《金融学》课程“数字 + 三育”闭环模型建构

1. 问题剖析：“三育融合” 的断裂性困境

当前《金融学》课程在数字化转型中面临三重断裂，导致专业教育、思政教育与创新创业教育（以下简称 “三育”）难以实现深度融合，具体表现如下：

1.1 内容断裂：数字化形式与育人目标脱节

内容层面的断裂集中体现为数字化工具与 “三育” 目标的浅层结合，未能形成有机整体。

专业课程数字化停留在工具层

很多高校仅将虚拟仿真、MOOC 等数字化形式作为教学辅助工具，未与创新创业能力培养目标衔接。以 2022 级培养方案为例，5 门核心课程中仅 3 门标注 “数字内容”，且均为演示型软件，缺乏双创实践所需的动态数据接口与场景化训练模块。

思政元素植入存在 “两张皮” 现象

思政案例更新周期长达 28 个月，与金融科技伦理等前沿议题脱节。问卷调查显示，67%的学生认为 “思政案例陈旧，如金融监管章节仍沿用传统违规案例，未涵盖第三方支付风控、数字货币反洗钱等新型伦理问题”，导致价值引领与专业学习割裂。

1.2 产教断裂：协同场景与实践需求割裂

产教融合的形式化导致 “三育” 实践场景与行业真实需求脱节，具体表现

（1）双导师机制流于表面

企业导师年均到校仅 1.2 次，且以讲座为主，无法深度参与课程设计。校内教师中仅29.4% 参与过企业真实项目，导致教学案例与行业实际存在代际差。

（2）实践基地建设 “重形式轻实效”

11 个金融实践基地存在 “三多三少” 现象 —— 参观多、动手少；讲解多、反馈少；拍照多、考核少。例如证券公司实践基地仅开放交易大厅参观，未提供模拟交易操作与风险评估训练，专业实操能力培养与行业标准脱节。

1.3 评价断裂：评估体系与育人目标错位

现有评价体系难以支撑 “三育” 融合的效果检验，主要问题包括：

（1）考核方式单一化

期末闭卷考试占比 70% ，侧重理论记忆，无法评估金融科技工具应用、伦理判断等核心能力。如金融科技章节仅考查技术原理，未涉及智能投顾算法的公平性分析等实践维度。

2024 年省级以上双创大赛获奖项目（3 项）均未纳入学分体系，“课赛融通” 通道堵塞，导致学生参与双创实践的内生动力不足。

2. “数字 + 三育” 闭环模型的理论框架

基于上述断裂性问题，本文构建 “目标重构 - 场景协同 - 数据反馈 - 迭代优化” 的闭环模型，通过模块化整合、产教协同与智能评估的系统联动，实现 “三育” 融合的动态优化。

2.1 目标重构：模块化知识图谱的三维整合

通过 “三横三纵” 矩阵重构课程目标体系，实现专业知识、思政价值与双创能力的同屏呈现。

（1）矩阵架构

横向按 “基础层 - 进阶层 - 应用层” 递进，纵向每单元嵌入专业、思政、双创三重目标（见表 2-1）。例如 “区块链金融” 单元中，专业目标聚焦技术应用，思政目标侧重跨境洗钱风控伦理，双创目标指向供应链金融路演，三者通过知识图谱节点动态关联。

（2）动态更新机制

利用豆包与 XMind 批量生成知识图谱节点，每月结合央行政策、金融科技热点更新内容。如数字货币新规发布后，实时更新 “货币供需理论” 模块的节点信息，同步关联 “主权安全解析”（思政）与“支付系统设计”（双创）任务，确保“内容 - 价值- 能力”的协同迭代。

2.2 场景协同：产教融合的数字化实践体系通过双导师工作室与虚拟场景共建，构建校企协同的实践场景：

（1）四维导师工作室

整合“学术导师 + 企业工程师 + 思政导师 + 双创导师”，企业工程师提供真实的数据和案例，让学生了解实际金融业务中的问题和解决方案；思政导师则在教学过程中把控价值导向，培养学生的职业道德和社会责任感；学术导师负责搭建课程的知识框架，确保教学内容的系统性和科学性；双创导师指导项目商业化路径。例如在 “智能投顾” 模块中，企业工程师提供算法参数，思政导师设置 “客户风险错配” 伦理情境，双创导师辅导学生开发符合监管要求的模拟产品。

