基于大数据技术的金融工程专业教育革新

王昕 李傲晗

摘 要：在实施大数据战略背景下，各高校需要针对市场变化和行业需求，构建现代金融工程教学体系，提高金融工程专业教学质量和可持续发展能力，带领学生进行系统性的分析与研究，加强培养学生的相关能力使学生成为适应社会需求的应用型高级人才。但教师科研能力和应用技能的欠缺、教学课程设置的非匹配性以及学生大数据应用学习兴趣的缺乏等困境使得金融工程专业的学生无法在学习过程中将大数据技术有效应用到实际问题中，数据处理和分析能力严重缺乏。因此，想要有效改变这类困境，就需要解决金融工程专业课堂教学理论与实践操作脱节问题，培养学生独立思考和创新能力，提高他们的实际操作能力和职业竞争力。

关键词：大数据技术；金融工程；课程改革；教师能力；学生能力

中图分类号：G4     文献标识码：A      doi：10.19311/j.cnki.16723198.2024.09.068

0 引言

自2020年習近平总书记提出“逐步形成以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局”的经济发展战略思想以来，中国金融行业不仅经历新的市场需求变化，更面对数据爆炸、技术迭代加速和人工智能的竞争。在这样的背景下，金融行业开始关注和利用大数据和人工智能技术来改进业务和决策；金融机构开始建立数据分析团队，并投资于数据科学和机器学习技术的研发和应用。因此，面对金融行业和机构的数字化转型，各高校在坚持立德树人的基础上，以教育部《普通高等教育学科专业设置调整优化改革方案》为指引，积极探索如何通过构建现代金融工程教学体系，提高金融工程专业教学质量和可持续发展能力，培养适应社会需求的应用型高级人才。

1 金融工程专业发展趋势

金融行业一直以来都是技术的重要应用领域，但近年来，随着科技的快速发展和数字化转型的加速推进，金融工程面临着更多的技术创新机遇和挑战。数字化转型、云计算、大数据分析、人工智能、区块链等新兴技术不断涌现，给金融行业的人才培养带来了巨大压力和挑战。

1.1 数据量庞大

受科技技术的制约，传统金融机构主要通过手工记录和纸质文档存档方法进行数据收集。使得金融机构因数据时效性、准确性和完整性等问题不得不将数据使用局限于历史评价，忽略金融数据归集人才的需求。然而，随着经营规模的拓展，以及数据量的爆发性增长，金融机构需要对海量数据开展数据清洗、处理和分析工作，以便从中提取有价值的信息，构建其相对应市场的竞争战略。因此，现阶段对金融工程专业而言，能否培养出具有专业数据处理的技术人才就显得尤为重要。

1.2 数据多样性

金融理论研究和实践结果证明，金融目标的实现并非仅取决于内在因素的作用，更多来源于外部环境的变迁。因此，金融机构归集财务账表数据的同时，也不断思考结构化的交易数据、非结构化的新闻和社交媒体数据等对金融目标实现的影响。这就给现代金融专业的人才培养方案提出更高的要求，即要扎实掌握金融联系理论，又勇于验证和探索实际金融要素的相关关系和变化。

1.3 实时性需求

受地缘经济的影响，传统金融市场波动相对较为平稳。金融机构的投资决策主要依赖执行者和管理者的经验。这就导致金融机构需要支付高额成本，维护经营稳定性。然而，随着市场经济波动和多样性发展的加剧，金融投资决策的经验性决策往往与实际金融结果相反，进而导致金融投资风险加剧。因此，现代金融工程更偏向对大数据技术分析培养，以协助金融机构及时制度市场投资决策，规避市场波动风险带来的损失。

综上所述，大数据技术对于金融工程专业的发展具有必然性。可以帮助金融机构处理和分析大量、多样性的金融数据，提供准确、实时的数据分析和决策支持。因此，掌握大数据技术对于金融工程专业的从业人员来说是必要的。

2 金融工程专业发展困境

在大数据的应用下金融机构还能在短时间内处理和分析海量数据，为决策提供及时且具有市场前瞻性的数据支持。然而，传统单一的理论教学使得金融工程专业学生无法在学习过程中加强与大数据技术的结合，数据处理和分析能力严重缺乏，具体有以下几个表现。

