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前面谈到“大数据课程的通识实践”和“数据思维”的时候，引起了很多读者的共鸣，今天我们继续聊聊通识教育里面的一个重要话题。

通识教育和文理学院教育中有一个极为重要的概念，叫做Critical thinking，很多人翻译成“批判性思考/思维”，其实是非常不恰当的，其主要问题在critical这个词的翻译上。critical源于希腊文kriticos（提问、理解某物的意义和有能力分析，即“辨明或判断的能力”）和kriterion（标准）。从语源上说，该词暗示发展“基于标准的有辨识能力的判断”。在中文语境里，”批判”这个词，从新文化运动开始直至当今的种种运动中，总是与“阶级”、“立场”这类的词有着紧密联系；而与“思考/思维”或者“思考/思维方式”并无关联，就算有关联也通常是对思考/思维起着负面的作用。

孙犁先生写过一篇“好的语言与坏的语言”的文章，指出语言要”简洁、朴素、有效、准确”，使用这样的语言，会使自己更容易“想明白”、“想清楚”。因此，采用这种“简单即好”原则，“Critical thinking”完全可以用“想明白”、“想清楚”、“清楚思考”这类大白话解释。

更进一步，凡事儿都尝试着“想明白”其实可以作为一种习惯，并且是可习得的习惯。绝大多数情况下“想明白”其实并不需要你有多聪明，只要耐心就行。而且，耐心作为一个人最宝贵的品质（没有“之一”，耐心就是最宝贵的品质），也是可习得的习惯。

如果想对“Critical thinking”这个词翻译的更优雅，更有国学味道些，那就是“审辩式思维”，审和辨连用，表示详细谨慎推究观察之后做出鉴定或评估。而这个概念，中国古已有之。如果大家回想一下，我们在读书的时候，是不是很多学校的标语或口号中有：博学、审问、慎思、明辨、笃行这类词语，甚至写在墙上，那就是摘自《礼记中庸》。那时我们天天对它视而不见，只知道一头钻到小考周考月考期考的分数里头，哪里懂得什么为学之道？我们在乎的是升学之道。现在回头想想，那“慎思明辨”四字说的是什么？跟英文critical thinking概念里的careful、clear、thinking、evaluate和judge这些字一比较就知道了，那简直是丝丝入扣，天衣无缝的翻译。类似的例子还有critical reading用“思辨性阅读”来翻译也是非常恰当的。

顺便再提一下“博学审问笃行”这几个字。博学，勤查资料多看书自不在话下，而审问二个字则更为重要，详细周密地从读者角度反复问自己写的东西立论是否合逻辑，各段前后安排是否顺畅，省了到时劳读者大驾来问我。至于最后的笃行二字，其义甚明，光看不练不行，要进行实践。

所以，从上面我们可以看到，这《中庸》的为学十字说的不正是我们现在所提倡的通识教育的理念吗？

最后补充一点，我们在用中文写作时，若要表达这个动名词critical thinking，大可尽量直接用中文的动词形式“慎思明辩”来表达，（“慎思明辩”相当于动词短语think critically），无须拘泥于名词“审辩式思维”，例如“现代教育鼓励孩子在阅读时慎思明辩”，这就非常好了。

随着大数据时代的到来，数据的海量化导致信息泛滥，受众在信息海洋中难辩真伪。由于传播主体的平民化，他们大多不具备专业知识，加之“把关人”的缺位，这些传播信息的准确程度难以保证。例如，在前一段时间备受关注的《穹顶之下》这部纪录片中，柴静引用了大量数据来佐证她的观点，这些数据都注明了来源，从形式上看很具有说服力。但影片上线不久，就有许多具备专业知识的科研人员对其数据的准确性提出了质疑。其中包括有意混淆雾霾和PM 2.5，伪造采样结果，对图片进行裁减和后期加工，编造并不存在的因果关系等等。影片和质疑究竟孰真孰假，最终还是众说纷纭，没有定论。

因此，大数据时代要有基于数据的审辩式思维，而不是基于主观经验、权威或者是局部的知识，也不是迎合取宠式的思维。在中国取宠思维很厉害，你说GDP增加多少就是多少，这不是说的，要有人做，要用数据科学的那套方法论。

大数据时代，不要沦为信息和机器的奴隶，思辨性阅读，审辩式思维是我们这个时代极其宝贵的品质。