摘要：随着人工智能技术（AI）在教育领域的全面应用，投资学专业的教学模式面临着新的契机。专业现有的教学体系存在诸多挑战，如理论知识与实践脱节、师资队伍建设滞后、校企合作不稳定、缺乏技术设备与场地、教学评价体系的局限性等问题。本文探讨了利用人工智能（AI）如何为投资学专业实施产教融合提供新的实践路径，包括搭建智慧协同平台、联合开发课程内容、建设数字化评价系统、设立智创空间、加强师资队伍建设，建立“双导师制”队伍 等，为投资学专业的应用型人才培养提供新的思路和实践路径。

关键词：产教融合、AI赋能、教学模式设计、改革探索与实践

一、专业简介

投资学专业主要研究投资的基本理论和实务，涵盖证券投资、基金管理、风险控制、资产配置，金融理财、量化投资等方面的内容。该专业旨在培养具备扎实的金融理论基础和实际操作能力的应用型人才，能够在金融机构、投资公司、企业财务部门等领域从事投资分析、风险评估、资产管理等工作。

2004年招收首届专科生；2012年获批广东省高职重点培育专业；2017年升格为本科专业。2021年获批广东省高等学校教学管理学会金融学课程思政建设项目立项，2022年金融学、计量经济学获批校级一流课程，2023年金融学省级一流课程、2024年《证券投资学》《投资银行学》立项校级一流课程，粤港澳大湾区高校在线开放课程联盟金融学课程及校级金融学课程教研室项目获批立项，2024年省级《金融学》教学改革项目立项，校级计量经济学投资教研室立项。

二、改革背景：

近年来人工智能（Artificial Intelligence）的迅速发展，对传统的教学模式带来了巨大的冲击，教育者和投资者逐渐意识到，仅依靠传统的教学思维和投资手段已经无法满足当前投资行业对人才的需求。同时，国内各大高校、职业教育都在积极响应产教融合政策，旨在缩短理论教学与行业实际需求之间的差距。在这一背 景下，人工智能作为一种创新技术，能够为投资专业教 学提供多元化的平台与智能化的投资工具，减少不必要的重复劳动，提升学习与工作的效率，帮助学生迅速与投资行业需求接轨，满足应用型高校的人才培养需求。

2023年10月，中央金融工作会议首次提出建设金融强国战略，亟需大批支撑产业创新升级的卓越投资金融科技人才，为满足时代对高校应用型人才实践创新能力培养不断提高需求，提出“校企合作、强化实践、产教融合”多维度实践创新理念，随着人工智能、大数据等新技术的快速发展，传统的投资学教育模式已无法满足市场对复合型人才的需求。金融市场的复杂性和不确定性要求投资学专业的学生不仅具备扎实的理论基础，还需掌握先进的技术手段，能够灵活应对各种投资挑战。因此，投资学专业亟需进行产教融合的改革，以适应新时代的要求。

专业目标，第一，理论与实践结合：培养学生掌握投资学的基本理论、原则与方法，并能将其应用于实际投资决策中。第二，技术技能提升：使学生熟悉现代投资工具和技术，特别是人工智能和数据分析在投资决策中的应用。第三，综合素质发展：培养学生的团队合作能力、沟通能力以及创新思维，适应快速变化的金融市场环境。第四，行业认知与适应：增强学生对金融市场的认知，了解行业发展动态及职业要求，提高其就业竞争力。

三、产教融合背景下投资学专业教学现状与困境

产教融合的核心在于打通教育与产业之间的壁垒，使 得教育成果直接服务于产业需求。利用 AI 技术，能够实 现教学与企业需求深度对接。学校可以通过企业了解最 新的建筑行业需求和技术趋势，从而帮助专业制定人才 培养方案，调整教学内容。企业能够提供真实的设计项目， 学生通过实际项目训练，积累实操经验，为进入社会打 下良好的专业基础知识。同时，利用 AI 技术能够更好地 与其他专业相互合作，有助于学生掌握更加广泛的知识 体系，提升其在复杂多变的产业环境中的适应能力，促进 学校和企业之间的合作，共同开发面向未来的创新产品

1.1理论知识与实践脱节

在投资学专业的教学工作中，教学重心仍旧放在理论教学上，实践教学相对薄弱，使得学生的设计实践的能力未得到有效提高。目前各大高校也开展了相关的虚拟仿真实践课程，但是课程内的实训项目大多局限于教师的个人资源，缺少企业中实际项目的训练，面对传统教学模式中理论学习与实践能力培养的分离问题，会导致学生具备一定的理论知识，但是无法及时地学以致用，缺乏实际项目操作的经验，难以迅速适应投资行业的工作需求。

