交叉学科课程金融数据挖掘教学探索与实践

梁循

摘  要：提升交叉学科课程质量对于跨领域人才的培养有着至关重要的作用，而交叉学科课程往往会因为内容繁杂，难以把握教学深度而成为学生眼中的“水课”。因此，文章以中国人民大学“金融数据挖掘”这门交叉学科课程为例，介绍了如何将这一类交叉学科课程在教学内容与教学模式两个方向上进行革新。一方面通过优化课程体系，细化课程内容，让学生学习更有深度，更前沿，更有应用意义的知识，另一方面通过进阶式学习、互动教学与适应性指导，让学生在能力所及之处体验有挑战的学术科研，在不断接受挑战的同时感受学习的乐趣。通过教学改革，不仅可以使得学生在学习与实践的过程中能够突破自我，更快地投入学术性的养成，也为教师的教学工作提供了启发，为交叉学科课程的授课方式提供了新思路。

关键词：交叉学科;金融数据挖掘;教学改革

中图分类号：G642       文献标志码：A         文章编号：2096-000X（2020）24-0114-04

Abstract： Improving the quality of interdisciplinary courses plays an important role in the cultivation of interdisciplinary talents， and interdisciplinary courses often become "water courses" in the eyes of students because of their complicated contents and difficult to grasp the depth of teaching. Therefore， this paper takes the interdisciplinary course of "Financial Data Mining" of Renmin University of China as an example to introduce how to innovate this interdisciplinary course in two directions of teaching content and teaching mode. On the one hand， students can learn more in-depth， more cutting-edge and more applicable knowledgeby optimizing the course system and refining the course content. On the other hand，students can experience challenging academic research in places where they can reach， and experience the fun of learning while constantly accepting challengesthrough advanced learning， interactive teaching and adaptive guidance. Through the teaching reform， not only can students break through themselves in the process of learning and practice， and invest in the cultivation of academic faster， but also provide inspiration for teachers' teaching work， and provide new ideas for the teaching methods of interdisciplinary courses.

Keywords： interdisciplinary; financial data mining; teaching reform

金融數据挖掘课程是将计算机类学科的数据挖掘知识和金融类学科的金融市场相关理念相融合的一门交叉学科课程[1]，是跨学科教学的典型实践，而当下，多学科交叉人才也是高等教育的人才培养目标之一，学校鼓励学生辅修课程，更鼓励学生选修高质量的交叉学科课程，因此提高交叉学科课程质量对于培养跨领域人才有着至关重要的作用[2]。

但是目前，多学科交叉课程往往容易出现“样样都涉及、样样都不精”的问题，由于多学科课程内容繁杂，难以把握教学深度，很容易成为学生眼中的“水课”，让学生误以为交叉学科课程是学术要求低，实用性不强的课程。自2018年6月新时代全国高校本科教育工作会议召开开始，各个高校也在不断推进育人理念更新，力争深化本科教育教学改革，让本科课程更有意义、更有深度。

通过多年针对“金融数据挖掘”课程理念研究以及对不同学院学生的教学经验的总结，作者认为交叉学科课程应该在教学内容，教学模式两个方向上进行革新，一方面通过优化课程体系，细化课程内容，让学生学习更有深度，更前沿，更有应用意义的知识，另一方面通过改革教学模式，通过互动教学和针对指导，让学生在现有知识的基础上进行实践创新，在能力所及之处体验有挑战的学术科研，通过进阶式学习，让学生在不断接受挑战的同时感受学习的乐趣，通过初步对科研的接触，帮助学生找到未来的发展方向，并将多学科交叉课程打造成为高质量的“金课”。

一、课程内容设计创新，优化课程体系

金融数据挖掘课程从字面上理解即是利用数据挖掘的技术解决金融市场问题，若完全从金融市场切入，抓住学生对于金融数据分析的兴趣，难免造成对于数据挖掘的理论技术的忽视，完全地从金融中出发再到金融中去的思路往往会让学生忽视技术的关键作用，仅仅使得学生知识对于金融数据挖掘有了一个大方向的把握，这种内容的设计让学生难以从技术角度进行理论创新，只能学习已有的案例，难以在学术科研中真正做到创新思考。金融数据挖掘课程虽然为应用类课程，但是更应该技术应用两手都要抓，因此，要以创新学习为中心，从技术与应用两个方面出发，认识到只有掌握了技术基础才能在应用中更好地实践拓展。

对于课程内容的设计主要从数据挖掘技术和金融市场应用两个方面入手，将关键技术放在前，将具体应用放在后，防止了技术与应用两者都难以深入的情况，并以此为基础将教学内容主要分为三个模块，其中，前两个模块为理论学习模块，最后一个模块为应用模块，根据进阶式的学习理念，对于理论学习模块的设计考虑了学习难度的进阶，让学生由浅入深，从基础入门知识的学习延申到前沿模型的学习。

