郭晓丽userslv0

特别认同大家的评论中提到的“因果推断+机器学习”的融合。它既没有神化机器学习，也没有丢掉因果识别的严谨性，而是把落脚点放在“从平均效应走向差异化效应”这一核心价值上。但是好奇的是机器学习需要更多的样本量和数据质量，现阶段的研究中是否能够通过足够的数据学习实现对研究结果的确定，保证其准确性。

读了好几位同学的介绍，特别深的感悟是：研究方法与研究内容和研究问题之间的对应关系真的让我很惊讶，当我们决定关注哪些问题之后，我们就会想方设法的找到其外在表现（证据），进而选择合适的研究方法来获取证据。而这些方法的迁移使用也会发生很多意想不到的结果

认知网络分析（ENA）方法聚焦在描述刻画相互出现的频次与相互关系，何时用，与什么行为联动等行为的刻画，更关注时序共现优先于因果关系，为AI使用深度学习还是依赖提供了数据，而如何解读与解释这些数据才是更值得去关注的。另外好奇，这样的分析方法啊是通过什么方式来实现？

这个回复中迁移的应用场景不同，让我对方法的迁移性又有了进一步的思考

有一些困惑的地方，这个历时性词嵌入法和网络民族志的区别与联系是什么？通过介绍可以看到这种方法的适用范围包含研究知识、观点或话语如何在互动中被生成、扩散和接受的问题，所以在生成式人工智能的时代具有很重要的作用。这种方式是否可以迁移到学生的学习过程？以及如何具体迁移

过程中用到的准实验研究方法也很赞。

托兰斯创造性思维测验（图画测验）的方法很适合幼儿阶段，值得追问的是：如何保护好孩子的创新思维，让其在沃土上不断地生根发芽。

好有意思的研究，这样的几个变量竟然可以放在一起，作为师范生也作为有配偶的，在职后也看到了一些现象，所以也会好奇，这些现象到底是因果关系，还是相关关系。有没有可能是性格决定了会选择师范专业，同样的变量绝对了婚恋观。

这个话题是我之前未曾触及的，甚至标题就是之前未曾想过的话题，在社会学背景下，人口的流动和高铁开通的关联，到底呈现什么样的相互关系？敬畏不同领域的研究者，对各种现象敏感的研究者。

假如学校经费有限，只能在“提升教师培训（优化教学质量）”和“补贴低 SES 学生（改善家庭资源）” 中二选一，你认为哪个对缩小学业差距的作用更大？为什么？
这个问题我没有经过研究，但是个人很觉得提升教师培训比改善家庭资源要好，教师要交一届又一届的孩子，他的教学质量更促进了更多孩子的获益。