金融數(shù)據(jù)分析競賽賦能課程教學應用與實踐

摘要：針對金融數(shù)據(jù)分析競賽對在智能金融專業(yè)數(shù)據(jù)分析與挖掘課程教學中的應用價值開展研究，分析了其對學生實踐能力和創(chuàng)新思維的提升作用，并提出了切實可行的教學改革建議。研究發(fā)現(xiàn)，以金融數(shù)據(jù)分析競賽的賽題為基礎，將競賽的知識點、金融業(yè)務場景有機融合到智能金融數(shù)據(jù)分析與挖掘課程中，不僅有效彌合了理論與實踐之間的鴻溝，還為課程教學革新注入了強勁動力，提升了學生的綜合素養(yǎng)，為智能金融產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了精準的人才支撐。

關鍵詞：金融數(shù)據(jù)分析；競賽；智能金融專業(yè)；教學改革

中圖分類號：F23"""""" 文獻標識碼：A""""" doi：10.19311/j.cnki.16723198.2025.14.054

大數(shù)據(jù)、人工智能等技術在金融領域的運用正在不斷加深，為金融行業(yè)的風控、營銷、投顧、管理等業(yè)務注入了數(shù)字化的血液，為銀行、保險、基金、券商等金融機構實現(xiàn)數(shù)智化轉型提供引擎動能[1]。智能金融專業(yè)作為一門應時而生的新興交叉學科，肩負著為金融行業(yè)培育復合型人才的重任，其課程體系融合了數(shù)學、統(tǒng)計學、金融學、編程與數(shù)據(jù)分析、人工智能與機器學習、金融工程等眾多領域的知識。然而，傳統(tǒng)教學模式的弊端逐漸凸顯，理論講授占據(jù)主導地位，課程內(nèi)容更新滯后于行業(yè)創(chuàng)新步伐，實踐教學環(huán)節(jié)薄弱，導致學生難以將理論知識與實際金融數(shù)據(jù)分析應用有效結合，實踐和創(chuàng)新能力培養(yǎng)嚴重不足[2]。金融數(shù)據(jù)分析競賽的興起為教學困境帶來轉機，此類競賽緊扣智能金融前沿趨勢，聚焦金融數(shù)據(jù)挖掘、風險智能評估、投資策略優(yōu)化等關鍵領域，將復雜金融業(yè)務場景轉化為實際競賽任務，為學生提供了寶貴的實踐機會和創(chuàng)新平臺。

1 現(xiàn)狀分析

1.1 智能金融專業(yè)課程現(xiàn)狀分析

目前，智能金融專業(yè)的教學方法仍以傳統(tǒng)的講授法為主，教師通過課堂講授的方式向學生傳授理論知識。這種方法雖然能夠系統(tǒng)地傳授知識，但容易導致學生被動接受，缺乏主動思考和實踐的機會。案例教學法在智能金融專業(yè)的教學中也得到了一定的應用，通過分析真實的金融案例，學生可以更好地理解金融理論知識在實際業(yè)務場景中的應用，提高分析問題和解決問題的能力。項目驅動教學法（PBL）在教學實踐中也有部分教師在應用，學生在完成項目的過程中學習相關的知識和技能，通過實踐環(huán)節(jié)，學生可以將理論知識應用于實際問題的解決中，提高動手能力、實踐能力、創(chuàng)新能力和團隊合作能力[3]。然而，智能金融專業(yè)課程普遍存在理論與實踐脫節(jié)、傳統(tǒng)教學模式偏重理論講授、課程內(nèi)容更新滯后于行業(yè)創(chuàng)新、實踐教學環(huán)節(jié)薄弱等問題，難以讓學生真切領略金融數(shù)據(jù)分析在智能金融場景中的實際應用，致使學生實踐能力與創(chuàng)新思維培育不足[2]。

