金融數據分析競賽賦能課程教學應用與實踐

摘要：針對金融數據分析競賽對在智能金融專業數據分析與挖掘課程教學中的應用價值開展研究，分析了其對學生實踐能力和創新思維的提升作用，并提出了切實可行的教學改革建議。研究發現，以金融數據分析競賽的賽題為基礎，將競賽的知識點、金融業務場景有機融合到智能金融數據分析與挖掘課程中，不僅有效彌合了理論與實踐之間的鴻溝，還為課程教學革新注入了強勁動力，提升了學生的綜合素養，為智能金融產業的發展提供了精準的人才支撐。

關鍵詞：金融數據分析；競賽；智能金融專業；教學改革

中圖分類號：F23"""""" 文獻標識碼：A""""" doi：10.19311/j.cnki.16723198.2025.14.054

大數據、人工智能等技術在金融領域的運用正在不斷加深，為金融行業的風控、營銷、投顧、管理等業務注入了數字化的血液，為銀行、保險、基金、券商等金融機構實現數智化轉型提供引擎動能[1]。智能金融專業作為一門應時而生的新興交叉學科，肩負著為金融行業培育復合型人才的重任，其課程體系融合了數學、統計學、金融學、編程與數據分析、人工智能與機器學習、金融工程等眾多領域的知識。然而，傳統教學模式的弊端逐漸凸顯，理論講授占據主導地位，課程內容更新滯后于行業創新步伐，實踐教學環節薄弱，導致學生難以將理論知識與實際金融數據分析應用有效結合，實踐和創新能力培養嚴重不足[2]。金融數據分析競賽的興起為教學困境帶來轉機，此類競賽緊扣智能金融前沿趨勢，聚焦金融數據挖掘、風險智能評估、投資策略優化等關鍵領域，將復雜金融業務場景轉化為實際競賽任務，為學生提供了寶貴的實踐機會和創新平臺。

1 現狀分析

1.1 智能金融專業課程現狀分析

目前，智能金融專業的教學方法仍以傳統的講授法為主，教師通過課堂講授的方式向學生傳授理論知識。這種方法雖然能夠系統地傳授知識，但容易導致學生被動接受，缺乏主動思考和實踐的機會。案例教學法在智能金融專業的教學中也得到了一定的應用，通過分析真實的金融案例，學生可以更好地理解金融理論知識在實際業務場景中的應用，提高分析問題和解決問題的能力。項目驅動教學法（PBL）在教學實踐中也有部分教師在應用，學生在完成項目的過程中學習相關的知識和技能，通過實踐環節，學生可以將理論知識應用于實際問題的解決中，提高動手能力、實踐能力、創新能力和團隊合作能力[3]。然而，智能金融專業課程普遍存在理論與實踐脫節、傳統教學模式偏重理論講授、課程內容更新滯后于行業創新、實踐教學環節薄弱等問題，難以讓學生真切領略金融數據分析在智能金融場景中的實際應用，致使學生實踐能力與創新思維培育不足[2]。

1.2 金融數據分析競賽現狀分析

金融數據分析競賽旨在通過競賽的形式，激發學生的學習興趣，提升其專業技能，同時為教師提供教學反饋，優化教學內容和方法。競賽通常以團隊形式要求學生分工合作，運用金融學、統計學和計算機科學等多學科知識，對金融數據進行分析和處理，包括數據預處理、特征工程、模型訓練和評估等環節[4]。這不僅能夠提升學生實際操作能力，包括數據處理能力、創新思維和解決問題的能力，還有助于培養學生的創新思維和團隊合作精神，增強其對金融理論的深入理解，將理論知識應用于實際問題中，這種實踐應用能力對于學生未來的職業發展具有重要意義。2024年金融數據分析類相關競賽舉辦較多，如全國金融大數據分析與應用技能競賽、全國大學生金融科技創新應用能力大賽、“中金所杯”全國大學生金融及衍生品知識競賽、復旦—安永全國大學生綠色金融大賽、“工行杯”全國大學生金融科技創新大賽、金融數據分析與編程數據競賽等，為大學生提供了豐富的競賽選擇。大學生經常使用的金融數據分析競賽平臺包括Kaggle金融量化比賽平臺、DataCastle——數據科學創新與實踐平臺、阿里云天池大賽平臺等，這些平臺為大學生提供了良好的競賽環境和資源支持。

