基于AI的金融數學網絡課程的構建與實踐

張偉偉 周曉林 長春理工大學經濟管理學院

以AI為核心的網絡課程在大數據的發展時代已經成為教學的新趨勢，作為高校教學領域的金融專業也要順應這種發展趨勢來進行教學研究和改革，通過人工智能化配合互聯網實現網絡課程的開發將提升課程的教學質量和專業水平。

一、AI背景下網絡課程概述及相關理論

網絡課程，是某一學科借助網絡技術圍繞教學內容與目標所展開的教學課程設計與應用的全過程。一方面，網絡課程具有傳統課程“教”與“學”的屬性，另一方面其又同時具有網絡可以快速傳播、受眾日趨年輕化的屬性。網絡所具有的這兩個屬性使得傳統教育的傳播方式發生著改變，隨之而來的教學方法、教學模式與理念也在發展中進行著相應的調整適應，教學功能也在發展中日益豐富，如資源共享、信息處理等。在進行網絡課程設計時，將分別從教學理論和教學設計理論對網絡課程的設計進行探討，以尋求后續對《金融數學》網絡課程設計分析上的理論指導。

（一）教學理論

教學理論是在信息化條件下，為適應時代發展而對教育的內容、對象、功能、體系、結構及過程和方法進行的探索與研究，是強調如何“教”的理論。現有的教學理論以發展教學理論、教學最優化理論、結構主義教學理論及多元智能理論為代表。其中，發展教學理論認為教學應該致力于促進學習者的普遍與全面發展，教學最優化理論認為應該采用最高效的方法進行教學，結構主義教學理論認為應該突出學生在教學過程中的主動性，多元智能理論認為不能從單一方面評判學習者真實學習情況。以上幾種教學理論與網絡課程的功能特點聯系得十分緊密，正確應用相關理論會使得網絡課程的設計達到最優化，而不是浮于表面的形式主義。

（二）多重場景化的AI教學

多重場景化AI教學是指依托大數據資源和人工智能，以課程教學大綱為核心，根據不同學生學習要求和進度進行訂制化教學。這種教學方式提倡非線性教育，即不同的學習主體在學習進度、學習能力、學習興趣方面都有所差異，而通過傳統的統一進度教學會使得不同主體的差異體現出來，因此多重場景化AI教學就通過非線性主體的不同特點進行進度調控和安排，從而實現學習質量和學習水平的提高。相對于傳統教學方式，多重場景化下AI教學模式更多的依托于系統教學方案，系統會根據學生學習進度情況適當制定和修改教學計劃，而對于以往教學中答疑、教學資源構建等工作，都可以由人工智能系統來進行完成，只有少部分需要人工進行處理。

二、《金融數學》網絡課程內容與目標設計

《金融數學》網絡課程的課程目標設計，應該致力于培養能夠理論結合實際的實用性人才，在課程內容設計方面，不僅需要涵蓋金融學、投資學等學科的相關金融理論，還需要包含服務于產品定價等的各種數學方法，同時還應該針對不同學習者進行細分設計。

（一）課程目標側重培養學生金融分析與應用能力

金融數學在實際應用方面包括數學建模、仿真模擬在內的各種工程和信息手段對金融產品進行設計開發。在課程目標設計上，致力于培養學生的金融分析能力；以及對金融工具的組合、設計、開發與定價。以金融產品——互換為例，一般來說課程內容主要包含互換的概述、定價與應用三部分。前兩部分主要從互換的定義、種類以及定價的基本原理來進行介紹，重點在于讓學生在學習中學會判斷分析金融產品定價的合理性；最后一部分主要介紹如何運用互換進行套利、規避風險以及設計新產品。課程內容緊緊圍繞課程目標來設計致力于培養學生金融分析與應用能力，才會起到相得益彰的作用。

（二）課程內容根據不同層次學習者細分設計

在《金融數學》課程內容設計方面，對于金融知識掌握程度不同的學習者應該分類分級設計。以金融學專業本科學生為授課對象，可以讓學生對《金融數學》學科的基本概念、基本理論和分析方法有基本的了解，同時讓學生較全面的掌握金融工程理論與方法的主要構架。如，講解“期權與期權市場”章節時，不僅要介紹期權作為幾大主要金融衍生工具之一的概念、分類、功能以及全球期權市場的發展歷程發展現狀，還要讓學生清楚期權在實際金融活動中的應用。