2.1 教师科研能力和应用技能问题

高校教师作为知识和技能学习的核心源泉，他们的教学水平和研究能力对学生的学习和学科的发展具有至关重要的作用。现代金融工程课堂不仅是金融理论基础知识的传导场，更是学生多元化实践发展的启蒙地。因此，金融工程专业教师必须掌握金融理论、数学模型、计算机技术等多方面的知识，以备学生多元化实践发展的需要。但是，受制于固有教学经验和学习经历，部分金融工程专业教师更倾向于理论程序教学，仅简单概括金融实践教学内容。其次，金融工程专业作为多学科交叉专业，要求教师在具备金融专业知识的同时，还必须掌握通过大数据技术验证金融理论的能力。但由于高校教师主体结构和知识结构的非均衡化，部分学生很难通过课堂教学汲取相关知识和能力。再次，教师工作固然需要稳定的教学环境和生活环境作为支撑，但这并不意味着教师可以寄居校园，低估金融实践发展在教学中的应用。在完全以理论教学和科研为主的教育评价体系下，部分高校教师缺乏参与金融实践工作的动力，对理论教学内容的实践性掌握较为片面，进而导致金融工程专业学生很难认知教学内容和实践工作的相关性，弱化学生探索教学内容的动力。

2.2 教学课程设置的非匹配性

教学课程是高等教育质量评估和管理的重要途径之一，课程设置的合理性和匹配性能够推进学校持续改进教学，深化大数据技能和理论教育的融合。现阶段课程设置主要存在以下3方面问题。（1）教学课程的扁平化。基于大数据应用下的金融工程专业涉及的知识领域广泛，包括金融理论、数学、统计学、计算机科学等，所以课程设置需要充分考虑这些领域之间的平衡与联系。但是高校对课程教学模块的实际设计却并非如此。部分高等院校出于对全校课程的便利性考虑，往往将金融工程专业课程安排在同一时间阶段。导致大数据技能培养很难与金融工程理论学习相匹配。（2）理论教学时长的非匹配性。随着金融工程理论的深化，教学书本涵盖内容更加全面。因此，大量教学时间被理论学时占据，实践操作学时大量锐减，加剧了理论教学与大数据应用的非匹配性，进而导致学生对大数据应用能力培养的迷惑。（3）实践教学内容导向错误。实践教学作为学生就业与学校教育关键环节，能够有效为学生明确理论学习，建立就业目标奠定基础。因此，近年来，各校始终将实践建设作为学校发展重心。然而，实践内容的发展方向并非与时俱进，部分高校内容仍主要以基础工作程序为主导，对大数据技能培养内容较为空泛，缺乏规范和具体的教学内容和考核机制。

2.3 学生大数据应用学习的困境

大数据应用在金融工程专业的发展不仅源于学校和教师的努力，也源于学生的主动参与。然而，各高校学生主动参与和学习积极性和成果质量较低，与社会对金融工程专业的大数据应用发展要求相距甚远。具体而言，主要有以下几方面原因。（1）大数据应用考核机制的欠缺。受基础教育考核机制的影响，当代学生学习仍是以分数考核作为自身发展目标。而大数据应用学习则注重的是金融实践分析能力培养，其考核很难以答题分数作为标准。这样容易使学生失去自我培养大数据应用能力的兴趣，造成“高分低能”学生成为学校大数据应用发展主体的现状。（2）职业教育的迷茫。大学教育并非完全是科研教育，更多的是一种职业能力的培养。然而，大数据应用在我国仍处于初始阶段，职业选择面积相对较窄。因此，部分受传统就业观念影响的学生更倾向于通过职业资格考试，为自身未来职业发展创造竞争优势，而不是通过大数据应用技能的学习，建立符合未来国家战略发展的需要。（3）自主学习能力较弱。与中小学设定式教学方式不同，大学教育主要是引导教学方式，推进学生自我实现多元化发展。导致金融工程专业学生很难及时转换角色，以市場发展需求的眼光，认识大数据应用的重要性。

3 建议

综上所述，金融工程专业对学生的理论知识、计算机编程和模型构建有着较高的要求，因此解决金融工程专业课堂教学理论与实践操作脱节的问题就成为如何培养金融工程专业改革的关键。

3.1 金融工程课程改革

在教学过程中，教学课程设置与实际需求是否匹配直接影响到大数据技能和理论学习的融合程度。在这种情况下，高校需要对教学课程进行合理设置，优化课程设计，使得大数据技术与理论知识能够在课程中深度融合。在进行金融工程课程改革的时候，主要从5个方面入手：（1）优化课程设计。调整高校对金融工程专业的课程教学模块的实际设计，针对学生适应能力的强弱安排金融工程专业课的时间顺序，让学生有充分时间进行大数据技能培养。（2）完善课程教学模块。在课程中增加实践环节，并将商业工具和平台（如Python、R、Hadoop等）引入课程，提供实验室设备和金融数据资源，让学生亲自进行金融数据挖掘、模型构建和分析等实践操作。可以使学生实践应用大数据技术解决金融问题，培养他们的实际操作能力。（3）增添大数据应用课程。根据大数据在金融领域中的最新应用和发展趋势，更新课程内容，如数据科学、机器学习、深度学习、自然语言处理等，确保课程设置与实际行业需求保持一致。（4）增强校企合作。通过与企业的合作，学生可以亲身参与大数据项目，与金融专业人士合作解决实际问题，并了解金融行业的需求和挑战。高校应保持课程内容与行业需求同步，并提供学生所需的最新知识和技能。（5）完善课程反馈机制。建立学生评估和反馈机制，定期听取学生对课程改革的意见和建议，根据反馈优化课程的设计和教学方法。学生的反馈具有重要的改进和优化课程的参考价值。

