孩子目前是什么水平、落后到什么程度、该用什么样的难度和节奏去因材施教。
只不过，大多数好老师只是凭经验，没有从科学的角度系统、精确总结过数据。
事实上，对于人类学习而言，也不可能做到精确到%的不懂率难度。
但基本上，一道题目或者一个知识块，打包成“七道里面，对六错一”的比例，那也已经很高效了，至少能把人的学习热情和好奇心，调动到理论峰值的90%以上。
（这里的“对六错一”不是简单的对错配题，只是说，要让一个学习的知识块，有七分之六你懂的，七分之一你还不懂。
而且这七分之一要跟前面懂的那七分之六有继承性。你可以通过总结、归纳前面的七分之六，融会贯通学会最后的七分之一。然后再把饼往前多画一点，再划七分之一不懂的进来，各个击破。）
考虑到中国人最功利了，也最重视教育和往上爬。
顾玩相信，真要是有绝对科学的、让人掌握心流、随时让自己进入物我两忘学习状态的法门，那么不管是否爱科学、文科生还是理科生，都会关注这个成果的。
靠着这样的论文成果，刷名望刷到国民教父级别，也是没什么问题的。因为外行人也看得懂，还能充分共鸣。
“实验具体应该怎么设计？”麻依依心痒难挠地问。
“你可以跟那些婴儿康复教育机构联手，帮忙调整视觉辨认训练的对错比例。让康复前测验得分相似的孩子，做不同对错比例的题目，看谁康复得更快
放心，不要有道德压力，因为我们介入之后，只会让这些孩子比没有介入前康复得更快。你设计的数据集，怎么样都会比目前没有专业设计过数据集的盲练更有效果。
至于实验资源，我帮你动用关系去联络。等到卷积神经网络和深度学习算法方面的积累差不多了，你这个成果就能进入联合引爆的节点。”
ps：上面已经三千字了，下面例行不要钱吐几句槽。
我知道，这一章其实跟主线的关系并不紧密，但我还是选择详细写了。
书已经这样了，我也不图写得多爽，反正爽不爽都是这么些人看。
我还是有一个朴素的想法，希望我的书能够把读者的智商拔高，为科普做点事情。让原本不那么学霸的人，看了我的书之后，不是仅仅爽到了，而是现实生活中也更牛逼了。
我不想祸害年轻人，我希望读者里如果有学生，年后会比现在更成功
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