A 技术驱动的《证券投资学》课程教学改革探讨

一、引言

在金融科技飞速发展的当下，人工智能技术已深度融入证券投资领域，从智能投顾到量化交易，AI 正重塑整个行业的运作模式。《证券投资学》作为金融和财会专业的核心课程，传统教学模式偏重理论知识传授，对前沿技术和实践应用关注不足，难以满足新时代金融人才培养的需求。因此，探讨 AI 驱动下的证券投资学课程教学改革具有重要的理论和实践意义。

二、AI 技术对传统证券投资学课程的冲击

（一）教学内容的冲击

传统《证券投资学》课程教学内容更新滞后，未能及时反映 AI 技术在证券投资领域的最新应用和发展趋势。许多课程仍侧重于传统的投资理论和分析方法，如有效市场假说、资本资产定价模型（CAPM）等，对智能投顾、量化交易、大数据分析等新兴领域涉及较少。在讲解投资分析方法时，传统课程主要介绍基本面分析和技术分析，而对基于机器学习的投资分析方法提及甚少。这使得学生所学知识与实际行业需求存在较大差距，难以适应金融科技时代对人才的要求。

（二）教学方法的冲击

传统讲授式教学难以激发学生的学习兴趣和主动性，也无法有效培养学生的实践能力。虽然一些课程引入了案例分析等教学方法，但仍难以模拟真实的投资环境和决策过程。比如，在案例分析中，学生往往只是被动地听取教师讲解案例，缺乏主动参与和实际操作的机会。而 AI 技术的应用为教学方法的创新提供了可能，如基于 AI 的虚拟仿真教学平台可以让学生在实际操作中学习投资策略的制定和调整，提高教学的实践性和互动性。

（三）评价体系的冲击

传统《证券投资学》课程评价体系过于注重理论知识的考核，忽视了实践能力和创新思维的评估。许多课程的期末考试仍然以选择题和简答题为主，缺乏对实际操作能力和创新思维的考核。在评价学生的投资分析能力时，主要依据学生对理论知识的掌握程度，而对学生运用所学知识进行实际投资决策的能力评估不足。这种评价方式难以全面反映学生的学习效果，也无法有效引导学生关注行业前沿和实践应用。

三、对传统证券投资学课程的反思

（一）教学内容更新不及时的原因

一方面，教材编写和修订周期较长，难以跟上 AI 技术的快速发展。另一方面，教师对 AI 技术在证券投资领域的应用了解不够深入，缺乏将 AI 相关内容融入课程的意识和能力。教师培训机制不完善也是重要原因。高校缺乏系统的教师培训计划，教师难以及时更新知识结构。同时，教师科研压力大，教学投入时间有限，也影响了教学质量的提升。

（二）教学方法单一的问题根源

传统教学方法受教学资源和教学理念的限制，难以开展多样化的教学活动。同时，学校对实践教学的重视不够，缺乏相应的实践教学设施和平台。例如，一些学校没有建立模拟交易实验室，学生无法进行实际的投资操作，导致教学方法单一，缺乏实践性和互动性。

（三）评价体系不全面的弊端

传统评价体系过于注重知识的记忆和理解，忽视了学生能力的培养和素质的提升。同时，评价方式缺乏科学性和客观性，难以准确反映学生的实际水平。例如，在评价学生的投资分析能力时，仅通过考试成绩来评估，无法全面了解学生在实际投资决策中的能力和表现。

四、基于人工智能技术的课程教学改革策略

（一）课程内容体系的重构

第一，增设人工智能相关模块。建议在原有课程基础上，增加 " 人工智能在投资决策中的应用 "、" 量化策略基础与实现 "、" 大数据与舆情分析 " 等新模块。这些模块应该占总学时的 30% 以上，确保学生能够充分掌握相关知识和技能。第二，更新传统教学内容。在保留必要的基础理论的同时，应该用人工智能的视角重新诠释传统投资理论。例如，在讲解投资组合理论时，可以引入机器学习算法进行资产配置优化；在讲解市场有效性时，可以讨论人工智能对市场有效性的影响。第三，引入行业最新实践。及时将业界最新的应用案例引入教学，如高频交易、智能投顾、风险预警系统等。通过这些案例，帮助学生了解人工智能在证券投资中的实际应用。

（二）教学方法的创新与实践

首先，推广混合式教学模式。采用线上与线下相结合的方式，利用慕课、微课等在线资源，为学生提供更灵活的学习方式。线下教学则侧重于实践操作和深度讨论，提高课堂效率。

其次，加强案例教学。选择真实的投资案例，让学生运用人工智能方法进行分析和决策。案例应该具有代表性和时效性，反映当前市场的实际情况。最后，强化实践教学环节。建立完善的虚拟仿真实验平台，提供真实的市场数据和专业的分析工具。学生可以通过模拟交易、策略回测等实践活动，提升实际操作能力。

（三）评价体系的改革与完善

第一，实施多元评价。降低期末考试成绩比重，增加平时实践环节的考核权重。建议期末考试成绩占比不超过 50% ，实践环节占比不低于 30% ，其他环节占 20% 。第二，注重过程评价。建立学习档案，记录学生在整个学习过程中的表现，包括作业完成情况、实践操作表现、团队合作能力等。通过定期反馈，帮助学生及时发现和改进问题。第三，引入行业评价。邀请行业专家参与学生评价，特别是对实践项目和模拟交易的评价。这样可以使评价标准更贴近实际工作要求。

（四）产教融合机制的深化

首先，建立校企合作基地。与证券公司、基金公司、金融科技企业建立稳定的合作关系，共同建设实习实践基地。安排学生到企业实习，参与实际项目工作。其次，引入企业导师。聘请行业专家担任兼职教师，参与课程设计和教学工作。企业导师可以带来最新的行业动态和实践经验，丰富教学内容。最后，开展联合研究。鼓励教师与企业合作开展科研项目，将研究成果转化为教学内容。同时，也可以组织学生参与这些项目，提升科研能力和实践能力。

五、结语

本研究通过系统分析人工智能技术对证券投资学课程的影响，提出了全面的教学改革方案，并通过实践案例验证了方案的有效性。主要结论如下：首先，人工智能技术正在深刻改变证券投资行业的生态，传统的课程体系已无法适应新的需求，改革势在必行。其次，课程改革需要系统推进，包括内容更新、方法创新、评价改革和产教融合等多个方面，单一环节的改革难以取得理想效果。最后，实践证明，基于人工智能的课程改革能够有效提升学生的学习兴趣和实践能力，培养更适合行业需求的复合型人才。然而，人工智能技术在课程教学中的应用仍处于探索阶段，如何平衡传统理论教学与新兴技术应用，如何确保教学改革的可持续性等问题仍需进一步研究和实践。

参考文献：

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[4] 林晓峰 , 黄志远 . AI 驱动的高校金融课程评价体系重构研究[J]. 教育现代化 , 2023, 10(8): 89-96.

陈祚，男，生于 1973 年，四川省简阳市人，硕士，成都信息工程大学会计系教师，主要方向为财务基本理论、企业重组并购和上市公司资本运作等方面。