金融数学前景精选(九篇)

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第1篇：金融数学前景范文

关键词：计量经济学；实践教学；SAS

中图分类号：G64文献标识码：A文章编号：1673-9132（2018）07-0006-02

DOI：10.16657/j.cnki.issn1673-9132.2018.07.002

金融数学专业属于金融学大类中的高端专业，培养的是新型复合型金融人才。计量经济学在面对这一新兴专业时，应该重视实践性教学环节，全面提高教学质量，并且根据人才培养目标，理论联系实际，注重能力培养，循序渐进合理安排实践教学环节，加强实践教学管理，改革实践教学模式，系统培养学生量化分析金融问题的能力。

我主要针对金融数学专业的计量经济学实践教学方面，考虑到金融数学专业学生的量化分析的核心能力培养问题，分析了当前主要统计软件的优缺点，给出金融数学专业计量经济学实践教学中计量软件的选择建议和意见。

一、计量经济学的计量软件选择及应用现状

当前计量经济学教材在编写时主要面向文科性质的经济学学生，授课以讲授计量经济学理论为主，偶尔辅以部分经济学实证案例。并且，当前计量经济学教材的计量软件大多是选择Eviews或SPSS，而这些软件在计量经济学的教学中存在着不少缺陷。

（一）计量经济学教材中，Eviews或SPSS介绍操作不便利

Eviews和SPSS这两个计量软件都是通过点击鼠标就可以完成从导入数据到选择方法，再到输出最终结果的操作。但是，在教材中插入這些软件的“点鼠标”操作是很不便利的。实际教材里，往往编者会采用截图的方式告诉读者该如何“点鼠标”，进行选择。而这又造成了另外一个问题——图片占教材版面太多，造成了教材表面上很厚，实际上教授的知识并不多。

（二）Eviews和SPSS数据处理功能不强

在经济学等文科专业的计量经济学教学中，由于大多采用的是已经处理好的经济数据，比如：GDP、家庭人均消费、人均可支配收入等。这些数据大多是国家或各地方统计局处理好公布的，很少缺少数据间日期不匹配等问题。然而，对金融数学专业的学生来说，他们面对的往往是公开交易数据，这些数据相对复杂。比如，有的公司出现一段时间的停牌交易，在做研究时需要剔除1年交易天数少于120天的公司。面对近3000家上市公司的交易数据，用Eviews和SPSS处理起来往往比较困难。

（三）Eviews和SPSS不利于金融定量分析的深入学习

当前，计量经济学的教学中使用Eviews和SPSS确实能让学生快速掌握计量经济学的基本知识、模型。但是，金融数学专业属于金融学大类中较高端的专业，学生的量化分析金融问题能力要求更高。当进一步需要处理复杂金融问题的时候，Eviews和SPSS编程能力弱的局限性往往就体现出来了。例如，投资学里著名的三因子模型（Fama和French，1993）：利用Eviews和SPSS往往只能用别人计算好的市值因子（SMB）、账面市值比因子（HML）代入模型进行分析。然而，事实上，金融领域做因子分析时，更重要的是掌握因子的来源、计算。而市值因子（SMB）、账面市值比因子（HML）都需要动态分组的技术，编程能力弱的Eviews和SPSS很难胜任这一工作。

二、计量经济学计量软件的选择

鉴于Eviews和SPSS在金融数学专业的计量经济学教学中的诸多不足。我推荐使用SAS进行计量经济学的教学。SAS系统在国际上已被誉为统计分析的标准软件，在各个领域得到广泛应用。SAS系统主要完成以数据为中心的四大任务：数据访问、数据管理、数据呈现和数据分析。当前软件最高版本为SAS9.4。其中BaseSAS模块是SAS系统的核心。其他各模块均在BaseSAS提供的环境中运行。用户可选择需要的模块与BaseSAS一起构成一个用户化的SAS系统。利用SAS可以较好地解决Eviews和SPSS在金融数学专业的计量经济学教学中存在的问题。