首先，第一个模块内容是传统的数据挖掘理论与实现方法，这一部分内容属于该门课程的理论基础，整体难度适中。该模块从数据挖掘的方法讲起，主要介绍数据的数据清洗、预处理以及简单的分类和聚类模型，适合数据挖掘的入门学习，让学生从根本上理解数据挖掘是做什么的，需要如何操作，以及理解简单的数据挖掘的算法理念，让未接触过数据挖掘的学生对整体数据挖掘的思路有一个宏观把控，有助于学生在下一阶段的深入学习，避免了前期学习流于表面，后期学习难以深入的现象出现。

其次，第二个模块内容是前沿的数据挖掘理论与算法，该部分内容相比第一模块的内容有了一个难度上的提升，更多地涉及到数据挖掘的本质理念，模型的复杂度相比第一模块有所增加，但模型的应用广泛程度也有所提高。该模块的内容对于学生的数学基础有一定的要求，作为面向理工科学生开设的课程，该模块的内容是在上一阶段的学习基础上对学生们提出的一个挑战，是学生通过认真学习探讨可以攻克的一个小难题，该模块内容是数据挖掘的进阶学习，旨在让学生更深入地了解数据挖掘技术，通过对技术的深入学习，可以扩充学生的技术知识储备，让学生具备在技术上创新的能力，无论是处于应用角度，还是学术科研角度，对于学习数据挖掘技术的理工科学生来讲，掌握这一模块的内容是必要的。

最后，一个模块的内容是将数据挖掘运用到金融市场中，从银行、保险、证券等多个金融领域的应用场景出发，用案例分析的方法对不同金融场景的数据挖掘技术进行介绍，通过对目前实际应用中的商业模式的分析，让学生了解目前金融行业的数据挖掘应用理念与实际运用情况。在这一模块的学习中，要鼓励同学阅读相关金融场景下的应用论文，通过自己的尝试，初步掌握实际动手操作的能力，能够解决小规模的金融市场数据分析问题。让学生通过对这一模块内容的学习实现从理论到实践的过度，将前两个模块所学习的理论模型与算法应用到实际的案例中，从而提升学生的实际动手能力，避免纸上谈兵。

通过这三个模块的课程内容设计，可以让整体课程的思维脉络更加清晰，让学生由浅入深地了解数据挖掘的基础知识，从理论层面到实际应用，完成自己的金融数据分析课题。模块化的内容设计不仅让教学思路更清晰，同时也实现了学生在学习过程中的进阶性。

此外，在教学内容方面，通过讲授或潜移默化地讲授正在做的国家社科重大和自科重点项目的内容，包括“大数据驱动的社交网络舆情主题图谱构建及调控策略研究”“基于社会网络计算的企业舆情管理新理论新方法”等项目的研究，以国家前沿问题为导向，引出了诸多学术思考与科研思路，能够帮助学生树立深入看待问题，思考问题，解决问题的科研思维模式，有助于培养学生的学术前沿敏感度。让学生利用课堂所学实际解决重大项目的研究问题，接触前沿知识和国家关心的重大需求，初步对科研领域有所涉足，以社会热点及科技前沿激发学生兴趣;进一步引导新生思考与挖掘社会表象背后的科学逻辑;更进一步引导新生参与国家重点项目建设，帮助学生找到未来的发展方向，以适应国家对于本科生的学术研究能力的要求，切实做到了凭借自身丰富的国家社科重大以及国家自科重点项目研究的经验和多年从事一线学术研究的优势，根据国家重大需求，为国家培养优秀人才。

二、课程教学方式方法探索，改革教学模式

金融数据挖掘作为一门以应用和技术为主的课程，在教学模式方面的改革，除了让学生学习数据挖掘技术和金融市场的数据挖掘应用以外，主要有两点教学目标，一方面是为了让学生能够主动学习知识，学会主动解决问题，克服挑战，另一方面是为了让培养学生的动手能力和科研能力，在科研实践的过程中学会质疑，学会创新。

因此，在教学模式方面，考虑从考核方式、教学方法、教学理念、指导方式四个方面对现有的教学体系进行改革。

（一）模块性总结、阶段性考核

划分模块的课程内容设计让学生在这一门课程的学习中实现了从入门到深入，从理论到实践的过程，模块之间层层递进，密切相关，为适应这种进阶式的学习模式，选择采用模块性总结的方式，在每一模块内容结束后，对该模块的知识进行一个系统性的总结，让学生在学完一学期的课程后能够从更加宏观的角度理解这门课程，更加清晰地掌握课程的整体脉络，对整个课程的思路有一个更加完整全面的认识。由于课程的设置存在一定的难度，尤其是在第二个模块的模型学习中，因此，选择采用阶段性考核的方式，通过在每一模块结束后设置随堂考核的方法，督促学生能够主动学习理解模型与算法，自主克服学习上的困难，完成课程中的小挑战，在一定程度上能够培养学生的主动学习能力，让学生真正能够通过这门课学到知识，学会知识，提升能力。

这种考核方式适用于进阶式的课程模块设计方法，通过给学生设置有一定难度但又可以完成的挑戰，激发学生的主观能动性，让学生在突破挑战的过程中体会成就感，更有学习的热情。

