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美国大数据研究显示：这4种家庭容易出“学霸”，颠覆了传统认知
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如今家长对于孩子育儿教育大数据的教育问题，可谓是“煞费苦心”。从小学开始，家长在教育上的花费就占据育儿教育大数据了家里的一大笔开销，根本目的就为了让孩子能够赢在起跑线上，以后成为一名“ 学霸 ”。
“学霸”在学生阶段，绝对是一个人人羡慕的存在，如果哪个家长的孩子是学霸，那么这个家长也会十分地自豪。
从孩子出生的那一刻开始，父母都开始为孩子以后的成长担心，担心以后的学习成绩、生理 健康 、心理 健康 等，于是父母们竭尽全力地要给孩子创造出一个 好的成长环境。
像给予孩子一个完整的家庭， 为了孩子早早买了学区房，甚至为了照顾孩子做起了全职妈妈， 这些都是为了孩子以后的学习在努力，那么这样家庭下成长起来的孩子，会成为学霸吗？
生活在这样家庭的孩子，虽然不能保证会有学霸，但是至少孩子是幸福的，学习成绩也会相应好一些，但是否能成为学霸， 美国曾对此做过研究，并经过大数据分析：发现上面这些因素和孩子能否成为学霸都无关。
美国教育部发布的《孩子童年的纵向教育》项目中，项目调查了2万多的学生作为样本，对调查数据进行了研究分析 ，发下具备以下几种特征的家庭，往往更容易出现学霸。
1） 父母学历高，孩子通常成绩优秀
拥有高学历的父母，本来就携带“高智商”基因 ，而高学历的父母对于孩子的教育方面，也会更加重视。
就像 祖冲之是南北朝有名的数学家，而他的后代也都是数学家和天文学家，因此那些学霸孩子父母，大部分也都很厉害。
2） 父母 社会 经济地位高，孩子教育环境质量更高
父母的 社会 经济地位高，自然也会有更好的经济条件，可以为孩子提高更高质量的教育环境，自然学习成绩上也会不俗的成绩。
3） 家里的藏书量和孩子成绩成正比
那些喜欢买书并读书的父母，本身就十分睿智，学历很高；而家里的藏书量多，有读书的氛围，那么对孩子的成长也是具有很大帮助的。
4） 父母多参加学校的联谊会对孩子教育有帮助
父母经常参加学校举办的家长会，或者联谊会，会和老师、家长们彼此交流 育儿 方面的经验，这样对教育也有所帮助。
5） 父母一胎生育年龄在30以上，对孩子学习有帮助
那些一台生育年龄在30岁以上的女性，除去自身身体问题，剩下的很大一部分都是受到过高等教育的，或者事业上有所成就的成功女性，她们在本应该生育的年纪读书或者拼搏，所以生孩子的年龄就会偏大一些。
而这样的妈妈，无论是文化程度、智力水平和收入水平，都会在养育孩子方面，比其他妈妈更有优势和有利条件。
写在最后：
其实，通过研究的内容我们不难看出， 真正影响孩子成绩的因素，并非是外在的物质条件，而是父母本身的特质。
如果父母本身就是天资聪慧、踏实肯干、文化水平高，那么孩子就很大概率会在学习和生活中取得不小的成就。
AI 育儿笔记(六)：用AI大数据挑选故事
AI 育儿笔记(六)：用AI大数据挑选故事 身为AI时代的科技人，帅爸决定用自己的专业，来过滤筛选好故事。不论故事是网路找的、自己写的，还是绘本出处的，都先用以下步骤，加以分析过滤。 1. 词汇量分析 2. 词性分析 3. 句法分析 4. 情绪分析
长年从事人工智慧自然语言（NLP）的工作，我发现孩子在学习语言的过程跟训练电脑很像，或者反过来讲，其实是科学家在观察了孩子学习语言过程后，将之转换成人工智慧演算法，而电脑是由大数据采集开始，孩子则是从听故事开始的。
