学科交叉背景下金融数据分析技术课程的教学创新

李广明

（上海立信会计金融学院，上海 201209）

新业态、新模式、新技术在社会生产实践中的迅速发展，促使对复合型人才的需求显著增加。多学科交叉复合类课程在引导学生构建多元化的知识结构、搭建学科知识连接方面发挥着重要作用[1-4]。

本文立足金融数据分析技术课程教学目标，深度剖析课程教学中的问题及其成因，基于学习者学习兴趣和行为模式，以知识“点、线、面”多层次、多维度融合为内涵，重构教学目标、内容、模式，为以新技术、新模式优化传统教学内容提供教学模式设计策略。

1 课程概况和教学要求

金融数据分析技术属于典型的学科交叉类课程，融合了计算机、统计学、金融业务等知识，要求学生可以金融数据为分析对象，结合金融业务模型，综合运用数据分析技术，分析预测数据变化所反映的业务变化，支持投资决策，对学生的学习基础、学习能力、实践能力有较高的要求[5]。

金融数据分析技术课程旨在培养学生的核心价值观和责任感，其在全面掌握课程教学目标、教学内容和教学要求的基础上，能够理解和应用金融工程原理和方法分析金融数据的变化趋势，并提供投资决策支持建议。通过对课程的学习，学生能够深入了解企业实际岗位需求与教学内容的对应关系，制定明确的课程学习路线，规划职业发展路径。

2 课程教学存在的问题

2.1 学生学习内生动力不足

学生学习的内生动力不足。学情调研显示约有1/3 的学生对金融数据分析技术课程缺少基本的认知，不清楚学习目标和作用；有1/4 的学生不了解金融数据分析技术课程的总体框架，对教学内容的理解零散化、碎片化。

2.2 教学与实践应用结合不紧密

课堂教学与实践应用的有效衔接和实际案例的有机融入是提升教学效果的重要措施。但是，在教学过程中存在学生对于真实案例的接受度不高、参与不足、认识不深入等问题，导致理论与应用之间的连接不紧密。

2.3 课程特色不鲜明

课程涉及金融工程、数据分析技术、计算机技术等知识，需要系统化区分传统的金融工程和数据分析技术，突出课程特色，明确教学内容和实际应用的结合点，并以此为核心组织教学过程。而实际上，课程中的多学科结合点并不清晰，系统性不足，导致教学内容比较松散，底层的逻辑结构没有体现出来。

3 课程教学的创新思路及举措

针对教学中存在的问题，根据学习的阶段性特征，基于学习行为理论，提出了“层次递进式教学目标、星型结构拓展教学内容、基于BOPPPS 方法重塑教学模式、建立多元化学习效果评价体系”的教学创新举措，实现课程教学与专业教育、特色育人、实践创新紧密联系的“三联”目标，全面解决教学中的难点问题。

3.1 教学目标重构，建立“点线面纵深的三级能力递进式”目标体系

重点突出高阶性、创新性、挑战度的“两性一度”内涵，结合学生的学习发展规律，设计融专业知识、实践能力发展于一体的“点线面纵深三级递进式”教学目标体系，推动学生提升学习主动性，促进教学目标和实践应用的阶段性有序结合[6]。

第一阶段为夯实基础，聚焦课程学习基础的建设，包括前序知识、关联知识等。根据“两性一度”要求，设置高阶性、创新性、挑战度要求。教学设计需要充分考虑课程的知识关联，注重知识的全面性，对于知识的运用和能力的发展方面不需要有过多的要求。内容设置需要突出与其他学科的融合点，注重新业务、新方法、新工具的融入。

第二阶段主要任务为能力提升，包括知识掌握、方法运用、实践应用等方面。在掌握基础知识后，学生基本建立了进一步学习的认知框架，对课程总体目标和要求有了更为清晰的认识，学习方向和内容更加明确。通过逐步在教学实践中增加带有思考性、演变性、泛化性的内容，进而使学生由知识理解和掌握过渡到知识应用环节。

第三阶段为能力发展，需要制定更多创新性、发展性的目标，教学目标注重与企业具体实践应用的结合、具体技术和方法的融入，提升学生创新性运用知识的能力。

在金融数据分析中，根据学生的学习基础，制定了基础性、提升性和发展性的目标。在基础阶段，设计掌握数据分析技术在金融工程中的应用模式、传统金融模型与基于数据模型的金融分析方法之间的区别、联系、侧重点等教学目标，使学生加深对关联知识的理解和掌握[7]。在能力提升阶段，培养学生深入了解传统金融模型，基于业务特征和数据特征提出数据分析策略，能够根据实际需要提出解决策略的能力。在能力发展阶段，能够根据实际要求，应用贴近实际的数据，通过对教学案例的修改完善，结合业务实际需求，建立具有较强适应性策略的教学目标[8]。

