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东西问丨刘敬辉:美国教科书如何塑造美国孩子的中国印象?******

  中新社北京1月9日电 题:美国教科书如何塑造美国孩子的中国印象?

  ——专访加州州立大学终身教授刘敬辉

  作者 任雨萌

  2022年,全美已有伊利诺伊州、新泽西州、加州等7个州要求K-12(幼儿园最后一年至12年级)教学中必须涵盖亚裔文化的相关内容。在此之前,美国中小学历史和社会学课程指导大纲标准中,已列出有关中国历史文化的知识点,但其准确性和全面程度不尽人意,导致学生对中国的认知可能出现偏差。

  教科书作为孩童了解世界的窗口,将奠定一个人的思想和文化基础,以“先入为主”的方式影响其一生。美国教育学博士、加州州立大学华裔终身教授刘敬辉(Jack Liu)近日接受中新社“东西问”专访,解读美国孩童获得中国历史文化启蒙的主要渠道,探究美国教科书背后的中国观。

  中新社记者:一般来说,美国K-12学段的孩子对中国的了解有多少?在他们的印象中,有哪些词汇可以代表中国?

  刘敬辉:由于中国历史文化教育在美国并非主流,美国孩子对中国的了解并不多,了解程度存在地域差异。以加州为例,当地孩童在多元文化中成长,身边不乏华人或华裔同学的身影,因此见怪不怪。然而,他们的认知中,这些同学仅是肤色、样貌与自身不同,其他并无太大差别。

中华文化大乐园纽约夏令营在布鲁克林鸣远中文学校开营。廖攀 摄

  实际上,美国人是从少数族裔的角度出发看待华人的——美国有三大少数族裔群体,非裔(Africa Americans),墨西哥裔(Chicano或 Chicana)或拉丁裔(Latino Americans),亚裔(Asian Americans)。这里的亚裔与我们印象中的亚洲人概念不同。在我们看来,亚裔主要由东亚群体组成,但美国把所有的亚洲人,包括菲律宾人、印度人也涵盖在这一大概念中。

  至于哪些词汇与中国有关,“熊猫”毋庸置疑是其中一个。至于孔子等历史名人,由于仅出现在课堂中,并非孩子们的兴趣爱好,因此不会过多关注。

  中新社记者:美国学校提供的汉语教学或中国的历史教育能否被视为了解认识中国的主要渠道?他们从教科书中看到的中国是什么样的?

  刘敬辉:对于美国青少年来说,除非其父母曾去中国旅游,或他们有非常要好的中国朋友,教科书应是他们学习中国历史文化的主要渠道。然而,学生在教科书里学到的仅是一部分中国文化,对当下中国的发展了解甚少。

  美国学生在小学最后一年(六年级)开始接触中国早期古代文明。在美国教科书中,中华文明被列为世界八大文明之一,除我们所知的四大古文明(古中国、古印度、古埃及和古巴比伦),美国增列出玛雅文明、罗马文明、希腊文明和犹太文明。因此,美国学校并未将中国历史单拎出来细致讲解,孩子们也是将华夏文明作为古文明之一来学习记忆的。

2014年10月17日,经过美国宝尔博物馆董事长施刘秀枝女士历时11年的不懈努力,120余件珍贵的三星堆文物和金沙文物漂洋过海来到美国加州,拉开“中国失落的古文明:神秘的三星堆”展览帷幕。毛建军 摄

  中新社记者:美国课堂在介绍中华文明起源时,有哪些特点?其中对东西方历史的对照研究比重大吗?