孩子借由听故事来了解故事的内容，引用清大幼教系周育如主任的观点，可拆解为五个步骤： 1. 文字的解码 2. 语意的提取 3. 知识的提取 4. 逻辑的处理 5. 情绪的投入 。
听故事的时候，孩子会对故事里的文字或熟悉的词汇进行一些解析，提取他可能理解的语意，接着把当中好奇与陌生的部分记住，并进行一些处理、分离。他会将最重要的词汇记忆起来，在这过程中会运用上天赋予给他的第六感，进而明确感知其中的情绪，尤其会对有危险的情绪表现感觉更为强烈，这也是为何孩子对于危险讯息的察觉往往比成人灵敏许多。
除了上述的五部曲外，我认为故事的「正向情绪」感染力也是很重要的一部分。
身为AI时代的科技人，帅爸决定用自己的专业，来过滤筛选好故事。不论故事是网路找的、自己写的，还是绘本出处的，都先用以下步骤，加以分析过滤。
词汇量分析 词性分析 句法分析 情绪分析
词汇量分析
将故事文稿进行「断句断词」的处理，借此将故事中的词汇提取出来。类似的工具，网路上有很多开源码可以利用，例如，结巴分词等......都可以解决中文分词的问题。分词过后，我们就能得知故事的词汇数量，再将拆解出来的词汇放入3~5岁适合的词汇库中进行筛选，太艰涩的词汇此时会被挑选出来，但整篇故事我还是容许可出现5个以内的新词汇，这些词汇可以用来教导孩子新的用词。
每篇故事的词汇数量到手之后，就可按照自己想要教给宝贝的进度，先作一个系统规划，按照宝贝能吸取的进度，扣除复习的时间，然后自己排出一套学习小目标，重复一些不常用的词汇，减去一大批常用词汇、家中常用词汇等等......
当然，这年纪的宝贝其实很聪明，常常一学就会，不必「考试」来检测他们的吸收量。根据我家帅帅的经验，宝贝能快速吸取词汇，然后很快拿来用，啼笑皆非的尝试他所学到的词汇，这是因为宝贝能够用大人理解的方式把句子讲出来，他自己也会很有成就感！成就感是人类存在与进步的重要动力。
宝贝感觉他能表达自己的意思，而且大人也能听懂，那种成就感是非常自豪的。宝贝就会开始不乱哭或耍赖，因为他开始会运用人类文明的工具「沟通」，这是作为爸爸妈妈非常值得高兴的一个里程碑。
当然，也需要对故事的情绪作一些分析，我认为，这比吸收词汇还重要！圣经中反复提到要说「造就人的话语」，佛教大师们也都常告诫「说好话」的影响，除了本身的意思，还有一些心理上或形而上主义、灵魂上的影响，这影响非常巨大！ 据说连植物也能被话语影响，话语无非就是词汇，也就是故事中用到的词语，那当然要来弄清楚。
词性分析
将词汇进行词性分析。
用图表来说明，会很清楚，这张表把词汇进行了词性分析， 这是AI判读很重要的步骤，想像一下，AI机器人会在这个阶段将各词汇进行拆解与组合。只要断词正确，就能分析每个词的词性，AI理解词性后，AI就能「读懂」 故事到底在讲什么！
句法分析
故事的陈述句要尽量符合孩子可理解的方式，例如，这段话「老虎觉得很有自信，他认为自己的武功最厉害，任何小动物都比不上他」就不会写成「老虎自视甚高，认为自己的拳法攻无不克，任何小动物都无法匹敌」。孩子版与大人版的差别这样一比较就秒懂了。
在分析的过程当中，发现有孩子无法理解的叙述句时，就会改成孩子能理解的版本。
情绪分析
这是参考了著名学者，David Hawkins的情绪振动频率理论，简单来说，他认为人类的情绪都有相对应的能量产出，我将他的人类能量等级修改成15个等级(可以参考下表)变身成「故事情绪等级表」。再将故事中出现的情绪用语辅以这张表加以对照，正向的词汇为加项，负向词汇为减项，最后会得出一个故事情绪总分，当故事情绪总分出现负分时，我会对故事内容进行修改，目标是让整个故事趋向正向情绪，让孩子听好、听满、不会伤心难过觉得冷。
