语文理解型学习的例子

今天心儿读课文“欲速则不达”,偶然之间贡献了一个很好的理解型学习的例子。

首先心儿读了一遍课文。接着做总结:有个人想回家,嫌驾车的太慢,就自己驾;嫌马走得太慢,就自己下马跑。当然,这个总结是多次精炼以后的结果。第一次第二次更长一点。然后,我问从这个总结开始思考这个故事告诉我们什么。心儿说,不能着急,着急反而干不好事情。我接着追问,为什么表达了这个意思啊?因为故事里面的那个人老是着急,但是,反而更慢地达到目的地。按照WHMW的流程,主要信息是什么,如何构建的这个信息,都有了。下面就是为什么要这样构建和对读者意味着什么的问题了。在这里,我没有继续追问。

我开始问,从这个信息和这个故事,如何理解标题“欲速则不达”。我提醒了一下,“欲”是“想,希望”的意思。下面还需要思考“速”、“则”、“不达”。这个有一定难度。不达相对简单,到达不了目的地。但是,“速”、“则”不容易。心儿很长时间企图把“速”和“速度”联系起来,但是故事和信息似乎不支持这个猜想。

我让心儿把故事总结多读几遍,并且在每次提到“嫌慢”之后,都提醒,“他嫌太慢”所以“他想,他希望怎样”。经过很长时间的努力,心儿回答,“想快,希望快”。于是,这个时候,整句话的意思就差不多了“希望快则达不到目的(地)”。那么,这里唯一欠缺的就是“则”的意思了。再一次回顾总结,发现,主要信息是“因为心里着急,想快,所以达不到目的(地)”。对比两者,可以发现,“则”就是所以的意思。到这里,才算真的理解了课文的意思,也学会了如何来做文字的意义的构建:分解、对比、联系,做好一段文字主要意思的总结。

同时,也注意到,很多时候,需要通过多次反复来增加理解,例如对于总结的多次精炼,对于主要意思和“欲速则不达”这个短语之间的联系的多次思考。

有了这个之后,心儿自己举了一个例子:“心心相印”。意思很明确,就是两个人的心能够完全相互理解。那这里的“心”简单,就是分别是两个人的心的意思。“相”和“印”就不是很简单了。我提示思考其他“印”的词语,例如“印章、拓印”。心儿猜测是相同的,复制出来的意思。其实还可以追问构字理据上为什么是这个意思。不过,在这里,我就放过了。既然印是这个意思,那么,相印合起来就是相互完全印出来的一样,完全相同。因此,“心心相印”就是两颗心完全相同一个是另一个的复印的意思,自然也就能够相互理解了。

以上的两个例子展示了如何在阅读理解的过程中问WHWM的问题,以及,如何在短语和文字的层次做分解、对比、联系的理解型学习。记在这里。

当然,这个多次反复的过程也正好说明,欲速则不达。慢慢来,多尝试几次,最终会解决问题,促进理解。这个理解型学习的方法的学习过程可能比直接告诉欲速则不达的意思慢很多,但是这样的总结、分解、对比、联系的学习方式,将来肯定要比直接给答案好很多。这是另一个层次的欲速则不达,或者更合适的应该称为“厚积薄发”,“学会方法”,“授人以渔”。

同样在语文课堂教学这个细节的层次上,体现如何使用概念地图理解型学习,如何多问为什么,如何关注大图景(典型问题、典型思维方式、典型计算分析方法、典型应用的例子),如何运用WHWM(是什么、怎么构建、为什么这样构建、为什么说这个、对读者意味着什么)。其他的例子还有语文学习中的总结思考和反思

论文主题分类研究

分类是很多研究的基础。一方面通过分类可以把我粗粒化的图景,另一方面反应内涵的分类能够帮助发现内涵。同时,论文主题分类也是概念和概念之间关系挖掘的基础。

在科学计量学里面,和主体信息(作者、单位)识别,以及核心引用文献识别,等合起来,是基础性研究工作。最近这个问题得到了比较多的关注,Scientometrics出了一个专刊。我就顺便把文献和思路整理在这里。

