新質生產力如何助力投資學實踐教學改革

摘要：為提升本科教育質量，本文以投資學課程為例，提出將新質生產力背景下的技術創新、數據分析與投資學教學相結合的新教學模式。通過將大數據、人工智能、量化投資等現代技術融入課程內容，結合實際案例與模擬投資，幫助學生深入理解投資學的理論模型，并提升其應對復雜投資決策的能力。這一教學模式有助于學生更好地理解和應用現代金融工具，增強實踐能力，培養適應新時代市場需求的復合型金融人才，促進與國際教育標準接軌。

關鍵詞：投資學；新質生產力；教學改革

中圖分類號：F27"""""" 文獻標識碼：A""""" doi：10.19311/j.cnki.16723198.2025.13.029

0 引言

隨著全球經濟結構的深刻轉型和技術的飛速發展，“新質生產力”這一概念應運而生，并迅速成為推動高質量發展的核心動力。習近平總書記在中共中央政治局第十一次集體學習時明確指出，發展新質生產力是全面建設社會主義現代化國家的重要戰略方向。這一概念的提出不僅為科技創新、產業升級和經濟結構優化提供了理論依據，還為教育領域，尤其是高等教育的改革，指明了前進的方向。在全球科技進步日新月異的今天，新產業、新業態的迅速崛起，正在推動傳統教育模式、課程體系以及實踐教學的全面創新。如何培養適應新時代經濟需求的創新型、復合型高素質人才，已經成為高等教育改革中的迫切任務和關鍵議題[1]。

新質生產力的核心思想是創新驅動發展，強調技術突破、產業升級與人才培養的深度融合。具體而言，新質生產力不僅依賴于技術進步和產業重構，還要求培養能夠應對復雜經濟環境、具備創新能力和跨學科思維的高素質人才。在這一背景下，投資學作為經濟學、金融學等學科的重要課程，面臨著前所未有的挑戰。傳統的投資學教學方法和內容已經無法滿足現代資本市場日益復雜和多變的需求，特別是在新興技術和數據驅動的市場環境中，投資決策的理論與實踐已經發生了深刻的變革。例如，傳統的投資決策模型在面對比特幣等新興資產時顯得力不從心，原因在于這些資產缺乏傳統意義上的基本面分析，而資本市場的快速發展和創新型資產的涌現，又要求投資決策更加靈活、動態。因此，投資學教學改革必須緊跟這一發展趨勢，注重加強實踐性和前瞻性，結合最新的科技創新成果和市場變化，培養學生的綜合分析能力、決策素養以及應對復雜市場環境的能力。

如何將新質生產力的核心元素有效融入投資學課程中，成為當前教育改革的關鍵問題之一。在全球科技和資本市場快速發展的背景下，投資學教學不僅需要更新知識體系，優化教學內容，還應通過強化實踐環節、引入前沿技術和數據分析方法等措施，提升學生在實際投資決策中的應用能力和創新思維。因此，本研究將重點探討如何在投資學教學中融入新質生產力的理念，以推動實踐教學改革，并提出具體的教學改革策略和實施路徑，旨在為培養適應未來市場需求的復合型、創新型金融人才提供理論支持和實踐指導。

1 新質生產力概述

新質生產力是在新技術革命和產業轉型的背景下應運而生的，其核心理念是通過優化生產要素配置、推動科技創新和提升勞動者素質，形成一種全新的生產力模式。與傳統的勞動密集型生產力模式不同，新質生產力更側重于高技術、高效能和高質量的生產方式，旨在推動經濟的可持續發展。其核心特征之一是技術驅動，尤其是在人工智能、大數據、物聯網等前沿技術的廣泛應用下，這些技術不僅改造了傳統產業的生產方式，也催生了新的產業形態和商業模式。

