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《大野狼與七隻小羊-童話與數學的邂逅》——2019數感盃 高中職組專題報導類銅獎

數感實驗室_96
・2019/05/20 ・2274字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 553 ・八年級

數感盃青少年寫作競賽」提供國中、高中職學生在培養數學素養後,一個絕佳的發揮舞台。本競賽鼓勵學生跨領域學習,運用數學知識,培養及展現邏輯思考與文字撰寫的能力,盼提升臺灣青少年科普寫作的風氣以及對數學的興趣。
本文為 2019數感盃青少年寫作競賽 / 高中組專題報導類銅獎之作品,為盡量完整呈現學生之作品樣貌,本文除首圖及標點符號、錯字之外並未進行其他大幅度編修。

  • 作者:何昊宸、林淯茹、顏甄/武陵高中。
圖/pixabay

童話故事伴隨著我們的成長,它們是膾炙人口的經典,亙古流傳。然而兒時的我們僅沉醉在其生動的情節中,對所有描述深信不疑。長大後才擁有對諸多不合理情節提出疑問、思辨及驗證的能力。例如《睡美人》中的公主,為什麼能在長時間不進食的情況下,依然保有年輕的容貌和生機?碗豆樹是否真能高聳入雲?長髮公主的脖子及頭髮又是如何承受王子的重量?雖然這些情節皆源自於作者對生活的幻想,同時藏著耐人尋味的意涵,其中的卻也值得我們細細思索與深入探究。

而在耳熟能詳的童話〈大野狼與七隻小羊〉的最後,羊媽媽為救出七隻小羊,剪破大野狼的肚皮。救出小羊們的同時,也將許多石頭塞進狼肚中,以讓大野狼到河邊喝水時,一頭栽進河裡淹死。這激發了我們好奇心,也是我們接下來要討論的內容。

在此,我們有個疑問:究竟需要放入多少石頭才能抵抗浮力使大野狼下沉?我們嘗試用已知的物理概念,揭開兒書那童趣十足的面紗。

依據故事情境,我們做出幾項基本的設定。第一,我們找到在格林童話發生地區的德國,最常出現的狼種為亞種「歐亞狼」。人類在一般狀態下,人體密度為 1.026 (g/cm3),因此,我們可知同為哺乳類的狼在一般的狀態下密度也會大於 1,如此便不用探討究竟需要放入多少的石頭了,因為我們可知物體密度一但大於 1,即會沉入水中,所以我們轉而探討肺部充滿空氣—密度小於 1—時的狀態。人類的肺總容積 Total Lung Capacity(TLC)是指深吸氣後肺部可容納的最大氣體量,以一個肺功能正常年輕男性為例,其 TLC 為 4900~6500(ml),此時可使人體密度達到 0.9 (g/cm3)並浮在水面上。由資料顯示,狼的肺容積相當於三分之一的人肺容積,我們便可以得知狼的 TLC 大約介於 1633.3~2166.6(ml)。根據《國家地理》的資料,一頭灰狼(灰狼即為狼的總稱)的體型,大致與一名身高六英尺(大約 1.8288m)高的成年男性相等。衛生福利部國民健康署的數據顯示,一名 18 歲(含)以上且身高 183(cm)的成年人,正常體重範圍為 62.0~80.3(kg)。我們取中間值 70.25(kg),除以一般狀態下之密度 1.026 (g/cm3),即得體積 68469 (cm3),由此推得一匹成狼的平均體積為68469 (cm3)。再根據資料,一匹歐亞狼體重約介於 40~175(lb),我們取整數 155(lb),一磅為 0.45(kg),故 155(lb)為 69.75(kg),也就是69750(g)。故成狼在肺部吸滿空氣狀態下的密度為

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第二,根據研究,石頭的密度大致落於 2~3(g/cm3) ,因此我們取平均值 2.5(g/cm3)做為計算的數據。

最後,根據國立海洋大學的資料,河水的密度介於純水與海水的密度之間,而純水的密度為 1(g/cm3),海水的密度為 1.03 (g/cm3),所以我們假設河水密度為 1<g<1.03(g/cm3);且假設要增加的石頭重量為 x(g)。完成上述的假設及數據確認後,我們就可以著手進行計算了。

