在本期播客中，我们与几位正在世界各地攻读博士学位的嘉宾进行了深入交流。他们分别来自北美、欧洲和澳大利亚，分享了跨国博士申请的经验、导师选择、资助申请等各种学术生涯中的挑战和机遇，以及博士阶段的职业规划与学术支持体系。

我们分别对以下几个问题进行了细致讨论：

澳洲、欧陆、美国等不同区域博士申请流程的显著差异与应对策略

如何判断是否适合读博士，博士生在学术生涯中的挫折及其动力支持

博士申请中的导师选择和研究方向的匹配度

如何在不同国家的博士项目中获得学术支持和研究资助

如何建立理想的导学关系，对博士前阶段的后辈建议

嘉宾介绍：

曹茗然（特邀嘉宾）：莱顿大学区域研究所博士候选人，创办“波托马克和春天”。

邹可任（特邀嘉宾）：本科就读加州大学圣巴巴拉分校，现为加州大学伯克利分校历史学博士生，导师为Hidetaka Hirota。

张守岳（主播）：

墨尔本大学美国史博士生，作品见于《世界历史评论》、《Journal of American Ethnic History》等刊物，论文被人大书报资料中心《历史学文摘》转载，运营"在美国学历史"，位列清博指数全国历史类第15。

0:00-嘉宾介绍

1:07 - 参与者背景与研究方向

4:35 - 读史料的感受与博士申请的决定因素

8:01 - 不同国家博士申请的差异

15:32 - 博士申请中材料的重要性

24:42 - 选择留在某个国家的原因

32:00 - 跨国申请的信息差

35:38 - 与导师的联系与沟通。

42:09 - 对学校的第一印象

49:28 - 与导师的沟通频率与指导方式

55:20 - 博士期间资助申请经验

1:00:42 - 对博士生的建议与感悟

播客 在美国学历史 - 第一期

对话万澍：AI来袭，历史学人的“饭碗”在哪里？

时长: 1小时 10分钟

嘉宾: 万澍，纽约州立大学布法罗分校历史学博士候选人

导语:在本期节目中，我们邀请到了纽约州立大学布法罗分校历史学博士候选人万澍，探讨AI在历史教学和研究中的应用。万澍的学术生涯、工作经验与教学领域让他认同AI与数字人文研究相互交织、紧密相连。

从某种意义上“将自己作为了方法”，形成了AI在历史教育与研究中独一份的“私人体验”。在本期博客中万澍从生成式人工智能与历史学结合的兴趣起源谈起，讨论了AI在学术界和教育中的影响与个体实践。历史学者不可避免地深入到了如何使用数字工具、人工智能等全新技术的过程之中，最终触摸到了历史学的“本质”。在万澍的采访中，我们可以看到他面对AI大潮对历史这一人文学科所面临的挑战更深层地思考。

一方面历史学家的工作的本质是阅读、思考、写作，如此循环往复，实际上是在作为人类“笨拙”地去实现对“智识”的追求与感悟。

但另一方面生产指标又要求我们必须要快速地扫描、抓取、管理信息和材料，并产出内容。这似乎又要求我们解析AI,模仿AI，成为一个论文机器。

但如果我们不停地模仿，拆解它，去写它所写，那么为什么我们不会被替代呢？那么如果我们是一个追随者的角色，人造的“论文机器”永远比不过真正的论文机器，人文学者有什么存在的必要呢？

在这一期播客中，万澍提出问题，他说“我只懂得武器，不懂得理论”。然而，拥有着兼具海外一线高校教育与科研的实践经验却使得他的探索具备开拓性。他说，我们需要勇于变革，却又同时坚守着历史学的阵地与防线。他的观点充满着探索性、矛盾性和复杂的自洽，并在播客录制完成前，振臂高呼，提出了面对技术浪潮的“宣言”以作为终曲。

时间线:

第一部分：热场

00:00 开场与介绍介绍节目和嘉宾 欢迎听众

00:09 嘉宾学术背景介绍 丰富多元的求学经历，复合型成长路径

第二部分：早期AI经验与教学探索

00:44 对AI的兴趣起源生成式人工智能与历史学结合的初次接触 图书馆学的“过往”和早期生成式AI写作的初探索

01:55 AI在教学中的早期观察 在大潮降临前产生了哪些对学生滥用AI的担忧？

03:00 发现学生使用AI的现象学生作业中的AI痕迹 作为教师，“抓包”学生作业Ai的使用，尴尬地发现学术作用中“明显”的AI使用痕迹，衍生出AI使用的规范与禁区，及其引用准确度的探讨

05:13 如何别具一格地使学生自我反思对AI的使用 通过设计学生作业引导学生思考学术诚信与AI态度问题，却在论文投稿中导向了更深的疑思

09:18 “AI”挑战教师与学术权威了吗？ 学术界对AI与学术伦理的态度如何？传统教学方法与AI辅助的对比如何？对AI与权威关系的进一步探讨

14:08 教师使用AI的现状与个人的“抵触心理” 现有存在大量教育中使用AI现象，作为AI工具探索的前沿者万澍却存在“学习与抗拒”的双重态度，回归到历史学的本质与AI发展的溯源中。

19:44 历史写作中的“自我异化”与被AI取代的个人性思考 AI会取代历史学者吗？如果不想被取代，我们应该做哪些改变？在AI挑战中“自我异化”的经历分享。

22:28 个性化历史教学与“教育”应当只追求有趣吗？ 万澍一方面肯定“因材施教”成为了AI对历史教育最大的用处，分享了互动小说课堂设计的经验，与历史教育游戏化设计的借鉴与探索。然而，另一方面，他却提出：如何面对形式与内容上的取舍？教育应当只是有趣吗？在此，他分享经验，给出回应，同时真诚地剖析了自身的心理。

31:05 AI真正已经或即将改变什么：教学的形式与内容数字人文与计算人文的结合 这里万澍揭示了眼中AI真正意义上的定位，通过分享如何打破美国理工科院校中通识教育的“刻板印象”，与课堂中引入前沿研究的经历——历史学也能写代码？他以distant reading的案例讲解为切口，分享了AI在历史教育与研究中真正应当扮演的角色与功能

第三部分：AI与历史研究

37:56 AI在阅读史料中的辅助作用数字人文工具在历史教学中的应用 AI辅助文本分析与可视化

38:19 AI在社会网络分析中的应用研究美国史学史中的网络关系 万澍的研究经验：班克罗夫特奖与学术关系的分析 AI在社会网络分析中的实用性和优势

42:12 教学相长与学生互动将研究融入教学 学生对AI辅助研究的反应和参与

45:21 学术前沿与教学结合AI降低了将前沿科研带入课堂的门槛 学生接触最新研究和方法的重要性

48:01 AI在历史研究中的挑战和禁区

非电子化文献的局限 档案研究中的AI辅助 情感分析和AI在历史研究中的应用

失去了三件事情，“历史学家是没有饭吃的”

59:32 对听众的建议和总结AI作为学习工具的价值 在这里，万澍给出了北美学术环境中，数字人文经验分享；身为历史学者，万澍的承认自身具有历史学“本位主义”，他鼓励历史话语在数字人文话语权的增加与高地的争夺，哪怕过犹不及；同时，他主张挖掘历史学对档案“狂热迷恋”的特质与数字人文结合的可能性，呼吁增强数字工具使用中的历史学“学科自信”。

01:07:02 万澍的个人播客分享和领域：残疾史研究介绍

嘉宾介绍:

万澍，纽约州立大学布法罗分校历史学博士候选人

主播介绍：

张守岳，墨尔本大学美国史博士生，“在美国学历史”主理人