隨著產業結構的深刻轉型，市場對創新型、復合型人才的需求不斷增加，這要求教育體系在培養學生時不僅要傳授扎實的基礎理論知識，還需著重培養學生解決復雜問題的實際能力。尤其是在投資學領域，隨著數據分析和技術應用日益成為投資決策的關鍵因素，傳統的教學模式和內容已無法滿足市場對復合型人才的需求。為了應對這一挑戰，投資學課程的改革亟須融入大數據分析、人工智能、量化投資等現代技術，提升學生的實踐能力和創新思維。通過這種改革，投資學課程不僅能夠夯實學生的理論基礎，還能增強他們在快速變化的市場環境中做出高效決策的能力，進而為培養符合新時代需求的高素質人才奠定基礎。

2 投資學課程的教學現狀

目前，投資學作為金融學和經濟學的重要基礎課程，承擔著培養學生投資思維和決策能力的關鍵任務。然而，隨著資本市場的快速發展以及新技術的廣泛應用，傳統的投資學教學模式逐漸暴露出一些不足。以下是當前投資學教學中存在的主要問題。

2.1 實踐教材的滯后性

投資學的教材選用往往滯后于資本市場的實際發展，許多高校仍依賴滋維·博迪和威廉·F·夏普等經典教材。然而，這些教材主要基于發達國家的資本市場設計，缺乏針對中國市場的實踐性內容。中國資本市場在過去10多年經歷了巨變，尤其是金融科技、數字貨幣、區塊鏈技術等新興領域的發展，令傳統教材的內容顯得脫節。雖然教師會盡力引入最新的市場案例和投資分析，但這些教材內容的更新速度遠遠跟不上市場的變化[2]。尤其是在面對新型金融產品和復雜投資工具時，傳統教材往往無法為學生提供足夠的理論指導和實踐支持。因此，亟須開發具有時效性和實踐性的投資學教材，幫助學生了解并應對全球資本市場的動態變化。

2.2 教學設計的局限性

投資學課程的教學設計大多依賴于經典的投資組合理論，如馬科維茨的均值-方差模型、資本資產定價模型（CAPM）和套利定價理論（APT）。雖然這些理論在基礎教育階段具有重要的學習價值，但它們難以有效反映實際市場的動態性和復雜性。投資決策不僅僅是對數字和數據的解讀，更涉及對宏觀經濟、政策變化、行業發展等多維度因素的綜合分析。現有的教學設計常常過于簡化實際情境，例如通過簡化數據計算投資組合的風險和收益，或者基于假設條件推導出投資策略[3]。然而，實際市場中，投資者面對的往往是復雜的、不確定的信息環境，如何在這種環境中做出合理的投資決策，是學生需要培養的核心能力[4]。

2.3 課外拓展的時效性問題

為了彌補課堂教學的不足，許多高校開展了投資模擬、實踐項目等課外活動。然而，當前課外拓展活動的時效性仍然較低，缺乏與最新市場動態和技術發展緊密結合的內容。例如，雖然一些學校開展了模擬證券交易等活動，但在新興技術如金融科技、人工智能分析工具的應用方面，依然存在較大的差距。此外，投資學的課外拓展活動往往局限于某些特定的學術競賽或短期項目，缺乏與行業實踐的深度結合。因此，如何將最新的市場變化、新興技術和真實的投資項目引入課外拓展活動，成為當前教學改革中的一個重要課題。

3 如何利用新質生產力推動投資學教學改革

3.1 更新教材內容和教學資源

在新質生產力的背景下，投資學的教材內容和教學資源需要進行更新，以更好地反映全球資本市場的發展趨勢和中國資本市場的特點[5]。教材編寫應根據最新的學術研究成果和市場動態，緊跟科技創新的步伐[6]。例如，可以引入大數據、人工智能、區塊鏈等新興技術的應用，提供實時的市場數據分析和案例研究，以幫助學生更好地理解市場和經濟背后的復雜邏輯。教學資源的更新不僅體現在教材內容的豐富，還應借助技術手段搭建數字化學習平臺，使學生能夠實時訪問最新的市場數據和研究案例。

