第一篇：大數據時代的教育變化

大數據時代的教育變化

來源： 中國教育報 2014-06-16 我們正開始步入大數據時代。

這是一個我們從來沒有經歷過的時代，也是千年未有過的大變革的時代。大數據時代將深刻地影響著人們的思想觀念和生活方式，毫無疑問，也將深刻地影響著我們的教育。和過去的網絡時代相比，教育受到的影響甚至震蕩更加巨大和徹底。網絡時代教育在局部觀念和一些技術上面受到了迅捷廣闊的影響，并按照人們的意識按照人們的設定在大步闊步前行，由于網絡時代的傳統數據是人為的有選擇性的階段性錄入處理，大數據是非人工的機器全過程的觀察錄入整理使用，因而真正的大數據時代，則常常不再以人們的意識為轉移，更多的是來自于大數據本身對于事務以及活動乃至于人類發展的判斷了。

因為大數據時代數據的多樣化、海量化、快捷性、靈活性以及復雜性，自然會對我們的教育帶來以下巨大的影響。

教育資源的優質化更普及 因為大數據的廣泛使用，一個地方一個地區一個國家乃至全世界，最優質的教育資源將被廣泛分享，每一個角落每一位學生都可以分享到最頂級的教師教學指導。其教育內容的演示乃至還原，都可以因為大數據時代的到來而更加深刻透徹明白曉暢，教學過程中信息的不必要的扭曲變異衰減大為減少，教育的情景化趣味性大大增強，學習自然就變得更加輕松順暢。教育內容的選擇性更大 過去我們的教育收客觀條件局限，不可能給受教育者提供多樣性的選擇，而隨著大數據時代的到來，不少地區和國家都在探索實踐，我們國家一些高校和一些中小學也在進行嘗試，就按照傳統教育觀念設置的課程而言，都有了無限多門課程供自己選擇的可能。足不出戶就可以自行點擊和選擇全球名校的課程進行研修，也可以通過網絡等選擇國家貼近生活貼近需要的實用類的內容，以及探索研究虛幻的浩渺的極其宏觀和非常微觀世界的內容等非傳統意義上的課程內容來學習。

教育過程的個性化更強 人和人之間的學習差異可以不再困擾教育工作者，學生可以根據自己的興趣愛好和學習能力去尋找更加適合自己的教育，同時大數據時代的教育也能夠較早較好地為學生提供更加適合該學生的學習課程設計，沒有必要再像工業化時代一樣去面面俱到地完成各門課程的學習任務，學生的走班制將進一步演變為走課制，班，包括不同層次的學科建制的班的空間概念，有可能被大數據時代的內容上的課的概念替代，也就是學生學習的私密性也將會大大提高，學習了多少學習到了什么程度完全是個人的隱私，同學之間甚至師生之間都不清楚各自學習的內容以及程度。

教育效果的反饋性更準 傳統的紙筆練習作業考試將像書信一樣逐漸淡出人們的視野（成為少數人少數行業的專營事情），學習認知實踐思考探索將逐漸融為一體，鞏固性檢測性練習，必將被不斷行進之中的自我選定的人機對話的方式所替代，也就是說，自己的各種知識各種能力發展到了哪一程度能夠解決哪一門類的問題甚至能夠在實踐中解決哪些問題，都能夠隨時得到反饋，無需等待一個特定的時間段學段才去參加某一程度的考試來證明自己。大數據時代的教育反饋，不是簡單的橫斷面的孤零零的一些試題的檢測，而是可以將整個學習過程的數據進行整合作出判斷，包括現代教育測量所測量不出來的習慣方式順序細節心理變化等，都可以納入觀察考量的范圍。

