辛辛那提公立学校用数据提高成绩
学校的转变
南埃文代尔小学的学生们坐在座位上，学校的开放式数控正式投入使用。
“我是梅肯校长，”广播里的声音响起，“速算比赛即将开始，请做好准备，打开试卷……”
2分33秒后，8岁的但丁·威廉姆斯把铅笔一摔，手举起来，身体不耐烦地扭来扭去，等着老师把他的完成时间写到试卷上。之后，但丁从椅子上跳起来，跑出他所在的三年级教室。快步穿过走廊时，他挥舞着手臂，手里还攥着被揉成一团的试卷。
三年前，也就是2007年，那时但丁刚上幼儿园，南埃文代尔小学被评为辛辛那提市最差的学校之一。这个城市有好几所学校的成绩在全州垫底，这也意味着这所学校是俄亥俄州最差的学校之一。那一年，南埃文代尔小学的学生评估测试成绩非常不理想，官方称这所学校出现了“学业危机”。就在但丁入学的几个星期之前，一个学生遭到谋杀。子弹分别击中了他的头部和背部，案件发生地点就在南埃文代尔小学附近，当时学校正在举行名为“和平碗”的橄榄球比赛。由于这起犯罪案件，再加上学校一直管理不善、学生成绩很差，人们普遍认为南埃文代尔小学的问题已经严重到无法解决的地步，市政府官员询问教育委员会是否应该关闭这所学校。然而，如果这样做，但丁他们去哪里上学就成了问题。附近其他学校的评估测试成绩虽然稍好，但如果强行把南埃文代尔小学的学生安排到这些学校里上学，有可能导致那些学校重蹈覆辙。
几十年来，南埃文代尔小学附近的社区一直处于贫困状态。20世纪60年代，发生过种族骚乱。20世纪70年代，工厂陆续倒闭，失业率猛增。校方发现，南埃文代尔小学的学生大都营养不良，身上还有受到虐待的痕迹。20世纪80年代，学校周围毒品交易猖獗，而且从未停止。有时暴力行为极其恶劣，学生在教室里上课，警察在校园周边巡逻。“可以说，这是一个可怕的地方。”2009~2013年担任该校校长的梅肯说，“如果能上别的学校，孩子们肯定不会来这儿。”
然而，有一个方面不存在问题，那就是财政支持。辛辛那提市政府给南埃文代尔小学投资了几百万美元，宝洁公司等当地企业帮助该校建立了计算机实验室，还提供辅导和赞助体育项目。为了解决学校的问题，政府在南埃文代尔小学投入的资金约为富裕社区学校——比如位于城市另一头的蒙台梭利公立学校——的三倍。南埃文代尔小学有充满活力的教师、敬业的图书馆管理员和辅导教师，阅读专家和接受过幼儿教育培训的辅导员还准备帮助学生家长申请州和联邦的援助项目。
学校使用先进的软件来追踪学生的表现，管理人员展开了数据采集工作，辛辛那提公立学校组织为南埃文代尔小学的每位学生建立个人网页，包括学生的出勤情况、考试成绩、作业完成情况和课堂参与度等信息，并针对家长和教师开放，方便及时了解学生的在校情况。学校老师手中有很多备忘录和数据表，上面记录着每个学生在过去一周、一个月和一年的成绩。实际上，南埃文代尔小学走在了教育大数据的最前沿。美国教育部发布的一份报告中写道：“12年义务教育学校应该有明确的战略来指导基于数据的教育改革。”这份报告为辛辛那提市的教育改革提供了指导。教育专家们相信，通过研究每个学生的详细数据，能够为每个孩子提供他们最需要的帮助。
“在产生任何新想法，或者申请创建新项目之前，”主管辛辛那提市公立学校研究与评估的伊丽莎白·霍特扎普说，“我们已经看到相关数据分析对其他地区教育的促进作用，我们也从中得到了很多支持。”
然而，南埃文代尔小学却没有什么改变。建立在线数据库6年后，学校90%以上的教师坦言他们几乎没有看过这些数据以及每周都会收到的相关邮件。2008年，学校三年级学生中有63%没有达到本州基本教学标准的要求。
就在那一年，辛辛那提市决定尝试新的做法。当地政府把南埃文代尔小学和其他15所差学校纳入“小学行动计划”项目，简称EI。或许这个项目最值得关注的地方是：不再给学校提供额外的资金或者教师，不再增设新的辅导课程或者课外项目，每所学校的教职工和学生人数基本保持不变。
EI项目的重点在于改变教师在课堂上做决定的方式，数据只有在人们知道如何使用的情况下才具有变革性。要想提高学生的学业表现，教育者必须了解如何把表格、数据和在线网页转变成自己的见解和计划。他们必须学会与数据打交道，让数据对自己的行为方式产生影响。
