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被藤校全拒的华裔优等生,做“错”了什么?

被藤校全拒的华裔优等生,做“错”了什么?

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每逢申请季,我们总能听到各种学霸、大神的故事,然而这样的人毕竟是少数。很多时候我们都会忘记,每一个被女神校录取的故事背后,就会有几十甚至上百个被女神笑残忍拒绝的“悲剧”,本文的主人公就是其中一名被藤校全拒的华裔优等生,明明是爬藤的最佳模板,为何却连华人扎堆的加州大学UC系都给他拒了?

From 谷雨星球

微信号:guyujihua2021


最近,一个叫Stanley Zhong的男孩刷屏了。
许多人被他「天才」级别的优秀所震撼,有人说他绝对是华裔爬藤的最佳模板:
毕业于硅谷著名公立高中,成绩拔尖,SAT和GPA接近满分,多次获得Google、MIT等国际顶级编程赛事大奖,还创办了自己的小公司。
■Stanley在电视台采访中讲述自己的创业经历。
另一方面,申请大学时,他连续被斯坦福、MIT、卡内基梅隆等16所大学的计算机专业拒绝,连华人扎堆的加州大学UC系也没有一所抛来橄榄枝。
所幸,他的才华引起了Amazon和Google的注意,最终被Google破格录取为L4级别的全职软件工程师。按照常规,这个职位需要多年的专业经验。
如今,Stanley已经入职Google,清华毕业的爸爸Nan也已向美国教育部递交了诉讼,控诉大学招生不公和不透明:
为什么一个样样领先的「爬藤模板」却被拒之门外?
■Stanley的爸爸Nan Zhong将孩子的经历发在当地社群里,后来被迅速传到世界各地的华人群中。有人说是因为他本身编程水平很强,大学觉得不需要来读计算机系。
有人说,Stanley这是因祸得福,跳过大学,凭借兴趣优势直接走上了最适合自己的路。
这让我想起一本书《平均的终结》。
作者哈佛教授托德·罗斯和Stanley一样,当他严格遵循标准教育路径时,却因为不是优等生而惨遭退学;
而当他勇敢跳出传统思维,另辟蹊径以自己的节奏发展之后,却顺利地进入哈佛,成为了最好的自己。
正如万维钢为这本书写的序言:
设立一个标准,把自己和标准做对比,一旦不符合标准就觉得是自己不行,这是「工业品心态」。
如今这个时代,已经不再需要那么多工业品式的劳动力,我们需要的是有血有肉、有主见有个性的活生生的人。

01.

哈佛前教授,曾经惨遭退学


这位哈佛前教授的名字,叫做托德·罗斯(Todd Rose)。
70年代出生于犹他州农村的他,从小就在学校苦苦挣扎,无论怎么努力,结果总是失败,因此被老师和同学认为是十足的「问题学生」。
不止有一个学校的老师告诉他父母,他是个「麻烦制造者」。
高中毕业前夕,18岁的他平均GPA只有0.9(满分4分),相当于D-,于是只好辍学。
「其实真实情况是,他们把我踢了出去」。
就这样,被学校系统彻底放弃的托德,完全沦落底层。做过流水线工人,卖过血,养着2个年幼的孩子,一小时工资只有几美元。
所有人都认为,托德的生活之所以一团乱麻,问题全部出在他这个人身上——
是他懒惰又愚蠢,不够上进不够努力。甚至他女朋友的父母认为,他有某种性格缺陷。
他也曾经以为,自己只要努力做到和别人一样,达到所谓的「标准」,事情就会开始变好。
但结果并没有:「我一次一次被生活碾压,却不知道为什么这样」。

当托德的人生落入最低点时,触底反弹的时刻来临了。
他父亲建议想办法完成学业,才能获得更好的工作。于是在荒废学业几年,托德努力考入了韦伯州立大学。
这一次,他做出了一个大胆决定:
与其强迫自己适应学校的传统教育路径,为何不换个学法,主动让学校适应自己呢?
他开始分析自己的长处和短处,然后把顾问给出的选课顺序全部打乱,重新按照自己的节奏安排。
他了解自己不能容忍无聊,这样的课程就会成绩很差;但对于能抓住他兴趣点的东西,可以做到非常专注。
所以,他没有去冗长而乏味的数学补习班,而是以自己的节奏、自己的方式,努力备战大学水平考试(CLEP)中的数学考试。
一次性通过后,就可以跳过大学期间的数学课了。
同时,他把新生英语课延迟到了大四,因为他知道如果课程枯燥,一开始就学结果也不会很好。
而高年级时已经掌握了自己的学习方法,哪怕不喜欢课程,也顺利通过了考试。
除了选课,他甚至为自己安排了适合的学习环境——
没有和高中同学同班,因为在他们周围托德会表现得像小丑;选择教学风格适合自己的老师,直到养成学习习惯。
事实证明,托德给自己安排的「个性化教育实验」,取得了惊人的效果。
大一结束那年,他获得了奖学金;
大学毕业时,GPA高达3.97,获得了好几位教授的推荐信,拿到了去哈佛攻读博士学位的入场券。

02.