1.2 师资队伍建设滞后

目前多数民办高校存在师资队伍结构不合理的现象， 职称结构从低到高呈金字塔状。这要求应用型本科高校的师资结构需要进行进一步的改善和完善，应用型本科 高校要形成适应高等教育的教师队伍同时也要形成适应于企业需求的教师队伍。由于教师长期在学校从事教学工作，缺乏对新的投资技术及行业市场需求趋势的了解， 使得在指导学生进行项目实践时，受限于自身的实践经验。在面对新技术、信息更新迅速的当下，教师也需要持续地学习，才能够在投资行业与时俱进，为学生提供更好的指导与建议。

1.3 校企合作的不稳定性

高校不了解产业需求，企业不熟悉教学规律，学生不 熟悉国产化平台和技术，产教融合的“最后一公里”难以 打通，校际协同不深入，教学资源难以均等化和充分利 用 。校企合作是实现产教融合最直接的一种形式，校企 合作能够将教育资源与企业资源进行整合，达到共同培 养、共同发展的效果。然而在实际情况下，诸多高校的校 企合作项目往往难以长期保持，许多企业与学校的合作方 式也仅流于形式，并没有参与到环境设计的人才培养中

1.4 缺乏技术设备与场地

投资学专业是一门实践性较强的学科，对计算机等设备的具有操作性的要求，设计软件的更新意味着所需要适配的计算机、程序等硬件也需要提升。当前许多高校由于资金限制，难以及时更新设备和技术工具，导致学生在校期间使用的技术和设备滞后于行业标准。同时， 也存在缺少设计场地的问题，如 虚拟仿真实验师、金融大数据实验室等，需要经过模拟实操来提升学生操作设备和软件的能力，从而提升投资技能。我国金融强国战略亟需大批支撑产业创新升级的卓越金融科技人才，通过产教融合、科教融合培养卓越金融科技人才已日渐成为共识，2018年起，经投资专业全体教师思想大讨论，立足粤港澳、新视野和新发展提出了“校企合作、强化实践。产教融合”的实践教学创新理念。

1.5 教学评价体系的局限性

投资专业的实训课程考核成果一般以实训报告或投资方案进行呈现，在目前的课堂评价中，进行投资方案评价时过于单一，忽视了方案中的客户需求与在市场的可行性。这类的评价体系与企业需求的实际标准存在差距，企业更关注投资方案能否解决实际问题以及投资活动对用户的影响力。因此， 产教融合的背景下，评价体系应当更注重投资方案的实用性 和市场反馈，将市场化元素因素纳入评价标准。

四、AI 赋能下投资学专业教学举措及整体设计

4.1搭建智慧协同平台，促进教—学—产一体化

校企合作的不稳定性是产教融合的一大难点。利用人工智能技术，搭建更加智能的校企协同平台，能够帮助学校与企业之间建立更加稳定的合作关系，实现长远的协同发展。针对投资学专业，利用平台学生能够直接与企业建立联系，根据学生在课程中的表现，AI 能够判断出学生更加擅长某一种方向（保险、证券或银行理财）投资方案，从而与同类的项目及企业相匹配，通过线上远程协作，共同参与项目设计。在项目设计过程中，能够通过平台及时沟通， 获得在校教师与企业导师的双向指导与反馈，增强校企合作的灵活性和持续性。 投资学专业的课程设置更加注重将理论运用到实际案例当中，企业提供真实的投资项目能够鼓励学生积极参与，这些项目可以是与当地社区、政府或企业合作的， 旨在解决实际的环境问题，比如银行理财投资或证券行业炒股等。这种形式能够使学生在实践中获得宝贵的经验和创造力，增强对行业需求的理解和适应能力， 学校也能够通过平台获取企业的最新设计需求，推动学生的投资实践与企业生产接轨。

4.2 联合开发、资源共享，促进投资专业教学与新技术接轨

利用 AI 对投资市场进行数据收集、智能学习等方式， 能够分析出目前投资学专业的整体发展趋势与市场需求进而及时调整教学计划和课程内容，能够达到教学内容的动态更新。 联合制定课程大纲，将最新的技术动态融入教学中。 比如在计算机辅助证券投资课程中增加 AI 工具的应用，利用计算机辅助设计（量化投资课程）软件中的 AI 功能进行、客户数据分析等。此外，学生还能够使用 虚拟现实（VR）、增强现实（AR）技术进行投资方案的直观展示和用户体验测试，增加方案的可行性。

