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课程介绍 | 邵鹏飞:低代码搭建结合古籍文献的语音交互系统

2026-10-03 19:00 北京

“零代码·低成本”进阶实战班将于10月16日—18日在籍合学院平台举行。正式开课前,我们将按照授课次序,逐一发布每门课程详细介绍,以便各位学员做好学习准备。

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“零代码·低成本”进阶实战班将于10月16日—18日举行。正式开课前,我们将按照授课次序,逐一发布每门课程详细介绍,以便各位学员做好学习准备。

*报名请点击海报或扫描海报二维码。

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讲师简介

科大讯飞中级算法工程师,研究方向为中文专业大模型的训练调优、性能加速与效果对齐,语音合成与音视频理解算法的数据研究,构建多语言文本前端处理流程。近年来为国内多所高校搭建中文专业大模型,开讲“中文大语言模型应用AI训练营”十二讲(共有全国近百间高校600多人参与学习),长期维护技术公众号“极地语音工作室”,分享前沿的语音数据处理方案、大模型搭建的工程实践经验。

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课程简介

本期培训的第三讲。如何让整理好的文献“被听见、被问到、答得有出处”?沿着“听—知—思—说”四层,教师将现场拆解一个完整系统:语音听清问题,检索古籍原文,依据原文作答并逐句可核验;再用人声把答案念出来,连古文的多音字、破读音都有实用解法。全部操作基于现成开源与云端接口,不涉及模型训练。课后提供完整代码与资源清单,可直接复现。

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了解完整课程详情,可阅读推文《报名开启 | “零代码·低成本”进阶实战班——人文大模型的搭建与应用》。(点击即可阅读)

统筹:木易   编辑:淮淮

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课程介绍 |张宁:人文多模态资源3D叙事的流程、工具与应用

2026-10-02 19:00 北京

“零代码·低成本”进阶实战班将于10月16日—18日在籍合学院平台举行。正式开课前,我们将按照授课次序,逐一发布每门课程详细介绍,以便各位学员做好学习准备。

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“零代码·低成本”进阶实战班将于10月16日—18日举行。正式开课前,我们将按照授课次序,逐一发布每门课程详细介绍,以便各位学员做好学习准备。

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讲师简介

北京师范大学文理学院中文系副教授、硕士研究生导师,北京师范大学珠海校区图书馆数字人文中心主任,中国计算机学会(CCF)人文智能专业委员会执行委员。研究方向为古籍数字叙事、VR古籍游戏、数字人文教育等。 主持建设“文献多模态资源AI标注与问答平台”“京师.数字记忆3D展厅平台”“全球数字人文教育资源智能检索平台”。

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课程简介

本期培训的第二讲。模型和资源建好了,如何“看得见、传得开”?本讲教师将讲解三维空间框架下整合文本、图像、音视频与三维模型的叙事方法,从资源采集、建模优化到交互发布全流程演示跟练,助你上手生成个人3D叙事作品,同时分享以数字叙事成功申报科研基金的课题架构经验。

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课程介绍 | 彭志峰:古籍OCR大模型和普通话、方言语音识别大模型的搭建

2026-10-01 19:00 北京

“零代码·低成本”进阶实战班将于10月16日—18日在籍合学院平台举行。正式开课前,我们将按照授课次序,逐一发布每门课程详细介绍,以便各位学员做好学习准备。

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“零代码·低成本”进阶实战班将于10月16日—18日在籍合学院平台举行。正式开课前,我们将按照授课次序,逐一发布每门课程详细介绍,以便各位学员做好学习准备。

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讲师简介

暨南大学文学院中文系讲师,广东省岭南数字人文实验教学示范中心(省级)副主任,暨南大学-科大讯飞方言语音科技联合实验室(省级)副主任,暨南大学汉语方言研究中心(省级)研究员,粤语语料库建设与大模型评测重点实验室(市级)研究员,研究方向为数字人文与方言智能。

02

课程简介

本期培训的第一讲。一切从“模型从哪来”开始。基于腾讯云GPU服务器,全程零代码完成环境安装、模型推理、数据创建、参数微调与导出:用DeepSeekOCR2精准识别古籍扫描图像、老旧刻本、手写孤本中的繁体字与异体字,并智能校对错讹;用阿里FunASR实现普通话与方言语音的精准转写,为方言数据库、语音演变研究提供数据支撑。学完本讲,你将拥有自己的第一个专业大模型。

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从26家到66家:数字人文专业发展联盟的两年与下一程

原创 联盟大事记 2026-09-30 17:00 北京

联盟的成立:把各校的问题变成共同的议题

数字人文本科专业从无到有,各校面临的问题高度相似:师资从哪里来,课程怎么搭,教材用什么,实验室怎么建,学生培养出来往哪里去。这些问题,没有哪一所高校能独自交出成熟答卷。

一位联盟成员单位的专业负责人曾这样描述加入联盟的初衷:“看看别人在做什么,也让别人看看我们在做什么。”

2025年1月12日,中华书局古联公司联合25家高校与相关单位在北京共同发起数字人文专业发展联盟,首批成员单位26家。联盟的初衷,正是把分散的探索汇聚为可共享的经验,把各校的困惑转化为集体攻关的议题。

联盟的工作:培训、教材、官网、报告、标准、专委会与赛事

联盟成立后,陆续筹建“数字人文师资培训”“中文学科数智化实践技能系列课程”“中文大语言模型应用AI训练营”“零代码编程的科研教学与智慧课程建设”等培训项目。古联公司与内蒙古大学合作探索数字人文培训新模式也取得进展。先后组织或发布了“未来人文”数字人文创新成果大赛、第一届和第二届AI诗词可视化大赛等赛事。

数字人文学术出版方面,《中国数字人文发展报告(第一辑)》《数字人文引论》《中韩数字人文论文选集》相继出版,《数字文献学》《数字人文研究方法与技术实践》等新书即将面市。

中国数字人文官网在首届年会上发布,是国内目前唯一集资讯门户、机构枢纽、学术发表和评价、研究工具、课程平台于一体的数字人文专业发展综合性网站。《中国数字人文专业发展报告(2026)》《数字人文专业教学质量国家标准(建议稿)》由上海大学曾军教授在第二届年会上发布,其中,报告梳理了各校专业建设情况,指出当前数字人文人才需求呈现多领域增长态势,教育行业、政府机关和事业单位、新闻出版与文化传媒是三大主要就业领域,同时提出专业发展面临的六大挑战。

2026年7月,第三届联盟理事会在上海年会期间召开,发布了新的联盟章程,表决成立常任理事会及专业委员会。教育专业委员会主要工作方向为数字人文课程建设、教材建设、师资培养及教学资源共享;实验室建设专业委员会主要工作方向为数字人文实验室建设经验交流、资源共建共享及标准化探索;案例与成果征集专业委员会主要工作方向为数字人文案例征集、成果整理、评价推广及优秀实践成果展示。

两届年会:学术共同体的协作生态

2025年7月,首届联盟年会在昆明学院举行,近百家国内外高校与科研机构的近两百位专家学者与会,围绕“专业发展、数字非遗、地方服务”进行了深入交流。报到当晚,第二届联盟理事会召开,39家理事单位代表依次介绍各校发展情况,坦言急难愁盼问题,也提出对联盟建设的期待。

2026年7月,第二届年会以“融合与边界:人工智能时代的数字人文发展新进阶”为主题,携手上海大学文学院、第七届清华数字人文国际论坛、中国文艺理论学会数字人文分会年会联动举办。会上发布《中国数字人文专业发展报告(2026)》,推出《数字人文引论》《新一代人工智能通识(人文社科)》《数字人文教程》等系列教材,并召开联盟理事会,就学科建设、师资培养、课程体系与产学研协作等方面持续对话。

两届年会在办会模式上围绕战略引领、学术研讨、成果发布、实践展示、人才培育五个环节设计开展。会议议题始终围绕数字人文专业建设中的现实难题,关注师资力量短缺、适用教材欠缺、学生出口不畅和高水平实验室建设经验不足等实际问题,安排专题报告和讨论,力求提出切实可行的解决路径。

院长论坛聚焦数字人文专业的治理和建设,将科研、师资、人才培养与教材编制等关键环节纳入统一讨论框架。八家教育部及省级哲学社会科学重点实验室同台交流,分别介绍各自建设路径与运行经验,既凝聚了跨机构、跨学科协作的共识,也促进了实验室之间的经验共享与合作对接。

案例展示环节,各校围绕微专业建设、课程体系设计、考核方式改革、生源留存、平台搭建与实验室运维等议题,分享了经过实践检验的做法,包括走通的路径和走过的弯路,具有较强的示范性与可复制性,有助于将会议成果从理念层面转化为高校可实施的建设方案。

“未来学者论坛”为青年学者搭建交流成长平台,构建完整人才发展链条。

下一程:邀您同行

联盟成立之初有成员26家,2025年7月增至39家,近期,又有来自粤港澳大湾区、山东、湖南的多所高校加盟,目前联盟成员已达66家。数字的增长,是越来越多高校对“数字人文需要协同共建”这一判断的认同。联盟在北京成立之后,首届年会在昆明,第二届年会在上海,联盟完成华北、西南与长三角的关键落子。经议定,明年第三届联盟年会将在贵州师范大学举办,西南办学力量将再次成为联盟年会主场。

若贵校已开设或正筹建数字人文本科专业、微专业,已建或拟建数字人文实验室、研究中心,欢迎加入数字人文专业发展联盟。联盟期待的是双向的同行:您带来本校的探索经验——无论是完整的专业建设历程、实验室运维方案,还是区域文化数字化的独特路径——这些都将成为其他学校的参考;同时,您也将获得联盟已有的培养方案、课程经验、培训资源与年会平台。

下一程,邀您同行。从北京到昆明,从上海到明年贵州,从26家到66家——联盟的每一步,都来自同行者的合力。明年,在贵州师范大学举行第三届年会。期待更多高校,与我们同路。

扫描二维码或点击下方链接下载加盟申请表

申请表下载:

【模板】申请表:数字人文专业发展联盟+单位名称+联系人.docx

申请条件:

设有数字人文专业(包括微专业)或研究方向的院系,建有数字人文研究中心、实验室及其他数字人文教学单位或从事数字人文研究的科研机构。专业方向包括但不限于文学、历史、哲学、艺术等领域。

联系方式:

电子邮箱:miaoqing@ancientbooks.cn

END

《数字人文引论》

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《中国数字人文发展报告》

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复赛入围名单公布

2026-09-28 12:00 北京

第二届全国AI诗词可视化大赛初选评审工作现已全部完成。经大赛组委会专家委员会独立评审,综合作品主题契合度、文化准确性、创意构思、AI创作完成度,择优遴选产生复赛入围团队。现将复赛相关安排通知如下:

复赛入围资格说明

本次共479支团队成功晋级复赛。入围名单详见附件,名单排序不分先后,不代表作品得分高低。未入围选手可继续关注大赛后续成果展播活动。

工作坊安排

训练营设置线下主会场(四川大学江安校区文科楼一区526),同步开通线上腾讯会议通道,入围选手可自主选择线上或者线下方式参与复赛专题讲座、分组研讨、作品点评交流。

1. 活动时间:2026年10月3日至4日

2. 活动内容:专家主旨分享、文史解读、AI 短视频创作实操、分赛道研讨、作品初稿点评,为参赛团队打磨作品提供指导。

3. 作品修改及终版提交:选手结合专家意见完善参赛作品,须于2026年12月15日24:00前提交复赛终版作品,逾期未提交视为自动放弃复赛资格。

入围选手确认及入群

1. 请团队负责人加入大赛复赛QQ群: 469547270 ;入群验证格式:复赛作品名称、负责人姓名。后续全部重要通知、资料、会议号仅在本群发布。

2. 线下参会提示:线下会场设在四川大学江安校区,校外人员需凭借身份证入校;线下参会学员交通、住宿费用自理,组委会不提供报销。

其他重要说明

1. 复赛全程为公益学术交流活动,不收取任何费用。

2. 完整参与复赛全部专题交流环节的选手,可申领电子版参与证明。

附件:第二届全国 AI 诗词可视化大赛复赛入围名单

【复赛入围名单】第二届全国AI诗词可视化大赛.docx

第二届全国 AI 诗词可视化大赛组委会

2026年9月28日

END

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中华书局籍合学院2026年下半年古籍数字化与数字人文培训计划发布

2026-09-24 18:00 北京

数字人文专业发展联盟与中华书局古联公司·籍合学院(及合作单位)将在下半年推出 7个培训项目,

为方便各相关单位和高校机构提前规划人员培训与经费预算,现将各项目的时间、形式、受众、内容与费用集中梳理如下,建议收藏转发。

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数字人文专业发展联盟与籍合学院(及合作单位)将在下半年推出 7个培训项目,线上线下结合,覆盖高校教师、研究生、出版与文化机构从业人员。

为方便各相关单位和高校机构提前规划人员培训与经费预算,现将各项目的时间、形式、受众、内容与费用集中梳理如下,建议收藏转发。

01

课程介绍

01

“零代码·低成本”进阶实战班:人文大模型的搭建与应用|数字人文专业发展联盟品牌培训系列(第二期)【火热报名中】

本期培训旨在让学员完整学会使用大模型赋能人文科研与教学,实战班老师教授内容涵盖从智能体使用到专业模型部署。培训班由数字人文专业发展联盟推出,6场专题课(3天集中实训),全部课程均为实操课,提供全套数据集+代码样例+软件,亲手带领学员实操、出成果、辅导学员进行项目申报。帮助学员在教师手把手的带领下,快速掌握人文大模型搭建与应用的完整流程。课程主线:建模 → 呈现 → 交互 → 资源 → 赋能 → 沉淀,教授学员把AI从“聊天工具”变成“科研教学基础设施”。

