English8月24日至27日，江西财经大学社会与人文学院举办“人工智能与计算社会科学研习班”。研习班聚焦人工智能时代社会科学研究方法创新，邀请中山大学梁玉成教授以及来自华中科技大学、中国社会科学院、暨南大学、云南大学等高校和科研机构专家学者授课，围绕计算社会科学、科研Agent、机器学习、文本分析、多模态数据处理、ABM建模等内容开展专题研习。课程采取理论讲授与技术实操相结合的方式，面向学院师生及《计算社会科学概论》跨学科教师团队开放。100余名师生报名参加。
学校持续推动计算社会科学学科建设与人工智能赋能哲学社会科学研究。校长邓辉对学院在计算社会科学领域的教学科研布局给予重点关注与指导。研习班期间，副校长贺丹君与中山大学社会学与人类学学院梁玉成教授就计算社会科学教学科研推进、人工智能背景下社会科学研究方法创新等议题进行了深入交流。
蒋国河院长主持开幕式
8月24日上午九点，社会与人文学院院长蒋国河主持讲习班开幕式并致辞。
蒋国河在致辞中谈到，随着大数据、人工智能等新一代信息技术加速发展，社会科学研究的对象、方法与范式正经历深刻变革，计算社会科学作为人工智能与社会科学交叉融合的前沿领域，已成为哲学社会科学研究的重要增长点，能够为深入理解复杂社会现象、提升研究解释力提供新的工具与路径。他表示，学校高度重视人工智能赋能哲学社会科学研究工作，将计算社会科学作为学科建设与人才培养的重要方向予以重点支持，持续在课程建设、师资培养和学术交流等方面加大投入，为师生开展交叉研究与创新实践营造了良好环境。他指出，此次研习班正是学院落实学校部署、深化人工智能与社会科学交叉融合的具体举措，对提升师生运用数字方法开展社会科学研究的能力具有重要价值。他勉励参训师生珍惜机会、学以致用，在人工智能与计算社会科学领域积极探索、学有所获。
随后，梁玉成教授以“计算社会科学导论”为题开启研习班首场课程。他从计算社会科学的基本范式、发展脉络及前沿趋势出发，结合人工智能快速发展的研究环境，介绍计算方法与社会科学研究相结合的新变化，引导师生从研究问题、数据资源和方法工具等层面认识计算社会科学。首场课程既搭建了研习班的方法框架，也为随后几天的技术训练奠定了基础。
梁玉成教授授课
梁玉成教授授课现场
研习内容覆盖社会科学研究从方法导论到技术实践的多个环节。
赖小乔博士围绕“智能体基础与Vibe Coding”进行授课，讲解智能体与Vibe Coding的基本原理及操作方法，并演示相关工具在科研实践中的应用。
赖小乔博士授课
马玉楚博士围绕“科研Agent设计与应用”进行授课，讲解设计并运用科研智能体辅助文献研读、资料整理与研究写作等方法，为师生高效开展科研提供新思路。
马玉楚博士授课
刘河庆教授以“人工智能驱动的社会科学研究”为题，从研究问题、研究范式与科研过程等层面系统阐释人工智能对社会科学研究的深刻影响，帮助师生把握智能时代社会科学研究的新变化与新走向。
贾小双老师围绕“AI驱动下的机器学习与因果推断”展开讲授，介绍机器学习方法与因果推断相结合的基本逻辑与操作路径，帮助师生理解数据驱动与理论驱动相融合的研究思路。
贾小双老师授课
张咏雪老师围绕“多模态数据的处理与应用”进行授课，讲解图像、音视频等多模态数据的处理流程与应用场景，进一步拓展社会科学研究可用的数据类型与分析维度。
张咏雪老师授课
周文副研究员在线上讲授“AI驱动的ABM设计与建模”，系统讲解基于智能体的建模（ABM）的设计思路与实现方法，并结合案例展示其在社会科学研究中模拟复杂社会过程的应用价值。
周文副研究员线上授课
政光景老师讲授“文本分析基础与在社会科学中的应用”，系统讲解文本数据的获取、处理与分析流程，并结合实例介绍文本分析方法在社会科学研究中的具体应用场景。
系列课程由研究范式到方法创新再到工具实践，系统拓展了参训师生对人工智能赋能社会科学研究的认识。为期四天的研习班以计算社会科学基本理论为起点，依次延伸至科研Agent设计、机器学习与因果推断、文本分析、多模态数据处理及ABM建模等前沿方法与工具，构建起从理论认知、方法训练到技术实践层层递进的课程体系。参训师生在系统接触前沿方法的同时，也进一步深化了对人工智能如何服务于社会科学问题提出、研究设计与方法规范的理解。
此次研习班是社会与人文学院推进计算社会科学教学科研能力建设、促进人工智能与社会科学交叉融合的重要举措。学院将持续深耕计算社会科学与人工智能赋能社会科学研究方向，在课程建设、方法训练与学术交流等方面持续发力，不断提升师生运用数字技术开展社会科学研究的能力与水平。
