高职院校金融大数据应用课程实践教学改革探索

2022-02-06□邢翀

产业与科技论坛 2022年11期

□邢翀

对于高职院校教育教学工作来讲，课程教学是人才培养工作的核心要素，所以在实际教学过程中，课程教学质量直接决定最终的人才培养质量。在当前高职院校进行金融大数据应用课程教学改革工作的过程中，需要将教学改革成果真正落实到课程建设工作当中，并且基于新课程改革工作背景下所提出的教学改革工作要求，将教学工作实现真正现代化转变，以激发学生学习潜能和创新潜能为教学目标开展新时期背景下的教学工作。

一、高职院校金融大数据应用课程的特色

(一)具有鲜明的经济特色。因为对于经济类的高职院校来讲，所开设的金融大数据应用专业会增设金融学以及经济学和大数据等相关课程，所以在此过程中主要是为了让学生对金融基本理论及金融工作思维方式进行掌握。相比较于非经济类的高职院校金融大数据应用课程来讲，在高职院校开展金融大数据应用课程，更加强调的是通过大数据方法对经济类问题以及金融问题进行解决，从而获得在经济特色领域当中发展的竞争力。所以，对于金融大数据应用课程来讲，课程体系以及教学案例和资源投入以及人才培养等都具有非常鲜明的经济以及大数据特色。

(二)项目实践更加丰富。相较于传统的制造业以及服务业来讲，经济类的金融大数据应用专业更加注重对资源的应用以及信息流通的作用。对于基于大数据技术的金融专业以及金融行业来讲，所获取的信息来源更加广泛，而且数据本身的维度也更加多样化，在进行数据信息处理时，工作难度以及复杂程度相较于过去都要更高，针对信息数据的应用也有更多的场景。所以在经济类高级院校开展金融大数据应用课程教学工作时，应当重点突出实践教学工作特色，而且增加多类型以及多元化的教学案例讲解和项目实践，使学生的理论能力与实践能力同步提升。

(三)启发性的课堂互动。相比较于传统的理工类高校来讲高职院校，在开展教育教学工作时，对校园文化氛围的构建是更加注重的，所以在学习的过程中学生因为身处于更加活跃的校园文化氛围当中，对于学习的兴趣会加大提升，而且更加倾向于进行探讨性学习。同时在课堂上学习的过程中，学生本身会更加活跃，而且教师所营造的课堂氛围也非常轻松，所以学生针对金融问题的敏感性会大大增加，在问题解决的过程中也会更加追求时效。

二、金融大数据应用课程教学工作中存在的问题

(一)人才培养定位错误。对于高职院校来讲，开展金融大数据应用课程教学最主要的目的是培养大数据专业的相关人才，让学生能够基于大数据技术对金融问题进行分析以及解决和研究。同时对于经济类高级院校来讲，除了拥有非常鲜明的经济特色之外，在教育教学工作中人才培养工作还可以分为创新型以及研究型和应用型这种不同的人才培养。针对这种不同的人才培养层次，在教学过程中所应用的培养模式也是大不相同的。有些人才培养工作更加注重于理论教学，而有些培养工作更加注重实验教学。但对于当前的部分高职院校来讲，在开展人才培养工作是大多数都是基于统一的培养工作目标以及培养工作方法开展教学工作的，并没有针对培养工作进行侧重以及分类。所以许多学生在学习过程中自身的优势以及潜能并没有得到真正激发，也没有进行针对性的培养，学生的许多天赋都被埋没。还有就是在教育教学工作过程中，人才培养定位的缺失，最主要体现就是部分高级院校所处的地区自身经济以及社会发展需求，对金融大数据应用人才的需求量并不高，同时需求质量也并不高，所以在人才培养的过程中，并没有真正基于地区经济发展要求和地区行业发展要求对人才培养进行定位。这也就是在实际教育教学工作过程中，人才培养与社会脱节并缺乏市场需求调研的最主要体现。

(二)系统性的理论知识内容缺乏。对于经济类的高职院校来讲，开展金融大数据应用课程的时间比较短，而且许多高等院校本身缺乏相应的教学背景，所以无论是课程设计还是教师团队组建都缺乏一定的实力。对于当前大部分的高职院校来讲，开设金融大数据应用专业课程教学工作时所需要的专业教师大多数都来自计算机以及信息管理等相关专业，这些教师本身的数据科学，技术能力比较强，但是自身与金融有关的理论知识并不是非常深厚。而且对于大数据专业来讲，在课程设计过程中，相比较于传统课程来讲，更加强调数据科学，所以若是没有进行综合设计，那么可能就会忽略高职院校金融教学工作的特色。这也是在当前高职院校开展金融大数据应用专业教学工作时，理论工作偏弱的最主要原因。