时间:2026年10月16—18日

形式:线上线下同步进行,学员可自选班型

主讲:彭志峰(暨南大学)、张宁(北京师范大学)、夏翠娟(中国人民大学)、沈威(华中师范大学)、邵鹏飞(科大讯飞)、冯津(腾讯云)

费用:线下面授小班:5000元/人;线上直播班(支持回看):1500元/人

证书:完成全部课程学习可获数字人文专业发展联盟颁发的电子证书

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古籍整理训练营·基础班(第6期)

籍合学院经典系列以目录学、版本学、校勘学三大分支领域为经,以数字技术与人工智能为纬:以数字目录库、版本分析、校勘平台等为核心环节,突出实践导向,在具体操作中建立方法意识;同时触及文本的形式与意义、差异与错误、AI重塑下的古籍形态与接受等根本性问题,培养兼具文献素养与数字人文视野的复合型研究能力。

计划时间:2026年10月上线,课程有效期一年

培训形式:线上录播 + 直播 + 实践作业

课时量:必修44学时,直播4场8学时,选修56学时

适配受众:中文、历史、古典文献学等相关专业的高校师生,古籍出版社、图书馆、文博单位的从业者,古籍与传统文化爱好者

证书:在课程有效期内完成全部学习,可获中华书局签章的古籍训练营结业证书

费用:尚未开启报名,详见课程上线通知。

03

 文科人的计算语言学入门:理论框架与科研实践|数字人文专业发展联盟品牌培训系列(第三期)

专为零基础文科师生设计,不要求编程和数学基础。共 12讲、36课时,分三大模块:学科基础(绪论、大模型对语言学的挑战、计算思维、语言资源与语料库)、语言本体研究(词法、句法、语义、语篇分析)、应用与前沿(机器翻译、信息抽取、大语言模型与智能体)。

北京大学、南京大学、北京语言大学、华中科技大学等高校知名教授分模块主讲。课程提供全套教学课件、语料库与工具包——对计划开课的教师,这是可直接用于课堂的“示范教案”;对研究生,这是科研入门的系统路径。

时间:招募 10月上旬—10月中下旬;授课 10月下旬—11月下旬(约4—6周,每周2—3次课)

形式:线上直播(籍合学院·小鹅通),课后15分钟答疑+学员微信群交流,支持回放

主讲:冯志伟(新疆大学)、袁毓林(澳门大学)、詹卫东(北京大学)、李斌(南京师范大学)、王璐璐(中国传媒大学)、唐旭日(华中科技大学)、卢达威(中国人民大学)、饶高琦(北京语言大学)、黄书剑(南京大学)、苏祺(北京大学)、沈威(华中师范大学)

证书:完成全部课程学习可获数字人文专业发展联盟颁发的电子证书

费用:尚未开启报名,详见课程上线通知。

04

实操课:轻松学会数据库编程|数字人文系列工作坊

李斌老师主讲。从Access数据库基础入门,逐步深入到MySQL数据库操作、PHP动态网页开发,最终引导学员构建一个完整的古籍检索与可视化系统,形成循序渐进、由浅入深的学习路径。课程采用边学边做的实践教学模式,协助学员从零基础开始打造属于自己的数字人文项目——让编程技能的学习不拘泥于掌握新技术,更在于激发文科读者对古籍的新理解和深层次洞察。

计划时间:2026年11月上线,课程有效期一年

培训形式:线上录播 + 实践作业

主讲:李斌(南京师范大学)

课时量:10课时

适配受众: 古籍整理与数字化从业者、出版社数字编辑、高校文科师生、图书馆与文博单位从业者

证书:完成全部课程学习可获数字人文专业发展联盟颁发的电子证书

费用:尚未开启报名, 详见课程上线通知。

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中国出版协会2026年古籍出版业务专题培训班|出版专业人员继续教育【火热报名中】

中国出版协会主办。5天线下面授、40学时,计入出版专业技术人员继续教育学时。 培训紧扣古籍整理出版前沿:从出版观与编辑履职、古籍出版形势,到文献学的数字人文转型、古籍质检、AI与数字出版、AI智能体应用、古籍数字化趋势,覆盖政策、实务与技术三条线。

时间: 2026年11月2—6日(11月2日7:30—8:50报到)

地点: 中华书局多功能厅(北京市丰台区太平桥西里38号)

形式:线下面授,40学时

主讲:王利明(中国出版协会)、尹涛(中华书局)、李宏伟(首都师范大学)、石玉(中华书局)、刘石(清华大学)、樊挺(中华书局)、杨海峥(北京大学)、孙述学 (商务印书馆)、安达(人民邮电出版社图灵公司)、洪涛(中华书局古联公司)

对象:出版单位从事古籍类图书出版及相关工作的编辑、产品经理等从业人员

费用:培训费1500元/人(含午餐)

证书:考勤考核合格可获继续教育证书

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数字人文前沿理论与工具应用六讲|数字人文系列工作坊

内容来自联盟研讨会等线下活动的录制版本。权威学者系统讲座,可帮助研究者一次性拓宽数字人文的理论与方法图景。 授课专家分别来自清华大学、北京大学、北京师范大学、中国人民大学、中国社会科学院等,覆盖数字人文研究的理念方法与批评、计算语言学、古籍智能整理、语言智能、数据建模与计算批评等方向,兼顾学科前沿与实践应用:学员能快速建立对数字人文全貌的系统认知,高校教师可直接转化为教学资源。课程配置AI字幕、AI速览与思维导图,支持两年回放。

课程内容:李飞跃(清华大学):《数字人文研究的理念、方法与批评》、苏祺(北京大学):《计算语言学:任务、方法与演进》、朱翠萍(中华书局古联公司):《古籍智能整理及零代码编程实践》、胡韧奋(北京师范大学):《语言智能技术及其在人文研究中的应用实践》、夏翠娟(中国人民大学):《人文研究的数字方法:数据建模与界面批判》、赵薇(中国社会科学院):《量化建模与计算批评》等。

时间: 10月底—11月上旬发布上线通知,11月中下旬正式上架

形式: 线上录播

课时量: 6节,每节约2.5小时(3课时),共18课时

证书: 完成全部课程学习可获数字人文专业发展联盟颁发的电子证书

费用: 以实际上线情况为准

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零代码编程科研教学与智慧课程建设|数字人文专业发展联盟品牌培训系列(第一期)【线上随报随学】

面对AI技术快速发展,高校人文教师普遍面临双重门槛:编程学习时间成本过高,直接使用AI工具又难以满足学术研究对严谨性和可溯源性的要求。这套系列课程精心筛选各校在数字人文一线深耕的骨干教师,将“低门槛、高严谨”的方法论系统化分享出来。

10门课程、共20课时,全链路覆盖:数据结构化 → 大模型原理 → 数据库与智能体搭建 → 史料挖掘 → 统计分析 → 智慧课程 → 多模态传播;科研与教学双轮驱动,并包含OpenClaw热点解析及国产替代方案实操。

时间: 已完成授课,支持长期报名回看

形式: 线上直播回放+社群支持

主讲:李斌(南京师范大学)、胡韧奋(北京师范大学)、彭志峰(暨南大学)、张光伟(陕西师范大学)、沈威(华中师范大学)、龙润田(暨南大学)、贾智(中山大学)、唐宸(清华大学)、张宁(北京师范大学)

证书: 完成全部课程学习可获数字人文专业发展联盟颁发的电子证书

费用: 980元/人(标准),680元/人(凭学生证);团体报名及联盟成员单位团购另享优惠

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如何选择?

  • 线下手把手教实操:想动手搭建人文大模型平台及应用方法——选 “零代码·低成本”进阶实战班:人文大模型的搭建与应用(点击即可了解);(报名中)

  • 想夯实目录、版本、校勘功底,系统掌握古籍整理方法,了解数字时代下文献学的发展趋势和工具应用方法——选古籍整理训练营·基础班(第6期);(即将开启招募)

  • 文科背景想系统入门计算语言学、为开课做准备——选 文科人的计算语言学入门:理论框架与科研实践;(即将开启招募)

  • 零基础掌握数据库编程的经典方法、搭建自己的古籍检索系统——选 实操课:轻松学会数据库编程;(即将开启招募)

  • 出版单位古籍类编辑需要学时与实务提升,掌握古籍出版与数字化的前沿动态——选 中国出版协会2026年古籍出版业务专题培训班;(报名中)

  • 概览数字人文各领域的前沿理论与工具方法——选 数字人文前沿理论与工具应用六讲;(待发布)

  • 想零代码掌握AI科研教学全流程、借鉴智慧课程建设案例——选零代码编程科研教学与智慧课程建设(点击即可了解)。(随报随学!)

如有对以上课程感兴趣者,请扫描下方二维码联系我们

统筹:木易   编辑:淮淮

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报名开启 | “零代码·低成本”进阶实战班——人文大模型的搭建与应用

2026-09-20 12:00 北京

数字人文专业发展联盟 AI+本科教学系列培训第二期!

2026年第二期

数字人文专业发展联盟 AI+本科教学系列培训

当古籍OCR可以自动识别异体字、当方言语音可以直接转写成文字、当你的文献库能“开口回答问题”,曾经只属于技术团队的能力,今天人文社科教师自己就能动手实现。

不需要写一行代码,不需要买一台GPU服务器。

本期培训由数字人文专业发展联盟与西安培华学院联合推出。6场专题课、3天集中实训,帮助学员快速搭建属于自己的专业级人文大模型平台。

本次培训线上线下同步进行,学员可自选不同班型!

本期主题:人文大模型搭建与应用的完整闭环

本次培训的课程设计遵循如下主线:建模 → 呈现 → 交互 → 资源 → 赋能 → 沉淀。六讲环环相扣,教授学员如何把AI从“聊天工具”变成“科研教学基础设施”。

01

古籍OCR大模型和普通话、方言语音识别大模型的搭建

彭志峰(暨南大学)· 10月16日上午

暨南大学文学院中文系讲师,广东省岭南数字人文实验教学示范中心(省级)副主任,暨南大学-科大讯飞方言语音科技联合实验室(省级)副主任,暨南大学汉语方言研究中心(省级)研究员,粤语语料库建设与大模型评测重点实验室(市级)研究员,研究方向为数字人文与方言智能。

一切从“模型从哪来”开始。基于腾讯云GPU服务器,全程零代码完成环境安装、模型推理、数据创建、参数微调与导出:用DeepSeekOCR2精准识别古籍扫描图像、老旧刻本、手写孤本中的繁体字与异体字,并智能校对错讹;用阿里FunASR实现普通话与方言语音的精准转写,为方言数据库、语音演变研究提供数据支撑。学完本讲,你将拥有自己的第一个专业大模型。

02

人文多模态资源3D叙事的流程、工具与应用

张宁(北京师范大学)· 10月16日下午

北京师范大学文理学院中文系副教授、硕士研究生导师,北京师范大学珠海校区图书馆数字人文中心主任,中国计算机学会(CCF)人文智能专业委员会执行委员。研究方向为古籍数字叙事、VR古籍游戏、数字人文教育等。 主持建设“文献多模态资源AI标注与问答平台”“京师.数字记忆3D展厅平台”“全球数字人文教育资源智能检索平台”。

模型和资源建好了,如何“看得见、传得开”?本讲教师将讲解三维空间框架下整合文本、图像、音视频与三维模型的叙事方法,从资源采集、建模优化到交互发布全流程演示跟练,助你上手生成个人3D叙事作品,同时分享以数字叙事成功申报科研基金的课题架构经验。

03

低代码搭建结合古籍文献的语音交互系统

邵鹏飞(科大讯飞)· 10月17日上午

科大讯飞中级算法工程师,研究方向为中文专业大模型的训练调优、性能加速与效果对齐,语音合成与音视频理解算法的数据研究,构建多语言文本前端处理流程。近年来为国内多所高校搭建中文专业大模型,开讲“中文大语言模型应用AI训练营”十二讲(共有全国近百间高校600多人参与学习),长期维护技术公众号“极地语音工作室”,分享前沿的语音数据处理方案、大模型搭建的工程实践经验。

如何让整理好的文献“被听见、被问到、答得有出处”?沿着“听—知—思—说”四层,教师将现场拆解一个完整系统:语音听清问题,检索古籍原文,依据原文作答并逐句可核验;再用人声把答案念出来,连古文的多音字、破读音都有实用解法。全部操作基于现成开源与云端接口,不涉及模型训练。课后提供完整代码与资源清单,可直接复现。

04

多模态档案资源开发利用的低代码、本地化AI应用实操

夏翠娟(中国人民大学)· 10月17日下午

中国人民大学吴玉章特聘教授,中国人民大学信息资源管理学院数字人文系教授、中国人民大学数字人文研究院副院长。主要研究方向为元数据与知识本体、知识组织与知识表示、关联数据与知识图谱、数字人文与数字记忆、元宇宙与人工智能技术图档案馆博应用、人工智能应用治理。主持国家社会科学基金项目2项,参与国家级科研项目10余项,在国内外学术期刊发表论文100余篇,参与撰编专著5部,担任国家社会科学基金项目评审专家以及国内外多家学术期刊外审专家或编委。

