线上研究项目招募中 | 与 AI 协作探索环境与社会

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【项目理念】

• 从现实问题出发，在跨学科视野中理解人与自然：环境问题既涉及气候、物种、能源、资源与生态过程，也涉及人们的生活方式、社会制度与价值观念。同学们将根据自己的兴趣，在环境科学、生物学、人类学、社会学、传播学与公共政策等相关领域之间建立联系，学习从跨学科的不同角度探索一个具体问题。

• 让AI 参与研究，让每一个结论能够回到证据：项目将教授如何向AI 提供背景与材料、拆解复杂任务、建立可重复的工作流程，并检查和修正输出。AI 可以辅助整理与分析，但不能作为事实来源。研究问题如何确定、材料如何取舍、结论是否成立，仍需要学生在导师指导下作出判断。

• 在反复修改中形成可以继续使用的学习方法：真实研究往往伴随着不确定性。初步问题可能过大，资料可能不足，分析也可能出现与预期不同的结果。同学们将学习如何识别这些问题，回到材料、调整设计，并保留自己的思考与修改过程。这些经验可以继续用于未来的课程论文、大学学习与自主研究。

小土豆班学员在年保玉则牧区做田野调查

【研究方向】

本项目鼓励每位学生发展个人课题。报名时，你可以带着一个初步的兴趣进入项目，再通过前期阅读与导师讨论，逐步形成范围清楚、资料可得、适合在项目期间完成的研究问题。

以下方向可供参考：

方向一：气候变化与环境行动

面对气候变化，城市、企业和学校提出了哪些目标，又采取了哪些具体行动？这些行动的进展是否有清楚、可核查的说明？同学们可以围绕绿色交通、清洁能源、企业减排或低碳校园等议题，选择资料较充分的案例，从政策文件、环境报告、机构网站及公开统计资料出发，比较其行动目标、实施措施与进展指标。例如，可以比较两家同一行业企业如何报告减排进展，或分析一座城市的绿色交通政策提出了哪些目标、公开了哪些实施信息。AI 可以辅助提取和整理材料，学生则需核查原始来源，区分行动承诺、已实施的措施与报告中的成效，并说明现有证据能够支持哪些判断、还有哪些信息不足。

【相关学科：环境科学、公共政策、环境经济学、数据科学等】

方向二：环境传播与公众参与

同一个环境问题，为什么会被讲述成不同的故事？新闻、科普文章与机构宣传材料中的语言、图像和叙事视角，如何呈现问题、分配责任，并邀请公众参与？同学们可以选择一个具体议题，收集一定时期内的公开传播材料，比较不同媒体或机构的表达方式，也可以在阅读能力允许的情况下，比较中英文材料。例如，可以围绕同一类人兽冲突事件，比较新闻报道如何描述野生动物、当地居民与保护工作；也可以分析不同机构的气候传播材料，如何表达风险与行动建议。AI 可以辅助整理文本和初步归类，学生则需结合具体语境核查与解释。在研究基础上，还可以面向特定受众设计科普图文、播客或短视频原型，说明内容依据与设计思路。

【相关学科：传播学、社会学、教育学、艺术等】

方向三：地方知识与自然保护

人们如何通过长期生活经验认识身边的动植物、季节变化与生态环境？这些认识又如何出现在故事、谚语、歌曲和日常实践的记录中？同学们可以在导师协助下，选择一个地区、一类物种或一个具体主题，从公开研究、民间文学及保护案例中，探索地方知识、文化表达与自然保护之间的联系。例如，可以分析某一地区公开记录的动物故事如何表达人与动物的关系，或比较研究文献如何介绍当地居民观察季节变化的经验。研究将关注材料的记录者、时间、背景与翻译方式，区分文本中的描述与实际生活实践。在此基础上，讨论不同知识来源如何理解同一个环境问题，以及它们之间可能存在的联系与差异。

【相关学科：人类学、生物学、教育学、环境科学等】

以上方向只是示例，并非固定选题。我们也欢迎围绕能源转型、环境污染、资源利用、食物系统、城市环境、环境公平等议题提出兴趣，与导师共同讨论研究价值和可行性。项目以线上可获取、可核查的资料为主要研究基础；涉及问卷、访谈或其他资料收集方式时，需进一步评估研究伦理、时间与实施条件。

