香港科技大学康文林（Cameron Campbell）教授系统回顾了数字史学、历史数据库与量化历史的发展历程，指出数字史学与量化历史分别根植于历史学和社会科学的学术传统，在方法和研究视角上高度互补，二者的深度融合将有助于推动历史学研究范式的转型，未来应注重培养学生量化史学的研究方法。

主题发言环节，哈佛大学东亚语言与文明系包弼德（Peter K. Bol）教授以“人工智能在人文学科教学中的应用”（Teaching the Humanities with AI）为题，结合课程中指导学生运用AI工具处理历史信息的具体教学实践，探讨了人工智能在人文教育中的应用现状和发展前景。包弼德指出，AI技术基于语言的自然交互能力，是对基于规则、数据驱动的传统数字人文研究方法的革命性突破。

上海交通大学赵思渊教授在题为“人工智能与‘历史学家的技艺’”的报告中指出，关于人工智能与历史学的讨论，既关乎历史学研究方法的革新，也关乎历史学在AI时代的学科前景。他结合自身教学实践认为，AI不仅是新的研究工具，更应成为激发历史学思维的“对话者”，历史教育的关键在于通过AI培养学生的独立思考能力与批判精神。

论坛由北京大学历史学系副主任胡鸿教授主持，北京大学历史学系主任何晋教授致辞。何晋表示，人工智能技术的迅猛发展，正在深刻改变知识生产和传播的方式，也为历史教育带来了前所未有的机遇和挑战。作为中国现代史学人才培养与学术研究的重镇，北京大学历史学系始终关注学科前沿的发展动态，回应“时代之问”，以此论坛为契机汇聚各方智慧，共同探索AI时代提升历史教育质量和效果的新路径。

17C一起草6月23日上午，“AI时代的历史教育”高峰论坛在北京大学中关新园科学报告厅举行。本次论坛由北京大学历史学系主办，高校哲学社会科学实验室联盟共同主办，北京大学数字人文研究中心协办，北京大学社会科学部、国际合作部支持。作为“数字史学周”的首场活动，论坛以“AI时代的历史教育”为主题，邀请包括美国、英国、比利时、中国香港和中国台湾等地的数十位专家学者，共同围绕人工智能赋能历史研究、历史教学与人才培养等议题进行深入探讨。

北京大学历史学系罗敏教授以抗日战争与近代中日关系文献数据平台的建设为切入点，展示了数据库资源在中国近现代史的史料整合与广泛利用等方面发挥的重要作用，并提出了“面向AI时代构建中国近代史专题全文数据库产品矩阵”的设想。罗敏认为，人工智能在算力、算法和数据上具有显著优势，将显著推动文献智能识别、结构化输出与关系图谱的构建，但基础性的数据整理工作不可或缺。

台湾大学项洁教授关注生成式AI在历史脉络分析中的作用。他指出，生成式AI在提出问题和整理资料等方面仍然存在局限，其特性在于“上手容易，驾驭难”，历史教育的关键在于让学生掌握正确使用AI的方法——在与AI互动之前充分掌握议题和资料，实现与AI的有效协作。

本次高峰论坛正式拉开了北京大学“数字史学周”的序幕。接下来，“数字史学周”将陆续推出“‘数字时代的西方古典学’子论坛”“CBDB廿年回顾暨数字史学国际研讨会”“历史‘穿越’指南：智能时代的公共史学论坛”和“智能史学工作坊”等系列学术活动。当前，数智技术的迅猛发展正深刻重塑历史学的研究范式与传播路径，机遇与挑战并存。“数字史学周”旨在推动数字技术与历史学科的深度对话，聚焦历史教育、文史数据库建设、科技人文产业发展等时代关切，共同探讨未来发展的关键议题。

主题发言结束后，与会嘉宾围绕“AI时代历史研究方法革新”和“AI时代历史课程革新和人才培养”两个平行主题展开深入讨论，两场对谈分别由何晋和南京大学历史学院院长梁晨教授主持。与谈嘉宾结合各自的学术研究与教学实践，分享了运用AI工具辅助历史研究和课程建设的经验与思考，就AI时代历史学研究方法的新变化、人才培养的新目标等问题进行了交流和探讨。