4.3 建设数字化评价系统，提升人才培养质量

在传统的投资教学中，评价体系主要以教师评价、学生评价两个方面组成，其中学生评价又包括自主评价及学生互评，整个评价体系过于主观、单一，无法有效衡量学生的综合设计能力。利用 AI 技术能够实现数据可视化，建立更加完善的评价体系。例如在进行投资方案评价时，能够从客观的投资效率、功能实用性、用户体验、 材料环保等多个维度进行评价，再针对投资效果、投资设计创意、 实践能力等方面进行评分，及时将评价结果反馈给学生， 能够帮助学生发现问题，进一步优化设计方案，提升设 计质量。这样不仅能够提高评价的客观性，还能够帮助 学生更好地了解其方案的实际可行性，帮助学生总结经验教训，为其他项目的方案设计奠定经验基础。

4.4 共建智创空间，供校企合作研发

人工智能（AI）与虚拟仿真实验室、大数据金融分析实验室的结合，能够为投资专业的学生提供更加沉浸式的学习场所。建设以 AI 驱动的实验室和创新空间，能够使校企双方进行协同设计、项目讨论，进一步加强学校与企业、 学生与企业导师之间的联系。虚拟仿真实验室主要是利用 VR 技术，学生佩戴相关设备进入到虚拟环境中，真实地感受到虚拟仿真空间、模拟炒股场景，通过电脑或平板， 将虚拟的家具、地板、灯具、软装等物品置于三维空间中， 呈现最终的投资方案效果。利用虚拟投资技术，能够提升学生的实践能力，还能节省企业和学校的资源，使更多学生参与投资项目。

4.5 加强师资队伍建设

建立“双导师制”队伍 目前院校青年教师占比较大，缺乏在企业中历练和项目实践的相关经验，因此利用 AI 驱动的线上教学平台， 能促进教师与企业保持联系与交流，通过实习或参与行业会议的方式，帮助教师掌握学习设计行业的新技术与市场动态，及时更新教学内容与方法，最终在课堂上与学生分享。同时与企业设计师共同完成设计项目，能够为在校教师提供最新的实战训练，提升项目实践经验。学院还应当邀请行业专家为学生和教师举办讲座，分享 AI 在设计中的实际应用案例，增强教师和学生对 AI 技术的理解，最终达到培养高素质技能人才的目的。

五、AI在投资学专业领域的应用案例

AI在投资学专业领域的应用案例非常广泛，涵盖了从资产管理到智能投顾等多个方面。以下是一些具体的应用案例：

5.1、资产管理

在资产管理领域，AI被用于实时分析海量的市场数据，包括股票价格波动、宏观经济指标和行业动态等。通过AI算法，可以快速筛选和分析这些数据，识别潜在的投资机会和风险。例如，AI可以预测股票在特定市场环境下的价格走势，为投资决策提供支持。

5.2、智能投顾

智能投顾结合了人工智能、大数据和算法，旨在提供自动化、个性化的投资建议和管理服务。与传统投资顾问相比，智能投顾具有低费用、低门槛、易操作和高透明度等特点。例如，大模型在投顾领域主要用于客户的营销、运营以及产品推介等环节，通过提高信息处理效率，更加精准地洞察用户需求偏好，为客户匹配符合需求的金融产品服务。

5.3  AI Agent的应用

AI Agent，即人工智能代理，是一种集成了深度学习模型、插件工具与执行流程的智能实体。在金融领域，AI Agent能够自主分析情境、作出决策并执行任务，例如在智能投资与量化交易中的应用。

5.4生成式AI的应用

生成式AI在金融领域也有广泛应用，如摩根士丹利等机构已引入ChatGPT等生成式AI工具，用于协助财务顾问、软件开发和信息分析等方面。

这些案例表明，AI在投资学领域的应用正变得越来越广泛，不仅提高了决策效率，增强了风险管理能力，还实现了个性化服务，为投资行业带来了巨大的潜力和变革力量，降低投资风险。

六、改革成效

6.1、学生创新能力和就业竞争力大幅提升

经过改革，学生的AI技术能力、实践能力和综合素质显著提高，毕业生的就业率和就业质量有了明显提升，近5年就业率高达90%。“大创”项目立项38项、其中国家级大创项目5项，省级15项；涌现出一批拔尖学生：近5年，郑丹娜，龙丹妮，何洁汝等20名学生获国家奖学金，34名学生获国家励志奖学金，李子琪等毕业生进入华为公司工作，近三年荣获各类创新创业省级以上赛事奖项共200余项，6名学生成功创业，在校生创业月均流水超10万元。

