「学好数理化、走遍天下都不怕」这句老化话，在技术驱动的AI时代，显得越发重要了。上一周， AI又有了新的进步：由普林斯顿和谷歌DeepMind联合提出的全新「思维树」框架，让GPT4可以自己提案、评估和决策，推理能力最高可提升1750%。
有人扒出了这篇论文的作者背景，果然正如ChatGPT背后的「梦之队」一样，清一色都是名校理工背景。
第一作者Shunyu Yao，是普林斯顿博士，本科毕业于清华姚班（2005建成的计算机科学实验班，人称清华「最厉害的班级」，云集了计算机领域的金字塔尖人才）。
第二作者Dian Yu，目前是Google DeepMind的一名研究科学家。他在加州大学戴维斯分校获得了博士学位，并在纽约大学获得了学士学位，双主修计算机科学和金融（还有一点表演）。
不可否认，要想在科技领域拔得头筹或者改变世界，还得走STEM路线。
被称为21世纪核心技能STEM教育，在这种风潮下花样百出，从机器人课到编程课，花样百出，在天花乱坠的宣传中，从幼儿阶段起早早成为了中产家庭的刚需。
但同时， STEM 教育又常被人说成是「智商税」，动辄几千上万的课程，动动手就没了，不见个水花。也常有计算机领域从业者的家长说，自己不会让孩子过早接触机器人或编程。#8090教书匠 EP05，从小就特别喜欢 STEM，后来从事相关行业和在国重实验室研究机器人的小白老师和祁博士，从成长和从业经历来聊聊避坑真心话，解疑答惑，缓解焦虑。
■家长听完的反馈
很多人都以为听起来高大上的STEM教育是舶来品，但其实咱们早就有STEM教育传统。
比如80后小时候跟着父亲修理自行车、电视机（等所有能上手的东西），就是中国STEM教育启蒙。
如果说美国的STEM传统是车库文化，我们的或许是「修理文化」。
这之中，极少一部分人，如两位老师靠着自己天然的兴趣驱动，从修自行车一路打怪升级到研发机器人。但大部分人只在童年期短暂地产生过兴趣，之后对科学的理解统统划归到考试范围去了。
STEM教育是从儿童心理学家皮亚杰的建构主义教育理念发展而来，综合科学、技术、工程、数学等多学科进行教育实践。最早在MIT有一个学科统整实验室，叫Media Club，它和乐高公司合作开发，最终向全世界推广了STEM教育。STEM教育进入中国后掀起极大的热潮。
而落实到位的STEM教育，绝对不是智商税。
真正的STEM教育是软件和硬件的结合，是多学科知识的应用。
它不是照着书本去一步一步做出来，而是有一个目标需要完成，所有的路径都是自己去探索实践得出来的，过程中用到知识就是自己掌握的知识，作为项目制学习，靠团队协作推进。
目前市场上的STEM教育常见的有编程教育、乐高课程、机器人课程、AI教育等等，差别在于：
编程教育是偏软件和数学知识结合的学习，在编程教育、数学知识的基础上，再增加硬件，才能一步一步走向机器人学习。
以机器人学习为例，在教学中，搭建零散的套件，组装成一个机器人，再通过编程设定机器人的任务，其中可能还会涉及到让小朋友对任务进行分解，最终完成任务。
在这个过程中，机器人是手段。
背后体现的是编程涉及数学运算、求解、判断、算法，用代码的形式完成任务设定，如抓取、分类、线路运动等，工程学就是让机器人完成动作，最终解决问题。
如果在课程中可以让小朋友把这个过程简化地学习一遍，这样的STEM教育产品就是合格的。
而跟小学不同，到了中学段，STEM教育的成功与否，有一个很容易被忽视的点——
孩子本身在学习过程中是否培养出「抽象化」的能力。
这个从具体到抽象的转化能力，说白了，就是数学的抽象化能力。数学本身是最抽象的学科，低龄段会先将问题具体化，再逐步用模型如何把问题抽象化，再教会学生如何处理抽象问题。STEM教育的高阶问题，也是一个从具体玩机器人到抽象模型的过程。其中最难的算法型问题，就需要先把问题抽象成数学问题，然后用编程求解，因此学生的数学抽象化能力就决定了是否能走入深度STEM 学习领域的关键。在祈乐博士看来，等进入中学后，如果学生建立起了数学抽象化能力，才能帮助学生理解更高阶的数学、物理等知识，在各方面应用这个能力。这也是为什么很多计算机行业的家长，都说在学编程之前，学学好数学的原因。■昨晚谷雨小会的数学专场，也聊到了数学思维的抽象性，家长们都说很受用。即使经过了谨慎的筛选，家长可能还是会感受到被收智商税。
小白来说觉得，最大难点归根究底就是教师资源的匮乏。这个难点可以从知识层面和教育层面分开说。