范例：快乐王子有点伤心(-80)，因为在不远的阁楼里，住着一位优秀(+80)的作家。他家徒四壁，很久没有好好的吃一顿饭，所以，他的头发像稻草一样干燥，身体瘦得跟纸片一样，但只要谈到写作，一双眼睛便张得很大，相当有精神：这个年轻作家，正在完成一本伟大的书。燕子知道后，问快乐王子说：这么努力(+50)的年轻人，要不要送一颗红宝石给他呢？
上面这小段落经由故事情绪分析计算后，得分为50分。
注：对此议题有兴趣的人可参考David Hawkins大师的著作， Power VS. Force: The Hidden Determinants of Human Behavior
当然，也许有爸爸妈妈会问，「情绪分析过后的正向故事，都适合给孩子听吗?」
这个问题很好！
每篇故事所得到的情绪分数还得再经过比较、排序，排序较前面，正向情绪分数高的故事，才会正式启动录音工作，在夜深人静的晚上，对着麦克风录音，制作给宝贝听。
经过这一连串浩大工程所作出来的故事，爸爸妈妈们是否觉得，相较以前随意在网路上找来给孩子听的故事，安心一点点。帅爸讲的故事，放在这里，欢迎有需要的家长聆听使用。
最终科技能做的有限，在「陪伴」这一环，还是得由爸爸妈妈们亲自操刀才行喔！
学霸作业 | 早教市场分析文档
本文针对早教产品作一个系统育儿教育大数据的市场分析育儿教育大数据，给设计早教产品作指导，进一步明确自己的产品细分方向，指导下一步的竞品分析，尽量挖掘市场空白，解决用户痛点育儿教育大数据；
本文利用市场分析基本方法，从早教行业的行业背景（PEST分析法、波特五力模型分析法等）、市场现状（市场现状和市场规模）、微观个体（用SWOT、用户研究方法等）各方面进行分析。其中通过波特五力模型，了解自己行业的上下游关系，以及潜在的竞争者和用户购买力情况；通过PEST模型，明确该行业目前的现状，以及未来发展的趋势及风险点；通过分析市场现状明确选择的细分方向市场容量；通过以上分析，最后明确的针对该市场的竞争策略结论。
早期教育：广义指从人出生到小学以前阶段的教育，狭义主要指上述阶段的早期学习。一些国家出现提前开始学习 幼儿早教 读、写、算，提前开始正式教育的探讨和实验。但另有人主张早期教育应重在发展智力。还有人认为早期教育应向前延伸到出生以前的母亲怀孕期的 胎教 。家庭教育对早期教育有重大影响。其中“体能、智能、心理能力三维平衡发展”理论最为科学，依据五万份孩子成长基准数据，提炼出孩子的九大成长目标：安全感、意志力、目标感、注意力、记忆力、思维能力、平衡、力量、速度。
2.2.1 PEST分析
2.2.1.1 行业发展环境分析：政治
政府对互联网及教育的持续关注为早期教育带来长期利好。
互联网＋教育： 在2015年7月国务院印发的《国务院关于积极推进“互联网＋”行动的互联网＋教育指导意见》中专门提到要“探索新型教育服务供给方式”，探索网络化教学新模式。
教育信息化：2016年6月教育部印发《教育信息化“十三五”规划》，结合大数据、移动计算等新技术的广泛应用。
全面开放“二孩政策”：在2011年实行“双独二孩政策”和2013年推行“单独二孩政策”之后，从2016年1月1日起“二孩政策”全面放开，预计未来一段时间将带来更多新增人口，这“二孩政策”被普遍认为将给教育行业带来长期利好。
