因素挖掘法在投資學(xué)課程中的教學(xué)實踐

黃夢橋，李 杰

(湖南涉外經(jīng)濟學(xué)院商學(xué)院，湖南 長沙 410205)

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因素挖掘法在投資學(xué)課程中的教學(xué)實踐

黃夢橋，李 杰

(湖南涉外經(jīng)濟學(xué)院商學(xué)院，湖南 長沙 410205)

投資學(xué)課程的時代背景及中國投資學(xué)教材的特點決定了投資學(xué)課程教學(xué)方式的特殊性.構(gòu)建了一種基于概率測度的因素挖掘法的教學(xué)過程設(shè)計模式，將課程知識點的難易程度轉(zhuǎn)化為授課時間分配比例，并與學(xué)生素質(zhì)的量化分布一致.投資學(xué)課程教學(xué)設(shè)計案例表明，基于因素挖掘法的課程教學(xué)設(shè)計效果較傳統(tǒng)教學(xué)模式有顯著性提高.

投資學(xué)；課程；單目標(biāo)優(yōu)化；因素挖掘法

高校課程教學(xué)過程設(shè)計理念直接關(guān)系到學(xué)生掌握并應(yīng)用知識的能力，其教學(xué)效果的評價問題已引起廣大研究者的關(guān)注，他們提出了各種量化評價方法.魏媛[1]利用層次分析法建立了教師教學(xué)質(zhì)量評價指標(biāo)體系.李慧玲等[2]結(jié)合層次分析法和模糊分析法探討高校教師教學(xué)質(zhì)量評價中的公正性和公平性.但無論哪種評價方法[3-5]，其本質(zhì)就是教學(xué)事后總結(jié).教學(xué)過程設(shè)計應(yīng)該是科學(xué)的.Kolitch E等[6]在1999 年提出了教學(xué)評價體系包括課程組織和行為管理.劉崇欣等[7]運用結(jié)構(gòu)方程方法跟蹤教學(xué)過程，直接采用計算機軟件處理，實用性較好，但對設(shè)計過程的統(tǒng)計處理采用的是極大似然法，該方法不是相合估計.

課程教學(xué)過程設(shè)計與具體課程相關(guān)性很強，每門課程的特殊性決定了其設(shè)計理念的特殊性，教學(xué)效果也不宜采用總目標(biāo)或者單目標(biāo)評估.投資學(xué)課程是金融工程專業(yè)的一門主干課程，具有明顯的理工科特征，不僅包括經(jīng)濟學(xué)和數(shù)學(xué)方面的理論知識，而且具有很強的操作性.投資學(xué)課程表現(xiàn)為以下3個特征：(1)課程中的3大投資經(jīng)典模型(期望方差理論、套利定價和期權(quán)定價)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)為概率統(tǒng)計、線性代數(shù)和隨機過程；(2)證券分析方法包括基本面分析法和技術(shù)分析法，要求有堅實的會計理論和嫻熟的計算機操作；(3)理解證券分析技術(shù)必須有一個實習(xí)的過程.

湖南涉外經(jīng)濟學(xué)院是一所民營高校，學(xué)生的知識結(jié)構(gòu)體系分散性較大，且學(xué)生領(lǐng)悟接受能力參差不齊.投資學(xué)課程授課時數(shù)一般在32～64課時之間，但該課程涵蓋的知識體系龐大，因此，授課教師在授課時要么偏實務(wù)，要么偏理論.實務(wù)知識的面授，傳統(tǒng)的教學(xué)方式都能滿足學(xué)生的需求，而投資理論的面授，傳統(tǒng)的平面教學(xué)方式很難適應(yīng)知識結(jié)構(gòu)體系參差不齊的民營高校.

1 因素挖掘法教學(xué)理論

通常情況下，學(xué)生的努力程度與興趣均存在差異，對于同一門課程的理解和掌握程度也表現(xiàn)出差異性.因此，教學(xué)內(nèi)容的廣度和深度設(shè)計尤為重要.因素挖掘法教學(xué)將課程知識點的難易程度轉(zhuǎn)化為授課時間分配比例，并將時間分配比例與學(xué)生素質(zhì)的量化分布基本保持一致.基于因素挖掘法的教學(xué)理論具體實施步驟如下：

(ⅰ)對授課對象的素質(zhì)進行量化，將其表示為某一概率分布.設(shè)N為全體授課對象，p為(N,σ(N))上的一個概率(假定N上的一個σ-代數(shù)為σ(N)).

