Understanding China, 1700-2000: A Data Analytic Approach, Part 1普通证书

理解 1700-2000 年的中国:数据分析,第1部分

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7.1 (33人)

  • 知识量:7.2
  • 教师参与:7.1
  • 趣味性:7.1
  • 课程设计:7.0

难度:简单

开始时间:2017-05-22

持续时间:4.0周/每周3.0-4.0小时

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关于课程:
本课程会展示一个新的学术探索方法是怎样重新定义现代中国和现代中国历史的独特之处的。当前我们对人类历史和社会理论的认识在很大程度上是基于西方经验或者西方视角的非西方经验.本课程提供一个来自中国最近3个世纪的不同的视角。我们会呈现用新学术方法探索的三个具体的案例研究,也就是说学生可以任意选择任何一个部分来学习,而不用考虑是否学习了其他部分。第一部分讲述“谁得到了什么”,依次涵盖了不平等和教育、教育和社会流动、社会流动和财富分配、财富分配和政权更替。而第二部分则是讨论“谁会生存”,包括了不平等和群体行为、群体行为和人的发展、人的发展和社会组织、社会组织和社会分层。第三部分探讨身份认同和动机,以及目前对宗教和性别、种族划分、封建晚期到现今的民族主义方面的研究。
我们的课堂会避免按照常规的时间顺序去分析某个特定发现或者这个新发现是如何完善我们对不同社会、人类行为和个体与群体的自我认同建设的认识。也就是说,我们不会强调现在对封建社会晚期、近代社会早期和当代中国的那些陈述,相反,我们会探讨中国在不同时期的变化。从一个巨大的封闭的封建帝国到半殖民地半封建国家,共产主义和集体化,以及改革和全球化。

教学大纲
第一部分将包括以下内容
封建晚期中国的社会结构和教育
当代中国的教育和社会流动
中国的社会流动和财富分配
财富分配和政权更替
知识背景
不需要任何知识背景。欢迎所有人。
课程形式
每一个问题我们都会给一个45-60分钟的讲座,包含了这个领域最新的和正在进行的研究。每次在线上讨论后会给50-100页的相关阅读作业。
关于主讲
James Z. Lee
香港科技大学
Byung-Ho Lee
香港科技大学

课程分类
人文
社会科学
翻译:@0.618 编辑:0.618

课程点评 写点评

综合评分:7.1难度:简单

  • 知识量:7.2
  • 教师参与:7.1
  • 趣味性:7.1
  • 课程设计:7.0
  • 讲解清楚 1
  • 老师牛 1
  • 偏理论 1

精彩点评

  • 梧桐清声
    梧桐清声 已完成

    感觉课程有点敷衍,是简单数据的罗列和趋势比较,但缺乏对为何某阶层人数上升或者下降的解释和深层挖掘。没有见到统计学方法的应用,只有简单的几组数据平均值高低的比较,而没有通过比较标准误来确定差距是否显著这样广泛接受的统计学方法来确认。 课程中东西方的比较虽然有数据支撑,但是仍然有些浮光掠影。两周数据显示了中国的辉煌成就和西方的腐朽破落,引起了很多学生包括中国学生的不满。忍到第四周的时候终于数据不比较东西方了。 老师和助教基本上不回答学生在论坛里的问题。每次考试只有3道选择题,造成每道题占分达到5分。再加上出题含糊不清,让人听完所有的课也不知道哪个才是正确答案。所以难度简单但是不代表能考高分。 论坛里面的讨论比课程更有意思,很多人是学历史的,讨论非常有深度。

最新点评

  • 在线人员
    在线人员 已完成

    有很多人吐槽这门课程,但我觉得其实这门课程背后的东西有很多。从数据,看到背后事实的一个侧面,或许并不一定能够完全阐述真相,但至少能够帮助我们逼近了真实一步。这门课的考核都采用选择题方式,因此要通过还是很容易的,如果采用小论文的形式,那会是挑战!这知识系列课程的第一部分,后续还有两段内容。

    晒证书 Understanding China, 1700-2000: A Data Analytic Approach, Part 1 Understanding China, 1700-2000: A Data Analytic Approach, Part 1
    2015-10-30 09:13 0
  • 冯允鹏
    冯允鹏 已完成