由浮力原理可知,當物體密度大於液體密度,物體即會下沉。我們分別計算在純水及海水中所需的重量,並個別有兩種可能的狀況,取得各自所需的石頭重量範圍:

一、狼肚的體積有增加(石頭使肚子膨脹,體積具有加成性):

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所以石頭的重量 x 為 1174(g)< x<3378.9(g);

二、狼肚的體積沒有增加(石頭無使肚子膨脹):

所以石頭的重量 x 為 704(g)<x<2817(g)。

總結上述研究結果,我們得知當石頭使狼肚體積增加時,需要 1.1~3.3 公斤的石頭才能使狼溺斃;而當時石頭不會使狼肚膨脹時,便只需要 0.7~2.8 公斤的石頭就足以讓大野狼喪失掙扎求生的機會,沉落河床。再者,第一種結果較符合故事情節中七隻小羊的體重,第二種結果則較符合現實中的狀況。

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由以上兩個結果可以發現,相當於一台筆記型電腦甚至是一瓶蕃茄汁的重量,便足以使一頭狼的生命殞逝。而在那樣危急的狀態下,先不論切狼腹救子的舉動是否會驚動熟睡中的大野狼,以及要如何臨時找出這些石頭,羊媽媽依然處變不驚,且靈機一動拿石頭替代小羊、以假亂真的想法,還是讓人不禁讚嘆羊媽媽救子心切而激發的力量是多麼強大,母愛又是如此熠熠生輝且動人。

經過這次的研究,我們發現就算是家喻戶曉、耳熟能詳的童話故事,透過不一樣的觀點切入,也會有截然不同的視野。文學方面,我們能從先人富含智慧的妙語中,領略其要表達的寓意;數學方面,除卻肉眼可見的數字,更是多了邏輯、架構、組織。以文學為經,以數學為緯,互相交織出絢麗的網。嘗試用數學的角度挖掘文學的奧妙,除了驚奇,更多的是不絕的讚嘆。

更多2019數感盃青少年寫作競賽內容,歡迎參考 2019數感盃特輯、數感實驗室官網粉絲頁喔。

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數感實驗室_96
76 篇文章 ・ 49 位粉絲
數感實驗室的宗旨是讓社會大眾「看見數學」。 數感實驗室於 2016 年 4 月成立 Facebook 粉絲頁,迄今超過 44,000 位粉絲追蹤。每天發布一則數學文章,內容包括介紹數學新知、生活中的數學應用、或是數學和文學、藝術等跨領域結合的議題。 詳見網站:http://numeracy.club/ 粉絲專頁:https://www.facebook.com/pg/numeracylab/

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圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

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  • 作者/賴昭正|前清大化學系教授、系主任、所長;合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒,那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬.霍金(Stephen Hawking) 英國理論物理學家

大約在八十年前,當第一台數位計算機出現時,一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧;但七十年後,還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」(Artificial Intelligent,簡稱 AI)的能力最近十年突然起飛,在許多(所有?)領域的測試中擊敗了人類,正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元(graphic process unit,簡稱 GPU)是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia(英偉達)股票從每股不到 $5,上升到今天(5 月 24 日)每股超過 $1000(註一)的全世界第三大公司,其創辦人(之一)兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳(Jenson Huang)也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人!可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎?到底是時勢造英雄,還是英雄造時勢?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

在回答這問題之前,筆者得先聲明筆者不是學電腦的,因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事,不是我們外行人需要了解的;但作為一位現在的知識分子或公民,了解基本原理則是必備的條件:例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析,即可判斷永動機是騙人的;又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上,它們不用往室外排廢熱氣,就可以提供屋內冷氣,讀者買嗎?

