上周末，在布达佩斯一场国际学术会议上，复旦大学外国语言文学学院（以下简称“外文学院”）2024级本科生陈一璟和范庭朔的海报展板前，围过来的研究者络绎不绝。
介绍研究思路、回答问题、讨论实验结果……“讲到后来，连喝水的时间都没有。”第一次以论文第一作者身份参会，范庭朔原以为能有一两位听众就不错了，没想到接连与十几位研究者交流。
陈一璟（左）和范庭朔（右）在研讨会上进行海报展示
这次，两人主导的两篇论文被自然语言处理领域国际学术会议EMNLP 2026的BabyLM研讨会接收，研究围绕着如果让人工智能像人类一样，在有限的语言材料中学习，它能学得多好展开。
2024年，他们成为复旦“外语+计算机”双学士学位项目的首批学生，开启跨学科学习之旅。两年多来，项目从最初的英语、翻译、德语、俄语四个专业，逐步拓展至外文学院全部八个专业，并于2026年迎来全面覆盖后的首批新生。
如今，两篇被国际学术会议接收的论文，也成为这场跨学科育人探索的阶段性成果。成果背后，学生经历了怎样的成长？两个看似相距甚远的学科会碰撞出怎样的火花？复旦又从实践中摸索出了怎样的人才培养新路径？
从“学会知识”到“提出问题”：一门融合课打开科研的大门
两篇论文的起点，是外文学院英文系助理教授纪焘开设的《自然语言处理与语言习得》。
这门课专门面向“外语+计算机”双学位学生，陈一璟和范庭朔都选了它。课上，学生从50多种语言中任选一种，从构建分词器起步，亲手训练语言模型，再分析它在不同语言任务中的表现。
学期中，纪焘把BabyLM研讨会介绍给学生，鼓励有兴趣的人在课程任务之外再往前走一步，开展自己的科研项目并试着向国际学术会议投稿。
范庭朔和队友选择围绕循环模型开展研究。他们想弄清楚，当模型规模和训练数据都受限时，循环利用已有参数能否让模型表现得更好？
同班的陈一璟则与队友把目光投向多语言习得。不同语言的文字和结构存在差异，如果训练资源有限，应该如何分配？语言模型对不同语言的学习效率又会受到什么影响？
查文献、训模型、分析数据、写论文……范庭朔和陈一璟第一次完整走完一项独立科研的全程。
范庭朔发现，自己正在经历着从一个只是兼顾英语、计算机两个专业的学习者，变成一个提出跨专业科学问题并尝试解决的探索者的过程。
对陈一璟来说，这场科研之旅同样在改变她对“双学位学生该怎么学”的理解。她意识到，光理解不同语言的特点、提出想法还不够，还得通过模型训练和实验分析去检验这些想法。
这些思考的背后，是融合课程设计的一种变化。
纪焘认为，交叉课程首先要有真正的交叉问题，而不是分别讲授两门学科的知识。在这门课中，语言学提供理解和分析语言现象的视角，计算机则提供训练、实验和验证的方法，学生必须同时调动两方面的知识，才能完成任务。
开课初期，纪焘就做了调查。他发现，不少双学位学生都没有使用过智能体。与计算机专业学生相比，他们相关的经验明显不足。
为此，他为学生提供模型接口使用额度，鼓励大家动手实践；课程每周安排计算机方向助教答疑，从软件安装、工具配置到程序调试，帮助学生跨过实践中的第一道门槛。
先打牢两个学科的基础，再以真实问题为牵引组织融合课程，并用实践资源支撑学生从课堂走向科研。陈一璟和范庭朔的科研项目，让这条“外语+计算机”双学位培养路径第一次结出了看得见的果实。
不久前，两人分别以第一作者身份完成的两篇研究论文，被EMNLP（Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing，自然语言处理实证方法会议 ）2026第四届BabyLM研讨会录用，并在会议现场以学术海报形式展示。EMNLP是自然语言处理领域公认的重要国际学术会议之一，汇聚来自全球高校、科研机构和企业的研究人员，展示最新研究成果、交流前沿技术与研究方法，并通过同行评议和学术讨论推动相关研究的发展。
一边学语言，一边写代码，两种训练如何塑造一个人？
“月亮与六便士，好像都能拥有。”
回忆起选择“德语+计算机”双学位的初衷，2025级学生刘嘉琦用了这样一个比喻。
入学前，她想象的画面很浪漫：上午读德国文学，下午学编程，在人文与科技之间自由切换。真正学起来才发现，德语要从字母和发音重新学起，计算机课也得有扎实的数学和程序设计基础，两样都不轻松。
大一时，她主动挑了一门难度较高的程序设计课。此前没有编程基础，这门课上得格外吃力。她给老师写邮件说明情况，课后主动请教，遇到不会的问题就查资料、反复练，最终在这门课上拿到了A。“几乎是人生中最开心的一刻。”回忆起这段经历，刘嘉琦仍然很有成就感。
