■陳加旭 唐元琦/西南石油大學(xué)
2016年,習(xí)近平總書記提出:“以數(shù)據(jù)集中和共享為途徑,建設(shè)一體化國家大數(shù)據(jù)中心”,大數(shù)據(jù)逐漸上升為國家戰(zhàn)略。在大數(shù)據(jù)時代,數(shù)據(jù)產(chǎn)生、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用等環(huán)節(jié)都在發(fā)生著深刻的變化。數(shù)據(jù)的生產(chǎn)已突破了時間地點的限制,數(shù)據(jù)的采集逐漸從調(diào)查式的收集向自動化采集方式轉(zhuǎn)化,數(shù)據(jù)的分析與應(yīng)用也由傳統(tǒng)的驗證型轉(zhuǎn)化為探索分析型。大數(shù)據(jù)時代的浪潮改變了數(shù)據(jù)分析模式,對當前的金融學(xué)教學(xué)模式與要求也產(chǎn)生著深刻的影響。首先,市場對金融人才提出了新需求,較強的數(shù)據(jù)敏感度、清晰的邏輯思維能力和協(xié)調(diào)溝通能力是金融行業(yè)從業(yè)人員所必須具備的基本素質(zhì)金融行業(yè)人才必須具備對金融數(shù)據(jù)收集、加工、分析的基本能力,要求其能夠以事實數(shù)據(jù)為依據(jù)對所參與的金融項目現(xiàn)狀及未來發(fā)展進行分析和預(yù)測并轉(zhuǎn)化為決策信息。金融數(shù)據(jù)挖掘方法與技術(shù)的掌握之間成為金融企業(yè)招聘時重點關(guān)注的技術(shù)。其次,大數(shù)據(jù)的興起對金融學(xué)教學(xué)本身也產(chǎn)生著深刻影響。與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)相比,大數(shù)據(jù)具有及時、微觀、互動、個性化等特征,無論對教學(xué)目標設(shè)置、教學(xué)過程搭建還是在教學(xué)評價與預(yù)測等方面都提出了新要求。只有基于大數(shù)據(jù)時代的特征,創(chuàng)新教學(xué)理念、加快教學(xué)改革步伐,才能培養(yǎng)出適應(yīng)大數(shù)據(jù)時代需求的人才。
數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)一般是指從大量的數(shù)據(jù)中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程,通常會利用機器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計學(xué)技術(shù)和模式識別等技術(shù)來實現(xiàn)。數(shù)據(jù)挖掘通過數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)果解和評價幫助使用者從大量復(fù)雜的信息中獲取有效數(shù)據(jù)并制定決策。目前,隨著各高校在在線教育、網(wǎng)絡(luò)教育方面的大量投入,產(chǎn)生了大量的教學(xué)數(shù)據(jù),通過對這些數(shù)據(jù)的挖掘、分析和整理,可以讓教學(xué)人員對于如何進行精準教學(xué)提供了可能。同時,隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展,學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中也可以充分運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行實證研究和仿真實驗。
本文認為,在目前的金融學(xué)教學(xué)中數(shù)據(jù)挖掘可以應(yīng)用于以下幾方面:第一,有效反饋教學(xué)結(jié)果。將教師的教學(xué)信息、學(xué)生的學(xué)習(xí)效果和教學(xué)評價作為數(shù)據(jù)來源,通過數(shù)據(jù)挖掘中的聚類分析方法可以區(qū)分在不同教學(xué)目標要求和教學(xué)方式下評價教學(xué)質(zhì)量并通過分類來分析不同教學(xué)方式之間的差異,可以反映教師在教學(xué)中存在的實際問題,優(yōu)化教學(xué)方法。第二,預(yù)測學(xué)生學(xué)習(xí)能力。現(xiàn)代金融學(xué)教學(xué)的基本要求是通過因材施教更好的實現(xiàn)每個學(xué)生的全面發(fā)展。通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的決策樹法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法可以更好的實現(xiàn)這一目標。例如,可以運用決策樹法通過對學(xué)生各部分學(xué)習(xí)成績的挖掘分析發(fā)現(xiàn)不同學(xué)生的學(xué)習(xí)偏好。例如發(fā)現(xiàn)有的學(xué)生對金融理論知識掌握較好而知識運用能力不強,則需要對這類學(xué)生強化操作技能方面的訓(xùn)練。第三,完善課程內(nèi)容,增強學(xué)生實踐能力。傳統(tǒng)金融學(xué)教學(xué)模式注重概念和方法的詮釋,學(xué)生參與程度低,教學(xué)數(shù)據(jù)分析主要運用EXCEL等軟件簡單演示。而在大數(shù)據(jù)時代,數(shù)據(jù)的非結(jié)構(gòu)性和復(fù)雜性已經(jīng)不是常規(guī)演示所能代表的。在課堂教學(xué)中只有教會學(xué)生如何從復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫中挖掘出有用的信息才能增強學(xué)生對現(xiàn)實金融現(xiàn)象的理解。教會學(xué)生使用R軟件、Hadoop等分析軟件也將成為金融學(xué)教學(xué)中的重要內(nèi)容。
