创新教育的试纸与误区

作者 | 学者行者旁观者

来源 | 中国信息技术教育

先说一道经常用于笔试公司开发人员的一道数学题：说有一种传染病万分之一的发病率，有一种试纸99%的准确性，一个被测人员用试纸检测显示阳性，请问这个人真正被感染的比率是多少？

这是一道条件概率题，正确的解题思路是这样的：99%的准确性，一万人中不准确的人就是100人，那么1万人中有多少病人呢？1个。100个被误诊的传染病加上一个真正的传染病人是被测出来的，其真正的感染率1%量级才对。

如果我们提高试纸的精度，为万分之9999的准确性呢？一万个人中就有1个被误诊的，再加上一个真正得病的，如果被这种精确的试纸诊断出来的病的话，还有一半人是错误的诊断。

那么我们继续升高试纸的精度，达到十万分之99999的话，一万个人中就只有0.1人是错误的，那么加上一个正确的，如果被检测到了，就基本是靠谱的了。

也就是说，你若希望诊断出来一种偶发的现象，要想要靠谱的结论的话，基本上是要比“偶发”高一个数量级的测量精度才行。

说了一大堆数理逻辑的话，你肯定想问我：你究竟想说啥？

我再说个我的故事。

1985年，我16岁，就读一所省著名高中的二年级。当年学校从500人中选拔出来20人去学习计算机程序，我报了名，却被刷下来了。第二年，又被刷了下来。其实原因很简单，我成绩还不够优秀。这年的期中考试，我用一种极限的方法去证明一个等腰三角形的命题，考试又得到了比较差的分数。

我记得很清楚是一个大雪天的晚自习，数学老师走到我身边，让我跟他出去。我辗转来到了他的家，家里生起了煤炉，我们围坐在炉子旁边。

老师为我倒上一壶茶，和我聊上了天。第二年就要高考，这个时候如此奢侈的晚自习对于我还是很惊讶的。老师询问了我家庭背景、各项成绩、喜欢什么后，又问我为什么会用代数问题去解几何题？

当时我兴致勃勃地说出我的理由，并且不服考试的批改的时候，老师沉默了半晌对我说：“你知道吗？我找你来，就是为了这件事。我知道你申请计算机程序班两次都落选了，我不懂计算机，但是我查了很多资料，你那道用代数方法接几何题的方法就是计算机方法，没有错，你今后如果能从事计算机行当会有出息的，但是首先要考上大学，考上好大学”。

受到老师的那次鼓励，后面的三个学期我成绩也一路扶摇直上，虽然没有进入计算机专业，却进入到计算机教研室做毕业论文。

前段时间，我在一个省级的科技部门作为专家，受邀参加省级“技能型大师工作室”评审。看完评审标准，我似乎回到了30年前的那个冬天：获得省部级科技进步奖、获得专利、发表核心期刊文章、职称正高级、学历硕士还是博士、撰写的方案是否规范详细。

——这些考核大学教授的指标竟然一点不改地用在了评价和测试创新性技能大师身上，结果可想而知。

如果说创新型人才的比率低于万分之一的话，筛选出来就需要测试误差小于十万分之一的试纸才行。事实上，我们的试纸的准确性不到十分之九甚至是反的，那么创新的选拔无异于开倒车。

而最近受邀参加各省市少年编程思维、人工智能等活动，作为专家进行咨询，也发现有一些非常值得关注的测试精度问题，以下误区是值得警觉的：

1、 少儿人工智能、少儿编程思维，是适合少儿年龄特点的训练，但是绝不是玩具训练，事实上无论什么训练，一起手就应该是专业级的。

2、 多数厂商驱动和产品驱动的此类实验室或者活动，起点堪忧。多数从事这个行业教育或者标准的人本身就不是行业高手，甚至东抄西凑。

3、 数学与逻辑训练是核心，人工智能的核心算法是深度学习，是矩阵运算，多数人工智能已经偏离了方向。

4、 围绕创客和电子类的肌肉训练越早越好，但是玩具化和成品化倾向并不利于筛选和培养真正的天才和普通孩子的真实兴趣。

5、 艺术与文学的离散思维对于创新至关重要，然而无论是回归中华文化的“诗词大会”类，还是名著阅读类的训练，如果不是进行创作而是背诵和成绩以及大赛，那么往往训练越多，脑筋越死，还不如不搞。艺术和文学的本质是发散性和灵感性，具体大家可以参照余秋雨对于文化的论述。

最后说说文章开头的那类问题。为了避免误判，我情愿相信用类似逻辑题目的数学题来筛选适合开发的工程师，而不是靠经验和成绩，这方面数学的试纸往往更准。

（本文不代表新校长传媒立场，仅供参考）

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排版丨麦田希

责编 | 芋圆

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