中央财经大学第五期“科教融汇研究生学术新星孵化计划”于2025年6月9日正式启动。为保证项目研究顺利开展，打好项目成员科研基础，研究生奖助工作办公室于近期为项目成员开展了科研基础训练系列课程。科研基础训练课程是“孵化计划”三大训练模块之一，自课程开设以来已经帮助前四期项目成员掌握科研基础知识、提升科研必备技能，受到项目成员的广泛好评。本次科研基础训练课程共四门，分别是《论文写作基础》《社会调查研究方法》《AI赋能科研：理念与实践路径》《实证研究方法》，采用线上、线下相结合的授课方式。
6月27日下午，“科教融汇研究生学术新星孵化计划”科研基础训练系列课程开讲，研究生工作部部长、研究生院院长白彦锋出席课程并讲话。在随后的《论文写作基础》课上，我校金融学院夏聪副教授为大家介绍了学术论文写作的基本方法。他在选题、文献查找与阅读、数据收集与处理等方面，层层推进，细致讲解，结合权威期刊学术论文的实例，讲解如何挖掘适合研究生的科研选题，分享利用数据库高效检索文献的技巧，还演示了论文从写作到刊发的投稿全流程。
6月27日晚，《社会调查研究方法》课程由我校社会与心理学院王修晓副教授讲授。课程从社会学知识体系入手，梳理了公共课、社会学理论、研究方法及宗教社会学、经济社会学等分支学科的基础框架，为学习者构建学科认知地图。课程还聚焦社会调查方法的核心流程，包括从研究问题选择、研究设计、抽样方法到数据收集与分析等角度的全过程，强调需警惕“假数真算”等研究陷阱。王修晓副教授总结了社会调查的注意事项，提醒同学们做社会调查要保持客观性与科学性、尊重研究伦理（如隐私保护）、严谨设计测量工具等，确保研究结论的可靠性与有效性。
7月1日下午，统计与数学学院潘蕊教授主讲《AI赋能科研：理念与实践路径》。该课程是本次科研基础训练特别更新升级的课程，聚焦人工智能，尤其是大语言模型在科研中的系统性应用，旨在提升研究效率与创新能力。潘蕊教授结合多个学科案例，归纳出AI适用于社会科学实证、管理行为分析、政策意识研究及AI本体探索四类选题，强调AI已成为科研思维的重要组成部分。她针对选题难、综述难等科研痛点，展示了AI在选题构思、文献整理、建模设计等环节的“协作型智能”作用，并以“科研任务地图”展示其潜能与边界。课程核心内容聚焦“提示词工程”，潘教授提出有效Prompt应包含背景（Context）、目标（Intent）与形式（Task Format），提示词既是表达接口，也是结构化思维工具。最后，她鼓励学生掌握提示设计策略，强调人机协同与科研独立性并重。
7月4日上午，《实证研究方法》课程由我校经济学院梁银鹤副教授讲授，对计量经济学的主要内容与实证研究范式进行了全面的剖析。课程伊始，梁银鹤副教授系统阐释了最小二乘法（OLS）模型在分析经济数据时的基本原理，指出在实证过程中需谨慎对待内生性问题。随后，针对内生性问题的应对策略，梁老师结合逐一介绍了缓解内生性问题的方法和基本原理，涵盖了工具变量法（IV）、双重差分法（DID）和断点回归设计（RDD）等。最后，梁老师基于相关文献，阐述了上述方法在实证研究中的应用。
授课结束后，同学们就课程内容结合自己在科研实践中遇到的难题与授课教师进行交流互动，课堂讨论活跃、整体氛围良好。研究生工作部、研究生院统筹学校高水平科研资源，持续开设科研基础训练课程，以线上线下相结合、课中课后相贯通的方式不断优化授课质量。今后，研究生奖助工作办公室将继续全面贯彻落实学校研究生培养的方针政策，不断推动“科教融汇学术新星孵化计划” 走深走实，力争“孵化”一批扎根中国社会、志向高远、成果突出、具有引领示范作用的研究生学术新星，推动我校拔尖创新人才培养、研究生教育事业高质量发展。
撰稿：潘智杰、李宝诚、马芮、范卿峻悦、王伟杰
初审：刘钾
终审：白丹