档案馆、图书馆、出版社手头沉睡的多模态资源如何智能化开发?本讲以实操演练方式,带你掌握档案资源向量化表示与低代码本地化智能应用的方法、流程与工具,让机构资源在本地安全可控地“活”起来。

05

腾讯云全场景AI 原生工作台Workbuddy的应用落地

冯津(腾讯云)· 10月18日上午

腾讯云文化传媒行业高级架构师。深耕文化传媒行业十余年,专注人工智能在内容生产、知识服务与文化数字化场景的落地应用。过往主持过多个行业大型项目的架构设计及执行落地,覆盖智能媒资、内容治理、多模态检索与智能体应用等多个方向。近年来致力于零代码、低成本大模型的工程化路径与行业应用结合的场景探索,沉淀形成可复用的建设方法论。

本课教师将教授学员如何把大模型变成日常办公助手。结合教育文化传媒行业真实业务场景,从零代码搭建个人与团队AI工作助手开始,现场完成WorkBuddy安装注册到应用实践全过程,同时兼及介绍CodeBuddy的基本安装方法与使用场景。让AI真正进入你的备课、写作与项目管理。

06

大模型驱动下的语料库构建:从资源加工到检索统计

沈威(华中师范大学)· 10月18日下午

华中师范大学语言与语言教育研究中心副教授,硕士生导师。研究方向为中文信息处理、现代汉语语法。作为主要起草人参与制定国家标准2项,在《中国社会科学报》《汉语学报》《语言研究》等刊物上发表论文40余篇。主持并研发了“当代小说语料库”“汉语复句语料库”“汉语中介语动态语料库”和“我国中小学生写作能力评价与教学策略研究数据库”等语料库。

科研的底座是语料。本讲聚焦大模型辅助的语料库建设全流程:语料的清洗、筛选与格式标准化,检索结果的统计分析与可视化呈现,并提醒你规避幸存者偏差、保证语料样本代表性,让你的AI辅助研究科学、可验证、能发表。

培训基本信息

日程安排

培训对象

  • 高校人文社科类专业教师(文献学、语言学、文学、历史学、档案学等);

  • 有相关科研需求的人文社科类硕博士生;

  • 对数字人文、古籍数字化、智能文献整理有实际需求的科研人员与文化机构从业者。

学员要求:具备基本计算机操作能力,无需编程基础,自带笔记本电脑,课前按照教师要求完成环境搭建;对古籍数字化、智能文献整理有实际应用需求者优先。

联系人

扫码添加工作人员

联系电话:185-1932-5994

费用与优惠

优惠政策(不可叠加,择最优一项适用):

  • 数字人文专业发展联盟成员单位人员报名可享9折优惠(线上、线下班均适用)。

  • 同一单位3人及以上集体报名可享9.5折团报优惠(不限报名身份,线上、线下班均适用)。

  • 学生特惠:减免600元(凭学生证,仅限线上班)。

优惠领取方法:学员正常扫码报名缴费,同时将学生证等电子证明资料及优惠申领说明,连带您的姓名、报名缴费时的注册手机号,发送至training@ancientbooks.cn,工作人员审核处理后,平台将原路退返优惠金额。对公转账或其他方式缴费的学员,请联系工作人员。

缴费方式:籍合学院平台在线支付(支持支付宝、微信);单位集体报名可对公转账,可开具增值税普通发票(培训费)。

退费政策:开班前7天以上申请全额退费;前7—3天退还80%;前3天内不予退还(可转让名额);因主办方原因取消培训全额退还。

餐宿安排:线下班培训期间提供午餐。学员统一入住西安常宁宫园林酒店(历史文化特色酒店,距校区约10分钟车程,培训期间安排接驳),288元/晚(标间含双早),费用自理;学员也可自行安排住宿。交通费自理。

报名方式

扫描二维码在线缴费报名

  • 报名时间:报名从通知发布开始,10月15日截止(线下班额满即止,线上班不设限)

  • 对公转账或需要其他报名方式的学员,请联系工作人员。

  • 报到、线上课等具体安排将在报名确认后另行通知。

证书与后续支持

  • 结业证书:由数字人文专业发展联盟颁发。线下学员获纸质证书(结业仪式现场颁发),线上学员完成听课任务后获电子证书。

  • 社群答疑:建立学员微信群,培训结束后1个月内提供线上答疑,常见问题沉淀为知识库(FAQ),长期分享数字人文领域最新动态与工具更新。

  • 成果汇报:培训结束后,根据学员情况,适时组织线上学习成果交流活动。

统筹:木易  编辑:淮淮

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【转载】计算语言学/数字人文博士报考系列(之一)

2026-09-15 18:00 北京

北大外院新增计算语言学博士方向,采用申请‑考核制,介绍报考相关信息。

在教育部积极推进“新文科”建设的背景下,人工智能、大数据等前沿技术为外国语言文学学科的交叉融合发展提供了前所未有的机遇。北京大学外国语学院大力推动交叉学科创新发展,在北京大学外国语学院外国语言学及应用语言学研究所(简称外院语言所)正式设立计算语言学博士生培养方向。外院语言所是2010年成立的教学和科研实体,2011年开始招收外国语言学及应用语言学方向博士和硕士研究生。目前研究方向包括理论语言学、社会语言学、现代外语教育、计算语言学(2024年新增)四大领域。

计算语言学是语言学与计算机科学融合的前沿文理交叉学科,以人类使用的自然语言为研究对象,以自然语言的计算机处理为研究内容。该学科旨在探索和实现计算机对人类语言的深入理解与生成。

一

导师与研究组简介

1.导师简介

苏祺,北京大学外国语学院研究员、长聘副教授、博导,兼聘于北京大学人工智能研究院,北京大学数字人文中心副主任。博士毕业于北京大学计算机科学技术系计算语言学研究所,并于北京大学外国语学院、香港理工大学人文学院从事博士后研究。主要研究领域为自然语言处理、语料库语言学、数字人文。主持国家自然科学基金、北京市社会科学基金、国家重点研发计划项目子课题、国家社会科学项目重点项目子课题等科研项目。获得北京大学王选青年学者奖、黄廷方/信合青年杰出学者奖、电子学会科技进步一等奖等奖项。

2.研究组简介

研究方向既包括语料库语言学,也包括自然语言处理和多模态信息处理。近年英文研究成果可查阅谷歌学术:https://scholar.google.com/citations?user=9f4JUrUAAAAJ&hl=en&oi=ao

二

关于报考

1

博士生报考方式

报考方式为“申请-考核制”,通过“申请-考核制”初审进入复试的考生,将参加外国语言学及应用语言学专业的面试。

3

报名时间

请关注北大研招网最新信息。                  

4

报名网址

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【转载】计算语言学与计算人文博士报考系列(二)

2026-09-15 18:00 北京

华科唐旭日招收计算语言学方向博士,介绍其学术成果与主要研究方向。

在教育部积极推进“新文科”建设的背景下,人工智能、大数据等前沿技术为外国语言文学学科的交叉融合发展提供了前所未有的机遇。

计算语言学是语言学与计算机科学融合的前沿文理交叉学科,以人类使用的自然语言为研究对象,以自然语言的计算机处理为研究内容。该学科旨在探索和实现计算机对人类语言的深入理解与生成。

01

导师简介

唐旭日,华中科技大学教授,中国民族语言学会会员,中国民族语言学会语言资源与计算人文专委会副主任委员,中国中文信息学会大语言模型与生成专委会委员,《信息技术与语言服务》省级一流课程负责人。主持2项国家社科基金,并作为主要成员参与多项国家社科基金、国家自然科学基金以及国家863高新技术等国家级课题。在International Journal of Corpus Linguistics、Natural Language Engineering、Corpus Linguistics and Linguistic Theory、World Wide Web、Review of Cognitive Linguistics、《武汉大学学报(信息科学版)》《中文信息学报》《当代语言学》、COLING、ACL, CCL等权威刊物和会议发表论文30多篇,出版专著2部,教材2部,申请发明专利3项。

唐旭日老师在计算语言学与人文计算领域取得多项开拓式成果。在计算词汇语义学领域提出并定义了“语义演变计算”研究子领域和任务框架,得到国际国内计算语言学界同仁积极响应。在隐喻计算领域提出动态隐喻论,采用复杂适应系统理论框架计算分析隐喻复杂性的根源、隐喻表达式的动态演变机制和分形结构。在人文计算领域,提出了基于弗思搭配的搭配比较和可视化方法和基于关键词和句嵌入的整体历史话语分析方法(IDHA)。

唐旭日老师当前主要关注两个方向。其一是人文计算的基本理论、研究范式和工具开发,采用包括大语言模型在内的自然语言处理技术和机器学习技术开发多领域适用的计算话语分析工具;其二是计算社会语言学,在大模型基础研究和应用开发中引入社会身份、子语域等社会语言学要素,提升大模型的类人智能。

代表作

  • Zou, J., & Tang, X. (2025). Discerning diachronic sinsign topic shifts: A case study of UK HIV news. Applied Corpus Linguistics, 5(3), 100163.

  • 唐旭日.2024.《动态隐喻论:隐喻复杂性计算》,北京:北京大学出版社。

  • Tang, X., & Li, J. (2024). Toward integrative triangulation in discourse-historical approach. Discourse & Society, 09579265231215473.

  • Liu, D., & Tang, X. (2024). Comparative linguistic analysis with Firthian collocations: Cases of synonym differentiation and proficiency assessment. Lingua, 306, 103755.

  • Tang, X., & Ye, H. (2024). Metaphorical language change is self-organized criticality. Corpus linguistics and linguistic theory, 20(1), 37-67.

  • Tang, X. (2018). A state-of-the-art of semantic change computation. Natural Language Engineering, 24(5), 649-676.

  • Tang, X., Qu, W., & Chen, X. (2016). Semantic change computation: A successive approach. World Wide Web, 19(3), 375-415.

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AI如何赋能文献学教学?一个智慧课程平台的探索案例

2026-09-08 17:30 北京

本文摘编自数字人文专业发展联盟“零代码编程科研教学与智慧课程建设”专题培训班课程《AI+文献学课程建设与科研思考》。教师观点以实际授课内容为准。

主讲人:贾智  中山大学中国语言文学系(珠海)教授、博士生导师

技术演示:黄浩明

NO.1

文献学教学的核心难题

一是抽象逻辑理解难。 文献学的专业术语距离现代生活较远,学生在记忆和理解上都有不小的障碍。

二是物质实体不可及。 甲骨文、金文、简牍等早期文献的实物,很难让每个学生都近距离观察触摸。明清的课本文献尚可接触,更早的则很难实现。

此外,教学流程中的“学、练、评”也难以形成有效闭环。“学”是课堂教学,“练”是校勘之类的实操训练,但“评”很难跟踪到每一位学生的训练质量,练与评之间缺乏高质量的反馈机制。

NO.2

让AI真正读懂文献,做好模型调教:

找“刘向”做学伴

为解决上述难题,教师做了这样一个尝试:借助AI大模型技术,构建专属的文献学智慧教学平台。

平台的核心模块之一是AI智慧学伴,我们以文献学的开山鼻祖“刘向”为它取名。学生在学习过程中可以与这位“刘向”对话,任何文献学方面的问题都可以随时提问。未来我们还计划在校勘领域创造一个“郑玄”智能体,让校勘问题有专门的对话对象。

学伴并非通用聊天机器人。除了调用国产AI大语言模型的API(包括Kimi、豆包、通义千问等),团队还对其进行了专门调教,使其能够带入古文献学习的情境,做针对性问答。对比测试证明,用通用大模型回答“避讳”的案例解释,案例往往不沾边,而经过调教的智慧学伴能够给出准确答案。这是专业调教的价值所在。

NO.3

不止于聊天:六大部分构建完整平台

平台分为六大部分。除AI智慧学伴外,还包括:

文献智能管理系统:管理员可录入数字化文献(图片或文字形式),学生可便捷查找调用。系统为每位学生独立记录学习进度,并结合AI学伴实现更深度的内容理解。其技术难点在于词义差异、语法复杂及各数据单元形式不统一。

学科知识图谱:相较传统思维导图,它的特点体现在既可查看每个条目的具体内容,也可查看条目之间的上下级关系。学生可根据自身理解或与AI学伴的问答,自由创建知识图谱,以可视化工具展现文献学脉络。

AR技术体验:平台在技术路线上选择了AR而非VR。VR成本高、设备要求高、使用需排队;AR用手机即可操作,人人都能随时使用。学生用手机就能查看甲骨、青铜鼎、卷轴装等3D模型,甚至可以调用相机进行实景互动,一定程度上解决“物质实体不可及”的问题。

学科资源:平台为师生提供本地馆藏(以《说文解字》《切韵》《孟子》等经典核心古籍为主)及外部链接(国家智库、知名高校电子图书馆、国外古籍网站等),方便查阅和拓展。

后端账号管理系统:针对学生、教师、管理员三类角色划分权限,保障网站安全性,支持个性化学习、精准化教学与智能化管理,包括学习进度追踪、学科成绩画像及个性化资源推送。