教育單位的分層更加細化 學校教育隨著社會的工業化而誕生，也將隨著大數據時代的到來而產生巨大的變化，學校不再是簡單的按照年齡以及學段來劃分的教育單位，而會逐漸演變為教育輔助平臺，教育內容的專門化機構，更高層次上的青少年宮一類性質的機構將逐漸取代傳統意義上的中小學學校。學歷教育會隨著大數據時代的發展隨著時間的推移逐漸淡化，反之，社會對人的實際學習更新的能力、研究探究能力，某一專門領域的專項能力，要求則更加容易精細和精準，當今流行的人們背負的符號馬甲，則將逐漸失去職業尋找中的敲門磚的作用。我國之大類似于世界之大，沿海特區經濟發達地區可能相對較早進入大數據時代的邊沿，一些學校一些地方已經開始了慕課開始了玩翻轉課堂開始了多終端進課堂等，而西部欠發達地區的山村小學連水源都還困難，因此有人說我們正處在“四世同堂”的時代，即同處于農業時代、工業時代、信息時代、網絡時代，農業時代的烙印還難以根除，工業時代的觀念還沒有很好建立，信息時代的意識還沒有來得及消化，網絡時代大數據時代又緊鑼密鼓地步步逼近，這對我們的教育無疑提出了更加艱難的挑戰，如何多層次多元化多維度地區應對大數據時代對教育帶來的變化，既要有共同基礎又要有個性發展，既要鼓勵探索前行又要扶持困難后進，使得中華民族的教育發展既能夠腳踏實地又能夠趕超世界發達國家的教育水準，為中華民族的偉大復興培育出一批批優秀的杰出的健壯的快樂的人才出來。

（作者唐建新，語文教學研究專家，廣東省課程改革中學語文學科專家組成員，深圳大學師范學院教育碩士導師，深圳市南山區教育局教研室副主任）

第二篇：大數據時代

大數據時代

近年來，隨著互聯網、移動互聯網、智能手機及傳感器等的普及，信息流量有了爆發性的增長，兩會以后，互聯網里最熱的詞匯，就是李克強總理在政府工作在報告里面提到的“互聯網+”，大數據將會更廣泛的被運用到各個領域，越來越多的業內人士開始談論“大數據”，如何利用大數據，成為政府和眾多企業關心的熱點？

互聯網+《大數據》緊緊圍繞這些問題展開，幫您如何利用大數據為企業從戰略上面進行指導挖掘和預測，從戰術上進行營銷服務和安全措施，精彩我們共同期待。

第一篇大數據很熱，大數據不神秘（趨勢）有人說，如果你不知道大數據，你就OUT了 －－大數據到底有多熱 什么樣的數據算是大數據 －－大數據的特點和概念辨析 亂我心者，大數據之事多煩憂 －－大數據并不象你想象的那樣神秘 身邊的大數據

－－大數據就在你我身邊

案例分析：淘寶是如何利用大數據淘寶的 小結：不管你愿不愿意，大數據已經在那里 電話：010---59002742 010--59004371 第二篇：認識大數據 1.什么是大數據 2.大數據應用的意義

3.大數據在企業經營中應用的意義 4.對大數據的認識誤區 案例分析

第三篇：大數據時代變革 1：大數據時代的思維變革 2：大數據時代的商業變革 3：大數據時代的管理變革

第四篇：大數據在營銷中的運用 大數據精準營銷 1.什么是精確營銷 2.精確營銷的方法 實操教學+案例分析

第五篇：在技術中應用 數據挖掘

大數據的核心價值——挖掘 1.什么是數據挖掘？ 2.數據挖掘的流程 3.數據挖掘解決的問題 結合現場實操教學+案例分析

第六篇：預測

大數據的核心價值——預測 1：如何預測？ 案例分析

第七篇：大數據與云計算 1：什么是云計算

2：大數據與云計算的關系

第八篇：大數據的安全問題

大數據給信息安全帶來新的挑戰和機遇 大數據存儲安全策略 大數據應用安全策略 大數據管理安全策略

第三篇：大數據時代

“大”數據時代 眾所周知，數據本身就蘊藏著價值，但是將有用的數據與沒有價值的數據進行區分看起來可能是一個棘手的問題。

顯然，您所掌握的人員情況、工資表和客戶記錄對于企業的運轉至關重要，但是其他數據也擁有轉化為價值的力量。一段記錄人們如何在您的商店瀏覽購物的視頻、人們在購買您的服務前后的所作所為、如何通過社交網絡聯系您的客戶、是什么吸引合作伙伴加盟、客戶如何付款以及供應商喜歡的收款方式……所有這些場景都提供了很多指向，將它們抽絲剝繭，透過特殊的棱鏡觀察，將其與其他數據集對照，或者以與眾不同的方式分析解剖，就能讓您的行事方式發生天翻地覆的轉變。

