作为人工智能赋能课程建设项目（《量化研究方法》）的中期成果展示，同时也是学校人工智能教学年专题活动之一，主题为“人工智能赋能教育量化研究”的同辈学习工作坊于12月4日下午顺利进行。

本次活动采用线上线下结合形式，吸引了课内外不同年级对人工智能辅助教育学研究感兴趣的同学参与。活动由教育技术方向博士生陈辉主讲，聚焦可解释性机器学习在教育量化研究中的应用——他系统介绍了SHAP方法的核心原理、数学逻辑与可视化技术，解析其如何突破传统统计方法在非线性关系、高维数据处理等方面的局限；同时结合东亚中学生创造性思维影响因素、博士后工作满意度研究两个实证案例，完整展示了该方法的应用流程，并客观分析其局限性与传统统计方法的互补性。

现场互动氛围热烈，线上线下同学围绕方法实操、案例细节等问题积极交流，形成了良好的同辈学习氛围。此次工作坊既检验了《量化研究方法》课程建设的中期成效，也帮助同学们掌握了人工智能辅助量化研究的实用工具，提升了教育研究的效率与深度认知。后续课程项目组将结合活动反馈优化教学内容，持续推进人工智能与课程教学的融合。