国家对学前教育越来越重视，将儿童早期发展纳入 《民促法》、《健康中国2030规划纲要》等政策。
2.2.1.2 行业发展环境分析：经济
80、90后新生代父母是科学育儿的中坚力量，并随着经济条件的改善，对育儿经验的需求更加精细化和专业化，且对于孩子的早期教育有较高的消费意愿，消费者的价格敏感性低，更愿意为知识付费。
早教市场作为极具潜力的朝阳产业，近年来被资本市场关注度较高，2015年儿童早教行业融资数量增长近2倍。新的资本的投入会对早教领域的规范化、专业化、系统化、科学化发展产生积极影响。
2.2.1.3 行业发展环境分析：社会
社会竞争激烈，新晋中产阶级处于焦虑状态，特别是对子女教育存在攀比心态，都不愿意孩子输在起跑线上。
80、90新生代父母对线上教育接受度高，特别是育儿教育大数据我国各地教育资源不均衡，欠发达地区可以通过线上教育得到和发达地区同等水平的教育。
教育形式的演变：教育经历了由线下到线上、由面对面到远程的演变。纵观教育形式的历史演变进程，在线教育与远程教育已经成为相当成熟的发展方向，人们追求更加随时随地、轻量化、碎片化的教育。但新的教育形式的出现并未取代过往的教育形式，多种教育形式并存于当前的教育体系中，共同构成了多元化、多层次的教育生态。
2.2.1.4 行业发展环境分析：技术
技术进步奠定良好发展基础，提供新的发展机遇，技术对早期幼儿教育发展的影响如下：
1、成本降低
终端成本。技术进步不断降低移动智能设备的制造成本，使得移动智能设备日益平民化。
产品成本。云服务的兴起与落地大幅降低了早教APP的开发与运维成本。通过租用IaaS的基础网络设施以及接入语音识别、图像识别等PaaS服务，早期教育APP开发者得以更加快捷、经济地完成开发过程。
2、质量提高
网络基础。以4G／LTE为代表的高速移动数据网络日益普及，不断提升移动用量，也逐步摆脱了移动设备对Wi-Fi的依赖。
硬件升级。移动智能设备的硬件，包括内存、处理器、摄像头等部件的不断更新换代使设备得以运行更加复杂的应用
3、服务创新
A.随着直播互动技术的普及，越来越多的早期教育APP开始试水直播教育，之前PC端的直播教育产品也开始进行移动端的尝试。
人工智能。得益于计算机视觉、语音识别技术的日益成熟，拍照搜题、语音评测等新功能层出不穷
大数据。通过数据与机器学习相结合，幼儿教育领域同样兴起“个性化教育”“自适应学习”等理念，力求为用户提供更加定制化的服务。
综上分析，技术日益成熟，足以支撑移动互联网时代用户群体对早教的需求，并且随着技术的发展，持续不断创新产品，会有更多惊喜的产品出现。
家庭育儿个性化需求拓展，促进育儿服务类型分化。在个性化、精细化育儿理念指导下，母婴家庭人群在育儿过程中的需求点不断拓展，从传统的母婴家庭交流、母婴知识学习、育儿记录及分享等，结合衣食住行等方向进一步分化。相应的，在供给侧，育儿类APP也对所提供的相关服务类目进行了细分，陆续实现包括育儿知识专栏、儿童安全监控、互动式早教、定制化食谱等在内的新兴垂直育儿服务。整体而言，育儿类APP目前已广泛布局分年龄段的多个育儿环节，未来还将为用户继续输出多元细分的个性化育儿服务。
波特五力模型是隶属于外部环境分析方法中的微观分析，主要从竞争的五种主要来源，即供应商讨价还价能力、购买者的讨价还价能力、潜在竞争者进入的能力、替代品的替代能力以及行业内竞争者现在的竞争能力来分析。以下用波特五力模型对本早教产品Z进行分析。
