在教育孩子就是Machine Learning一文中,我们讲到教育孩子就是设置正确的激励函数和惩罚函数。今天谈谈父母教育孩子的一致性问题。
当孩子做了一件事情,父母最好能有一致的反应,也就是有同样的激励函数和惩罚函数。如果父母意见不同,最好先背着孩子商量一下,达成一致后再向孩子表达。这样的好处是孩子不会收到来自父母不同的反应,而觉得无法适从。在Machine Learning中,对一个例子,同时给出正确和错误的判断,那这个machine就也不会被train好。
也即是说,父母同时一个红脸一个白脸的情况是不可取的。如果父母中的一个人想管教孩子,而另一个人百般维护,那这个孩子是绝对不会学习教训的。那为什么父母中的一个会百般维护呢?因为太爱孩子了?非也。是因为他(她)内心中希望孩子和自己更亲密,比孩子和配偶关系更好。这种人是自己内心更缺乏爱和安全感,所以想要通过对孩子的爱护来建立让自己更安全的感觉。他(她)的目标已经是为了自己,而不是为了更好的教育孩子。目标已经变了,怎么可能会教育好孩子。这种情况在夫妻关系不好的家庭中更常见,因为他们在夫妻的关系中找不到安全感,就想从和孩子的关系寻找安全感。父母能有意识的认识到这一点,就可以在激励函数和惩罚函数上达成一致。即使夫妻的关系没那么好,也不要让孩子成了因此而错误教育的牺牲品。
最近跟踪韩国瑜。韩冰的家庭环境是个很好的样版,韩国瑜和李佳芬都是商量好的。这样的家庭才包容有爱。
毕竟人类的历史比Machine Learning长多了。