为新生撰写欢迎辞

致即将加入数据科学系的新生：

代表本系全体教师与研究团队，欢迎各位踏入数据科学的学术共同体。我们的基本主张是：以严格的方法论为基础、以可重复与可验证的知识生产为准绳、以负责任与合乎伦理的技术实践为底线，并通过跨学科合作服务于复杂现实问题。此主张既反映国际同行评审文献对数据科学之本质的共识，也构成本系课程与训练的组织原则。

首先，数据科学是一门以统计推断、计算科学与领域知识为支柱的综合性学科。其方法论谱系既承续统计学的严谨，也吸收计算与工程的可扩展性与自动化能力，旨在形成“从数据到证据再到行动”的完整链条 [1]–[3]。相关研究指出，弥合统计建模与算法学习“两种文化”的张力，对于提升预测、解释与决策质量至关重要 [3]。据此，本系的基础训练将系统覆盖概率与统计、优化与算法、机器学习与深度学习、数据管理与可视化，以及必要的领域应用模块，以确保同学能够在理论与实践之间建立可迁移的能力结构 [1], [2]。

第二，本系将可重复与可追溯的研究与开发视为学术与产业实践的底线要求。关于“可重复性”的内涵、层级与评价已在方法学文献中得到清晰界定，其核心在于使独立研究者在相同数据与条件下能够复现主要结论 [5]。为实现这一目标，国际上已形成一系列行之有效的操作性准则，包括以脚本化与版本控制管理分析流程、记录计算环境、封装数据处理与模型训练的全流程工件等 [8]。同时，遵循FAIR原则（可发现、可获取、可互操作、可重用）进行数据与元数据管理，有助于提高研究资产的长期可用性与跨团队协作效率 [4]。这些原则与实践将贯穿本系课程、实验与毕业项目的全生命周期要求。

第三，本系强调以伦理与社会责任为导向的技术治理。算法与数据驱动系统对个体与社会的影响已被系统梳理，议题涵盖偏见与公平、透明与可解释、问责与救济途径等 [6]。作为计算与数据专业共同体的一员，遵守职业伦理准则、尊重隐私与知识产权并落实最小必要性、差分隐私与安全工程等具体措施，是不可回避的专业要求 [7]。在课程与项目中，相关规范与合规框架将与技术内容并行呈现，确保同学在解决实际问题时能够兼顾效用、风险与合规。

在教学组织与学习路径方面，权威教育研究建议将项目式、跨学科与以沟通为导向的训练纳入核心培养方案，包括与行业或科研实践相衔接的综合性项目、基于真实数据的团队协作与面向不同受众的技术传播 [1]。据此，本系提供从方法论课程到研究实验室、行业实习与毕业设计的层级化学习体验；同时，通过研讨会、读书会与数据竞赛，强化批判性阅读、结果解释与科学沟通能力。

我们对各位的新期待可以概括为三点。其一，方法上的严格性：以数理与计算为工具，追求可验证的高质量证据。其二，过程上的规范性：以可重复与FAIR为原则，沉淀可共享、可维护的研究与工程资产。其三，价值上的责任感：以专业伦理与社会影响评估为边界，面向真实世界的复杂约束进行建模与决策。系里将通过课程、导师制度、学术支持与计算资源为各位提供充分支撑，同时也期待同学以求真、协作与自我反思的态度投入学习与研究。

欢迎加入。愿各位在此建立坚实的学术基座与可持续的专业素养，在数据与证据的世界中，贡献既可靠、又负责任的知识与技术成果。

参考文献
[1] National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine, Data Science for Undergraduates: Opportunities and Options. Washington, DC: National Academies Press, 2018. doi:10.17226/25104.
[2] D. L. Donoho, "50 Years of Data Science," Journal of Computational and Graphical Statistics, vol. 26, no. 4, pp. 745–766, 2017. doi:10.1080/10618600.2017.1384734.
[3] L. Breiman, "Statistical Modeling: The Two Cultures (with comments and a rejoinder by the author)," Statistical Science, vol. 16, no. 3, pp. 199–231, 2001. doi:10.1214/ss/1009213726.
[4] M. D. Wilkinson et al., "The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship," Scientific Data, vol. 3, p. 160018, 2016. doi:10.1038/sdata.2016.18.
[5] S. N. Goodman, D. Fanelli, and J. P. A. Ioannidis, "What Does Research Reproducibility Mean?," Science Translational Medicine, vol. 8, no. 341, p. 341ps12, 2016. doi:10.1126/scitranslmed.aaf5027.
[6] B. D. Mittelstadt, P. Allo, M. Taddeo, S. Wachter, and L. Floridi, "The Ethics of Algorithms: Mapping the Debate," Big Data & Society, vol. 3, no. 2, 2016. doi:10.1177/2053951716679679.
[7] Association for Computing Machinery, "ACM Code of Ethics and Professional Conduct," 2018. Available: https://www.acm.org/code-of-ethics.