大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

“大數據”這個術語最早期的引用可追溯到apache org的開源項目Nutch。當時，大數據用來描述為更新網絡搜索索引需要同時進行批量處理或分析的大量數據集。隨著谷歌MapReduce和Google File System（GFS）的發布，大數據不再僅用來描述大量的數據，還涵蓋了處理數據的速度。

早在1980年，著名未來學家阿爾文·托夫勒便在《第三次浪潮》一書中，將大數據熱情地贊頌為“第三次浪 潮的華彩樂章”。不過，大約從2009年開始，“163大數據”才成為互聯網信息技術行業的流行詞匯。美國互聯網數據中心指出，互聯網上的數據每年將增長50%，每兩年便將翻一番，而目前世界上90%以上的數據是最近幾年才產生的。此外，數據又并非單純指人們在互聯網上發布的信息，全世界的工業設備、汽車、電表上有著無數的數碼傳感器，隨時測量和傳遞著有關位置、運動、震動、溫度、濕度乃至空氣中化學物質的變化，也產生了海量的數據信息。

大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。

大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特征而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以云計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。

第四篇：大數據時代

《大數據時代》讀書筆記

作者：邁爾舍恩伯格

出版發行：浙江人民出版社

版次：2013年1月第一版

讀者：物流一班、時菲陽

一、作者觀點

谷歌有一個名為“谷歌流感趨勢”的工具，它通過跟蹤搜索詞相關數據來判斷全美地區的流感情況。這就是一個典型的“大數據”的應用例子，舍恩伯格的這本《大數據時代》受到了廣泛的贊譽，他本人也因此書被視為大數據領域中的領軍人物。

作者提出了三點結論：第一，要盡可能分析事物相關的“全部”數據，而不是之前的隨機抽樣，即“樣本=總體”。第二，要樂于接受數據的繁雜，而不應過分追求其精確性。第三，重視大數據呈現的“相關關系”，而不要執于探索事物間的因果關系。

二、摘抄：

在甲型H1N1流感爆發的幾周前，互聯網巨頭谷歌公司的工程師們在《自然》雜志上發表了一篇引人注目的論文。它令公共衛生官員們和計算機科學家們感到震驚。文中解釋了谷歌為什么能夠預測冬季流感的傳播：不僅是全美范圍的傳播，而且可以具體到特定的地區和州。谷歌通過觀察人們在網上的搜索記錄來完成這個預測，而這種方法以前一直是被忽略的。谷歌保存了多年來所有的搜索記錄，而且每天都會收到來自全球超過30億條的搜索指令，如此龐大的數據資源足以支撐和幫助它完成這項工作。

發現能夠通過人們在網上檢索的詞條辨別出其是否感染了流感后，谷歌公司把五千萬條美國人最頻繁檢索的詞條和美國疾控中心在03年至08年間季節性流感傳播時期的數據進行了比較。其他公司也曾試圖確定這些相關的詞條，但是他們缺乏像谷歌公司一樣龐大的數據資源、處理能力和統計技術。

雖然谷歌公司的員工猜測，特定的檢索詞條是為了在網絡上得到關于流感的信息，如“哪些是治療咳嗽和發熱的藥物”，但是找出這些詞條并不是重點，他們也不知道哪些詞條更重要，更關鍵的是，他們建立的系統并不依賴于這樣的語義理解。他們設立的這個系統唯一關注的就是特定檢索詞條的頻繁使用與流感在時間和空間上的傳播之間的聯系。谷歌公司為了測試這些檢索詞條，總共處理了4.5億個不同的數字模型。在將得出的預測與07年、08年美國疾控中心記錄的實際流感病例進行對比后，谷歌公司發現，他們的軟件發現了45條檢索詞條的組合，一旦將它們用于一個數學模型，他們的預測與官方數據的相關性高達97%。和疾控中心一樣，他們也能判斷出流感是從哪里傳播出來的，而且他們的判斷非常及時，不會像疾控中心一樣要在流感爆發一兩周之后才可以做到。

