课时

课程安排

内容简介

讲师

3

第一讲

线性回归分析与量化研究

线性回归分析是复杂统计分析方法的基础。利用真实调查数据，教授如何用Stata软件进行线性回归分析。具体包括变量选取、尺度测量、模型建构、模型诊断、模型修订、输出格式、结果阐释等。

孔  涛

3

第二讲

分类数据回归分析

社会科学研究中，分类数据是非常普遍使用的数据类型。本讲使用全国大型学术调查数据，用Stata软件以实例讲解分类数据分析的基础、二分类变量回归、序次变量回归、多分类变量回归。具体包括实用命令介绍、模型估计方法和统计检验、模型解读、模型做图等。

丁  华

3

第三讲

结构方程模型与量化研究

以实例讲解结构方程模型在社会科学研究中应用，包括模型设定、分析调试、模型拟合度评估、建模结果解读及汇报。可能涉及模型包括路径分析、探索性因子分析、验证性因子分析、潜在类别分析模型等，并用通用及专业软件示例如何运用这些模型。

吴  琼

3

第四讲

空间计量与时空模型

讲解社会调查数据的时空挖掘与空间计量模型的原理、模型和具体应用，着重讲解包括空间滞后模型和空间误差模型在内的时空分析方法；以CFPS数据为例，讲解如何通过Geoda、Stata软件开展时空分析和时空社会科学研究。

顾佳峰

3

第五讲

Python数据分析基础

从数据分析挖掘视角，介绍Python相关基础知识，包括分析挖掘任务、流程、相关的python语法、数据科学常用库。通过案例展示用python进行数据分析挖掘的流程。

姚佳慧

3

第六讲

文本数据挖掘

介绍文本挖掘的基本概念、流程与关键技术，具体包括：文本预处理、文本表示、词云、主题分析等。通过中文文本挖掘案例展示文本数据挖掘的完整流程。

姚佳慧

课时

课程安排

内容简介

讲师

3

第一讲

随机对照试验

随机对照试验（Randomized Controlled Trial, RCT）方法及其在社会科学研究中的应用。

1. 随机对照试验概念、特点与分类

2. 随机对照试验研究设计与基本流程

3. 随机对照试验的应用实例

4. 随机对照试验的伦理问题与评估方法

杨帆

3

第二讲

结构嵌入模型与边缘结构模型

本讲讲授追踪研究设计中的因果推断问题，主要探讨边缘结构模型（Marginal Structure Model）以及结构嵌入模型（Structural Nested Mean Model）的应用。也会大致介绍多层线性模型（Multilevel Model）在追踪研究中因果进行推断工作的帮助

柳皑然

3

第三讲 两期和多期双重差分模型

双重差分法（Differences-in-Differences，简称DiD）是应用非常广泛的因果推断方法之一。讲解两期和经典多期DiD模型，内容包括：平行趋势假定；条件平行趋势假定；双向固定效应模型；逆概加权估计；双重稳健估计等。

顾佳峰

3

第四讲

空间双重差分模型

若存在空间溢出，传统双重差分模型就会产生有偏估计，就需要采用空间双重差分模型(Spatial Differences-in-Differences，简称SDiD)。本堂课讲解空间双重差分模型的基本原理、主要类型以及应用场景，并利用实际数据进行课堂操作和练习。

顾佳峰

3

第五讲

倾向值匹配分析

本课程介绍倾向值匹配（Propensity Score Matching,简称PSM）基本原理，运用Stata软件基本操作、常见问题及注意事项，PSM结果分析及评判标准。

孙  妍

3

第六讲

合成控制法

介绍合成分析法（Synthetic Control Method，简称SCM）及其应用，并利用实际数据和Stata进行课堂实例讲解、操作和练习。

吕  萍

课时

课程安排

内容简介

讲师

3

第一讲

R语言基础

包括R语言基本语法、常用数据结构、常用图形绘制和案例；R语言做描述统计、参数估计、假设检验等。

吕  萍

3

第二讲

回归分析

用R进行回归分析，包括对连续型变量的线性回归分析和对分类型应变量的逻辑回归分析，并用实例进行演示。

吕  萍

3

第三讲

因子分析

在多变量且相关的情况下，如何有效利用数据是个问题。通过本课程的学习，能理解主成分分析和因子分析的区别和原理，并能利用R语言进行此类分析。

徐敏亚

3

第四讲

聚类分析

在现实生活中，我们需要对样本进行分类。通过本课程的学习，能理解不同聚类方法的原理，并能利用R语言进行分析。

徐敏亚

3

第五讲

基于R的空间分析基础

通过本课程，让学员学习和快速掌握R在空间分析中的核心基础，包括基于R的空间数据获取、处理、空间权重矩阵建构、空间自相关及其检验分析以及可视化等时空数据全流程处理方法。

