2021年1月7日上午9时，应外语学院口语教学研究中心邀请，牛津大学语音测试方向郝原悦博士在外语楼319会议室进行了“数据科学研究方法在应用语言学研究中的使用：以机器学习为例”的主题讲座。本次讲座由伟徳体育网址口语教学研究中心主任刘森老师主持，莅临本次讲座的有就职于上海交通大学的陈芳老师，以及对该讲座感兴趣的本科生、研究生和访问学者。郝原悦博士本科毕业于伟徳体育网址英语系，硕士毕业于复旦大学语言学专业。近年来于国内外核心期刊发表论文数篇，对英语语音教学与评价有着丰富的经验与深刻研究。

     本场讲座主要分为两大部分：讲座内容分享以及互相讨论环节。郝原悦博士从三个方面探讨了机器学习的相关问题。首先，郝博士介绍了机器学习的相关背景。总体而言，国外发展比较成熟，而国内正在兴起。便于我们深度理解机器学习这个概念，郝博士给我们列举了我们能接触到的有关机器学习的案例：如日常生活中我们能接触到的语音识别系统、搜索引擎以及自动驾驶汽车；电影中运用到的机器学习的案例；并比较了机器学习与应用统计的异同点。

     其次，郝博士介绍了机器学习的类别。其中主要包括：监督学习和无监督学习。对于监督学习，郝博士给我们详细说明了其运作流程、常见算法（其中包括回归与分类和决策树），并向我们展示了与这些算法相关的研究成果，便于观众们深刻理解这一概念。对于无监督学习，郝博士聚焦三种分析方式：主成分分析、聚类分析以及层次聚类分析，详细解释了这几种方式的特点，并举例说明。

     最后，郝博士分享了自己对机器学习的适用性的理解以及自己的反思。其中包括：所采用的数据的有效性和质量对结果有很大的影响；相关性不等于因果性；预测性不等于可解释性；对语言数据的分类不等于对语言者的分类等见解。并用美国大选结果的差异以及英国成绩分类等例子来解释说明他的见解。

     郝博士的讲座结束后，师生纷纷进行了讨论。陈芳老师分享了自己对郝博士提出的模型的见解，自己对目前人工智能、大数据的发展的看法，以及对未来研究方向的希冀。此外陈芳老师还给同学们提出一些建议：选择期刊时需要注意，因为有些期刊具有误导性。最后大家都一致认为：学术探讨，需要具有批判性思维。

                                                   外语学院口语教学与研究中心：肖丽莎 沈眈忱