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做了智慧电梯大数据,才发现数学学早了
时间:2019年12月20日 11:01:43 来源: 电梯物联网
 

 

 

最近因为讨论智慧电梯大数据、电梯安全模型的智能算法,于是乎把那些只有模糊记忆的微积分、概率论、线性代数翻出来看看。

一看之下,忽然明白,为什么上学的时候总是“生活”在懵懂之中。

【没有场景应用,没有激励,无法形成内驱力】

所谓贝叶斯定理,所谓矩阵转置,所谓二项式展开,等等。数学在精确之中,还有含糊其辞,而过程却能够振振有词。无论什么样的形式,都是为了解决问题而生。

可是为什么高中、大学的数学,对大部分人都如此挠头,代入不进去?只因为没有场景。没有场景,所以没有需要解决的问题。没有场景,很难学以致用,所以也很难获得解决问题的快感。所以没有场景,就没有激励。

激励是学习的动力,没有激励就很难聚积精神、深入其中。激励并非只是奖励,激励有很多种,比如目标感、比如认同、比如满足内心的某种渴望。

一个人能沉溺于某件事,或者对某种技能专情,离不开激励。打麻将的激励非常及时,一把一搂。通关游戏,也差不太远,即便没有看到曙光,也总能是不是得到奖赏。这也是为什么游戏迷人,而麻将千年不衰的原因。

  【有价值的学习场景更能激发内驱力】

但是轮到学习,尤其是诸如数学这样逻辑性很强、知识承继性很强的学科,就很难找到足够的激励,推动可持续的学习。所以大部分人会对数学望而生畏,只有少部分人能乐在其中。

有价值的问题才是学习的场景。因为有价值,所以值得努力。因为要解决问题,所以才能找到目标。倘若还很有兴趣,那么学习自然就不是什么问题。

这也是为什么工作之后,理论上专门学习的时间和精力更少了,反而进步速度更快的原因。也这是为什么在一个岗位上待久了,学习欲望下降、工作能力没有变化的原因。这也是为什么有了一定的地位和能力之后,就会呈现出“彼得原理”的样子,最终止步于眼前。

正是因为不知道为什么要做、能做什么、要做什么、能做到什么程度,所以学生时代的学习缺少价值感和目标感。也正是因为具备熟练的技能、能够驾驭身边的事情、工作游刃有余,所以工作才会产生个体的“内卷性”。

这就是为什么大部分人的学习欲望,会伴随着年龄的增长而退化的原因。学不会,或者失去进取心,只因为失去的方向和理由。

【有价值的学习场景应在何时何处出现】

数学家群体有一个论断,三十岁没有惊天动地的成果,此生便泯然众人矣。试看历史上那些数学领域的牛人,还真都是二十多岁,甚至十多岁出成果的天才。

原本的教育,并没有试图培养每个人都成为数学天才,培育数学逻辑思维或作为其他学科基础的意图更多。然而当把数学作为学问的时候,就免不了、恨不得,将数学一网打尽,以至于让大部分人望而生畏。

但是,因为没有应用场景,没有目标和问题,最终的结果,却因为想要让学生多学,导致反而没学多少,或者考试之后刻意忘光。难道是数学学早了?

其实不应该说数学学早了,而应该说:用数学解决有价值问题的场景,来晚了。其实何止是数学,任何一种学习,都需要价值、目标、问题、兴趣四种之一来引导,否则很难获得高效率,也很难真正提升个人价值。

【智慧电梯的智慧,背后是数学】

奥远所做的智慧电梯就是这样有价值的场景。经由少量传感器的连续测量,将大量数据和时间序列结合起来,给出电梯运行环境推测和安全画像。

判断方法很简单,不过是在正常运行中寻找异常事件的概率而已,但其后的逻辑很复杂。真正复杂的不是几个变量,而是这些变量和时间作为自变量的多元函数求解。

如果当年学习数学的时候,就有这样的场景,想必数学会更有趣吧。

新闻标签: 电梯物联网,智慧电梯