1.2 金融數(shù)據(jù)分析競賽現(xiàn)狀分析

金融數(shù)據(jù)分析競賽旨在通過競賽的形式，激發(fā)學生的學習興趣，提升其專業(yè)技能，同時為教師提供教學反饋，優(yōu)化教學內(nèi)容和方法。競賽通常以團隊形式要求學生分工合作，運用金融學、統(tǒng)計學和計算機科學等多學科知識，對金融數(shù)據(jù)進行分析和處理，包括數(shù)據(jù)預處理、特征工程、模型訓練和評估等環(huán)節(jié)[4]。這不僅能夠提升學生實際操作能力，包括數(shù)據(jù)處理能力、創(chuàng)新思維和解決問題的能力，還有助于培養(yǎng)學生的創(chuàng)新思維和團隊合作精神，增強其對金融理論的深入理解，將理論知識應用于實際問題中，這種實踐應用能力對于學生未來的職業(yè)發(fā)展具有重要意義。2024年金融數(shù)據(jù)分析類相關競賽舉辦較多，如全國金融大數(shù)據(jù)分析與應用技能競賽、全國大學生金融科技創(chuàng)新應用能力大賽、“中金所杯”全國大學生金融及衍生品知識競賽、復旦—安永全國大學生綠色金融大賽、“工行杯”全國大學生金融科技創(chuàng)新大賽、金融數(shù)據(jù)分析與編程數(shù)據(jù)競賽等，為大學生提供了豐富的競賽選擇。大學生經(jīng)常使用的金融數(shù)據(jù)分析競賽平臺包括Kaggle金融量化比賽平臺、DataCastle——數(shù)據(jù)科學創(chuàng)新與實踐平臺、阿里云天池大賽平臺等，這些平臺為大學生提供了良好的競賽環(huán)境和資源支持。

2 競賽與教學的融合實踐

2.1 課程內(nèi)容改革

依據(jù)金融數(shù)據(jù)分析競賽需求與行業(yè)發(fā)展動態(tài)，在教學中對智能金融專業(yè)課程內(nèi)容進行深度優(yōu)化。加強智能技術應用模塊課程建設，增設區(qū)塊鏈金融、量化投資、風控建模等前沿課程，將競賽中涉及的最新技術、算法與應用場景融入教學，使課程內(nèi)容與智能金融行業(yè)前沿保持同步。同時，在“金融大數(shù)據(jù)分析與應用”課程中，刪減陳舊、理論性過強且與實際競賽脫節(jié)的章節(jié)，新增以競賽項目為藍本的實戰(zhàn)案例[5]。改變傳統(tǒng)對知識點的單獨講解，以一個競賽題為出發(fā)點，串聯(lián)課程的每個知識點，將所學知識點應用到競賽中去。例如，以Kaggle項目的信用貸款風險預測為例，將競賽內(nèi)容與教學內(nèi)容進行對應分析，明確數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)可視化、特征工程、模型建立、模型評估與選擇、結果解釋與報告撰寫、業(yè)務理解與應用等核心模塊的教學內(nèi)容和學生能力培養(yǎng)方向，使教學內(nèi)容更具針對性和實用性[6]。對應分析內(nèi)容見表1。

結果解釋與報告撰寫參賽者需要能夠解釋模型的預測邏輯，并說明如何將模型應用于實際的信用貸款風險評估中。撰寫項目報告需要包括總結分析過程、模型選擇、結果和可能的業(yè)務建議。教授學生如何解釋模型的預測結果，以及將模型部署到實際應用中的方式方法。培養(yǎng)學生溝通交流以及模型預測結果的實戰(zhàn)能力，培養(yǎng)學生模型部署的方式方法和技巧。

業(yè)務理解與應用參賽者需要理解信用貸款的業(yè)務背景，將分析結果應用于信用風險評估和貸款決策中。強調(diào)將數(shù)據(jù)分析與業(yè)務需求相結合的重要性，教授學生如何將分析結果轉化為業(yè)務決策。培養(yǎng)學生將數(shù)據(jù)分析與業(yè)務需求相結合的能力，理解信用貸款的業(yè)務背景。

通過以上對應關系分析，可以看出金融數(shù)據(jù)分析競賽是教學內(nèi)容的實際應用和深化，有助于學生將理論知識轉化為解決實際問題的能力。同時，競賽也可以作為檢驗教學效果和學生綜合能力的一個重要手段。

