7月1日，中国科学技术大学科技商学院、管理学院第二届“AI for Business”国际暑期学校进入第二天，美国特拉华⼤学大学勒纳商业与经济学院管理信息系统教授方晓、⾹港⼤学经管学院创新及信息管理学教授、数字经济与创新研究所所⻓方钰麟应邀分别以《Computational Design Science》《IS研究的理论贡献和期刊发表》为题作主旨报告。两位学者从AI管理实践到基础研究领域拓展，为学员勾勒出人工智能发展的多维图景。
美国特拉华⼤学大学勒纳商业与经济学院管理信息系统教授方晓
方晓教授以“学科价值-理论体系-实践落地”为逻辑主线，首先纠正了大家对AI时代经管专业重要性降低的误区，随后详细讲解了“计算设计科学”是商科和技术交叉的研究方向，核心是结合商业真实痛点原创专属算法，和纯计算机、普通商科AI研究、计算社会科学都有明显区别。“计算设计科学”有一套固定研究步骤，评判成果不光看算法准确率，还要衡量实际经济价值，已经落地到舆情打假、金融行业分类、医疗、社交等多个场景，实测效果远超传统方法。方晓教授也指出，目前这个领域还存在业内认可度低、缺少统一论文写作和评价标准的问题，未来需要完善研究规范，让算法成果走出论文，真正落地赋能各行各业。
⾹港⼤学经管学院创新及信息管理学教授、数字经济与创新研究所所⻓方钰麟
方钰麟教授的信息系统研究理论贡献专题分享面向各层次师生，围绕论文怎么做出理论创新展开，说明这门学科融合计算机、管理、经济、行为学等多领域，也强调做研究分演绎、归纳两种思路。他给出一套五级打分标准评判研究创新高低，并用顶刊投稿、无假设研究等实例讲写论文实操，纠正大家把文献、图表、假设当成理论的常见误区；同时提到AI只能整理资料，做研究的关键是自己深挖、思考出有价值的选题，优质理论要能解释现象、预判趋势还要有新意，给大家传授了一套完整写论文、做理论创新的实用方法。
@王兴宇 香港中文大学（深圳） 方钰麟教授的分享帮助我进一步厘清了IS研究的理论贡献：理论不是变量与假设的堆砌，而是对“为什么”的深度追问，需要明确 domain、range与rationale。虽然我的研究领域与IS不完全相同，但教授关于好理论应当 “explain, predict, and delight”的阐释启发了我，让我重新思考自己的研究如何在清晰解释现象的同时，产生真正有新意的理论洞见。收获颇丰！
@艾鹏 中国科学技术大学 参加此次报告，对我个人研究方向的思考产生了积极影响。首先，我意识到在研究中应当更加注重方法论的创新，而非仅仅应用现成算法。其次，跨学科合作的重要性愈加凸显——CDS研究需要计算机科学、统计学、社会科学等多学科知识的融合。最后，我认识到研究的最终落脚点应当是解决真实的商业和社会问题，而不仅仅是追求算法的技术指标。
@张尚 德布勒森大学 本次课程没有空泛的理论说教，全部依托真实顶刊研究落地数字商业逻辑，既提升了学术研读、思辨能⼒，也为后续夏令营⼩组课题指明⽅向。未来我会持续深耕技术与商业交叉领域，兼顾理论深挖与产业现实，产出具备实际参考价值的分析内容。
@彭纪源 西安理工大学 非常荣幸能在暑期学校连续两天听到这些报告。昨天我更像是在拒稿经验中寻找方向，今天则更像是在方法与理论之间重新校准自己。科研的路也许确实像航行。看见蓝海时，不能只兴奋；看见边界时，也不必立刻退回。重要的是知道自己为什么出发，又准备凭什么继续往前。
@吴怡 西交利物浦大学 课程让我触动最深的一个认知转变，是明白了商学院做算法研究的独特价值锚点并不在算力或模型架构本身，而在于我们始终盯着“谁在使用、解决谁的什么问题”。这就决定了我们的研究起点必须是真切的商业或社会痛点，终点则要落到可衡量的价值创造上。
@刘嘉怡 曼彻斯特大学 听方晓教授这场讲座收获很大，我正好学数据科学DS+经济，还涉及计算机设计科学CDS，内容特别贴合我的方向。
@贾歆媛 重庆大学 如果说今天的课程给我最大的触动是什么，我觉得不是学到了某一个具体方法，而是开始重新理解“什么才算一篇好的IS研究”。
@胡逸风 香港城市大学 听完今天的学术报告后，我对“计算机科学中的机器学习应用”和“计算设计科学”之间的差异有了更清晰的认识。作为计算机研究生，我过去更习惯从模型性能、算法复杂度和实验指标理解机器学习，而方晓教授的报告让我意识到，计算设计科学并不是简单把机器学习方法应用到某个场景中，而是从真实商业或社会问题出发，反向推动算法、表示方法和评价体系的创新。
@林焕达 暨南大学 方钰麟教授传授的知识，让我醍醐灌顶。首先是关于论文中的理论贡献上的思考。“为什么”三个字就如同印在了我的脑海中一般，一篇论文的诞生，应该是服务于解释，方教授从解析理论的定义和结构切入，鞭辟入里地阐述了不同角度的“为什么”在理论创新上的效用。其普适性绝不止于此，对于阅读论文和指导人生也有深远的意义。
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