論文：應試教育之科舉弊制

論文：應試教育之科舉弊制

　　筆者自序：自小痛恨考試，少年時代因為應試技巧拙劣，飽受應試教育之苦。乃至大學畢業(yè)后十數(shù)年，每每午夜夢魘，仍喃喃自語考試日期將至，夢醒心有余悸，半晌才知身在何處。由此可見A-level公開考試壓力之巨大，以及它所帶來的心靈創(chuàng)傷癥之重，有時可以讓一部分人蒙上陰影。筆者的體驗，但凡在求學階段曾挑燈夜戰(zhàn)只為明日考場廝殺，為擠過考試獨木橋而廢寢忘食的讀者們，都能夠感同身受。

　　考試制度作為近代公共教育量度學生學習進度的主要手段，其歷史其實并不算長�，F(xiàn)代考試制度的前身——科舉制度作為中國古代最具前瞻性的發(fā)明之一，創(chuàng)設的初衷并不為教育。應該說考試制度本來的任務，就是提供一個規(guī)則統(tǒng)一、競爭公平的篩選平臺，力圖為本來難以量化的人才資源和政府資源，以一種較為公平的分配機制進行配對。人才資源作為支撐社會傳承的重要資源，本身具有很高的價值，卻難以被準確高效的估價，尋求一種合適的配對方法一直是社會的內在需求，應運而生的科舉在當時無疑是具有世界先進性的制度。與此相比，古代歐洲長期按照血統(tǒng)和門第決定官員的等級，或將一部分官制明碼定價以進行市場交易，這樣的做法在
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眾心中，劫持了教育，可以說，要想變革教育制度，首先就要對現(xiàn)有的考試制度動刀，即便美國在線教育的邊鼓擂得再響，考試制度不改革，中國的在線教育舉步維艱。

本篇既然是火爆Online教育的宏圖與“錢途”的續(xù)篇，就讓我們也來審視一番國內在線教育機構在考試創(chuàng)新上，做出了哪些嘗試：首先是成型于“粉筆網”的猿題庫，通過匯總歷年公務員考題，在用戶在線做題時通過后臺的算法，分析用戶的真正練習需求，篩選類型題以幫助用戶減少學習時間；早道英語專注于出國考試和外語教學，通過直播與錄播相結合的方式，學員觀看視頻后會有針對性地＂早道田＂課后習題系統(tǒng)進行考核，并形成成長曲線幫助學生發(fā)現(xiàn)知識盲點。但細加分析可以發(fā)現(xiàn)，這種試題云端化，記憶電子化，課堂在線化等等“創(chuàng)新”，歸根結底都是傳統(tǒng)考試機制的延伸，在這種邏輯基礎上建立的各類針對考試的創(chuàng)新不管表面多么光鮮，都改變不了因循守舊的思維模式，談不上為教育革命充當馬前卒，更不要提觸碰考試制度的革新了。

說到底，考試的弊病到底是什么呢？大體有兩大癥結，其一是一試終局的考察模式，不管學生平日是辛勤刻苦為學，還是游手好閑玩樂，評價這個學生優(yōu)劣的標準就是最終的考試，通過考試的社會認可度遠比日復一日早出晚歸的埋頭苦學高上許多，過了海就是神仙的潛臺詞鼓勵學生不斷的向應試教育靠攏，但實質上單憑一次考試又能給與一個學生多少客觀公平的評價呢？好比會計制度里資產負債表年度末一天的數(shù)字，真的可以反映經營實況嗎？其二是標準答案主義，幾乎每道題都有判斷對錯的唯一標準，這種唯一本身就與創(chuàng)造性無關，它只能考察對某種固有解決方法的掌握，但毫無疑問考試模式無法檢測綜合能力水平，不僅沒法起到選拔人才的效果，而且?guī)砹艘幌盗械纳鐣撁嫘�，永無止盡的速成補習班、堆積成山的習題集、輔導機構神一般的猜題專家，都被考生奉為至寶。功利心態(tài)當前，不可能有潛心的學問。這種仍然停留在工業(yè)時代對知識只求死記硬背的教育成果，根本無法適應當代知識爆炸和革故鼎新的新時代，不能掌握挖掘、分析、歸納、創(chuàng)造全套功夫的學生，學成后也只能是新時代智能化經濟下的高危一族。

只消在國內學習過，過海了即稱神和考試成績論輸贏的投機心態(tài)，是每個學生都深有體會的了，這是考試制度帶給我們的固有思維，也是_無法系統(tǒng)性培養(yǎng)創(chuàng)新者得魔咒。這種詛咒也反映在考試制度本身的局限之中：大多數(shù)讀書人的命運牢牢攥在少數(shù)幾次考試的手里；評審體系整齊劃一之余，卻因無法全面統(tǒng)一落實而水準參差不齊；時間統(tǒng)一和地域集中向組織大型考試者提出了挑戰(zhàn)。各種資源的制約導致了公開考試制度變革困難重重，但想深一層這些局限似乎恰是互聯(lián)網所擅長解決的�？荚嚧螖�(shù)一次兩次不足以說明人的能力問題，則多考幾次何如？教師資源稀缺無法滿足評判需求，何不善用互聯(lián)網輻射的能耐？時間和地點需要統(tǒng)一？最好的辦法就是讓學生足不出戶用互聯(lián)網來集中！當然這充其量只是表層的變革，真正的考試革命，需要探究考試制度價值的核心。

　　關于真正的考試革命會以什么形式出現(xiàn)，請恕未能提供答案，但筆者確信結合大數(shù)據(jù)的時代背景和云端運算技術，考試制度乃至教育體系能來個脫胎換骨的轉變。這個想法源自近期的一篇報道：Music *-Ray通過自己的算法，評判Ben Novak的新曲為熱門，最終使這首歌打入了歐洲電臺的十大流行曲榜單。Music *-Ray的網絡引擎，實現(xiàn)了利用內在算法選拔出有金曲資質的曲目，其中用到了傅立葉變換（這個算法可以將海量信號跟“噪音”從一大堆復雜的數(shù)據(jù)中分離出來），以三維模型的形式拆分出一首歌多個可以吸引聽眾的因素，有點像multiple regression 的N-D版。如果云端算法連音樂這種最具人文主觀性的課題都可以駕馭，那么學習能力和綜合評測有什么理由不可以？來看另一個例子：威廉和弗洛拉•休利特基金會早前贊助了一個競賽，邀請程序員去編寫最好的“作文打分”機器人。隨后提交的算法中有159個所得出的成績，與教師人工評出的分數(shù)一致。傅立葉變換算法也好，多維模型評審也好，都是互聯(lián)網提供的一個解決問題的思路，教育大數(shù)據(jù)化和云端技術的形式 ……（未完，全文共4339字，當前僅顯示2192字，請閱讀下面提示信息。收藏《論文：應試教育之科舉弊制》）