亲爱的同学们：

欢迎加入经济学院。我们的教育宗旨可以概括为以下论点：在证据与理论的相互印证中，经济学教育的核心价值在于培养严谨的因果推断能力、规范与可重复的研究实践，以及以公共理性为导向的职业伦理。基于这一论点，本院的课程体系与学术训练将以可检验的主张、清晰的推理与严格的实证方法为核心，帮助同学们将抽象的理论工具用于分析现实世界的复杂问题。

首先，我们强调以识别策略为中心的实证方法论。过去三十年里，计量经济学的“可信度革命”显著提升了政策评估和因果推断的可靠性，研究设计（如自然实验、工具变量、双重差分和回归不连续）成为将统计相关与因果效应区分开的关键路径（Angrist and Pischke 2010; Angrist and Pischke 2009）。学院相应设置了系统的核心课程，涵盖微观经济学、宏观经济学与计量经济学，旨在让同学们在清晰的理论框架中理解反事实、外生性与外部效度等概念，并通过作业、项目与复现实验将之转化为可操作的研究技能。我们同样鼓励对方法的边界保持清醒认识，如在讨论随机对照试验的同时，辨析其适用条件与外部推广的限制，从而形成全面而审慎的实证判断（Deaton and Cartwright 2018）。

其次，我们重视数据素养与现代研究工具。随着数据规模、维度与生成过程的持续演化，经济学研究日益依赖稳健的计算与数据管理实践，包括数据清洗、版本控制、可重复的代码工作流以及与识别策略相匹配的估计与检验（Varian 2014; Wooldridge 2010）。学院将相关训练纳入课程与工作坊之中，鼓励同学们在项目中遵循可重复研究的标准化流程。我们与国际期刊界的规范保持一致，倡导数据与代码的开放共享，以提高研究的透明度与可检验性（American Economic Association 2019; National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine 2019）。

第三，我们坚持学术规范与职业伦理。经济学研究不仅是技术性的推断过程，也是面向公共利益的知识实践。学院期望同学们在学术交流与团队合作中遵守尊重、诚信与包容的原则，反对任何形式的骚扰与不端行为，维护公平的学术生态（American Economic Association 2018）。在课程与科研训练中，这些规范会转化为具体要求，例如严谨的引文与数据标注、对研究对象的伦理审查、以及对不确定性与局限性的如实报告。

在此框架下，你们即将参与的学习将具有以下特征。理论课程将训练你们用模型阐释稀缺与激励、均衡与动态、福利与分配等核心命题；实证课程将训练你们把“可识别的问题”转化为“可回答的问题”，并用透明的研究设计与可重复的证据进行检验。写作与展示将帮助你们把分析转化为清晰、可验证的论证，从而与学界与政策界有效对话。学院导师、写作中心与方法工作坊将提供持续支持，助力你们在严谨性与创造性之间取得平衡。

欢迎你们加入这一以证据为基础、以规范为准绳、以公共理性为目标的共同体。愿你们在未来的课程、研究与实践中，坚持清晰的论点、可靠的证据与诚实的推理，既追求学术进步，也承担社会责任。

谨致

参考文献
- American Economic Association. 2018. Code of Professional Conduct. Nashville, TN: AEA. https://www.aeaweb.org/about-aea/code-of-conduct (accessed September 30, 2025).
- American Economic Association. 2019. Data and Code Availability Policy. https://www.aeaweb.org/journals/policies/data-code (accessed September 30, 2025).
- Angrist, Joshua D., and Jörn-Steffen Pischke. 2009. Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist’s Companion. Princeton, NJ: Princeton University Press.
- Angrist, Joshua D., and Jörn-Steffen Pischke. 2010. The Credibility Revolution in Empirical Economics: How Better Research Design Is Taking the Con Out of Econometrics. Journal of Economic Perspectives 24 (2): 3–30.
- Deaton, Angus, and Nancy Cartwright. 2018. Understanding and Misunderstanding Randomized Controlled Trials. Social Science & Medicine 210: 2–21.
- National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. 2019. Reproducibility and Replicability in Science. Washington, DC: The National Academies Press. https://doi.org/10.17226/25303.
- Varian, Hal R. 2014. Big Data: New Tricks for Econometrics. Journal of Economic Perspectives 28 (2): 3–28.
- Wooldridge, Jeffrey M. 2010. Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data. 2nd ed. Cambridge, MA: MIT Press.

