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为什么很多人赞成把英语主科降为副科作为选修(3)

来源:数理化学习 【在线投稿】 栏目:综合新闻 时间:2022-12-21 17:21
作者:网站采编
关键词:
摘要:多数人学习英语,在实际工作中使用不到的,但是学习英语却耗费了大量的时间。更为关键的是,很多人学习出来的英语,都是哑巴英语,听不懂,说不出

多数人学习英语,在实际工作中使用不到的,但是学习英语却耗费了大量的时间。更为关键的是,很多人学习出来的英语,都是哑巴英语,听不懂,说不出,记忆的单词,因为用得少,多数都会忘掉,这样的投入,有何用?

当然,这并不是说英语不重要,毕竟很多高科技都掌握在西方人手里,对于医学、计算机等领域的人来说,学习英语非常重要,这也是把英语设为选学的原因,选学不是不学,而是给那些有语言优势的人去学,给那些以后用得到的人去学,或者小学中学打基础,大学根据专业要求去强化学习,让学习历史、中医、美术的学生必须学好英语,这着实让人看不懂。

二、数学不能成为选学的原因

曾经有人也反驳过,英语因为用不到可以不学,按照这个逻辑,数学也只能用加减乘除,什么函数、导数之类的,也用不到,是不是不用学了?

其实,这不是双重标准,而是数学的重要性,完全不是英语能比的。

数学是“科学之母”,是一切自然科学的基础和工具,我们经常说“数理化”,也是把数学放在最前面,当今最火热的人工智能、经济学等,都依赖于数学,西方真正领先,是因为三次工业革命,而这三次工业革命的主要发明,都离不开数学。

对于普通人来说,数学最重要的是锻炼了人的思维,因为数学更加侧重逻辑思维的培养,所以这就是为什么很多优秀的数学家同时也是很厉害的哲学家。当你出了校门,很多数学知识可能就没有用了,但是数学思维却影响你一生。

日本数学家和数学教育家米山国藏曾经说过这样一段话:

学生们在初中或高中所学到的数学知识,在进入社会后,几乎没有什么机会应用,因而作为知识的数学,通常在出校门不到一两年就忘掉了,然而不管他们从事什么业务工作,那种铭刻于头脑中的数学精神和数学思想方法,却长期地在他们的生活和工作中发挥着重要的作用。

从这些角度来看,这都是英语无法相比的,所以我支持英语成为选考,数学必须还是必考,你觉着呢?

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英语老师能看懂科技财献吗?

英语老师能看懂科技财献吗?

这个问题可以有两种理解: 1) 英语老师能看懂用汉语写作的科技财献吗?2) 英语老师能看懂用英文写作的科技财献吗?我猜,提问者想知道的是第二种。那我就从几个方面来回答第二个问题。

首先,我们先弄清楚什么是文献?什么是科技财献?

文献是记录、积累、传播和继承知识的最有效手段,是人类社会活动中获取情报的最基本、最主要的来源,也是交流传播情报的最基本手段。可以分为科技图书、科技期刊、专利文献、会议文献、科技报告、出版物、学位论文、标准文献、产品资料和其它文献等十大类型。

提问者所说的科技财献,应该是指用英语撰写出版的、涉及科技财经内容的文献。

其次,不是所有的英语老师都能读懂英语科技财献

全国英语老师人数众多,分布在正规学校和培训机构。就教学层次而言,还可细分为小学英语老师、中学英语老师、大学英语老师。

考虑到不同层次的英语老师文凭的高低,我们可以直接把小学英语老师阅读科技财献的可能性排除在外。

部分中学英语老师可能有能力阅读科技财献(如果本身经历过正规的硕士研究生论文写作训练的话),多数人应该是读不懂科技财献的,但能阅读本学科英文文献者(如,教育类英文文献),应该是有一定比例的。

对于大学英语老师而言,绝大多数人能读懂本学科的专业文献,也能大致读懂其他学科的英文文献,尤其是人文社科类的英文文献。但要精准读懂理工类文献,恐怕还是有不小难度的。

为什么一般的英语老师读不懂用英文撰写的科技财献呢?

理由跟“为什么语文老师读不懂用汉语撰写的科技财献”一样:一方面,文科老师的知识结构中多为语言、历史、政治、哲学、社会学、教育学、心理学等知识,理工科知识掌握的少是很正常,更何况是涉及到更为具体和高深的科技知识?因此就很难读懂科技类文献。要不怎么有“隔行如隔山”一说?

另一方面,在这个知识爆炸的时代,学科分类非常之细,如,人文社科、自然科学、医药卫生、农林牧渔、经管营销、工程科技、IT/计算机。其中,人文社科类又分为8个门类28个一级学科,包括:哲学、经济学、法学、教育学、文学、历史学、管理学、心理学、工商管理、公共管理、政治学、社会学、民族学和艺术学等。而英语学科,又只是“人文社科类”下“文学类”下属的一个更细的分类。“英语”学科本身又细分为“英语语言学”“外国文学”“翻译学”…,所以,英语专业老师多半是在学好英语基本知识和技能的情况下,专攻某一个更细的方向。对于任何一个学科的学生来说,学好自己的学科已经很不容易,哪有精力什么学科都精通呢?所以,对于大多数文科生而言,掌握本学科知识并对相邻学科略知一二,已经很不错了。

文章来源:《数理化学习》 网址: http://www.slhxxzz.cn/zonghexinwen/2022/1221/811.html



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