在上述框架的基础上,平台还集成了教学实训与课后习题功能。老师可在线录入题目(如“文献”一词最早出现在哪部典籍中),学生在线作答提交,系统支持基础、进阶、高阶等多级难度。学生的作答数据上传后台后,经过处理生成可视化图表,教师可查看班级平均分、完成率、活跃人数;学生可查看个人各维度的学习情况,明确短板。AI还会根据数据给出改进建议,真正实现“学、练、评”的闭环。

NO.4

开放共享:让技术成为桥梁

平台目前已完成AI学伴、知识图谱、AR等核心模块的初步开发,并在案例中验证了实际应用效果。相关资源和思路可以适度开放共享,完整的搭建流程也将放到课程群中供同行参考。如果学校有人工智能或软件专业的师生,可以组成团队共同开发专属平台。

AI赋能文献学,本质不是用技术取代传统,而是让技术成为桥梁。那些原本遥不可及的文献实物和艰深抽象的专业概念,终将转化为学生触手可及、乐于探索的知识。

END

数字人文专业发展联盟AI+本科教学系列培训——“零代码编程科研教学与智慧课程建设”专题培训班于2026年4月在籍合学院平台举办,共计10讲22课时。授课者均为各校在数字人文一线深耕的骨干教师。完成学习任务者可获得由数字人文专业发展联盟颁发的证书。

现在10门课程支持单节课订阅

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统筹:木易  编辑:淮淮

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新品推介 | 文达智校——引史可溯源 编校更精准

2026-09-04 12:00 北京

让每一次专业判断,都有据可查。

2026

文达智校

引史可溯源 编校更精准

在人文学术出版中,最难发现的,往往不是一个显眼的错别字。真正耗费编辑时间的,是藏在文字背后的专业问题:引文是否忠实于原典,历史纪年与公元年份是否对应,职官称谓是否符合时代背景,异体字究竟应该保留还是统一。

这些问题很难依靠通用规则直接判断。编辑需要回到文献、知识资料和用字规范中反复查证,有时为了确认一处疑点,需要在多种资料之间往返检索。书稿越长、引文越密、知识含量越高,这种查证成本越突出。

人工智能可以快速处理文字,但专业出版真正需要的,不只是一个“看起来合理”的答案,而是能够定位问题、呈现差异、提供线索,并把最终判断权交还给编辑。

基于长期积累的专业数据资源与真实出版需求,古联(北京)数字传媒科技有限公司推出面向人文学术出版的智能编校软件——文达智校。

编校软件工作界面

先查引文:把“大海捞针”变成精准复核

引文是学术论述的重要依据,也是专业书稿中较难批量检查的内容。文字增删或次序变化,既可能是引用失误,也可能源于版本差异,仅靠关键词搜索难以准确查证。

文达智校以高质量古籍整理本为基础建设引文库,并整理书目、篇章、作者及版本等信息,支持引文检索、差异比对、结果排序和出处追溯。

广泛检索:

尽可能找到相关原文

即使引文存在增删、讹误或字词替换,系统也能扩大检索范围,查找相关原文,减少漏检。

深度匹配:

直接呈现文字差异

找到候选文本后,系统进一步比对原文,定位增删、讹误、替换及次序颠倒等差异,免去编辑逐字排查。

分级排序:

优先展示更可靠的出处

综合文本相似度、书名篇名作者等来源信息的匹配度及文献版本重要性,对候选原文排序。

保留判断:

差异不等同于错误

文达智校呈现匹配原文、具体差异和出处线索,帮助编辑缩小查证范围,并结合上下文、版本依据和出版要求作出判断。

引文核查·错误提示

引文核查·正确提示

文献转引·核查示例

再核知识:筛查文字背后的事实风险

文字通顺并不意味着知识准确。人名混淆、地名误用、职官与时代不符、纪年与公元年无法对应,都是人文学术书稿中常见的专业错误。

文达智校对人名、地名、职官、机构、历史事件、纪年和专业术语等知识进行结构化整理,并依托多维知识库开展比对核查,发现语言表面难以识别的知识问题。

01

知识实体核查

系统识别书稿中的人物、地点、职官、机构和事件等专名,结合实体关联,发现人物地名混淆、名称误植及知识关系不一致等问题。

文史知识审校·示例

02

纪年与时间关系检查

系统检查纪年用字、纪年公元年对应关系等,提示可能存在的时间矛盾、年代误植。

纪年检查·示例

03

专名一致性检查

对于跨章节反复出现的人名、地名、书名、机构名和专业术语,系统可提示名称混用、简称不统一和前后表述不一致等风险。

专名一致性检查·示例

规范用字:处理繁简、异体与旧字形

人文学术书稿除繁简转换外,还涉及异体字、旧字形及不同用字规范,需结合语境、文献属性和项目要求判断。

文达智校依托用字整理与字符编码标准化积累,建设专业用字数据资源,为疑难用字识别、规范提示和全稿一致性检查提供支撑。

• 繁简转换:结合用字关系与具体语境进行转换,减少机械替换造成的误改。

• 异体字检查:识别异体字,提示可能需要统一或保留的用字情况。

• 旧字形检查:发现新旧字形混用,为全稿字形统一提供复核线索。

用字检查示例

覆盖专业书稿的多维检查

多维能力,自主配置

除引文、知识和用字审校外,文达智校还支持文字差错、语言表达、标点体例及序号注号检查,并利用大语言模型辅助发现规则难以覆盖的问题。

序号注号对应·检查示例

各项功能可独立启用或组合使用,满足综合审校与专项核查需求。

功能配置界面

专业数据、规则与大模型,各有所长

文达智校采用多能力协同:引文库负责相似检索与比对,多维知识库核查实体,用字数据识别异体字、旧字形,规则识别常见错误,大语言模型分析复杂语境,最终输出待编辑复核的结果列表,而不是替代人工下结论。

进入编辑日常,而不是改变编辑习惯

文达智校支持WPS插件、Microsoft Word插件(暂不支持Mac版)、和网页版,可以处理doc、docx及文本型PDF。编辑可即时审校,也可将大文稿上传至后台审校,完成后集中查看结果。

后台审校·示例

持续完善相关功能,提升审校能力

文达智校将根据编辑处理真实书稿的反馈,持续优化问题识别、提示策略和操作交互,使产品更贴近编校需求,提升专业问题处理能力。

申请试用

如需了解文达智校,申请产品体验或咨询机构合作,请微信扫描下方二维码联系我们。

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新品推介 | 籍合审校——多模勘谬误,智能助编校

2026-09-04 12:00 北京

欢迎咨询使用。

2026

籍合审校平台上线

籍合审校平台专为图书、期刊书稿设计,支持PDF与Word格式文件,采用多模型协同、策略优选和交叉比对机制,结合通用知识库与编校规则,对意识形态、语言文字、语法语义、专业名词、知识内容、体例规范等进行综合检查,检查结果自动去重,生成差错明细表、差错信息标注PDF文件,助力编辑提升审校效率。

适用于预审、编辑、校对、质检等编辑出版的各个环节。

现已开放试用,欢迎体验。

传统编辑面临的痛点

三大痛点

1

周期长、成本高。

2

人才储备不足。

3

编辑存在知识盲区。

传统审校 vs 籍合审校

差错覆盖范围

传统

审校

籍合

审校

单一引擎,难以覆盖各类差错。在基础性、标准化差错的检查方面具有一定的优势,但在语义理解、专业知识核查、事实判断等方面有所欠缺,很难做到一个工具覆盖各种类型的差错。

多模型协同审校,集众家之所长。全面覆盖意识形态、字词、标点、语法、语义、专业知识、事实描述等差错类型,同时支持多语种检查。

输出有效性

传统

审校

籍合

审校

现在市场上的审校工具普遍存在报错冗余信息过多的现象,很多情况下报错的命中率不足10%。大量冗余信息需要编辑逐一甄别,耗时甚至不亚于人工审校,效率提升有限。

系统对审校结果进行策略优选与交叉比对,有效降低冗余信息。某书稿在平台共检出2528条错误信息,经编辑确认得到608条有效差错,差错命中率达到24%,远超当前市场上的审校工具。有效差错覆盖编辑加工书稿修改错误的80%以上,更包含20余条编辑未能发现的差错。

多模型协同智能审校平台

籍合审校平台通过“多模型协同+通用知识库+交叉比对+人工核查”的工作模式,为编辑提供完整的智能审校解决方案。

1

籍合审校平台工作流程

用户可直接采用系统过滤结果,直接接收审校报告,也可选用编辑逐条复核增值服务,获取人工精校版本。

2

平台核心能力

籍合审校平台的核心能力

全面

便捷

灵活

籍合审校平台采用多模型协同,扩大核查的覆盖范围,同时通过优选模型配置策略、交叉比对核查结果等方法来提高输出差错的命中率。

用户可通过官网直达审校平台,上传书稿文件(PDF、Word),系统检查完成后,可下载审校报告(包括差错明细表、标记差错信息的PDF),差错信息内容详细、准确定位,方便编辑开展进一步的核查与判断。

标记差错信息的PDF样例

差错明细表样例

审校结果举例

1

《数字人文》集刊

《数字人文》内容涉及人文和计算机领域多个学科,同时包含人文学科术语体系与算法模型、数据指标、代码片段、古籍数字化等技术要素,内容交叉性强,编辑需兼顾人文表述学术性与技术表述精确性,难度远高于单一学科的稿件。

经籍合审校平台检查,除了语言文字、标点符号、语法等基础差错,还检查出身份与指称类错误,如作者署名与文献著录不一致、专有名词前后表述不一、文献题名著录错误;内容与逻辑类问题,如引文出处与内容的不一致性、历史事件时序与人物生卒逻辑问题、知识性事实错误;形式与规范类问题,如数理公式排版问题、跨语种术语与译文失当、各学科通用格式不规范等。以下差错案例仅供参考:

指称类错误

内容与逻辑类问题

形式与规范类问题

2

其他书稿

籍合审校平台可以精准捕捉到哪里有问题、问题的依据是什么、该不该改、如何改,辅助编辑高效完成“发现-核查-判断-修改”的完整流程。籍合审校平台通过“多模型协同+通用知识库+交叉比对+人工复核”的工作模式,最大限度降低编辑对“工具漏检”的顾虑,使其将更多精力回归至内容价值的深度判断与专业把关。

当智能审校结果直接落到校样上并标注判断依据时,编辑的工作便从“大海捞针”变为“精准判断”。减少无效信息,本身就是效率的实质性提升。这也是籍合审校平台的设计原点——不是替编辑做决定,而是帮编辑更快、更准地发现值得判断的问题。审校成本做减法,编辑精品做加法。

申请试用

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END

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智校新程|文达智校、籍合审校正式上线

2026-09-03 12:00 北京

以人工智能赋能编校,助力出版质量与效率协同提升。

出版质量是出版工作的生命线,编校质量则是保障出版物内容质量的重要基础。当前,出版内容的专业化程度不断提高,出版周期持续压缩,传统编校工作面临任务量增加、知识查证难度加大、专业人才力量有限等多重挑战。

与此同时,以大模型为代表的人工智能技术加速发展,为出版业转型升级带来了新的机遇。2025年《政府工作报告》提出持续推进“人工智能+”行动,支持大模型广泛应用;《出版业“十四五”时期发展规划》明确提出提升出版业数字化、数据化、智能化水平;中共中央宣传部《关于推动出版深度融合发展的实施意见》进一步强调把握数字化、网络化、智能化方向,推动出版深度融合发展。人工智能与出版业务的深度结合,正逐步成为提升生产效率、完善质量管理、推动行业高质量发展的重要路径。

在此背景下,古联(北京)数字传媒科技有限公司立足出版编校实际,正式推出“文达智校”与“籍合审校”两款产品,以不同的技术路径和服务模式,为出版机构提供智能化审校支持。

文达智校

籍合审校

推荐

文件

doc/docx

横排排版PDF

推荐

场景

在Word/WPS软件里像日常审稿那样随看随改

在PDF校样上逐一确认智能审校结果

适用

文字

繁体、简体

简体

优势

领域

人文学术

通用综合

技术

实现

大模型+古籍引文库+文史知识库

多个大模型+通用知识库

文达智校:

聚焦人文学术出版的专业审校

文达智校主要面向人文学术著作等专业出版内容,着力解决通用审校工具难以覆盖的文献、知识和用字问题。

产品依托专业文献资源和知识数据,对书稿中的引文、人物、地名、职官、机构、历史事件及纪年等内容进行分析,辅助编辑发现引文差异、知识关系存疑、时间对应不当和专名前后不一致等问题。同时,针对繁简字、异体字、旧字形等复杂用字现象,提供相应的识别与核查支持。

文达智校还可对文字、语言、标点、序号和注号等内容进行检查。编辑能够根据书稿类型和加工要求选择相应功能,开展综合审校或专项核查。产品支持WPS插件、Microsoft Word插件(暂不支持Mac版)和网页版,可适应不同业务流程与使用场景。

文达智校·工作界面

籍合审校:

面向人文社科出版的综合审校服务

籍合审校面向人文社科图书、期刊及数字人文稿件,支持PDF排版文件和Word文档,可自动解析版面,减少拆稿、转稿等重复工作。

产品采用多模型协同、策略优选和交叉比对机制,并结合通用知识库与审校规则,对意识形态、语言文字、语法语义、专业名词、知识内容、体例规范等进行综合检查。

审校完成后,系统可输出错误明细表和修正报告,集中呈现差错类型、判定理由及修改建议。用户既可获取经人工去重的多模型审校结果,也可委托专业编辑逐条复核,形成更完善的精校版本。