但丁上三年级时，EI项目已经开展了两年，而且很成功，得到了白宫方面的认可，被视为贫民区学校改革的榜样。南埃文代尔小学的学生考试成绩也提高了很多，被州政府评价为“优秀”。三年级快结束时，在阅读方面，但丁班里有80%的同学达到所在年级的平均水平，有84%的同学通过了全州的数学考试。全校达到本州教学标准要求的学生数量是以前的4倍。“2010~2011学年，南埃文代尔小学的学习成绩得到了极大的提高，学校文化也有所改变。”一篇评论文章写道。该校的巨大转变引起全美各地学者的注意，他们纷纷来到辛辛那提，想要弄清楚EI项目到底好在哪里。
研究者们来到南埃文代尔小学，该校的教师告诉他们，推动这一系列变化的最重要因素就是数据。其实，搜集数据的工作在当地已经持续多年。教师们说，“基于数据的文化”确实改变了他们在课堂上做决定的方式。
然而，当研究者们进一步追问时，却发现老师们平时很少看在线网页、邮件和中心办公室发来的表格。事实上，EI项目取得成功的原因在于，它允许教师忽略那些花哨的数据工具和软件，而要求他们主动使用信息。
按照中心办公室的要求，每所学校建立了一个“数据室”，它可以是一间空的会议室，也可以是用于存放清洁用品的大储藏室。教师要在数据室里把考试成绩抄写在索引卡片上，还要往硬纸板上画图表并贴在墙上。他们会进行即兴的实验——如果把学生分成更小的阅读小组，成绩会不会提高？如果教师调课会有什么结果？——然后，在白板上写下实验结果。教师要主动获取信息，而不只是简单地接收信息。EI项目的成功是因为教师不再被动地获取数据，但教师主动获取信息的过程并不“顺畅”。一开始，他们不懂如何进行数据处理；在有所了解之后，又发现数据处理的难度越来越大。通过记录数据、验证假设，教师们学会了如何使用他们获得的信息。矛盾的是，EI项目获取数据的效率很低，却很实用。在索引卡片和手绘图表的帮助下，取得了较好的教学效果。
“数据室带来了与众不同的变化。”梅肯校长说。南埃文代尔小学的转变不是因为教师们获得了更多信息，而是因为他们学会了如何获取和使用信息。“借助谷歌和互联网，还有我们拥有的信息，任何问题只需几秒就能找到答案。”梅肯说，“但是，这所学校的经验表明，寻求答案与理解其中的意义之间是有差别的。”
将数据转化为有效信息
近20年来，充斥在我们日常生活中的信息量呈指数级增长。智能手机能够计数我们的步数，网页能够记录我们的消费，数字地图能够定位我们的位置，软件能够监控我们的网页浏览行为，应用程序能够管理我们的日程安排。我们能够准确地知道每天摄入的卡路里量、每个月的胆固醇增加值、在餐馆的消费金额以及健身时长。信息的力量令人难以置信，如果能够正确利用这些数据，我们的生活将更加高效，饮食更加健康，学校教育更有成效，生活压力更小。
然而，不幸的是，我们利用信息的能力远不及信息传播的速度。虽然我们能够追踪自己的消费记录和胆固醇值，但仍然会吃不该吃的东西、花不该花的钱。哪怕是信息的简单使用，例如选择餐馆或者办新信用卡，也不一定很容易。想要找一家好的中菜馆，是选择用谷歌搜索、在社交网站上提问、打电话问朋友，还是搜索浏览记录看看上一次预订的地方？想要申请一张新信用卡，是查看网上指南、给银行打电话，还是拆开堆放在餐桌上的广告宣传信件，看看里面的介绍？
从理论上讲，如今信息爆炸会让人们更容易找到所需的答案。然而，在现实中，被数据包围只会让我们更难做出决定。
数据越来越充足，却无法有效地利用数据，这种现象被称为“信息盲”（information blindness）。就像雪盲症是指人们难以区分被大雪覆盖的树木和山丘，信息盲是指我们的大脑面对太多信息而难以获取数据。
2004年，一项关于信息盲的研究报告发表了。哥伦比亚大学的一些学者试图研究为什么有些人会申请加入401（k）养老金计划，有些人却不会。他们调查了几百家公司近80万名有机会加入该计划的员工，对很多员工来说，申请加入养老金计划本应是一个简单的选择。401（k）养老金计划能够帮他们节省很多税费，很多企业也承诺匹配缴款（实际上就是给员工额外的钱）。当公司为员工提供两种401（k）养老金计划供他们选择时，有75%的员工选择加入。这些公司的员工对研究人员说，申请加入计划是很容易的，他们先阅读这两种计划的宣传册，从中选择适合他们的一种，然后坐等退休金账户的余额变得越来越多。
在其他公司，即使计划种类增加了，仍然有相当多的员工申请加入。在公司提供25种选择的情况下，有72%的员工加入了养老金计划。
但是，当可选择的计划达到30种时，情况似乎发生了改变。面对如此多的选择，人们很难做出决定，在某些情况下甚至干脆放弃加入。当选择达到39种时，只有65%的员工申请加入401（k）养老金计划。当选择达到60种时，申请加入率下降至53%。“每增加10种选择，员工的申请加入率就会降低1.5%~2%。”研究人员在2004年发表的研究报告中写道。申请加入401（k）养老金计划仍然是正确的选择，但是，当信息量过大时，人们就会把那些宣传册塞进抽屉，置之不理。