  刘敬辉:美国教科书以时间为线索、按主题将同时期的几大文明对比讲解。

  例如美国教科书基于“轴心时代”学说,将孔子和儒家学说为代表的中国文明与希腊文明作比较。“轴心时代”学说认为,公元前500年左右,全世界最发达的几种文明同时存在。

  美国教科书中,古希腊哲学家苏格拉底开创了整个欧洲、甚至西方文明,奠定了各类学科发展的基础;在遥远的东方,孔子则是同时期成就卓著的思想家、哲学家,他开创儒家学派,创办私学。

  书中还特别提到,与苏格拉底并称“希腊三贤”之一的亚里士多德进一步创建了Academy(学院),作为人们交流所学的场所,西方自此形成了辩论的艺术。而同时期中国的“稷下学宫”能与之媲美。稷下学宫现位于山东淄博,是齐宣王为各学派学者设置的辩论场所,许多已有声名、著书立说的学者在那里碰撞出了思想的火花。

航拍稷下学宫遗址。稷下学宫始建于公元前374年,是世界上第一所由官方举办、私家主持的特殊形式的高等学府,促成了天下学术“百家争鸣”局面的形成。梁犇 摄

  这些内容鲜少出现于中国的历史课本中,反而出现在外国的教科书中,这是因为按照西方的标准,辩论是文明进步的重要一环。

  再如美国教材中讲到罗马时会介绍中国汉朝,将罗马鼎盛时期称作“黄金时代”,认为中国的“黄金时代”是汉朝,因为汉建立了一套不同于秦的统治思想,令儒家思想成为正统,也因为佛教于汉明帝时期最早传入。教材中则侧重讲丝绸之路和佛教传入中国的相关知识。

  中新社记者:在你看来,美国课本上的知识能否让青少年对中国的了解足够准确、全面?若不能,不足之处有哪些?

  刘敬辉:实际是不全面的,由于美国教材将世界上所有的文明都以对比的模式教授,因此各个文明都是以断点的形式呈现。就中国历史来说,美国仅介绍了几个朝代,因此学生在学习时会遇到许多困惑。

  与此同时,美国中小学历史教科书及历史教学模式往往过多以美国的政治和国家利益为中心,从西方历史文化角度出发解读中国。

美国教科书中有关孔子讲学的内容。受访者供图

  如美国小学课本在突出孔子的为官经历时,将其鲁国“司寇”的官职直接译成“司法部长”。在介绍儒家思想时,美国中小学课本也仅集中于孔子个人的思想成就,将儒家思想看作孔子主义(Confucianism),只取前期的儒家思想,也就是春秋时期的儒家思想做片段化的截取讲解。

  到了大学阶段,美国教材则将儒家思想作为宗教来讲,就是儒教,英文同样写作Confucianism。这种解读实际是将西方宗教的框架体系套用于中国所得的结论。

  在西方,包括马克斯·韦伯等社会学家都认为,宗教改变了欧洲,宗教带来了资本主义,因此他们也沿用宗教这一概念来讲述中国历史,这是不准确的。

  中新社记者:如果说中国古代史离美国青少年距离较远,那他们是否了解在美华人的情况?除课本外,有无其他知识普及的途径?效果如何?

  刘敬辉:目前美国中小学课本中关于华人移民史的内容基本缺失,部分大学会开设有关亚裔的课程,其中包含华人移民史。另外,由于教科书由各州制定,因此情况存在地域差异——在华裔人口较多的美国西部,会有更多高校设置相关课程。

美国世界史教科书封面。受访者供图

  实际上,一些与华人移民相关的历史文化早已浸润于美国人的日常生活中,但如果书中不讲,美国人不会意识到。

  如“Long time no see”(好久不见)这个英文短语实际是华人创造的。19世纪中期,一些在美修建铁路的华工略懂英语,他们将中英糅杂在一起,创造出了“Long time no see”的说法。虽然语法有错误,但这一短语自此进入英文语言体系,并成为主流。还有“tea”源自广东话里的“茶”;“silk”就是中文的“丝”,读音很相近。

  除课本外,华裔名人也是美国青少年了解中国的窗口。且随着近年来亚裔平权运动在美兴起,更多美国人对华人有了进一步的认识。

  前不久第三代华裔移民黄柳霜登上美国货币就是在此大背景下发生的。黄柳霜是首位在好莱坞星光大道留星的华裔演员,实际上她也是首位批评好莱坞种族歧视、同工不同酬的女性。

美籍华裔女演员黄柳霜。George Rinhart 摄

  中新社记者:目前,全美7个州的K-12教材中有关中国或华人的内容大致有多少?如何让美国新生代更加全面、准确地了解和认识中国?

