AI技术赋能高校金融统计课程教学的制约因素及提升路径研究

摘要：数智化时代，人工智能（AI）技术与应用统计课程教育深度融合，成为持续推动金融统计课程教学发展的重要引擎，并形塑教育新范式和新形态。本文首先分析了AI技术赋能高校金融统计课程教学的制约因素，然后提出了相应的提升路径，旨在为后续金融统计课程教学改进和学生个性化指导提供可借鉴经验。

关键词：AI技术；数智化教育；金融统计

一、引言

人工智能技术以前所未有的速度发展，推动人类社会进入人机协同、跨界融合、共建共享的智能时代。目前，随着人工智能技术与教育深度融合，教与学的时空大大拓展，已经在课程改革、微格教学、智能辅导、个性化学习、自动测评、课堂评价和教学管理优化等多种教育领域的应用场景中展现出良好的效力，正在深刻改变教育的面貌。然而，AI技术，如 ChatGPT4.0，其强大的语言理解能力以及问题处理能力，引来诸多领域研究者的关注，但在实际教学需求应用中仍然存在诸多挑战。

本研究基于《金融统计学》创新课程作为代表案例，通过探讨AI 技术在金融统计课程中的应用，分析了AI技术赋能高校金融统计课程教学的制约因素，然后提出了相应的提升路径，以期为金融教育领域提供理论指导。

二、当前AI 技术赋能高校金融统计课程教学高质量发展的制约因素 

金融统计学课程旨在培养具备具备扎实的专业理论体系，能够运用统计分析思想和计量技术，对经济金融社会实际问题进行统计测度，对其经济问题所对应的数据进行处理和分析的应用型人才。这会要求学生在掌握金融机理和应用统计基本理论及方法的基础上，能够熟练应用统计分析软件对经济金融数据进行搜集、整理及分析，用统计软件结合统计方法对实际经济金融问题进行深层次的分析与预测。在数智时代，依托AI 技术、物联网等新一代信息技术作为信息传播的主要渠道，为学生提供了前所未有不断更新的海量学习资源和教学时空便利等，而实际教学推进过程中仍面临技术、资源、伦理与人才等诸多制约因素，影响着高校金融统计课程教育高质量发展，具体制约因素如下。

1、技术层面的制约

首先， AI 技术过度依赖于高质量的数据支持，技术成熟度与稳定性问题尚未完全解决， AI 技术往往难以成已经过载的海量信息库中有效筛选出真正有价值的学习资源，从而由于导致AI 技术推送的信息存在碎片化或者不够有的放矢，这不仅学习效率和教学效果，而且也增加学习复杂性和时间成本。其次，AI 技术推送的较为精准信息还过度依赖海量信息库的不断更新，这需要巨大的人力成本和时间成本。一般而言，传统金融课程多侧重于经典理论传授，而金融行业的实际工作要求金融行业从业者已不仅限于与时俱进的金融统计理论和实践技术，而是逐渐重视对 AI 技能的掌握，如果高校金融统计教学内容不及时更新，学生可能难以掌握行业关键技能，影响了学生的行业竞争力。第三，在面对难以深入理解其逻辑链条的经济金融问题时，AI 技术有时能表现出快捷且良好的智能性，快速得出问题的答案，干扰学生的思路，使得学生过度依赖 AI，缺乏自我反思和批判性思考的结果。最后，数据质量与隐私保护面临挑战，数据隐私保护问题日益凸显。

2、资源层面的制约

   数智化背景下AI技术虽然能够打破地域限制,促进优质教育资源的共享，然而 AI技术赋能高校智慧教育的实现依赖于高性能计算设备、智能教学平台和大数据分析系统等完善的硬件和软件设施，然而一些经济发展相对落后的地方，会因为高校能投入采购设备和系统维护等方面的发展资金有限，导致其高校因为实验设备短缺，难以推进AI技术赋能智慧教育高质量发展的需求。