籍合审校·修正报告

推动技术能力

转化为出版质量保障能力

人工智能应用于出版编校,其价值不在于代替编辑,而在于协助编辑处理大量重复性检查工作,提升问题发现和资料查证效率,使专业人员能够将更多精力投入内容判断与质量把关。

文达智校与籍合审校的正式上线,是古联公司推动人工智能技术与出版业务融合的一次新实践。未来,古联公司将继续围绕出版机构的实际需求,完善产品功能和服务体系,推动技术能力更好地转化为出版质量保障能力,为出版业高质量发展提供有力支撑。

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案例丨古联公司与内蒙古大学合作探索数字人文培训新模式

2026-08-31 17:30 北京

未来,古联公司将持续推广此类数字人文定制化培训形式,热忱欢迎更多高校及科研机构前来考察交流、洽谈合作。

2026年8月19日至21日,由古联(北京)数字传媒科技有限公司(以下简称古联公司)主办的“数字人文前沿理论与工具应用”研讨式培训班在京顺利举行。

来自清华大学、北京大学、北京师范大学、中国人民大学、中国社会科学院等国内知名高校与科研机构的数字人文领域专家学者齐聚一堂,围绕数字人文的前沿理论、计算方法与工具应用,与来自内蒙古大学的教师团队展开了为期三天的培训、研讨与交流。

NO.01

开幕式

8月19日上午,培训班正式开幕。古联公司总编辑朱翠萍女士致开幕辞,她回顾了古联公司在古籍数字化、智能整理平台建设以及数字人文人才培养方面所取得的成果,并指出古联公司于2025年联合多所高校成立数字人文专业发展联盟,持续推动数字人文领域在教材编写、课程共建与平台开发等方面的发展。

她指出,本次培训班背靠数字人文专业发展联盟,聚焦前沿理论与工具应用,旨在为数字人文领域的教学科研工作者提供理论与实践的深度赋能,进一步推动国内数字人文专业人才的高质量转型。

朱翠萍老师发言

NO.02

专题讲座

开幕式结束后,培训班进入专题讲座环节。8月19日上午,清华大学人文学院长聘教授、博士生导师李飞跃率先开讲,作了题为《数字人文研究的理念、方法与批评》的专题讲座。

李飞跃老师发言

8月19日下午,北京大学外国语学院、人工智能研究院研究员、长聘副教授、博士生导师、数字人文研究中心副主任苏祺作了题为《计算语言学:任务、方法与演进》的专题讲座。

苏祺老师发言

8月20日上午,古联公司总编辑朱翠萍作了题为《经籍瀚海·数据流光——古籍智能整理及零代码编程实践》的专题讲座。

朱翠萍老师发言

8月20日下午,北京师范大学副教授、汉字汉语研究与社会应用教育部哲社实验室常务副主任胡韧奋作了题为《语言智能技术及其在人文研究中的应用实践》的专题讲座。

胡韧奋老师发言

8月21日上午,中国人民大学吴玉章特聘教授、信息资源管理学院数字人文系教授夏翠娟作了题为《人文研究的数字方法:数据建模与界面批判》的专题讲座。

夏翠娟老师发言

8月21日下午,中国社会科学院文学研究所副研究员、数字人文研究室与数字人文与计算批评实验室负责人赵薇作了题为《量化建模与计算批评》的专题讲座。

NO.03

闭幕式

专题讲座后,培训班举行了闭幕式。

闭幕式上,内蒙古大学文学与新闻传播学院教授、博士生导师、副院长付建荣表示,本次培训班兼具理论高度与实践深度,各位专家的讲授深入浅出、精彩纷呈,使与会学员对数字人文的前沿理论与工具应用有了更加清晰的认识和更加深入的把握。

付建荣老师发言

最后,古联公司总经理洪涛发言,感谢各位与会专家的到来,并为全体学员赠书。为期三天的培训班在热烈的氛围中圆满落下帷幕。

洪涛总经理代表古联公司赠书

NO.04

结语:探索助力高校文科教师数字人文

领域转型新模式

本次数字人文方向研讨式、定制化深度培训班的成功举办,是古联公司依托数字人文专业发展联盟推进人才培养的又一重要实践。

培训班现场

未来,古联公司将持续推广此类前沿理论与工具应用深度融合的定制化培训形式,热忱欢迎更多高校及科研机构前来考察交流、洽谈合作。

公司也将进一步拓展专题讲座、实操工作坊、定制化培训等多样化的活动载体,系统助力高校文科教师在数字人文方向的能力提升与专业成长,共同推动高校文科转型及数字人文研究的高质量发展。

统筹/编辑:淮淮

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8月31日截止丨中国历史文献研究会数字文献分会第四届年会论文全文提交

2026-08-18 18:00 北京

中国历史文献研究会数字文献分会联合湖北大学文学院,立足雅学与传统语言文献的数字化整理及数据库建设实践,拟于2026年10月23日至25日在武汉举办“中国历史文献研究会数字文献分会第四届年会”。

会议拟围绕数智赋能下的传统文献本体研究、数据库及数据平台建设、数字人文教育教学理论与实践、人文学科高水平实验室建设等问题展开深入研讨,旨在推动古籍整理研究的理论、方法与实践创新,促进古籍资源的当代传承与活化利用。诚邀海内外专家学者与青年学子踊跃投稿、莅临研讨,携手推进古籍数字化研究与传承创新,共促数字文献研究高质量发展。

01

截止时间与论文全文投稿方式

截止时间:2026年8月31日23:59

命名要求:姓名+单位/学校+论文题目

投递地址:shuziwenxian@ancientbooks.cn

02

会议相关通知

会议时间

2026年10月23—25日

10月23日 报到

10月24日 会议

10月25日上午 会议

10月25日下午 返程

会议地点

湖北武汉

会议议题

本次会议共设置7个议题:

1.中国古典文献文本分析

2.雅学与传统语言学研究

3.中国古典文献的数字化整理与研究

4.古籍大数据构建及智能体辅助研究

5.数字人文理论与方法探索

6.数字人文人才培养与教学实践

7.人文学科高水平实验室建设

组织机构

中国历史文献研究会数字文献分会

湖北大学文学院

中华书局古联公司

会议费用

1.会议不收取会务费;

2.交通费、住宿费自理;

3.承办方负责会期餐食及会议其他费用。

会议联系

会务联系人

杜老师:027-88661842

朱老师:010-63311541

会议邮箱:

shuziwenxian@ancientbooks.cn

—— 往届精彩回顾 ——

END

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【转载】AI+语言学智慧课程建设:从国家战略到课堂落地的系统化路径

2026-08-17 17:30 北京

本文摘编自数字人文专业发展联盟“零代码编程科研教学与智慧课程建设”专题培训班课程《AI+语言学的智慧课程建设与实践设计》。教师观点请以实际授课内容为准。

主讲人:龙润田(暨南大学文学院副教授,博士生导师)

一、智慧教育的“四未来”框架与教师的发力点

国家提出的智慧教育发展框架包含四个维度:未来教师、未来课堂、未来学校和未来学习中心。对于一线教师而言,最需要聚焦的是前两者——培养未来教师和打造未来课堂。

在“师生机”三元协同的新课堂模式下,教师、学生与人工智能各司其职又深度协作:教师凭借多年学科积淀,负责总体教学设计,在课堂上引导学生学习课程内容;学生则在教师引领下,利用AI工具打破传统的灌输模式,开展启发式自主学习,这种学习不仅发生在课上,更延伸到课前和课后;智能体则作为一个“工具箱”,全过程参与教学活动,既能帮助教师展示课程资源、营造沉浸式课堂体验,也能帮助学生积累基础知识、复习课堂内容。

教师的AI能力已成为当前的重要要求。具体而言,教师需要掌握四项核心能力:用AI设计个性化教学、用AI深度辅助课堂教学设计、用AI实现课堂实时反馈、用AI进行教学改进。其中的前两项,是每一位教师都应该立即着手实践的。

二、课程知识体系:智慧课程的“基础设施”

智慧课程建设的首要任务,是构建一个结构化的课程知识库。数字化课程之所以叫数字化课程,就是因为它以结构化的课程知识库为核心。这个知识库深度融合了人工智能和大数据技术,能够实现以下功能:

  • 课程目标的分级设计

  • 教学内容的动态优化与重组

  • 精准化的学习内容推荐

  • 学习效果的实时检测

  • 课堂目标达成度的实时监控,并反过来促进教学改革

关于知识图谱的构建,有三种方法可参考:

方法一:人工构建。 适用于学科体系成熟、课程结构严谨的专业必修课或基础课。教师从顶层设计出发,逐级添加知识点,明确知识点之间的关系、认知维度和教学目标。优点是结构清晰、质量高、逻辑严谨,缺点是周期长、扩展性差。

方法二:半自动构建(重点推荐)。 这是最适合没有编程基础的文科教师的方法。具体操作分为四步:

  1. 将电子教材按章节拆分,以Word或TXT格式上传至豆包、Kimi等AI工具;

  2. 输入提示语:“将以上文档整理成思维导图,用Markdown格式输出,确保严格符合XMind导入格式,并生成.md文件”;

  3. 将AI生成内容保存为.md文件,用XMind导入,自动生成知识图谱;

  4. 在XMind中校对、完善后导出,再上传至线上教学平台。

这套流程的核心优势在于AI负责提取实体和关系,教师只需进行人工校验和补充,操作简单且效率更高。

方法三:AI驱动构建。 有一定编程基础的教师,可使用快码(基于VS Code平台)等工具,通过简单指令生成自动化构建程序。优点是自动化程度更高,省去了逐步点击的工作,但生成的知识图谱可能需要后续完善。

三、零代码虚拟仿真教具:让文科课堂“活”起来

虚拟仿真实验并非理工科的专利。借助AI工具,文科教师可以在几分钟内生成轻量级、高交互的HTML5教学教具,且无需任何编程基础。

以语音学教学为例,通过一段提示语就能让AI生成“元音发音原理演示教具”“语音声道共鸣演示教具”等工具。核心提示语结构包括:明确角色定位(“你是一个专业的教育技术开发者”)、拆解教学知识点、描述界面功能要求、说明学生操作方式。AI生成代码后,教师可直接预览、使用,甚至将其设计为翻转课堂任务。让学生自己与AI对话,迭代优化教具设计。

这种“零代码、纯线上、实时可操作”的教具开发模式,打破了传统文科实践教学对场地、设备的依赖,让学生通过手机或电脑就能获得沉浸式学习体验。

四、暨南大学实践:1+M+N智慧云课程模式

暨南大学语言学概论课程采用的是“1+M+N”智慧云课程教学模式。

  • “1”指建好一门核心智慧课程(语言学概论),实现资源共享;

  • “M”指现代汉语、古代汉语等相关课程均可调用该课程的知识图谱和资源库;

  • “N”指校外教师也可加入课程,开展混合式或翻转教学。

该课程目前包含两个知识库、118个资源集、一万多个知识切片、六个智能体,依托113个知识点实现海量试题的自动生成,学生可以获得个性化的练习。课程内容重构方面,将传统的四块教学内容(语言功能与性质、语言基本要素、语言演变与发展、语言学历史与学科性质)重新整合为“理论基础—专业技能—前沿交叉”三个层次,新增了与医学(病理语言学)、人工智能(语言智能与言语工程)、认知科学、刑侦学等领域的交叉内容,体现了新文科的跨学科融合。

五、课程考核与多维评价

智慧课程的考核设计应包含两个维度:

一是AI辅助出题,教师可根据知识点和难度要求,让大模型自动生成多样化试题;

二是AI实践任务,教师可设计情景对话等任务形式,让学生在与AI的交互中完成实践并提交反馈。

课程最终形成一个“多维融合的育人活动系统”,涵盖现代技术融合、学科跨界融合、科研教学融合和育人育才融合,打破传统教育壁垒。

智慧课程建设不可能一蹴而就。一年的设计最多只能完成教学设计层面的工作,真正有效的课程创新,必须经过两年以上的教学实践,形成“设计—实践—评价—更新”的完整闭环,才能说有结论、有成果。

END

数字人文专业发展联盟AI+本科教学系列培训——“零代码编程科研教学与智慧课程建设”专题培训班于2026年4月在籍合学院平台举办,共计10讲22课时。授课者均为各校在数字人文一线深耕的骨干教师。完成学习任务者可获得由数字人文专业发展联盟颁发的证书。

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统筹:木易  编辑:淮淮

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【转载】大语言模型是怎样“炼”成的:从“会说人话”到“帮你干活”

2026-08-16 18:00 北京

本文整理自中华书局籍合学院举办的“零代码编程科研教学与智慧课程建设”专题培训班第二讲《大语言模型的原理及应用》

编者按

本文整理自中华书局籍合学院举办“零代码编程科研教学与智慧课程建设”专题培训班第二讲《大语言模型的原理及应用》

主讲人:胡韧奋(北京师范大学文学院、国际中文教育学院副教授)

很多朋友都在用ChatGPT、Kimi、豆包,觉得它们好像“什么都能聊”。但你有没有想过:这些模型到底是怎么从“只会续写”变成“能回答问题的”?

