研修赋能强技能锤炼师资硬本领
——我院组织教师参加Python语言数据分析研修班
2026年7月21日至24日，应用外语学院高莹、冷羽涵、朱启明和马丽霞四位教师参加了由上海交大出版社主办的Python语言数据分析研修班。
负责授课的两位教授分别是上海交通大学管新潮和澳门大学郇昌鹏，课程内容主要是Python语言入门。在安装好conda软件后，进行了将代码与大数据结合的相关数据提取和研究。
每位教师从自身专业出发，将讲座内容与研究方向结合，研修心得如下：
高滢老师：本次参加Python语言数据分析研修班，我收获颇丰。研修课程内容系统充实，管新潮老师由浅入深讲解 Python 基础，从语言数据读取、词性标注、主题词提取，到 AI 模型加持、API 调用等实操内容；围绕情感分析、语义分析、主题建模，展示 Python 在语言学、翻译学科研中的多元应用。郇昌鹏老师带来 N-gram 提取、数据驱动批评话语分析等前沿方法，演示如何借助工具开展文献计量与学术写作研究。过去我面对海量语言文本数据常常无从下手，通过本次课堂学习，我直观认识到了量化研究工具的强大价值。以往开展研究我只会依靠传统定性分析，思维存在很大局限。这次培训让我看见了量化研究与人文研究融合的可能性，打破了我固有的研究认知。虽然代码学习存在一定门槛，但老师们清晰的讲解，让我建立起继续探索的信心。此次研修是新起点。后续我将慢慢消化课程知识，尝试运用 Python 工具处理研究数据，把量化方法融入自身科研工作，持续探索人文研究数字化的新路径。 冷羽涵老师：通过本次学习的代码框架，我意识到有一些步骤完全可以用Python自动完成文本清洗、特征提取和初步量化分析，效率提升至少数倍。特别是语义分析工具和语言模型调用的内容，让我看到了将日语语言文本与计算分析方法相结合的广阔空间——这在我回国后的研究规划中，已经成为重点探索方向。在实操环节中，我们学习了如何在代码编写和调试过程中借助大模型工具来加速问题解决， 同时也讨论了机器输出结果的校验与解释策略。这一点对我触动很大——以往我或多或少对 AI 辅助研究抱有警惕甚至排斥心理，但这次课程让我认识到，真正有价值的不是用机器取代研究者，而是让研究者站在机器的肩膀上，把更多精力投入到问题提出、结果解读和理论建构上。这种思维方式的转变，可能比掌握几段代码本身更具长远意义 。此外，授课教授展示了许多针对中文和多语种文本的处理方案，让我意识到，Python 的优势在于其开放性和可扩展性——只要方法得当，完全可以用它来搭建适合日语、汉语或对比研究的分析流程。这给了我很大的信心，也激发了一种学术自觉：我们完全可以立足本国语言实际，走出一条有特色的数字人文研究之路。
朱启明老师：作为融媒体技术与运营专业设计类课程教师，参加这次Python 数据分析研修班，最大的收获是看到了技术与人文研究的深度融合可能。交互设计本就关注人与系统的对话，而Python 为这种对话提供了数据层面的理解工具，让我重新审视了 “用户行为数据 ”背后更丰富的语义维度。课程从零基础起步，循序渐进的节奏对非工科背景的学员非常友好。情感分析、语义挖掘、主题建模等方法， 直接指向了用户反馈、界面文本、交互日志等设计场景中的数据解读需求——过去依赖经验定性判断的内容，如今有了量化验证的路径。尤其是人机协同模块， 与交互设计的核心理念高度契合，启发我在未来的教学中引导学生关注 AI 赋能的用户研究新范式。
马丽霞老师：本次课程虽然围绕语言学与Conda软件结合授课，但数据提取和分析不分专业类别。作为一名跨境电子商务教师，不能只局限于传统的数据分析方法，需要思考如何紧跟时代脉搏，将自己的课程内容与时代发展结合。首先要从代码出发，可以先模仿本次课程中的代码框架，套用在自身所学课程内容里，待掌握到一定程度后，再从更深更广层次学习数据提取和数据分析。可以预见，在不久的将来，编程会渗透在各个领域，文科工作者需要不断学习新的软件，将课程内容与新软件结合，不断提升自身的教学能力和教学水平。
最后，教师们特别感谢学院提供的研修机会，此次学习不仅拓宽了跨学科视野，也激励着老师们突破原有思维范式，不断学习新技能。通过这次培训，教师们会尝试着进行研修赋能课程改革，将所学内容运用在教学中，让教学能力紧跟时代发展。