所以，09年甲型H1N1流感爆發的時候，與習慣性滯后的官方數據相比，谷歌成為了一個更有效、更及時的指示標。公共衛生機構的官員獲得了非常有價值的數據信息。驚人的是，谷歌公司的方法甚

至不需要分發口腔試紙和聯系醫生——它是建立在大數據的基礎之上的。這是當今社會所獨有的一種新型能力：以一種前所未有的方式，通過對海量數據進行分析，獲得有巨大價值的產品和服務，或深刻的洞見。基于這樣的技術理念和數據儲備，下一次流感來襲的時候，世界將會擁有一種更好的預測工具，以預防流感的傳播。

三、感想：

看完本書有如下感想：

首先，作者站在理論的制高點上，條理清楚地闡述了大數據對人類的工作、生活、思維帶來的革新，大數據時代的三種典型的商業模式，以及大數據時代對于個人隱私保護、公共安全提出的挑戰。其次，文中的事例貼近現實生活，貼近時代，令讀者既印象深刻，又感同身受。此外，作者沒有使用大量的專業術語，沒有假裝一副專業的面孔。縱觀全書，遣詞造句，均通俗易懂。

其次，作者認為大數據時代具有三個顯著特點。

一、人們研究與分析某個現象時，將使用全部數據而非抽樣數據；

二、在大數據時代，不能一味地追求數據的精確性，而要適應數據的多樣性、豐富性、甚至要接受錯誤的數據。

三、了解數據之間的相關性，勝于對因果關系的探索。“是什么”比“為什么”重要。

最后，作者指出，隨著技術的發展，數據的存儲與處理成本顯著降低，人們現在有能力從支離破碎的、看似毫不相干的數據礦渣中抽煉出真知爍見。在大數據時代，三類公司將成為時代的寵兒。一是擁有大數據的公司與組織。如政府、銀行、電信公司、全球性互聯網公

司（阿里巴巴、淘寶網）。二是擁有數據分析與處理技術的專業公司，如亞馬遜、谷歌。三是擁有創新思維的公司，他們可能既不掌握大數據，也沒有專業技術，但卻擅長使用大數據，從大數據中找到自己的理想天地。

第五篇：大數據時代讀后感

《大數據時代》讀后感

看完“《大數據時代》——生活、工作與思維的大變革”，頗為感慨，這世界變化真的快！農業化、工業化、信息化時代的相繼經歷，使得世界天翻地覆。

我們不再熱衷于尋找因果關系，而應該尋找事物之間的相關關系。這個命題是我讀這本書最大的感觸。個人認為也是這本書最核心的思想。首先，書提出一個顛覆我以前認知的命題--“并非原子而是信息才是一切的本源”，將世界看做信息，看做可以理解的數據的海洋，為我們提供了一個從未有過的審視下的視角。它是一種可以滲透到所有生活領域的世界觀。這個命題是在書的最后一部分中的某一段中描寫的。我之所以把它放在最前面來講，因為我覺得，這是談數據化世界的前提，自然也是談論大數據的前提。書的中間部分有一節講到數據化和數字化的區別。經過我自己腦子的整理，把數據化世界這個命題列為大數據思維的第二步。寫到這里，我不由得反省下，我是不是有領悟到書的精髓所在，就是第一句話。書中另一個吸引我的地方就是，有很多觀點的論述，會從哲學的高度論述。雖然，自己肚子沒多少墨水，但是讀這些描述的時候，就會發現自己會更好的理解作者提出的命題。比如書中有一段文字

當我們說人類是通過因果關系了解世界時，我們指的是我們再理解和解釋世界各種現象時使用的兩種基本方法：一種是通過快速、虛幻的因果關系，還有一種就是通過緩慢、有條不紊的因果關系。大數據會改變這兩種基本方法在我們認識世界時所扮演的角色。

在附上一些事例的時候，用作者提供的“本質”去看待時，很容易理解，確實是這么回事。好了，那么大數據到底改變了我們什么呢，作者給出3點，大數據的精髓在于我們分析信息時的三個轉變，這些轉變講改變我們理解和組建社會的方法。