  刘敬辉:虽没有具体统计数字显示相关内容占比,但该比例是逐渐增多的。其中一个表现是,教科书中开始出现描绘华人的插画,以前这些插画主角都是白人。而这一现象不局限于历史课本,数学书中也能看到华人父母搂着孩子学数学的插画。

  让美国新生代更加全面准确了解和认识中国的最佳途径是赴华留学。我曾于2008年带领美国学生去山东青岛游学,让他们跳脱出教科书里有关古代中国历史的只言片语,亲自感受中国的历史文化和当下发展。

浙江省湖州市德清县新市古镇,皮影戏艺人指导留学生练习皮影戏。谢尚国 摄

  实际上,这一教学方法的效用已在东南亚得到充分印证。菲律宾华人企业家陈永栽在培养子女接触中华文化时分三步走,第一是学华文,第二是到中国各个省份参观探访,第三是将他们送进北大接受教育。在这一点上,美国基础教育可以借鉴。

  中新社记者:自小形成的对华印象会对青少年的成长过程造成哪些影响?这些初始观感在塑造下一代涉华认知时发挥怎样的作用?

  刘敬辉:美国青少年自大学一二年级接触通识教育,再加上阅读各种新闻媒体的报道,或赴华游学后,才会形成较为完整的对华印象。但他们的中国观却是在接受基础教育的过程中启蒙的。

  中国观通常存在学生或普通民众的潜意识中,当外界产生事件(events)时,会激发对“事实”的认知并形成观点。这种认知和观点来源于他们曾经接触的有关中国的知识和长久的主流社会文化氛围的感知。

德国小伙托比(Tobi)“#IAmChina”(我是中国)的标签,在不同的国际社交媒体上传递对中国抗击疫情的声援。视频截图

  我主导的一个中外研究团队研究发现,厘清美国中小学教材中的中国关键词,有利于了解美国青少年所学习的中国历史、文化和相关中国观的形成过程,从而掌握美国高校学生的已经逐渐形成的中国知识框架。

  希望未来编写一本工具书,以兴趣为起始点,解密中国观背后的关键词,令美国青少年读者通过对这些关键词的理解,塑造比较全面准确的中国观。简单来说,就是用关键词引出中国故事,讲好中国故事。(完)

  受访者简介:

加州州立大学终身教授刘敬辉

   刘敬辉(Jack Liu),美国教育学博士,美国加州州立大学华裔终身教授,研究领域为汉学、中国文明、德鲁克跨文化管理哲学。

                                                                                                                                                                • 未来的诗和远方,或许是机器人为我们“负重前行”******

                                                                                                                                                                    近日,美国研究人员在探索一种新的机器人训练方法时发现,对工具的语言描述可以促使模拟机器人加速学习使用各种工具,也就是说,熟练使用工具的机器人可以帮助人类完成重复性或挑战性任务。

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                                                                                                                                                                    美国工程与机器人设计公司波士顿动力(Boston Dynamics)联动自家的四足机器人Spot人形机器人Atlas跳起了男团舞。它不仅可以完成动作,还能将歌曲MV中的人物动作模仿出来。这些舞蹈的展示不但有趣,还体现了机器人之间如何稳健、灵活地合作。

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                                                                                                                                                                    医学手术通常要求高精度操作。以玻璃体视网膜眼科手术为例,理想手术操作精度要求为10微米,是头发直径的1/8。而医生手部物理抖动幅值一般为100微米,这意味着完成一台高精度手术对医生的要求极其苛刻。

                                                                                                                                                                    有了手术机器人的介入,医生可以在相机反馈的辅助下,利用操纵杆控制眼球切口中的微型视网膜手术机器人R2D2,将起皱的视网膜(厚度仅有10微米)铺平,修复病人的视力。

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                                                                                                                                                                    配备机器视觉、图像识别等技术,动车组检测机器人已经拥有了动车一级检修作业能力。

                                                                                                                                                                    它由检测机器人、中心服务器、手持移动终端、列位检测和信息管理平台等五大模块组成,可全自动检测所有型号动车组车底和转向架可视部件,具备数据无线传输、故障自动判断等功能,作业效率是人检的2.75倍。