【项目进程】

项目为期12周，每两周开展一次线上集体工作坊，共6次，每次2小时。课堂结合研究方法讲解、AI 操作示范、学生实践、项目讨论与导师反馈，具体安排将根据研究阶段灵活调整。在没有集体工作坊的周次，两位导师将每周分别为每位学生提供一次30分钟的一对一指导交流（office hour），围绕研究进展、遇到的问题与下一步计划，提供研究内容、方法及 AI 协作方面的反馈。学生需在课间自主推进研究，并带着具体材料和问题参与交流。

第一节 理解议题从兴趣走向问题

通过桌面调研和探索性文献阅读，了解相关领域或话题的主要概念、已有研究与争议，逐步缩小个人研究方向。同时学习如何向AI 提供研究背景、明确任务要求，并让回答建立在具体材料之上。

阶段任务：形成初步研究方向，建立来源记录与研究笔记

第二节 梳理文献明确研究切入点

围绕初步问题设计检索词和筛选标准，比较不同研究的观点、方法与证据，进一步修订研究问题。学习将文献工作拆分为检索、阅读、证据提取与引用核查等步骤，让AI 协助执行，并对每一步的结果进行检查。

阶段任务：完成文献梳理，提出范围明确的研究问题

第三节 设计方法开展小规模试作

根据研究问题选择方法，明确样本、案例或材料的筛选标准，讨论隐私保护、知情同意与资料保存等研究伦理要求。用少量材料测试分析方法，学习通过“尝试—检查—反馈—修改”的循环，完善研究设计与 AI 工作流程。

阶段任务：形成研究方案，并根据试做结果进行调整

第四节 分析证据形成初步成果

在前期资料收集的基础上，开展归类、比较与解释，判断材料能够支持哪些结论。AI 将辅助整理分析思路、寻找反证和检查论证缺口，学生则需回到原始材料确认事实与引用，并说明研究的局限。

阶段任务：完成主要分析，形成研究成果初稿

第五节 整理研究积累准备成果表达

将课程期间持续保存的文献、笔记、证据与观点，整理成小型个人知识库。在此基础上提炼研究主线，设计讲述顺序，利用AI 辅助组织和修改展示材料，练习如何向听众解释研究问题、方法与发现。

阶段任务：完善研究成果，准备个人展示

第六节 个人展示与答辩

每位学生进行12分钟研究报告和3分钟问答，与导师、同学共同讨论研究发现、证据与局限，并回顾研究过程中作出的关键判断和修改。

阶段任务：根据反馈完善成果，总结适合自己的研究与AI 协作方法

研究过程并非单向推进。学生可能在试做或分析阶段发现问题需要缩小、材料需要补充，或原有方法需要调整。导师将引导学生理解这些变化，并据此修订研究计划。

【AI协作学习】

AI 方法将随研究任务逐步引入，并在个人项目中实际练习，主要包括：

• 提出清晰要求：提供背景、材料、任务与完成标准，减少含糊指令带来的偏差；

• 拆解复杂任务：将文献整理、资料分析等工作分成可以检查的步骤，明确哪些交给 AI 协助、哪些需要自己判断；

• 建立反馈循环：根据原始材料、检查结果和导师意见，反复修正分析与表达；

• 积累个人知识库：利用 Codex、Obsidian 等工具，保存来源、研究笔记、证据与修改记录；

• 表达研究成果：从已有研究积累中提炼主线，辅助制作展示材料，并核查其中的事实与论证。

项目也将讨论AI 使用中的基本责任：不编造资料与引用，不随意上传个人隐私或敏感材料，并在成果中说明 AI 参与的环节。

【成果呈现】

每位学生将在导师指导下完成一项个人研究成果，并参加最终展示与答辩。成果可以采用论文或研究报告，也可以是面向公众的文章、政策简报、科普图文、网站、播客或短视频、数据可视化、传播产品原型等形式。学生可以根据研究问题、材料特点和目标受众，与导师讨论确定适合的形式。

学生也将保留一套包含来源、笔记、证据与分析过程的研究资料，为后续学习与项目延伸奠定基础。对于完成度较高、具有分享价值的成果，将结合学生意愿与内容适配性，讨论在Conservation Edgewalkers 平台分享，或进一步发展为公开文章、研究交流材料与实践项目的可能性。成果对外呈现需经过质量审核，本项目不对发表或获奖作出保证。

