本课程专门为人文社科类本科生设计，注重结合学生的学科背景，将人工智能技术的基本概念与核心原理融入教学内容，以提升学生在数字化时代的综合素养。与传统的技术课程不同，本课程的核心特色在于跨学科融合，强调人工智能在人文学科中的实际应用，尤其是在社会科学研究中的数据分析与模型构建，培养学生解决现实社会问题的能力。 在课程内容上，我们特别关注人工智能如何服务于人文社科领域。学生将学习人工智能的基础知识，如机器学习、自然语言处理和数据挖掘等，并在此基础上探索这些技术在社会科学研究中的应用。例如，通过人工智能分析社会媒体数据，可以洞察公众舆论和社会趋势；利用自然语言处理技术，研究历史文献和语言演变；通过计算社会科学的方法，建模社会网络和经济行为。这些实践案例不仅提升学生对人工智能技术的理解，也帮助他们掌握在具体领域中的实际应用方法。 教学方法方面，我们采用多元化的手段，以提高学生的学习兴趣和参与度。除了传统的讲授方式，课程融入了生动的案例分析、互动式讨论以及实践操作。例如，学生将在课堂上分析GPT-4在社科数据处理中的应用，探索机器学习在电商评论情感分析中的实践。这些案例不仅让学生学会如何使用人工智能工具，也培养他们在研究中应用这些工具的能力。 除了技术能力的培养，本课程同样重视批判性思维与伦理意识的发展。人工智能在社会中的广泛应用引发了一系列伦理问题，例如隐私保护、算法偏见和自动化决策的社会影响。通过专题讨论和论文写作，学生将探讨人工智能技术的伦理挑战，并学习如何在技术开发和应用中权衡不同的利益关系。通过这些讨论，学生不仅能理解技术对社会的深远影响，也能培养负责任的技术应用态度。 此外，课程紧跟人工智能领域的最新发展，包括深度学习、大规模预训练模型、计算社会科学等前沿技术，使学生能够站在科技发展的前沿，具备全球化视野和创新能力。我们还特别设置了“专业结合模块”，让学生探索人工智能如何与自己的专业结合，以拓展其应用场景。这样的跨学科融合，使学生不仅掌握技术工具，还能够将其有效应用于自身的研究领域。 总体而言，本课程不仅关注人工智能技术的理论知识与实际应用，同时培养学生在复杂社会背景下运用技术解决问题的能力。通过跨学科融合、实践操作和伦理探讨，学生将在学术研究和社会实践中具备更强的竞争力。本课程的最终目标是帮助人文社科类本科生在人工智能时代中找到自身的定位，使他们能够利用人工智能技术更好地理解和解释社会现象，并在未来的职业生涯中发挥更大的价值。