（2）教师深度融入企业研发项目

学校与企业签订协议，每年选派 20% 的教师赴企业参与区块链、绿色金融等项目 1 个月。教师将在企业参与项目的成果直接转化为模块案例，丰富教学内容。例如，参与区块链金融项目的教师，可将项目中遇到的技术难题、解决方案以及实际应用案例带回学校，融入区块链金融这一专业教育模块的教学中，让学生了解区块链在金融领域的最新应用和发展趋势。

2.3 数据反馈：智能评估的闭环迭代机制

构建 “数据层 - 算法层 - 应用层” 三级评估系统，实现 “三育” 效果的动态反馈与持续优化：

(1) 全维度数据采集

收集来自虚拟平台日志（专业）、NLP 情感分析（思政）、企业评分（双创）的数据。虚拟平台日志记录学生在虚拟监管沙盒、ESG 投资平台等虚拟场景中的操作过程和结果，反映学生的专业实操能力；NLP 情感分析通过对学生在课堂讨论、伦理报告等中的文本进行分析，了解学生的思政素养；企业评分则是企业工程师对学生在参与实际项目或双创任务中的表现进行评价，反映学生的创新创业能力。

(2) 智能分析与干预

采用算法预测学生掉队概率。通过对数据层收集到的各种数据进行分析，建立学生学习效果的预测模型，及时发现学习困难的学生，并为其提供针对性的辅导和帮助。自动生成红黄绿仪表盘和个性化学习路径。红黄绿仪表盘直观地展示学生在专业能力、思政素养和创新创业能力方面的表现，红色表示表现较差，需要重点关注；黄色表示表现一般，有提升空间；绿色表示表现优秀。同时，根据学生的学习情况和薄弱环节，为每个学生生成个性化的学习路径，推荐相应的学习资源和学习任务，帮助学生提高学习效果。

(3) 闭环迭代

评估数据每月反馈至模块设计团队，用于优化知识图谱节点权重与场景难度。如某班级在 “金融科技算法” 模块的思政优良率偏低时，团队即时更新 “算法歧视” 案例库，调整辩论课评分标准。

3. 模型的创新价值与实施路径

3.1 创新价值

该模型突破了传统《金融学》课程中 “三育” 与数字化简单叠加的局限，具有三方面核心创新：

将知识图谱作为 “三育” 融合的神经中枢，通过节点关联实现专业知识、思政元素、双创任务的同屏呈现，解决内容断裂问题。不同于单一模块改革，该模型强调 “目标- 场景- 反馈” 的系统联动，形成完整育人闭环。

(2) 实施成本优势

在零额外硬件投入前提下，通过现有平台二次开发、企业资源共享、教师工作重组实现模型落地，为经费有限的地方高校提供可行方案。

(3) 适配性强

模块化设计可根据不同高校的课程特色调整知识图谱节点权重，如财经类院校可强化金融科技模块，综合类院校可侧重思政与专业的结合度。

3.2 实施路径

(1) 制度创新

构建 “三育融合” 的保障体系。建立 “三育学分银行”，省级双创大赛一等奖兑换 2 学分，校级优秀项目兑换 1 学分，打通 “课赛证” 融通渠道；制定《校企协同课程更新规范》，明确企业导师每学期进校不少于 4 次（含 2 次实践指导），案例更新频率不低于每学期 1 次，数据脱敏遵循《个人信息保护法》相关标准，确保产教协同的长效性。

(2) 技术赋能

充分借助 AI 辅助工具，在不改变实验室现有标准化金融实验教学软件的基础上，实现 “三育” 融合的数字化赋能。在专业教育与思政教育融合方面，教师可以利用常见的 AI 文本处理工具，如豆包、deepseek 等，对金融案例进行思政元素的深度挖掘。例如，在讲解金融诈骗相关内容时，将真实的金融诈骗案例输入 AI 工具，让其分析案例中涉及的道德失范、法律违规等问题，并生成对应的思政讨论点，如 “金融从业者的诚信底线”“金融诈骗对社会稳定的危害” 等，教师再结合这些讨论点设计课堂辩论或小组讨论环节，引导学生在分析专业案例的同时，深化对思政内涵的理解。对于双创教育，AI 工具可以辅助学生进行项目构思和可行性分析。学生在提出初步的双创想法后，如 “基于大数据的小额信贷风控模型”，可以将想法输入 AI 工具，获取相关的行业现状、市场需求、潜在风险等信息，AI 工具还能根据学生的想法给出初步的项目框架建议，包括市场调研、产品设计、盈利模式等方面，帮助学生完善双创项目方案。在智能评估方面，利用 AI 工具对学生的作业、报告进行初步分析，比如通过 AI 的文本识别和关键词提取功能，快速找出学生在专业报告中存在的概念错误、逻辑漏洞，以及在思政类作业中体现出的价值取向偏差，教师再结合 AI 的初步分析结果进行针对性的批改和指导，提高评估效率。此外，AI 还可以辅助教师进行教学资源的整理和更新，自动筛选出最新的金融政策、行业动态，并与课程的专业知识点、思政元素、双创任务进行关联，为教师提供丰富的教学素材。