被「平均主义」压迫的世界


从GPA0.9的「被放弃的人」,到几近满分的容易毕业生,托德完成了几乎不可能的跨越。
33岁,他成为了哈佛大学教育学研究生院的教师和「精神、大脑和教育」研究项目的负责人。他第一个想研究的问题就是:
高中时期的自己,为什么会被学校抛弃?
他发现,从19世纪开始,包括教育界在内的整个世界,都被一种叫做「平均主义」的思维统治。
在平均主义的世界里,每个人都是面目模糊的,个性不重要,优势不重要,把自己修剪成「标准人」,去适应系统最重要,适应不了的人,被自动淘汰。
什么是「标准人」?
婴儿刚出生,就被认为要遵循一套标准的生长发育顺序,翻身、学坐、走路、说话都有准确的月龄,一旦稍有落后,就可能被贴上「不正常」的标签。
■几乎每位新手爸妈都会将自家孩子的发育,和这样的表格对比
上学以后,每个人学习完全标准化的内容,参加标准化考试,达到标准的分数线才能升学。
你作为一个个人的个性、想法和感情都不重要,重要的是你是否符合「平均标准」。
进入职场,你的人生仿佛开始倒计时,「35岁魔咒」之前如果没做出点成绩,就可能被断定是个失败的人。
从小到大,我们永远都在为了这个「标准」头破血流,拼命内卷,不断有无法达标的人被筛出去。
但是,这些「标准」,真的存在吗?
托德在哈佛的一系列研究找到了答案:标准其实是人为的想象,根本没有科学依据。
比如神经科学文献中的「标准大脑」图谱,也是N个大脑数据的平均数据,不存在一个完全符合标准的人类大脑。
还有曾令无数父母怀疑自己孩子「不正常」的标准儿童生长发育时间表,一样过时了。
一位叫做阿道夫的科学家发现,在真实世界里,单单是「走路」这一项发育途径,就有至少25种。
■阿道夫的论文《Learning to crawl》
「标准人」这个概念其实是一个陷阱,但能清醒认识到这一点的人,太少了。
平均主义依然在隐性压迫着孩子和成年人们——
当今美国的学校,有80%的学生有过不及格的成绩。
这些孩子并非一无是处,只不过有的人物理有天赋,但阅读永远跟不上;有的人文学科很强,但STEM方面似乎根本不开窍。
而实际上,在美国每年辍学的120万高中生中,有4%(约5万人)具备隐藏的天赋。
■美国畅销书Barking up the wrong tree中,作者用多个科学研究表明,有些改变世界的人,反而不是学校的优等生,而是有躁狂症、多动症等明显缺陷的「极端人」

04.

跳出「工业品」心态


意识到平均主义漏洞百出后,托德希望用自己研究的主打领域「个体科学」,带人们跳出与「平均标准」比较、内卷的死循环——
我们的天资、智力、品格、性格,都有自己独一无二的特点,不能被简化为一个分数。
我们有优势和弱点,有自己最适合的成长速度、学习路径,不能简单粗暴地把成千上万不一样的人,硬塞进同一种教育标准、同一条教育路径中。
对于普通人,托德给了3个好用的思维工具,可以帮我们看见自己的长处,减少内耗:
第一个,锯齿原则。
顾名思义,每个人的才能都呈现「锯齿状」。比如下图两个人,智商的平均数都完全一样,103分。
按照平均主义的思维,得到的结论一定是:两个人一样聪明,在智商排名中名次并列。
但如果你仔细看智力的10个方面,会发现她们两个的心智能力,完全是参差不齐的,不能用智商分数这样的一维数字,来评判一个人是否聪明。
同样,我们看待孩子的能力时,也应该避免用单一标签定义他们。
每个人身上的「锯齿」,都可能会在未来成为巨大优势。
■前段时间爆火的博主「在下辉子」,高中毕业于当地最好的高中,10年后拍视频探访曾经的高中同学,看看大家过上了什么样的生活。这批智商相当、能力都很强的年轻人,好几位都像李雪琴一样,凭借自己的「锯齿优势」找到了最适合的一条路
第二个,情境原则。
看下图,两个孩子的攻击性都是8分,但完全不一样的是,他们在不同的情境中,攻击性是不同的。
同样,一个孩子可能在家里很温和,但在学校里飞扬跋扈。
这都是情境的影响力。
正如托德自己,他意识到自己在高中同学的身边,会表现得非常糟糕,就避开了这个情境,转换到了对自己有力的环境下学习。
我们作为家长,意识到「人会随着情境改变」后,也应该仔细观察孩子在什么样的环境下表现得最好,在选择玩伴、择校的时候,避开对孩子最不利的环境。
第三个,途经原则。
刚才提到,每个孩子学会走路的途径,可以多达25种。还有托德,他走了一条完全靠自己设计的教育路径,走进了哈佛。
我们应该意识到,无需执着于标准路径,如果我们明确自己的优势、劣势,了解自己身处的环境,就能选择最适合自己的独特路径。
这就是途径原则。
■正如被称为最强亚洲人的男生Jonny,高中毕业后没去大学,而是做了海豹突击队员又在哈佛读了医学博士,如今是NASA宇航员
所幸,还有许多人在向平均主义发起挑战。
总有一些人,只有勇敢跳出标准化思维,才能拥有极致精彩的人生。
正如Stanley的爸爸所言:希望孩子的故事,可以鼓励更多有天赋的孩子,探索一条不倚赖传统教育的路径。
这样的案例未来还会有多少?
我们不知道,但依然期待:
这个世界多一些有血有肉、活生生的「人」,而不是被平均主义改造而成的「工业品」。
本文来自:谷雨星球(ID:guyujihua2021),邀你一起做内卷下的教育长期主义者。

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