同学在他主办的校友会里分享了一篇文章：有没有感觉到，我们的大学越来越像驾校了？，读过之后心有戚戚焉。类似的感觉在被教育经验长达十多年之后早已有之，算是教育送给人的本体教育。
把学校教育比作驾校教育的比喻很有趣，也很贴切。大家不必真的学会开车再考试，只需要学会在考场里瞄着点把车塞目标里，就算大功告成。至于上路后会怎样——先拿到敲门砖嘛，以后的事以后再说。而且不管学员还是驾校，大家都目标明确，最短时间最快取证，你可以快速上路，他可以实现周转率翻倍，双赢促合作。
这问题的底层，作者已经说得很清楚：面向结果的教育斩断了逻辑链条，只需要记住架空的结果。我第一次体会到这一点是在大二考计算机二级的时候，我发现市售的复习资料竟然是考试原题。复习的方法就是把资料里的二十多套题全做一遍，如果遇到疑问，对不起，复习资料概不提供讲解，照着它说的点就行了。这令刚刚从应试教育走出的我深感震撼，这才是真正的应试教育，只应试不教育。于是那成了我最后一次考证。
相比之下公立学校的教育还是要好一些的，但只要还是为了考试，就总得把逻辑链条砍断。考试需要的是固定时间准确做对题目，可是如果你按照逻辑的山路一步步往上爬，到头来是没有时间爬到山顶的——而且你还有很多山要爬。要走遍一个又一个山头，记住坐标直接空投要快多了。很多人都觉得九九乘法表是伟大发明，让人算数又快又简单，但它的原理其实就是空投。在我还不了解乘法的本质是相同数相加 n 遍之前，我的文具盒上印着大大的乘法表，像是画了一段好看的楼梯，或者听上去像父母念给我的新的顺口溜或者儿歌，除此以外别无他物。像乘法表这样的工具用来解决简单问题并不能说不合适，只要小学认真上课，也不会不知道它是如何得来的。在后来的岁月里又有更多类似的乘法表出现，比如导数表、三角函数公式、历史事件的意义……它们无数次帮助大家在考场上奋笔疾书毫不犹豫，最后拿到录取通知书。直到学习机器学习需要梯度下降，我才骤然发现我根本不知道导数是怎么算出来的，即使它贯穿了高中三年但关于它的逻辑竟然空空如也。
作者也举了一个他在大学学习算法的例子，提起老师给过简单算法之后直奔最优解然后证明，最后终于云里雾里。因为一直都是半个自学，所以我一直都有点好奇计算机专业是如何教编程的，按照他的说法，可能我在上完这些课程之后早就对计算机科学失去了兴趣，实际上我也不只一次在网上听过计算机专业的同学对学校开课的抱怨。因为自学可以保全逻辑和求知的乐趣，也因为知识是自己挖出来的所以体会格外深刻，让我没进科班但感到庆幸。一方面所有的工作都是为了解决遇到的问题，比如写一个自动化帮我整理记账格式或者帮同事写个爬虫浏览业绩，后面发现问题再考虑提高效率，层层递进没有隔层；另一方面编程是个可以不停试错并改正进而学习的地方，像极了学习的本来过程，对刚上大学从考试的准确性中钻出来的我简直是一种解放。去年 12 月就着时间充裕参加了 Avent of Code，在纸上（iPad 上）推导算法再和大家交流的乐趣让人欲罢不能。我还保有完整的逻辑和学习的热情，不知该不该庆幸是没有被不合适的教育毁掉。
但再严密的组织里，也有努力撑起空隙的人，我还是遇到过保护学生逻辑和思考乐趣的老师们。高中的时候，我们班级的地理老师总是有着如此的授课方式，每个地理系统都能从最基础的元素讲起，在元素相互作用之后拼成一个完整的系统图景。我印象最深的两个场景，一个是他一边和大家讲述不同高度的大气具有不同的气压，然后在黑板上自上而下地画出几层弯曲的气压递增的 3D 示意大气图，像是一张张叠在一起的厚毯子。在几层大气完工之后，他拿出粉笔画出一条纵贯黑板两端的直线：“等压线就是同一高度截开不同气压大气后形成的截面”。我一时惊得说不出话，感到从未有过的通透。那个瞬间甚至让我觉得颇具电影效果，像是在观看画家创作一副油画，最后却是从画里抽出一只活脱脱的鸽子来。第二个场景是某天下午讲到气旋和反气旋，他说“大家学过地理就能看出点儿不一样的东西，比如街上突然刮旋风，其他人都说起旋风了，你可以大喊一句：气旋！”这两件事一件让我深深明白每条知识背后都有原理和由来，一件提醒我知识是为了接到生活里（或许就像气旋接地一样），影响我直到今天。可惜高中选了文科进了大学就不允许再学地理，真是望“文”生义的规定。
但我最后还是有点悲观。教育变得结果导向，是市场选择的结果和社会心态的缩影。最近恰好在找工作，工作描述里提及“结果导向”，似乎都是一件积极向上的品质。这并不是说向好结果努力不好，只是很多时候眼睛里只有结果会做出用户体验很差、并给未来挖坑的产品。就像苹果布局了若干年的 Auto Layout，但着急上线 App 的科技公司都把尺寸写死，终于在设备尺寸五花八门之后掉进 Hard Code 的大坑里。类似的例子还有很多，花心思准备内容不如做营销号，维护好口碑不如直接买粉控评，三年的事三天就给做到。总让人有种不急着空投到山顶三天后就会死的那种饥馑。不过我也因为太不重视结果，在简历里写不进什么证书和参赛记录，即使你说自己在论文里下了多大的工夫，但企业大概也会先按大学毕业生的平均水平审视你。这件事情很吊诡，似乎大家都知道大学驾校化很严重，平均来看课程和毕业论文都不能证明你的能力，但是用人单位还是会靠学历评价你。它就像大家都知道流量明星的数据是假的，但出门谈商务的时候还是先把数据写在顶头。这时候你说，我的这些都是我付出了极大努力的，也没有人会相信，只能逼着你也跳进同一条河里。结果好拿就证明结果没有用，这是 信号理论 的基本结论，最终的结果就是你要额外付出更多成本。大概大三的时候，班里准备考研的同学和实验班老师大吵一架，核心矛盾是我们的课程太多太难，大家没办法平衡考研的时间。有位同学的发言我印象深刻：“就算我们上了北大一样的课又怎样呢，最后还是拿冬菜的文凭”。这话也让我解锁了新视角，天真如我从来没想过这问题，我总觉得知识学到自己身上就好了，不如说在冬菜能上点北大的课很庆幸。不过后面找工作的时候还是证明，他说得很对。就像张小婓在《你好，李焕英》火了之后，有粉丝着急想打榜做数据，工作室回应感谢但不必要的时候——这很让人难过，但更让人难过的是他们说得对。当我看到有大企业在招聘“人力资源数据分析师”的时候，我也有同样的心情。
于是大家都忙着考证，发证的机构也善解人意帮你尽可能简单下证，评价你的机构等着看证，实在是几重合力的最终拉扯。这让我想起同学以前给我讲的笑话，缺条腿的不算残疾人，有残疾证的才算残疾人。想在培训和应试中真的得到点什么就需要时时提醒自己别被卷入，甚至付出一些代价。这并不令人开心，但如果不满自己只是成为挂满勋章的空壳，还是有选择的余地。再说能够形式主义地获得一点骗人的把戏，或许某种程度也是个好消息呢（笑）。
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