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大数据时代,科学育儿的必备思维是什么?

大数据时代,科学育儿的必备思维是什么?

作者: 托莫妈妈是佩利 | 来源:发表于2020-02-29 19:06 被阅读0次

    著名思想家、文学家胡适说,中国人习惯于“差不多先生”,凡事马马虎虎、不求精确。

    历史学家黄仁宇先生认为,中国不懂得用数字来管理国家。

    回顾漫漫历史长河,不论中国和西方,任何国家发展到进入一个复杂文官系统管理的阶段后,没有不依照数据来治国的。

    当今社会,“大数据”已经成为炙手可热的词语。任何人都可以畅谈如何运用数据进行行业分析、经济分析、社会分析等等。然而,这并不意味着,我们每一个人都已经掌握了正确处理、分析数据的能力。

    问题来了,这样的分析能力从哪里获得呢?

    《原因与结果的经济学》(荣获日本《周刊钻石》杂志 2017 年最佳经济类图书第 1 名)认为,要想正确解读数据,获得科学严谨的研究成果,必须运用“因果推理”。

    本书作者之一,中室牧子是日本庆应义塾大学综政策学部副教授,长期从事教育经济学领域研究,致力于运用数据和经济学方法研究何种教育方法能提高儿童学习能力。她所提倡的,不是基于个人经验的教育方法,而是提倡家长们,根据具有因果关系的科学依据来制定育儿方法。

    现在,就让我们跟随中室牧子的步伐,听听大学教授如何看待科学育儿的秘诀。

    《原因与结果的经济学》用通俗浅显的方式,详尽讲解了因果推理最根本的思维方法。这本书在通俗科普读物中,可以打个满分,因为它具有三个特点:

    (1)篇幅短小。仅有140页,在悠闲的周末,花上3、4个小时便可以读完。

    (2)语言生动。作者运用大量的案例和图表,多维度为读者讲解枯燥乏味的计量经济学知识。

    (3)分析严谨。书中的引用和提醒都非常细致到位。

    这本计量经济学的入门读物,对于我这样数学基础很差的人,很有启发。在此,与大家分享三点心得。

     因果推理是新手妈妈与孩子成长的必备思维

    作为新手妈妈,你可能会问:

    要不要买学区房?

    小朋友看电视会不会影响学习?

    跟学渣一起玩,会不会影响孩子的成绩?

    Yes or No ?妈妈们查阅书籍,向长辈请教,却无法得到统一的答案。

    这凸显了我们教育体系当中,缺乏有效的“因果推理”思维训练。这种思维的缺失,令我们在面对问题的时候,无法分清楚“因果关系”和“相关关系”的区别在哪里。

    今天,“因果推理”已成为美国大学的必修课程之一。无论是在政治、商业场合,还是在日常沟通当中,许多精英人士都在有意识地强调“因果关系”分析思维。

    如果现在就开始重视培养自己和孩子形成“因果推理”思维,相信对于今后的育儿方法制定、儿童能力成长,都将是“神助攻”。

    “因果关系”和“相关关系”在育儿思维中的体现

    让我们来看看,《原因与结果的经济学》对于因果关系和相关关系的图解。

    如果一个事件引发了另一个事件,那么两个事件当中存在“因果关系”。

    如果一个事件发生变化,另一个事件也随之产生变化,但两者不存在因果关系,那我们将其称之为“相关关系”。

    这么看来,两者的概念很容易混淆。在儿童教育中,我们要怎样区分呢?

    很多家长都有这样的烦恼:自家小朋友爱看电视。

    看电视究竟会不会影响孩子的学习成绩?日本文部科学省《2015年度全国学力调查》的结果,加剧了家长们的担忧。

    在此,作者中室牧子提醒我们,作为家长,要想明白,究竟是“因为看电视,所以学习能力下降(因果关系)”,还是“学习能力差的孩子看电视时间更长(相关关系)”?

    关于这个问题的答案,在《原因与结果的经济学》第五章有详细的分析。在此,先公布一个令人意外的事实:根据经济学权威研究发现,孩子看电视时间越长,学习能力不但不下降,反而提升。

    “因果推理”五步曲,助你正确判断因果关系

    《原因与结果的经济学》将因果关系判断总结为5个步骤。

    1  “原因”是什么

    2  " 结果”是什么

    3  确认三个要点

    4  制造反事实

    5  调整到可比较的状态

    这里,我想以“妈妈学历越高,孩子就会越健康吗?”这个问题为例,来演示怎样应用“因果推理”五步曲。

    第一步,写出“原因”是什么:妈妈学历高。

    第二步,写出“结果”是什么:孩子健康。

    第三步,判断是否存在3个要点。如图所示:

    第一个要点“是否纯属巧合”,暂时无法判断,先不讨论。

    第二个要点“是否存在混杂因素”,比如,有没有可能是“学历高的女性身体更健康,因此孩子健康”?

    第三个要点“是否存在反向因果关系”,有没有可能是“因为孩子健康,所以妈妈的学历高”?

    第四步,制造反事实。如果妈妈学历很低,孩子是不是也很健康?

    第五步,调整到可比较的状态。在这里,书中介绍了7种判断方法,包括随机对照试验、自然实验、断点回归设计、双重差分法、工具变量法、匹配法和回归分析法。

    哥伦比亚大学的珍妮特•克里等人,应用“工具变量法”对“幼年时孩子的健康状况取决于什么”进行研究。

    研究结果显示,本科以上高学历的妈妈生育早产儿概率更低,婴儿出生时的健康状况更好,主要原因是高学历妈妈孕期吸烟概率较低,接受产检的概率更高。也就是说,学历高的妈妈,更关注孩子的健康,且积极为孩子营造有利于健康的环境。

    珍妮特•克里的研究再一次提醒我们,要重视教育给孩子带来的好处。

    《原因与结果的经济学》作者中室牧子也一再强调,教育经济学研究并不在于教你怎样教育孩子,它更提倡,基于因果推理形成的科学思维而制定适合不同孩子的个性化育儿方法。

    19世纪杰出的美国思想家、作家拉尔夫•爱默生说过这样一句话:“浅薄的人相信运气,强大的人相信因果。”

    在大数据时代,拥有“因果推理”能力,能帮助您和孩子,基于因果推理,对教育思路和方法,做出正确判断,科学利用时间和金钱,获得更满意的教育成果。

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