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」(central process unit,簡稱 CPU)。CPU 是電腦的「腦」,其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務,如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作;但為了簡單化,我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作(arithmetic and logic unit,簡稱 ALU),如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下,CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

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在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時,CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後,CPU 開始顯示心有餘而力不足:例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素(pixel),每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年,英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定/裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」(註二)定位為「世界上第一款 GPU」,「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU,GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作,快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢?因每一時刻只能做一件事,所以其步驟為:

  • 計算 7×5;
  • 計算 6/3;
  • 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢?很多工作便可以同時(平行)進行:

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  • 同時計算 7×5 及 6/3;
  • 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間,但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢?單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間(16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間),而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間(1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間)!

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了,如何將它擺正成右圖呢? 一句話:「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點(座標 x, y)組成的,所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了:每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

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即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算!如果每一運算需要 10-6 秒,那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉,便需要 6 秒,這豈是電動玩具畫面變化所能接受的?

圖形處理的例子

人類的許多發明都是基於需要的關係,因此電腦硬件設計家便開始思考:這些點轉換都是獨立的,為什麼我們不讓它們同時進行(平行運算,parallel processing)呢?於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 106 運算,那上圖的轉換只需 10-6 秒鐘!

GPU 的興起

GPU 可分成兩種:

  • 整合式圖形「卡」(integrated graphics)是內建於 CPU 中的 GPU,所以不是插卡,它與 CPU 共享系統記憶體,沒有單獨的記憶體組來儲存圖形/視訊,主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上;早期英特爾(Intel)因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤,在這方面的研發佔領先的地位,約佔 68% 的市場。
  • 獨立顯示卡(discrete graphics)有不與 CPU 共享的自己專用內存;由於與處理器晶片分離,它會消耗更多電量並產生大量熱量;然而,也正是因為有自己的記憶體來源和電源,它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年,英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後,科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化,在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效,因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理,不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化,也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬(註三)等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分,正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲,遠遠落在英偉達(80%)及超微半導體公司(Advance Micro Devices Inc.,19%,註四)之後,大約只有 1% 的市場。

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典型的CPU與GPU架構

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」,而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心(core)單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心,因此其核心功能不如 CPU 核心強大,但它們能同時高速執行大量相同的指令,在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心;GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書,不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等,也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺,它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是:嘴巴在講,腦筋思考已經不知往前跑了多少公里,常常為了追趕而越講越快,將不少學生拋到腦後!這不表示筆者聰明,因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技,因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣(matrix)的讀者應該知道,如果用矩陣和向量(vector)表達,上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的(註五)。而矩陣和向量計算正是機器學習(machine learning)演算法的基礎!也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在!因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石:它們的架構就是充分利用並行處理,來快速執行多個操作,進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」(deep learning)。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂:「下一次工業革命已經開始了:企業界和各國正與英偉達合作,將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升,幫助企業降低成本和提高能源效率,同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子:下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後,讀者是不是認為筆者該退休了?

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GPU(圖形處理單元)和 AI(人工智慧)之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力,特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步,使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率,使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐,而且使其更具成本效益,因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展,GPU 的角色可能會變得更加不可或缺,推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標,這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作,使我們能夠執行複雜的任務,例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外,研究表明,與非人類動物相比,人類大腦具有更多平行通路,這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上,一邊聽音樂一邊做飯,或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技,因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵:透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

(註一)當讀者看到此篇文章時,其股票已一股換十股,現在每一股約在 $100 左右。

(註二)組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」(GeForce 256)插卡吧?

(註三)筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時,就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士(fellow)」Enrico Clementi 的團隊:因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層,我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦(非 IBM 品牌!)與一大型電腦連接來做平行運算,進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

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(註四)補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商:英偉達及 ATI(Array Technology Inc.)。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立,2006 年被超微半導體公司收購,品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐(Lisa Tzwu-Fang Su)博士為執行長後,股票從每股 $4 左右,上升到今天每股超過 $160,其市值已經是英特爾的兩倍,完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色,正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題:超微半導體公司現任總裁(兼 AI 策略負責人)為出生於台北的彭明博(Victor Peng);與黃仁勳及蘇姿豐一樣,也是小時候就隨父母親移居到美國。

(註五)