此外，課程設計中應綜合考慮學生的接受能力，循序漸進地引導他們接觸更復雜的投資理論。例如，以投資組合管理為例，可以結合先進的學術論文，探討我國傳統因子模型的適應性，并通過數據分析引入中國資本市場特有的因子模型，如“殼”價值的因子。在注冊制改革推動下，資本市場的結構正在發生深刻變化，逐步去除“殼”價值的上市公司將迎來退市常態化，這一變化直接影響投資策略。同時，隨著新興資產如比特幣等的崛起，傳統的投資策略（無論是自上而下還是自下而上的方法）對這類資產的適應性較弱。比特幣等資產的基本面缺失，使其無法直接受經濟變動的影響，反而展現出較強的抗風險性。因此，課程設計可以通過引導學生學習頂刊論文的數據和代碼，增加對新興資產類別的討論，幫助學生理解市場多樣性和不同資產的特點，培養他們在復雜市場環境中的應變能力，從而更好地應對當前高校就業難的問題。

3.2 強化實踐導向的教學設計

隨著金融市場的數字化轉型和人工智能技術的廣泛應用，傳統的理論教學模式面臨著嚴峻挑戰。金融市場的日益復雜和快速變化要求學生不僅掌握基礎理論知識，還需要具備實際操作的能力，以應對復雜的市場環境和技術驅動的投資決策。傳統的以課堂講授為主的教學方式已難以滿足這一需求，因為它過于注重理論知識的灌輸，而忽視了學生實踐能力的培養。在現代金融市場中，數據分析、算法交易、智能投資等技術日新月異，投資者需要依托這些先進的工具做出精準的決策。因此，投資學課程的改革應更加注重實踐導向，特別是通過模擬投資、案例分析、實戰演練等方式，將理論與實際相結合，培養學生的分析問題、解決問題的能力。

首先，案例分析和模擬投資應成為課堂的重要組成部分。通過虛擬股市平臺，學生可以進行模擬交易，親身體驗投資決策的全過程，感知市場波動、政策變化和風險控制的復雜性。例如，可以設計一個關于股市波動的案例，學生通過運用投資組合理論調整虛擬投資組合，分析不同情境下的投資回報和風險。這不僅能夠幫助學生鞏固理論知識，還能培養他們的實際操作技巧和應變能力。其次，隨著量化投資和數據分析在金融領域的廣泛應用，課程設計應融入金融數據分析工具和編程語言（如Python、R等）。通過教授學生如何抓取、清洗、分析和建模金融數據，學生能夠掌握量化投資的方法。比如，學生可以通過歷史股市數據使用回歸分析預測未來的股票價格走勢，進而制定投資策略。此外，隨著人工智能和機器學習在金融中的廣泛應用，教師可以讓學生接觸相關的算法和模型，使其理解這些技術在投資中的實際應用。最后，課程內容應與行業發展緊密對接，特別是在綠色投資、氣候投資等新興領域。例如，可以通過一個綠色債券的案例，教學生如何評估債券的信用風險，同時考慮企業的環境合規性和社會責任。分析其長期回報和可持續性，使學生能夠掌握投資領域的前沿動態并培養跨學科的思維能力。

在具體實施中，教師應擔任更加靈活和多元的角色。除了傳統的課堂講授，教師還可以通過項目驅動學習（Project-Based Learning）等方式，讓學生在團隊合作中解決實際問題。例如，組織學生圍繞具體投資項目展開調研和分析，不僅能提升學生的團隊協作能力，還能鍛煉其信息收集、分析和決策能力。