順應(yīng)大數(shù)據(jù)時代對金融學(xué)教學(xué)提出的新要求,將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于金融學(xué)課程教學(xué)中不僅能較好的實現(xiàn)精準教學(xué)、分類教學(xué),而且在教學(xué)效果反饋、學(xué)生實踐能力培養(yǎng)等方面都具有較好效果。筆者所在教學(xué)團隊基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對現(xiàn)行教學(xué)模式改革進行了一定的探索,其主要做法包括以下幾方面:
第一,改革課程設(shè)置,增加數(shù)據(jù)挖掘教學(xué)內(nèi)容。傳統(tǒng)的課程設(shè)置已不能滿足大數(shù)據(jù)時代對學(xué)生實踐能力、分析能力和綜合素質(zhì)的要求。因此,在金融學(xué)課程教學(xué)內(nèi)容上更加強調(diào)知識的針對性,重視學(xué)生動手能力的提高。首先,在課堂教學(xué)中引入數(shù)據(jù)挖掘?qū)n},通過實際案例分析向?qū)W生介紹機器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計分析等方法,教會學(xué)生如何使用分析軟件進行金融數(shù)據(jù)挖掘、整理和分析。從實踐效果看,大部分學(xué)生在學(xué)習(xí)中能夠較好掌握這些分析軟件,并進行獨立分析,同時通過增加學(xué)生動手機會較大的提高了學(xué)生的課堂參與度,反過來增加了學(xué)生對理論知識點的理解。此外,引導(dǎo)學(xué)生積極參與挑戰(zhàn)杯、建模大賽、社會實踐等活動,進一步增強學(xué)生自發(fā)尋找問題、分析問題、解決問題的能力。
第二,進行學(xué)習(xí)效果與學(xué)習(xí)行為的關(guān)聯(lián)分析。在教學(xué)中通過建立課程學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)平臺提取習(xí)題、提問、課堂表現(xiàn)等相關(guān)數(shù)據(jù),利用相關(guān)性挖掘算法發(fā)現(xiàn)學(xué)生學(xué)習(xí)成績(效果)與日常行為的關(guān)聯(lián)性進行分析。例如,在筆者的通過教學(xué)過程中的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)與聚類分析發(fā)現(xiàn)某一班級學(xué)生的學(xué)習(xí)行為模式至少可以分為“積極主動性”(約20%)、“消極拖延型”(約10%)和“順其自然型”(約70%)三類,“消極拖延型”學(xué)生在平均成績方面均低于其他兩類。通過對學(xué)生學(xué)習(xí)行為的分類,在教學(xué)過程中進行有針對性的引導(dǎo)。對“消極拖延型”的學(xué)生通常采取興趣引導(dǎo)的方式,在教學(xué)過程中注重對該類學(xué)生學(xué)習(xí)積極性的提高,增加檢查和提問的次數(shù),同時針對性的設(shè)置一些簡單問題讓其回答,以增強該類學(xué)生的積極性。對“積極主動型”的學(xué)生鼓勵其積極探索課程外的知識,設(shè)置一些難度較高的任務(wù),注重探索精神和科研興趣的培養(yǎng)。對“順其自然型”學(xué)生則注重增強其學(xué)習(xí)的積極性和主動性,增加課程學(xué)習(xí)的效用水平。
第三,教學(xué)方式與教學(xué)效果的文本挖掘。在教學(xué)過程中對線上和線下的教學(xué)留言、論壇、聊天室的評論的交流數(shù)據(jù)進行文本挖掘,結(jié)合課程內(nèi)容對不同教學(xué)方式下的教學(xué)效果進行分析。在對連續(xù)兩年的分析中,我們發(fā)現(xiàn)在教師講解式教學(xué)方式下學(xué)生對理論概念和理論特征理解較為深刻,思辨性較強,但往往出現(xiàn)學(xué)習(xí)后一兩天記憶較為深刻、思辨性討論較多,但一段時間后出現(xiàn)記憶模糊想象。參與式教學(xué)中學(xué)生記憶較為持久,但對表面現(xiàn)象討論較多,無法實現(xiàn)對具有深度的理論知識的了解。以任務(wù)為導(dǎo)向的教學(xué)方式則能夠進一步強化學(xué)生的參與性,但由于不具備較好的理論基礎(chǔ),往往使得分析的深度不夠,學(xué)生的討論中對方法應(yīng)用類的興趣較大,而對較為枯燥的理論學(xué)習(xí)熱情較低。
在實踐中也發(fā)現(xiàn)了一些需要進一步改進的問題:第一,數(shù)據(jù)挖掘要達到理想效果需要進一步完善課程平臺的設(shè)計,綜合采集在線和離線數(shù)據(jù),要求分析教師具備金融專業(yè)外的教育學(xué)、心理學(xué)等知識,同時也要精通數(shù)據(jù)挖掘工具和處理算法。第二,在教學(xué)數(shù)據(jù)挖掘的過程可能涉及到學(xué)生的私人數(shù)據(jù),會對學(xué)生和教師產(chǎn)生一些不利影響,因此需要在進行數(shù)據(jù)挖掘的同時進行一些倫理限制,保護學(xué)生的隱私。