固定"一般智力"的概念是普鲁士学校系统和20世纪初官僚体制的历史产物。智商测试主要衡量固定"一般智力"的概念是普鲁士学校系统和20世纪初官僚体制的历史产物。智商测试主要衡量

大规模学校教育发明了"聪明"和"愚蠢":事情是这样发生的

五年前,我通过努力将智商测试分数提高了50-70分。我变得傲慢和自负;我会告诉别人他们不合逻辑或事实错误。

\ 如果我这么聪明,为什么我不是班上第一名?整洁?有条理?友善?或专注?

\ 毕竟,"智慧唯一真正的测试是你是否从生活中得到你想要的。" - Naval。

\ 这句话只是一个有用的启发式方法,我喜欢引用它因为它很实用。

\ 但你不能将智慧的定义推断为从生活中获得你想要的东西的能力。

智慧不是客观的。


智慧不是一个标量;它是许多技能的高维度集群。它的相关性取决于问题领域和可用的反馈循环。

\ 认为你比在TikTok上跳舞的人更聪明是有缺陷的,因为你读了像这样的文章,或者拥有"世界上最有天赋的孩子"这样的头衔。你见过所有的孩子吗?或者你有一个可以触及那些你没有见过的人的标准吗?

\ 如果我擅长讲笑话,而你擅长数学,我们谁都不"更聪明"。

\ 学校、政府和媒体会坚持认为一些孩子是"有天赋的",而另一些则不是。

\ 这篇文章是对那个故事的历史剖析。我将向你展示,"聪明"和"愚蠢"之间的明显区分仅有不到两个世纪的历史,它的出现是因为无聊的制度原因而不是关于人类潜力的深刻真理,我们视为"不够聪明"的大多数障碍都是19世纪大规模学校教育和少数糟糕代理指标的产物。

\ 除了明显的例外:患有神经系统疾病的人、少数詹姆斯·西迪斯级别的异常值等等。但与那些从未获得环境、激励或时间来发展他们真正想要的重要技能的人数相比,他们显得微不足道。

500年前谁聪明谁愚蠢?


有些人可能认为抄写员、医生和哲学家聪明,而木匠、面包师和铁匠不太聪明。但这是错误的。

\ 为什么我们在制造能够书写和整理图书的人工智能模型之前,没有先制造人工智能铁匠和木匠?

\ 铁匠必须了解冶金学、耐热性、几何学、肌肉记忆等等。

\ 一个人的工作不会使其在心智上优于另一个人。

\ 如果你想学习生火,那么你会观看某人生火,并遵循他们的指导。如果你想学习狩猎,你会和你的部落一起狩猎。

\ 如果你想学习铁匠技艺,你会成为铁匠的徒弟。

\ 如果你想学医,你会跟随医生或助产士。

\ 没有入学考试或成绩单。你只会根据你最终是否能生产出不会损坏、不会杀死病人或不会烧毁房子的作品来评判。反馈是迅速的、具体的,而且通常是昂贵的。

大规模学校教育的起源


地位障碍来自我们的地位游戏。一些工作被留给特定的行会、种姓或性别。

\ 即便如此,学习仍然通过模仿和长期学徒制进行。一个不能去铁匠铺的富家男孩和一个不能上大学的贫家女孩都被政治排除在外,而不是因为任何认为他们的大脑不适合该手艺的理论。

\ 斯巴达人、阿兹特克特尔波查利、耶稣会学院和普鲁士国民学校系统是我们现代学校系统的根源。

\ 他们的明确目的是培养听话的士兵和公务员,他们会毫无疑问地服从命令。

\ 普鲁士在1870年对法国取得了显著的军事胜利,导致许多国家相信其教育设计是国家实力的关键。

\ 所以,他们复制了它们。他们复制了钟声、制服、严格的时间表、年龄组和集中式课程。英国、法国和美国是第一批采用该教育系统的国家。

\ 大规模学校教育是关于为工厂和官僚机构生产可预测分布的人力原材料。

"愚蠢"方程式


\ 学校是一种使教育"可扩展"和负担得起的尝试。三十个孩子要同时接受一个课程,按年龄组和制服分组,而老师必须在铃声响起之前匆忙完成科目。

\ 在这个系统中,不太可能每个学生都会理解和/或对黑板上写的问题感兴趣。这使他们感到愚蠢和悲伤。

\ 任何无法跟上班级平均速度的人(这取决于老师的技能和班级规模)都不会通过,并会被贴上"愚蠢"的标签。

\ 数学上:

\ 在github上查看我的教育系统模拟: https://github.com/praisejamesx/educational-system-simulation

学生和老师优化他们纸上写的内容,他们走捷径。

\ 固定的、一般智慧的现代概念是工业分类技术的产物。

智商测试。


智商测试不是为了测量深刻的、不可改变的"脑力"而制定的。第一个版本由阿尔弗雷德·比奈在1905年为一个特定目的而建立:发现巴黎学童中那些在标准课程中挣扎的人,以便他们可以获得额外帮助。

\ 该测试在20年内被军队和学校劫持。

\ 今天存在的斯坦福-比奈、韦氏、瑞文矩阵等测试测量相同的四件事:词汇、算术、积木设计和矩阵推理。这些是19世纪学校教育和官僚工作所需的基本技能。智商测试不会帮助你测量其他任何东西。

\ 此外,像其他技能一样,它们是可以训练的。

  • 我在2020-2021年大约四个月的练习中,在常见的在线瑞文式测试中的分数跃升了50-70分。
  • 双重n-back训练研究显示矩阵测试得分增加10-20分,持续数月。
  • 挪威军事数据显示智商每十年大约上升3分。

\ 智商测试根植于统计学上的不当行为。你可以在达雷尔·赫夫的书如何用统计数据撒谎中找到的那种技术:

  • 样本有偏见:问题被选择是因为它们与1920年代美国或英国的学校成绩相关。如果你不是在那个文化背景下成长的,你就会失分。
  • "平均值"通过重新规范每一代被强制为100。
  • 天花板和地板效应隐藏了尾部的差异。
  • 短时间内确切测试结果的可重复性很高;跨不同测试或多年后的可重复性一般。当你停止训练时,技能会衰退。我在写这一部分时重新参加了一些在线测试,得分为138和163。

\ 即使你设计了一些稳定且测量良好的智商测试(有一些由智商190+ SD15的人编写的令人印象深刻的测试),与真正重要的东西相比,它仍然是一个糟糕的指标。

\ 他们可以预测谁会在大规模学校教育中表现良好(这就是他们被制造的目的),但无法预测谁会建立一家伟大的公司、抚养快乐的孩子、创作音乐和解决世界上最重要的问题。

自学


我们不再有在1900年证明大规模学校教育和智商分类合理的借口。

\ 可汗学院、YouTube、人工智能导师、开源代码库和来自全球市场的实时反馈意味着任何有互联网连接的人现在都可以访问世界上任何科目的最佳教师。按照他们的节奏。

\ 选择你真正想要的东西。

\ 找到十个在这方面最优秀的在世之人。

\ 研究并精选他们所做的事情;学习将如此有趣,以至于你可能会忘记吃饭或睡觉。

\ 测量你的产出。

\ 无情地迭代。

\ 这个循环胜过任何分数或童年标签。

\ 在我不再关心矩阵谜题之后,我用写作、编程、科学和其他一些事情做到了这一点。我的生活显著改善。

\ 障碍从来不是你的大脑。

\ 干杯。

\ —Praise

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