简历分析法:一种教育实证研究新方法

虽然教育学属于独立的一级学科,但十分缺乏对本学科发展起支撑作用的、区别于其他学科的专门研究方法,而且由于大量引入其他学科的研究方法,又进一步限制了其学科方法体系、知识体系和理论体系的发展。近年来,简历分析法在全球兴起,试图通过对简历数据的分析,融合大数据等方法,综合研判人才的教育与成长规律、项目/政策实施成效等,这既为教育科学研究提供了实证新方法,也为教育学科建设提供了新契机。进入以ChatGPT为代表的人工智能时代,生成式人工智能模型+计算力(超级计算)+应用场景的新研究范式逐步成熟,简历分析法也在教育研究应用上迎来新突破,有望成为教育学科的专门研究方法。在中国教育场域中,蕴含着各级各类教育主体的简历和其他大数据资源,借助简历分析法的技术突破,有望全面解构本土教育规律,构建具有中国特色、符合中国国情的教育学科研究新范式,甚至有望通过碎片化专门知识累积,形成新的本土学科体系。最近十年,学术界涌现出不少基于简历分析法的研究成果,但已有研究对简历分析法这一方法本身的研究并不充分,尤其是对这一方法的学科归属、是不是教育学科的专门研究方法、如何与传统研究方法以及大数据、人工智能等新研究方法的融...     

基于多种方法的“十四五”时期来华留学生规模预测

精准预测“十四五”时期来华留学生规模,是科学制定留学生政策、更好开展留学生工作、做好留学生招生规模与质量转换、引领“双一流”建设向高等教育内涵式发展转变的关键所在。但学术界对《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010—2020年)》教育规模的预测大多失败,因此本文引入BP神经网络研究方法,并比较其与传统研究方法预测过程和结果的差异。研究发现,来华留学生规模增长已经趋缓,受新冠肺炎疫情影响,可能导致2020年来华留学生规模下降。“十四五”时期来华留学生规模虽继续增长,但增幅平缓,2025年规模预计为62~82万,来华留学生工作进入稳定规模、提高质量的关键历史时期,来华留学相关政策应随上述规模趋势变化及时做出调整。