延伸閱讀

  • 熱力學與能源利用」,《科學月刊》,1982 年 3 月號;收集於《我愛科學》(華騰文化有限公司,2017 年 12 月出版),轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
  • 網路安全技術與比特幣」,《科學月刊》,2020 年 11 月號;轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。
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賴昭正_96
43 篇文章 ・ 56 位粉絲
成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此穫有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲科學月刊將我的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」推薦到泛科學重登。

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【成語科學】水漲船高:浮力是什麼?為什麼蘇伊士運河會「大排長榮」?
張之傑_96
・2023/10/11 ・1096字 ・閱讀時間約 2 分鐘

根據教育部編《國語辭典》,這成語的解釋是:「比喻人或事物,隨著憑藉者的地位提升而升高。」你覺得拗口是不是?其實這成語是說,水位高了,水裡的船跟著升高,造兩個句你就更明白了。

油價一漲,民生用品水漲船高,人們的生活開支就增加了。

最近老師教得認真,結果水漲船高,段考成績普遍提高了。

如果水位變低了呢?水裡的船當然跟著降低。當水位低於船隻沒入水中的部份(稱為吃水),船隻就會擱淺。談到這裡,就得談談浮力原理了。

這原理的發現還有個小故事呢!相傳某希臘國王,做了一頂純金王冠。有人密報,金冠攙假。然而秤一下重量,又和當初交給金匠的純金一樣重。國王還是不放心,就請科學家阿基米德鑑定。

阿基米德苦思多日,想不出辦法。一天,他在家裡洗澡,當他進入澡盆時,看見水往外溢,突然悟出:「可以用測定固體在水中排水量的辦法,來確定金冠的比重啊!」他興奮地跳出澡盆,大聲喊著:「尤里卡,尤里卡!」(尤里卡,就是「發現了」的意思)。

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阿基米德驚呼「尤里卡!」。圖/wikimedia

阿基米德把王冠和同等重量的純金,放在兩個容量相同、盛滿水的盆子裡,發現放王冠的盆子,溢出的水比另一盆多些。說明王冠的體積,比相同重量的純金的體積大,證明了王冠並非純金製的,揭露了金匠欺君之罪。

阿基米德因此發現了浮力原理(又稱阿基米德原理):物體在水(液體)中所獲得的浮力,等於物體所排出(開)液體的重量。根據浮力原理,只要水夠深,幾萬噸的船都能浮在水上,因為它排開的水,比船還要重啊!

章老師曾搭乘郵輪經過蘇伊士運河。這條運河寬 205-225 公尺,深 23-24 公尺,所以只要船隻吃水的部份不超過 20 公尺,保證可以通行。章老師搭乘的是艘中小型郵輪,只有 3.5 萬噸,加上 1000 名乘客和 400 位工作人員,吃水可能不到 10 公尺。走在我們前面的,是艘 10 萬噸級的貨輪,也行駛得十分順當。查一下資料,這條運河可以浮起 24 萬噸的船呢!

卡在蘇伊士運河中,造成「大排長榮」的長賜號。圖/wikimedia

那麼 2021 年 3 月間怎會發生蘇伊士運河事件?發生事故的長賜號,總噸位 220,940 噸,寬 58.8 公尺,都在安全值之下。可是運河水深 23-24 公尺,是指中央的航道,靠近岸邊就沒那麼深了。長賜號被強風吹離航道,在岸邊擱淺。這還不說,長賜號全長 399.94 公尺,擱淺時斜著卡在運河中,把整條運河堵住了。

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張之傑_96
103 篇文章 ・ 224 位粉絲
張之傑,字百器,出入文理,著述多樣,其中以科普和科學史較為人知。

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談「性」也可以從《白雪公主》開始:認識童話故事底下的隱喻
雞湯來了
・2020/08/04 ・3119字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 549 ・八年級

  • 文/雞湯來了馮治豪
    校稿/雞湯來了張芷晴、陳世芃
    製圖/雞湯來了黃珮甄
    編輯/雞湯來了蕭子喬

圖/轉載自原文章

如《性教育該怎麼開口?三個在家談「性」的入門策略》中所提到,家長在日常生活中跟子女討論「性」這件事,對子女的健全發展是非常有幫助的。但實際想應用在生活中,開啟話題是不是有點困難呢?