2.2 教學方法改進

在教學中大力推廣項目驅動（PBL）、問題導向、團隊導向學習（TBL）[7]小組合作等多元融合教學模式。小組合作學習法是競賽催生的有效教學方式，競賽以團隊形式開展，教師依此組織學生分組協(xié)作，模擬競賽團隊架構。在數(shù)據(jù)分析與挖掘課程實踐中，教師以競賽真題為項目素材，組織學生分組開展實踐，各小組分別承擔數(shù)據(jù)處理和可視化、特征工程構建、模型構建與評估、報告撰寫等任務，成員間密切溝通、優(yōu)勢互補，共同完成項目。這種方式不僅提升學生團隊協(xié)作能力，還通過小組間的競爭氛圍，激發(fā)學生創(chuàng)新思維，促使他們在合作中探索更優(yōu)解決方案，全方位提升教學效果。同時，采用線上線下混合教學模式，線上利用學習平臺進行理論學習和討論，線下開展實踐操作和深度研討，實現(xiàn)教學資源的優(yōu)化配置和教學活動的高效開展。

2.3 實踐環(huán)節(jié)強化

重視實踐環(huán)節(jié)，依托競賽搭建多層級實踐平臺。設立金融科技實驗室，配備專業(yè)服務器、金融數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)分析軟件等先進設備，為學生提供日常競賽訓練與課程實踐環(huán)境。積極拓展校外實踐基地，與多家知名金融機構合作，選派優(yōu)秀學生團隊參與企業(yè)真實項目競賽，學生深入企業(yè)，接觸真實客戶數(shù)據(jù)、業(yè)務流程與市場需求，將校內(nèi)所學知識技能應用于實戰(zhàn)，提升解決實際問題能力。競賽任務緊密關聯(lián)課程實踐環(huán)節(jié)核心目標，促使學生在競賽高壓環(huán)境下深化對實踐技能的掌握，提升解決復雜問題的能力。

2.4 實踐結果評估

競賽對學生能力的提升。在競賽中，學生面對復雜金融業(yè)務場景，首先運用扎實金融知識解讀業(yè)務需求，選取關鍵數(shù)據(jù)指標；再憑借數(shù)據(jù)分析與編程能力對海量金融數(shù)據(jù)進行處理、建模；遇到模型效果不佳等問題時，激發(fā)創(chuàng)新思維調(diào)整算法或引入新變量；整個過程依托團隊成員緊密協(xié)作，分工完成數(shù)據(jù)處理、模型搭建、報告撰寫等任務，實現(xiàn)能力培養(yǎng)閉環(huán)，與課程目標高度契合。通過對比參賽學生前后能力變化，發(fā)現(xiàn)學生專業(yè)知識掌握更為扎實深入，在金融數(shù)據(jù)分析、智能技術應用等核心領域成績顯著提升；實踐能力實現(xiàn)質的飛躍，能獨立完成復雜金融數(shù)據(jù)分析項目，熟練開發(fā)智能金融應用模型；創(chuàng)新思維活躍度大幅增強，在金融科技前沿課題研究與創(chuàng)新實踐中表現(xiàn)出色[8]。

競賽對課程建設的推動作用。金融數(shù)據(jù)分析競賽緊跟行業(yè)脈搏，常以最新金融科技應用、前沿數(shù)據(jù)分析方法為主題，這些競賽主題與任務促使教師及時關注行業(yè)前沿，將最新知識成果融入課程教學，更新課程內(nèi)容體系，使課程內(nèi)容緊扣時代發(fā)展，保持與行業(yè)需求同步，讓學生所學知識不落伍，為未來職業(yè)發(fā)展搶占先機[9]。同時參賽學生反饋與教師教學反思彰顯競賽對課程建設的積極影響，課程教學方法得以革新，項目式、案例式教學應用更為廣泛深入；教學資源也得到極大豐富，積累大量優(yōu)質案例、數(shù)據(jù)集與項目經(jīng)驗，課程建設與行業(yè)需求契合度顯著提升。