2 競賽與教學的融合實踐

2.1 課程內容改革

依據金融數據分析競賽需求與行業發展動態，在教學中對智能金融專業課程內容進行深度優化。加強智能技術應用模塊課程建設，增設區塊鏈金融、量化投資、風控建模等前沿課程，將競賽中涉及的最新技術、算法與應用場景融入教學，使課程內容與智能金融行業前沿保持同步。同時，在“金融大數據分析與應用”課程中，刪減陳舊、理論性過強且與實際競賽脫節的章節，新增以競賽項目為藍本的實戰案例[5]。改變傳統對知識點的單獨講解，以一個競賽題為出發點，串聯課程的每個知識點，將所學知識點應用到競賽中去。例如，以Kaggle項目的信用貸款風險預測為例，將競賽內容與教學內容進行對應分析，明確數據預處理、數據可視化、特征工程、模型建立、模型評估與選擇、結果解釋與報告撰寫、業務理解與應用等核心模塊的教學內容和學生能力培養方向，使教學內容更具針對性和實用性[6]。對應分析內容見表1。

結果解釋與報告撰寫參賽者需要能夠解釋模型的預測邏輯，并說明如何將模型應用于實際的信用貸款風險評估中。撰寫項目報告需要包括總結分析過程、模型選擇、結果和可能的業務建議。教授學生如何解釋模型的預測結果，以及將模型部署到實際應用中的方式方法。培養學生溝通交流以及模型預測結果的實戰能力，培養學生模型部署的方式方法和技巧。

業務理解與應用參賽者需要理解信用貸款的業務背景，將分析結果應用于信用風險評估和貸款決策中。強調將數據分析與業務需求相結合的重要性，教授學生如何將分析結果轉化為業務決策。培養學生將數據分析與業務需求相結合的能力，理解信用貸款的業務背景。

通過以上對應關系分析，可以看出金融數據分析競賽是教學內容的實際應用和深化，有助于學生將理論知識轉化為解決實際問題的能力。同時，競賽也可以作為檢驗教學效果和學生綜合能力的一個重要手段。

2.2 教學方法改進

在教學中大力推廣項目驅動（PBL）、問題導向、團隊導向學習（TBL）[7]小組合作等多元融合教學模式。小組合作學習法是競賽催生的有效教學方式，競賽以團隊形式開展，教師依此組織學生分組協作，模擬競賽團隊架構。在數據分析與挖掘課程實踐中，教師以競賽真題為項目素材，組織學生分組開展實踐，各小組分別承擔數據處理和可視化、特征工程構建、模型構建與評估、報告撰寫等任務，成員間密切溝通、優勢互補，共同完成項目。這種方式不僅提升學生團隊協作能力，還通過小組間的競爭氛圍，激發學生創新思維，促使他們在合作中探索更優解決方案，全方位提升教學效果。同時，采用線上線下混合教學模式，線上利用學習平臺進行理論學習和討論，線下開展實踐操作和深度研討，實現教學資源的優化配置和教學活動的高效開展。

2.3 實踐環節強化

重視實踐環節，依托競賽搭建多層級實踐平臺。設立金融科技實驗室，配備專業服務器、金融數據庫、數據分析軟件等先進設備，為學生提供日常競賽訓練與課程實踐環境。積極拓展校外實踐基地，與多家知名金融機構合作，選派優秀學生團隊參與企業真實項目競賽，學生深入企業，接觸真實客戶數據、業務流程與市場需求，將校內所學知識技能應用于實戰，提升解決實際問題能力。競賽任務緊密關聯課程實踐環節核心目標，促使學生在競賽高壓環境下深化對實踐技能的掌握，提升解決復雜問題的能力。

2.4 實踐結果評估

競賽對學生能力的提升。在競賽中，學生面對復雜金融業務場景，首先運用扎實金融知識解讀業務需求，選取關鍵數據指標；再憑借數據分析與編程能力對海量金融數據進行處理、建模；遇到模型效果不佳等問題時，激發創新思維調整算法或引入新變量；整個過程依托團隊成員緊密協作，分工完成數據處理、模型搭建、報告撰寫等任務，實現能力培養閉環，與課程目標高度契合。通過對比參賽學生前后能力變化，發現學生專業知識掌握更為扎實深入，在金融數據分析、智能技術應用等核心領域成績顯著提升；實踐能力實現質的飛躍，能獨立完成復雜金融數據分析項目，熟練開發智能金融應用模型；創新思維活躍度大幅增強，在金融科技前沿課題研究與創新實踐中表現出色[8]。

