基于一流课程建设的本研一体化教学改革探索

摘  要：依托上海理工大学应用经济学研究生课程回归分析本研一体化课程建设项目，该文以金融学专业本科基础课程金融统计分析为例，从学情分析、教学内容、教学模式、过程考核及评价体系等方面阐述本研一体化的建设思路和教学改革措施。本研一体化教学改革，不仅借助研究生课程提高本科课程的高阶性、创新性和挑战度，为本科一流课程建设提供新的思路和参考，还可以为研究生课程建设和教学改革提供有利借鉴。

关键词：一流本科课程；本研一体化课程；金融统计分析；课程建设；教学设计

中图分类号：G642.4      文献标志码：A          文章编号：2096-000X（2023）12-0025-05

Abstract： Based on the integrated course construction project of Regression Analysis， a graduate course of applied economics major in Shanghai University of Science and Technology， this paper takes the undergraduate basic course Statistical Analysis of Finance of finance major as an example. The construction ideas and teaching reform measures of the of undergraduate and postgraduate course are expounded from the aspects of learning situation analysis， teaching content， teaching mode， process assessment and evaluation system. With the help of postgraduate courses， the teaching reform of the undergraduate and postgraduate integrated course improves the high-level， innovative and challenging degree of undergraduate courses， which provides new ideas and references for the construction of first-class undergraduate courses. On the other hand， it also can provide favorable reference for postgraduate course construction and teaching reform.

Keywords： first-class undergraduate course; integration of undergraduate and postgraduate course; Statistical Analysis of Finance; curriculum construction; teaching design

为推动我国高质量发展，进一步提升教育水平和人才培养质量，教育部自2018年开始大力发展“新工科、新医科、新农科、新文科”。在此背景下，“金课”建设率先发力。教育部高等教育司司长吴岩提出，要以一流本科课程“双万计划”建设为牵引，打造一大批国家“金课”和地方“金课”，助力人才培养质量的提高。2019年教育部发布的《关于一流本科课程建设的实施意见》指出“两性一度”为课程建设的基本原则，即提升高阶性、突出创新性、增加挑战度。这对本科课程的建设与教学提出了新的要求。

根据一流本科课程建设要求，为了在本科课程建设中更好地实现“两性一度”的同时，优化本科生、研究生一体化培养体系，上海理工大学于2021年启动了本研一体化课程（跨层次贯通课程）建设。不同于本研课程互通，允许高年级本科生修读部分研究生课程的形式，上海理工大学所提出的跨层次贯通课程是将课程内容具有衔接性的本科课程和研究生课程同时开课，并对衔接部分的知识将本科生和研究生组织在一起同堂授课。这样的本研一体化课程形式，不仅能够减少本科课程和研究生课程内容设置的重复，强化本研课程体系的衔接，提升课程的高阶性，还可以有效利用教学资源，增加课程的挑战性，充分发挥研究生的引领作用，提高本科生的科研、实践和创新能力。

金融统计分析作为上海理工大学金融学本科专业的学科基础课程，系统介绍了金融数据的收集、预处理、模型构建及分析的基本方法，并重点介绍了线性回归模型和时间序列模型的基础理论。此课程能够培养学生进行金融数据分析，解决实际金融问题，并撰写金融数据分析报告的能力。课程内容源于金融数据分析的实际，具有较强的实践性和应用价值，是金融学本科专业新文科建设中文理交叉的发力点之一。在一流本科课程建设的背景下，本文依托上海理工大学应用经济学研究生课程回归分析校级本研一体化课程建设项目，以本科课程金融统计分析为例，从学情分析、教学内容、教学模式、过程考核及评价体系等方面阐述本研一体化的建设思路和教学改革措施。本文对本科一流课程建设和课程教学改革具有参考意义。

一 本研一体化的建设情况

当前，本研一体化主要是指“本研贯通”的人才培养模式，即统筹考虑本科与研究生阶段的教育，从本科入学遴选优秀学生，统一安排课程、科研实践和管理考评，培养高水平、研究型的学术人才[1]。这一培养模式逐渐由医学专业传播到其他专业。例如，为应对新一轮科技革命和产业变革，培养科学基础厚、专业能力强及综合素质高的国际化创新型人才，日本自2016年开始对工科教育进行“本研贯通”培养模式改革，强化通识教育与本科阶段教育，广泛建立了“本硕六年一贯制”[2]。近年来，我国清华大学等高校也开始全面推行本研贯通，推进研究生和本科生教育改革。马建山等[3]和王海明等[4]分别以中国石油大学（华东）的石油与天然气工程、地质资源与地质工程学科，哈尔滨工业大学能源科学与工程学院为例，详细阐述了本研一体化课程体系的建设，以及“本研贯通”教学培养模式的改革。

由于“本研贯通”人才培养模式能够充分调动本科生的学习热情和学习积极性，提高本科生的研究性学习能力和创新能力，一些高校也受此启发开始对课程群建设、实验教学建设等方面进行本研一体化的探索和实践。在课程群建设方面，邓小乔等[5]基于本科电子信息科学专业与研究生通信专业电磁场与微博技术方向构建了本研贯通式一体化课程群，形成了多平台、多层面渐进式理论和实践教学模式。而关于实验教学建设，翟明等[6]和姜宝成等[7]建立了基于虚拟仿真平台的能源动力类本研一体化实验教学与管理系统，构建了多层次的实验教学体系。在本研一体化课程建设方面，仅有何益海等[8]进行了质量工程技术本研一体化研究性教学探索。但是，他们主要是将研究生课程中的研究性教学方法应用于本科专业课程中，仍然采取本科生和研究生分别授课的教学形式。综上，已有的本研一体化课程建设主要集中于优化本研课程体系，侧重将研究生课程的一些教学模式灵活运用于本科课程，还没有对本科生课程和研究生课程同堂授课进行尝试。因此，本文在对本研一体化课程建设中，主要探索如何将本科课程和研究生课程有机地结合起来，如何组织好对本科生和研究生的同堂授课，借助研究生课程内容的高阶性及研究生的引领作用，建设本科一流课程。

