「為什麼成績極好的學生會通不過谷歌的招聘？
我們可以從一個我親身的經歷說起。2005年是李開復擔任谷歌中國總裁的第一年，當時因為受到微軟競業禁止的限制，他能做的事情就是從各個學歷的大學生中招員工。當時最早的幾批員工錄取的決定都是谷歌山景城總部做出的，淘汰率極高。幾萬份簡歷下來，只錄用了幾十人。
李開復就問我們，為什麼淘汰率那麼高？我們告訴他，因為按照山景城的標準，合格的就那麼多。那些大量的成績極好的學生當時體現出了一個共同的問題，就是面對那些沒有簡單答案的問題，表現都不好。而當時有能力通過面試要求的人，今天絕大部分都成為了中國IT行業的頂級人才，包括快手的創始人宿華和拼多多CEO陳磊等。
為什麼那些成績很好的學生在谷歌的招聘中表現不好呢？其實，一個學生在學校里能遇到的任何問題，即便是研究生的畢業設計課題，答案都相對簡單。但在現實中，哪怕是一個小問題，答案都可能很複雜。
比如我在硅谷來信第二季中講過，我經常用「如何構建一個網絡爬蟲」來面試工程師，在學校里對這個問題給出的答案是很簡單的，寫成代碼不過2、30行，半小時就能搞定。但是在現實中，這個問題很複雜，谷歌一直維持著一個幾百人的工程團隊在解決這個問題，相應的代碼有幾百萬行。最近我正在寫我的新書《計算之魂》，裡面詳細討論了這個問題，我列舉了構建網絡爬蟲的十幾項細節，這還只佔真實系統構建工作中很少的一部分。我在書中講到的每一個細節，都夠三五人做個一兩年時間了。
類似的問題還有很多，我們在學校裡面三言兩語就能回答的那些題目，放到現實中，其實會變得非常複雜。我在之前的信中提到了，有些托福能考高分的去應聘行政助理，結果機票都訂不好，其實是同樣的道理。如果老闆給你把各種條件都限定清楚了，訂票這件事誰都能做，但是如果一個老闆有時間精力給你把這些條件都講清楚，那他還不如自己上網點擊兩下好了，何必要找助理來做呢？
如果一個年輕人因為在學校中的經歷，就以為世界上的事都能有一個簡單的答案，甚至還想著不花功夫碰運氣就能碰到一個簡單答案解決大問題，那他做的所有努力，可能方向都錯了。不幸的是，無論是在學校里還是在媒體上，總是在講一些故事，讓人以為存在這種靈機一動的答案。」