競賽對課程建設的推動作用。金融數據分析競賽緊跟行業脈搏，常以最新金融科技應用、前沿數據分析方法為主題，這些競賽主題與任務促使教師及時關注行業前沿，將最新知識成果融入課程教學，更新課程內容體系，使課程內容緊扣時代發展，保持與行業需求同步，讓學生所學知識不落伍，為未來職業發展搶占先機[9]。同時參賽學生反饋與教師教學反思彰顯競賽對課程建設的積極影響，課程教學方法得以革新，項目式、案例式教學應用更為廣泛深入；教學資源也得到極大豐富，積累大量優質案例、數據集與項目經驗，課程建設與行業需求契合度顯著提升。

3 教學改革建議

3.1 課程內容改革建議

引入競賽案例：在課堂教學中，將金融數據分析競賽中的實際案例融入課程內容，例如，在風險評估課程中引入信用風險建模競賽案例，讓學生了解如何運用所學知識解決實際問題，通過分析競賽案例，學生可以掌握數據分析、特征工程、模型構建與評估等關鍵技能，既能提高課程的實用性和針對性，又能提升學生的積極性和實戰能力。

更新課程結構：根據競賽要求和行業發展趨勢，調整更新課程結構，增加與競賽相關的課程模塊。例如，增設“量化投資”“區塊鏈金融”課程模塊，涵蓋量化交易投資策略、預測與優化等內容，使學生能夠更好地參與預測類競賽。同時，強化金融風險分析、數據分析與挖掘等基礎課程，教授學生如何利用大數據分析進行綜合風險評估，為學生參加各類競賽打下堅實的基礎。

強化實踐教學：增加實踐環節在課程中的比重，如設置專門的競賽項目實踐課程，讓學生在教師指導下，針對競賽題目進行數據分析、模型構建和優化。通過實踐教學，學生可以將理論知識與實際操作相結合，提高解決復雜問題的能力，增強課程的實踐性和創新性。

3.2 學習形式創新建議

項目式學習：采用項目式學習方式，將競賽項目作為學習的核心，學生圍繞項目開展自主學習和團隊合作，在團隊項目環節，實際操作解決復雜的金融數據分析問題，提升團隊合作能力和項目管理經驗。例如，在“智能投資顧問創新競賽”項目中，學生需要進行市場調研、需求分析、系統設計、開發測試、部署驗證等，通過完成項目建設任務，可以全面提升學生的專業素養和實踐能力。

翻轉課堂：通過課堂上教師和學生身份翻轉的教學模式，即學生在課前通過收集閱讀資料、觀看在線視頻等方式自主學習理論知識，學生在課堂上分組協作上講臺進行討論、答疑和實踐操作，老師旁聽和提問的方式。例如，在金融大數據分析與應用課程中，學生課前學習數據挖掘算法理論，課堂上則進行數據分析和算法實現，老師進行提問并作最終點評，通過翻轉課堂方式提高課堂的互動性和學生的參與度。

線上線下混合學習：在教學過程中，結合線上教學資源和線下教學活動，為學生提供多樣化的學習方式。線上學習平臺可以提供豐富的教學資源，如競賽案例庫、數據分析工具教程等，學生可以根據自己的學習進度和興趣進行個性化學習；線下則組織競賽經驗分享會、專家講座等活動，為學生提供與行業專家和優秀選手交流的機會，拓寬學生的視野，激發學生學習動力。

4 結論

本研究系統地分析了智能金融專業課程現狀、教學方法與競賽融合實踐，提出了引入競賽案例、更新課程結構、強化實踐教學等課程改革建議，同時提出了項目式學習、翻轉課堂、線上線下混合學習的創新學習形式，為智能金融專業教學提供了新的理論視角和方法論指導，為高校智能金融專業的課程設置、教學方法改進以及競賽與教學融合提供了具體可行的方案。未來，智能金融專業教育需繼續深化教學改革，加強師資隊伍建設，與行業保持緊密聯系，確保教學內容的前瞻性和實用性，為金融科技產業的持續繁榮提供堅實的人才保障。

參考文獻

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