课题申报书：财经数据科学课程建设（数字经济、金融科技、财务大数据、大数据管理与应用）.docxVIP

教育科学规划2025年度重点课题申报书、课题设计论证

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财经数据科学课程建设（数字经济、金融科技、财务大数据、大数据管理与应用）课题设计论证

财经数据科学课程建设（数字经济、金融科技、财务大数据、大数据管理与应用）课题设计论证报告

一、研究现状、选题意义、研究价值

研究现状：

随着数字经济的迅猛发展，财经数据科学作为连接经济学、计算机科学与数学的交叉学科，已成为推动金融行业创新与变革的重要力量。当前，国内外高校及研究机构在财经数据科学领域已有一定的探索，但课程体系建设尚不完善，尤其是在数字经济、金融科技、财务大数据及大数据管理与应用等方向，缺乏系统性、前瞻性的课程设计。现有的课程内容往往侧重于理论知识的传授，而忽视了实践技能的培养，难以满足市场对复合型人才的需求。

选题意义：

本课题旨在通过财经数据科学课程建设的探索与实践，构建一套适应数字经济时代需求、融合理论与实践、注重创新能力培养的课程体系。这不仅有助于提升财经类专业学生的数据分析与处理能力，还能为金融行业输送具备跨学科知识背景的复合型人才，推动金融科技行业的健康发展。

研究价值：

理论价值：本课题将深入研究财经数据科学的基本理论框架，探讨其在数字经济背景下的新特点与新趋势，为财经数据科学的理论研究提供新的视角和方法。

实践价值：通过课程体系的优化与实践教学的强化，本课题将有效提升财经类专业学生的实践能力和创新能力，为金融行业输送更多具备实战经验的优秀人才。

社会价值：本课题的研究成果将为高校财经数据科学课程的改革与创新提供可借鉴的经验，有助于推动高等教育与产业发展的深度融合，为经济社会发展贡献力量。

二、研究目标、研究内容、重要观点

研究目标：

本课题旨在通过深入研究，构建一套适应数字经济时代需求的财经数据科学课程体系，具体包括：

明确财经数据科学的核心知识与能力框架；

设计涵盖数字经济、金融科技、财务大数据、大数据管理与应用等方向的课程体系；

探索实践教学模式，提升学生的实践能力和创新能力。

研究内容：

财经数据科学核心知识与能力框架构建：分析数字经济背景下财经数据科学所需的核心知识与能力，包括数据分析、机器学习、数据可视化、金融科技应用等。

课程体系设计：根据核心知识与能力框架，设计涵盖数字经济、金融科技、财务大数据、大数据管理与应用等方向的课程体系，包括专业基础课程、专业选修课程及实践课程。

实践教学模式探索：结合案例教学、模拟交易、实习实训等多种方式，探索财经数据科学的实践教学模式，提升学生的实践能力和创新能力。

重要观点：

财经数据科学课程体系应突出跨学科融合，将计算机科学、数学与经济学紧密结合，形成独特的学科特色。

实践教学是财经数据科学课程不可或缺的一部分，通过实践教学可以提升学生的实践能力和创新能力。

课程体系设计应注重前瞻性，紧跟数字经济时代的发展趋势，不断更新课程内容与教学方法。

三、研究思路、研究方法、创新之处

研究思路：

本课题的研究思路为：首先，通过文献综述与专家访谈，明确财经数据科学的核心知识与能力框架；其次，根据框架设计课程体系，包括专业基础课程、专业选修课程及实践课程；最后，通过教学实践与效果评估，不断优化课程体系与教学方法。

研究方法：

文献综述法：广泛搜集国内外财经数据科学领域的文献资料，进行系统梳理与分析，明确研究背景与现状。

专家访谈法：邀请财经数据科学领域的专家学者进行访谈，获取专家意见与建议，为课程体系设计提供依据。

案例分析法：选取国内外财经数据科学课程建设的成功案例进行分析，提炼成功经验与教训。

教学实践法：将设计的课程体系应用于实际教学中，通过教学实践与效果评估，不断优化课程体系与教学方法。

创新之处：

跨学科融合的课程设计：本课题将计算机科学、数学与经济学紧密结合，形成独特的学科特色，为财经数据科学课程体系的构建提供了新的思路。

注重实践的教学模式：本课题强调实践教学的重要性，通过案例教学、模拟交易、实习实训等多种方式，提升学生的实践能力和创新能力。

前瞻性的课程内容：本课题紧跟数字经济时代的发展趋势，不断更新课程内容与教学方法，确保课程体系的时效性与前瞻性。

四、研究基础、条件保障

研究基础：

本课题的研究基础包括：

丰富的科研工作经验：课题负责人及团队成员长期从事教育教学科研工作，具有丰富的科研工作经验和丰硕的科研成果。

深厚的学科背景：课题负责人及团队成员在财经数据科学领域具有深厚的学科背景，能够为课题研究提供坚实的理论基础。

良好的合作平台：课题团队与国内外多所高校及研究机构建立了良好的合作关系，能够为课题研究提供丰富的资源与支持。

条件保障：

研究资金支持：本课题已获得学校及相关部门的资金支持，用于购买研究材料、实施实地调查、支付研究人员薪酬等。

数据获取权限：课题团队已与相关