「小學生比NASA專家更聰明嗎？
有一個很典型的例子，是多年前我在國內媒體上讀到的一篇文章，標題大意是說「NASA專家不如小學生」，它講了這樣一個故事：
在上世紀60年代美國的阿波羅計劃中，要解決宇航員在太空中用筆書寫的問題，當時還沒有觸屏電腦，很多記錄只能用紙和筆做。但是，由於航天器在太空中處於失重的狀態，普通的鋼筆和圓珠筆裡面的墨水根本出不來。為此，科學家們鑽研了好長時間，花費了上百萬美元，也沒造出一種符合要求的「墨水筆」。於是NASA 向全國徵集解決方案，結果有一個小學生寄來一封信，內容只有一句話：「為什麼不使用鉛筆？」
這個故事乍聽之下讓人覺得很痛快，流傳很廣，有些人說這就是突破了思維的局限，甚至還有人因此覺得，民間科學家只要點子好，就能碾壓專業的科學工作者。
不過，恰巧我過去的老闆諾威格（Peter Norvig）就曾經在NASA的艾姆斯研究中心擔任主管，他就有一隻特殊的太空筆，他告訴了我這個故事的真相。
在60年代最初的太空項目里，無論是蘇聯還是美國都使用過木制鉛筆，其實這並不用一位小學生來提醒，是人就能想到。但是在失重環境下，鉛筆筆尖摩擦產生的碎屑會懸浮在空中，不僅對宇航員來講是潛在的危險，而且鉛筆芯的粉塵還可能進入到儀器中毀壞設備。再加上鉛筆在低溫下易碎，而且易燃，在太空環境中其實很危險，因此這個方案在航天探索的初期就已經被排除了。
最終幫助NASA解決了這個問題的是菲捨爾公司（Fisher），他們發明瞭一種可以在各種條件下使用的圓珠筆——無論是在失重的情況下、有重力時在任何角度下、在水中或者任何液體中，甚至在真空中，這種筆都可以使用；而且它耐低溫也耐高溫，在零下45度到200度的極端溫度下都可以正常工作。此外，這種筆上面的零部件也永遠不會脫落。為了研制這支筆，花了大約100萬美元，但這100萬美元花得很值，因為直到今天很多場合下還需要用到這種筆。
很多時候，那些不費太多力氣就能想到的所謂的「好答案」，很可能只不過是別人早就考慮過的、淘汰掉的答案。
我在約翰·霍普金斯大學讀書的時候，從我的導師賈里尼克教授那裡受益最多的，不是他告訴我「該怎麼做」，而是他告訴我「不能怎麼做」。很多時候遇到一個問題，我和同學都覺得想出了好的解決辦法，而他常常會告訴我們，這些辦法他們10多年前在IBM時已經嘗試過了，不管用。對於那些那麼多人都沒有想出答案的問題，不太可能存在靈機一動的答案。
在現實中，每一個細節問題都可能不得不安排一個專門的職位去解決，那些通過一些小手段就能解決的問題，常常只存在於很簡單的工作中。我一個朋友的孩子畢業後到了德國，進入了奔馳公司後做了很多年的機械工程師，幾年前一次我和她聊到騎車發動機的事情，我問她，為什麼內燃機已經有一百多年的歷史了，中國國產汽車的發動機還是做不好呢？
她說，今天的發動機和一百年前的完全不可相比，如果發動機研發中有1000個問題，你解決了其中20個，可能這個發動機就能工作了，但是它肯定不實用；你繼續研究，解決了100個問題，覺得所有的問題應該都解決了吧，其實這才只是商用的開始。
我和我弟弟也談過類似的問題，他現在在做半導體芯片設計，我問他，為什麼中國一些地方投資半導體，幾十億砸下去都沒有見個響？他和我講，假如做出一款在市場上能夠成功的半導體芯片要走一百步，那你其實走到第十步就能做出樣片了，很多人到這裡就覺得看到了勝利的曙光，其實還差得遠，接下來遇到的問題可能比想象的多十倍。
真實世界的複雜性
從他們的話中我就想到了一點：真實世界的複雜性要比大多數人想象的高很多。很多人努力，只是在前一百個問題里轉圈子，當他們解決了一百個問題後還沒有成功，就轉而去做另一件事了，結果就是總是在成功的圍牆外兜圈子。
今天有很多地方都會講一些所謂的應聘技巧。應聘技巧確實是有作用的，但它的作用是在實力的基礎上錦上添花。用人單位是否錄用一個員工，最關鍵的因素其實只有一個，實力。沒有實力，學會再多的應聘技巧也是白費。很多人看了一些電視劇、雞湯文章，以為學會了面試技巧就能得到好工作，可能只是竹籃打水而已。」

「很多人對於那些靈機一動的簡單答案津津樂道，常常講那些答案打破了思維的牆。其實，真正捆住人們思維的不是所謂的牆，而是一個人本身的能力、閱歷和經驗。兩米高的牆也擋不住姚明的視線，而對於身高不足三尺的小矮人來講，一道矮牆就可能讓他看不到眼前的世界。
為什麼我一直強調要「與賢者為伍，與智者為伍」，因為這其實就是我們以最快的速度增加經驗和閱歷的方式。不過要留意，從他人那裡得到的閱歷和經驗仍然是間接的，我們依然需要自己不斷地觸碰這個世界，那些經驗才會變成我們身體的一部分。
很多時候，我會覺得那些自以為是地質疑先賢的人是不可理喻的。是的，人都會犯錯誤，都有局限性，孔子、老子、亞里士多德、牛頓、釋迦牟尼都不例外。但是，對於我們這樣的凡人來講，對待先賢有兩個做法：一個是虛心地學習先賢思想的精髓，另一個則是不斷尋找先賢的錯誤以顯示我們的高明，顯示他們有局限性。哪一種做法對我們更有利是不言而喻的。
我們找出了先賢的局限性，說一句人無完人，也不過是說了一件大家都知道的事情，我們對人類文明的貢獻也不會因此就超過了那些先賢；但如果我們虛心地學習先賢的思想，運用到自己的工作和生活中，卻是實實在在可以終身受益的。」

