有一个段子从我的中学时代就开始流行，一直到昨天，还有学生和我提起。“老师，我以后不当数学家，也不会从事任何和数学相关的工作，我觉得小学数学已经够应付生活中的绝大多数算术问题了，请问我为什么要在这费劲地学习各类乱七八糟的函数？”

　　这是一个针对数学学科的发问，那么除此之外自然还有关于 “为什么学物理“，”为什么学化学“ 和 ”为什么学生物“ 等等诸如此类的“非学术探讨”。

　　通常为了保证课程进度，和不引起更大范围的“非学术探讨”，我会回答：“因为你要考试“。

　　虽是学生的无心之问，但我始终觉得这个问题的答案不应该仅仅是一句“因为你要考试“。我便开始搜罗起我脑海中的记忆碎片，尝试从我的学习经历和教学经历中找到一个可以用来回答这个问题并且合乎道理的答案。

　　现代科学发源于西方，那么从西方教育中也许能够找到这个答案的一些线索。

　　我对东西方思维差异最深刻的体会，并不是在传统与开放的对立性上，而是在一堂大学的Robotics（机器人学）的课上。

　　当教授花了半节课的时间尝试去阐述清楚机械力臂上面坐标轴（Coordinate System）的建立以及相应的矩阵转换（Matrix Transformation）时，我一直憋着想问为什么能用一两句文字表述清楚的东西，非要建立如此复杂的坐标轴还要用矩阵转换来表示。

　　随着课程的推进，当机械力臂的节点越来越多的时候，我发觉语言文字是难以恰当表述出复杂多节点机械力臂的运动。而这就是差异所在。

　　西方文化对于科学思维中的系统性思维的理解和应用是非常到位的。今时今日我们能够感受到的世界上大部分的标准都是以西式标准为主，这便是他们科学的系统思维下的结果。

　　那么什么是科学的系统性思维呢？

　　从理论上说就是，对于任何新事物的认知都建立一个系统，当我们基于这个新事物的认知向外扩展时，任何新的发现都符合我们基于这个系统的预测，并且能用系统去解释任何新的发现。通常建立一个系统分为以下几步：Observation – Question - Hypothesis – Testing / Prediction – Conclusion

　　举个简单而通俗的例子，当你在超市推购物车时，你把购物车推出去，发现你使得劲越大，购物车停的位置越远。然后你把这个发现记录下来，这个叫记录经验。

　　那怎么才算科学呢？首先，你需要提出一个基于数学公式的假设，比如购物车停靠距离和你手使用的力成正比（Distance = Constant x Force）, 然后你需要针对这个公式去设计一个实验。

　　比如同一个购物车，用不同的力去推，然后记录下来最后的距离，然后通过对实验结果的解读来不断地修正你所假设的公式，直到你得到一个在所有实验范围内都正确的公式，那么这就是我们的科学结论。这就是我们对于一个新事物的认知（停车距离和力的关系）所建立起来的一个系统。

　　许多人会觉得笼统的经验阐述（力越大停车距离越大）似乎更加的简明易懂，但是这种经验的应用范围非常狭隘，如果想要停得更远需要更大的力，但你不知道该增加多少力去获得你想要的停车距离，一切都是一个朦胧的状态。

　　而我们刚才通过科学实验所建立的系统，却可以根据距离准确地预测出力的大小然后给出一个正确的指示。

　　这样的建立系统的科学思维也正是我们东方文化中所缺乏的，因此我想我们学习科学的意义远不止在于应付考试。而是通过科学地训练，来建立起我们自己的系统性思维。

　　这样也许下次某位同学的科学成绩提分之后，他便不会在日记中写下经验“谭老师的课让我科学取得了进步”，而是画出一个坐标轴去统计每次课的提分数据并得出结论：“谭老师的课上X次提分性价比最高”。

（责任编辑：admin）

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