秉承“追求卓越、体现多元、走向国际”的院训，由语言科学与艺术学院、语言与认知神经科学江苏省重点实验室、语言能力省部共建协同创新中心和《语言科学》编辑部联合主办，语言科学与艺术学院研究生会承办的“2023年中美青年学者工作坊——神经语言学理论与方法的创新”于4月6日在语言科学与艺术学院301会议室成功召开。本次工作坊由卡内基梅隆大学的高哲博士、纽约城市大学的徐启慧博士以及就读于南京师范大学的博士生李培和孙政辉发表主旨报告。江苏师范大学的胡学平博士和伊利诺伊大学香槟分校的孙彦博士主持了本次工作坊，来自国内外多所院校的40余位青年学者、语言科学与艺术学院语言学及应用语言学专业和汉语国际教育专业的研究生参与了讨论。
工作坊围绕“神经语言学理论与方法的创新”这一总议题，深入讨论了大型语言模型发展为神经语言学创新带来的新思路、新要求，报告了从语言的本质和算法基础架构等方面开展的多项交叉研究，这些研究一方面以神经科学和计算建模的优势发掘语言的内在机制，另一方面以语言脑机制和语料库分析启发智能模型算法的实现。在主旨报告中，高哲以Unified Competition Model理论为基础，介绍了通过“释义法”帮助汉语二语学习者进行汉语复合词的学习，发现该方法显著提高了学习质量，并成功将该研究成果应用于网上学习平台建设。孙政辉强调了层级结构系统是人类间与非人类动物间交流方式差异的本质原因，而层级结构系统基于合并操作进行运转，因此其报告重点关注作为层级结构的语言中合并操作的脑机制，对语言的本质进行了思辨和考察。徐启慧致力于将更大的数据集用于理解人类语言和认知，通过计算建模、语料库分析和实验方法等探究语言习得与加工，其报告关注了儿童学习语言的机制以及知识、思想和心理表征与语言学习的关系等，向大家展示了跨学科视角下的习得研究。李培专注于更早期的婴幼儿语言和认知的发展，其报告从语言本质的角度探究人类思维能力发展早期的状况，聚焦于婴儿的语言发展以及对其类别区分能力发展的影响，对推动人类特殊性的探讨具有重要意义。
如切、如磋、如琢、如磨，前沿研究轰燃了青年学子的学术热情，围绕着语言特征能否影响婴儿区分能力发展、人工智能更容易取代哪类工作、语言模型的建立应该基于人脑语言理论还是大数据等精彩问题，提问、追问、争论、辩难，在一次次思想碰撞中，各抒己见，创新的火花，精彩纷呈。本次工作坊增进了海内外青年学者的相互理解、相互学习、相互促进、相互欣赏和相互提高。
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