近日，外国语学院英语系2026年第1期生态语言学科研学术论坛成功举办。本次会议以大数据挖掘与分析为核心主题，聚焦外语大数据、文本挖掘、文本分析三大关键内容，系统探讨人工智能与大数据融合背景下外语专业的发展方向与研究路径。会议强调以人工智能赋能外语学科建设，着力培养学生数据驱动思维、创新能力与科研能力，为新时代复合型外语人才培养筑牢根基。
会议伊始，指导老师立足时代发展趋势与国家政策导向，对外语专业未来发展进行展望与阐释。她明确指出，掌握人工智能应用与大数据挖掘技术，是外语专业与时俱进、实现高质量发展的必由之路，并提倡“外语+人工智能+大数据”教学模式。这一模式既深度契合时代发展需求，也高度呼应学院“外语+”跨学科教学模式，为外语专业建设与人才培养指明方向，也增强了同学们对于未来发展的信心。
随后，会议围绕外语大数据挖掘与分析展开系统讲解，将其分为三大模块层层推进。第一模块为外语大数据，会议明确了外语大数据在科研应用中合法性、多样性、普遍性三大核心特点，并通过对比分析结构化数据、非结构化数据与半结构化数据的特征及差异，厘清数据的基本概念以及各类型的应用场景，帮助同学们夯实大数据研究的认知基础。
第二模块为文本挖掘。指导老师首先界定了文本的内涵，指出文本不仅包含语言语料，也涵盖数据，图像等多元形式。在此基础之上，她详细讲解了文本挖掘的核心——从海量文本中，通过算法提取关键信息，量化处理内容，构建评价体系，从而将文本的隐含价值可视化，科学化。指导老师还以“抬头率与学习成绩关联性”为例，讲解文本数据化与量化评价体系的构建思路，并梳理出文本挖掘三大步骤。从实操层面提高了同学们的数据驱动意识和数据挖掘能力。
第三模块为文本分析。会议强调，软件与人工智能仅能完成基础运算，难以实现深度学术分析。而文科的文本分析不能止步于理论层面，成为“空中楼阁”，而是需要有科学的数据支撑。正因如此，将文本分析中情感分析、主题建模、社会网络分析、隐喻分析等深度分析方法与机能运算相融合，才能真正剖析出文本背后真正的价值与意义。所以，必须重点培养学生数据驱动的研究思维，坚持理论与数据相结合、研究成果可视化呈现，这既是跨学科研究的重要方法，也是复合型人才必备的核心素养。
此次会议内容充实、重点突出、逻辑严谨，不仅为参会学生的学习科研指明了方向、提供了路径，更深化了“外语+大数据+人工智能”的跨学科融合理念，有效引导学生树立数据驱动的研究思维，着力提升学术研究素养与创新实践能力，推动人文素养与科学思维深度融合，为培养兼具语言功底、技术能力与研究视野的新时代复合型外语人才奠定了坚实基础。
（初审：梁旭 复审：赵澍 终审：李国珍）