(3) 师资建设

打造 “三育融合” 教学团队是模型落地的关键支撑，需要从选拔、培养、激励等多个维度构建完善的体系。在教师选拔方面，除了考察传统的学术背景和教学能力外，重点关注教师对金融行业前沿动态的敏感度和对 “三育” 融合理念的认同度。优先选拔具有金融机构从业经历、参与过思政课题研究或指导过学生双创项目的教师进入团队，形成初始的人才储备。培养机制上，构建多维度、常态化的培训体系。定期组织校内集中培训，邀请金融领域的专家、思政教育学者、双创指导导师开展专题讲座和 工作坊，内容涵盖金融科技最新发展、思政元素融入专业课程的方法与技巧、双创项目指导的实战经验等。同时，建立校际交流机制，与在“三育” 融合方面取得成效的高校建立合作关系，每年选派一定数量的教师前往交流学习，实地观摩他们的课堂教学、实践活动组织等，学习先进经验和做法。企业实践是提升教师实践能力的重要途径，推行教师 “企业研发假期” 制度，每年安排 1 个月的带薪假期，组织教师赴合作的金融机构参与实际项目研发。在企业实践过程中，教师深入了解金融业务的实际操作流程、行业对人才能力的需求标准，收集真实的案例和数据，将这些宝贵的实践资源转化为课堂教学的鲜活素材。例如，参与银行信贷项目的教师，可以将项目中遇到的风险评估案例、客户信用分析方法等融入《金融学》的信贷管理模块教学中，同时挖掘其中涉及的职业道德、风险责任等思政元素，设计相关的双创任务，如 “小微企业信贷产品创新设计”。为了提升教师运用 AI 辅助教学的能力，开展针对性的 AI 工具应用培训，从基础的文本处理、数据统计到进阶的教学资源生成、学生学习分析等，逐步提升教师的 AI 应用水平，确保教师能够熟练运用实验室现有的简单 AI 平台辅助教学。激励机制方面，将 “三育” 融合教学成果纳入教师职称评定、绩效考核的重要指标，对在教学中成功融入 “三育” 元素、取得良好教学效果的教师给予加分奖励。推行 “双师” 认证与薪酬绑定制度，鼓励教师考取金融行业的专业资格证书，如 CFA、FRM 等，取得证书的教师在课时酬金上给予 15% 的上浮，激发教师提升自身专业实践能力的积极性。建立教师教学成果分享机制，定期举办 “三育” 融合教学案例交流会，让教师分享自己在教学中的成功经验、遇到的问题及解决方法，促进教师之间的相互学习和共同成长，形成良性的团队发展氛围。

4. 结论

本文构建的 “数字 + 三育” 闭环模型，通过模块化知识图谱实现目标重构、产教协同场景强化实践融合、智能评估系统形成动态反馈，系统解决了《金融学》课程中内容、产教、评价的三重断裂问题。该模型的理论价值在于阐明了 “三育” 与数字化深度融合的内在逻辑，即通过知识节点关联、场景协同设计、数据迭代优化实现从 “机械叠加” 到 “有机融合” 的转变。

参考文献

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[2] 汪琼, 宋小伟, 乐惠骁, 等. 实然与应然：教育数字化转型供给侧生态发展现状——基于国内30 家教育企业的调研发现 [R ]. 北京: 北京大学教育学院 , 2029.

[3]GR IEVES M. Digital T win T oday: Advancements and Opportunities[R /OL].  Digital T win Summit, ASME, 2021.

项目信息：基于“ 数字+” 的《金融学》课程“ 三育融合” 课程改革探析（重庆市教改项目，项目编号：234133）