研究性学习×求是学堂丨中国人民大学中学生社会科学实训营来了！
面向全国高中生依托学校雄厚社会科学学科实力，系统讲授社会科学研究知识，助力青年学子用脚步丈量祖国大地，用眼睛发现中国精神，用耳朵倾听人民呼声，用内心感应时代脉搏。
别犹豫，与我们一起，进课堂，追名师，一同入门社会科学研究，开启研究性学习之路。
这里为探索社会现象提供研究方法，这里为走进社会现场奠定理论基础，这里为解决社会问题提供科学依据和有效方案。
未来，并肩携手，深入了解社会的本质和规律，促进人类社会的和谐与繁荣，推动社会进步和文明发展。
报名时间：
即日起至11月13日
报名条件：
免费面向全国高中在读学生开放报名。要求学习成绩优异，学有余力，对社会科学具有浓厚兴趣。
课程安排：
导师&课程介绍：
李 丁，中国人民大学社会学院副教授，中国人民大学田野课堂中心副主任。主要研究城镇化、信息化背景下的不平等与青年发展问题、城市发展与基层治理问题。著有《跳出农门：农民子女的职业非农化与身份市民化》，在《人口研究》《中国人口科学》《社会》《青年研究》《开放时代》等杂志上发表多篇论文。
课程题目：《研究选题与选题优化》
本讲将介绍社会科学研究的目标，一般过程，主要类型与科学方法，怎么开展研究选题，优秀选题的标准，以及选题优化的几种策略。以案例教学方式激发学员们的社会科学研究兴趣，指导学员做好初级阶段的研究选题工作。
朝乐门，中国人民大学信息资源管理学院教授、博士生导师、中国人民大学杰出青年学者。主要研究方向为数据科学、数据故事化及叙事智能。著有《数据科学理论与实践》《数据故事化：从数据感知到数据认知》。国家级一流本科课程《数据科学导论》负责人；曾荣获教育部高等学校科学研究优秀成果一等奖、北京市高等学校教学创新奖一等奖、IBM全球卓越教师奖。
课程题目：课程题目：《科学研究：经典方法及新趋势》
本讲系统梳理科学研究中的经典方法及其最新发展路径，深入探讨这些方法在社会科学研究中的指导价值与具体应用路径。课程首先介绍以假设-演绎法（Hypothetico-Deductive Method）为代表的传统科学研究方法。该方法通过严谨的假设构建和系统的实验证明，推动理论体系的发展与科学知识的积累。其逻辑性与实证特质奠定了科学研究的核心方法论基础，构成了社会科学研究中的重要工具。
在此基础上，课程进一步分析近年来科学研究方法的拓展趋势，涵盖AI for Science及数据密集型科学发现（Data-Intensive Scientific Discovery）等前沿方法。这些方法以大数据和计算模型的综合应用为支撑，通过从大规模数据中提取潜在规律，为科学研究开辟了新的方向，进一步丰富和拓展了社会科学的研究范式。
本讲通过严谨的学术逻辑解析这些方法在社会科学研究中的应用实例，旨在帮助学生构建科学研究的基本框架与发展趋势，提升其研究设计与数据分析能力，为未来的科研实践奠定坚实的理论与方法基础。
仲浩天，中国人民大学公共管理学院副教授，毕业于美国德州农工大学，获城市与区域科学博士学位。担任国际知名期刊《Journal of Transport and Land Use》副主编、《Transportation Research Part D: Transport and Environment》客座编辑、《Socio-Ecological Practice and Research》客座编辑、国际中国规划学会（IACP）理事，主要研究方向为数字公共治理，颠覆性技术治理，智慧城市。主持1项国家自然基金青年项目、2项校级项目，参与哲社实验室项目和国家自然基金面上项目4项，参与其他智慧治理实践项目4项；发表专著1本（独作），在《Urban Studies》《Public Administration》《Applied Geography》等国内外知名期刊上发表多篇文章，其中2篇论文Google Scholar引用率超过120（均排名全球前5%）。曾获国际区域科学学会（Regional Science Association International）扎曼斯基博士论文奖，中国人民大学青年教师教学基本功三等奖等奖励。
课程题目：《社会科学中的数据分析》
社会科学研究为什么需要数据分析？本课程将通过生活现象和前沿研究讲解社会科学研究背后的统计学知识，并介绍如何通过数据分析社会科学的研究问题，从而理解和解释社会经济现象。
张大鹏，中国人民大学公共管理学院副教授，吴玉章青年学者，美国仁斯利尔理工学院博士，归国前担任美国维珍超级高铁首席交通经济学家。研究领域为智慧城市、交通管理、人工智能等，于国际顶级期刊发表论文30多篇，获国际技术专利7项，主持国家自然科学基金和教育部人文社会科学基金等课题。
课程题目：《AI+社会科学》
本课程将从大语言模型入手，介绍学习和生活中的应用场景，随后介绍大语言模型的基本原理及大数据分析的相关知识。通过该课程可以让学生了解人工智能前沿的发展现状，赋能学业发展。
陈那波，中国人民大学社会学院教授、博导；曾获国家教学成果二等奖、是首批国家一流课程“社会科学研究方法”负责人、国家社科重大课题“新时代县域社会治理能力建设研究”首席专家；长期从事基层治理、社会治理、国家治理与地方政府行为研究。
课程题目：《案例研究方法的程序和应用》
案例研究是当前社会科学常用的定性研究方法，本讲将介绍案例研究的基本要素和程序，并结合现实来说明如何做好一个案例研究。
方志超，中国人民大学信息资源管理学院讲师，荷兰莱顿大学科学与技术研究中心（CWTS）哲学博士（PhD），莱顿大学CWTS客座研究员，伊朗波斯湾大学社交媒体数据研究组成员。主要研究方向为科学计量学与科技政策，在相关领域发表研究成果30余篇，其中SCI或SSCI收录的期刊论文21篇，多项研究成果受到Science杂志等权威学术媒体采访报导。
课程题目：《研究报告撰写》
研究报告撰写是社会科学研究工作的最终步骤，是对研究选题、背景、数据、方法、内容、结果和启示的综合呈现。研究报告是作者向读者讲述故事的直接窗口，因此一篇结构完整、条理清晰、逻辑顺畅、图表准确、文字得当的研究报告，对于社会科学研究成果的展现与传播至关重要。本节课程将围绕社会科学研究报告的撰写，以研究报告各个结构性组成部分为脉络，讲解各部分的内容呈现要求与常见问题，学习如何将之前各节课程的内容合理安排、整合在一篇合格的研究报告中，完整且准确地阐述研究问题与发现。此外，本节课程将重点讲解研究故事讲述中结果呈现的可视化手段，如常见数据可视化图形等，探讨可视化对于提升研究报告直观性、生动性，以及可读性的价值。
报名方式
登录中国人民大学微人大，按照操作说明完成网上报名及课程选择。
报名审核：
学校根据课堂容量，结合报名材料进行审核。北京地区的部分同学可线下参与课程教学，其他同学采用线上远程教学模式参与学习。
11月14日，学校将在报名系统中发布报名审核结果，并通知入选同学具体上课方式和学号信息。