智识分子读书笔记
一、 高中是个把人分类的机器
高中知识甚至可以没用到对本专业都无用的地步
我们每时每刻都在被社会挑选*通过一些明显的或者潜在的标准，比如用人，业绩是明但潜在的是关系，哪个更重要，看结果就好*
门槛的作用就是明明他有能力，我们还是因为名额有限而找个借口淘汰他。
首尔、高丽、延世大学是韩国最好的大学。
教育不能强国，是强国之后需要教育，先有了需要知识的地方，才需要这些拥有知识的人。
K：考试是用来分类的，名额有限而人数太多，就需要门槛来分类
名校是促进人向平滑曲线冲刺的有利帮助。
非价格的竞争就会导致浪费，有竞争就有失败者和大赢家。
L：竞争性考核和门槛划分具有导向作用。
想有好成绩，就一定要分类，鲶鱼效应。
二、 精致的利己主义者和常青藤的绵羊
礼失求诸野
美国名校需要的：排名、科研、录取和校友捐款。今天看到一个说法，我不从教育本身挣钱，而从教育好的人的成功里获取财富，就是成功人士的捐款。
K：美国的大学生也是为分数而活，学校也不鼓励冒险
美国的名校商业化更浓，也有自己的私利。
L：类似的比较，才能看出异同
我们可以做不同问题的笔记本，看到可以解答的就记录进去（问题为导向的思维方式）
三、 能把穷人变成正常人的教学法
教育-》穷人教育-》宪章学校-》一个中心，两个基本点-》素质教育手段-》典型礼貌
由大及小，由面到点
不是家庭和环境因素不好解决么？那就干脆让学生每天在学校多待几小时！*占用精力*
它的核心思想在于让学生通过做好自己本来就应该能做好的事情去挣得奖励，以此来引导他们养成良好习惯，慢慢习惯成自然。
奖励和惩罚一样，一定要给的快。
七个目标品质：坚毅、自控、热忱、社交、感恩、乐观和好奇。
让学生随时记录身边同学做出的符合“核心价值观”的行为！
性格不是天生的，后天可以培养。*目标与目标分解*
以一般人努力程度之低，根本谈不上拼天赋
K：美国学校也管理的非常严格和非自由
口号对应着行为规范并有正反馈信息支持
身边人对你优良品质的发掘
L：目标极极极其重要，分解目标也极极极极其重要，目标与措施的一一对应关系更是重要
环境对人是有影响的，一是改善环境，二是占用精力
D：开展一次“发现身边员工的典型事迹”征文活动。
四、 美国人说的圣贤之道
崇高定义圣贤——事例——品格分类——圣贤之路——品格与现代理念
好评价：非常务实，作风灵活，乐于妥协，想法设法把事情办成。
“曲木”传统：承认自己是有缺陷的，摆正谦卑的态度，你才有可能跟自己的弱点作斗争，才有可能去完善品格。
道德感是情感冲动。
“Big Me”：人应该先看看自己对什么东西感兴趣，以这个内心的热情为指导去选择一个职业，做事的目的是满足自己的内心需要。圣贤则是意识到自己被某个事业所召唤，然后投入这个事业。
中庸不是面对两种对立意见采取一个折中的立场，不是盲目地搞平等，也不是对各种不同的意见和稀泥。是你要认识到不同理念，不同情感诉求、不同道德标准之间必然有冲突。这里面充满各种tradeoff，也就是取舍，平衡永远是动态的。
L：因为有代价，才会有反省和约束
取舍，tradeoff，不忘初心与目标
反人性的才有可能是崇高的
五、 说英雄，谁是英雄
成见往往是对的，成见是对历史经验的总结，是对未来必然重演历史的信心。大数据预测，就是用成见预测。
如果你事事处处符合大数据，你应该被机器人取代。总有少数人的数据因为距离大多数人的主流数据太远，而被模型视为误差直接忽略。
对不同阶层采用不同的教育，这样对么？
中国教育的根本出发点及整个的内心叙事，就是把自己变成一个“好东西”，以期得到别人的欣赏。这种教育培养出来的人，思维本质上是被动的，外界喜欢什么，我就变成什么。*求稳——冒险，经验——创新*
能从作为一个主人的角度去考虑问题，才是真正的“主人翁”精神。人只有见多识广，才能有选择的能力。
家庭收入和父母文化水平，直接决定孩子能达到什么层次。一般人很难突破客观条件的限制。
个人认为“内在动力”和“外在动力”的区别不在精致，而在“对什么有好处”，对个人有好处就是外在刺激，对这件事有好处就是内在刺激，区别在于目的。你是想个人拿到好处，还是想对事业有帮助。内在刺激会带来很多外在刺激，但是外在刺激不是追求来的而是副产品，往往会出乎意料。
真正了不起的事业应该由使命感驱动。
从必然王国进入到自由王国。
别人制定计划的时候，已经把故事讲了一遍。如果你从未失败，只能说明你玩的不够高级。
K：美国的教育是分阶层的，中国的教育没有分（贵族学校与私立学校）
大多数人都是大数据可以预测的
只有无法预测的意外才叫信息与创新
主人翁精神也是有外在环境要求的
凡事都有目的，只在于这个目的是否有人重复在做
L：你做的事情有人做过没有？有，求诸经验；无，求诸创新
你怎么看很重要，为什么这么看，你要有属于自己的、有明确理由的观点，这是理性。理由需要是客观的。
D：世界、社会都是分层次看人的，你也不该有任何例外。大数据可以做很多对普通人有效的预测，你了解自己么？
