生成式人工智能辅助金融数据分析课程教学模式创新与实践

生成式人工智能辅助金融数据分析课程教学模式创新与实践

马净

中国矿业大学（北京），北京

摘要：金融数据分析课程连接金融业务、统计建模与程序实践，要求学生贯通问题理解、数据处理、模型应用、结果解释和专业决策。针对知识衔接困难、实践指导需求集中和反馈滞后等问题，本文以《证券投资大数据分析》为例开展生成式人工智能辅助教学改革。该模式将生成式人工智能融入资源整合、过程支持、实践训练、评价反馈和持续更新，形成教师主导、学生主体、AI辅助的人机协同关系。课程知识资源提供专业约束，通用大模型提供学习支持，教师负责专业审核和教学判断，学生问题与任务反馈用于更新资源。课程教学实践探索中，该模式支持概念理解、代码解释、结果分析和反馈评价，为经管类数据分析课程教学改革提供实践参考。