文献部分见这里:一个zip打包文件,以及一个整合的pdf文件

数据获取可以用APS的PACS标记数据或者见文献中的Challenge那篇文章的信息,还可以依靠MeSH, MSC, JEL。

工作主要思想,把论文或者论文中的概念抓出来处理成为实空间中的矢量(不是0,1型的离散计数矢量),然后运用矢量聚类方法。中间可以引入多层网络的思路,对作者主题论文同时做聚类。

考虑组织一个读书活动,然后同时开展研究工作。

系统科学之于管理理念和技术

系统科学和管理科学有非常密切的关系。实际上,任何一个包含多个体相互作用的系统的理解、干预的问题,系统科学都可以发挥重要的提供分析思路和分析技术的作用。恰好,管理科学所面对的系统往往是包含相互作用在一起的多个体的。这个时候,当面对问题的时候,非常需要注意以下两点:第一,具体问题背后有没有一般性,有没有更深层次的问题;第二,解决问题的时候除了考虑直接对象是否还要考虑间接对象。前者就是一般所说的“抽象化、一般化、科学化”。后者,就是通常我们说的“这是一个系统工程”、“解决方式在问题之外”、“跳出盒子来思考”。

最近发生的两个小事,可以作为第一个方面的很好的例子,也可以借来思考一下第二个方面。

学院几位老师跟外学院的一位老师在学院会议室开会讨论,没有注意到用到了我们小组开组会的时间。我们学院的办公室日常占用时间都是在自己学院的内部网络上明确注册的。内部网络是所有的老师和学生都可以看到和注册的。我在组会时间到了以后办公室进去问了一下,是否知道这是我的组会时间。这时候有一位老师带着我去隔壁屋子,要给我解释,大意是“里面这位客人是院长,他也不太确定谁把会议定在这个会议室这个时间的,是否能够换到旁边的另一间会议室”。我说,我可以接受去旁边的会议室,但是“事情不是这样做的”,“应该提前和我打个招呼”,“而且以后也要注意”,“注意到第一尽量不占用已经注册的,第二要提前打招呼”。这时候,就进入了扯淡时间了。我回到原来的会议室,问在坐的老师们“我这两个要求——提前招呼,以后注意,是否有道理”。没有人回答,也没有人告诉我谁定的这个时间地点,就站起来说“那我们(指的是这群已经在这个会议室里面的老师)移到旁边的会议室”。我这个时候,生气地留下一句“我过去,你们不用般,但是事情不是这样做的”。后来,听说有很多老师指责我应该留点情面,问题也不大,更何况有外人,还有院长在。

再在这里记下来的大约应该是实际的过程,其中有一些话原话怎么说我已经不太明确,但是意思应该是没错的。

好。关于这件事情,我想说什么呢?首先,这个具体的事情真的不大。我也完全接受到旁边去开组会。但是,道理不是这样的。我的要求,提前通知,尽量尊重注册的占用情况,应该是合理的。那些所谓的解释“院长、外人”远远比不上这个道理重要。那么,这个道理为什么是重要的呢?这关系到一个机构的运行到底是能够过去就行,能够解决眼前的问题就行,还是尽量把重要的事情当做需要人干预的事情而把大多数可以通过制度和惯例来解决的事情交给制度和惯例,摆脱对人的干预的需要。这个是一个很大的原则问题,一个高效设计系统运行的问题,而不是一两次会议室冲突的问题,甚至具有远远地超过会议室这个问题的意义。我觉得很奇怪,都是做系统科学的人,怎么会不注意问题的抽象化、一般化和科学化呢?我觉得很奇怪。

第二个例子是今天出门去朝阳公园玩发生的。我给两个孩子买了游乐场12选6的套票。其中一张上出现了下面的情况:其中一个游玩项目上出现了一划。他们这个游乐场对于已经玩过的项目采用很多种不同标记,有大黑点,有打对勾的符号。这里出现了对勾的一半——斜向上的一划。工作人员就不同意让两个孩子上去。我企图做如下解释:两个孩子的项目都是一样的,可以看到另外一个孩子的票上没有这一划;所划的项目“火凤凰”我们没有在公园内找到(后来他们说,被取消了;这让我想起来,这个应该算他们工作上的问题,取消项目以后票没有改,也没有通知客户。不过,这不是重点),因此,也不可能我们玩过这个项目。这个工作人员让我去找领导,却不告诉我领导电话(后来他的同事还是帮我们找了领导了)。领导来了以后,让这个工作人员放孩子们进去玩,但是对于这个问题没有解释和说法。