別擔心!我們也可以試著用平易近人的童話故事做題材,搭配循序漸進的話題設計,跟孩子開啟對話!耳熟能詳的童話裡,公主與王子在故事結尾總能過上幸福快樂的日子。輕鬆、愉快的劇情,其實悄悄埋下許多有關「性」的隱喻及寓意。

以下結合三篇過往的研究分析,來討論三個童話故事《白雪公主》《紅鞋》《小紅帽》,隱含了哪些成長過程會遇到的議題。

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《白雪公主》:發育初期的煩惱

圖/piqsel

在格林童話的《白雪公主》故事中,皇后因為白雪公主變得比自己更漂亮而心生怨恨,派人將其殺害,但誰知派出的獵手竟在最後關頭心軟放白學公主離去,當壞皇后得知白雪仍舊存活,曾三次暗中喬裝拜訪,分別送了白雪公主束衣緞帶、毒梳子及毒蘋果,而善良的白雪對壞皇后的屢次拜訪毫不設防。

有研究認為1第一次送給白雪的束衣緞帶如同現代的束胸,在少女發育初期,對於胸部的發育感到難為情,開始在意他人看待自己的眼光,甚至感到自卑,於是嘗試用束胸把胸部遮住,不希望別人注意到自己正在發育的身體。

第二次送了有毒的梳子,當白雪梳頭的時候就中毒昏倒,梳子是用來整理容貌的工具,象徵性本能、性意識已經漸漸進到白雪的意識裡。而本性單純的白雪首次發現性本能的強烈衝擊,讓自己的頭腦失去思考能力,需要一段時間才能吸收、消化這樣的意識衝突。

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第三次送了鮮紅的毒蘋果,白雪在吃下去後陷入長期的昏迷不醒,被安置在透明棺材中,代表當白雪發現自己存在如此強烈的性本能時,衝擊感不只讓她失去思考的能力,更加喪失了與人社交、來往的能力。

透明棺材象徵獨立的空間,讓白雪好好的反芻這些經驗帶來的改變,也漸漸接受成長之後自己的模樣,就好似發育初期的男女對於自己的生理發展產生極大的好奇心以及羞赧,難以啟齒的青澀困擾甚至可能影響到生活的其他層面。所以,家長可以試著營造一個安心討論的氛圍,引導子女主動表達自己遇到性的困擾,具體作法可以參考文末的小建議。

《紅鞋》:探索性領域的潛在危機

圖/wikipedia

待到身體發育成熟,下一個潛在議題拓展到「公私領域的界線」以及「自我概念的建立」。

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在安徒生童話的《紅鞋》故事中,女孩自從收到年邁女鞋匠親手製作的紅鞋,便漸漸的喜歡上了紅鞋,甚至當鞋子被養母燒掉了,還要再買一雙更漂亮的紅鞋來穿。根據研究分析2,穿上紅鞋的動作可能象徵著性衝動、性成癮等意涵,自從喜歡上紅鞋,女孩無時無刻不想穿上紅鞋盡情跳舞。對於不分場合、不分時機渴望穿上紅鞋跳舞這件事,可能代表女孩對「慾望」這件事上癮,且已影響到日常生活了。

研究中推論對慾望上癮的人可能較缺乏「自我撫慰」及「情緒調節」等能力,於是面對壓力時,傾向用性行為滿足一時的愉悅,並逃避壓力。

大部分習得「自我撫慰」及「情緒調節」的來源是經由主要照顧者的接納、理解及反映,但故事中女孩的主要照顧者是個過度專注於自身的長輩,因此女孩這部分的能力相對不足,於是面對壓力時,選擇不顧一切的穿上紅鞋盡情跳舞,沈浸在短暫的歡愉以逃避現實帶來的壓力。

從接觸、喜歡、享受,到痛苦不堪,後來更是砍掉了腳踝來擺脫干擾,直到最後的救贖。最重要的轉折來自於女孩開始在他人家中擔任僕人,並能夠平靜地拒絕他人贈送的華美禮物。女孩不僅理解到除了「性」可以帶來暫時的愉悅並建立肉體的連結,其實透過付出勞力也可以建立自我的價值並產生與他人的連結,慢慢的也學會了如何融入大眾的生活,與他人共處。