譚新強：Galileo的教誨：人類非宇宙中心點
文章日期：2021年5月21日

【明報專訊】人類非常自以為是，一切以自己為中心的動物。自古以來，不止大部分人都以為大地是平或者是方的，他們更以為天上的星星、月亮和太陽，都是圍繞着我們而運轉的。當伽利略（Galileo Galilei）以望遠鏡觀察得來科學證據，支持哥白尼（Nicolaus Copernicus）的太陽中心論，他就被教廷批鬥和逼害了20多年之久。

即使現代人也有同樣自以為是的主觀願望。不少人偏見地以為近數十的所謂新發明，例如互聯網、手機、AI、機械人和加密貨幣等，都必然是人類史上最偉大和最重要發明。更有不少人甚至相信所謂加速回報定律（Law of Accelerating Returns），認為重要科技發明的速度不斷提升，很快就將達到人網合一的所謂「奇點」（Singularity）！

客觀點來看，這些科技發展雖重要，尤其互聯網和手機，令到日常生活更方便和豐富，但怎可能比火、蒸氣機、電力、電話、汽車和飛機等更重要？有人曾問過李光耀，什麼是偉大發明？他的答案是對新加坡而言，最重要的發明是空調！他認為在熱帶地區，如沒有空調，工作效率非常低，經濟發展必更困難。你可能以為李光耀此言是開玩笑，小小一台冷氣機，怎可能那麼偉大？但事實擺在眼前，新加坡是熱帶國家中，極少數（差不多唯一）能達到發達國家水平的國家之一，成功原素當然不止空調這麼簡單，但他立國不久即決定盡快在所有政府辦公室裝置空調，肯定對提升政府效率有極大幫助。

近20年科技無助提升生產效率
若以生產效率的趨勢來判斷近20年科技發展的成效和重要性，不幸客觀結論就必然是頗為失望，甚至驚訝。因為不論美國或中國，過去20年的勞動生產率（labour productivity）增長都不斷放緩（見圖1及圖2），就如數以萬億美元計的IT投資，每人手中一台超級電腦，都提升不了我們的生產效率。更不需遑論AI結合機械人，再加5G，所有工廠都應變得更自動化，需要的工人極少，理論上人均生產效率必定急速提升。

這麼多「超偉大」發明，怎去解釋生產效率增長率不加速反放緩的重大謎團？我認為可探討3個可能性。

（1）從1970年代開始，個人電腦（PC）開始崛起和普及，企業投入大量資源，期望生產力效率大幅提升。但長近20年的投資期，效果一直是失望的，在互聯網普及前，大部分電腦幾乎可算是獨立的，主要用途只包括文書處理（word processing）、電子試算表（spreadsheet）和簡單資料庫（database）等，即使有通訊功能，也只限於速度極慢、撥號連線的modem。在這個單打獨鬥的環境下，大部分PC亦是一台昂貴的高級打字機，對生產力提升當然有限。後來隨着互聯網崛起、寬頻普及，企業開始看得到大量投資IT的回報。當然互聯網的發展，提供了創立大量新企業的機會（但即使如此，上世紀七十年代至今的生產力增長也一直放緩）。

同一道理，過去30年的新科技發展，將有重新提升生產力效率的一天，可能只是時辰未到。我贊同有此可能性，但到底現代科技，缺乏什麼催化劑，防止它們完全體現潛能？我也沒有準確答案，部分可能是投放的量未足夠，例如5G，大家一直期待網絡速度馬上提升10倍以上至Gbps級別，但事實上在美國和中國的用戶體驗極差，平均速度提升50%不到，某些情况和地區，甚至比4G更慢，亦較受障礙物如牆壁阻礙接收。應用方面更缺乏「killer apps」，據說在中國的流行5G App是Speedtest，就是用來測試通訊速度！現時平均每個基站服務約7000用户，當然寄望繼續增加密度，到了某個水平，希望能較成功體現5G功能。除此，高頻率的mmWave網絡仍在起步階段，高頻率才可真正大幅提升速度，但不幸物理上，mmWave穿透力更差，要實現IoT夢想，實時遙控高速機器，進行精細手術和應用於交通系統等，仍面對極大挑戰。

