人工智能如何改变社会科学的面貌？——AI与社会科学的学术对话纪实（下）

一、自由交流和讨论大会主旨发言

第一场：自由交流和讨论

1、在使用大语言模型反馈方面

有学员提出，设备限制常常导致难以查找重复文章，因此需要改进设备或提供更好的查找功能。一位学员还分享了与大语言模型沟通的经验，强调了指令优化整合的重要性。该学员认为，应主动接受并鼓励学生使用AI，而不是持防备态度。同时，这位学员谈到了如何在教学中处理学生使用AI的情况，并表示对AI在教学中的作用持开放态度，计划未来申请开设相关课程。另一位学员分享了使用GPT工具的经验，认为GPT可以帮助解决一些问题，提高工作效率。还有一位学员分享了自己使用人工智能产品Kimi的体验，该学员认为尽管翻译效果可能不理想，但这些产品可以帮助学习英语，特别是通过翻译功能学到一些不认识的单词。最后，与会者讨论了AI生成答案及数据真实性的问题。有学员指出，许多公司出售的数据来自于旧调查，这些数据的来源和真实性难以保证。虽然技术让人们自由，但也使得真正的研究变得更加困难。该学员认为，现在的技术虽然带来了便利，但也面临着数据真实性和调查价值下降的问题。

2、在参与项目式学习的反馈方面

有学员指出，项目式学习能够有效打破学科界限，拓宽视野，同时培养团队合作和解决问题的能力。学员们认为，这种学习方式极大地提升了彼此之间的学习积极性和整体学习效果。通过实际操作和团队协作，学员们不仅能够将理论知识应用于实践，还能在解决实际问题的过程中获得宝贵的经验。这种跨学科的互动与合作，让学员们在真实的项目中学习并成长，从而更好地准备未来的挑战。此外，专业老师的指导和反馈保证了研究方法和结果的准确性，来自老师的持续支持也让学员们在执行过程中有信心持续进行下去。

然而，学员们也提到了项目式学习在实施过程中面临的一些挑战。首先，有学员指出，项目式学习需要提前启动，并进行充分的讨论和准备，以确保每个环节的顺利进行。建议在项目前期先学习一些相关课程，以便更好地理解和参与深入讨论。其次，有学员强调，明确的研究目标和选题可以有效引导研究方向，避免走弯路。参与者建议，在项目学习班中，制定明确的规则，如线下见面与线上会议的结合，有助于提高学习效果。学员们还认为，解决时间和精力冲突问题，小组合作和面对面交流，合理安排学习内容和时间截点，是提升项目式学习成效的重要因素。

3、在传统学习方式配合大语言模型的使用反馈方面

在讨论线下课程与线上课程的效果时，学员们一致认为线下课程的体验更佳，能够更好地集中注意力并增强互动。虽然线上课程提供了灵活的学习方式，但其接受度相对较低，线下教学则被认为更有利于提高学习效果。进一步地，学员们探讨了项目式学习与传统培训方式的结合，并评价了GPT在教学中的应用，认为这种结合具有创新性，能够有效地将新技术与传统方法融合。另外，有学员指出，结合使用大语言模型的效果更为显著，但最关键的仍然是学习方法。暑期班的课程既前沿且科学，能够提供明确的指导，尤其是在项目式学习的各个阶段，从文献开始到研究设计、选题等，均有清晰的方向。尽管在项目式学习过程中，模型的具体结果尚未产生，但学员们在学习过程中和工具使用能力方面得到了显著提升。

团队的老师们在这个过程中，特别强调了在接触新领域时，保持积极的心态和不断努力的重要性。无论是从本科到博士的学习历程，还是在新领域的初步探索，认真和用心的态度都至关重要。同时，学习的过程是长期的，需要不断积累和努力，才能在专业领域取得显著成就。其次，学会利用工具和资源，但不必系统地学习所有细节，因为许多命令可能一生中只会用到一次。最后，要灵活运用所学知识，遇到问题时及时解决，而不是被固定思维所限制。总之，高效且灵活的学习策略能够帮助更好地掌握软件知识。

8月25日，有三个学习小组进行了展示

分别是第三组的《网络游戏对中小学生非认知能力的影响研究》和《上网时间对青少年体质健康的影响》、第六组的《数字素养对大语言模型的影响研究》以及第七组《青年对于婚配对象社会经济地位差距的接受情况与原因分析》。

1、高翔老师

主要讲述了使用ChatGPT分析数据的过程和遇到的问题。首先，他们小组尝试了将数据标准化后再进行分析，但在解释过程中遇到了变量名称不一致的问题。接着，他们尝试让ChatGPT先进行卡方分析，但发现需要加入控制变量后，ChatGPT无法运行。最后，他们发现ChatGPT无法处理分类数据，导致无法进行正确的分析。会议结论是网络游戏对中小学生的认知能力有显著影响，尤其是技术主义和数据测试方面。在建议方面，老师们建议小组成员要重新审视研究问题，明确现实价值，并增加抑制性分析和工具变量分析。