“在很多情况下，我们都发现了这个问题。”瑞士圣加仑大学研究信息超载问题的马丁·艾普勒说，“当人们获得更多的相关信息时，通常能够做出更好的决定。但是，如果面对的信息量过大，就会超出大脑的认知上限，这时他们会忽略那些选项或者做出错误的选择，又或者拒绝接收任何信息。”
信息盲的产生是因为大脑的学习能力提高了。人类特别擅长获取信息，只要我们能够把信息分解成若干小块，这个过程被称为“扬场”（winnowing）或者“脚手架”（scaffolding）。思维的脚手架就像文件柜，里面装满了文件夹，帮助我们在需要的时候储存和搜索信息。例如，当人们在餐厅里翻看厚厚的酒水单时，通常不费力气就能做出选择，因为大脑会自动把已知的关于葡萄酒的信息归类放进文件柜中，再据此做出二元判断（我想要红葡萄酒，还是白葡萄酒？白葡萄酒！），然后进入子分类（贵的还是便宜的？便宜的！），最后做出比较（6美元的霞多丽还是7美元的长相思）和选择（我喜欢霞多丽）。大多数时候，这个决策过程其实进行得很快，我们甚至都感觉不到它的发生。
“我们的大脑渴望把选项减至2~3个。”哥伦比亚大学研究决策过程的认知心理学家埃里克·约翰逊说，“所以，当我们面对大量信息时，大脑就会自动地把它们分成思维的文件夹、子文件夹以及再下一级的子文件夹。”
把大量的信息分解成若干小块，我们的大脑就是通过这种方式把信息转化成知识的。在了解哪些文件夹可以为我们所用之后，大脑就知道哪些实例或者经验可以应用于某种情境。在某些情况下，专家和新手的区别就体现在头脑中能够装下多少个文件夹。品酒专家看到葡萄酒单后能够立即调用头脑中的大量文件夹，例如酿造期和产区，这是新手所不具备的。品酒专家知道如何组织信息（先看年份，再看价格），才不会被嘈杂的信息所干扰。所以，在面对同样的酒单当新手还在逐页翻看时，专家早已做好了选择。
当我们面对包括60种选择的401（k）养老金计划，而且没有明确的方法可以分析这些数据时，我们的大脑就会进入二元决定模式：我是研究所有资料，还是把它们放进抽屉，置之不理？
解决信息盲问题的方法之一，就是逼迫自己使用眼前的数据，把信息转化成一系列问题或者选择。有时这被称为“制造不顺畅”，因为这种做法需要我们动脑筋：不要只是选择酒店的招牌酒，而是要问自己一系列问题（白葡萄酒还是红葡萄酒？便宜的还是贵的？）。不要把所有的401（k）养老金计划宣传册塞进抽屉，而是比较各种计划的优劣并做出选择。这看似寻常，但这些不易察觉的行动对于解决信息盲问题起到了重要作用。这个制造不顺畅的过程可能很不起眼，就像我们比较菜单上的几道菜一样；它也可能很复杂，就像建立一个比较不同401（k）养老金计划收益的电子表格一样。因此，尽管程度不同，但它们包含的认知活动是相同的，那就是当我们面对大量信息时，我们会把信息分解成更易于理解的若干小块。
“关键的一步似乎是采取某种行动。”纽约大学研究言语表达不畅的亚当·阿尔特教授说，“如果让人们在一句话中使用一个新词汇，他们就能长久地记住这个词汇。如果让人们用这个新词汇造一个句子，他们就能在交谈时使用这个词汇。”阿尔特在做实验时，有时会故意用不容易辨认的字体书写指令，因为当人们费力地辨认文字时，他们会读得更认真。“如果文本一开始读起来就很难，它会促使你更加深入地思考，也会花更多时间和精力理解其意义。”他说。当你问自己一些关于葡萄酒的问题，或者对比不同的401（k）养老金计划的收益时，数据就会被分解成若干小块，更像你自己要做的一系列决定。所以，当获取信息的难度加大时，我们反而能够学到更多东西。
1997年，大通曼哈顿银行信贷部门的高管想知道，为什么佛罗里达州坦帕市的一些员工比其他员工更能成功地说服人们偿付信用卡账单。当时，大通银行是美国信用卡发行量最大的银行，也是最大的信贷银行之一。全美各个分支行加起来共有几千名员工，他们每天坐在自己的格子间里一个接一个地给债务人打电话，催促他们偿还逾期的信用卡账单。
大通银行的内部调查表明，负责催款的员工并不喜欢自己的工作，高管们也习惯了这些员工平庸的业绩。银行方面尝试过给负责催款的员工提供有助于说服债务人还款的工具，以减小他们的工作难度。例如，每次打电话时，负责催款的员工面前的计算机会显示有助于说服债务人还款的信息：债务人的年龄、他/她每隔多长时间会还款、持有几张其他银行的信用卡，以及用过的比较成功的说服技巧。员工们被安排接受相关培训，每天都能收到充斥着图表和图形的邮件，其中有很多有效的催款技巧。