外国语学院新生欢迎辞（引用风格：APA第7版）

尊敬的各位新同学：
代表外国语学院全体教师与行政团队，谨致以诚挚的欢迎。本文的中心论点是：系统的外语学习不仅是一门技能的训练，更是一项以证据为基础的学术实践，能够促进认知发展、跨文化胜任力与社会参与，并以国际通行的能力标准作为教学与评估基准。以下论据将对此予以论证。

首先，关于学术与认知价值，语言学习的效益已得到跨学科研究的支持。以双语研究为例，循证研究表明，多语言经验与执行控制等认知过程的优势存在关联，且可能对认知老化具有保护效应（Bialystok, Craik, & Luk, 2012）。虽然不同情境与个体差异会影响效应大小，该领域的累积证据仍表明，持续的语言学习可促进注意控制、任务切换与认知灵活性等具有学术迁移价值的能力（Bialystok et al., 2012）。

其次，关于能力标准与课程质量保障，本院的课程目标与评估体系与国际框架保持一致。欧洲语言共同参考框架（CEFR）通过透明、可比的能力描述子，涵盖理解、表达与“调解”等关键维度，并强调复语能力与跨文化调适能力（Council of Europe, 2020）。在北美语用能力量表方面，ACTFL熟练度指南提供从Novice到Distinguished的明确层级，为课程进阶、诊断性与形成性评估提供操作化依据（American Council on the Teaching of Foreign Languages [ACTFL], 2012）。基于这些框架，本院采用阶段性达成度目标与多元评估策略，以确保学习成果可测、可证与可比较。

再次，关于跨文化胜任力的培养，国际教育研究对其构念与评估路径已形成较高共识。Deardorff（2006）通过德尔菲法建立了跨文化胜任力的核心要素及评估模型，强调态度（尊重、开放）、知识（文化自觉与文化他者理解）与技能（观察、反思、沟通）之间的整合性。基于此共识，本院将反思式写作、案例研讨与基于任务的跨文化互动纳入课程，以促进可迁移的跨文化判断与协作能力。

此外，关于海外学习与实践平台，实证研究显示，出国学习的学习成效并非自发生成，而是依赖有结构的教学干预与引导。Vande Berg、Connor-Linton与Paige（2009）基于多校联合项目发现，与单纯沉浸相比，嵌入反思、导师辅导与目标导向任务的项目更能显著提升语言与跨文化学习成效。依此证据，本院在境外研修与实习项目中设置行前准备、在程指导与归国整合，最大化学习增益与安全性。

最后，关于语言学习的社会意义，国际组织强调多语教育与社会包容、文化多样性和公民参与密切相关。联合国教科文组织（UNESCO, 2003）指出，多语教育支持教育公平与文化可持续性，促进学习者在多元社会中的有效参与。与此一致，本院将学术训练与公共沟通相衔接，鼓励学生在学术写作、专业翻译与公共话语中践行高标准的证据使用与伦理规范。

基于上述证据，本院向各位新同学郑重承诺：我们将以国际能力标准为导向、以证据为基础改进教学、以学术诚信为底线、以学生发展为中心，提供严谨的课程体系、可验证的学习支持与开放的学术共同体。我们期待与各位一道，在语言、文化与知识的交汇处推进学术探究与社会实践。

谨祝学业进步，学术精进。

参考文献
American Council on the Teaching of Foreign Languages. (2012). ACTFL proficiency guidelines 2012. ACTFL. https://www.actfl.org/resources/actfl-proficiency-guidelines-2012

Bialystok, E., Craik, F. I. M., & Luk, G. (2012). Bilingualism: Consequences for mind and brain. Trends in Cognitive Sciences, 16(4), 240–250. https://doi.org/10.1016/j.tics.2012.03.001

Council of Europe. (2020). Common European Framework of Reference for Languages: Learning, teaching, assessment—Companion volume. Council of Europe Publishing. https://www.coe.int/en/web/common-european-framework-reference-languages

Deardorff, D. K. (2006). Identification and assessment of intercultural competence as a student outcome of internationalization. Journal of Studies in International Education, 10(3), 241–266. https://doi.org/10.1177/1028315306287002

UNESCO. (2003). Education in a multilingual world. UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000129728

Vande Berg, M., Connor-Linton, J., & Paige, R. M. (2009). The Georgetown Consortium Project: Interventions for student learning abroad. Frontiers: The Interdisciplinary Journal of Study Abroad, 18, 1–75. https://doi.org/10.36366/frontiers.v18i1.251