在基金申报的选项中，教育部人文社科项目的“交叉学科/综合研究”类别，一直像个“机会盲盒”：它似乎为创新敞开大门，但其评价标准和边界又相对模糊。这背后一个核心的障碍是，我们很难对历年的立项课题进行系统性观察——没有官方数据库，项目名单散落在官网不同角落的PDF公告里，想做点案头工作都极为费力。
然而，最近大模型技术起来以后，由海内外高校教授联合开发的这个纵向AI搜索工具，可以说从根本上解决了这个问题。
这个AI智能体已经完成了我们过去想做却难以完成的工作：将教育部以及各个部级课题立项的零散PDF文件，全部处理、整合并构建成了一个可供AI进行语义检索的智能库。我们作为研究者，终于能越过繁琐的数据整理，直接对这个“黑箱”进行探查。回到教育部人文社科的交叉研究，当我利用纵向AI对“交叉学科”进行系统检索和分析后，一些过去的模糊认知变得清晰起来。它不仅能找到立项课题的标题，更能通过AI生成“课题解读”，一句话点明其交叉的内核。
当然，或许你认为，只是看到别人立项的教育部交叉学科课题还不足以满足选题需求，那小编还为你总结了几点申报交叉学科的选题经验。
- 明确交叉的层次：最受青睐的模式，是把别的学科成熟的分析方法交叉借鉴过来，解决你本学科的难题。这种“方法论迁移”只要论证扎实，就很有说服力。而涉及两个以上学科“范式”层面的宏大交叉则需慎之又慎，除非能与国家重大战略或社会发展紧密契合。
- 用交叉解决“小众问题”：交叉学科也为一些冷门方向提供了舞台。但是，需要注意的是，冷门问题的价值容易成为专家的质疑点，所以提前考虑好如何“向上拔高”。具体来说，就是必须论证清楚这个“小问题”在更广阔的理论图景或社会脉络中的独特价值，使其研究意义得以“升维”。
- 反向参考“国自然”：检索结果印证了一个流传的经验——交叉学科中有相当一部分立项带有浓厚的“国自然”色彩。许多理工科背景的学者会将国自然的本子修改后转投于此。因此，反向研究国自然近年的资助热点，对申报交叉学科极具启发。纵向AI目前也开始支持国自然课题的搜索，可以结合教育部的课题一起看，特别是管理学部、医学部、地学部这些和人文交叉相对较多的学部。
总结：报教育部人文社科的交叉学科，要多方面借鉴选题，想明白什么问题必须是通过交叉才能解决的，而不是强行的生搬硬套。