6.2企业满意度提高

用人单位对毕业生的反馈积极，认为其具备较强的实战能力和创新意识，能够快速适应工作需求。2020级郑和平同学得到南方财经媒体报道

6.3产教融合基地建设反馈良好

创建实验实训中心和实践教学改革经验得到同行的认可，产生良好的辐射作用，负责实践教学的中心主任和专业负责人多次在产教融合教学研讨会上分享经验。2024年与南方财经集团共同牵头开设投资专业私募基金人才实验班，成立博士专业群专家委员会和教学协作委员会，组织开展投资专业及实验教学中心的校际交流合作，每年召开建设研讨会，共享资源，推动了投资专业及实验教学中心建设水平的整体提升。

6.4教学质量提升

教师的教学水平和研究能力得到提升，课程内容更加贴近市场需求

1）教师教学热情和学科专业建设水平全面提升，教师投入教育热情高涨，团队第一完成教师获南粤优秀教师，广东省民办优秀教师，主讲的《金融学》课程在新华思政平台上线了，学习点击量近5000人次。5年立项建设省级一流课程1门、校级一流课程4门、广东省高等教育管理学会思政课题1项，粤港澳大湾区高校在线开放课程联盟“金融学”课程2门。荣获省级或校级创新大赛、青年教学大赛共获11项，其中省级二等奖1项，三等奖3项，校级奖7项，涉及团队教师30人次，获第十四届“三创赛”国家级优秀指导老师3项，青年校级教学名师1人，完成省、市级及校级教科研项目18余项，团队获得知识产权20余项，授权发明专利3项，发表论文50余篇。获得校级及以上教育教学改革成果3项，入选校级一流专业1个，金融科技专业正在申报中，学生的学习积极性明显增强。

2）多元主体协同合作成效卓著，与“经传多赢”“南方财经”“创必承”“东莞证券”“红树科技”等多家校外企业建立实践教学基地，构建多元化的育人平台。通过金融大数据实验室和实践基地、产学研合作项目，搭建校内外一体化教学实践平台，强化实践教学软件建设和硬件建设，以项目合作、社会调查等多样化形式拓展实习基地，以协同育人提高学生实践技能，保证行业特色的人才培养质量。参与建设省部级虚拟仿真实验教学中心1个、建设项目全生命周期BIM应用协同教学云平台1个，与企业共建实践基地20个，并聘请10余位行业专家担任校外导师，获批教育部产学合作协同育人项目5项。

3）行业影响力增强，示范引领作用加大：学校在行业内的影响力逐渐提升，成为企业和社会认可的人才培养基地。

1）教育改革引领示范作用显著。团队发展和人才培养的协同效应逐渐显现，部分成果获广州市经济法学会学术成果二等奖1项，校级第五届教学成果二等奖2项，《金融学》课程上线新华思政平台，入选广东对外贸易高质量发展研究团队，立项“黄埔军校旧址纪念馆大学生社会实践教学基地”教学水平显著提升。专业教师评教优秀率平均达到 85%。在评优评先、教学竞赛等活动中获各级各类奖项 23 项，获“南粤优秀教师”“广东省民办教育优秀教师”“我最喜爱的老师”等荣誉称号8人次。在同行中起到了引领示范作用。

2）优质生源吸引能力显著增强。高质量本科生教育提升了投资学专业生源吸引力，本科生录取比率持续提高到90%；随着国家经济形式好转，每年仍有30%以上学生读研继续深造。

3）社会影响不断扩大。近5年来，“红色浪鳗”金融公益团队先后在茂名电白，河源下屯、惠州墨园、湛江徐闻等多个乡村开展投资理财宣讲、活动达500余次，支教助学、助农帮农等实践服务，服务企业、合作社达1280余家，涉及产值超20万元，收到广东电白等各级各类媒体报道14次。2020年“红色浪鳗”社会实践队参加《关于开展2020年“携手奔小康，共筑中国梦大学生暑期社会实践活动》产生了良好的社会影响，接受光明网和人民网的报道，得到了地方政府与群众的广泛好评。

七、总结

目前部分院校投资学专业已开展校企合作，在教学中进行实际项目设计、实习实践等环节。但是整体上产教融合的深度与广度仍然不足，部分校企合作停留在表面，未能有效将产业需求与教学目标紧密结合。同时， 企业对人才的需求不断变化，而教学内容的更新速度较慢，导致培养的人才与市场需求存在脱节现象。随着数智时代的发展，通过搭建智慧协同平台、联合开发课程、 建设数字化评价系统、设立智创空间、加强师资队伍建设， 建立“双导师制”队伍等创新路径，能够推动产教融合进一步深化，促进投资专业教学更加多元与创新，培养学生的自主学习能力和创造力，最终将人才培养目的转到增强学生就业创业能力上来，实现真正服务于地方社会。

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2024年度广东省本科高校教学质量与教学改革工程建设项目，课题名称：新文科背景下《金融学》课程内容建设与教学模式改革研究

广东省省级一流课程：金融学线下一流课程    课题编号：202312877