    对于并不熟知海外社会学研究动态的学习者而言,很可能会误认为这是一门关于历史学的课程,但实际上这是一门基于长阶段、大规模历史数据的社会学研究所改造而成的课程。以社会科学史著作《人类的四分之一: 马尔萨斯的神话与中国的现实》(One Quarter of Humanity: Malthusian Mythology and Chinese Realities, 1700-2000)闻名的“加州学派”学者李中清(James Lee)正是基于它的这一著作抽取当中极其基础的部分和内容组成了这一课程的主体。严格而言,这样的课程建构难免有拼凑之嫌。无论是社会流动(social mobility)、社会结构(social structure)抑或财富分配(wealth distribution),这些都是社会学里面最基础不过的概念,而以运用定量分析和数据统计出名的“加州学派”将这些元素投置在历史研究中某种是做出了新解,但对于反对者而言这样的做法其实只是一种以历史外衣下的社会学研究,而非史学研究本身。不过无论如何,如果你对加州学派感兴趣,那么这一课程将会是你了解它们的比较好的途径之一。

    晒证书 Understanding China, 1700-2000: A Data Analytic Approach, Part 1 Understanding China, 1700-2000: A Data Analytic Approach, Part 1
    2014-11-11 23:42 0
  • wavyfly
    wavyfly 已完成

    使用大數據去分析歷史,有一些有趣的論調和知識點。 不過感覺教授就是在讀講義,可以做得更好。

    晒证书 Understanding China, 1700-2000: A Data Analytic Approach, Part 1 Understanding China, 1700-2000: A Data Analytic Approach, Part 1
    2014-08-19 18:48 0
  • 叶一
    叶一 已完成

    不知道是不是自己对历史有既定印象,跟一些同学不一样,我认为这门课还是非常有意思的。 首先我对这门课研究的方法比较赞同,通过大量数据的结构化以及统计,然后跟欧洲进行比较,从方法学上来说是一个客观而有说服力的方法。比之前在吕思勉的《秦始皇》里面引用《史记》然后想(nao)象(bu)客观地多。还有学者人工地做了如此大量的统计工作,让我非常佩服。 第二是结论,一是通过比较发现中国古代无论从阶层流动还是平民机会上都比欧洲要自由地多。二是如果只看中国近代,这几十年间弱势群体的上升空间反而变小了。从前总听说“科举制度是伟大的发明”,在数据的印证下我大概能理解这个“伟大”具体指什么意思。 总得来说我对课程评价不错,学到很多东西,五星。

    晒证书 Understanding China, 1700-2000: A Data Analytic Approach, Part 1 Understanding China, 1700-2000: A Data Analytic Approach, Part 1
    2014-06-11 17:29 0
  • 伟伟酱
    伟伟酱 已完成

    体验非常不好的一门课,作业选项模棱两可,最终直接在总成绩上加分。课程也很标题党

    晒证书 Understanding China, 1700-2000: A Data Analytic Approach, Part 1 Understanding China, 1700-2000: A Data Analytic Approach, Part 1
    2014-04-23 09:28 0
  • 贝德兰镇地震了
    贝德兰镇地震了 已完成

    不知道怎么说,觉得没有很有感觉。不太好玩,数据为多。当了解不下还是可以的。

    晒证书 Understanding China, 1700-2000: A Data Analytic Approach, Part 1 Understanding China, 1700-2000: A Data Analytic Approach, Part 1
    2014-03-16 20:27 0
  • 开心的wjch
    开心的wjch 已完成

    简单有趣,有些颠覆性

    晒证书 Understanding China, 1700-2000: A Data Analytic Approach, Part 1 Understanding China, 1700-2000: A Data Analytic Approach, Part 1
    2014-03-11 15:50 0
  • BJ刘亚
    BJ刘亚 已完成

    这门课上过很久了,是我关注MOOC的开始,感觉全英文课程难度并不大。现在在上DINO 101。要拿证书的第二门课。加油。

    晒证书 Understanding China, 1700-2000: A Data Analytic Approach, Part 1 Understanding China, 1700-2000: A Data Analytic Approach, Part 1
    2014-01-15 14:03 0

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