3.3 拓展跨學科課程與合作

隨著新質生產力的崛起，全球科技的迅猛發展和產業轉型，推動了社會各領域的深刻變革。特別是在數字技術、人工智能、大數據等新興技術的廣泛應用下，傳統的生產方式和商業模式正發生著翻天覆地的變化。這些新技術不僅加速了產業的升級和經濟的高質量發展，還促進了教育領域的深刻變革。面對這一變革，教育體制和課程設置的優化成為當前的迫切任務，而跨學科融合也成為了推動這一變革的重要途徑。特別是在培養創新型、復合型人才的過程中，跨學科融合不僅有助于彌補學科間的知識空白，更能夠培養學生具備應對復雜問題的多維度思維和實踐能力。因此，跨學科的教學理念已經成為高等教育改革的核心之一[7]。

投資學課程可以與數據科學、計算機科學、人工智能等學科進行深度融合。在大數據和人工智能技術日益廣泛應用的背景下，投資學課程應當注重教授學生如何使用這些技術進行金融數據分析。學生如果能掌握數據分析與機器學習的基本原理，將能在實際投資過程中更加精準地處理復雜數據并做出理性的投資決策。跨學科合作不僅能擴展學生的知識面，還能提升他們的創新能力。在投資學的課堂中，教師應鼓勵學生將不同領域的知識進行融合，培養他們的創新思維。例如，在講解投資組合理論時，教師可以結合心理學和行為經濟學的研究成果，分析投資者在決策過程中如何受到過度自信、從眾效應等非理性心理因素的影響。通過這種跨學科的教學模式，學生不僅能夠獲得更加全面的投資分析能力，還能在實際操作中更有效地運用不同學科的知識，以應對復雜多變的市場環境。

3.4 加強校企合作和行業互動

除了課程內容的拓展，跨學科的合作可以通過校企合作、學術合作等多種形式來進一步推動，尤其是在金融領域，跨界合作對于提升學生的綜合素質和應用能力至關重要。金融行業高度依賴創新和技術的不斷發展，金融科技公司（FinTech）的崛起正在加速投資模式的變革。這些公司通過應用人工智能、大數據分析、區塊鏈等先進技術，為投資者提供個性化、精準的投資建議，優化了決策過程，提高了投資效率。隨著這一趨勢的發展，傳統的投資學課程已經難以滿足新時代金融市場對高素質、復合型人才的需求，因此，投資學教學改革不僅需要注重學科間的知識融合，還應加大與金融科技公司、數據分析公司等行業龍頭企業的合作力度[8]。

通過校企合作，學生可以接觸到行業前沿技術，參與實際項目，體驗行業真實挑戰。這不僅能夠幫助學生加深對現代金融技術應用的理解，還能通過實際案例分析，培養其解決問題的能力。例如，校企合作課程內容可以圍繞大數據分析、機器學習、人工智能在投資決策中的實際應用等領域展開，學生在學習的過程中將不僅掌握先進的理論和技術，還能學會如何將這些工具應用于實際投資場景中，從而提升其應對復雜投資決策的能力。通過與行業專家的互動，學生還能夠及時了解市場動態和需求變化，為進入職場積累寶貴經驗。此外，校企合作可以幫助學生拓寬職業發展路徑，提升其就業競爭力，使其在未來的工作中更具創新意識和實踐能力。

4 總結

新質生產力的興起不僅推動了科技創新和產業升級，也為投資學教學改革提供了新的契機。傳統的投資學課程往往滯后于市場發展，未能充分整合現代技術和數據分析工具。為提高教學質量，本文深入探討了新質生產力如何驅動投資學實踐教學改革。該改革的核心目標是培養具備創新與應用能力的經濟學人才，促進與國際標準接軌，適應新時代的金融需求。具體改革措施包括：更新課程內容，引入大數據、人工智能和量化投資等前沿技術，提升學生的實踐能力；融入行為經濟學、數據科學等學科知識，幫助學生全面理解市場動態；通過模擬投資和案例分析等實踐教學，加強學生的操作能力和決策能力；加強校企合作與行業互動，為學生提供真實項目經驗，提升其職業競爭力。通過這些改革，投資學課程將培養具備跨學科知識和創新能力的復合型金融人才，滿足現代金融市場對高素質人才的需求。

參考文獻

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