿多彩和什么也看不见人的世界),容易引起大家的思考和同情共感,于是,就更容易冲动给钱。而在原来的那句话里面,“我什么也看不见”完全就是诉诸于自己的痛苦来让其他人同情,共感不容易产生。于是,我们也明白了H了。更进一步,我们得到一些经验,写文章的时候,如果需要引起读者的同情共感,有的时候可以借助于画面感和冲突感,而不仅仅是交代事实。

有了这两条,我们来看W和M,为什么和对我来说意味着什么。第一,猜测作者的目的或者说选入这篇文章的编者的目的大概可以认为是语文是关于语言的选择和修辞的学科,于是,既然不同的话具有不同的力量,那么,自然要好好学语文。第二,对我(真的是我,不是心儿)来说,这个信息太过平庸,当然,不同的话具有不同的力量,当然,我们要选择合适的话来说。但是,知道这个道理和能够选择或者想出来合适的话来说是两件事情。所以,意义不大。更进一步,故事非常假,我非常怀疑其真实性。当然,一般来说,语文课文不需要真实。可是这里基本上是当做论述文用的,因此,最好还是保证这是事实才有说服力。因此,在能够验证这个故事的真实性之前——再说一遍我强烈表示怀疑——这个故事我不喜欢。

我希望语文老师们能够教会你们的学生思考,思考,再思考,反思,反思,再反思,而不仅仅是语言文字的问题。在教思考和反思的时候,可以借助我这里的四个问题:主要信息是什么,怎么表达的,为什么要表达这个,我怎么看。

什么是“大数据”?

今天杨老师问什么是大数据。我刚好做了一个小小的总结。也放在这里。

很早以前,只有科学家依赖于用数据发现规律和解决问题。科学家可以先通过观察或者实践需求提出问题,然后收集这个问题相关的现象的数据,接着从数据里面发现具有一定普适性的表现规律和这个普适性的边界,接着构造一个理想模型来符合这个表现出来的规律,最后这个模型经过检验之后,用于解决当时提出的问题甚至更多的问题,甚至成为发展其他模型的基础。一个典型的例子就是Newton运动定理和万有引力的发现。首先是大概的猜想——地心说或者日心说,然后对某些地方想不通想把记录搞得更准确,接着就是真的把数据搞得更准确了,然后从数据里面发现规律,接着问这个规律到底怎么产生的,于是有了新的猜想,发明了新的数学分析工具,最后理论建立好了,还能够用来预测其他天体的运动了。因此,Tycho、Kepler、Newton都是数据科学家:提出问题、获取数据、发现数据规律、提出进一步的新问题、提出新的数据分析方法、数据验证,还有解决问题。其中最关键的思想就是:一切以数据和从数据分析得到的结果和模型为准。当然,更加核心和底层的思想上的突破是批判性思维——谁说的不算数,必须是经过逻辑、计算和数据验证的陈述或者理论,才算数。

但是,那个时候,关于人类生活的规律和为什么有这样的规律,基本靠猜。或者说,可能都不去思考到底有没有一些规律,浑浑噩噩过日子算了。能够关心一下自然的世界就不错了,人的行为和社会什么的就算了。

现在,随着信息技术的发展,我们进入了一个人类交往——也就是人和人之间发生思想、物质或者金钱、情感的交换——远远比以前丰富的多的时代。并且,这个交往还常常留下了数字痕迹。于是,有关人类生活的数字痕迹越来越多了。终于,有人开始思考,是不是能够用这些数字痕迹来了解人类行为,服务人类社会,尤其是商业还有社会学研究等。于是,就进入了一个数据为王的时代。

于是,原来研究自然界的科学家们还有原来研究社会的科学家们都看到了好机会:这么多数字痕迹,我们总可以拿来研究点什么吧!他们还没动手的时候,忽然发现,计算机科学家们兴奋起来了,说,这么多数据的分布式存储、分布式计算就是一个好问题啊。于是,计算机科学家们竟然先开始投入到这个大数据的领域。这个时候,大数据的意思真的是数据要大,要不然,需要那一帮计算机科学家来专门研究存储、计算干什么,如果很小的话。由于这样的大数据很多时候和互联网商业有关,于是,这就热起来了:希望基于大量用户的各种数据的分析能够帮助赚钱。其中一个直接的例子就是推荐系统。最简单的,按照排序来推荐:计算所有的用户合起来看哪个电视剧最多,于是推荐给其他用户。稍微复杂一点:按照相似性推荐,经常看跟你一样的某些电视剧的其他人还看某个另外的电视剧,于是把那个电视剧推荐给你;或者某电视剧和你已经看过的挺像,于是推荐给你。或者更加复杂一点:依赖你的朋友关系,如果你的朋友经常看某电视剧,那么,你也应该会想了解一点;甚至你的朋友关系都是通过现有的显式记录,或者日常交往隐式计算出来的。这个例子说多了。江湖传言比父母先发现其女儿怀孕,以及尿片和啤酒放在一起更好卖,也是这样的例子。