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后来,我看领导还能够听进去话,就跟领导说,第一,我建议以后统一这个标记,例如盖章;第二,建议领导明确给出来这个事情的一个说法:到底我们企图混进去,还是更大的可能他们的工作人员(主要是之前的项目的工作人员,这个项目的工作人员也有问题,但是小问题)出问题。这时候,这个领导承认确实更大的可能是他们工作人员画错了。

关于这个事情,我想说的是,这个也有一个关心具体问题的解决,和,关心系统运行的设计,这样两个不同层次的问题。如果仅仅是玩一下,我连另一张票都可以买,或者他们放孩子们进去也就完了。但是,这暴露出来管理上的问题,统一一下盖章标记,是非常简单的事情,但是就能够一劳永逸解决这个问题。其实,很多时候,我们中国人,都关心具体问题的解决,而不关心系统运行的问题。在科学上也是,更加关心管不管用,能不能用,而不是为什么能用能这样用。所以,中国古代技术还是比较发达的,但是科学却没有起来。我们缺乏问为什么的传统和问为什么的人。在社会和科学上都是如此。科学和系统科学,在这个方面,可以发挥作用。

顺便(说多了,可以跳过这一段),这里有一个更加深刻的问题,为什么我们会形成这样的传统和习惯?我们要怎么办?古希腊的时候就有一堆人吃饱了饭没事干思考“没用的东西”。文艺复兴使得这样的传统——本质上,按照 Descartes(笛卡尔)的总结就是批判性思维:问一个为什么,在能够说服自己之前永远不能把一个命题当做进一步思考的基础;以及我补充上的但是早就有的系联性思考:通过考察事物之间的联系来理解事物——发扬光大。因此,教育的主要目标不是教给你“氢原子核外有一个电子”这样的知识,而是通过教给你从构建这个知识框架的经历理解好如何思考——批判性思维和系联性思考,教给你什么是科学——对实验和观察的事实的尊重企图构建一个可计算的心智模型来理解和整理这些事实,以及教给你这个知识的框架以至于你可以进一步学习甚至等到有机会的时候你可以自己来让它成长,以及能够这样通过思考和结构来学习的学习方法和这样来学习的意愿。

这两件事情合起来,我想说的是:系统科学在社会管理方面大有可为。每一个具体问题的出现,都是好事,都是使得系统结构更优化,运行更顺利的机会,只要我们不停留在本事件的层面,往深里面更一般化里面挖一挖。同时,这样的一般化的挖一挖的方式,是促进整体系统改善的好的道路。一旦这个问题解决了,得到的经验就有可能可以用在其它问题上,而且,解决这个问题之后,其他跟之前的情况适配的,但是和新的情况不适配的其他问题就会进一步暴露出来,这样就可以更好地促进整个系统的改善。

这个社会的每一个改变,都是从小小的具体问题开始的,只要我们从具体问题开始往深的地方走一走,往广的地方走一走。得过且过,只面对具体问题,不能促进整个社会的进步。

我一直希望能够用这个从具体到一般,从直接到间接层层递进的方式,来整理一下中国政府的规章制度和国家的法律体系。不过,这个需要依靠搞管理的人搞法律的人,才行。系统科学仅仅提供一个思想和技术上的支持和指导。

Vee Diagram(V形图)

In order to help strudents to make better sense of their research work, I decided to teach them the Vee diagram, which comes from Bob Gowin and Joe Novak (See for example their book 《Learning how to learn》) and it basically asks the following four questions in a diagrammatic way:
1. What is your direct observation of the event or the phenomenon?
2. What can be learned from the direct observation via methods and procefure of analysis?
3. What kind of knowledge claim can be made according to the analysis?
4. What kind of value claim can be made according to this analysis and the knowledge claim?

Here is a discription of Vee diagram in the form of Vee diagram.

Here is an example of Vee diagram using the phenomenon of a bowl of ice water heated over an alcohol lamp. This example is directly from the book 《Learning how to learn》. I have to admit that I did not really do this experiment this time to check all the facts. Thus, please just use this as an example of Vee diagram.

BTW, those Vee diagrams are made in Cmaptools. You will need a V shape background picture to make the V shape and the rest can be done using just concepts.