但是，银行方面发现，几乎没有一名员工认真看过这些信息。不管负责催款的员工参加过多少次培训，或者收到多少封邮件，他们的业绩似乎并没有什么提高。所以，当高管们发现坦帕市的团队业绩高于平均水平时，备感意外和惊喜。
负责管理这个团队的人是夏洛特·弗拉德，她也是一名正在接受培训的福音教牧师，喜欢穿长裙和吃猫头鹰餐厅的鸡翅。她从普通催款员做起，逐级晋升，现在负责管理一个收债团队，负责一些最难搞定的客户，包括已经逾期120~150天未还清欠款的债务人，这类持卡人几乎从未还清账单。然而，面对最难说服的债务人，弗拉德的团队仍然能比其他团队每个月多催收欠款100万美元。另外，这个团队还是该银行中员工满意度最高的团队。追踪调查发现，就连他们的收款对象都对他们的工作态度表示感谢。
银行高管希望弗拉德与其他团队分享她的收债技巧，所以邀请她到坦帕附近的因斯布鲁克度假村参加公司的地区性会议，并发表演讲。她演讲的主题是“优化Mosaix/Voicelink自动拨号系统”，现场座无虚席。
“你是怎样设置自动拨号器的？”一位经理问道。
“这需要精心设置。”弗拉德说，上午9点15分至11点50分给债务人家里打电话，这时很有可能是照顾孩子的家庭主妇接电话，女性还款的可能性比较大。
“接下来，中午12点到下午1点30分，我们给债务人打电话，”弗拉德说，“这时接电话的人以男性居多。你的开场白可以这样说：‘我很高兴能在您去吃午餐的路上联系到您。’就好像他是日程安排很满的重要人物，这能让他不好意思辜负你的期望，进而承诺一定还款。
“在晚餐时间，我们会打给资料上显示未婚的债务人，他们可能是一个人独处，更愿意交谈。晚餐时间之后，我们会打给债务余额波动频繁的人，那时如果他们晚餐喝了杯酒，状态就会很放松，我们可以趁机提醒他要是还清账单余额的话感觉会更美妙。”
弗拉德有几十种类似的技巧。她还提出一些其他的建议，包括何时使用安慰的语气（如果你听到电话里有连续剧的声音），什么时候谈及个人生活（如果债务人提到自己的孩子），以及什么时候采取强硬的态度（对任何拿宗教信仰当挡箭牌的人）。
在座的听众不知道如何使用这些建议，虽然所有的建议听起来都非常合理，但他们认为自己的员工没有这方面的能力。催款员的平均学历为高中毕业，而且这是他们大多数人的第一份全职工作。管理者大多数时候都在提醒他们打电话时说话不要那么呆板，几乎注意不到电话那边传来的电视节目的声音，也注意不到对方话语里的宗教内容。没有人能熟练地分析债务人的信用记录，来决定是打电话给妻子还是丈夫，他们只是和接电话的人交流，不管那个人是谁。大通银行每天早上会给催款员发送邮件、可用计算机浏览的信息，还会提供课程培训。但那些管理者知道几乎没有人会真的阅读那些邮件、浏览电脑屏幕上的信息，或者使用培训课程教授的技巧。打电话给陌生人，催促对方偿还逾期债务，这些问题本身就让他们很头疼，一般的催款员在通话过程中根本无法处理额外的信息。
但是，当有人问弗拉德为什么她团队的员工能更高效地处理信息时，她也无法解释其中的原因。会后，大通银行委托咨询公司米切尔麦迪逊集团来分析她的方法。
弗拉德回到所在支行后，顾问特拉奇·恩特尔问她：“你是怎么知道上午最好打电话给女性的？”
“你想看看我的日历吗？”弗拉德说。顾问们不知道她为什么要让他们看日历，但还是说‘好的’。他们以为弗拉德会拿出一本记事本或者工作日志，相反，她放在自己桌子上的是一个活页夹，接着她推来一辆小车，上面也堆放着一些活页夹。
“好啦，”弗拉德说，她边说边翻看着满是数字和笔记的活页夹，对着她要找的那一页说，“一天，我突然有了一个想法，说服年轻人还清账单可能更容易，因为他们更希望有良好的信用评分。”
弗拉德说，在她的团队中员工有这样的想法是很正常的事，他们会在午休或下班后聚在一起聊天，过程中迸发的灵感——至少一开始时——通常没有什么意义。事实上，有些想法甚至有些荒谬，例如一个不可靠的年轻人如果账单逾期未还，出于某种原因，他会突然急切地想要提高自己的信用评分。不过这都没有关系，他们这样做并非为了提出多么了不起的建议，而是激励员工要有自己的想法，任何想法都可以，然后再去验证。