（2）人均生產效率增長放緩，有可能是定義和數據準確度的問題。會否是不可以金錢來量度近代科技發展所帶來的所有好處，除經濟增長外，亦有助改善人類健康、延長壽命，以及提升快樂感？有可能，事實上在過去200多年，全球人類壽命的確上升很多，從不到30歲升至現在的70多歲；但大部分應該是公共衛生的改善，尤其自來水的普及，農業進步導致營養改良，以及接生技術和環境改善，大幅減低嬰兒夭折率等，而非來自先進癌症治療法或基因工程技術。當然，近年英美的平均壽命更出現下跌趨勢。快樂的定義更抽象，跟科技發展更沒有一個必然關係，去多幾次日本就一定開心啲？著名人類學家Steven Pinker認為，原始的hunter-gatherers，以狩獵為生，不用花太多時間工作和計劃生活，平均快樂度反而比生活較穩定和富庶的農業社會高很多。原因是農業需要長達一年的工作計劃、播種、灌溉、收割和儲糧等等，全年忙碌，亦需全年憂慮天氣和瘟疫等。現代人更惨，不止需要計劃一年，未上幼稚園，已需要開始計劃人生，每年每月每日都有無窮無盡的所謂工作、責任和煩惱。

有人企圖解釋，可能分母也有問題。人均生產力增長減速，或者是因為現代經濟高度自動化，需要工作的人愈來愈少，即是失業，underemployment和不需工作的人愈來愈多，所以人均生產效率就被拉低了。這個解釋有兩個問題，首先在這次COVID大流行前，以美國為例，失業率跌至3.5%的50年新低，何來工作人數在減少？近月隨着美國疫情減退，失業率又再急速下降，所以此論點不成立。

有人指出，雖然表面失業率低，但有不少人不再尋找長工，只做點「零工」（gig），或只領救濟，所以人均生產效率被拉低。我沒有深入研究過，但我懷疑近年underemployment的情况，是否真的比以前嚴重。我的印象是從前較以農業為重的社會，鄉下的「閒人」更多，城市化才是提升人均生產力的最重要元素。

總括來說，我承認經濟數據未必能夠完全反映科技進步對人類的影響，但仍不可以此為解釋生產效率增長放緩的藉口。

人類發展漸近兩科學極限
（3）我認為最重要的解釋是人類發展已逐漸走近兩個科學上的極限。第一個是地球資源所能提供的可延續發展極限。人類發展，從古至今，尤其從工業革命開始，都可說是建築在耗用地球資源身上，尤其倚賴化石能源，最初是最髒的煤炭，後來是更好用但更有限的石油，再加上較清潔但難儲存運輸的天然氣。近年我們當然開始發現化石能源的碳排放，帶來嚴重氣候變化問題，如不能在極有限時間內解決，足可導致一次全球大規模動植物滅絕災難！

樂觀來看，這個危機當然也提供很多發展再生能源、電動車輛（electric vehicle, EV）、儲能、碳捕獲（carbon capture），以至「地球工程」（geoengineering）技術的機會。但不能否認的是地球本身是個充滿有機化學（organic chemistry）的環境，最方便的能源必然是與炭相關的，石油的能源密度是任何電池技術的20倍以上。按《巴黎氣候協議》的計劃，人類必須在2050年前達到碳中和，談何容易？去年因疫情，全球碳排放確下降了約6.5%，接近但仍不到每年遞減7%的目標，今年美、中等經濟重開，有可能達標嗎？

另一個更根本的是物理的極限。歷史上最偉大的科學突破，毫無疑問是二十世紀初，愛恩斯坦的狹義和廣義相對論，和稍後由玻爾（Niels Bohr）、海森堡（Werner Heisenberg）和薛丁格（Erwin Schrodinger）等人所發展的量子力學（quantum mechanics）。兩套理論非常偉大，亦有極大實用性，核能和核武正是它們的結合，是禍是福，見仁見智。但不幸過去60年，理論物理已可說碰到了堅硬牆壁，相對論與量子力學有非常根本性，甚至哲學性矛盾，聰明如愛恩斯坦，窮人生最後30年努力，也無法解決此問題。後人想出很多充滿創意的理論，例如超弦理論（Superstring Theory），但全都是紙上談兵，毫無實驗證明，所以於事無補。

物理極限對應用科技和經濟發展有很大影響。整個IT革命都是由半導體技術進步所推進。最有名的摩爾定律（Moore's Law），雖並非一條真正永恒不變的物理定律，但在過去50年，一直是芯片發展的一個指標。事實是每一代的芯片發展，雖仍在進步，但速度早已放緩，最初摩爾定律預期每9至I2個月，芯片密度即可翻一倍，近年已放緩至兩年以上。強如過去的老大英特爾（Intel），已停滯於14nm兩年以上，只有台積電和三星能繼續推前，能成功生產7nm芯片。即使台積電等能如期做到2nm，無疑必將接近物理極限，再縮小必將帶出各種量子世界的奇怪現象如「穿隧效應」（tunneling effect），極難控制芯片性能。