早教产品Z（公司A的产品）：用户群体主要为家长，主推幼儿心理建设（思维、性格、习惯、情商培养以及在培养幼儿的安全感、意志力、专注力、抗挫折能力等方面）的内容型工具，给家长提供相对专业的指导及案例分析，核心功能包括如何抓住幼儿各敏感期、如何应对幼儿成长中遇到的情绪心理方面的问题。
1、供应商
包括软件供应商和内容供应商。
软件提供商可以外包也可以由自己研发，如由自己研发则研发成本由产品本身决定，无议价能力；如由外包公司开发，则外包公司比较多，在保证质量基础上，有一定议价能力。
内容提供商：包括平台上各种内容制作的投入和与第三方合作涉及的直接购买版权或收入分成等。现在市面上内容很丰富，有一定专业含量和影响力的内容比较能吸引用户，但购买价格偏高。如果内容由自己制作，则在制作环节可控制成本，无议价能力。
2、购买者：有幼儿的家庭，包括父母、祖辈等。
市面上早教产品非常多，而且也有一些免费的，产品在前期未打出知名度和用户量不大前，不太可能进行收费，只有当产品有了一定用户量和知名度后，可以根据市面上的竞争产品定出用户可接受的价格。
以行业内小伴龙为例，小伴龙分别于2011年11月、2014年1月、2015年5月完成天使轮、A轮和B轮融资，并于2016年7月首次尝试内容变现模式，在其APP和微信服务号的“学堂”板块上线了30余个内容，包括大部分付费内容（每个内容统一售价1元）和部分免费体验内容。在此之前，小伴龙尝试过IP衍生品、IP授权、功能会员等盈利模式。之后，小伴龙将对内容进行垂直分类，并丰富推广方式，扩大IP影响力。
3、潜在竞争者：致力于研发早教产品的个人及公司
4、替代品：各种早教产品
5、行业内竞争者：互联网行业、教育行业、教育行业创业公司
目前早教产品同质化非常严重，几乎每款产品都有儿歌、故事、英语、游戏等，还包括各种综合类型的早教平台，在原有平台上增加产品Z的功能还是比较容易的，要严格管制产品内容质量及专业性。
随着直播互动技术的普及，越来越多的早期教育APP开始试水直播教育，另外得益于计算机视觉、语音识别技术的日益成熟，拍照搜题、语音评测等新功能层出不穷。通过数据与机器学习相结合，幼儿教育领域同样兴起“个性化教育”“自适应学习”等理念，力求为用户提供更加定制化的服务。技术日益成熟，足以支撑移动互联网时代用户群体对早教的需求。以后可能出现机器人育儿、婴儿哭声监测识别、婴儿语音识别及纠正等。
市场阶段分为导入期、发展期、成熟期和衰落期。从前面的宏观分析来看目前市场上的早教产品遍地开花，但专门做早期婴幼儿心理建设的产品尚未出现，大多产品都是关注智力培养，并且没有出现一家独大的公司，这块市场空间还是比较大。
随着母婴家庭人群规模持续扩大，用户的要求越来越细化，急需一款解决用户核心痛点的产品快速占领市场，所以整个市场尚处于导入期阶段。
母婴家庭人群规模持续扩大，家庭成员育儿参与度显著提升
伴随着条件改善和理念升级，育儿成为母婴家庭全员参与的“家庭性事件”，除了妈妈外，更多家庭成员在其中起到越来越重要的作用。自“二胎政策”逐步放开以来，母婴家庭数量及人群总量稳步增长，预计到2020年年末，中国母婴家庭群体规模将达到2.86亿，与2012年相比，涨幅约为11.3% 。与此同时，个性化培养的理念也逐渐在育儿过程中成为核心基础，推动母婴家庭人群的育儿需求点不断扩展。综合来看，伴随着家庭决策结构不断优化，个性化育儿产业快速发展，育儿市场潜力巨大。中国母婴家庭人群规模预测如图4-1所示。
4.1.1 用户群体
1、伴随着家庭及工作观革新，肩负多重角色的职场妈妈成主流