(ⅱ)將授課知識塊分割成知識要點有限集I，對于某一知識點i∈I,授課對象對i的接受程度設(shè)為一個隨機變量Xi.

(1)

由上述理論分析可知，因素挖掘法教學(xué)的本質(zhì)上是一個優(yōu)化模型.其目的是控制授課對象對知識點的接受程度，使其達到最佳的整體偏差水平，通過各知識點的授課時間合理分配比例實現(xiàn).與傳統(tǒng)的層次分析、模糊分類等方法相比較，其根本區(qū)別是，因素挖掘法將教學(xué)過程設(shè)計表達為一個優(yōu)化模型，擺脫了傳統(tǒng)教學(xué)過程設(shè)計的主觀性.然而，此方法中的目標(biāo)規(guī)劃問題的解可能不是唯一的，可以在時間合理分布集中選取一個點，完成該課程的教學(xué)過程設(shè)計優(yōu)化.

2 投資學(xué)課程教學(xué)實踐

選取授課班級中某一關(guān)聯(lián)緊密的先修課程的成績對學(xué)生素質(zhì)進行量化.投資學(xué)課程的先修課程為概率論與數(shù)理統(tǒng)計，該課程能較好地反映學(xué)生進一步學(xué)習(xí)投資學(xué)課程的素質(zhì).筆者采用χ2方法對2012級金融學(xué)專業(yè)概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程的成績進行分析，獲得其素質(zhì)的近似分布為X～N(67，26).

現(xiàn)以投資學(xué)課程中“馬可維茨理論”講授為例.由于該知識點內(nèi)容較多，不直接對各知識點構(gòu)建接受程度函數(shù)，而是對所有知識點深度進行分類，再為各類知識點定義其相應(yīng)的接受程度函數(shù)，從而減少分布時間的維度，使得課程設(shè)計簡化但不失有效性.

先分析其知識點深度.采用評分法分析各知識點的難度v，然后根據(jù)各知識點難度分值對知識點聚類.共設(shè)為3層，第1層v<7，第2層7≤v<9，第3層9≤v.知識點具體分解見表1.

表1 知識點分解

令Xi(i=1,2,3)分別表示第1，2，3類難度層次知識點類的接受程度函數(shù)，該知識點教學(xué)大綱規(guī)定其教學(xué)時數(shù)為6課時(每課時45 min)，則規(guī)劃模型(1)式的解為

(2)

(2)式依賴于3個層次的協(xié)方差，分析經(jīng)驗數(shù)據(jù)得解為(4.2,1.2,0.6).

實踐授課含以下3個層次：

第1層次包括馬可維茨模型假設(shè)、模型設(shè)計、結(jié)論，該層次教學(xué)內(nèi)容可以講授單目標(biāo)線性約束的含義和模型解的意義.對于大多數(shù)學(xué)生而言，此內(nèi)容是基本的而且是必須熟悉的.

第2層次包括模型的求解過程、數(shù)學(xué)解釋、投資策略和約束條件的投資學(xué)意義(含賣空和買空條件).此內(nèi)容要求出均值和標(biāo)準(zhǔn)差之間的雙曲線關(guān)系.因為在求解過程中必須用到矩陣方程的拉格朗日條件權(quán)值的分析求解過程，所以要求教師具備扎實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，而且教師必須詳細分析雙曲線中的有效解僅在第1象限的原因.

第3層次包括啟發(fā)學(xué)生是否可以將以標(biāo)準(zhǔn)差為目標(biāo)的優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為以期望為目標(biāo)的優(yōu)化問題，這要求學(xué)生理解投資策略與數(shù)學(xué)解釋之間的對應(yīng)關(guān)系.

投資學(xué)授課計劃及目標(biāo)見表2.從表2可知，講完第3層次知識，學(xué)生的覆蓋率達到98%，主要目的是留下難點或前沿知識點，激發(fā)優(yōu)秀學(xué)生課后進一步查閱相關(guān)材料，培養(yǎng)其自學(xué)能力.