顾佳峰

3

第六讲

基于R的空间计量模型

通过实例演示的方式讲解利用R开展包括空间滞后模型、空间误差模型、空间杜宾模型、空间面板数据模型在内的空间计量模型的估计和开展研究。

顾佳峰

课时

课程安排

内容简介

讲师

3

第一讲

Stata软件功能介绍及数据初识 

介绍Stata软件的功能模块，包括工具栏及各类窗口的功能及使用方法；Stata专有术语、命令结构及使用规则；Stata系统参数理解和设定；数据读取、数据创建及数据存储和输出方法等。         

丁  华

3

第二讲

使用Stata进行数据管理

数据合并处理的使用条件、命令、常见问题及处理方法；重组数据结构，包括长宽格式互转、数据延展、行列变换；数据抽取；数据校对及编码手册制定。    

丁  华

3

第三讲

使用Stata进行变量处理

使用Stata进行变量处理，包括变量整理：排序、选取/删除变量、变量分组、取值类型和存储格式；变量处理：生成变量、重编码、变量转换、虚拟变量创建、缺失值处理；变量处理进阶：系统变量、常用函数使用；变量清理：野码、离群值、逻辑校验等。    

丁  华

3

第四讲

使用Stata绘图

 使用Stata绘制常用图形，包括扇形图、条形图、直方图、散点图、折线图、箱线图、雷达图、数据拟合图形等，对图形进行叠加处理、存储及组合。

黄敏涛

3

第五讲

使用Stata进行描述性分析和统计检验 

分类变量和连续变量的描述性统计、假设检验、置信区间、T检验、卡方检验、相关系数的统计原理与Stata软件实现。

王  堃

3

第六讲

使用Stata进行线性回归分析

使用Stata复现顶刊论文线性回归分析的全过程，包括变量处理、描述分析、模型建构、模型诊断及结果输出的可视化。

任莉颖

课时

课程安排

内容简介

讲师

1

第一讲

导论课：当代家庭教育中的问题与解决方案 

基于10多年超过1万6千户家庭的长期跟踪调查数据所开展的对于我国家庭教育的研究，精准识别家庭教育中存在的的问题，提出开展良好的家庭教育和科学教养所需的理论、方法和技能，内容包括：

· 北京大学中国社会科学调查中心的跨学科平台研究工作；

· 中国家庭跟踪调查（CFPS）项目设计的理念和效果；

· CFPS数据中所呈现的中国家庭教育的图景；

· CFPS项目的数据及其研究为优化家庭教育所提供的解决方案；

· 基于CFPS项目的家庭教育解决方案对家长与孩子的启示。     

张志学

2

第二讲

发现“自我”的力量：自我激励和管理在家庭教育中的作用和实践

作为家长，我们往往会默认孩子需要我们的指导和管理，因为孩子小，还“不懂事”。但事实真的是这样吗？本课旨在结合老师自身的成长经历和十几年来在管理学和工业组织心理学相关领域的研究，和家长一起发现孩子强大的自驱力，以及在家庭关系中如何挖掘和发挥孩子的自主性。课程内容包括：

自驱自律：了解人的天然需求与动机，理解孩子内心驱动力的来源。

自我反省：了解自我反省的内容和方式，学会提升孩子的自我反省动机和能力。

深入沟通：通过换位思考的沟通方式和多种沟通技巧，发现和理解孩子内心的想法，共同解决不一致的意见和观点。

目标管理：以更为科学的视角理解目标制定的原理和方法，帮助孩子最大限度的发挥自主性。

正确“放羊”：通过讨论授权式管理在亲子管理中的意义和作用，帮助家长理解您的信任和“放纵”如何赋能孩子，发挥自己的潜力。

艰难容错：作为家长，很难面对孩子犯错而无动于衷，但犯错恰恰是自主探索和自我管理过程中必须要经历的，本内容探讨如何面对孩子犯错和管理孩子的错误。

董韫韬

3

第三讲

家庭中的情绪和管理

亲子之间可能会面临很多种情绪问题，包括：

· 沟通不畅：家长与孩子之间可能会存在语言障碍或者彼此不理解的情况，导致沟通不畅。

· 焦虑：父母可能会担心孩子的未来，而孩子则容易因为学业、社交等方面的压力而感到焦虑。

· 生气：家长可能会因为孩子的行为或者成绩不如意而生气，而孩子则因为父母的期望过高或者管教方式过于严厉而感到生气。

· 失望：家长可能会对孩子产生失望，而孩子则可能因为家长的负面情绪而感到自卑或者失落。

· 嫉妒：家长可能会对孩子的好友或者其他成就者感到嫉妒，而孩子也可能因为父母对兄弟姐妹或者其他孩子的偏爱而感到嫉妒。

    这些情绪问题可能会对亲子关系造成负面影响，本课程将从情绪的角度入手，同时引入角色扮演的方式，帮助学员（包括家长和孩子）1）正确认识情绪，以及情绪产生的原因 ；2）学会高效的沟通和应对技巧。最终达到亲子间的理解和良性互动，解决由此引发的问题。