对于传统意义上的“育儿主力军”——妈妈人群来说，其育儿教育大数据他家庭成员参与育儿过程的程度不断提高的同时，她们在家庭与事业中寻求平衡的步伐也在不断加快。根据调研数据，2018年，家庭育儿中职场妈妈用户占比达77% ，相对于全体家庭育儿用户而言，职场妈妈的职业更多的集中在律师、医生、教师、自由职业者及企业普通员工等，如图4-1所示。
占比23%的家庭主妇型妈妈的生活理念也逐渐从“为家庭和孩子牺牲”转向“以家庭和育儿为事业”，在家庭经营中找到生活的价值感。
2、宝爸同为育儿主力军，更加注重前瞻式的教育规划，如图4-2所示。
3、祖辈照料孩子生活的贡献较突出，科学理性的隔代育儿成趋势，如图4-3所示。
4.1.2 使用场景
晚间休闲是主要使用场景，其使用时长偏向10分钟以上，用户使育儿app的活跃度在8:00-10:00和 12:00-14:00出现小波峰，在20:00-22:00出现大波峰，在这些时段中，使用育儿app的用户分别达到29.8%、31.0%和51.5%，上班途中的交通工具上、午后小憩的办公桌前、晚间休闲的家中，都是用户打开育儿类产品的主要场景，如图4-4所示。
4.1.3 用户属性
使用早教产品的用户属性如下：
女性用户为主 ， 25-35岁群体成为育儿主力军
本科及以上学历群体占比过半，近八成用户家庭月收入过万
非妈妈用户占47% ， 0-3岁儿童家庭成员构成核心用户群体
主流用户群体可分为记录型、知识型、购物型及社交型四大类型
4.1.4 用户研究结论
2018年3月，育儿类APP月活达5万，年涨幅近15%。家庭育儿个性化需求拓展，促进育儿服务分化，母婴品类升级。
每天多次使用育儿APP用户占比7% ，单次使用时长集中在5-30分钟，近七成用户对育儿专栏持潜在付费意愿，提升解决问题的效率是核心动机。
家庭成员共同参与消费决策已成基本共识，爸爸妈妈占据主导性地位。
SWOT分析：S （strengths）是优势、W （weaknesses）是劣势，O （opportunities）是机会、T （threats）是威胁。
对公司A的早教产品Z进行微观个体的SWOT分析如图4-5所示。
综合上述分析得出结论，早期发展建议采用WO策略，充分利用外部机会，克服自身弱点。对于外部环境，市场容量和空间都比较大，投资也活跃，可积极拉投资，在有影响力的平台投放广告，快速打开知名度。对于内部环境，加强自身产品内容的质量，努力打造产品品牌，开拓市场。
综合本文以上对于行业背景、市场现状及微观个体分析，早教市场还属于一片蓝海，尚有细分领域无人涉及或投入力度不够，可以从这块去拓展和深耕，需要在以下方面努力：
1、随着用户对品质的要求及付费意愿，需大力提高内容生产效率，重点服务内容生产方，为其提高生产效率提供更好的功能支持。
2、随着用户需求细分，个性化培养要求，挖掘早教产品功能，做好用户研究，在细分领域解决用户核心痛点问题。
3、随着各种新兴技术蓬勃发展，充分利用现有的和不断发展的大数据、人工智能、语音识别、画像识别等先进技术，为产品助力。
4、根据资本偏好，当前所属市场阶段，提前布局，利于拿到投资迅速提高产品知名度，提前抢占市场。
5、根据竞争态势分析，要注意规避各种潜在的风险。
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什么样的家庭出学霸？美国大数据研究结果，或许跟你想得不一样
