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采取分阶段策略实现科研能力的迭代升级（第5页）

1.**人文理论对技术假设的解构能力**

文科研究者擅长揭示技术背后的意识形态。例如，机器学习中的“客观性”神话可被批判为福柯式“权力-知识”关系的再现，算法偏见可追溯至社会结构性不平等。这种理论视角是纯技术背景研究者难以具备的。

2.**复杂意义的诠释优势**

在混合方法研究中，文科研究者能整合量化结果与质性阐释。例如，社会网络分析显示某群体连接密度低，需结合访谈数据解释其文化成因（如信任机制差异），而非仅停留于统计描述。网页10强调批判性思维需“以创新为目的”，此类整合正是创新的关键。

3.**技术人文主义的倡导者角色**

文科研究者可主导“批判性技术研究”（critical technical practice），推动工具设计的人文转向。如参与AI伦理委员会，将现象学中的“具身认知”理论引入机器人交互设计，避免技术对人的单向度规训。

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###结语：技术工具化与批判性思维的共生逻辑

技术工具化路径的本质，是将技术纳入人文研究的问题域而非奉为圭臬。文科研究者需以“策略性无知”（tactical Ignorance）对待技术细节，集中精力于三方面：

1选择适配工具提升效率；

2通过批判性思维避免技术滥用；

3以人文理论重构技术的研究价值。

正如网页7所述，AI时代“智能即公平”，文科研究者的批判视角正是维系这种公平性的核心力量。