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在青春期子女積極探索「性」的過程中,家長擔憂子女被未經篩選的資訊灌輸扭曲,甚至錯誤的觀念。這時候越是禁止、遮掩,會驅使子女更加好奇。不妨在日常的關心中,放入一些關係、性別的話題,在他們接觸到錯誤資訊前,先將正確的資源交給他們,這部分可以參考政府的資源網站(如:性福 e 學園 )。

《小紅帽》:性與親密關係的關聯

圖/wikimedia

當自我的生心理都發展相對成熟之後,開始練習與他人建立更深的關係,此時最容易面對到的議題便是:「我想要談怎麼樣的戀愛?」,綜合了幾篇分析的文章,我們試著分析《小紅帽》的故事。

在《小紅帽》的世界裡,當小紅帽在樹林中,被花花草草吸引而離開了熟悉的小路,一身鮮紅的女孩被大野狼注意到。就像是初入擇偶市場的男女,無意間散發著對彼此的吸引力,在毫無防衛之心的情況下,被深藏其中的狩獵者看中。在前方等待的是看似平靜、美好的秘境,但往往背後隱藏著不可見的危險。

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故事中,小紅帽第一次遇到野狼,她善良的透露出自己的資訊,讓野狼可以更精妙的準備接下來的計畫,讓小紅帽一步一步地走進自己的陷阱。在現實中,可能就是所謂的「渣男渣女」,會在第一次接觸時表現得人畜無害,卸下獵物心防,也為了後面更順利的把對方收進自己的懷裡。

在故事後期,小紅帽被善良的獵人拯救,甚至學會了自我防衛,而現實生活中,並非每個無辜的人都會被拯救,因此在事前讓子女更好的準備自己,去認識、了解自己的身體、生命的價值,並建立起健全、清楚的人際關係,就顯得更加重要。

此時值得特別注意的是,子女或許正透過外在的吸引力建立自我概念、建立人際連結。家長可用平和的方式告知子女潛在的風險及遭遇危機時的處理方法,但請避免用直接命令的方式期望子女服從,否則或許良善的本意會演變成意外的衝突。

營造安全的討論環境,一同討論成長

圖/雞湯來了

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生活中有許多事情,例如青少年建立自我認知、人際互動的界線,以及對自己跟他人的尊重,並不隨著長大就自然而然的了解、熟悉。如果此時有適當的引導、教育,更能夠幫助孩子妥善的認識、發展出正確的認知。

在子女身心理快速發展的時期,爸媽可以試著透過下面的方式和子女一起練習營造安全的討論環境、培養子女敞開提問的習慣:

  1. 用平和的態度接納子女的提問:「這個問題很有意思」、「你問了非常有意義的問題」。
  2. 澄清子女的疑問:「這個問題你怎麼想到的?你想知道的是什麼?」。
  3. 確認子女的想法:「那你怎麼想呢?」、「你覺得呢?」。
  4. 分享、回答。

其實,這件事也不單單只發生在子女的身上,每一個爸媽也都是第一次為人父母,並不是孩子一出生就懂得照顧和教育後代。更多時候,爸媽也是在過程中學到了經驗,然後在生活中反覆操練,進而變得熟練。期許爸媽可以跟子女一起,在成長的路上陪伴彼此一起學習、一起練習。

參考文獻

  1. 丁建新(2007)。童话叙事中的性别问题:社会符号学的视角。江西社會科學,11, 36-41。
  2. 吳東彥、黃宗堅(2018)。童話分析:安徒生童話《紅鞋》的隱喻及其療癒象徵。輔導季刊,54(4),23-32。
  3. 吳東彥、黃宗堅(2019)。《白雪公主》的童話分析:性意識及陽性原則的啟蒙與開展。輔導季刊,55(1),61-70。

本文轉載自 雞湯來了,原文為用童話《白雪公主》《小紅帽》《紅鞋》跟孩子開啟「性」的對話

雞湯來了
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