2024年4月11日，best365官网登录入口第1375期社科大讲坛暨教育学部第3期“为知”学术沙龙在文苑楼多媒体教室成功举办。本次社科大讲坛特邀台北科技大学技术及职业教育研究所副教授、人文与社会科学学院副院长傅远智教授担任报告主讲人，作题为“数据科学时代的教育研究：循证治理与计算社会科学”的学术报告。此次报告由教育学部副部长冯永刚教授和谭敏达教授主持，教育学部近100名师生参加了此次活动。
傅远智教授以六篇关键性文献为例，对循证治理与计算社会科学领域的热点问题和关键技术进行了详细的介绍：
首先，傅远智教授揭示了不同家庭社会经济地位影响学生高等教育入学机会的机制，并探讨了怎样结合循证研究与政策工具设计，促进教育资源的合理配置和教育机会的公平分配。接着，傅教授介绍了利用自然语言处理技术分析跨学科学习对本科生学业表现的影响，并给出了有针对性的选课建议。他指出，自然语言处理技术的运用可以更精确地处理文本信息，消除质性研究和量化研究之间的界限。然后，傅教授讲解了如何利用数据爬虫和深度学习算法分析地方人才引进和流失的情况。他提到，在台湾，海外引进科研人才的发表优势在2-3年后会逐渐消失。他以社会学中的新制度主义理论解释了这一现象，即不完善的支持机制导致了环境同化现象。循证治理模式的应用透视了人才流失的内部机理，为制定更精准、更有效的高等教育人才政策提供了科学支持。
在接下来的研究分享中，傅教授以英国会考成绩预测模型为例，展示了预测模型在教育评价中的价值。他基于台北科技大学学生的数据拟合出本科生期末成绩预测模型，其准确度高达90%以上。然而，精准预测工具带来的教育伦理问题将是未来研究者亟需关注的焦点。此外，傅教授还展示了计算机模型在预测教师打分分布、跨学科学习效果和学生学业成功率等方面的精确性，展现了教育科学研究“从过去到未来”的发展方向。
讲座结束后，傅远智教授与在场师生进行了深入的交流。针对学习阶段的研究生，他认为应不断拓展研究视野，不仅跟随导师的步伐，还应聆听一些有意义的讲座，并在校外旅行过程中通过观察真实社会来获得思维灵感、寻找研究方向。对于量化研究的学习问题，傅教授也分享了在人工智能时代下的深刻体悟，指出量化研究工具的使用主要依赖于程序的编制，而当下的人工智能时代已经将这一过程最大程度地简化。因此，当代学者需要培养的研究素养是拥有教育研究视野和社会敏感度。
傅远智教授用朴实而引人深思的发言讲述了教育实证研究的基本范式和未来发展方向，大大拓宽了与会师生的研究视野，让他们意识教育科学的无限潜能，同时也激励了学生们追逐教育科研的真挚信念。
审核人：冯永刚