弗拉德看着她的日历说：“我们第二天就开始给21~37岁的债务人打电话。”一天的工作结束后，员工却发现这对收债并没有什么显著的促进作用。于是，弗拉德在第三天上午做出了改变：她让员工给26~31岁的债务人打电话，收债率有了小幅提高。第四天，他们给26~31岁、账单余额为3000~6000美元的持卡人打电话，收债率呈下降趋势。第五天，他们选择给账单余额为5000~8000美元的持卡人打电话，当天的收债率达到那一周的最高值。晚上员工下班后，经理们聚在一起，回顾这一天的工作，反思为何有的方法奏效、有的无效。他们把日志打印出来，圈出哪些通话效果良好，这就是弗拉德的“日历”。它是一本打印出来的工作日志，上面有注解、员工的评论，以及某些技巧有效的原因。
通过进一步的验证，弗拉德得出结论，那个关于年轻人的想法是错误的。不过，这并不奇怪，因为大多数想法在一开始都不是那么可靠。员工会有各种各样经不起推敲的直觉，但是，随着实验的开展，他们对过去不曾注意到的细节变得更加敏感，会更认真地去倾听债务人的话，还会记录债务人对不同问题的反应。最终，一个非常有价值的想法诞生了，那就是在上午9点30分至11点50分给债务人的家里打电话。因为这个时段接电话的通常是家里的女主人，女性偿还家庭债务的可能性更大。有时，催款员会有一种无法用言语描述的直觉，并根据这种直觉开展工作。
如果有人提出新的想法或者实验，上述过程就会反复进行。“当你记录每一通电话、做好笔记、和坐在你旁边的员工讨论电话内容时，你的注意力会发生变化。”弗拉德对我说，“你学会了关注更多事物。”
对顾问们来说，这是一个用科学方法细分和测试变量的案例。“其他团队经常一次改变多种变量，”顾问团成员之一尼柯·坎托在调查报告中写道，“而夏洛特团队每次只改变一种变量，因此她能够更好地厘清事情的因果关系。”
不过，她做的不只是这些。弗拉德的团队除了细分变量以外，还通过提出假设和验证，对不断涌来的信息变得更加敏感。在某种意义上，他们给工作制造了一个不顺畅的元素，对通话时产生的“数据”进行处理，从而更容易获取有效信息。每天上午收到的电子表格和邮件、计算机显示器上的数据、电话另一头的背景声音，都成了他们提出新想法和进行实验的素材。每一通电话里面包含了会被绝大多数催款员忽视的大量信息，但是弗拉德团队注意到了这些信息，因为他们在找寻验证他们的想法是否正确的线索。他们同隐藏在每一通电话中的数据进行交流，然后把这些数据转化成能为自己所用的信息。
这就是学习的过程，因为我们专注于信息本身，以至忽略了信息处理的过程。弗拉德把每天收到的大量信息交给她的团队，并教给他们把信息分门别类放进活页文件夹的信息处理方法，从而有效地利用通话内容和数据。这样做的好处是，学习变得更容易了。
分类
南希·约翰逊成为辛辛那提市的一名教师，是因为她实在不知道自己还能做些什么。她花7年时间完成了大学学业，毕业后她当上空姐，并嫁给一名飞行员，打算过安稳的生活。1996年，她开始在辛辛那提公立学校做临时教师，希望以后能成为一名正式教师。她在学校里教多门课程，从英语课到生物课，后来她终于如愿以偿成为一名四年级的全职教师。入职第一天，校长对她说：“你就是约翰逊女士吧。”后来，他承认当时有好几个姓约翰逊的应聘者，所以他也不知道自己录用的是哪一个。
几年后，为了配合美国联邦政府的《有教无类法案》（No Child Left Behind law），辛辛那提市开始通过标准化考试跟踪考查学生在阅读和数学方面的学业表现。很快，约翰逊就被淹没在一大堆报告里。每周，她都会收到关于学生在出勤率、词汇、数学、阅读、写作、文学理解和所谓的“认知操作”等方面的进步情况的邮件，还有关于她所教班级的情况、她的教学能力和学校的整体成绩的评估。因为信息量过于庞大，所以辛辛那提市聘请了一个数据可视化专家团队，以周为单位，根据地区上传到网络上的信息设计图表。这是一个优秀的设计团队，他们制作出来的图表简单易懂，呈现在网页上的总结清晰明了，还有彩色的趋势图。
不过，最初几年，约翰逊几乎没有看过这些。她本应利用这些信息来设计她的课程，但这让她很头疼。“邮件和统计数据很多，我知道自己应该把这些应用到课堂教学中，但它们总是排山倒海般涌来。”她说，“我认为那些数据和让我成为一名优秀老师所需的东西之间存在一定的差距。”
她所教的四年级学生大多数来自贫困家庭，有很多还是单亲家庭。她是一位好老师，但是她教的学生考试成绩仍然不理想。2007年，也就是辛辛那提市启动EI项目之前的一年，在全州的阅读测试中，她的学生的阅读熟练度水平只有38%。
