2025年1月9日下午，复旦大学高等教育研究所于科学楼421报告厅成功举办“大数据与AI：交叉研究推进教育、科技、人才发展交流会”，不同研究领域的众多专家学者齐聚一堂，就大数据与AI在教育、科技、人才领域的交叉研究展开交流与分享，为教育学研究的创新发展提供新思路与新方向。
会议伊始，复旦大学高等教育研究所副所长牛新春研究员主持开场。牛新春老师强调复旦大学高等教育研究所致力于推动学科繁荣计划，并简要介绍高教所有关教育研究数据库的建设工作。牛老师表示，本次交流会旨在促进不同研究领域之间的交流与合作，推动大数据与AI在教育、科技、人才领域的研究与应用。
会议上半场围绕贯通教育、科技、人才议题的数据研究展开。第一位分享嘉宾，复旦大学高等教育研究所副所长（主持工作）陆一以“用量化研究推进教育理论创新：基于拔尖计划大学生调查”为题进行分享。陆一老师基于近10年拔尖计划大学生调查研究，构建研究框架，探讨高考选拔、大学培养模式等问题。陆老师还提出教育量化研究应洞察教育现象，迭代深化理论，形成体系化思维。
北京大学中国教育财政科学研究所副研究员周森老师通过线上方式，为师生们带来关于“国家重点实验室和高校学科科研产出数据分析”的报告。周老师强调了科技在高等教育和研究生培养中的重要性，介绍团队已开展的科技财政研究，并建立多个数据库，如国家重点实验室数据库、高校内部学科发展数据库等。基于数据库发展，分析高校有组织科研与多学科研究、科学家学术创业与科技要素流动的关系，以及双一流建设对高校科研创新的影响。周老师的报告展现其团队最新研究成果。
北京理工大学教育学院副研究员刘进老师以“高科技人才的简历大数据分析”为主题进行分享。刘进老师介绍了简历分析法在分析高科技人才数据的应用，然后分享了搭建数据库的经历，并通过这些数据开展如自主招生学生发展等领域的研究。刘老师还强调教育学科应明确人才定义，加强与技术的结合，并鼓励师生多渠道获取数据，开展有针对性的研究。
复旦大学高等教育研究所青年副研究员张沛康老师围绕“教育调查数据与外部数据的衔接与融合”进行报告。张老师结合自身研究经历，指出问卷设计存在的问题，如前期思考不充分、样本代表性不足、与外部数据关联困难等。随后，张老师通过具体案例，介绍如何在有限条件下实现问卷设计的最大价值，包括链接外部数据、优化变量选择、考虑数据的可行性和实用性等，为研究者们提供了切实的建议。
在各位专家老师的精彩发言之后，分享会进入提问与讨论环节。在场师生针对此前各位老师的研究内容提出问题，围绕数据和研究方法等方面与各位老师展开专业交流，形成浓厚的学术研讨氛围。
会议下半场聚焦于“人工智能与教育研究”。清华大学教育研究院党委书记张羽教授以“人工智能与教育研究范式创新”为题展开。首先，张老师向在场师生介绍清华大学在人工智能赋能教育领域的多项工作，如创新课程形态、开发学科错题诊断系统、进行课堂对话智能分析诊断、开发家庭教育智能导师等。张老师指出，当前教育研究存在重知识生产轻实践改进、学科壁垒导致知识碎片化等局限。此外，张老师还指出人工智能拓展了数据类型，有望将教育理论与实践紧密联系，同时提出构建专家规则库等新方向。
脉策科技首席经济学家陈沁博士为大家带来“大学专业的供给和市场需求：人工智能的影响”的研究成果。陈博士基于劳动力市场招聘数据和高考招生数据，分析各专业需求情况及技术革新带来的变化趋势，并且通过详实数据和深入分析，揭示人工智能在教育领域的重要影响。
复旦大学社会发展与公共政策学院张伊娜教授以“小数据、大数据、大模型与社会科学”为主题展开分享。张老师探讨小数据、大数据、大模型的演变阶段，认为人才培养应遵循这一过程。此外，张老师还分享在决策咨询中捕捉真问题、给出真答案的经验，强调要把握数据与模型的比重，结合数据促进科学研究与政策研究的互通。张老师还介绍在教授本科生课程时，让学生学会可视化工具，结合兴趣构建大数据和大模型思维体系的方法。张老师凭借其学术功底和实践经验，分享独特研究见解。
复旦大学高等教育研究所副研究员丁妍老师以“AI赋能教学评价，促教师发展新范式”为题展开分享。丁老师指出，AI时代教育面临变革，教师教学发展工作需要转型，应从关注表面的满意或收获转向更长期的效果。她介绍基于AI进行教学画像的方法，通过集成在线课程建设数据、课程教学设计方案和课堂教学实施数据，对教师教学进行综合评价。此外，其团队还开发了课程设计平台和课堂教学评估工具，并提出AI赋能教学的改进方向，展示人工智能在教育教学评价中的应用潜力。
分享会接近尾声，陆一老师对本次会议进行总结。陆老师充分肯定了本次交流会的意义和成果，指出本次会议内容丰富、涵盖广泛，各位专家老师的精彩发言为大数据与AI在教育、科技、人才领域的交叉研究提供了重要的参考和启示，本次交流会圆满落下帷幕。
（来源：复旦大学高等教育研究所微信公众号）