第一個轉變就是，在大數據時代，我們可以分析更多的數據，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不再依賴于隨機采樣（樣本=總體）

第二個轉變就是，研究數據如此之多，以至于我們不再熱衷于追求精確度

第三個轉變因前兩個轉變而促成，即我們不再熱衷于尋找因果關系，而應該尋找事物之間的相關關系。大數據告訴我們“是什么”而不是“為什么”。在大數據時代，我們不必知道現象背后的原因，我們只要讓數據自己發聲。

正如大家所知道的那樣，人類的大腦具備這樣的功能，它會把新輸入的刺激或信息與“過去的經驗或積累的部分知識”相對照，然后進行調整并接受下來。如果眼前新的現實與大腦中儲存的固有信息無法協調，便會在無意識中拒絕接受新的現實；或者通過自己一知半解的知識任意推測，使自己認識到的情況偏離實際。這是人的一種本能，目的在于使自己保持冷靜。所以作者稱之為revolution。

講了這么多，那么大數據到底給我們帶來什么。在這里，我只想談我感觸最深的，其他的有興趣的可以自己去了解。當然，書中提了很多，最多的就是，XXX公司或者個人利用大數據創造了多大的財富了，拋開這些表面的不說，最讓我動心亦或者是害怕的是---預測。

大數據的核心就是預測。它通常被視為人工智能的一部分，或者更確切地說，被視為一種機器學習。但是這種定義是有誤導性的。大數據不是要教機器像人一樣思考。相反，它是把數學算法運用到海量的數據上來預測事情發生的可能性。一封郵件被作為垃圾郵件過濾掉的可能性，輸入的“teh”應該是“the”的可能性，從一個人亂穿馬路時行進的軌跡和速度來看他能及時穿過馬路的可能性，都是大數據可以預測的范圍。當然，如果一個人能及時穿過馬路，那么他亂穿馬路時，車子就只需要稍稍減速就好。但是這些預測系統之所以能夠成功，關鍵在于它們是建立在海量數據的基礎之上的。此外，隨著系統接收到的數據越來越多，通過記錄找到的最好的預測與模式，可以對系統進行改進。

在不久的將來，世界許多現在單純依靠人類判斷力的領域都會被計算機系統所改變甚至取代。計算機系統可以發揮作用的領域遠遠不止駕駛和交友，還有更多更復雜的任務。別忘了，亞馬遜可以幫我們推薦想要的書，谷歌可以為關聯網站排序，facebook知道我們的喜好，而linkedin可以猜出我們認識誰。當然，同樣的技術也可以運用到疾病診斷、推薦治療措施，甚至是識別潛在犯罪分子上。

就像互聯網通過給計算機添加通信功能而改變了世界，大數據也將改變我們生活中最重要的方面，因為它為我們的生活創造了前所未有的可量化的維度。大數據已經成為了新發明和新服務的源泉，而更多的改變正蓄勢待發。

這是大數據帶來最核心的東西，動心的理由無須贅述，計算機會告訴你什么時候買什么雙色球可以中頭獎，想想心里是不是有一點小激動咧。當然這只是我打的一個比較夸張的比喻。至于害怕呢，書中有段話我很喜歡

公平正義的基礎是人只有做了某事才需要對它負責，畢竟，想做而未做不是犯罪，社會關系于個人責任的基本信條是，人為其選擇的行為承擔責任。如果大數據分析完全準確，那么我們的未來會被精準的預測，因此在未來，我們不僅會失去選擇的權利，而且會按照預測去行動。如果精準的預測成為現實的話，我們也就失去了自由意志，失去了自由選擇的權利。既然我們別無選擇，那么我們也就不需要承擔責任。這不是很諷刺嗎。

扯到這里，順便扯一下，書中另一段關于自由意志的描述

在哲學界，關于因果關系是否存在的爭論已經持續了幾個世紀。畢竟，如果凡事皆有因果的話，那么我們就沒有決定任何事的自由了。如果說我們做的每一個決定或者每一個想法都是其他事情的結果。而這個結果又是由其他原因導致的。以此循環往復，那么就不存在人的自由意志這一說了。----所有的生命軌跡都只是受因果關系的控制了。因此，對于因果關系在世間所扮演的角色，哲學家們爭論不休，有時他們認為，這是與自由意志相對立。