Also when reading or writing up papers, it is a good idea to ask the following four questions, which I call WHWM:
1. What is the main message?
2. How the main message is constructed (from facts, examples, arguments, logic chains)?
3. Why this message, why construct it this way?
4. Meaningful to readers?

为了帮助学生更好地思考和解读研究结果,我决定教给学生们V形图。 V形图来自于Bob Gowin和Joe Novak(例如,可以从他们的书《学会学习》里面看到)。基本上V形图用了图形的形式问了以下四个问题:
1. 什么是你对这个现象或者对象的的直接观察结果?
2. 通过对这个直接结果进行分析能够得到什么?
3. 依据这个分析结果,可以在知识的层面得到什么结论?
4. 依据知识层面的结果和分析及国,可以得到什么价值判断层面的结论?

这里是一个用V形图的形式解释的什么是V形图。

这里是一个V形图的例子。在这里,我用了《学会学习》里面的给冰水加热的例子,但是没有真的做实验和观察了来检验一下我写下来的事实。因此,这个例子仅仅是V形图的例子。不要太深究实验现象。

另外,这些V形图都是通过Cmaptools制作的。为了制作它们你需要 一个V形的背景图来当做概念地图的背景,其他的都可以通过Cmaptools的概念来完成。

分析性阅读和写作的WHWM:
1. 什么(What)是主要信息?
2. 这个主要信息是如何(How)构建的?
3. 为什么(Why)作者要表达这个信息并且选择这样来表达和构建?
4. 对于读者来说意味着(Meaningful)什么?

博弈研究大体思路和几个项目

作为物理学家,对于博弈论的理解,可能和经济学家和数学家不太一样。最近在博弈研究上的进展还不错,也有不少的问题需要进一步研究。在这里做个小小的总结。

首先,博弈论是科学,科学就要解释实际现象。然而,博弈的理论部分——例如非合作博弈的Nash均衡、均衡的求解、均衡的选择(精炼、演化博弈)——和博弈的实验结果存在很大的差异。对于物理学家,这个意味着理论进一步修改和进步的机会,激动人心的机会。对于数学家可能会觉得不可能不相符啊,我们的假设多美美妙啊。对于经济学家,他们会说这样的不相符是经常出现的,那是因为现实太脏了,离我们的理想模型太远了。在物理学里面,如果你去做一下自由落体实验,理论计算的结果和实验的差别也是很大的,尤其是对于羽毛之类的东西。那物理学怎么办呢?第一,要(最好通过实验)验证,如果现实可以很干净(把其他因素都去掉),例如放到真空管子里面,那么,实验确实和理论相符。第二,通过计算可以把脏的其他因素一个一个加回来的,直到和实验基本符合。例如,考虑空气阻力,考虑空气阻力和落体形状的关系,考虑由于地球自转形成的Coriolis力等等。因此,实验和理论做到了相符。因此,在博弈这个问题上,我们要关心这些理论和实验不相符的地方,企图构建能够和实验相符的理论。这是最主要的思路

其次,具体哪些现象集中体现了理论和实验的差别,并且具有一定的实际意义呢——例如对于机制设计?合作是一个重要的点。在囚徒困境中,理论上大家都应该相互背叛,但是实际上连单次博弈中都存在不少合作者。在最后通牒中,理论上提议者应该给出最小值,接受者应该接受这个最小值,但是实际上,经常给出来\(30\%-50\%\),同时低于\(30\%\)的拒绝的人的比例挺高。在公用品中,在某些合适的投资回报比\(R\)的情况下,大家都应该搭便车,而不是相互合作来提高整体收益。同时,合作又是人类社会中非常普遍和重要的现象。很多时候,有的人宁愿为了某个目标而做出牺牲。当然,也有这么解释合作或者说牺牲的,说如果不合作长远来看自己的利益受损。也就是说有声誉、折现等等其他考虑。也就是自己的收益中不仅仅包含当前的货币收益。还可以看看合作是不是利他性的结果,也就是自己的收益函数中不仅仅包含自己的货币收益。还可以看看,合作是不是惩罚、害怕惩罚、厌恶不公平的结果,也就是自己的收益函数中不仅仅包含货币收益,还有情感等其他收益。