一个真正懂STEM教育精髓的人，可能得读到博士，这时候就出现了一个「悖论」：
市场需要真正优秀的人才来做教育，但真正优秀的人又不可能到一线做老师、甘心带几个孩子比赛。除此之外，一个好的老师，不仅要懂STEM教育的精髓，更要懂怎么教STEM，因为他的学生是孩子。祁博士提到一件有趣的事，有一个孩子曾这样问他：
这是一个非常好的问题，来自于一个有着天然好奇心的孩子，孩子的思维和成人的思维是完全不一样的，成年人大多不会想到这个问题。
■全球机器人比赛。
但是，回答这个问题需要涉及很多学科的知识，相对来说还是挺难的知识（比如传感器），可能要学到大学、研究生阶段才能从知识层面完全理解这个问题。那么，面对一个发问的孩子，老师应该如何让他理解其中的原理呢？这就非常考验老师的水平了。很多人认为成年人教孩子是很容易的，清北博士教不了小学生吗？还有可能还真教不了老师的技能是需要培养的，理解孩子的思维是非常重要的一点。因为热爱STEM，小白老师在大学期间参加过机器人比赛，获得过奖项，有感于STEM教育的召唤，从中国传媒大学毕业之后，他曾进入STEM教育市场创业，研发课程，指导学生参加比赛。
深入这个行业以后他发现，目前国内整体的STEM教育水平参差不齐。在他看来这里面既有教师资源本身不足的问题，也有市场机制中租金成本的巨大压力进一步降低了教师资源投入的问题。成年人教小朋友，很多人只懂知识的部分，不懂传授的技巧，低年龄段的教育是需要专业技术的。用两位老师的话来说，一个懂STEM教育精髓、并且懂教育的理工科硕士或博士好老师是「筛」出来的。两位老师都提到，自己对STEM的兴趣都来自小时候爸爸带着修家电，以及拆解家里的自行车等等。可惜，如今精细养育让自由探索消失了，这或许比外部报班更能激发孩子的兴趣。
■车库文化，诞生了无数科技巨头。
除了老师质量参差不齐，STEM教育市场还有一个有争议的聚焦点——
困顿于教师资源和房租压力，为了更大程度挽留住家长，比赛拿奖不仅是商家的「诱饵」，甚至变相成为家长评判STEM教育值不值的一个标准。「值不值」这个问题，在祈乐博士看来，这是一个非常值得警惕的标准。因为花钱的目的会影响教育价值和意义的判断。大部分中国家长面对孩子教育都很焦虑且功利，而市场正是利用了家长的这种心态，通过「比赛、拿名次」的方式，让家长觉得自己花得值。后来，小白老师深陷家长需要出成绩的漩涡中，挣扎要不要成为那种「造假」帮助孩子做出项目的公司，从而离教育理想越来越远，甚至在过程中不再追求教育本心呢？
■家长感兴趣可以读一读这两书，理解问题解决的抽象化能力，不会被机构吹得「天花乱坠」。
在小白老师看来，竞赛的价值更在于在比赛的过程中得到锻炼。比赛是一个验证形式：若整个比赛都是老师提出想法，老师手把手教孩子，老师指定所有的参赛动作，那么很可能就是为了拿奖取悦家长。
竞赛不是超前学习带来知识上的优势，而是学习方法让孩子有优势。衡量STEM教育是否成功，不是只有参赛拿奖，如果孩子获得「一种有条理的做事方式」，那这样的STEM教育就是值得继续参与的。从某种意义上看，孩子们小时候喜欢讲故事、画画、拼积木、玩乐高，这都是反复创造的过程。所以很多家长会让孩子从小开始学音乐、花花、语言，因为对于新鲜的事物，越早接触和感知，孩子的理解会不一样。STEM也只是其中一种创造过程的显示，如果孩子不感兴趣，也并不是不学就「没有未来」了。■小白老师在乡村的公益支教项目，打破城乡孩子信息差。所以从过程的角度看待比赛拿奖，从创造的角度看待STEM教育的初衷，或许家长可以少一些教育焦虑，
教育焦虑是一种情有可原的现象，谁让我们这么卷呢？但它不能遮蔽教育的本质。毕竟现在让上小学的孩子学习编程JAVA、C语言，肯定不是为了将来让他当程序员，而是为了让孩子通过新事物的学习创造人生更多的可能性。布朗大学应用数学（计算机）和历史系双学位，同时也是布朗首位中国本科毕业演讲人、Uber未来的产品经理的傅楷量，5月30日11:00（北京时间），一起来聊聊藤校申请、在美求职那些事儿。《美国100所大学简介》&《100个热门专业就业指南》在嘈杂的信息时代下，我们愿做一股清流，回归教育底层逻辑，传播真实故事，缓解焦虑。同时，我们也落地少年在现场独家项目，解决刚需问题。
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