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摘要：培養既掌握大數據、人工智能等技術又通曉金融理論的金融科技人才，符合國家大戰略。針對地方性高校“計算機+金融”復合型人才培養需求，提出科學制訂應用型人才培養方案、科研引導、改革教學方法及優化實驗內容的路徑，在金融學專業的計算機基礎系列課程中采用“證券交易數據管理”為實踐項目，在計算機專業的移動軟件編程基礎課程中采用“金融大數據+Hadoop+移動端交互”為綜合開發大案例的實踐探索讓兩專業學生受益。

關鍵詞：金融學；計算機科學與技術；人才培養；專業建設；教學改革

培養既掌握計算機、人工智能、大數據和區塊鏈等技術，又通曉金融理論，信息科技與現代化金融深度交叉融合，具有跨界創新能力的創新型金融科技人才，符合國家大戰略。但很多地方性高校專業實力目前還不具備雙學位培養資格，要緊扣國家發展需求，主動適應新一輪科技革命和產業變革，推進融合專業建設的新要求。計算機科學與技術、金融學這兩個專業建設如何出特色，怎樣培養金融與計算機科技創新復合型人才也是我們一直思考與探索的問題。

一、國內“計算機+金融”復合型人才培養現狀

中國的經濟環境與金融市場日新月異，針對“計算機+金融”復合型人才的培養一些高校走在了前面，如電子科技大學和西南財經大學的聯合學士學位項目，中南財經政法大學的金融學+計算機科學與技術雙學位培養就值得借鑒與跟蹤。

（一）“計算機科學與技術+金融學”聯合學士學位項目

國內的電子科技大學和西南財經大學開設了“計算機科學與技術+金融學”聯合學士學位項目[4]，依托電子科技大學在計算機科學技術與人工智能等領域的信息科技及西南財經大學在金融學方面的學科專業優勢，創新教育模式，共同培養既掌握計算機、大數據，又通曉金融理論，具有跨界創新能力的創新型金融科技人才。計算機和金融學專業都是兩所學校的王牌專業，此次聯合培養是為了主動適應新一輪科技革命和產業變革，適應積極發展新興產業和大力推進專業建設的新要求。2020年兩校同時招收30名學生，均采用“3+1”培養模式，即在本校學習3年，在合作學校學習1年。且兩校互派教師授課。“新工科+新商科”創新教育模式精彩紛呈：除兩專業的基礎課程和核心課程，還設計了計算機與金融深度融合的復合性課程，發揮電子科技大學在人工智能、區塊鏈領域，西南財經大學在金融學科的優勢。

（二）金融學+計算機科學與技術雙學位

位于湖北省的中南財經政法大學金融學院“金融學+計算機科學與技術輔修雙學位班”是順應金融科技大發展及其在金融領域的廣泛應用這一趨勢，于2020年新設的一種金融復合型人才培養模式。該雙學位班充分發揮中南財經政法大學金融學院和信息與安全工程學院各自的學科優勢和專業特色，強強合作、優勢互補，共同培養適應金融業新發展的專業交叉性人才。該雙學位班面向該校2021級金融學類本科生進行二次招生，2021年招生人數為30人。培養定位是以金融學專業培養方案為基礎，嵌入計算機科學與技術專業的核心課程模塊，由兩個專業的師資共同培養，學生將擁有高水平金融素養和信息技術，為從事金融科技研發或應用奠定良好基礎。

（三）金融學頭部大學人才培養

金融學頭部大學，如清華大學和上海交通大學的金融學培養機制與國外的優秀大學比較接近。清華大學的人才培養計劃中包含了量化課程與數據分析，如Python、大數據分析和大數據管理與創新等，讓學生具備了一定的量化分析能力。而上海交通大學采用理論和實踐結合的方式，區塊鏈、估值建模及金融工程等是理論必修課程，金融實驗室實時接收中國、歐美、日韓等主要金融市場的交易數據，同時深度開展校企合作與金融實踐模擬[5]。國外知名高校OxfordSa?d的課程內容還涉及人工智能新科技領域，其開設了金融科技與創新類網上公開課金融科技課程[6]。

二、地方性高校“計算機+金融”復合型人才培養路徑

長江大學文理學院作為湖北省地方性高校限于專業實力目前還不具備雙學位培養資格，但在計算機科學與技術、金融學這兩個專業建設上如何出特色，針對地方性高校“計算機+金融”復合型人才培養進行了一些探索，其培養路徑如下。