3、伦理层面的制约

第一，技术成熟度与稳定性问题尚未完全解决，数据隐私保护问题日益凸显，致使教育伦理与隐私伦理的冲突。比如，数智化背景下AI技术在收集并分析学生数据时，由于数据隐私保护问题技术不够成熟，可能侵犯学生隐私；或者智能评分系统过于机械和不完善，可能忽视学生的主观努力和创造性，得出伤害学生的结论。第二，数智化背景下AI技术技术依赖与人文关怀的失衡。随着AI技术在教育中的应用越来越普及，许多教师过度依赖智能教学系统进行教学，减少了与学生面对面的交流和互动，这不利于学生情感、态度和价值观的培养。

4、人才层面的制约

高校教师的信息素养和智慧教育教学管理平台的应用能力是影响实现智慧课程教学高质量发展的关键因素。然而，从目前高校教师的整体情况来看，缺乏教育学、计算机科学、心理学等多个领域的知识深度融合的跨学科视野和能力，会导致数智化背景下AI技术在教育中的应用效果大打折扣，阻碍智慧教育向更高水平迈进。

三、当前AI 技术赋能高校金融统计课程教学提升路径

     1、构建智慧教育教学和实践平台

具有集教学资源、教育管理于一体的智慧教育平台应该将各类教材、课件、视频、案例、题库和智能化的软件等资源进行了整合，并且按照学科、课程、知识点等进行分类存储，教师或者学生利用比如CHATGPT4.0等新一代信息技术可轻易快速检索和使用，获得师生们比较满意的高校的公开课、在线课程等优质教学资源以及相应的实践学习平台。

高校金融统计课程是一门实践性比较强的课程，需要在教育教学平台上，通过建立完善的学生信息管理系统及实践平台，既能有效地利用大数据技术实现对学生成绩、对知识掌握程度进行有效评估，为学生的学业发展提供科学依据；又能在教学中主动推送和查找比较匹配教学的习题、视频、案例、课件以及能指导学生实践的智能软件平台；还能方便学生利用此门课程的实践平台展开练习与考试等。

2、通过AI技术推进教学内容与方法的创新

高校金融统计课程是一门应用性比较强的课程，其统计技术能应用在经济金融和管理等多个领域的实际场景中，只有加强AI技术赋能，才能推进教学内容与方法的创新。这是因为，第一，在AI技术中虚拟现实与增强现实技术的赋能下，创建沉浸式学习环境，让学生身临其境地进行实验模拟及创新，提高学生的实践能力和解决问题的能力，增强学生的学习兴趣和记忆效果。 第二，在AI技术中机器学习算法与个性化学习的赋能下，为学生推荐个性化的学习资源和学习路径，为学生量身定制个性化的学习计划。

3、提升保障数据安全与隐私的功能

在推进智慧高校金融统计课程实践教学过程中，应确保师生个人信息和教育数据的安全性和隐私性。具体地，应提升加密技术、访问控制技术、数据备份技术等，以保障数据安全与隐私的功能，同时，也要加强对师生的数据安全意识教育，加强对师生个人信息的隐私保护，明确个人信息的收集、使用、存储、共享等环节的隐私保护要求。

4、加强教师队伍建设

教师是智慧教育的关键实施者，然而大多数高校教师缺乏信息素养和智能技术应用能力，比如，不少教师智慧教育平台的使用、在线教学方法、虚拟现实与增强现实技术应用、机器学习算法与个性化学习等方面的知识和技能。高校应该强化智慧教育平台操作的培训，并设立这方面的教学竞赛，或者通过将教师参与智慧教育的情况纳入绩效考核和职称评定体系，尽可能激励教师获取与统计相关的信息素养和智能技术应用能力。

参考文献：

1.姜华,王春秀.生成式 AI 在教育领域的应用潜能、风险挑战及应对策略[J] . 现代教育管理,2023(07).

2.周洪宇.生成式人工智能技术ChatGPT与教育治理现代化——兼论数字化时代的教育治理转型[J] . 华东师范大学学报,2023(07)