2、温煦老师

主要描述了跑数据后发现的问题，包括缺失值过多导致样本量太小，城乡和户口等变量缺失严重，以及父母受教育程度对家庭特征的影响。同时，也探讨了路径方法及变量取舍问题，如BMI肥胖问题的影响路径是否过于单一，是否需要将体育锻炼时间和饮食状况作为中介一并纳入模型，以及如何处理竞争变量等。最后，提到了营养摄入方面的问题，如摄入量的问题和油炸或高热量食品的过度摄入问题。老师们给予了细致的点评。首先，会议认为时间控制非常好，基本思路正确，但需要关注健康概念的抽象性。其次，讨论了数据缺失值的问题，建议使用插值方法来解决。再次，提出了全国代表性的问题，建议从一致性和更大范围内进行研究。最后，讨论了自变量上网时间的问题，需要进行描述性分析，并注意处理偏差和拖尾。

3、陈全老师

讨论了数字素养对大语言模型使用或效果的影响。首先，需要界定什么是数字素养，并制定相应的量表和规定。其次，研究对象是使用大语言模型的用户，可以通过调查问卷等方式获取数据。在研究设计过程中，要考虑到不同人群和专业素质的差异，以及如何衡量大语言模型的使用效率。最后，通过让用户使用大语言模型生成研究综述，可以测量其具体效益，并了解用户在使用过程中的自我感觉效果。

4、江砥老师

主要讲述了通过自行设计的大学生婚恋观念调查与分析问卷，发现有40%的年轻人表示不想结婚。然而，在点评中，这个结论的可信度受到了质疑，因为调查方式可能存在偏差，导致不想结婚的人被选中，而想结婚的人没有被选中。此外，会议还提到了大学生性别比的问题，发现网上看到的男生比例为58.7%，与官方数据接近，但实际抽取样本中女生比例高达三分之二，男生只占三分之一。最后，会议强调了结论的有效性的论证，如果结论很重要，那么结论的有效性就必须说清楚。

三、循证培训

乔晓春教授

 强调了研究过程和应用过程之间的区分，特别是在医学领域中。研究者的主要任务是通过科学实验发现新的知识和规律，例如开发治疗病毒的新药物，而医生则负责将这些研究成果应用于实际的病人治疗。然而，这两个群体的目标不同，研究者关注的是发现新知识，而医生则专注于通过经验治疗患者。乔教授指出，医学中的循证医学正是为了弥合研究成果与实际临床应用之间的脱节而产生的。循证医学的作用是将有实用价值和足够证据支持的研究成果传递给医生，确保他们在治疗时使用的是基于最新研究的有效方法。他还提到，在社会科学领域，虽然循证的概念不像在医学中那么普遍，但它同样重要，特别是在社会工作领域。社会工作者在实施项目时，需要依赖前人的研究成果来选择最佳的干预方法。因此，循证在社会科学中的应用有助于确保社会工作实践的科学性和有效性。

谷舒音

拜争刚教授团队的谷舒音同学首先分享了“循证社会照护指南的制定方法”。她解释了循证指南在医学领域的应用，并提出将其引入社会科学领域，特别是社会照护服务。她强调，制定循证社会照护指南旨在为一线实践者提供科学的服务指导，类似于药品说明书，为社会中的弱势群体提供帮助。谷舒音还详细讲解了指南的制定方法，包括组织规划、证据评价和指南发布等三个阶段。她指出，指南的制定需要遵循科学方法，并结合专家共识和多学科的观点，确保指南的有效性、可行性以及成本效益。她还提到，指南发布后需定期更新，以保持其在社会照护服务中的适用性。

王晓宇

接着，王晓宇同学分享了“制定方法案例：《出院准备服务循证指南》”，王同学介绍了出院准备服务行政指南的构建过程，该指南旨在应对老龄化和慢性病带来的挑战。她首先讲解了指南的背景，指出老年人群的慢性病负担及出院后康复的重要性。接着，王同学阐述了指南的构建方法，涵盖了组织规划、证据评价、指南制定等阶段。她详细描述了制定关键研究问题、系统检索和评价证据的过程，并介绍了如何通过德尔菲法确定推荐意见的强度。最终，王同学总结了指南的主要推荐意见和未来的应用方向。

拜争刚教授

在总结发言中，拜争刚教授强调，研究和证据在实施服务中至关重要。有效的研究不仅帮助了解服务效果，还指导实践操作。拜教授介绍了如何利用国内外的研究成果和专家意见，综合评估、筛选出有效且可行的服务方案，并考虑其经济成本和实施可行性。此外，拜教授提到国际经验和数据利用的重要性。他指出，利用大数据和人工智能可以提升决策的精准度和效果。讨论了如何结合医院中的数据和大模型学习到的知识，形成有效的证据体系，支持实际决策。