（一）科學制訂金融學、計算機科學與技術應用型人才培養方案

金融學專業，以突出計算機應用能力為特色，培養既系統掌握經濟學和金融學基礎理論，又具有一定的軟件編程能力，能將計算機技術融入到金融業務當中的復合型、應用型人才；在計算機科學與技術專業，培養既具備扎實的計算機專業理論知識，又掌握面向金融領域的大數據等前沿IT技能，富有創新精神、實踐能力，兼具金融知識素養的復合型、應用型人才，能夠在金融機構從事金融科技相關工作。

（二）科研引導計算機類、金融學兩個專業的融合發展

當前計算機科學中的云計算、大數據、人工智能和區塊鏈等為代表的新一輪科技革命，對金融業產生前所未有的影響[7-8]，新技術正以其獨有的滲透性、沖擊性、倍增性和創新性推動金融行業發展到一個全新階段。提出一些“計算機科學與技術+金融學”融合科研課題，如進行證券交易時間序列相似度研究等。一方面，要求教師在基于科學研究的基礎上進行教學，把學科前沿動態、最新成果介紹給學生。另一方面，引導學生通過各種方式參與科研活動，培養解決實際問題的創造性思維和嚴謹的工匠精神。

（三）改革教學方法

在“計算機+金融學”融合建設的課程中采用案例教學法為主的教學，并有機融合金融專業元素。在計算機科學與技術專業中，積極申報產學合作協同育人項目，如教育部產學合作協同育人項目“融合大數據技術的移動軟件開發課程改革”，開發大數據在移動端的應用大案例，建成高質量的線上、線下課程資源，項目建設以課程為抓手培養學生的數據分析能力和創新精神。

（四）優化實驗內容

應用型人才培養實踐教學是重點，大數據云計算實驗室、計算機軟件實驗室可以與金融學習平臺進行優化，建設適合應用型人才培養、符合培養目標質量的專業實驗室，研究實驗教學新方法，如針對金融學專業學生，開發的“證券交易數據管理”實踐項目，分行業篩選符合市盈率、市凈率要求的股票。讓學生經歷完整的知識建構過程，在解決問題的過程中學習知識。

三、金融學專業復合型人才培養探索

人才培養方案是實現專業培養目標、實施人才培養工作的綱領性文件，針對金融學專業“金融+計算機”復合應用型人才培養，培養要求中應明確畢業生需具備良好的計算機應用能力、金融數據分析能力。復合型人才培養需要具體課程的支撐，如數據庫與數據分析基礎、Python程序設計、互聯網金融及量化交易基礎等，建議開設的一些課程見表1。目前金融學專業培養復合型人才，提升計算機技能與實際應用能力，在大一（下）的課程中已開展試點工作，課程講授Office系列中的Access數據庫基礎和Python語言，偏重數據分析方面的計算機基礎。教學改革方面開發了多個案例，達到項目驅動的目的，現已開發Access2016基礎實驗———學生成績管理；Python基礎實驗、數據類型與程序控制實驗和函數與模塊實驗；Python與Office的綜合應用實驗———證券交易數據管理。特別是證券交易數據管理項目是為金融學專業的學生學習數據庫和Python量身定制的，證券交易數據管理實驗涉及的知識點包括了數據庫管理系統的規劃設計，Python中Excel相關庫應用，Python類的設計、使用；SQL中的建表、Insert語句；Access中的多表查詢、參數查詢、窗體/子窗體的創建和報表分組與匯總；相關證券知識，如市盈率、市凈率等。實驗任務與要求如下。任務1：證券交易數據準備。選取部分證券數據進行分析練習，要分析的數據以上交所600開頭代碼的前20只股票為例，可以從東方財富、新浪財經等網站獲取并保存為Excel文件。任務2：創建數據庫設計表結構。創建“證券交易數據管理”數據庫，設計基本表，證券基本信息表所含字段為代碼、名稱、所屬行業、地區、市盈率、每股收益、每股凈資、上市日期及股東人數，3張交易數據表分別包含了代碼、收盤價、開盤價、最高價、最低價及換手率字段。任務3：表創建與數據讀入。在Pycharm環境下編程完成證券基本信息表、交易數據表的創建，給“證券交易數據管理”數據庫中的4張表建立關聯，實施參照完整性和級聯更新相關字段。表的數據也是通過Python程序讀取Excel文件寫入數據庫表實現的。任務4：參數查詢設計。在查詢過程中輸入證券所屬行業，篩選出市盈率小于等于10，市凈率小于等于1的股票，按市盈率升序排序。任務5：窗體/子窗體設計。在“證券交易數據管理”數據庫中，利用窗體設計視圖創建一個“三天交易數據”主窗體和子窗體。任務6：報表創建。創建一個報表能分行業顯示股票的平均市盈率、市凈率和漲幅。教學改革方面的另一舉措是進行了考試改革，目的在于強化應用型人才培養，提高學生實際動手能力，針對金融類學生該課程內容以Access數據庫管理系統的操作應用和Python編程為主，實踐操作性強，重點是培養學生利用計算機解決本專業相關問題，開拓創新能力和綜合處理能力。