二  课程建设与教学改革

（一）  课程概况

金融统计分析是上海理工大学金融学专业本科生的学科基础课。课程开设时间为第四学期，共48学时。教学内容主要涵盖了金融数据的收集、预处理、再抽样、多元线性回归模型和时间序列模型，目的是帮助本科生掌握回归分析和时间序列分析的基础知识，具备对金融数据进行量化分析并撰写金融数据分析报告的能力。而回归分析是上海理工大学应用经济学研究生的选修课程，课程开设时间为第二学期，共36学时。教学内容为多元线性回归模型、多值选择模型、排序与计数模型、面板数据回归模型、联立方程模型和空间计量模型。教学目标是使研究生较为全面系统地掌握回归模型，能够使用回归模型进行实际数据分析。

金融统计分析和回归分析的开课时间都在春季学期，并且知识结构具有呈上启下、相互贯通的特征。在以往对金融统计分析课程进行提升高阶性的教学设计时，也会涉及多值选择模型、面板数据回归模型的学习，造成了与回归分析教学内容的重复。因此，这两门课程适宜进行跨层次贯通的本研一体化课程建设，不仅能够优化本科生的知识结构，还可以发挥研究生的榜样示范作用。

（二）  学情分析

从教学对象上来看，主要是二年级的本科生和一年级的研究生。对于二年级的本科生而言，只具备基础的概率论与统计知识和编程能力，不同同学之间的编程水平也有一定差距。而一年级的研究生已完成本科阶段的学习，对多元线性回归模型和时间序列模型的基础理论比较熟悉，并且具有一定的数据处理和量化分析能力。另外，在课程开设时，研究生已经经历了一学期的学术训练，具备更强的科研能力和创新思维，有能力引导和影响本科生。

（三）  教学内容

根据学情分析可知，在课程开设时，本科生的统计知识非常薄弱，所以本课程在开设的第1—6周，只对本科生授课。在本科生学习完线性回归模型和时间序列模型的基础理论知识之后，再和研究生合并授课。一方面考虑到金融统计分析课程高阶性的提升需要适度，另一方面也要帮助研究生回顾线性回归模型的内容，所以合并授课时间为第7—16周。所学习内容包括线性回归模型的拓展、面板数据回归模型、多值选择模型、排序与计数模型等常用的回归模型。而在第17—18周，本科生进入期末考试阶段，研究生则继续学习更为高阶的内容，即空间计量模型和分位数回归模型。具体教学安排见表1。

（四）  教学模式

课程主要采取以线上线下混合式教学为主，项目式教学为辅的模式，不仅将现代教育技术融入课堂教学，而且将理论和实践紧密地结合起来。在授课过程中，线上线下混合式教学主要分为以下三个阶段。第一阶段为课前线上学习阶段。授课教师将在“welink一网畅学”平台上提供与课程相关的参考书目、课件和视频资源等，推荐专业网站，拓展课程的广度。在上课之前，学生通过“welink一网畅学”平台完成课堂知识点的预习和自学任务。第二阶段为课堂教学阶段，由两部分构成。一部分是由授课教师结合学生课前的预习和自学情况，开展理论教学；另一部分是由学生小组进行案例分析的展示，并由授课教师组织讨论。第三阶段为课后复习和辅导阶段。在复习理论知识后，学生在“welink一网畅学”平台上完成相应作业，以及平时数据分析报告。授课教师除了对学生的作业进行答疑，也要对学生所完成的案例分析和平时数据分析报告进行点评，了解学生对于课程知识的掌握和运用情况，及时解决学生的困惑。

项目式教学主要集中在第7—16周，围绕高阶性知识展开，起着辅助线上线下混合式教学，进一步提高学生的实践能力和自学能力的作用。项目式教学的实施由四个环节构成。第一环节，授课教师在第7周将学生合理分组，每组学生必须包含本科生和研究生，由研究生担任组长。第二环节，每组学生在工具变量法、面板数据回归模型、二值选择模型、多值选择模型、排序与计数模型、受限被解释变量、随机试验与自然实验中选择一个模型。上课前，各组同学确定能够使用所选模型进行数据分析的问题、搜集数据、通过线上平台和课外资料自学所选择的模型、对搜集的数据建立模型并进行分析、制作ppt。第三环节，当授课教师在课堂上讲解完工具变量法、面板数据回归模型等模型的理论知识之后，由选择对应模型的小组学生代表在课堂上分享所做的数据处理和模型分析。最后，授课教师引导学生就案例分析进行讨论，指导学生完成数据分析报告。在实践过程中，由研究生领导本科生推进项目，带领本科生尽量选择有一定创新性的选题，自主解决遇到的困难，授课教师提供必要的帮助。第四环节，在案例分析结束以后，学生分享数据分析心得，授课教师从选题、数据预处理、模型构建和模型结果分析四个角度对学生的案例分析和平时数据分析报告进行点评，深化学生对理论知识的理解和对统计模型的运用。随后，教师继续引导学生进行实践，完成并深化期末数据分析报告，进一步提高学生处理和分析数据的实践能力。