与此同时，她也没有放下对文学和哲学的兴趣。
刘嘉琦（左二）在读书小组中获得“优秀个人”奖
她参加外文学院英文系副教授段枫的Persuasion（《劝导》）读书小组，第一次接触数字人文研究。了解到如何通过统计分析，观察作品中与航海有关的词汇变化。文学阅读与计算方法，原本看似相距甚远，在这里却彼此接通了。
2025级“俄语+计算机”双学位学生胡益诚，则把“文科”和“理科”当作相互借鉴的思维工具。他将编程的模块化思维用到俄语学习上：面对复杂的俄语长句，像拆解程序一样，先拎出句子主干，再逐层分析其他成分。“原本怎么也想不明白的语法，一下子清晰了。”
胡益诚（左3）与俄罗斯留学生交流
他甚至用编程技术解决生活里的小麻烦。上大学后，他周末回家的时间不再固定，为方便家人了解自己的安排、不必白等，他动手开发了一款家庭共享小程序，把课表、活动和回家时间放进去，后来又陆续加上家庭相册、记账和消息提醒等功能。遇到技术难题，他借助AI工具，也向同学请教。
为什么是“外语+计算机”？从学生走过的路寻找改革方向
双学位培养这场改革的起点，可以追溯到2023年。
随着ChatGPT引发广泛关注，外语专业如何回应人工智能带来的变化，成为外文学院需要主动思考的时代命题。当年4月，学院党委邀请计算与智能创新学院人工智能领域专家黄萱菁教授为全院教职工做《人工智能：从幻想到实现》专题辅导报告。一个月后，学院领导班子赴北京多所高校外语院系调研。
黄萱菁《人工智能：从幻想到现实》讲座
但要把两个专业放进一份培养方案，并不容易。
调研回来后，学院从就业端口梳理过去十年本科毕业生的去向，结果带来了新的启发。
学院发现，不少外语专业学生已主动转向计算机等交叉领域深造，有人进入卡耐基梅隆大学从事计算机学习，有人成为剑桥大学机器学习工程师，也有人进入巴黎高等师范学校从事自然语言处理相关研究。
这些看似分散的个人选择，指向了一个共同方向——外语专业学生对计算机等交叉领域的学习需求，早已真实存在。
既然学生有这样的需求，学校能否提供更系统的培养支持？最初容易想到的办法，是在外语专业培养方案中增加若干计算机课程。但复旦本就通过“2+X+Y”培养体系、微专业等方式为学生提供跨学科学习机会，可见，只在原有方案里加几门课，并不会从根本上改变培养方式。
“我们想做的是一个更加彻底的、系统化的跨学科人才培养方案。”外文学院分管教学的副院长陈杰说。
最终，在计算与智能创新学院、学校教务和招生部门的大力支持下，外文学院全面开启双学士学位建设，让学生既接受完整的外语专业训练，也系统学习计算机核心知识和技能，为未来进入自然语言处理、人工智能、数字人文等交叉领域奠定基础。
外语专业需要长期打磨语言能力，深耕文学、语言学、翻译学等专业领域，计算机专业则有数学、程序设计、算法等层层递进的课程要求。特别是德语、俄语等小语种学生，大多从零开始学习语言，如何在四年时间里兼顾两种训练？
学院采取“1+1”的思路，保留两个专业各自的核心课程。经过持续调整优化，英语类双学位总学分约166分，小语种双学位约174分。这意味着，双学位学生不是简单接触一些计算机知识，而是要真正经历计算机专业的系统训练。
学院还作出了另一项重要设计，允许学生在尝试后，根据自身情况选择是否留在双学位培养体系中。
陈杰认为，面对一项方向笃定但无前例可循的改革，不能因为担心学生难以适应，就提前限制他们尝试；但也不能让学生一旦进入项目，就失去重新选择的机会。“我们要给学生空间，也相信学生的潜能。”
2024年9月，首批“外语+计算机”双学位项目启动招生。
但仅有“1+1”还不够。
如果学生始终分别学习两套课程，外语和计算机就可能只是课表上的两个专业。怎样让两个专业、两个学科真正发生联系，是改革中最难的一道题。
面对现实条件，学院没有等待一套成熟的交叉课程体系出现，而是从师资建设和教学组织方式入手，逐步寻找突破口。
纪焘在授课
一方面，引进具有交叉学科背景的教师。2025年，纪焘加入外文学院。他的研究经历，本身就是一次跨学科探索。博士期间，他从事多语言依存句法分析研究，同时主动旁听语言学课程，尝试把语言学知识运用到计算机研究中。博士后阶段，他加入复旦自然语言处理实验室，继续开展相关研究。
