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北大教授汪丁丁:教育的“假大空”会毁了下一代

北大教授汪丁丁:教育的“假大空”会毁了下一代

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转载:美中科教


【写在开头】

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正文


有迹象表明,人类进入“知识社会”以来,在生活的一切方面都格外地依赖于概念以致逐渐丢失了常识。这一趋势,我称为“知识的关僚化”——知识不再是基于人生感悟的动态过程,而是仅仅基于书本知识或其它同样抽象的知识的静态过程。


我们似乎最习惯于将刺激归入“A”或者“非A”。也就是说,我们习惯于非黑即白的思维模式。


美国人是世界公认的“天真”民族,反而比中国人的思维模式更复杂。


我的观察是,中国人有太多太多的简单思维模式——只要你是自由主义你就是左派的对立面,只要你是左派你就是反对自由的。


在转型期社会,我能够想象的政治情境,几乎无一例外,都是复杂的,也就是说,政治角色的扮演者不能运用“简单思维”方式来判断自己行为的度。如果有谁怀疑这一点,不妨回顾三十多年改革的历程,哪一阶段的政治表达(著名如那些三中全会决议)是可以用简单思维来阐释的。


试问一例,难道“有计划的商品经济”可以简单地分类吗?它究竟是社会主义的还是资本主义的?再问一例,难道“中国特色的市场经济”可以简单地分类吗?它是市场经济抑或不是市场经济?


那么,复杂思维为何艰难?任何一名例如在美国出生并接受教育的中国人,其实不感觉自己的思维方式多么复杂。因为从幼儿园或更早的时期,她就开始习惯于复杂思维。


例如,故事里的人物很难固定地成为好人或坏人。她也习惯于同情和博爱,哪怕是对坏人的同情和博爱。到了中学,她还知道人们普遍不信任政府,但警察有义务帮助素不相识的每一个孩子。


到了高中或大学,她终于明白爱情很不简单,诸如此类的不能简单对待的,还有自由和权利。


要想肃清应试教育和其它一切方面的毒害,谈何容易,如果不是不可能的话。最普通的中国人,例如一家高档餐馆里的一名服务员,以很高的概率,当你询问今天的这条鱼为何不新鲜时,都要不假思索地告诉你说这是当天买来的鱼绝无可能不新鲜。


换句话说,大多数中国人被关僚化了的日常生活训练成为只能以简单思维来应付复杂情境,于是表现为“扯谎”,可能是一种善意的或公开的谎言。


对比一下,如果上述情境发生在发达国家一家档次可比的餐馆里,我的体验是,任何一名服务员,以很高的概率,非常认真地倾听你的抱怨并将你的菜肴端起来观察甚至品尝,然后,如果她也同意你的见解,她通常会将主厨请来向你解释当天的鱼,发生了哪些可能的情况。有这样一句话:“具体情况具体分析”。


概括而言,这句话正是描述了复杂思维。


为害最广泛的知识关僚化,发生在政府各部门的办公室里。中国的法律,有效的部分,主要是政策或部门法。我的观察是,大部分政策之所以事后显得特别荒唐,是因为政策的最初版本不是在考察了大量具体情况之后制订而是在办公室里对着电脑(数据库)和互联网制订的,还美其名曰“专家”系统。


这些专家在基层“调查”的时候,脑子里根本不会想着基层的根本问题是什么,因为他们一心琢磨的是上级最喜欢什么样调查结果。  


现在读者明白复杂思维为何艰难了吧?因为,长期以来我们建立并维持了一套人人都可以不负责的制度,既然如此,人人就都可以简单思维——因为这是最省力的思维。


发达的市场社会,不是这样,在那里,你必须对你的行为负责,人人必须为自己负责,于是不敢简单思维,毕竟,思维复杂才可能有更幸福的生活。


简单思维与长期以来在中国占支配地位的科学主义思维密切相关。至少要追溯到1920年间那场“科学与玄学之争”,中国的科学主义只不过是西方现代思潮的一个版本,而西方科学由于狄尔泰等人在1890年代的人文精神论说,更由于杜威关于“确定性的丧失”之哲学,最后由于法兰克福学派和哈贝马斯的批判叙事,以及最近二十年兴起的“第三种文化”(介于科学与人文之间),早已不再有支配地位。


世界是网络状的而不是直线型的。吉尔兹描述最真切:人是悬挂在意义之网里的动物。意义是网状的,所以基于意义或被意义驱动着的人的行为就是多因多果的而不是单因果链的。其实,自然界的现象大多也是多因多果的。


简单思维更适应单因果链的探究而不能适应网状因果的探究,于是简单思维发达的中国人更经常地假设世界是单因果链的而不是网状因果的。


人生活在意义之网里,人类行为可以受到来自任何方向的其它意义的影响,关于复杂性的研究早已表明,哪怕是一只蝴蝶煽动翅膀,也可能引发大陆另一边的龙卷风。 


教育,中国人需要普遍地接受正常的教育。这才是结论。何时有正常的教育?我不清楚,我很悲观,只是努力向往吧。


作者简介


汪丁丁,著名经济学家、北京大学国家发展研究院(前身北京大学中国经济研究中心)经济学教授。东北财经大学教授。北京师范学院(今首都师范大学)数学学士(1982年),中国科学院理学硕士(1984年),美国夏威夷大学经济学博士(1990年)。


中国学生美本录取大数据:


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