如果说一个孩子生活在一个完整的家庭，父母为了孩子上名校，早早就买了学区房，妈妈更是为了能更好地照顾孩子，在孩子出生以后就不工作了。父母每天坚持给孩子读书，定期带孩子去博物馆。你会认为这种孩子更容易成为学霸吗？
至少我自认为，生活在这样的家庭理应学习成绩比别人好！ 但事实或许跟你想得不一样 ， 美国大数据的研究结果显示，上述的所有因素都与孩子成为学霸无关 。这项大数据研究来自美国教育部的 “童年早期的纵向研究”。
这项研究当时调查了 2万多名孩子 ，从幼儿园到小学五年级，为了更精确地推测出能成为学霸的孩子，与家庭哪些因素有关，这个调查非常详细。除了收集家庭的结构、经济地位、父母的教育水平、种族、性别这基本调查。
甚至还调查了家庭看电视时长、去不去博物馆和图书馆、父母打不打孩子，就连打孩子的频率都在其中之一。最终得出了结论，我总结为这4种家庭。这项大数据的研究结果， 我作为家长触动还是挺大的！
一、高学历家庭
从遗传学的角度讲，智商具有高度的遗传性。 据科学家评估，遗传学对智力的影响约占50％-60％。 大多数人总觉神童是因为天赋异禀，但很少人知道 巴赫家族八代136人 ，其实 50名 都是著名的音乐家。
祖冲之 是南北朝著名的科学家，在天文历法、机械制造、数学方面都有重大的贡献。这样的数学家的 儿孙们，其实也都是天文学家和数学家 。所以说高学历的家庭的孩子智商首先就不会差到哪去，所以 北京高考状元熊轩昂 下面这番言论就很有道理，那些学霸的孩子的家庭也很厉害。
二、经济地位较高的家庭
美国大数据调查，发现那些容易出学霸的家庭，母亲 生育第一胎的年龄都在30岁或者30岁以上， 这样能保证家庭 经济条件比较好 。经济条件好的家庭，越富裕的的家庭父母的话越多， 交流时间是经济条件差家庭的2倍。
而且据研究显示，家庭条件好和家庭条件差的家庭，孩子 听到的内容也有差距 ，条件不好家庭的孩子，听到 更多的禁 令，比如经常听见 不许、住手、停止 这类的词汇，这些词出现的频率大约要高出两倍，所以这种孩子从小在思维上就受到了很多的限制。
三、重视教育的家庭，经常参加教师联谊会
大数据显示，容易出学霸的家庭，都更加重视教育。他们擅长沟通， 尤其是喜欢跟老师沟通 ，喜欢 参加教师联谊会 。能够更好地交流 育儿 经验。 莫言 曾经说过：“孩子第一次作为别人的孩子，父母也是第一次做孩子的父母， 没有天生的好父母，只有不断学习努力成为好父母的人 ”。可见父母这个职业也需要学习的。
四、藏书比较多的家庭
大数据分析 得出了一个 结论：家中藏书和考试分数之间有正向关联 。也就是说家里藏书越多，孩子的成绩越好。这与 乌克兰教育学家苏林姆斯基 的教育观点不谋而合，他曾经说过： “三十年的经验使我相信，学生的智力发展取决于良好的阅读能力”。
但是我之前看过的一项调查，却很让人寒心。 近50%的家庭藏书量，不超过25本。 据研究显示，家里藏书量过少， 不利于培养孩子的良好阅读兴趣和阅读习惯， 一旦不能形成这种良好的习惯，就可能成为潜在的差生。
纵观广西状元 杨晨煜 、北大考古系女生 钟芳蓉 、清华“鲲神” 陈鲲羽 ，都是从小读书， 陈鲲羽甚至在3岁就开始阅读。 可见阅读是让孩子成为学霸的硬实力。如今教育界已经把儿童阅读作为重要教育措施，所以提前培养孩子的阅读习惯是家庭教育的重点。
优秀的孩子背后，一定会站着有远见的父母 。给孩子多藏书，花不了多少钱，却能让孩子学习到知识，领先于起跑线上。
关于育儿教育大数据和教育 大数据的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。