现在已经到了学期的期末，小宝贝今年上的是二年级上学期，按照明面上的规定，二年级是不能考试的。当然这肯定是上有政策才有对策的。学校还是以独立作业的名义进行了考察，并且老师还在家长群里面公布了大致的成绩排序，当然没有精确到每个人是多少分数，只是说只是按分数段公布了每一段中的大致人属。从结果来看，那是相当的卷，一半以上的学生都在九十五到一百分这一档。小宝贝的语文只考了八十八分，按老师在群里公布的分数线只能排在倒数五、六名吗?当然心里肯定是有点不太高兴的。不过才一二年级嘛，这种分数的差也就是细心程度和熟练程度的差别，并不意味着掉队。当然要更加努力，也是必须的。
回到家之后，把试卷拿出来看了一看，发现得分低的最主要原因是最后一题。看图写话被扣了八分啊，这题总分是十五分，题目的图片是一个四格连环画。按照正常的理解，情节应该是一个小男生，一边走路，一边吃香蕉。吃完之后，路边正好有一个垃圾箱，他就远远的朝垃圾箱随手一扔，结果没有投中，香蕉皮掉在地上，他也没有理会，接着往前走。后来看见一个保洁阿姨在辛苦的扫地，小男孩额头上冒出了汗，感到很羞愧，又折返回去捡起他刚才扔下了香蕉皮，扔进垃圾桶里。
小宝贝的理解与这个有些许不同。他认为那个小男生扔了香蕉皮之后，香蕉皮粘在了地上，保洁阿姨用扫帚来扫，怎么也扫不起来，于是，他连忙帮忙捡起香蕉皮，扔进垃圾桶里。这个理解确实相比标准答案在情节连贯性，和逻辑合理性上确实有些差距。但也算得上自圆其说，不至于打不及格的分数。
一切向标准答案看齐，这也是义务教育的正常现象。这让我再度怀疑这样的教育真正有意义吗?真的能够培养出对社会有用的人才吗?这种教学方式对学生的各自特性、天赋几乎没有任何区分。它似乎不太容许学生追求多样化的答案和多样化的思考方式。仅仅是无谓的向标准答案看齐，把学生们都训练成只有一种思维模式。
这种教育方式和AI太像了，Ai也正是这种训练方式。如果与训练数据差距太大，就会给出一个大大的损失函数值,也就是扣去更多的分数。然后改进模型参数，使人工智能模型能给出接近或者与训练数据一致的结果。
但是如果我们像训练AI一样的教育我们的孩子，那这样的教育还有什么意义呢?训练AI用的时间更短，只需要消耗电力。而教育孩子成长，这是一个消耗精力、财富和时间漫长的过程。而且这样的教育体制甚至还不如训练AI。 因为在训练AI的过程中，人们也不会把注意力只放在降低损失函数的值，也就是获取高分上面。人们还会注重保持AI的创造性和它适应训练数据以外问题的能力，也就是泛化能力，而尽量避免所谓的过拟合的现象。
过拟合的现象就是如果给出训练数据集中出现过的问题，AI能够百分之百的解答的很好。但是一旦将他从未见过的数据和问题丢给他时，他给出的结果就错得离谱。这种过礼盒的AI模型就是毫无用处。而我们的教育在分数的导向下，就是在大量的培养这些过礼盒的大佬居然能够考到很高的分数，但是却不能解决实际中的问题，适应不了现实社会，以至于研究生、博士生毕业了，也只能去送外卖，或者很多年以前就被人诟病，中国的大学生高分低能没想到到了现在，这种现象反到变本加厉，从小学时就已经严重了，到底应该是需要怎样的教育，怎样去适应应试教育，同时又培养更自信、更有创造力的孩子。真的是每个家长要好好考虑的问题，不能只盯着分数看。