書中舉了個例子，舉了部電影《少數派報告》，當我看到這里的時候，“哎喲，我居然看過這部電影，想想心里還是有點小激動”，有興趣的可以去看下，大概就是講警察通過預測來提前抓捕犯人，不過不是通過大數據，是通過超人類的方式。當你什么舉動都可以被預測，相當于你完全暴露在太陽光下，換成你，你害怕不。

最后，附上兩段結語，一段是書中的一段話，另一段是我自己瞎編的大數據并不是一個充斥著算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的未來。

大數據終將會影響到我們，也像其他技術一樣會是一把雙刃劍，用得好，動心，濫用，害怕。如同核技術一樣，用的話，造福地球，濫用，給個金剛石地球你，照樣爆。我相信，未來的大數據的發展會如作者所說的，是一場生活、工作與思維的革命。

無論如何，大家看到這四個是不是有種，不管我上面扯得有沒有道理，通不通順，下面的話，會很有道理的樣子的錯覺（抄襲于《棟篤笑》）OK，無論如何，日子還是得照過。施主，我看你骨骼驚奇，是個練武奇才，最后送上《九陽神功》心法，以后維護世界和平的重任就交給你了。

他強由他強，清風撫山岡。

他橫由他橫，明月照大江。

他自狠來他自惡，我自一口真氣足。

無處不在的大數據：各種云計算，谷歌的神通，亞馬遜的推送，天涯人肉，微博萬能等等等等，我們掌握了新的工具，也獲取了以前從未有過的各種信息。大數據拉近了我們與現實的距離，“地球村”變成了“地球屋”，仿佛所有人所有事物都觸手可及，而這些牛逼哄哄的互聯網巨頭就在客廳展示著世界的每一寸光景。

然而，事實真的是這樣嗎？首先，從應用角度出發，低廉的運算能力和存儲空間，讓以前的樣本分析顯得非常簡陋——一些從全體數據挖掘出來，忽略精確而從大量數據的簡單算法得出來的結論顛覆了常識。但個人覺得，這只是統計學的終極目標——并沒有非常大的跨越，可能終結了回歸分析，有效性驗證等手段，但依舊還是統計。而革命性在于關注相關關系而非因果關系。現場討論從神學角度挑戰了因果關系的不可能——或者說人類用簡單思考的邏輯來定義因果，以及用之前小數據演繹出大概率事件來推導因果，都是不正確的。真正的因果關系應該屬于上帝的范疇，人類如果真的完全掌握之后，會統治整個宇宙。但我覺得，無需從神學觀點來討論，而可以借鑒量子力學對經典力學的顛覆——在原子層面上，經典力學會失效——那么在大數據層面上，普通的抽樣調查直觀反映會失效。而且從量子力學角度是很難推導經典力學的公式，那么從現在的慣有思維，也難以推導出大數據的因果關系。同時現場有討論，是否計算機可以精確地模擬每個原子，然后完整地展現微觀到宏觀的化學反應細節？我覺得首先是計算能力不足，其次即便設定原子的運動條件真的正確，計算結果未知但宏觀結果我們卻已經知道——牛頓的經典力學足以應付日常絕大部分情況了。好比切西瓜，究竟刀頭的鐵原子和西瓜的有機分子如何作用，真的重要嗎？回歸到商業領域，如果我們可以提高相關性的準確度，從而提高投入效率，那就已經足夠了。本來一個產品受到一半客戶喜歡，但如果通過大數據挖掘到更好的定位，有百分之八十的客戶喜歡，那么價值已經非常可觀了。

大數據幫助我們把未來的迷霧撥開了一點，但好比《沉重的肉身》當中討論的，更多的選擇權并不能帶給人幸福——因為知道自己不能做不能得到的也更多了。解決工作模式，生存意義，幸福之道等問題，關鍵還是看自己如何看待和使用這些新式工具以及新結論。引用《神探伽利略》里面的臺詞：可被重復的，一定有道理存在。那么現在重復的越來越多，更需要保持探索和敬畏之心，人才不會迷路。