来到外文学院后，他接手并升级了《面向语言信息处理的语言逻辑理论》《自然语言处理与二语习得》等融合课程，又新开设《以语言为中心的生成式AI》。
另一方面，学院也打破原有院系和教师之间的课程边界，依托已有的跨学科科研合作，探索联合授课。
《数字人文导论》由现代语言学研究院黄河与外文学院刘海涛、郑咏滟等教师共同授课，成为面向双学位学生的平台必修课。
不同语种也在寻找适合自身特点的交叉方向。德语专业引进从事语料库量化研究的青年教师，开设《德语语言研究中的编程方法》；俄语方向也在推进相关课程建设……
由此，融合课程不再只是面向所有学生的一套统一内容，而开始与不同语言专业的研究特点相结合。
学院也逐渐探索出一条路径，以完整的双专业训练打牢基础，再通过交叉师资、融合课程和科研实践，让不同学科的知识真正发生联系。
不止于课程，更是一套成长支持体系
双学位带来了更多学习机会，也意味着更高的学习强度。
对学生来说，最直接的感受就是忙。
胡益诚提到，自己部分学期课程安排紧凑，有时周末也可能有课；2025级“德语+计算机”双学位本科生施展鸿则表示自己需要在数据结构、集合与图论等课程之外，兼顾科研实践和校园活动。如何安排有限的时间，成为学生共同面对的挑战。
为此，学院为双学位班配备专门辅导员，推行“学术导师+书院导师”双导师制，分别提供科研指导、心理支持、个人成长和发展规划等方面的帮助。
在陈一璟看来，最直接的感受是遇到问题时能够找到具体的人。“平时有什么反馈、问题想咨询，直接问这个老师就行。”
支持也体现在具体的学习生活中。
刘嘉琦曾希望用一门4学分概率论课程替换培养方案中的3学分课程，她带着疑问找到学院教务老师。“老师没有简单地以‘不符合原方案’为由拒绝我，而是继续向相关负责人了解政策，最终确认了可行的处理方式。”施展鸿曾多次通过学院谈心渠道寻求帮助，也可以通过预约老师咨询获得支持。
学院还定期组织师生早餐交流。陈一璟记得，升旗仪式后，学院领导、学生工作的老师与大家围坐在一起，边吃早餐边交流课程学习中的困难和建议。学生的反馈，也成为学院持续优化培养方案的重要依据。
但学院希望提供的支持，还不止于解决眼前的学习困难。
2025年12月起，学院启动“语链·拔尖创新人才培育工程”和“语链共创计划（2026—2030）”，通过经费支持、阶段性奖励、荣誉认定等方式，鼓励学生组建科创团队，参与卓越杯、中国国际大学生创新大赛等创新实践。
与此同时，学院开始把生涯指导前移。
对于首批双学位学生而言，前面没有已经毕业的同专业学长学姐可以直接参照。将来继续深造，可以选择哪些方向？不同交叉领域需要什么知识？现在又应该提前做好哪些准备？
学工副书记王亚鹏在2026级新生第0堂班会课上谈生涯规划
“就是要从现在就开始打破信息差。”陈杰说，双学位学生未来有较大可能继续深造，但因为缺少成熟的衔接路径和毕业生案例，学校更需要提前把交叉领域的研究者请进来，让学生了解两三年后可能走向哪些方向，以及现在应该积累什么能力。
学院策划系列生涯讲座，邀请不同领域的专家走进校园。从自然语言处理、脑机接口，再到协同计算与人机交互，学生将接触更广阔的研究方向。
由此，双学位项目的支持体系逐渐从课程学习向科研训练、心理关怀、个性化选课和生涯发展延伸。
“跨学科人才培养不能让学生独自承担两套专业课程的压力，而要建立相应的支撑机制。我们也正在尝试把这些原本分散的支撑环节连接起来。”陈杰这样形容。
让学生有能力承接未知
同学们的成长并不相同，也不需要相同。
在陈杰看来，人工智能时代的外语人才培养，不应只追求多掌握一项技能，还要培养对于新问题的洞察力、独立判断的能力，以及审美感知力，理解他者，读懂世界。
这些能力很难通过某一门课程一次性获得，也未必都能立刻转化为论文、竞赛或其他成果。
双学位培养的机制仍在完善之中。课程如何进一步深度融合，学生如何更好地兼顾学业与实践，毕业后又将走向哪些领域，都需要在接下来的培养过程中持续思考和回答。
但变化已经发生。
在布达佩斯的海报展示现场，范庭朔面对研究者提出的一个新问题，坦诚地承认自己此前还没有从那个角度思考过。对方的提问，让他看到了研究中尚待探索的部分。
两年前，他还只是一个好奇机器为什么能够理解语言的新生。如今，他已经开始学习如何面对一个没有标准答案的问题。
而这或许正是跨学科培养希望带给学生的重要能力，不只是在两个专业中学到更多知识，更是在不同知识之间建立联系，并带着这些知识，勇敢走向尚未被回答的问题。