四、計算機專業融合金融案例實踐

計算機專業的人才培養方案也規劃了本專業畢業生能夠在金融機構從事設計、開發及應用等相關工作，并不是增加金融類課程，而是通過具體專業課程的涉金融案例對“計算機+金融”復合應用型人才培養的形成支撐，見表2。長江大學文理學院是一所定位于應用型人才培養的高校，機電與信息工程系的計算機科學與技術從2013年起就以移動軟件開發作為專業發展方向，開設了移動軟件編程基礎、移動軟件高級應用開發、GPS技術與移動開發應用等專業方向課程。目前根據國家發展需求，主動適應新一輪科技革命和產業變革，為培養“計算機+金融”復合應用型人才，課程內容、形式也進行了升級，與擅長大數據云計算的廣東泰迪智能科技股份有限公司一起進行融合金融大數據的移動軟件編程基礎課程改革。在“計算機科學與技術+金融學”專業融合發展的探索與實踐中，“融合大數據技術的移動軟件開發課程改革”獲教育部產學合作協同育人項目立項。該課程教學改革采用雙師課堂教學模式，企業講師在線直播大數據技術相關內容，學校老師線下主講移動軟件開發進階的內容，開發完成6個小項目，1個融合金融大數據的移動開發大案例，整合形成完整的融合大數據技術的移動軟件開發案例實戰課程。這一“金融大數據+Hadoop開發平臺+移動端顯示”的綜合案例，涉及原始數據獲取、Hadoop大數據集群運算和安卓手機端開發。首先是原始大數據的獲取，國內大型財經網站從0：00點到24:00，通過對每只股票瀏覽點擊量、股東人數等數據的綜合考量，每10分鐘更新一次人氣排名，每天共240次人氣排名（關注度）信息。我們的原始數據是爬取所有股票每日關注度排名，共有4484只股票成功抓取數據，每周數據量186M。隨后的Hadoop大數據集群運算，為便于教學，我們的Hadoop大數據集群按照泰迪出版的教材《Hadoop大數據開發基礎》搭建，利用VMware配置了4個虛擬機1主3從，搭建了一個Hadoop大數據集群教學環境。通過該環境，使用MapReduce編程，經集群運算得出了一周平均關注度排名。而安卓手機端的開發，在AndroidStudio環境編寫教學案例程序，獲取大數據集群運算結果文件，寫入手機端SQLite數據庫，利用數據庫中已有股票基礎信息表，通過多表查詢得出高關注度證券推薦信息。企業工程師能通過在線授課跟學生介紹Hadoop大數據的應用，集群搭建與配置，MapReduce編程介紹。學校老師線下主講移動軟件開發進階的內容，整合形成完整的融合大數據技術的移動軟件開發案例實戰課程，項目的開展使計算機專業學生在學習大數據、移動軟件開發的同時也了解了相關金融知識，教師科研、教研水平得以提升。

五、結束語

同時開辦了計算機科學與技術與金融學專業的，以應用型人才培養為主的高校為數眾多，如主管部門為湖北的60所高校中52所高校開設了計算機科學與技術專業，開辦金融學專業的本科學校有21所。“計算機科學與技術+金融學”專業融合發展的探索與研究過程中的一些經驗可供同類高校借鑒。由于樣本高校的師資實力所限，加上實踐時間偏短，專業融合發展的探索還限制在有限的幾門課程，希望得到各位教師批評指正。但這一項目的實踐不僅讓計算機、金融學專業學生受益，而且在教學改革中計算機科學與技術專業教師與金融學專業教師一起，學校教師與企業工程師一起，探索大數據、人工智能在金融領域的應用、在移動App端的數據交互，這也擴展了教師研究領域，促進了教師專業成長。

參考文獻：

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作者：付兵 單位：長江大學文理學院 長江大學 計算機科學學院