2008年，EI项目开始了。作为改革的一部分，约翰逊所在学校的校长要求所有教师每个月至少要在学校的数据室待上两个下午。教师们围坐在会议桌旁，参加数据采集和制作统计数据表格的培训，这些更加耗费时间。约翰逊和她的同事在开学之初就被告知，作为计划的一部分，他们需要为班里的每位学生制作一张索引卡。每两周的周三，约翰逊要到数据室把过去两周的测试成绩抄写到索引卡上，再按照学生的成绩（不合格、合格、优秀）把所有的卡片用不同颜色（红色、黄色或绿色）标记并进行分类。随着时间的推移，她还会根据学生的进步情况把卡片重新分类。
这项工作非常枯燥，而且坦率地讲，这是徒劳无功之举，因为所有信息都能在学生的在线数据库中找到。另外，很多教师都有几十年的教学经验，他们认为并不需要用一摞一摞的索引卡来告诉他们学生的情况。但是，命令就是命令，他们不得不每两周去一次数据室。“校长要求每个教师都要认真地制作卡片，并根据学生表现进行分类。”约翰逊说，“每个教师都很讨厌这项工作，至少一开始是这样的。”
有一天，教三年级的一位教师想到一个办法，既然要花那么多时间抄写学生的考试成绩，干脆在每张索引卡上写上学生在测试中答错的问题，并且说服另一位教师也这样做。于是，他们按照学生第一题所犯错误的相似性把卡片重新分类，由此发现某些规律：某个班的大多数学生对代词的用法掌握得很好，但是在分数的学习方面有些困难；另一个班的情况则正好相反。教师们因此互换了课程，结果两个班的考试成绩都提高了。
之后的一周，有的教师建议可以打破班级的界限，根据学生的居住地址对索引卡进行分类。教师给居住在同一社区的学生布置了相似的阅读任务，学生的阅读成绩有所提高，他们还会在乘车回家的路上一起完成作业。
约翰逊根据她在数据室所做的索引卡把学生分成若干个学习小组，她发现，这有助于她更加细致地了解每一位学生的优点与不足。她每周都会去数据室好几次，把学生的索引卡分得越来越精细，并尝试用不同的方式进行归类实验。过去，她自认为非常了解所教的班级，但是现在她对学生有了更深层次的了解。“当一个老师面对25个学生时，很难把他们当成单独的个体去对待。”她说，“我过去总是把他们看作一个班级，通过数据室的工作，我开始关注每一个学生。我认识到自己必须了解每一个学生，并且不断地问自己：这个孩子需要什么？”
到年中时，约翰逊的一些同事注意到，每个班级都有一小部分学生存在数学学习困难的情况。由于这个问题并不十分明显，不是所有教师都能注意到。但是，在数据室，这个情况变得很明显，全校范围内举行的速算比赛就是为了应对这种情况。很快，包括8岁的但丁在内的学生们每天早上都要以最快的速度笔答试卷，由数控系统排列出速算速度最快的学生名单。12周后，全校的数学成绩提高了9%。
EI项目开展8个月后，约翰逊的班级参加了每年一次的评估考试。在此之前，她经常光顾数据室，和她的同事们制作了几十摞学生索引卡，对各种教案进行测试，跟踪各种不管是从卷纸上撕下来的还是贴在墙上的结果，数据室里到处是数据。
6个星期后，评估考试的结果出来了，约翰逊班的学生平均成绩达到前72%，几乎是上一年的两倍，学校的总体成绩也提高了一倍多。2009年，约翰逊成为一名教练，到辛辛那提其他学校给教师们教授数据室的使用方法。2010年，她被同行评选为辛辛那提市的年度最佳教师。
让信息变得有意义
辛辛那提市实施EI项目时，迪莉娅·莫里斯已经是高中一年级的学生了，她没有机会像南埃文代尔小学的学生那样成为改革的受益者。而且，即使市政府决定扩大这个项目的实施范围，对她来说似乎也太晚了。她的爸爸当年被雇主辞退，失去了杂货店保安的工作，紧接着又和房东打了一架。迪莉娅回家后发现公寓大门紧锁，上面贴着橙色封条，大厅里堆满黑色垃圾袋，里面装着她和7个兄弟姐妹的所有物品。迪莉娅一家可以在教友家暂住一段时间，之后去朋友家借宿，他们陷入了每隔几个月就要搬一次家的窘境。
迪莉娅是一个学习刻苦的好孩子，学校老师认为她足够聪明，她的天赋可以帮她离开辛辛那提恶劣的社区，考入大学。但是，这并不意味着她一定能够摆脱这一切。每年都有像迪莉娅一样的学生，他们似乎可以拥有更好的人生，而贫困把他们拖回到原点。迪莉娅的老师们对她抱有期望，但现实也很残酷，他们知道，即使对有天赋的学生来说，更好的生活有时也遥不可及。对于这一点，迪莉娅自己心知肚明。她担心即使是暂时的无家可归也会改变老师对她的看法，所以她没对任何人提起她家里的事。“在学校读书是我一天中最美好的时光，”她对我说，“我不想毁掉这份美好。”