（二）互动式教学方法

互动式的课堂是目前各高校逐步推行的教学方法，多所学校也通过引入电子信息设备的方式辅助推动互动式课堂的构建。金融信息挖掘是一门以应用和技术为主的课程，提高学生的课堂参与度，让学生在课堂上多思考，多互动必不可少，根据课程的模块内容，将互动式课堂分为两个部分，一方面是在课程的前两个模块，主要让学生学习数据挖掘的相关理论知识，以教师讲课为重点，互动内容主要体现在学生在课堂上的教学过程中与教师进行互动;另一方面的互动主要体现在课程的最后一个模块，即应用模块，在这一部分的学习中，教师主要处于一个引导的地位，学生的理解和思考应该占课堂的主要部分。

在前两个模块的教学中，教师是主导，互动体现在学生参与到课堂教学中来，通过在课堂上回答教师提出的问题，或者在教师的引导下主动提出问题，进行主动的思考，成为课堂的一份子而不是旁观者。在最后一个模块，学生为主导，互动体现在学生自主学习，自主讨论，自主研究，学生通过自主学习相关科研论文，自主讨论展示自己的想法，自主实践研究算法的实现与应用，真正实现以学生为课堂的主导，教师提供引导以及辅导帮助。

（三）研究式的教学理念

我认为，真正让学生学有所得的课程是将课堂所学迁移到学术领域的课程，计算机领域的技术发展速度快，研究前沿更新快，对于高年级的本科生，只学习课堂中老旧的基础知识与算法，难以提高学生的学术敏感性与科研能力，无法在学术层面与科研领域让学生真正获益。

因此，在这门课程中，为真正提高学生的科研能力，帮助学生进行科研选题，我提倡让学生阅读学术论文，我通过初步筛选，选择研究内容新颖，学术水平较高且本科学生通过自学能够读懂的论文，提供给学生大量的选择，并让学生根据自己感兴趣的研究方向从中自选，每人选择一至两篇论文。在完成论文阅读后，我鼓励学生在课堂上分享自己阅读的论文，并在论文的基础上提出自己的想法，这样一方面可以提高学生做学术汇报的能力，另一方面也可以督促学生认真阅读论文并进行自主思考。同时，我也会邀请我有丰富科研经验的研究生学生和我一同对学生们的想法思路进行指导，帮助同学们分析想法的创新性与可行性等。

而仅仅纸上谈兵是不够的，我还提倡让同学们真正通过实践来验证自己的想法，实际编程来实现论文中的算法，把自己的想法用代码的形式表达出来，并写成课程小论文，让学生通过自己的探索完成一个完整的学术论文写作过程，初步了解学术研究思维，了解学术论文写作方法。

（四）适应性的指导

在学生指导方面，我将课上课下指导与线上线下指导相结合，在课堂是及时对同学们的问题进行解答，在讨论展示环节，我会根据不同学生所选择的兴趣方向给予有针对性的指导。在下课后，若同学们有问题尚未解决，我也会留在教室和学生一起探讨。

除了在课堂上和下课后给学生提供指导以外，我还将我的办公室地址和邮箱告知给学生，让学生在遇到问题或困难时可以及时与我取得联系，和我面对面交流，高效解决问题。我还和同学们直接建立了微信群，和学生搭建了线上联系，在微信群中和同学们探讨问题。

此外，在这门本科课程中，我引入了两名我的优秀研究生参与教学，一方面研究生同学勤奋刻苦的钻研精神可以给本科生树立榜样，带他们初步认识学术生活，另一方面考虑到本科生在初次进行科研实践中可能会面临多种困难，而研究生往往在这一方面有着丰富的实践操作经验，可以给本科生提供算法以及学术经验上的帮助，有助于学生高效率高质量地完成算法设计与实验，为日后的学术研究奠定了良好的基础。

三、育人之本，在于立德铸魂

以推动本科生教育质量为目标，通过多年的一线教育与科研经验总结，我将“金融数据挖掘”这一交叉学科课程在课程体系和教学模式两个方面进行改革，一方面使得学生在学习与实践的过程中能够突破自我，更快地投入学术性的养成;另一方面也为教师的教学工作提供了启发，为交叉学科课程的授课方式提供了新思路。

在教学中，我深知，教师不仅仅是知识的传授者，更是学生做人的榜样，因此，我坚信要以立德树人为教育核心，用自身的学术精神与科研情怀去带动学生的学习热情，以国家重大需求为培养方向，以人才的适应性培养为教学方式，做好本科生专业教育，帮助学生点燃学术理想，为学生未来的方向提供更多的选择。大学的本科教育是為国家培养优秀的专业化人才的关键，大力推动本科人才培养，推进本科教育改革，有助于培养本科生的科研精神、创新能力、刻苦品质和批判思维，促进本科生的学术化、前沿化、个性化和专业化发展。

参考文献：

[1]张宇敬，安英博，秦响应.多学科交叉融合的金融数据挖掘与分析工程人才培养模式[J].新西部，2019（11）：132-133.

[2]马云.“计算机类+X”复合应用型人才培养实践[J].科技资讯，2019，17（25）：164-165.