5月14日始，计算语言学国际领军学者、美国卡内基梅隆大学心理学与现代语言学教授Brian MacWhinney莅临我院开展为期一周的访问与学术交流，并围绕语言习得、语料库建设与人工智能对计算语言学发展的影响等前沿议题，带来三场学术报告和一场前沿对谈。我院师生及校内外专家学者参加了系列活动，反响热烈。
大师开讲 三场报告纵论语言智能前沿
5月14日下午，首场学术报告在外语楼319会议室举行，主题为"L2 and Critical Periods"，讲座由外语学院副院长赵朝永教授主持。Brian MacWhinney教授聚焦第二语言习得的限制因素与关键期假说，系统梳理了该领域核心争议与前沿理论。他指出，语言学习能力并非在特定年龄断崖式下降，而是呈渐进式衰退，打破了"青春期后二语难学"的绝对化认知。在生物机制层面，他认为脑侧化、髓鞘化、FoxP2基因等均无法作为关键期的确定性证据，母语系统的深度固化才是阻碍二语习得的核心因素。在社会认知维度，他强调年龄并非唯一决定因素，教育水平、语言输入量、学习动机与社会支持共同作用，其影响力与年龄相当。讲座最后，他引入级联敏感期、动态系统理论、竞争模型与涌现主义等替代框架，结合多国实证案例，提出语言习得是生物、认知与社会环境动态交互的过程，呼吁未来研究突破单一关键期范式，走向更具解释力的跨学科视角。
5月15日下午，第二场学术报告以"TalkBank"为题，由英语系副教授刘晓峦主持。作为TalkBank创始人，Brian MacWhinney教授从技术实践出发，全面展示了语言研究数字化前沿图景。他详细介绍了强制对齐系统的迭代历程，解决了语音文本精准匹配的核心痛点，并重点阐释了CALF二语自动化测评体系，实现流利度、准确度、复杂度、词汇四维度全自动量化评估，搭配Flukey、OpenSMILE等工具套件，覆盖口吃分析、连贯性追踪等全场景需求。他系统梳理了TalkBank旗下14个专项语料库、覆盖32种语言的完整生态，涵盖二语习得、儿童语言、临床语言障碍、双语教育等多元场景，并介绍了基于PiPython与Tailscale的分布式部署方案及分级数据安全体系。展望未来，他提出借助AI优化编码、利用儿童语料训练类人脑AI等方向，为语言研究智能化转型提供了标杆方案。
5月18日下午，第三场学术报告由学院院长杨延宁教授主持，聚焦"The Emergentist Competition Model"。Brian MacWhinney教授以涌现主义为核心，系统阐释了语言习得、加工与使用的动态关系。基于经典竞争模型，他指出语言并非由单一规则模块支配，而是在多种线索、约束及社会互动共同作用下逐步涌现的复杂系统。学习者在理解与产出中同时依赖语序、格标记、一致关系等相互竞争的线索，不同语言因线索权重差异形成各自的加工策略。他进一步强调，儿童从具体词汇搭配和真实互动出发，经统计学习逐步形成一般构式知识，语言发展还受加工成本、具身认知等因素影响，并与感知、动作、记忆紧密相连。最后，他将语言置于社会文化系统中考察，指出动机、身份、社群等均深刻影响语言使用，呈现了一个多层级、动态适应的语言观。
前沿对谈 碰撞思想火花，共话AI时代
5月18日下午，系列活动的收官环节——前沿对谈在外语楼325会议室举行，主题为"The Impact of AI on the Development of Computational Linguistics"。MacWhinney教授与我院院长杨延宁教授以及学院师生围绕人工智能技术如何重塑计算语言学研究范式展开了深入对话。
MacWhinney教授将大模型与人脑对比，指出二者参数规模相当，但人脑有视觉、身体与情境的多模态支撑，而大模型缺少这种融合，这是走向真正理解的关键。两位教授一致认为，纯文本大模型有上限，应发展多模态架构，并以此为基点将语言学理论融入模型建设。
MacWhinney教授与杨延宁教授一致表示，计算语言学要做的，正是把人类语言中早已存在却看不见的规律识别出来、描述清楚，再反过来指导模型设计，让大模型从表面理解学会走向真正理解。
蓄势启航 助力我院计算语言学专业建设
此次访问正值华东师范大学外语学院计算语言学本科专业成功获批设立之际。MacWhinney教授的到来，不仅为我院师生带来了国际顶尖的学术盛宴，更为新专业的课程体系建设、科研方向凝练与国际合作拓展提供了宝贵指导。
未来，我院将以计算语言学本科专业为新起点，依托华东师范大学多学科优势与外语学院多语种深厚积淀，持续深化国际学术交流与合作，致力于培养兼具语言深度、技术能力与跨文化视野的复合型高端人才，为人工智能与数字经济发展贡献华东师大力量。
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