今天,我们就从原理层面拆解一下这个过程,把关键步骤讲透。

一、预训练:让模型“学会说人话”

大语言模型的起点,其实是一个非常朴素的训练任务:预测下一个词,更准确地说是下一个token。

怎么做的呢?我们给模型看海量的语料,这些语料包括新闻、文章、代码、网页源码等等。每次给定前面K个词,让模型猜下一个词是什么。一开始它肯定乱猜,因为参数都是随机初始化的。但没关系,我们有标准答案(语料库里的真实下一个词),算一个“损失”,然后反向传播,调整参数。经过数十亿次这样的训练,模型慢慢就摸到规律了:看到“四川的美食”,它知道后面大概率是“火锅”“小吃”,而不是“烤鸭”。

这个过程就叫预训练。2018年的GPT-1、2019年的GPT-2,一直到2020年的GPT-3,本质上都在干这一件事,只是数据越喂越多,参数越滚越大。GPT-3的参数已经达到1750亿,训练一次要花上千万美金。

但这时候的模型,只能叫基座模型。它确实很会说人话,你给个开头它能续写出一大篇,甚至能模仿川普发推特。可你要问它“长颈鹿有几只眼睛”,它会说“两只”;再问“我的脚有几只眼睛”,它还是会说“两只”。因为它根本没有理解问题,只是在按概率最大的原则往外蹦词。它像个“话痨”,但不是个“帮手”。

二、后训练:这才是“开光”的关键一步

从2022年左右开始,业界终于找到了让模型“好用”的配方:后训练。可以这么说:预训练给了模型语言能力,而后训练才赋予了它执行任务的能力。今天我们用的所有对话模型,几乎都遵循这个训练范式。

后训练分两大步:指令微调和强化学习。

第一步:指令微调——让模型学会“照着问题回答”

先采集大量用户可能会问的问题,比如“你能不能像一个六岁的孩子一样解释登月计划?”然后请专业标注员把答案写出来。拿这些“问题—答案”对,对预训练好的模型做进一步训练,这里还是用“预测下一个词”的方式,但这次的目标是:看到问题,就要尽可能输出和标注员写得一样的答案。

这一步做完,模型就不再是“给什么开头就续写什么”了,而是学会照着问题的要求来回答。它开始能干活了。

第二步:强化学习——让模型“回答得更好、更安全”

但光有模仿还不够。标注员写的答案质量参差不齐,而且很多复杂问题没有标准答案。这时候需要另一个思路。

让已经具备回答能力的模型,对同一个问题生成多组不同的答案。然后标注员对这些答案进行排序或打分:好不好、规不规范、安不安全,全凭人的判断。用这些打分数据,再训练一个额外的模型,叫奖励模型(Reward Model)。这个奖励模型不负责回答问题,只负责给答案“评分”。

最后,把回答模型和奖励模型放到一起玩“强化学习”:回答模型生成答案,奖励模型给它打分,分数高就鼓励,分数低就惩罚。然后回答模型根据这个反馈继续更新自己的参数,朝着更符合人类期望的方向优化。

你看,整个后训练的过程,从头到尾都离不开标注员的劳动。大公司会雇大量优秀的标注员来写数据、评数据,这是模型质量的核心保障。

三、从GPT-1到DeepSeek:殊途同归的路线图

以OpenAI的GPT系列为例,这条路线清晰可见:GPT-1、2、3都是在做预训练的规模扩张;到了InstructGPT和ChatGPT,才开始发力做后训练;后来的GPT-4o系列加上了图像、语音的多模态能力;再之后,o1系列和DeepSeek R1开始主攻“深度推理”,即让模型先思考再回答,但训练底层依然离不开后训练中指令微调加强化学习的基本框架。

国内外的头部模型,不管是谷歌的Gemini/Gemma、Meta的LLaMA,还是阿里的千问、DeepSeek,总方向都惊人地一致:预训练打底,后训练提味,再根据需求增加长文本、多模态或推理能力。

小结:不是魔法,是“数据+算力+人工标注”的工程

所以,下次你再和AI聊天时,可以记住它背后的成长三部曲:

预训练:吞下海量文本,学会语感和续写;

指令微调:模仿人类标注员的回答方式;

强化学习:根据评分反馈,不断优化回答质量。

模型没有“意识”,也不会“理解”,它始终在做一件事:计算概率最大的下一个token。但通过精心设计的训练流程和大量人力介入,它确实能成为我们得力的“副驾驶”。至于它什么时候会翻车、哪些问题不能太指望它,那就是另一个话题了。至少今天,我们可以清楚地知道:它为什么能说人话,又为什么能帮我们干活。

END

数字人文专业发展联盟AI+本科教学系列培训——“零代码编程科研教学与智慧课程建设”专题培训班于2026年4月在籍合学院举办,共计10讲22课时。授课者均为各校在数字人文一线深耕的骨干教师。培训为直播课,直播结束后内容持续开放,报名完成学习任务者可获得由数字人文专业发展联盟颁发的学时证书。

为给学员提供更加灵活便捷的学习方式,现在支持单节课购买、全套课程订阅两种模式。

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聚焦与回放:案例展示

2026-08-15 18:00 北京

张宁

唐曦

吴夏平

冯毅

倪兰

案例展示环节,议题从课程教学改革到人才培养实践,从平台架构搭建到数据资源开发,从实验中心建设到跨学科协作机制,实践类型丰富多元,覆盖数字人文落地高校的各个关键节点。这些案例来自一线、经过检验,具有较强的示范性与可复制性,有助于将会议成果从理念层面转化为高校可实施的建设方案。

案例展示 · 1

人文大模型数据集的设计与实践——以暨南大学-阿里巴巴粤语大模型评测集为例

广东省岭南数字人文实验教学示范中心副主任、暨南大学-科大讯飞方言语音科技联合实验室副主任彭志峰指出,暨南大学汉语方言研究中心依托数十年粤语调查积累、在已有的粤语调查报告、学术著作、粤语工具书(字典、词典)成果基础上,完成从学术研究到数字化资源的系统转化,建立了丰富的粤语调查报告数据库、粤语多媒体教学资源、粤语数智系统、数据库和词典电子版及粤方言(中、外文)文献集成资源。基于此,中心与阿里巴巴、腾讯等企业开展相关横向课题合作,为实验室引入建设经费,同时为学生提供实践经历。彭志峰指出,语言学与AI厂商合作空间巨大,未来联盟院校若有相似合作机会,中心愿分享相关工具等资源。另外,中心十余年建设的数字化教学科研平台向联盟分享开放。

案例展示 · 2

新文科时代的数字人文平台建设与学生培育实践

北京师范大学文理学院中文系副教授、珠海校区图书馆数字人文中心主任张宁指出,北师大珠海校区数字人文中心以微专业为起点,联动中文系、图书馆、校团委三方,构建课程教学、社团实践、科研训练协同体系。针对生源不稳定问题,将数字人文课程纳入、灵活嵌入通识选修或必修,以讲座工作坊补充前沿实训。平台方面,搭建全球数字人文教育资源检索平台、数字记忆3D展厅等平台,以项目制带动学生参与内容生产,形成“以平台聚资源、以项目带学生”的融合发展生态闭环。学生成果涵盖国际会议论文、“岭云志”“墨尺”平台建设、古籍活化与传统文化创新实践等,相关作品获得竞赛一等奖、优秀奖。上述探索可为计划建设微专业的院校提供一种资源整合与灵活培养的参照思路。

案例展示 · 3

文史“再现”的地图整合信息设计

华东师范大学地理科学学院教授唐曦指出,地图不仅是地理空间的呈现工具,更可作为整合分散复杂知识的“漫射结构”与时空耦合媒介,在数字人文领域具有独特价值。其团队以《西游记》为典型案例,针对小说长期缺乏时空一致参照的问题,综合运用投影、网格定位、文学叙事提取等方法,精准锁定地点转移,梳理人物的角色关系与移动轨迹,构建了集空间地图、人物谱系、情节叙事于一体的交互平台,衍生文创长卷入选美国地图协会作品集。此外,举例《道德经》全球传播地图,揭示其域内生成、域外扩散与回归本土的传播脉络;团队正在推进南朝《舆地志》散佚文献的空间再现研究。唐曦指出,整合专家知识与跨模态知识组织是值得探索的前沿方向。

案例展示 · 4

AI时代数字人文教育中的专业与技术对齐问题

上海师范大学人文学院教授、上海师范大学数字人文实验室主任吴夏平指出,AI进入教育并非工具叠加,而是知识生产结构重组,AI时代数字人文教育的核心问题在于“专业-技术对齐”:若课程设置停留于“工具课叠加”,学生将沦为“知识搅拌机”,引发问题、证据、评价、主体四重错位。他强调,课程设置应从“工具清单”转向“能力链条”,将专业逻辑(问题意识、材料理解、阐释规范)与技术逻辑(数据结构、算法流程、评测指标)对齐,构建“文献阅读-数据整理-模型理解-阐释写作”研究链,实施阶梯式能力培养。应注重过程评价,关注数据来源、人工修订与解释责任。数字人文教育不是方法的消费,而是能力的建构,最终责任必须回归学者与教育主体。

案例展示 · 5

基于具身认知的沉浸式艺术教学设计

上海开放大学人文与公共管理学院副院长冯毅指出,依据具身认知理论应重构艺术教学,回应传统课堂中身心分离、情感调动难、意义建构缺失等结构性困境。团队依托沉浸式多模态交互空间,集成动作捕捉、3D可视化、声乐智能评测与数字人合唱系统,创设“教-学-评-展-创”一体化的具身认知场景。在非洲节奏教学中,学生通过敲击虚拟器具触发多感官反馈,实现“身体参与-节奏感知-文化理解”的认知递进;在约德尔唱法中,3D可视化揭示发声器官的内部机制,数字人分声部合唱使单人即可完成多声部训练。该实践的关键在于将技术嵌入情感叙事与具身交互的闭环,相关研究建设成果获央视新闻等多家媒体报道。团队今年将以“东方诗韵”为主题深化探索,推动数字人文与艺术教育的融合创新。

案例展示 · 6

人工智能时代数字人文微专业建设案例与育人实践

北京科技大学机械工程学院工业设计系教师黄悦欣指出,北京科技大学数字人文微专业由机械工程学院工业设计系牵头,联合马克思主义学院、人工智能学院、科技史与文化遗产研究院、计算机与通信工程学院及图书馆共建,形成“设计+人文+智能数据+文化遗产”跨学科协同格局,首期招生40人。课程遵循“基础认知-方法训练-技术拓展-场景实践”递进逻辑,以“人文理解-数据方法-AI技术-设计表达-实践协作”为能力链条,强调项目驱动。学生陆续完成云南古村落三维建模与漫游系统、亚运会火炬竞标设计、纳西族文字交互装置等成果。黄悦欣老师指出,工科院校应依托优势学科、强化跨学院协同、以实践激发创意,形成差异化培养路径。

案例展示 · 7

上海大学文学院数字人文实验中心建设的实践与思考

上海大学文学院教授、数字人文实验中心副主任、上海大学云+大文科校级实验教学示范中心副主任倪兰指出,上海大学文学院数字人文实验中心以语言、文献、文学、历史为学科根基,依托语言学实验室、方言文化数字馆等实体与虚拟空间,将数字技术深度嵌入教学科研。代表性成果涵盖三个层面:手语语言学领域,建成8.2万条通用手语比对语料库及学习平台,开发手形字库与“易言通”应用,推动手语研究从经验描述走向数据驱动;文化遗产领域,完成中华经典诗词手语版多模态转化,入选国家语言资源服务平台,发布沪语大模型“小沪”并迭代2.0版;人才培养层面,“中国手语文化”获国家级一流课程认定,学生获多项国家级大创与“挑战杯”奖项。中心承担国家社科基金、教育部项目等数十项课题,出版系列教材与在线课程。针对深层矛盾,中心提出从“工具应用”向“体系建构”转型,探索数字人文从项目驱动走向制度化的路径。

案例展示 · 8

同济大学数智人文研究中心建设思考

“长江学者”特聘教授、同济大学数智人文研究中心主任胡飞指出,同济大学数智人文研究中心以“以仁启智、以智弘文”为理念,定位于数智技术赋能方法论创新与人文价值导向跨学科研究的双向融合平台。中心依托同济工程智能与设计学科优势,提出“工程筑基、设计链接、人文引领”的路径:以设计思维将社会想象转化为技术灵感,以视觉叙事将技术创新转化为信息体验,实现技术效率与人文追问的统一。首批建设红色文化与数智思政、人民城市与绿智发展、数字文创与文化遗产等七个实验室,聚焦精品文科领域、凝炼标识性概念、锻造原创性理论。人才培养围绕“人-人”“人-机”“机-人”“机-机”四重关系,探索技术祛魅与人文返魅相协同的育人机制。近期启动全校数智人文基座建设,以知识图谱整合跨学科数据集,延伸研究智能体、复杂系统沙盘等应用形态,为学术研究与智库建设提供一体化支撑。

