基于“课程—方法—评价”三维重构的人工智能赋能金融学专业交叉学科融合教学改革研究
DOI:
https://doi.org/10.66438/skh.dssr.v2i4.88关键词:
人工智能, 金融学专业, 交叉学科融合, 教学改革, 课程体系摘要
生成式人工智能与大数据的深度应用正在重塑金融业态，对金融学专业人才的知识结构与能力结构提出了跨学科的新要求，传统以单一学科为边界的培养模式面临供给与需求错配的矛盾。本文以交叉学科融合为分析视角，综合运用文献研究、政策文本分析与教学实践经验总结的方法，梳理人工智能与金融教育融合的研究进展与政策要求，剖析金融学专业在课程体系、教学方法与评价机制方面存在的结构性障碍，并在此基础上提出以“课程—方法—评价”三维重构为核心的改革路径：构建“金融+人工智能+X”模块化课程群，推行以真实金融场景为载体的项目式与 “人机协同”教学，建立过程性、多元化与能力导向的评价体系，以期为金融学专业交叉学科融合育人提供可操作的实践参考。
参考
唐彬，吴晓光。《金融业大数据安全问题》，《中国金融》，2017，（23）：77-78。
吴岩。《积势蓄势谋势 识变应变求变》，《中国高等教育》，2021，（1）：4-7。
黄益平，黄卓。《中国的数字金融发展：现在与未来》，《经济学（季刊）》，2018，17（4）：1489-1502。
张钹，朱军，苏航。《迈向第三代人工智能》，《中国科学：信息科学》，2020，50（9）：1281-1302。
祝智庭，韩中美，黄昌勤。《教育人工智能（eAI）：人本人工智能的新范式》，《电化教育研究》，2021，42（1）：5-15。
教育部。《高等学校人工智能创新行动计划》[Z]。2018。
王佑镁，王旦，梁炜怡，柳晨晨。《“阿拉丁神灯”还是“潘多拉魔盒”：ChatGPT 教育应用的潜能与风险》，《现代远程教育研究》，2023，35（2）：48-56。
焦建利。《ChatGPT 助推学校教育数字化转型——人工智能时代学什么与怎么教》，《中国远程教育》，2023，43（4）：16-23。
祝智庭，戴岭，胡姣。《高意识生成式学习：AIGC 技术赋能的学习范式创新》，《电化教育研究》，2023，44（6）：5-14。
Acemoglu, D., & Restrepo, P. (2020). Robots and jobs: Evidence from US labor markets. Journal of Political Economy, 128(6), 2188-2244.
Autor, D. H. (2015). Why are there still so many jobs? The history and future of workplace automation. Journal of Economic Perspectives, 29(3), 3-30.
Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies. W. W. Norton & Company.
Cao, L. (2022). AI in finance: Challenges, techniques, and opportunities. ACM Computing Surveys, 55(3), 1-38.
Chiu, T. K. F., Xia, Q., Zhou, X., Chai, C. S., & Cheng, M. (2023). Systematic literature review on opportunities, challenges, and future research recommendations of artificial intelligence in education. Computers and Education: Artificial Intelligence, 4, 100118.
Crompton, H., & Burke, D. (2023). Artificial intelligence in higher education: The state of the field. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20(1), 22.
Dwivedi, Y. K., Kshetri, N., Hughes, L., Slade, E. L., Jeyaraj, A., Kar, A. K., ... & Wright, R. (2023). Opinion paper: “So what if ChatGPT wrote it?” Multidisciplinary perspectives on opportunities, challenges and implications of generative conversational AI for research, practice and policy. International Journal of Information Management, 71, 102642.
Goldin, C., & Katz, L. F. (2008). The Race between Education and Technology. Harvard University Press.
Kasneci, E., Seßler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Dementieva, D., Fischer, F., ... & Kasneci, G.(2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, 103, 102274.
Nambisan, S., Lyytinen, K., Majchrzak, A., & Song, M. (2017). Digital innovation management: Reinventing innovation management research in a digital world. MIS Quarterly, 41(1), 223-238.