完成项目要求的学生将获得由Conservation Edgewalkers颁发的结业证书。对于表现优秀的学生，导师可根据其研究投入、独立思考能力及成果质量，决定是否提供推荐信。

维儿巴往期学生曾围绕数千起野生动物犯罪案件、宠物鸟交易、人与棕熊的共存等议题开展研究，相关成果获得《中国环境报》报道、发表于《中华环境》，并在美国自然历史博物馆举办的学生自然保护科学会议上分享。这些经历呈现了高中生从具体问题出发、通过持续研究参与现实讨论的可能。

往期小土豆班学员的部分成果

【导师指导】

本项目由研究导师与AI 导师共同设计和授课。两位导师将围绕同一研究过程，分别提供学术内容、研究方法与 AI 协作方面的指导，并共同讨论学生在各阶段遇到的问题。

高煜芳（研究导师）：耶鲁大学保护生物学与环境人类学联合博士，北京大学生物学学士，世界自然保护联盟（IUCN）中国物种专家组联席主席，IPBES全球生物多样性评估报告作者，维儿巴跨学科自然保护发起人。长期从事人与自然共存研究，从生态、社会与文化等多重视角理解野生动物保护，并致力于跨学科人才培养。本项目中主要负责研究问题、研究方法、证据分析与学术表达的指导。

Tina Huang（AI导师）：AI 创作者与教练，加州大学伯克利分校学士、耶鲁大学环境管理硕士。曾在世界资源研究所、波士顿咨询公司及德国 NewClimate Institute 从事气候政策与战略研究。目前开展 AI 教学与项目陪跑，并独立开发气候 AI 产品，已陪伴近40位成人与少儿学员学习和应用 AI。本项目中主要教授 AI 协作、任务拆解与研究工作流程，帮助学生在运用技术的同时，保持独立判断与研究责任。

【适合学生】

本项目适合：

• 对气候变化、自然保护、能源与资源、环境污染、可持续发展或人与自然关系等议题有兴趣，愿意通过研究深入理解问题的高中生或低年级大学生；

• 具备一定中英文阅读与写作能力，能够在导师提供阶段性反馈的基础上，自主推进阅读、资料整理、分析与写作； 

• 愿意面对研究中的不确定性，接受讨论、反馈与反复修改；

• 学生不需要具备编程基础，也不需要在报名时提交成熟的研究题目。我们更看重问题意识、学习意愿，以及对研究过程的认真投入；

项目期间，学生需每周预留2-4小时完成课前任务，并在寒假适当增加时间投入，集中推进研究。导师将提供方法教学与阶段性指导，学生需对自己的研究进展、判断与最终成果承担主要责任。

【招募计划】

• 招募对象：高中生（10-12年级）和本科生（大一/大二）。选拔将综合考量学生的研究兴趣、学习目标、阅读写作能力、自主性与时间投入条件。

• 招募人数：8-10人，每位学生开展独立个人研究，以保障项目讨论和反馈的充分性。

• 项目形式：全程线上，为期12周；每两周一次集体工作坊，共6次，每次2小时，具体时间根据学生整体情况确定。非集体课周次用于学生独立推进研究任务和一对一单独辅导。

• 项目时间：2026年11月23日当周启动，至2027年2月14日结束（可根据学生集体情况适当调整）

• 学习准备：具备参与线上课堂及使用指定AI 工具的条件，具体工具、订阅要求及相关费用将在报名前说明。

• 项目费用：本项目收取一定费用，用于支持课程教学、导师指导及项目组织。具体费用及相关安排可通过邮件或微信咨询，并将在学生正式确认参加前明确告知。

• 报名方式：学生需在线填写并提交报名申请表。申请时，请简要介绍自己的学习背景、感兴趣的研究方向、相关经历，以及希望通过本项目获得的成长。项目组收到申请材料后，将进行初步审核，并与符合项目要求的学生联系，安排简短的线上面试。

报名截止：2026年11月15日，滚动录取，欲报从速。

咨询方式：

• 联系人：小勒老师

• 邮箱：contact@conedge.org

• 微信：lekao001（可扫描下方二维码添加招生老师微信，请备注AI研究项目咨询。）