但是,但是,我们一定要回到一开始的自然科学,一开始的数据科学的思想和哲学:大数据不一定数据量很大,尽管一般也确实挺大,更重要的是,从合适的数据里面用合适的方法来回答合适的问题,以及,一切基于数据和数据分析结论来说话这个思想。这个过程,本质上,就是通过数据搞清楚事物之间的关系,然后,再用这个关系建立模型做进一步计算。这不就是物理学吗。于是,我们发现,大数据这个不是计算机科学家的活,而是物理学家的活。分析天体运动、云室轨迹、CERN的加速器数据分析,其实都在做这个事情。只不过,现在我们关系的对象扩大了,不仅仅是自然的世界,还要关心人类社会。原来的模型不一定适用了。但是,科学的精神——也就是批判性思维,问更多的为什么,还有科学的核心——尊重实验尊重数据以及构建理想的关系模型来解释实验和数据,这些还是适用的。

因此,big不是大小的意思,而是,很牛的意思,数据为王的意思,必须以数据和数据分析结果为准的意思。数据量很小,但是,还是数据驱动数据验证的研究,也可以认为是大数据研究。不过就是牵涉到人类生活的数据,一般来说,信息确实比较丰富比较大而已。将来,随着数据开放获取变得更容易,更加重要的事情是:提出新问题、提出新分析方法,也就是发现和解决问题的能力

顺便,这也是为什么我把自己的研究小组叫做“Big Data, Bigger Physics”的意思。

libreoffice可以直接编辑pdf文档

有的时候pdf文件里面的内容需要修改,又拿不到输出成为这个pdf文件的源文件。这个时候,就需要直接修改这个pdf文件了。刚发现linux下的libreoffice可以直接编辑pdf文档。这个太牛了。当然,如果仅仅是提取页面合并页面之类的,用pdftools就够了。我记得在windows下面(你没看错,我确实当年也用过doc、windows的)需要购买非常专业的软件才行的。又多了一个转投linux阵营的理由。当然你可以用盗版。

当然,现在libreoffice也已经有windows下面的版本了,而且继续免费。

研究用物理概念列表PhySH

AIP发布了一个新的文章分类(或者说标注)体系,PhySH。其本意主要是方便文章审稿过程。但是,也可以看作一个研究用物理概念列表。其中主体就是概念,每一个概念还设置了属性,以及下一级概念和相关概念。因此,初步具有概念之间关系。结合wikipedia的物理概念列表以及其他人初步尝试的物理概念地图,应该可以当做人工制作学习用物理概念地图的基础了。记下来,等有时间,可以从这里开始。

或者,自己一门一门课去研究,去讲课,去写书,也总有搞定的时候。

小学四年级数学概念地图

为了给心儿示范如何制作一个概念地图来总结学习过的内容和促进进一步思考,我和心儿一起制作了这张小学四年级上学期数学内容的概念地图。教材是师大版四上。
MathGrade4-1
网络版的这张图以及cmap格式的源文件可以从以下网址获得。

期待心儿独立整理的其他学科和年级的概念地图。制作这个图的关键提示性问题就是:是什么、为什么、相互之间有什么关系、为什么学这个教这个(以及为什么没有学或者教这个)。

其中有一些模块之间的联系没有画出来。还有数学是什么(学习数学是为了学会用数学表达自己描述世界促进思考)和具体内容之间的联系也没有画出来。这两部分供老师们还有深入思考的学生们进一步思考。更加重要的问题是,从这个概念地图来看,“教什么怎么教”的选择合适吗?联系到上一个帖子,“关于计算的意义和验算”,我认为这是一个非常需要进一步思考的问题。