基于大數據時代的網絡金融課程教學探討

劉念　劉一沙

【摘要】隨著科學技術的發展，網絡已經成為人們工作、學習、生活中不可或缺的工具，網絡教學也逐漸普及起來。然而網絡教學作為新興的教學手段，其發展還處于不斷探索的過程，但網絡教學方式存在的多種弊端對于教學質量產生了消極的影響。本文將對大數據時代網絡課程教學中存在的問題進行簡要分析，同時探討提高網絡課程教學效率和質量的有效對策。

【關鍵詞】大數據 網絡時代 金融教學

一、引言

“云計算”、“物聯網”、“互聯網+”等新興詞匯的出現和普及，標志著我國已經全面進入了大數據時代，數據呈現出飛快的增長速度。同時，大數據時代背景下，人們的生活、工作、學習都變得更加信息化、科技化。其中數據時代中課程教學的變化主要體現多樣化的教學手段、更為豐富的教學內容、靈活多變的教學形式，以及超越了時間、空間的教學模式。網絡金融是一門充分融合了互聯網技術和金融專業知識的教學課程，也同多門課程內容有交叉，例如信息技術、融合管理等。可以說，大數據時代對網絡金融課程的影響具有必然性。我國當前網絡金融課程教學存在的諸多弊端，單一的教學形式、填鴨式的教學方法、千篇一律和脫離時代的教學內容等，都是導致網絡金融課程教學效果低下的“罪魁禍首”。大數據時代背景條件下，將從數據搜集、歸納和分析的角度對網絡金融課程教學進行探討，提出基于數據庫的有利于提高課程教學質量的教學模式，確保網絡金融教學面對不斷變化的教學對象和教學環境時，依然能保證甚至提升教學水平。

二、利用大數據挖掘技術創新網絡金融課程教學模式

忽略個體性差異是傳統網絡教學中存在的非常大的弊端，網絡課程針對的是大眾化的群體，每個人的基礎不同，對新知識的理解速度、接受能力也存在差異。試想一下，如果網絡金融課程不進行適當的改革，而是堅持對所有的課程終端學習者輸送同樣的教學內容，輔以同樣的教學手段，勢必無法做到有的放矢，這樣導致的后果就是水平好的學生學習不到對他們有用的知識點，水平差的同學完全跟不上課程進度。這樣勢必對網絡金融課程的教學質量產生極其消極的影響。

利用大數據挖掘技術，能夠洞悉終端學生對網絡金融教學的需求，從而保證教學的針對性，實現“個性化”教學目標，滿足不同學生的學習需求。與傳統的數據分析不同，采用大數據挖掘技術的采樣目標是所有的數據，而并非抽樣進行分析，這樣更有助于從更加客觀的角度進行需求分析。一方面，對學生通過多途徑提出的對網絡金融教學內容有關的問題進行數據搜集，并挖掘學生需求主題與課程知識體系主題兩者的聯系，建立A數據庫。另一方面，通過對金融課程教材、微博、博客等網絡數據庫的數據全方位搜集和分析，對與學生訴求主題相關的其他主題進行挖掘，建立B數據庫。最終，采用語義相似度計算手段，將A數據庫與B數據庫中的數據進行融會貫通，建立總數據庫，在網絡金融課程教學過程中做到教學針對性強，教學內容知識面全，滿足學生的個體化需求及差異，從根本上提升網絡金融課程教學質量。

（一）挖掘網絡金融課程主題

在挖掘、分析和構建A和B數據庫時，采用的方法叫做文本挖掘層次類聚法。數據的來源有兩個途徑，一個是來自于學生對教學知識的需求和問題，另一部分是由教材、論壇、微博、博客等網絡工具體現的學生所關注的內容。首先，采取預處理手段對以上兩部分數據施行分析，例如文本語義標引、分詞等方法；其次，采用SVD技術施行詞頻降維，構建以概念（t）為行，以文本（d）為列的矩陣N。這樣概念在文檔中的權重就能體現在矩陣中，實現網絡金融課程主題的挖掘。

（二）挖掘網絡課程主題之前的關聯

在大數據挖掘中，關聯規則分析是非常有效的方法。假設文本集為D，我們將文本集中每一個因素d當作一個事物；同時采用SVD技術對文本d進行分析得到特征項，形成新的項量，最終構成項集。最終，通過對項集中每一個事務、文本的數據分析和挖掘，推斷各個因素之間的關聯。

三、構建以MOOC理念為基礎的網絡金融課程教學平臺

MOOC理念由最初提出到全面的推崇自然是有其不可忽視的優勢。何為MOOC理念，用中文意思就是“大規模在線開放課程”。顧名思義，規模大、在線、公開是其最大的特點，更重要的是這種教學理念堅持“以人為本”，注重發揮學生的個體能動性，擅長將整體知識點進行分割設計微型知識體系，注重信息技術與教學、教學評價相結合。在這里，本文將以MOOC理念為基礎構建和完善網絡金融課程教學平臺。