在應用層面上，影響也必極大。單是AI無人駕駛，已是個極重要的科技夢想，亦是Tesla股價的一個重要支柱。馬斯克（Elon Musk）教主是個頂級銷售員，他一直不斷告訴「信徒」無人駕駛是個相對簡單的ANI（Artificial Narrow Intelligence）應用，只需GPU或ASIC夠快，加上視覺數據，必可在短期內成功。按馬斯克的說法，年輕一代不需要學駕駛汽車，法律甚至將禁止人類開車，所有汽車變成AI無人駕駛的EV。

無人駕駛為極複雜AI難題
事實上，無人駕駛是個極複雜的AI難題，最近連馬斯克開始承認困難比原先想像中高很多。不止Tesla，大部分其他公司都碰到同樣問題，不少甚至已放棄。Uber和Lyft都計劃出售無人駕駛部門，Alphabet的Waymo，近日CEO和CFO等多位高層相繼辭職。德國各大汽車廠近日都推出質量非常不錯的EV，但並無太多AI功能。

我一向認為無人駕駛沒那麼簡單，應屬於AGI（Artificial General Intelligence）問題，即需要所謂common sense。人腦當然遠比電腦慢，但複雜度遠比芯片高，人腦neurons（神經元）數量超過1000億，synapses（突觸）數量更超過125萬億，更加是三維物體，連形狀和組織都對人腦的思考、性格和整個意識（conciousness）非常關鍵，遠比現時最先進二維為主，7nm GPU的540億原子粒多和複雜。即使未來用到2nm技術，能做出人類common sense的機會仍很低。不少AI專家認為，AGI需要whole brain simulation，或甚至不可以矽為基礎原料，改以用所謂wet ware，不知是否想以基因工程技術，在試管中培植出一個以碳為基礎原料的有機AI系統？聽起來，比Frankenstein（科學怪人）更恐怖！

我沒有答案，只想提醒大家不要過度自以為是，人類始終是渺小的，我們對宇宙的認知非常有限！

（中環資產擁有Tesla、Uber、Alphabet、台積電及三星財務權益）

中環資產投資行政總裁
[譚新強 中環新譚]

https://www.mpfinance.com/fin/columnist3.php?col=1463481132098

你的孩子愛畫圖嗎？引導孩子畫畫心得分享（文長）

在分享之前，一姐爸想先問問大家：「請問各位爸鼻媽咪，小時候喜歡畫畫的人請舉手？」
（大家應該都在心裡默默的舉手）

那現在也喜歡畫畫的請舉手？
相信舉手的人一定寥寥無幾，為什麼呢？答案很簡單，因為畫得不像，所以不敢再畫了（一姐爸就是這樣）。

反觀像一姐這樣學齡前的孩子，只要給他一支筆，一張紙，就可以很自得其樂的畫起圖來，
一姐：這是媽媽，這是爸爸，這是一姐，這是我們家的奶茶（兔子）
但是一姐爸一看，完全就是「鬼畫符」，根本就看不懂，這時候該怎麼辦呢？一姐爸最近有一點小小心得，來跟大家分享一下。

❤️建立規矩，讓孩子正確的使用工具
不管是使用任何的繪畫工具，像是：彩虹筆、色鉛筆、彩色筆、粉臘筆、甚至是水彩等等，一姐爸媽第一件事情就是告訴一姐要「愛惜使用」，色鉛筆、粉臘筆不可以太用力畫，筆芯會斷掉；彩色筆使用完一支就要蓋上蓋子放回原位，不然會乾掉不能用.....諸如此類，建立好規則，事後畫圖事半功倍。

❤️只要畫在規定範圍內，請讓孩子盡情的畫
有時候孩子拿起筆，就開始隨意、甚至是瘋狂的塗畫，在大人眼裡或許是胡鬧，但孩子有可能正在嘗試「如何畫」、「如何使用繪畫工具」，所以這時候一姐只要畫在規定的範圍內（紙張），一姐爸不會給予任何的干涉，讓一姐盡情地嘗試繪畫的可能，之前一姐有一度好愛畫牆壁，這時候一姐爸就會用大海報或者月曆紙貼一貼，喜歡畫就盡情畫吧！