2009年，迪莉娅在西山高中读二年级，辛辛那提市的教育改革扩展到了高中阶段。然而，改革初期的结果令人失望。教师们纷纷抱怨，建立数据室等创新行为只是起点，并不能解决所有问题。教师们说高中生已经定型，很难改变他们的行为，而且可以对他们进行干预的时间实在太短。教师们表示，要想改变孩子们的人生，学校应该帮助学生更好地做决定，尤其是在面对一生只有一次的选择机会时：上大学继续学习，还是去工作；终止妊娠，还是结婚；在所有人都需要你的帮助时，是帮助家人还是其他人。
因此，该项目改变了针对高中生的教育改革重心，在西山高中和其他与当地高校、美国国家科学基金会有合作关系的高中开设了工程类课程，目标是“实施跨学科教育，鼓励学生利用日常生活中的技术手段解决现实世界中的问题”，该项目在总结中写道。西山高中有90%的学生生活在贫困线以下，教室里的油毡地板有的已经剥落，黑板也出现裂纹，因此“利用科技”并不是大多数学生担心的事。迪莉娅报名参与迪昂·爱德华开设的工程课程，爱德华的开场白说出了所有人的现实情况。
“我们来学习如何像科学家一样思考，”他对学生说，“不要依赖父母和朋友，卸下所有包袱，我们要学习如何做出明智的选择。如果你们没吃早饭，我的桌子上有能量棒，你们可以自己拿。坦承自己饿了没什么不好意思的。”
爱德华工程课程的真正核心是教学生如何做决定，也被称为“工程设计过程”，它能够鼓励学生找出问题、搜集数据、用头脑风暴的方式解决问题、讨论可行方案以及反复进行实验。“工程设计过程是工程师在尝试解决问题和设计解决方案时采取的一系列步骤，是系统解决问题的方法。”一本教师手册中这样写道。很多一开始看似严重的问题可以被分解成若干小块，不断地对解决方案进行验证，直到答案出现。工程设计过程就是基于这一方法建立的。它要求学生必须准确地找出他们想要解决的问题，对问题进行研究，找出多种解决方案，并加以验证和评估，循环往复，直至找出答案。在这个过程中，学生让问题变得更易于控制，最终被装进“脚手架”和“思维的文件夹”，方便存储和调用。
这门课程的首要任务是设计一辆电动车。连续几周在爱德华的课堂上，学生们分成几个小组，按照工程设计过程的每个步骤完成这项任务。教室里能提供的材料很少，但这并不会影响到他们，因为完成这个任务的关键在于如何利用可获得的信息，不管这些信息来自哪里。不久，学生们开始联系汽车代理商，参观汽车修理店，到废品回收站收集铝罐，再根据他们在网上找到的资料，用这些材料制作电池测试设备。“我第一步要教他们的是放慢一点儿节奏。”迪昂·爱德华对我说，“这些孩子整天都在忙着解决各种问题，他们要面对父母的离家、有暴力倾向的男友和吸毒的同学，他们的经历要求他们必须很快地做出选择。我想让他们知道，如果学会一种做决定的方法，就能够放慢速度、认真思考。”
到了期中，学生们完成了电动车的设计，下一步是安装弹珠分类装置。迪莉娅21岁的姐姐有一个小孩，孩子的父亲却离开了他们，迪莉娅的姐姐每天累得筋疲力尽，恳求迪莉娅每天下午帮她照看一下孩子。迪莉娅很难拒绝姐姐的请求，她的父亲对她说，她应该帮姐姐这个忙，因为他们是一家人。
一天，在爱德华的课上，迪莉娅从活页夹里拿出工程设计过程图，一边和小组成员进行工程设计，一边思考是否帮姐姐看孩子的问题。如果她同意帮姐姐照看孩子，接下来会怎样呢？工程设计过程的第一步是搜集数据，于是迪莉娅把类似的经历列出来。她对所在小组的同学说，她的另一个姐姐几年前利用课余时间打工，很快地，全家人都依赖她的那份薪水过活，导致她无法放弃那份工作，进入社区大学的愿望不得不被搁置。迪莉娅猜想，如果她同意帮姐姐照看孩子，类似的情况也可能发生在她身上，这是数据点1。
接着，迪莉娅列出自己答应帮姐姐看孩子之后每天的日程安排表：上午8点30分到下午3点30分上课，下午3点30分到晚上7点30分看孩子，晚上7点30分到10点做作业。然而，照看孩子是一件累人的事，很可能每天照看完外甥后，她剩下的时间只会看电视，而不会做数学题或者准备复习考试了。她会因此满腹牢骚，在周末也会做出糟糕的选择，这是数据点2。
随着进程的推进，她的小组成员们把她的问题分割成若干小块，通过头脑风暴寻找解决方案，并进行角色扮演。而这时，班里的其他同学正在讨论如何把杂色弹珠和纯色弹珠分开。最后，迪莉娅他们找到了答案：照看孩子看似无足轻重，但证据表明迪莉娅需要做出很大的牺牲。迪莉娅给她爸爸写了一封邮件，上面列举了她的分析过程，向父亲证明她为什么不能帮姐姐。