表2 投資學(xué)教學(xué)計劃及目標(biāo)

3 課程教學(xué)實踐案例分析

學(xué)生和聽課專家對教師教學(xué)效果的評估方式通常是打分.學(xué)校督導(dǎo)人員通過對教師教學(xué)過程的分析與評價，更新并改進案例設(shè)計，建立信息反饋系統(tǒng).教學(xué)法評估標(biāo)準(zhǔn)通常包括以下3個方面：(1)教學(xué)態(tài)度.包括5大授課材料(教案、教學(xué)大綱、教學(xué)日歷、輔助課件、學(xué)生名冊)、教學(xué)儀態(tài)、上課激情和責(zé)任心；(2)教學(xué)內(nèi)容.包括主次分明、邏輯性強，教學(xué)手段多樣，授課時間分配合理；(3)教學(xué)效果.包括引導(dǎo)學(xué)生和學(xué)生自覺反饋教學(xué)效果.筆者構(gòu)建的2級指標(biāo)體系的教學(xué)評價標(biāo)準(zhǔn)見表3.湖南涉外經(jīng)濟學(xué)院金融專業(yè)教學(xué)效果學(xué)生評分結(jié)果為：2011級(X)78，90，74，86，90，63，65，78，88，70，90，64，75，77，72，89，67，75，75，80，68，63，67，75；2012級(Y)85，91，88，86，85，94，75，70，85，85，88，84，90，80，87，87，86，90，86，78，98，84.

表3 湖南涉外經(jīng)濟學(xué)院教學(xué)效果評估 分

設(shè)X和Y分別來自正態(tài)樣本N(uX,σ)和N(uY,σ).筆者采用t檢驗法統(tǒng)計檢驗問題H0:uY-uX=15，H1:uY-uX≠15.

選取顯著性水平α=0.05，其相關(guān)數(shù)據(jù)計算如下：

4 結(jié)語

以投資學(xué)課程教學(xué)設(shè)計過程為例，提出的基于因素挖掘法的教學(xué)過程設(shè)計模式體現(xiàn)了單目標(biāo)優(yōu)化思想，提供了一個量化的教學(xué)過程，使得課程教學(xué)設(shè)計擺脫了傳統(tǒng)教學(xué)方法的隨意性.利用具有緊密聯(lián)系的前修課程的成績作為學(xué)生素質(zhì)分布的方法，解決了因素挖掘法在應(yīng)用時的基礎(chǔ)分布問題.案例分析結(jié)果表明，此方法對于提高教學(xué)效果顯著.

[1] 魏 媛.基于AHP 法的高校教師教學(xué)質(zhì)量評價體系構(gòu)建[J].經(jīng)濟研究導(dǎo)刊,2011(21):305-307.

[2] 李慧玲,董小剛,秦喜文.論高校教師教學(xué)質(zhì)量評價方法[J].現(xiàn)代教育科學(xué),2010(6):162-163.

[3] 熊劍慶.創(chuàng)新性教學(xué)在證券投資學(xué)課程中的應(yīng)用[J].成都行政學(xué)院學(xué)報,2002,8(4):73-74.

[4] 沈 蕾.金融專業(yè)案例教學(xué)反饋體系研究[J].理工高教研究,2006,25(3):116-117.

[5] 張麗玲.應(yīng)用型大學(xué)證券投資學(xué)的教學(xué)探討[J].廣西教育,2011(9):81-82.

[6] KOLITCH E,DEAN A V.Student Ratings of Instruction in USA:Hidden Assumption and Missing Conceptions About Good’s Teaching[J].Studies in Higher Education,1999，24(1)：27-42.

[7] 劉崇欣，郁玉環(huán).高校教師教學(xué)質(zhì)量評價模型及測量研究[J].湖北汽車工業(yè)學(xué)院學(xué)報,2011,25(3):57-60.

(責(zé)任編輯 陳炳權(quán))

Course Teaching and Practice Based on Factor-Mining Scheme

HUANG Mengqiao，LI Jie

(Department of Economics,Hunan International Economics University,Changsha 410205,China)

The specific characteristics of the investment teaching is determined by background of the course and the style of textbooks.This paper devises a teaching scheme based on the factor-mining of probability.The key idea is to translate the difficult points in knowledge into the distribution of teaching time according to the features of students.The case that the scheme of factor-mining was applied to the investment teaching reveals that there is a great promotion in teaching effect compared with the traditional teaching programs.

investment;course；single optimization program;factor-mining

1007-2985(2015)04-0080-04

黃夢橋(1970—),男，湖南寧鄉(xiāng)人，湖南涉外經(jīng)濟學(xué)院商學(xué)院副教授，博士后,主要從事數(shù)據(jù)挖掘,信息系統(tǒng)和經(jīng)濟模型研究.

F830.91；G710

A

10.3969/j.issn.1007-2985.2015.04.019