2026 年 4 月 1 日下午五点，学院特邀重庆同创思达教育科技有限公司研究院院长梁晓春老师，于达者楼 318 带来题为《从 “燃料” 到 “引擎”：AI 数据工具如何重塑创作与科研范式》的专题分享。梁老师拥有中国人民大学经济学学士、瑞典乌普萨拉大学统计学硕士的跨学科专业背景，深耕教育科研领域多年，参与指导多项国家级精品课程、教学创新大赛、世界技能大赛等赛事活动，其兼具理论深度与实践经验的分享，为在场师生解锁了 AI 数据工具赋能创作与科研的全新视角，现场座无虚席，交流探讨氛围浓厚。

讲座开篇，梁晓春老师便点出当下创作与科研领域的发展变革核心。他指出，在数字技术高速发展的当下，AI 数据工具已从最初仅作为辅助收集、整理信息的 “燃料”，逐步升级为驱动创意生成、优化科研路径、突破研究边界的核心 “引擎”。“掌握 AI 数据工具的基础应用是新时代创作者与科研者的必备技能，但真正的核心竞争力，在于学会将 AI 数据工具与创作思维、科研逻辑深度融合，让技术成为创新的驱动力。” 梁老师强调，从 “燃料” 到 “引擎” 的转变，本质是思维方式的升级，是从 “被动使用工具” 向 “主动驾驭工具赋能创新” 的关键跨越。

为让师生更直观理解 AI 数据工具对创作与科研范式的重塑，梁老师结合自身赛事指导与科研实践经验，通过多个跨领域案例展开深度解析。他分别从创作领域与科研领域切入，展示了 AI 数据工具在创意素材挖掘、创作趋势预判、科研数据建模、研究假设验证、成果分析优化等环节的实际应用。梁老师解释道，在运用 AI 数据工具前，创作者与科研者需先厘清核心问题：创作的核心表达与受众需求是什么？科研的研究目标与核心假设是什么？AI 数据工具能在哪个环节突破现有瓶颈？如何通过工具应用规避数据偏差、创意同质化等问题？

针对师生们最为关心的 “如何驾驭 AI 数据工具，打造创作与科研的核心竞争力” 这一问题，梁老师结合自身多年经验，给出了三条切实可行的建议：一、深耕专业，夯实基础：无论技术如何发展，创作的人文内核与科研的学术逻辑都是核心，需先筑牢专业领域的知识体系，让工具服务于专业需求；二、系统学习，实操落地：主动了解创作与科研相关的 AI 数据工具，从基础的数据检索、分析入手，结合实际创作与科研项目反复实操，积累工具应用的实战经验；三、培养思维，融合创新：主动学习统计学、大数据分析等相关知识，理解 AI 数据工具的底层逻辑，打造 “专业能力 + 工具能力 + 创新思维” 的综合素养。

图：茅志坤

文：茅志坤

大数据学院新闻中心供稿