张 昕

3

第四讲

当代中国家庭的育儿与儿童发展：文化、心理与互联网

 本课利用CFPS数据及其他分析结果着重探讨以下问题：中国家庭在育儿方面有哪些特色？文化与社会心理学因素又是如何塑造家庭的育儿投入与儿童发展的？在互联网时代中，儿童发展是如何受到电子科技产品的影响的？内容包括：

· 当代中国儿童家庭的收入波动情况；

· 当代中国儿童的互联网使用差异及后果；

· 当代中国儿童非认知能力的情况；

· 文化与中国家庭的育儿模式；

· 非认知能力对于儿童发展的影响。

柳皑然

3

第五讲

户外博雅教学：北大燕园自然与人文课

这是一门博雅课程，依托北京大学燕园绿色生态校园环境，以校园植物美学为主线，漫步北大校园，结合北大燕园植物以及燕园历史文化、著名人物、建筑设计，让学员融入自然，初步掌握植物知识与人文学的知识，学会发现美、鉴赏美、运用美。主要内容包括：

· 讲解沿途看到的植物；

· 结合植物讲解相关的自然科学知识；

· 介绍植物名称的由来与传说

· 结合北大建筑讲解相关的风俗典故和人文知识；

· 讲解博雅塔、人文学苑、体斋、档案馆、静园等相关趣事。

王亚南

3

第六讲

优秀的家庭教育：诺贝尔奖得主给家长的启示

通过分析所交流的十多位诺贝尔奖得主在儿童时期家庭教育上的共性，来发现优秀者所具有的心理共性，通过家庭教育实现内核力量建筑健康心理堡垒，从而激发学习动力。主要内容包括：

· 如何及时识别孩子的精神心理状况？

· 如何根据日常行为激发孩子的潜力和进取心？

· 家庭如何让孩子的好奇心转化为学习动力？

· 家长如何把握孩子的心理，并将知识轻松地传授给孩子？

· 如何正向鼓励孩子？

· 家长培养孩子的专注力？

顾佳峰

3

第七讲

从怕学习到爱学习：优等生养成指南

本课讲解4大学习模型和21种能够有效引导孩子自主学习的成长思维，解决孩子日常与学习有关的高频问题。这些问题包括：

· 总家长到底该怎么做，才能让孩子主动学习、爱上学习？

· 孩子厌学、不督促就不学习怎么办？

· 上课坐不住、学习没耐心怎么办？

· 孩子想法多、但做得少怎么办？

· 孩子失败了就闹情绪怎么办？

张 萌

3

第八讲

成长经验分享课

从不同专业中分别邀请一位北京大学本科生，共三位本科生，现身说法，来介绍自己成长和学习经历，分享各自的经验，并与家长和孩子进行面对面的交流和探讨。主要内容包括：

· 如何培养学习兴趣；

· 如何掌握有效的学习方法；

· 如何有效备考；

· 如何全面发展；

· 如何把握机遇。

顾佳峰

3

第九讲

现场教学：人文与历史的交汇

参观北京大学赛克勒考古与艺术博物馆、蔡元培、李大钊塑像等。

顾佳峰

课时

课程安排

内容简介

讲师

3

第一讲

大数据挖掘分析前沿及应用介绍

人文社科领域大数据应用的范畴和范围，大数据前沿技术，大数据应用系统的典型案例。         

邱泽奇

3

第二讲

Python语言基础

介绍大数据挖掘与分析的基本流程、Python语言基础、Pandas数据分析库。包括：运行环境安装、实例展示及练习。

姚佳慧

3

第三讲

数据获取

介绍大数据获取方式，利用Python爬取网页数据的相关技术，实践爬取网络数据的操作，掌握网络数据爬取技能。 

张永建

3

第四讲

数据预处理

介绍数据预处理的基本任务和方法，具体包括：数据清理、数据转换、文本预处理，并通过案例展示。

姚佳慧

3

第五讲

文本分析基础

介绍文本数据分析的基础知识及方法。具体包括：基本概念、流程与关键技术，并通过案例展示。

姚佳慧

3

第六讲

文本分析应用

结合实例讲解文本情感分析的概念、基本方法，通过案例展示文本数据挖掘的完整流程。

姚佳慧