END

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聚焦与回放:高水平人文社科实验室交流会

原创 联盟年会 2026-08-14 17:30 北京

高水平人文社科实验室交流会

第一场 语言人文与智能应用

2026/07

会议集锦

教育部哲学社会科学实验室

孔江平

北京大学语言学实验室

北京大学语言学实验室作为首批教育部哲学社会科学实验室,以语言和有声文化为研究对象,构建科研、教学与社会服务三位一体的多学科交叉平台。实验室重点围绕三大方向:一是中华民族语言文字共同体研究,通过田野调查与演化数据模型,编纂15卷《中华民族语言文字的演化与共同体的形成》丛书及《中华民族语言共同体演化词典》,建设自主的语言学知识体系,服务“铸牢中华民族共同体意识”国家战略;二是有声文化研究,运用人工智能建设中华民族有声文化数据库与优秀有声文化“基因库”,构建情感认同大数据模型,以声律、格律、曲律、乐律“四律”为理论基础,开展《昆剧数字典籍》《曾侯乙宫廷音乐系统数字典籍》《东巴经数字化数字典籍》等专题研究,并推进中华虚拟发音人、虚拟歌唱家及礼乐音乐系统再现等应用项目;三是面向健康中国的语言障碍研究,针对孤独症、听障、唇腭裂、失语症、构音障碍、嗓音障碍、口吃、老年性语言障碍等开展评估与干预,联合北京协和医院、中国听力语言康复研究中心等机构,目标从北京推广至全国开展儿童阅读障碍筛查并寻找汉语阅读障碍基因。实验室同时开展语言声道演化、语言感知等基础理论研究,以及基于人工智能的语言与有声文化保护应用,建设有声博物馆(规划九个分馆),形成从基础研究到社会服务的完整学术链条。

教育部哲学社会科学实验室

胡韧奋

北京师范大学汉字汉语研究与社会应用实验室

北京师范大学汉字汉语研究与社会应用实验室聚焦汉字汉语研究与社会应用建设成果,植根中国传统语言文字学深厚土壤,秉持“师古而不复古,坚守而不保守”理念,传承章太炎、黄侃、陆宗达至王宁的学术谱系,发展出“汉字构形学”与“汉语词汇语义学”等前沿理论;1991年开汉字信息化研究先声,2021年入选首批教育部哲学社会科学实验室(培育)。实验室以“学术研究+社会服务、传统人文+现代信息”为核心定位,汇聚多学科力量,牵头研制《通用规范汉字表》及《古籍印刷通用字规范字形表》等标准,建成汉字全息资源应用系统等平台。自主研发的“AI太炎”古汉语大语言模型已发布1.0、2.0、3.0版本,覆盖全国34个省级行政区及数十个海外国家,支持文言文翻译为多种国际主流语种,已接入国家智慧教育平台,赋能古籍整理、学术研究、辞书编纂、基础教育和文化传播;同步建设有“字然讲堂”中小学语文教学平台与国际中文教育智慧平台。

教育部哲学社会科学实验室

李春桃

吉林大学古文字古文物人工智能实验室

吉林大学“古文字古文物人工智能实验室”是全国最早成立的古文字与人工智能交叉研究文科实验室。实验室下设“古文字与人工智能交叉实验中心”“古文物与人工智能交叉研究中心”等子机构。实验室汇聚了古文字学、历史学、考古学、人工智能等几个领域的研究者,在整理甲骨文、金文、战国文字、秦汉文字、古文物等研究材料的基础上,充分结合人工智能技术展开交叉研究。古文字交叉研究方面,研究方向包括古文字形体识别、语义理解、知识图谱建立、图像降噪、大模型建立等;古代文物的交叉研究主要集中于有铭文物方面,包括器物断代、古文物的复原、古文物虚拟博物馆的研发、有字竹简的缀合等。2025年11月入选第二批教育部哲学社会科学实验室。

实验室自成立以来取得了丰硕的科研成果,在中文刊物上发表系列学术文章,从古文字和古文物角度讨论交叉研究的内容与前沿,同时也在人工智能国际顶级会议ACL、CVPR、ECCV、ACM MM及其他重要刊物上发表学术论文近20篇,获批国家发明专利9项,软件著作权5项,并获得国家、教育部级奖励5项。同时,建立了丰富的原创性数据集。此外,实验室先后获批国家社科基金专项、国家自然科学基金面上等重要课题。在产出一批高质量的学术成果的同时,推动学术创新向实际应用转化,服务国家重大战略,是学校哲学社会科学领域重点支持和打造的跨院系、跨学科交叉研究实验平台。

四川省哲学社会科学重点实验室

宋  耀

四川大学数字人文与国际传播实验室

四川大学数字人文与国际传播实验室依托四十余年学术积累,将国家文化战略“增强中华文化传播力影响力”“深化文明交流互鉴”转化为可验证的研究流程,定位于把典籍、诗歌、符号和传播材料建成可复用资源库,通过眼动、脑电与受众实验检验文化符号的跨文化理解,并将研究结论转为可评估、可迭代的传播产品。实验室围绕诗歌与经典、三星堆符号、受众认知、国际传播四个场景展开研究,依托扎实的硬件投入,以空间、设备和沉浸式系统将文化研究推进至数据、体验、认知与传播实验层面。重大文化工程及项目与论文积累为升级建设提供成果支撑,产学研融合推动研究成果转化为实物文创、数字产品、多媒体平台等多场景传播产品与社会应用。实验室下一阶段将串联文化资源、数字平台、认知实验、视觉表达和国际传播,形成“资源-实验-表达-传播”的持续迭代机制,将研究成果推进至文化产业与传播平台应用,填补“文学类”文科实验室空白,形成以文学为核心、以数字为方法、以国际传播为出口的发展格局。

注:照片图源“行动艺术”公众号讲座回顾文章

高水平人文社科实验室交流会

第二场 中华文化与数智创意

2026/07

会议集锦

教育部哲学社会科学实验室

温  涛

上海戏剧学院数智文艺创新实验室

上海戏剧学院数智文艺创新实验室自2004年获批“上海市虚拟环境下的文艺创作重点实验室”以来,持续探索数智文艺创新的实验之路。实验室围绕戏剧垂域数据平台、演艺多模态智能体平台及数字演艺集成平台,构建了涵盖AI剧本、AI分镜、AI舞台、AI灯光、AI服化、AI演员等多元智能工具链,打造了涵盖数智文艺治理决策研究、戏剧垂域数据库与多模态智能体研发、数智演艺应用与场景集成三大研究方向的文艺全链研究模式,形成语料清洗、算法算力、场景落地的完整AI工作流,相关成果获评2023年文化和旅游数字化创新示范十佳案例。实验室积极推动数智文艺国际传播,《黛玉葬花》参展第17届亚太戏剧节,《遇见东城》VR体验项目亮相法国;获批“数字演艺设计专业”,着力培养文理兼备的跨学科复合型人才;前瞻性构建“未来戏剧学”,着力探索艺术与科技深度融合的新范式。持续深耕,以期打造戏剧教育数字化转型的“上戏方案”;建设30多门AI+课程,并培养全国首位机器人博士生“学霸01”。实验室打造国内首个AI剧场“风洞实验”中试平台,遵循“以观众为中心”的创演宗旨,通过场景模拟、风险验证、孵化迭代的闭环逻辑,革新传统创演范式。此外,实验室在数智文艺治理智库建设方面取得系列成果,同时,持续深化校际协同与校企合作,推动文化与科技融合创新。

图源:上戏数智文艺创新实验室公众号

教育部哲学社会科学实验室

孔存良

清华大学中华传统文化智能实验室

清华大学中华传统文化智能实验室由清华大学人文学院联合中华书局古联公司、同方知网及清华大学计算机科学与技术系、统计与数据科学系、出土文献研究与保护中心共同建设,汇聚多学科交叉研究团队,围绕中华传统文化数字化、知识化、智能化开展系统研究。实验室围绕文献深度理解、古典知识融合、智能场景赋能开展建设,设立AI驱动的文化数据治理工具、高质量文化知识底座、高性能文化多模态大模型及智能应用系统四大总体目标。在模型能力建设方面,实验室已完成基座模型训练、核心能力对标及多模态能力融合三个阶段,构建了约100亿Token的传统文化文本数据、约700万条问答数据及约100万条多模态数据。在智能应用层面,实验室正式发布中华传统文化大模型;推出“典津”全球汉籍影像开放集成系统,聚合全球古籍数字化影像资源逾75万条,访客来自150多个国家和地区;建设璇琮数字人文智能平台,提供面向大模型的公益服务。实验室致力于以可信、可控、专业的文化领域大模型,服务中华传统文化的传承与传播。

教育部哲学社会科学实验室

宋美杰

福建师范大学中华文化传承与两岸融合发展数智实验室

福建师范大学中华文化传承与两岸融合发展数智实验室以大模型重塑文科研究范式,推动社科研究从“事后解释”走向“事前预测与主动干预”的智能实验时代。实验室下设语言文学、人地关系、教育融合与治理、非遗保护与艺体实践、社会心态与舆情研判五个子实验室,在闽台语库与两岸字库工程、人口迁移多源数据库、台湾教育全景数据库、非遗数字化保护、台湾舆情数据库构建等领域取得系列成果。实验室以“妈祖分灵追踪系统”为典型案例,整合历史学、社会学与计算机科学力量,将历代注疏、地方志、族谱、非遗影像转化为可计算资源,构建“祖庙-分灵-进香”关系的跨模态识别与可视化图谱。实验室依托Doris数据库(累计817万条台湾舆情数据),建设数字化写作工坊、七步专报工作流及人物画像智能体、智能体驱动的社科课题发现与选题设计等工具系统。实验室秉持“相关×因果并重”的研究理念,探索社会模拟与智能体仿真方法,在社科研究中保留人类判断权,推动从“看现象”向“解机制”的研究范式跃迁,服务国家两岸融合重大战略。

注:照片图源福建师范大学传播学院“星雨传播”公众号

江苏省哲学社会科学实验室

鲁安东

南京大学中华文明数智创新实验室

南京大学中华文明数智创新实验室为江苏省首批哲学社会科学重点实验室,依托南京大学中华民族现代文明研究院建设,以中国语言文学、中国史为主要依托学科。实验室围绕“文明主轴”,以“文明远读-文明探源-文明传承-文明熔铸-文明互鉴”五大环节构建研究架构,对应设置五个方向集群:方向一聚焦文明原典数智远读,开展“子曰:中国思想家大模型”及AI赋能古籍史书知识图谱构建,利用机器学习判别诗歌题材,构建全球地域中庸指数、文化影响指数;方向二聚焦出土文献与科技考古,基于南京大学博物馆珍藏的大量出土文献藏品,构建古文字数据库及人工智能古文字析解模型;方向三聚焦文明遗存数智保护,开展“中华古城数智图谱集成”工程,已覆盖陕西、河南、江苏3省313个县,初步划定100座重点古城范围,并建立“现场扫描-AI智能处理-数字模拟”三位一体的数智复原技术路径;方向四聚焦文明熔铸数智叙事,围绕铸牢“中华民族共同体意识”,在边疆民族史、海上丝绸之路以及近代中国社会史三个重点领域,建设民族语文本数据库,依托GIS技术构建边疆民族史时空模型;方向五聚焦文明互鉴数智赋能,建设NUTerm术语库与数智多语种文献处理平台。实验室发起“文明实践室”国际联合体,2026年启动“吴哥通王城数智遗产援助项目”,推动中华文明数智创新成果走向世界。

END

《数字人文引论》

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《中国数字人文发展报告》

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聚焦与回放:院长论坛

原创 联盟年会 2026-08-13 17:30 北京

陈 涛 (中国人民大学)

孙传明 (华中师范大学)

吴启祥 (阜阳师范大学)

贾 智 (中山大学)

刘根辉 (华中科技大学)

贝先明 (广东外语外贸大学)

院长论坛第一场集中呈现了数字人文视域下中文学科科研范式转型的多元路径与前沿探索。

中国人民大学文学院陈涛围绕数字人文与电影形式研究系统梳理了从"远读"到"遥观"的方法论演进,引入泰勒·阿诺德"提取语义元数据-计算分析关联-阐释视觉意义"研究框架,实现分析对象从文字文本转向视觉文本,技术路径从文本挖掘转向计算机视觉,研究目标从叙事规律提炼转向形式-文化关联揭示的方法论拓展。目前学界已开发多元工具,推动电影形式研究向镜头、节奏、色彩构成、场面调度、电影美学理论、导演风格、类型研究等多维度拓展。

华中师范大学国家文化产业研究中心以文化资源为对象、数字人文为方法,从文化遗产保护、文化资源开发、智慧文旅等真实问题出发,依托覆盖湖北127项国家级非遗、404项省级非遗的荆楚文化数据库(超30TB)与服务平台开展数据采集、整理、组织、展示与应用训练;构建科研、教学与社会服务三位一体的多学科交叉平台,开发《土家族撒叶儿嗬舞蹈互动平台》等产品并推广应用,获中央电视台、《人民日报》等权威媒体报道。孙传明介绍道,中心以问题牵引、平台支撑、项目驱动、分层培养为路径,依托真实问题与科研项目,培养服务文化数字化战略的复合型人才。

阜阳师范大学皖北文化传播实验室2026年正式获批省级重点实验室,是皖北地区目前唯一一个地域文化数字化转型的省级文科平台。吴启祥介绍道,针对传统文科研究学科割裂、书斋封闭、评价单一、资源分散等困境,实验室系统推进四大范式重构:打破文史壁垒,推动“文传理工”交叉融合;走出故纸堆,构建“文献-田野-数字”三维实证方法;破除唯论文导向,将数据库、资政报告等纳入多元评价;打破教研室壁垒,以项目制流动团队协同攻关。依托71名博士、11名教授的跨学科团队,近三年年均获批国家社科基金2-3项,建成皖北方言语库、淮河非遗影像库等数字资产,花鼓灯、柳编等非遗活化成果已落地转化。