3.2 优化师资力量

在基于大数据技术下的金融工程教学革新过程中，高校需要提升教师科研能力和应用技能，确保在实践教学过程中，教师能够促进学生多元化的应用发展。在优化师资力量的过程中，主要从以下3方面入手：（1）提供专业培训。为教师提供专门的培训，使他们能够了解和掌握大数据在金融工程领域中的应用，并熟悉相关的技术和工具。培训内容可以包括数据科学、数据挖掘、机器学习、大数据处理等方面的知识和技能。同时为教师提供专门的教学资源（如教案、实验设计、课堂活动和项目案例等）和教材，帮助教师进行教学设计和开展实践教学，将原本的理论程序教学转化为大数据应用于金融工程的教学模式。（2）组织教学研讨和交流活动。高校还应该组织教师的研讨会、讲座和交流活动，邀请行业专家和学者举办讲座，为教师提供一个平台分享经验，学习互相借鉴教学方法和策略。（3）鼓励教师参与大数据项目。在大数据应用下，高校应该支持教师的研究和实践项目，为教师提供支持和资助，推动他们开展与大数据应用和金融工程相关的研究和实践项目。将有助于教师深入了解行业实践和最新技术，为教学提供实际案例和数据资源。

3.3 增强学生学习积极性

大数据应用下的金融工程专业的发展不仅在于高校课程设置的合理性和师资力量的提升，更重要的是学生的学习积极性。因此，在金融工程专业教学革新过程中，高校需要从以下5个方面入手，提升学生对实践教学的学习积极性，培养学生的应用技能。（1）修改考核机制。高校应该根据大数据应用的特点和要求，修订考核机制，将重点放在学生的实践能力和分析能力上，而不仅仅依赖于答题分数。可以采用项目实践、案例分析、实际应用等方式进行考核，更加注重学生的实际能力和解决实际问题的能力。（2）构建大数据应用就业课程。高校需要开展职业规划和就业指导等活动，引导学生了解大数据应用领域的发展前景和就业机会。可以邀请行业专家和企业代表举办讲座和交流，帮助学生了解行业需求和发展趋势，培养他们的职业意识和发展规划能力。同时高校还应该及时给予学生积极的反馈和肯定，鼓励并奖励他们在课程中的表现。可以通过成绩评定、奖学金、学术报告等方式，激励学生继续努力学习和参与到基于大数据应用的金融工程学习中。（3）设计有趣和实用的课程内容。高校应该设计有趣和实用的课程内容，确保课程内容既能引起学生的兴趣，又能与实际应用相结合。通过引入真实的金融数据和案例，让学生能够亲自进行数据分析和模型构建，将所学知识应用到实际场景中，增加他们对课程的投入和兴趣。高校还应该多组织学生进行小组合作和竞争，例如小组项目、数据挖掘竞赛等。通过团队合作和竞争的方式，激发学生的积极性和创造力，增加对课程的投入和主动学习的积极性。不断鼓励学生积极参与金融工程行业的实践活动和比赛，提供学生展示自己的机会。（4）鼓励学生参与行业实践和比赛。高校可以组织学生参加金融数据科学竞赛、金融科技创新比赛等，让学生能够展示他们在大数据应用方面的能力，并增加对课程的学习动力。（5）个性化培养定制。针对学生的接受能力和应用能力，高校应该为学生提供个别的学术指导和辅导，帮助他们解决学习困惑和难题。了解学生的学习需求和兴趣，针对个体差异提供相应的指导和资源，激发学生的学习动力和积极性。

4 结束语

综上所述，基于大数据技术解决金融工程专业课堂教学理论与实践操作脱节问题需要构建现代金融工程教学体系，提高金融工程专业教学质量和可持续发展能力。同时综合使用多种方法和手段，通过更新课程设置、提供实践操作资源、引入行业导师、注重实际案例和项目研究、加强校企合作与实习机会、组织行业讲座和工作坊，以及培养学生的独立思考和创新能力，可以让学生更好地将理论知识与实践操作相结合，提高他们的实际操作能力和职业竞争力，培养出适应社会需求的应用型高级人才。

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