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                                                                                                                                                                    日本机器人公司SBRH研发了一款机器人Pepper,可以对人类的面部表情进行识别和解读,与人脸识别技术相伴而生。通过对人类情感甚至是心理活动的有效识别,使机器人获得类似人类的观察、理解、反应能力,可应用于机器人辅助医疗康复、刑侦鉴别等领域。

                                                                                                                                                                  图源:中国机械工程学会

                                                                                                                                                                    06

                                                                                                                                                                    助行走

                                                                                                                                                                    2014年,世界杯开幕式首次由一位瘫痪少年负责开球。这位少年借助先进的机械外骨骼结构,通过大脑意识从轮椅上站起来大脚开球。

                                                                                                                                                                    机械外骨骼结构被视作“可穿戴的机器人”,兼具有机器人的智能性与人体骨骼的仿生性:外骨骼通过各类传感器探测脑内电极和肌肉电信号,将活动信号传输给机器人,机器人再进行具体的机械动作。

                                                                                                                                                                  图源:环球网

                                                                                                                                                                    07

                                                                                                                                                                    做清洁

                                                                                                                                                                    目前使用最普遍的是清洁机器人。随着技术的迭代升级,清洁机器人的功能逐渐多样化,也可以满足多样化清洁需求,已经应用至交通枢纽、写字楼、园区等诸多场景。同时,清洁机器人的产品品类也日渐多元化,除了可以地面清洁之外,还出现了泳池清洁机器人以及解决幕墙清洗难题的高空清洁机器人

                                                                                                                                                                  图源:pixabay

                                                                                                                                                                    08

                                                                                                                                                                    忙配药

                                                                                                                                                                    零售药店沃博联(WBA)正在研究使用机器人技术来配药。目前该公司配置了9个自动化“微型配送”中心,机器人可以配制80种不同的药物,为2000多家药房提供支持,每小时最多可以处理300张处方的配药,这与一家人手充足的药房一天配药数量相同。

                                                                                                                                                                    这不仅是为了节省劳动力成本,还可以缩短病人在药房里的等待时间,药剂师可以投入更多精力为病人提供咨询服务,处理紧急处方需求等。

                                                                                                                                                                  图源:pixabay

                                                                                                                                                                    09

                                                                                                                                                                    进厨房

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                                                                                                                                                                  图源:pixabay

                                                                                                                                                                    10

                                                                                                                                                                    帮搜救

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                                                                                                                                                                    根据这些规则机器人可以实现复杂的集体“越狱”行动,并在未来应用于解决复杂的问题,如建筑、搜救和防御。

                                                                                                                                                                  图源:网络

                                                                                                                                                                    机器人的功能多样化离不开其3D视觉系统、位置测绘以及机械工程的进步。“集群智能”(swarm intelligence)也越来越帮助机器人共享任务并一起工作。此外,通过5G或Wi-Fi网络连接,可以实现对机器人的远程监控、编程和故障排除。

                                                                                                                                                                    知识的量化与技术的进步不断为机器人带来新变化,而对于人本身而言,其最宝贵的智慧与灵性终究不可量化。如何做好机器与人的协同共生是未来我们共同面对的课题。

                                                                                                                                                                    审核:张宁 策划:李政葳  撰文:穆子叶 编辑:李飞

                                                                                                                                                                    参考 |新华社、参考消息网、科学网、科技日报、虎嗅

                                                                                                                                                                    (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                                                                                                                                                  [责编:天天中]
                                                                                                                                                                  阅读剩余全文(

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                                                                                                                                                                  2024-07-15
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                                                                                                                                                                  2024-11-07
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                                                                                                                                                                  2024-06-26
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                                                                                                                                                                  2024-03-30
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                                                                                                                                                                  2024-03-28
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                                                                                                                                                                  2024-01-23
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                                                                                                                                                                  2024-10-13
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                                                                                                                                                                  2024-08-02
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                                                                                                                                                                  2024-04-23
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                                                                                                                                                                  2024-08-08
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                                                                                                                                                                  2024-03-01
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