❤️「問」孩子你在畫什麼？
每一個孩子的內心都是獨一無二的，生活環境與接觸到的事物也不盡相同，所以在繪畫的時候，孩子總是會有自己獨特想法，有時候一條線代表的就是一個人；有時候一個圈圈代表的是一棟房子；有時候路邊石頭比一個人還要大.....
（其實那是孩子的「自我中心主義」，認為重要的、喜歡的事情就畫的特別大）
這時候大人看不懂，那就「問」孩子你在畫什麼？
讓孩子自己來說說畫圖的內容，透過孩子自己陳述畫中的人物跟物品，其實也可以讓父母更了解孩子的想法，同時也可以讓孩子建立表達、論述的能力。

❤️誰說葉子就是綠色，花就是紅色跟黃色
有時候我們都會用「大人」的思維，跟孩子說，地上的草是綠色。
但是，誰說葉子一定是綠色的呢？世界上還是會有黃色、紅色的葉子，甚至在不同氣候與光影，葉子的顏色也都不盡相同。
所以請不要「顏色」來侷限孩子的思維。
另外一姐之前也參加「水彩」彩繪DIY活動，成品的顏色五花八門，甚至有些地方重複塗了很多種顏色，結果看起來就變成「💩色」，但是過程中，一姐就曾經邊畫邊說：媽媽你看，我在藍色的地方在用紅色，就變成「紫色」了耶！
是的，讓孩子盡情的使用顏色的同時，孩子也會自然地學會「三原色」的概念。當然，如果同時有大人的引導孩子去發現這個原理，或許孩子可以更快接觸到不同的刺激與想法。

❤️畫不像是正常，用觀察的方式引導孩子
一姐最常畫的就是「媽媽」，但是每次畫出來的媽媽，總是眼歪嘴斜，眼睛是圈圈、鼻子是直線、嘴巴是橫線....，
這時候一姐爸媽會請一姐看看媽媽的臉，引導一姐來畫畫。
一姐媽：一姐，你在畫媽媽嗎？
一姐：對啊！
一姐媽：那這是媽媽的眼睛嗎？
一姐：對啊，這是媽媽的眼睛，媽媽的鼻子.......

一姐媽：一姐，你畫得真棒，不過你看看媽媽眼睛上面有什麼啊？
一姐：眉毛。
一姐媽：對啊，那你可以幫媽媽畫上眉毛媽？

一姐媽：一姐：媽媽的鼻子有洞洞嗎？
一姐：有喔！
一姐媽：對啊，這是媽媽的「鼻孔」，這樣媽媽才能呼吸啊，你可以幫媽媽畫上鼻孔嗎？

一姐媽：一姐，你看看媽媽的嘴巴有什麼（張開嘴）
一姐：有嘴唇
一姐媽：喔，對耶，而且媽媽上嘴唇跟下嘴唇，這樣嘴巴才可以合起來啊，你畫的媽媽有上下嘴唇嗎？
一姐：沒有耶！（然後伸手在畫了一條橫線）
一姐媽：那你看看我嘴巴還有什麼？
一姐：牙齒！
一姐媽：喔！你有看到啊，那你可以幫我畫牙齒嗎？
（一姐開始畫牙齒.....）

千萬不可以用數落、嘲笑或者責罵，或者拿著孩子的手一起畫，當孩子畫出來的東西你看不懂時，請不要用類似這樣的口吻跟孩子說：
「你畫的是什麼啊？媽媽都看不懂？」
「上次不是跟你說過人要這樣畫嗎？你怎麼還是把嘴巴畫成一條線？你會畫畫嗎？」
「你畫得一點都不像，爸爸來教你，眼睛要這樣，耳朵長在這裡......」

如果用類似這樣的口吻或手法，相信孩子會對於自己畫出來的東西沒有信心，擔心畫得不像，別人看不懂，那就乾脆不要畫了，
所以千萬不要以「畫得像」做為評分標準，而是應該讓孩子自己來解釋自己的畫圖，為什麼他要這樣畫？

其實孩子的畫圖的過程中，除了正在練習手部係為肌肉的發展，同時也在學著透過觀察，把看到的事物具體畫出來，而孩子的世界與看待事物的角度，是大人無法預期的，那就讓孩子好好地盡情發揮吧！

圖片中是一姐2y11m畫的全家福，媽媽最大，有著長頭髮，一姐是旁邊小小的紅色人偶，爸爸則是上方的藍色小人，
千萬不要覺得媽媽長鬍子了，其實那是牙齒啦！

＃別讓一姐不開心 ＃愛上畫畫