荷兰阿姆斯特丹大学全奖博士项目招生中！

今天，我们为大家解析的是阿姆斯特丹大学的博士研究项目。

“PhD position: AI Systems for Text Evaluation and Feedback”

学校及院系介绍

学校概况: 阿姆斯特丹大学(University of Amsterdam,简称UvA)是荷兰最大的综合性大学,也是欧洲顶尖学府之一。学校始建于1632年,拥有近400年的悠久历史。

阿姆斯特丹大学以其高质量的教学和研究在国际上享有盛誉。学校注重培养学生的批判性思维和创新精神,鼓励学生勇于探索、敢于质疑。浓厚的学术氛围和开放包容的文化环境,为学生的全面发展提供了良好的平台。

院系介绍: 本项目由阿姆斯特丹大学心理学方法论系(Psychological Methods department)主办。该系在心理统计、数据科学和机器学习方面有着深厚的研究积淀。

项目团队由三位经验丰富的导师组成:

• Hannes Rosenbusch博士(主要导师):专注于统计建模和神经网络
• Raoul Grasman博士(副导师):在论文评分和心理评估方面有丰富经验
• Ingmar Visser博士(博士生导师):在机器学习和认知心理学领域造诣深厚

研究条件:

• 先进的计算设备和软件资源
• 丰富的心理学实验数据和文本语料库
• 与其他院系和企业的广泛合作网络

专业介绍

本次招生的博士项目名为"AI Systems for Text Evaluation and Feedback"(AI系统文本评估与反馈)。这是一个跨学科的研究方向,主要结合人工智能、心理测量学和认知心理学等领域的知识,探索如何利用机器学习技术来改进文本质量评估的方法。

培养目标:

• 开发和验证用于自动文本评估和反馈的AI工具
• 比较人类和机器在文本评估任务上的表现
• 收集关于负责任地使用AI进行文本评估的证据
• 探索大型语言模型(LLMs)在评分过程中的应用

就业前景: 该方向的毕业生将具备跨学科的知识背景和强大的技术能力,未来可以在以下领域大展身手:

• 教育科技公司:开发智能评分系统、个性化学习平台等
• IT巨头:如Google、Microsoft等公司的AI研究部门
• 学术界:在顶尖大学或研究机构从事相关领域的研究
• 出版行业:开发智能写作辅助工具、自动校对系统等
• 政府部门:参与制定AI在教育领域应用的政策和标准

申请条件

1.学历背景

• 需要具有心理学、人工智能或相关学科的硕士学位
• 计算机背景较强的申请者更有优势

2.专业知识

• 对定量心理学或心理测量学有浓厚兴趣
• 熟悉认知心理学和人工智能的基本概念
• 具备机器学习方法(包括神经网络)的实践经验
• 了解文本处理的数据科学方法

3.编程技能

• 精通R和Python编程(要求超出必修课程水平)
• 有独立开发和维护代码项目的能力

4.语言能力

• 英语读写和口语能力优秀(IELTS 7.0+或同等水平)
• 会说荷兰语是加分项,但不是必须

5.个人素质

• 具有强烈的学习欲望,能够自主钻研新知识
• 善于团队合作,能与导师和其他学生良好沟通
• 有创新精神,能提出并追求新的研究思路
• 热爱编程,乐于与他人分享自己的作品

申请流程

1.材料准备

• 个人简历(CV):不超过2页,突出相关的学习和研究经历
• 动机信(Cover Letter):不超过500字,阐述你对该项目的兴趣和匹配度
• 成绩单和学位证书
• 英语语言证明
• 推荐信(可选,但建议提供)

2. 申请截止日期：2024年8月1日

3. 申请方式：通过阿姆斯特丹大学官方网站在线提交申请

4. 面试：通过初选的候选人将被邀请参加线上或线下面试

有话说

项目理解

本博士项目"AI Systems for Text Evaluation and Feedback"是一个跨越人工智能、心理测量学和教育科技的交叉学科研究。

其核心研究目标是开发先进的AI系统，用于自动评估文本质量并提供有效反馈。在技术手段上，项目采用深度神经网络建模、大规模文本数据分析、行为实验设计和机器学习算法等方法，并探索大型语言模型在评分过程中的应用。

从理论贡献来看，项目将为自动文本评估领域提供新的算法和评估框架，同时探讨AI在教育评估中的负责任使用，丰富认知心理学和AI伦理的理论基础。

在应用价值方面，该研究有望显著提升教育评估的效率、一致性和公平性，减轻教师负担，为学生提供更及时、个性化的反馈。此外，项目成果还可延伸到出版、新闻、法律等多个行业，推动这些领域的数字化转型和效率提升。

创新思考

展望未来，该项目在多个方面具有创新潜力。在前沿研究方向上，可以拓展到多模态评估领域，结合文本、语音和视觉数据进行全面评估。技术手段方面可以探索元学习和few-shot学习，提高模型适应性，并引入更多可解释AI技术增强透明度。

在理论框架上，可以构建整合认知科学、教育学和计算语言学的跨学科模型。应用拓展方面，研究可延伸到多语言和跨文化的教育评估场景，探索与其他教育技术的整合。为提升实践意义，可开展纵向研究分析AI辅助评估的长期影响，并研究如何平衡AI和人工评估。在国际视野方面，加强全球合作，推动建立国际化的文本评估标准。

学科交叉创新可引入社会学、伦理学、经济学等多元视角。其他创新点包括研究AI评估对教育公平的影响，探讨AI在教育中的伦理边界，以及分析AI评估系统的成本效益等。通过这些创新，项目不仅能推动AI辅助教育评估的技术进步，还能为构建更加公平、高效的全球教育生态系统做出重要贡献。

博士背景

Dr. Chen，C9院校计算机科学与技术专业本科毕业，美国斯坦福大学人工智能博士。研究方向包括：自然语言处理、机器学习、教育技术和人机交互。在《Nature Machine Intelligence》、《Proceedings of the National Academy of Sciences》、ACL和ICML等国际顶尖学术会议和期刊上发表多篇论文。Dr. Chen擅长人工智能、计算机科学及相关交叉学科方向的PhD申请辅导，特别是在AI教育应用领域。辅导内容包括：选校定位，与导师沟通，研究计划撰写，个人陈述写作，以及面试准备。