心理学家说，用这种方法学习如何做决定很重要，对年轻人来说更是如此。这易于他们从自己的经历中学到更多的东西，并用不同的视角看待各种选择。这是制造不顺畅的一种形式，有助于我们更加客观地评估自己的生活，不带任何情绪和偏见地领悟蕴藏在过往经历中的道理。当《冰雪奇缘》的动画团队构思电影时，迪士尼的创作机制促使他们把个人的生活经历视为创作素材。但是，我们在自己的生活经历中不仅能够获得创作素材，还能获得数据。我们都会本能地忽略以往决策中所包含的信息，也会忘记自己做过的每个选择都包含了上千次的实验。我们对自己的经历太过熟悉，以至常常想不到如何把过往的数据分成若干小块。
但是，像工程设计过程这样的体系促使我们搜索信息，用头脑风暴的方式寻找潜在的解决方案，产生不同的想法并加以测试，即通过把过去的经历放在新的参照坐标下帮助我们制造不顺畅。学习用新的方法做决定，这颠覆了我们的大脑对二元选择的渴望：我应该帮助姐姐还是让家人失望？
1984年，西北大学发布了一份关于这类决策框架的力量的重要研究报告。该大学的一位研究人员要求一组参与者根据自己的亲身经历说出购买录像机的原因，参与者列出了几十种购买的理由。有人说录像机能够给他们带来乐趣，有人认为这是一种教育投资或者是家庭聚会的一种休闲方式。接着，研究人员要求这些参与者给出不买录像机的理由，却发现他们几乎想不出什么不买的理由，大多数人都说他们不久后可能也会买一台录像机。
接着，研究人员找来另一组参与者，让他们列出不买录像机的理由。有人说看电视会疏远和家人的关系，也有人说看电影没有意义，他们拒绝这种诱惑。当研究人员要求这些人给出买录像机的理由时，他们却很难给出什么有说服力的答案，只好说自己可能永远都不会买录像机。
让研究人员感兴趣的是，每组参与者在已经建立决策框架的情况下，接受相反的观点有多难。两组参与者的情况相似，他们本来都想买录像机，至少他们应该给出差不多的买或者不买的原因。但是，参与者一旦建立了某种决策框架，比如认为这是一种教育投资或者看电视会疏远和家人的关系，就很难从不同的角度考虑新的选择。类似的结果也在其他实验中出现过，当人们被问及关于生命（比如临终选择）和消费（比如买一辆车）的问题时，一旦决策框架形成，就很难再改变。
然而，只要我们迫使自己寻找新的出发点，决策框架也可以被彻底改变。当迪莉娅把她遇到的难题用爱德华的工程设计过程表来分析时，就制造了不顺畅，给她最初的决策框架带来干扰。她回到家，用她的逻辑和她的父亲交谈，最终也改变了他的决策框架。迪莉娅对她父亲说，她不能照看外甥，因为她加入了爱德华的机器人俱乐部，每周二和周四需要在学校待到下午6点，而且这个俱乐部是她上大学的一个途径。除了这两天，她想在图书馆完成作业再回家，家里环境太吵闹，没办法静下心来做作业。通过对决定框架的重构，让它变成从两者之中做出选择：是现在帮助家人，还是先完成学业，以便将来在更多方面帮助家人。她的父亲同意找其他人照顾她姐姐的孩子，让迪莉娅好好学习。
“我们的大脑倾向于使用一个简单的决策框架，而且轻易不会改变，这和大脑倾向于二元选择是一样的道理。”哥伦比亚大学的心理学家埃里克·约翰逊对我说，“这就是为什么年轻女孩在和男朋友分手时考虑的问题常常是‘我爱不爱他’，而不是‘我要不要和他谈恋爱，或者我要不要去上大学’。或者你在买车时，你想的是‘我需要电动车窗还是全球定位系统（GPS）’，而不是‘我确实买得起这辆车吗’。”
“如果我们教给别人重构决策框架的方法，让一系列决策的过程变得和以往不同，”约翰逊说，“他们就能更好地做出决策。”
要想帮助人们用不同的视角审视自己过往的经历，最好的方法是教授他们一种正规的决策方法，例如工程设计流程图，让他们的大脑拒绝接受简单的选项。“这个过程教会我们在解决问题时不要墨守成规，”约翰逊说，“这是一种能让我们看到其他选择的方法。”
迪莉娅进入西山高中的第三年，她的家庭生活变得越发混乱。她的一个姐姐在家照顾小孩，另一个姐姐也退学了。在一家人准备寻找下一个住处时，其他麻烦事接踵而至：又有一个人失业了，而且邻居投诉，他们不得不再次搬家。后来，他们找到一处可以长期租住的房子，但没有暖气，没有钱付电费时还会断电。
那时，迪莉娅的老师们已经对她家的情况有所了解，也看到她是多么努力——她是成绩全优生。他们都竭尽所能地帮助迪莉娅，迪莉娅需要洗全家人的衣服时，她的英语老师索利女士会邀请她去自己家学习；迪莉娅感到疲惫不堪时，爱德华会让她趴在教室的桌子上小睡，他自己则在一旁批改试卷。这些老师看到了迪莉娅的潜力，他们希望能帮助她顺利考入大学。