再次,针对这些现象,这个理论和实验的差距的问题,我们怎么办?如何构建新的理论?前面提到了收益函数的拓展:搞清楚收益函数都包含什么,再具体问题中如何写,各个部分的权重是什么。除了这个,还可以考虑均衡概念的推广。例如,QRE——不再是仅仅追求最大化,而是只保证收益越大的策略被选择的几率越大。

最后,还有如果把经典博弈看作是对经典对象的操作的选择问题的话,一旦那个被操作对象换成了量子系统,博弈的理论描述,包含Nash理论呢的自然推广和那个时候的实验和理论相符的理论体系,如何构建?最近在看IBM Q,看看是否能够做点实验和理论研究。

顺便,除了对概率理解和最后通牒的关系的研究,天笑这几年整的Otree的使用经验,也算一个重要学术贡献。做好整理,放在网络上,供其他人参考使用。

讲完了整体思路,结合几个具体工作,来讨论一下工作风格的问题。我最近在关心几个具体一点的实验问题:原始的最后通牒(UG)和阈值版本的最后通牒(SUG)——就是接受者提前给出来一个最低可接受值的策略而不是在提议者给出来分配方案以后来决定是否接受——在实验结果和博弈者思考上的异同;提供姓名是否会促进最后通牒中的合作——最近王震等人的实验很漂亮地说明了在囚徒困境中提供姓名可以提升合作的水平;反馈均值、背后站人等因素是否会影响个体的诚实程度——以扔色子报点数的实验为例,1-5报多少给多少,报6不给钱;是否一个学校的主性别对于本性别具有促进效果;以及我们已经初步完成的概率理解测试和最后通牒中的提议者行为的关系。

在这里,我第一个想说的事情是,实验研究的直接目的和价值目的要明确。在这里,建议大家看看有一个叫做Vee Diagram(V形图的东西,在Novak和Gowin的《学会学习(Learning How to Learn)》这本书里面有)。主要是在讲在设计实验和整理实验结果的阶段,我们用什么方式来帮助思考。直接目的和价值目的分别是什么。

第二个我想说的事情是,实验工作一定要认真细致。在没有搞清楚原始的最后通牒(UG)和阈值版本的最后通牒(SUG)的行为上的区别之前,就想做网络的SUG并且还宣称自己在做UG是有问题的。这不是在做博弈,而是在研究其他花招的影响,或者对其他花招的影响。这个不是我们解决博弈理论和实验之间的差别这个核心问题的路子。更进一步,单人二人的没有清楚,直接上多人的也是问题。再进一步,单次的没有清楚,直接做多次的并且是轮换角色的多次(轮换角色加上SUG的二人单次的结果是什么是一个问题),也是问题。例如,在王震的工作中其实有两个因素是否之前就认识提供决策的时候是否提供姓名。他们目前的工作尽管不错,但是,考虑了认识的提供姓名,不认识的不提供姓名的结果,原则上还需要考虑不认识的提供姓名和认识的不提供姓名的实验结果。这样才能够区别声誉对报复的担心和提供姓名对行为的影响。在后面的几个研究中,我也没有做到随着实验的进行来调整实验方案,例如,提供均值的应该考虑更长一些的轮数。学校主性别的应该考虑刚入学的学生和后来的学生的区别,甚至国内的和国外来留学的学生的区别,提供均值的也应该考虑国内的国外的和混合的的区别。通过认知细致的实验来区分不同的因素的影响,这是需要非常注意的问题。这一点在从UG到独裁者(DG),再到信任游戏(TG),再到人和机器的实验,再到人和机器并且提供概率的实验,这个整体思路的设计上,体现的尤其深刻。

关于UG和SUG,我还想通过策略显示方法来做一下实验,看看,是不是接受者确实可以用阈值模型来描述,是不是提议者对接受者的认知可以通过阈值模型来描述,还是说,一定要概率分布函数的描述。

另外,无风险利他博弈的主要研究思路,初步结果的意义,进一步研究的问题等,也总结一下发给我,我放在这里吧。总结的时候可以考虑用V形图

练手层次的问题:昨天天笑让我看Nowak2000年的science文章。看到用演化博弈解释不给最小值,主要就通过获取历史信息来实现。但是,其中用到的是SUG。希望有学生能够用演化博弈做一下原始UG。