為貫徹落實中共中央、國務院關于《中國教育現(xiàn)代化 2035》、國務院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》及教育部關于《加快建設高水平本科教育全面提高人才培養(yǎng)能力的意見》《高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃》等的要求，緊扣當前高校的教學要求，著力利用智能技術加快推動人才培養(yǎng)模式、教學方法改革，鼓勵對人工智能、金融相關專業(yè)人才創(chuàng)新意識和創(chuàng)新素質(zhì)的培養(yǎng)與訓練，教育部高等學校國家級實驗教學示范中心聯(lián)席會經(jīng)濟與管理學科組決定舉辦 2024 年全國高校金融科技創(chuàng)新實驗教學研討會，會議作為第七屆“智盛杯”全國大學生金融科技創(chuàng)新能力綜合模擬演訓活動的重要組成部分，擬邀請有關領導、國內(nèi)知名金融類教育專家、金融類實驗教學專家、院校名師、各地高校金融專業(yè)帶頭人共同出席，共商高校金融類專業(yè)在人工智能技術發(fā)展背景下的實驗創(chuàng)新教育改革、教師教學能力提升等事宜。
天津財經(jīng)大學金融學院李兆軍教授就基于 Matlab 的金融計算課程思政示范課程建設作經(jīng)驗分享。他先介紹課程由《金融計算與量化分析》教改而來，經(jīng)歷疫情上網(wǎng)課等，已獲校、市相關成果。接著從課程基本情況、目標完成、教學手段、思政結合、改革創(chuàng)新點五方面展開匯報，提及依據(jù)教育部文件開展建設，闡述課程各模塊內(nèi)容、考核方式，強調(diào)教學手段多樣，如講知識、小組討論、案例教學等，還談及網(wǎng)絡資源利用及思政融入需注意事項，包括突出職業(yè)、愛國、擔當、工匠精神等，最后總結課程的基本指標、創(chuàng)新點及建設過程是不斷完善的。
廈門大學周紅剛教授在分享中提到，隨著人工智能技術發(fā)展與金融業(yè)務數(shù)字化轉型，AI 在金融領域應用漸深，推動相關人才培養(yǎng)體系變革，各國也出臺諸多政策支持。他介紹了金融領域常見的 AI 主流技術，如機器學習、自然語言處理等及其應用場景，還闡述了 AI 在高等院校金融學科實驗教學中的應用情況，指出雖有效果提升但具局限性。周紅剛認為可從個性化學習、情景化教學等方面創(chuàng)新 AI 在金融實驗教學的應用，并強調(diào)在此過程中要關注倫理合規(guī)、算法可解釋性、數(shù)據(jù)獲取處理、技術更迭、教學內(nèi)容與方法創(chuàng)新及產(chǎn)學研合作機制等問題。
武漢大學李斌教授在分享中提到，從量化投資視角出發(fā)，量化投資由計算機模型依固定規(guī)則產(chǎn)生投資決策，其基本框架涵蓋交易前分析、投資組合構建、交易執(zhí)行與交易后分析等環(huán)節(jié)且各部分均可量化。引入 AI 一是因金融數(shù)據(jù)劇增，傳統(tǒng)方法難以處理，如公司基本面數(shù)據(jù)及新聞圖片等另類數(shù)據(jù)；二是因子眾多且復雜多變，傳統(tǒng)方法無法應對。AI 在金融量化投資教學與研究中有兩大常用方式，一是高效處理傳統(tǒng)與大數(shù)據(jù)，提取變量與因子用于投資；二是提升預測有效性，替換傳統(tǒng)線性方法。并以阿爾法模型等為例闡述，還展示了相關研究、量化投資系統(tǒng)及虛擬仿真實驗等成果，最后引發(fā)對 AI 深入影響金融實驗教學和研究時，人的作用及角色轉換的思考。
深圳智盛信息技術股份有限公司陳永杰先生向大家介紹了公司新研發(fā)的大數(shù)據(jù)分析與決策虛擬仿真數(shù)字課程平臺。該平臺首頁主要分為大數(shù)據(jù)分析與預測決策、基于 python 編程等五大模塊。其中大數(shù)據(jù)分析預測決策模塊又含七大子模塊，各子模塊有章節(jié)練習和項目實戰(zhàn)，課程內(nèi)容可由教師在后臺依大綱配置，且能展示操作前后數(shù)據(jù)、個人操作情況等。還詳細闡述了各功能，如章節(jié)練習有理論與模擬操作及實時數(shù)據(jù)更改，項目實戰(zhàn)涉及多種數(shù)據(jù)的分析處理、可視化展示、統(tǒng)計方法及模型應用、多元相關分析、持續(xù)預測等，最后提及基于編程的模擬教學功能模塊，內(nèi)置可修改的代碼，能幫助學生從基礎到難逐步掌握相關編程教學內(nèi)容，另有兩個針對不同方向的 python 相關模塊。
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