三、基于AI的教學方式金融數學網絡課程的構建

（一）多元化網絡課堂

1.構建雙師課堂

在教學過程中引入AI并實現場景化區分，依托大數據和云計算，將原有的單一的網絡課程變革成為“雙師型”課堂場景，即AI教育系統和教師共同擔任教學角色，AI教育系統根據學生歷史數據和實際學習數據進行多場景化學習服務。這種方式可有效地降低教師的工作強度和煩瑣程度，還可以通過私人定制依據不同學生的興趣愛好與掌握程度進行跳躍式授課。

2.應用仿真交互課件

（1）仿真性。仿真性以仿真模型為基礎，通過虛擬現實交互來構建課件，進而通過封裝語言進行程序設計，由計算機指令和算法來執行仿真程序，最終達到模擬模型運演的結果。模擬金融數學模型的驗算過程和生成三維應用圖像，盡可能使學生有身臨其境之感，提高學生的學習積極性。

（2）交互性

交互性是指通過信息媒介中的傳輸來進行相互的信息確認，教學雙方根據各自的信息進行對接，完成信息溝通的過程。人機交互要以頁面動態服務器語言為基礎，以數據庫為載體，交互內容可穿插在課件、虛擬現實、多場景AI中，如在金融數學模型講解課件中，可以給予學生一定的訂制空間，學生通過變化模型中的變量數據，得到不同的規形圖，還可以根據市場變化情況，與模型變量進行比較，從而在學習金融數據模型基礎上，能夠與金融市場發展結合，有效地通過模型修正來指導市場發展。

（二）精準化系統教學

1.構建基于AI的多場景化學習系統

通過AI為基礎，實現多場景化學習系統開發，增強人機交互、師生互動，引導學生建立適合自身的課程教學方案，滿足其不同特點和學習能力的要求。

對于參與金融數學課程的學生的學習，AI場景化學習系統主要分為三個層次。

首先，在課前階段，系統要通過AI實現學生前期基礎知識的鞏固，對階段性知識進行測驗，以便通過這些對于學生進行系統評估。鞏固與測試可以以部分知識點生成客觀題，也可以通過開放式試題讓學生作答，最后根據測驗成績執行已經預先設定的教學方案。

其次，在授課階段，根據金融數學的教學內容，偏重數學模型的講解、驗算、驗證和模擬。AI可根據不同數學模型的特點，結合不同的金融市場，抓取一段時期的變量和數據，生成分布圖，從而讓學生在學習枯燥的金融模型的同時，能夠掌握在市場預測和分析中的應用。學生可在系統中自行抓取數據進行運算結果和實際行情的對比，并引導學生得出不同環境下的調試和修正。

最后，在課程結束后，教師在總結學生的學習情況后，針對課程的章節重點，由AI系統給出課后作業。AI會自動識別學生在課上的完成情況，對于完成情況較好的、積極參與實踐的學生，甚至沒有課后作業。通過這種手段，調動學生在課堂上的學習積極性。系統同時給出階段性的班級學習情況報告，以便教師根據實際學習情況調整進度安排。

2.通過AI構建學生學習進度庫

AI系統可依據其科學構建的模型，反饋給學習者一個系統的學習計劃，并在此基礎上給予對部分知識深入學習的選擇，以改善學生知識的零散性、無序性和片面性，促進其對知識的深層理解與建構。利用AI技術、大數據構建學生成長空間服務平臺，記錄學生學習進度并進行智能分析，最終形成學生的專屬動態成長檔案。

（三）AI助力實現云課堂

云課堂是目前遠程教學的主流形式，特別是隨著5G的發展，原有的數據傳輸速度大幅提升，使得更多的媒體都可以通過云課堂來實現。金融數學網絡課程應在保留現有基礎功能的前提下，提升云課堂的功能。通過集成AI的云課堂，可以實現對用戶和數據管理更加高效。學生可以來構建課程的知識體系，如對于區塊鏈概念的知識點，教師可通過平臺布置給學生詞條任務，學生通過查詢資料進行構建詞條，進而豐富知識庫。同時，還能夠增加學生在學習平臺的自主性和交互性，如學生通過平臺答疑，只需輸入部分關鍵字而無須輸入整個問題，系統會自動進行問題識別和聯想，對于已經解決的問題無須重復提問，對未解決的問題，提問用戶可以懸賞虛擬幣來解答。課程結束后賬戶中的虛擬幣可作為考核成績的一部分。通過這種方式提升學生學習的自主性。

四、總結

綜上所述，金融數學網絡課程的開發要以AI為基礎，突破傳統網絡課程的功能單一性，增強人機互動，提升學生多場景化的教學計劃安排，突出模型仿真和模擬的特點，將人工智能與高校的課程教學結合起來，從而可以大幅提升教學水平，降低教師課堂授課的壓力和工作量，實現教學模式有效的變革。