👨🏻‍🏫当认知能力完全依赖范式（案例、公式、攻略）的时候，学历相对高的人在统计上有较大优势。 🤔当认知能力突破范式，能够图式的思维时（这种人很少），学历相对高的人，没有统计学优势。 无论依赖范式还是图式，认知能力取决于样本的质量、数量、多样性，以及人们对样本的感知宽度、标注能力和分析维度。 在统计上，🙂‍↔️学历低的：容易欠拟合（很多民科和形而上学走火入魔的根，而导致认知盲区和认知偏差，🥸学历高的人则容易过拟合而导致认知的普适性不足。 在高学历中，认知的方差远大于一般人，因为高学历中，有部分人焦点于做题和学术，其样本的多样性和跨领域较为稀缺，所以过拟合之外，也较为难以获得样本的非对称性。 而另一部分对跨领域有相对较好通感基础的高学历，🤓则很容易获得知识泛化和非对称性所激发的涌现。在长期积累后，后者显然认知上会碾压前者。 样本的定义是多样化的，人也是样本，所以即使是同样学历的人，更好的学校的认知，统计学上有相对优势。