（一）數據集成

大數據時代，規模大，結構復雜、語義歧義化是數據的主要特點。通過數據集成能夠把零散、規模大、結構復雜、存在歧義的數據施行預處理，實現語義整合，然后再將處理后的數據傳輸到云計算系統。數據集成的目的在于達到所有不同結構數據庫的數據共享，同時為終端使用者呈現分布式的Single System Image，即單一系統映像，從而充分調用數據庫的數據，從整體上提升數據集成系統的效能。

在網絡金融課程教學平臺的建設上，從各個平臺上進行數據收集，如課件、論壇主題、課程評價、實戰訓練等，這些數據的結構類型具有差異化，為了能夠有效利用和分析這些數據，需要采用數據集成手段將這些數據進行預處理，建立網絡金融數據庫，為下一步云計算做好準備。

（二）云計算

云計算使得數據庫中的數據具有流通性。云計算模式下的網絡服務資源已經被虛擬化，并有特定人員來調度、管理和維護所有的服務資源，這樣不需要用戶擔心內部如何運作，用戶可以隨時得到自己需要的數據，方便快捷且成本較低。網絡金融課程平臺建設中，首先將數據集成后的數據庫傳送給云計算系統，輔以數據被挖掘技術，為網絡課程終端用戶提供快速便捷且符合他們需求的課程教學。基于云計算模式的網絡金融課程教學平臺使課程資源管理更為虛擬化，很大程度上提升了服務器的有效性、靈活性和可擴展性；同時，云計算能夠及時識別終端用戶的網絡、硬件和存儲情況并通過服務資源的調動實現自動配置，滿足用戶需求從而提高網絡課程服務質量。網絡平臺的實際應用數據具有規模大、數據不完整、模糊性、隨機性等特征，如何從中提取隱藏較深但是有用的數據呢？我們將這個提取的過程稱之為數據挖掘。數據挖掘是一項多學科知識交叉的技術，涉及到統計學、計算機、機器等多個學科。

（三）知識服務模塊

經過云計算處理后的數據要及時推送給網絡金融課程的用戶，這一過程的實現有四個部分。首先，是課程智能化服務體系。這一體系是以云計算為核心構建的課程實時教學平臺，其可以按照用戶與教學者的多樣化需求分組，提供個性化、豐富的教學內容，為學生提供高質量的知識點，高校的教學方法。其次，是智能化咨詢功能。通過這一體系，學生提出的與金融課程有關的問題都能夠得到及時、專業的回復，幫助學生快速解決疑惑。這和人們常見的淘寶小二平臺有類似之處。第三，是個性化教學內容選擇與設計體系。按照不同用戶的需求提供針對性的課程主題、內容設計，為教師的教學提供參考，實現高水平、高質量、高針對性的教學。通過該體系，教師能夠智能化的獲取與學生需求有關的課程教材、知識體系，有利于提高教師的教學效率。最后，是課程評價體系。通過該體系及時從學生群體獲得有關課程內容、教師、教學模式的反饋，通過數據分析并反饋信息給教師進行課程調整，從而促進提高課程教學質量和效率。

四、網絡金融課程動態教學模式

傳統的教學方式固陳守舊，教師教學思想老套不愿意接受新事物，教學內容沉悶無趣等等是我國傳統教學中存在的普遍問題。大數據時代下，追求的是信息化、智能化、創新的教學方法和手段，在這里提出一種以大數據為基礎的動態教學模式。通過對于金融課程有關的就業、政策、信息發展等相關數據進行數據挖掘、數據分析、云計算，同時注重教師的引導性作用和學生的主體能動性，將重心放在知識挖掘、知識共享、知識創新等方面，實現課程的動態化，為學生提供有利于就業、符合國家政策、滿足學生需求的教學內容。

五、結論

網絡金融課程教學是一門多交叉的學科，其不可避免地會受到大數據環境的影響。傳統的網絡金融課程教學存在著教學內容守舊、教學手法古板、趣味性弱等不足，這對于課程教學水平都具有消極的影響。本文從大數據時代多種數據技術的應用出發，對網絡金融課程教學進行了簡要的探討，分析了基于大數據時代的幾種新型教學模式，這對于實現個性化教學，提高課堂趣味性，對于調動教師和學生課堂積極性有重要的推進作用，在實現信息化教學的同時，也有利于提高網絡課程終端用戶滿意度和提高課程教學質量。這對于網絡金融課程平臺的建設和發展也具有積極的意義。

參考文獻

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作者簡介：劉念（1984-），河北大名人，湖南工業職業技術學院講師，中南大學管理科學與工程專業研究生畢業，研究方向：金融學中小企業融資與金融創新系統；劉一沙（1982-），湖南益陽人，湖南工業職業技術學院講師，中南大學管理學專業研究生畢業，研究方向：工商管理。