3 教學改革建議

3.1 課程內(nèi)容改革建議

引入競賽案例：在課堂教學中，將金融數(shù)據(jù)分析競賽中的實際案例融入課程內(nèi)容，例如，在風險評估課程中引入信用風險建模競賽案例，讓學生了解如何運用所學知識解決實際問題，通過分析競賽案例，學生可以掌握數(shù)據(jù)分析、特征工程、模型構建與評估等關鍵技能，既能提高課程的實用性和針對性，又能提升學生的積極性和實戰(zhàn)能力。

更新課程結構：根據(jù)競賽要求和行業(yè)發(fā)展趨勢，調(diào)整更新課程結構，增加與競賽相關的課程模塊。例如，增設“量化投資”“區(qū)塊鏈金融”課程模塊，涵蓋量化交易投資策略、預測與優(yōu)化等內(nèi)容，使學生能夠更好地參與預測類競賽。同時，強化金融風險分析、數(shù)據(jù)分析與挖掘等基礎課程，教授學生如何利用大數(shù)據(jù)分析進行綜合風險評估，為學生參加各類競賽打下堅實的基礎。

強化實踐教學：增加實踐環(huán)節(jié)在課程中的比重，如設置專門的競賽項目實踐課程，讓學生在教師指導下，針對競賽題目進行數(shù)據(jù)分析、模型構建和優(yōu)化。通過實踐教學，學生可以將理論知識與實際操作相結合，提高解決復雜問題的能力，增強課程的實踐性和創(chuàng)新性。

3.2 學習形式創(chuàng)新建議

項目式學習：采用項目式學習方式，將競賽項目作為學習的核心，學生圍繞項目開展自主學習和團隊合作，在團隊項目環(huán)節(jié)，實際操作解決復雜的金融數(shù)據(jù)分析問題，提升團隊合作能力和項目管理經(jīng)驗。例如，在“智能投資顧問創(chuàng)新競賽”項目中，學生需要進行市場調(diào)研、需求分析、系統(tǒng)設計、開發(fā)測試、部署驗證等，通過完成項目建設任務，可以全面提升學生的專業(yè)素養(yǎng)和實踐能力。

翻轉課堂：通過課堂上教師和學生身份翻轉的教學模式，即學生在課前通過收集閱讀資料、觀看在線視頻等方式自主學習理論知識，學生在課堂上分組協(xié)作上講臺進行討論、答疑和實踐操作，老師旁聽和提問的方式。例如，在金融大數(shù)據(jù)分析與應用課程中，學生課前學習數(shù)據(jù)挖掘算法理論，課堂上則進行數(shù)據(jù)分析和算法實現(xiàn)，老師進行提問并作最終點評，通過翻轉課堂方式提高課堂的互動性和學生的參與度。

線上線下混合學習：在教學過程中，結合線上教學資源和線下教學活動，為學生提供多樣化的學習方式。線上學習平臺可以提供豐富的教學資源，如競賽案例庫、數(shù)據(jù)分析工具教程等，學生可以根據(jù)自己的學習進度和興趣進行個性化學習；線下則組織競賽經(jīng)驗分享會、專家講座等活動，為學生提供與行業(yè)專家和優(yōu)秀選手交流的機會，拓寬學生的視野，激發(fā)學生學習動力。

4 結論

本研究系統(tǒng)地分析了智能金融專業(yè)課程現(xiàn)狀、教學方法與競賽融合實踐，提出了引入競賽案例、更新課程結構、強化實踐教學等課程改革建議，同時提出了項目式學習、翻轉課堂、線上線下混合學習的創(chuàng)新學習形式，為智能金融專業(yè)教學提供了新的理論視角和方法論指導，為高校智能金融專業(yè)的課程設置、教學方法改進以及競賽與教學融合提供了具體可行的方案。未來，智能金融專業(yè)教育需繼續(xù)深化教學改革，加強師資隊伍建設，與行業(yè)保持緊密聯(lián)系，確保教學內(nèi)容的前瞻性和實用性，為金融科技產(chǎn)業(yè)的持續(xù)繁榮提供堅實的人才保障。

參考文獻

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