3.2 教学内容重构，建立“核心+多维拓展”的星型空间知识结构

多学科交叉类课程的教学内容设计必须符合知识连接、方法融合、能力综合的特点，因此，从多维度视角出发，系统融合多学科知识显得尤为重要。建立以课程内容为核心，包括能力、知识、应用3 个支持维度的教学内容组织体系[9]，使得教学内容不仅限于概念、定义、公式等基本知识，还有机融入了应用能力和实践能力的塑造，多维度地支持教学目标的实现，引导教学方法的选取，实现学生知识内容掌握和实践应用的同步提升。

多学科交叉课程与单一学科课程有着明显的区别，其更加注重实践应用与理论知识的融合，强调对多学科知识的灵活运用。

首先，选择知识聚合要素作为教学内容组织的维度。在指导教学的维度下设计相应的学习内容，确保教学内容能够经过合理的组织和布局，使学生能够更好地理解和掌握知识。

其次，根据阶段性教学目标和维度学习内容，按照维度之间的交叉点设计和开发可拆分、组合的教学模块。教师可以根据学生的学习兴趣和学习进度，灵活地组合各个知识模块，以此达到整体教学目标。

在金融数据分析技术的教学实践中，根据数据分析对金融决策支持的总体目标，建立理解、掌握、运用的能力维度。同时通过知识点、案例、实践拓展的应用维度，以及知识、模型、算法、建模的知识维度，支持课程总体教学目标。

3.3 教学模式重构，建立基于BOPPPS 模式的混合式教学形态

混合式教学已经成为课程发展的重要方向[10]。以BOPPPS 为主要形态的混合式教学模式可培养学生基于金融工程理论，运用数据分析方法解决金融领域中典型问题的能力。基于BOPPPS 思想，结合学生学习基础设计BOPPPS导向的教学过程如下。

第一步：学习目标。教师做好学情分析以及对教学目标、内容分析、教学专题设计、线上教学内容的设计与更新、线下教学内容的安排与衔接。

第二步：课前摸底。上课前，学生按照教师要求，学习和教学主题相关的资料，教师以发布讨论的形式与学生沟通，了解学生的学习基础和能力。

第三步：参与式学习。教师根据教学计划安排，通过分组讨论、专题研讨、案例分析等形式充分激发学生的学习热情，引导学生积极参与学习活动，使学生提升对所学内容的理解程度，同时也强化对学生语言表达和沟通能力的塑造[11]。

第四步：测验。教师通过网络学习平台发布小测验，检验学生课堂和自主学习的情况，发现存在的问题，以便有针对性地开展教学活动[12]。

第五步：反思。教师引导学生对学习效果做出自我评价，审视自己是否达成了教学目标。课后，教师根据学生反馈的各种问题，通过网络学习平台进一步交流、解答[12]。

3.4 评价模式重构，建成多元效果评价机制

基于多目标（知识目标，能力目标，价值目标）、多方式（定量与定性相结合，形成性与结果性相结合）、多主体（学生自评，生生互评，教师评价）的多元化学习效果评价体系，从学习质量、知识掌握、课程认知、学习动力几个维度进行评估。其中学习质量反映学生的学习效果与课堂参与成效，知识掌握主要考查学生对于知识、方法、工具的理解和运用程度[13-14]，课程认知评估学生对于课程定位、课程与岗位衔接的理解，学习动力反映学生主动参与学习的积极性。效果评估是一个循环迭代的过程[15]，根据学生平时的学习状况，填入相应的评估表格，在学期开始、中期和期末分别统计，并进行学习效果的对比。教师根据评估结果对教学方法进行优化和完善。

4 结论

本文旨在探讨知识交叉类课程教学创新实践的有效性。根据教学进程和学生学习规律，构建了点线面层次递进的教学目标，引导不同阶段教学内容和教学模式的设计。首先，在教学目标的指导下，遵循多元知识的掌握和理解模式，设计了知识、能力、应用多维度知识组织结构，实现知识点的模块化组合，满足不同知识基础、学习习惯、阶段目标的教学需求。其次，引入BOPPPS 教学模式，充分利用信息化工具，通过混合式教学的开展，扩展学生的学习时空，建立良好的学习生态。最后，建立多学科视角的教学评估策略，从理论、应用、实践角度建立阶段性和总体性学习效果评价的方法、要素、策略，实现教学设计、教学实践、效果评估、完善提高的闭环应用。