(三)项目实践缺乏专业性。对于金融大数据应用来讲，在实践教学的过程中，需要拥有相应的大数据平台以及数据算法作为支撑，然后对整个项目进行模拟实践，这样才能够获得更好的教学效果。但是从当前的高职院校实践教学工作准备情况来看，许多学校因自身的资金原因或者是自身的教学设施原因，并没有构建大数据平台，也没有采用更加先进的数据算法。还有部分学校虽然投入了大量的人力物力及资金等进行大数据平台的构建，但是并没有结合当前金融大数据应用专业实际发展需要构建大数据平台，所以不能够实现针对性的金融大数据应用实践教学。

三、高职院校金融大数据应用课程教学改革实践措施

(一)更新教学理念并提高教学体系系统性。对于经济类高级院校金融大数据应用课程教学工作来讲，基于人才培养工作目标，应当对教学计划进行系统性完善。需要以教学工作目标为基础，对金融大数据应用课程进行精准定位，例如在金融大数据应用课程教学中，大数据技术的专业教学工作是在整个培养方案框架当中属于应用实践环节的。所以相比教育金融课程来讲，大数据技术课程更加侧重于数据处理以及模型算法等相关教学内容。正因为如此在开展实际教学工作过程中，应当对每一门课程以及整体课程进行分类，并用精准定位理论与实践应当做到全面注重并充分融合。

(二)提高教学特色。在高职院校教育教学工作发展过程中，应当立足于高职院校发展的基本属性，然后突出经济类专业教学工作优势。在实际教学过程中，相比较于传统教学工作来讲，除了需要在当前时代背景下注重对学生知识面广度的提升，同时还需要增加对大数据课程深度的探讨。所以在教学工作过程中，经济类专业知识以及金融类专业知识应当贯穿在大数据课程的全过程当中，虽然在教学过程中有独立的金融学相关经济类课程，但是因为讲课教师大多数都是经济类的以及金融类的专业教师，所以自身并无数据处理以及大数据应用等相关技术知识储备，在课程教学过程中也更多偏向于基础理论教学，无法实现理论与实践的融合。所以在与学生交流过程中也能够发现，对于经济类高级院校所开展的金融大数据应用课程教学工作来讲，经济金融知识和大数据知识两者之间是相互割裂的，并没有实现有效融合，所以在开设大数据专业课程当中，应当对经济金融类理论知识进行融入，保证经济金融特色与大数据特色相融合。

(三)增加教学方法实践性。在教学过程中，教学工作可以分为理论与实践教学，对于金融大数据应用课程教学工作来讲，在实践教学过程中将实践教学又分为案例与项目实践这两种。项目教学属于是一种主动性的教学方法旨在针对问题进行解决，而案例教学属于是被动性的一种学习方法。对于高职院校开展金融大数据应用课程来讲，实践教学工作设置的教学比例不能够低于50%。以大数据技术及模型算法教学工作为例，在教学过程中如果仅是进行技术讲解，那么教学会比较晦涩，所以需要通过案例教学及项目实践对所讲解的模型算法以及技术等进行实践应用和案例探讨，这样才能够让学生拥有更深刻的体会以及理解。所以对于金融大数据应用课程教学中的案例教学工作模块需要进行全面优化，需要在教学过程中增添更多的大数据综合实训案例，使学生能够对金融大数据的实际应用场景以及应用特征和应用方法进行更深层次的掌握。同时还需要对项目实践模块进行优化调整基于金融问题构建相应的场景，然后让学生自主地进行数据的采集以及模型的选择，然后对金融类问题通过大数据技术进行实践分析与解决。

(四)科学的教学评价。在传统的教学评价环节，大多数是针对教师教学过程中学生所获得的成绩进行评价，然后成绩是以纸面形式考试为基础获得的，这种教学评价模式，虽然在一定程度上能够体现学生的实际学习水平以及教师的教学水平，但是并不能够真正反映学生的综合素质。所以在新时期背景下，基于金融大数据应用课程教学改革工作，教学评价工作也应当更加全面，在教学过程中开展阶段性评价，使学生的日常行为表现以及实践教学学习成果都能够获得公平评价。