中山大学贾智指出,数字人文是知识生产方式的转变,而非替代方法。他强调中文学科的基本功不可动摇,数字人文的价值在于放大传统方法的学术效能。以汉语语文辞书传播史为切入口,通过对字书、韵书、音义的数字化整理与结构化标注,可系统观察字形、音注、训释、反切的流动与沉积。由此举例提出中文研究的转向:从文献整理走向知识体系重建,从本土汉语史走向域外汉文文献研究,从单一学科走向交叉融合。面向未来,应建设学科特色数据库、构建汉文文献研究的理论框架,在融合交叉发展中提高中文学科理论创造力、平台建设能力以及国际话语能力。

华中科技大学人文学院汉籍数字化实验室成立于2015年,聚焦汉语史、数字人文与国际中文教育,推动古籍整理研究的数智化转型。刘根辉介绍道,实验室完成北宋《册府元龟》(一千卷)数字化及三轮精校,建成集检索、比对、知识图谱于一体的数智化平台;自主研发多模态古汉语大模型“AI九思”3.0,支持文本、图像、语音处理及甲骨文、金文理解,预印本点击量超12000次。实验室承担国家社科基金重大项目3项、重点及一般项目10余项,建成甲骨文著录文献、同音类聚文献、语言景观等专题数据库,形成从文献数字化到智能分析的全链条工具平台。成果获教育部高校科研优秀成果奖二等奖2项、三等奖2项,指导学生获“挑战杯”全国特等奖。未来将持续深化AI九思多模态能力,拓展古文字识别与数字语音处理,推动大型古籍数智化研究走向深入。

广东外语外贸大学中文学院为广东省“中华文化国际传播”重点学科牵头单位,拥有两个二级博士点,汉语言文学、汉语国际教育为国家一流本科专业。贝先明介绍道,学院承担“城镇化进程中农村方言文化的困境及出路研究”等多项国家社科基金重大项目,深度参与中国语言资源保护工程,完成73个县市区方言调查,出版《中国语言资源集·广东》(9册,501.8万字)。学院对国际通用语音分析软件Praat进行汉化与功能拓展,新增古音查询、古今音对照、字频统计、语音转文字等功能,形成定制化数字人文工具,体现了中文学科从传统考据向实验实证拓展的方法论转型。

梁明玉 (内江师范学院)

姜勇 (浙江工商大学)

张松松 (金陵科技学院)

许芳红(淮阴师范学院)

那达木德 (内蒙古师范大学)

温德朝(江苏师范大学)

院长论坛第二场聚焦数字人文专业建设的两大共性痛点:跨学科师资如何组配、课程体系如何重构。六所院校基于各自校情,呈现出“系统重构、资源整合、轻量嵌入”三种差异化路径。

内江师范学院文学院自1956年创办,2024年招收数字人文专业首批本科生。学院立足成渝腹地,面向公共文化服务与数字文旅产业培养“通人文、懂技术、善创意、能落地”的复合型人才。针对跨界师资难题,构建自有师资、计算机教师、企业专家“三支队伍”协同机制,通过跨学科联合教研实现深度融合。专业聚焦巴蜀方志数字化、沱江流域文人地图构建、翔龙山摩崖石刻数字化保护三大特色方向,2025年与内江市中区文旅局签订战略协议,推进智慧景区建设与沉浸式体验开发,实现“课堂即项目、毕业即上岗”的产教融合目标。

浙江工商大学人文学院在经管类院校中探索差异化路径。面对文科底子偏弱、数字人文师资缺乏的约束,学院以“课程深嵌入、项目跨学科、校企双导师”为策略。通过项目制联合计算机、统计学院攻关“浙江地方文献与历史人物数据库”,借助“实务导师进课堂”从头部企业聘请行业精英实行双导师制。课程方面不另起炉灶,将社会网络分析、GIS等数字人文理论工具拆解为功能模块,嵌入核心课程。同时以虚拟仿真课题带动教学,组织跨学科学生团队参与研究,邀请哈佛大学专家集中培训。该模式为资源受限院校提供了务实参考。

金陵科技学院外国语学院以“真实问题驱动、轻量级嵌入”为路径推进外语学科AI教学转型。学院通过AI教学沙龙、同伴研修等方式冲击认知壁垒,促成教师间、师生间持续成长。课程方面不另起炉灶,而是在现有课程中嵌入AI素养的“榫卯结构”:推行AI使用声明制度将隐性依赖转为显性学习;设置“先AI后人工”对比研读环节,让学生通过对照发现AI局限,形成批判意识;将AI使用伦理纳入过程性评价。三项措施不动课程骨架、不增学分课时,可快速落地。发言指出,教师评价中教学创新权重偏低仍是瓶颈,呼吁推动校际成果互认与课程模块联合开发。

淮阴师范学院数字人文专业2024年招收首批本科生,将计算机科学与人文社科深度融合,培养德智体美劳全面发展的高素质应用型人才,逐步形成“人文问题→数据组织→技术方法→项目实践→社会应用”的培养闭环。以“五位一体”实践教学与“四融驱动”产教融合实现深度协同,设立人文基础、数智方法、文化遗产、产教融合四大课程群,其中,实践学分占比为30.58%。师资上搭建完善的人才体系,整合校内外资源成立数字人文系,依托大运河文化遗产数字化、唐宋文学数字化、西游文化数字化演绎三个方向进行学术研究及人才培养。

内蒙古师范大学数字人文系直面师资结构性矛盾,联合计算机科学学院、设计学院协同授课,至今保有三位计算机学院教师稳定参与教学,另引进两名计算机方向博士,与校内计算语言学、语料库语言学、实验语音学等人文交叉方向师资共同构成跨学科教学梯队。学院以培训带动师资能力系统提升,教师曾参与北京大学数字人文研修班、青岛数字人文师资培训基本方法与教学设计培训会等专项培训,持续提升跨学科教学能力。课程体系按人文(40%)、计算机(30%)、交叉(30%)三大板块设置,计算机课程讲授内容适配文科生认知基础;人文课程强化多模态教学与实践环节。

江苏师范大学文学院拥有专任教师91人,师资底蕴深厚。面对师范院校转型趋势,学院采取“两步走”策略,2026年启动“应用中文”专业招生,定位为培养基于数字技术的创意写作人才。课程体系突出数字化、应用化导向,实践环节包括人工智能与创意写作工作坊等。师资建设采取“外引内培联通”路径:引进数字人文方向博士4人,获批江苏省产业教授2人,偏实践课程采用“1+1”模式;倒逼青年教师转型,提供培训与学习机会;双聘人工智能、传媒、商学院教师,实现跨学院师资共享。学院建成人工智能人文学创新实验室,与多地数字文化企业共建产教融合基地,为应用中文专业首届学生做好各项培养准备。

李绿山 (贵州师范大学)

葛怀东 (金陵科技学院)

欧阳静 (陕西中医药大学)

周红兵(安庆师范大学)

何天白(中国社会科学院大学)

院长论坛第三场集中呈现了数字人文专业建设从“理念”走向“制度落地”的多元探索。

贵州师范大学数字人文学院成立于2024年,同年招收首届本科生,现有在校生近150人。学院立足贵州“四大文化工程”资源优势,以“道器相济·数赋人文·虚实相生·知行合一”为理念,构建“学科融合+项目驱动+多元发展”人才培养模式。已建成280㎡数字人文创新实验室,配备三维建模、古籍数字化、虚拟现实、大模型应用及“数字记忆综合应用平台”,实现学习、创作、展示一站式完成。实施项目驱动导师制,按“夯实人文基础(1-3学期)-技能提升应用(4-5学期)”分层递进,开设影视拍摄、数据挖掘与可视化、AIGC视频创意、3D建模、大模型应用等8个实践组,每组导师指导约10人,实现“一人一特长、一组一特色”,着力培养融通人文精神与数字技术的复合型人才。

金陵科技学院人文学院葛怀东在院长论坛上围绕数字人文专业建设提出系统设想。他指出,新专业的“大考”始于招生宣传,需提前布局。在人才培养方面,建议硬件投入先行,以实验设备支撑实践教学;强化政产学研协同,立足在地资源与文博机构深度合作;提前谋划毕业生输出,通过项目制让学生尽早进入实战角色。师资建设层面,初创阶段教师应面向课程群形成合力,而非各自为战。在办学定位上,提出初创阶段侧重人文资源挖掘以夯实基础,后续拓展阶段向数字空间延伸的递进思路。这些思考为新建数字人文专业提供了有益参照。

陕西中医药大学人文管理与外语学院以中医药为底色探索数字人文人才培养。学院由汉语言文学、外语、公共管理及医学人文教研室多学科融合而成,依托孙思邈中医药文化研究平台、“一带一路”中医药健康发展高校智库等省级平台开展教学科研。数字人文专业申报已进入省级流程,定位为“守人文根基、显中医特色、赋数字转型”,聚焦中医古籍数字化整理与保护、中医药文化数字化传播、中医药健康大数据管理应用三个方向。课程体系设置中医古籍数字化、中医药文化创意写作、大数据与孙思邈思想探源等特色课程,依托微专业完成先期孵化。26名专任教师涵盖数字人文与中医药特色方向,并邀请基础医学院计算机团队加盟,面向公共文化服务、医药健康行业等领域培养差异化复合型人才。

安庆师范大学数字人文专业于2023年申报、2024年获批,2025年首批招生40人,2026年扩至80人。学院重点推进师资队伍建设、硬件保障及人才培养方案修订,依托安徽省皖江文化数字化保护与智能处理重点实验室,建成省级科研平台与教学实验室。专业建设紧密结合皖江文化、桐城派及黄梅戏等地方特色资源,形成地方文化数字化研究方向。教师团队成果突出,教研室老师获省级规划项目,重点实验室负责人获批2025年安徽省社科重大项目“桐城派知识图谱系统及数字化平台建设”。教学上,将智能校勘工具引入项目化教学,学生围绕长江水文、浮山(桐城派文化重镇)、黄梅戏与池州傩戏等开展数字化保护与活态传播实践。学院坦言,师资建设、学生出口、实习实践体系仍是共性挑战,期待联盟内部加强合作,共推数字人文共同体建设。

中国社会科学院大学数字史学研究中心于2022年成立以来,开设“数字人文导论”“数字人文与历史研究”“数字工具与历史研究”等本硕课程,参与拟开设的“人工智能+历史学”微专业授课工作,通过讲座、工作坊及学术会议推动教学与研究融合。实践方面,中心与中国人民大学数字清史实验室联合编纂《数字史学发展动态》电子期刊,架设“全球数字史学案例库”网站,开发“《明代名人传》智能体”,并组织学生赴无锡开展数智化转型调研。中心同时反思数字技术与人文教学的有效嵌套、学生问题意识与技术学习的衔接、知识教育与思维训练的关系,以及本硕博阶段育人目标的合理拆解,为数字史学的持续发展提供探索路径。

胡航(中希文明互鉴中心)

钱得运(兰州理工大学)

李伟信(景德镇学院)

李林芳 (北京大学)

院长论坛第四场聚焦数字人文教材建设这一核心议题,四所院校基于各自办学定位与发展阶段,呈现了从理念架构到实践探索的多层次图景。

西南大学胡航教授指出,人工智能已成为知识生产者,传统教材面临知识滞后困境,国家推动数字教材建设正回应这一需求。他提出新型教材应具备六个特征:可进化、可评价、可交互、可适配、可生成、可具身,整合多模态资源,通过知识图谱重建知识关系,支持对话与多重理解。胡教授正主持覆盖高等教育、职业教育与基础教育的约100册教材策划,推动数字人文教材从理念走向实践。

兰州理工大学数字人文专业尚处筹备阶段,面临课程设计与教材选用的现实挑战。学院从三个层次推进课程建设:传统人文课程嵌入数字化案例与数据库应用,让学生感受数字技术解决学术问题的路径;计算机类课程与技术师资协同,适配文科生认知特点;交叉类课程探索校企双导师制,以项目引导促进产学研融合。学院主张在国家通用标准下开发地方特色实践资源,补齐现有纸质教材的适用性,同时持续关注数字教材。

景德镇学院数字人文专业于2024年首批招生,依托汉语言文学与文物博物馆学专业的资源积累,已形成三届在校生的培养规模。在教材选用方面,学院面临传统人文教材与通用技术教材组合带来的内容体系割裂与脱节问题,尤其是实践类课程难以找到适用教材,项目式教学缺乏可直接参照的案例资源。针对这一困境,学院提出面向应用型本科院校的数字人文教材建设思路:不过度追求理论高度,而是以案例式、实践性为导向,通过积累真实项目素材形成门类齐全的案例库,为同类项目提供直接启示。这一思路也呼应了学校服务地方经济与区域文化的办学定位,结合景德镇深厚的陶瓷文化与茶文化资源,为数字人文教材建设提供了差异化探索方向。

北京大学中文系古典文献专业李林芳正编写《数字文献学》教材并开设相关课程。教材在目录、版本、校勘、辨伪等传统框架上,新增“字符编码”与“形式意义”两板块,回应古籍数字化趋势。核心问题意识聚焦数字文献对学科理论与实践的重塑。实践层面,依托海外汉籍流存项目,带领学生梳理海外藏汉籍,建设数据库并结合可视化技术形成研究平台,为古籍整理研究探索数字时代的新路径。

END

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