（一）计量经济学教材中，SAS的介绍操作非常便利

不同于Eviews或SPSS的“点鼠标”操作，SAS采用编程（或可以转换成程序代码）的方式进行数据访问、管理、分析。因此，在教材中，采用SAS进行实证案例教学时，只需要把相关程序代码告诉学生即可，避免了Eviews或SPSS需要截图来教学“点鼠标”这一占教材版面的缺陷。

（二）SAS具备强大的数据处理能力

虽然相对于SQL等专业的数据库软件而言，SAS的数据处理能力不是很强。但SQL毕竟是计算机专业专门处理数据的，难以用于统计计量。事实上，在统计计量软件中，相对于Eviews或SPSS几乎没有数据处理能力，SAS的数据处理能力就显得强大很多。对数据的删除、筛选；合并表格、变量等操作很好，便于金融数学专业学生处理大量数据。

（三）SAS有利于金融定量分析的深入学习

面对Eviews和SPSS难以进行的动态分组等金融定量分析技术，SAS通过循环语句（宏语句）可以轻易完成。对于SAS的编程学习，初学可能会有一定困难，但是一旦掌握这门语言后，就为金融数学专业学生的金融定量分析奠定了扎实的基础，有利于学生的长期发展。

总之，金融数学专业学生以量化分析金融问题为核心技能。在计量经济学的实践教学中，Eviews和SPSS难以胜任复杂的金融分析。因此，我推荐使用SAS进行计量经济学的实践教学，在完成现阶段教学任务的同时，确保金融数学专业学生的长远发展。

参考文献： 

[1] Fama， E.F.French，K.R. Common risk factors in the returns on stocks and bonds[J]. Journal of Financial Economics，1993（33）. 

第2篇：金融数学前景范文

数学与应用数学——未来社会的多面手

西南大学 黄月

她和我们结缘于幼儿园的“数木棍”，熟悉在中学时期，也许你和她的接触并不是出于自愿甚至带有些许的情绪，但是你不得不承认，她在多个领域中散发出的耀眼光芒的确无可掩盖。没错，她就是——数学与应用数学。

师范？非师？傻傻分不清楚

中学数学和大学中的数学与应用数学专业相比，就像是溪流与大海。大学的数学与应用数学专业旨在培养掌握数学科学的基本理论与基本方法，具备运用数学知识、使用计算机解决实际问题的能力，受到科学研究的初步训练，能在科技、教育和经济部门从事研究、教学工作或在生产经营及管理部门从事实际应用、开发研究和管理工作的高级专门人才。国家为了满足社会各种人才的需要，在数学大类前提下，又分为数学与应用数学（师范），数学与应用数学（非师），数学与应用数学（统计）。

数学与应用数学师范类的前景以教师职业居多。师范类除学习专业基础课程外，还要加强教学技能的培养。需注意的是师范专业分为免费师范生和普通师范生。作为免费师范数学专业的一份子，入学前要与大学和户籍所在省教育厅签订从事中小学教育教学十年的合同，且原则上是不能报考脱产研究生的，而普通师范生就可以报考数学专业研究生，就业选择面相对宽泛了些。

数学与应用数学的非师范专业的就业前景是十分的宽广。因为数学与应用数学专业与其他相关专业联系紧密，以它为依托可供选择的专业较多，重新择业改行也容易得多。顺便提醒一句，无论你是报考师范类还是非师范类，大部份学校对高考数学成绩都有一定的要求，报考时一定要注意各大学《招生章程》的具体要求哦。

练就跨行多面手

报考数学与应用数学专业的学生毕业安排去路多多，除了之前提到的教师职业，你还可以去做金融数学家。哪里商业有风险，哪里就有金融数学家的工作。绝大部分的金融数学家为国际性的投资银行工作。他们从事数量分析、衍生金融产品构建、风险管理或资产管理等工作，在投资银行及全球性企业中属于拿最高薪水的一群人。当然也可做“钻石领”精算师。在美国很吃香的保险精算师，很多都是数学专业出身。无论在国外还是国内，精算师以其高就业率、高薪水吸引着很多人的目光。第三种选择是到银行从事证券业。美国花旗银行副总裁柯林斯（collins）在英国剑桥大学的讲演中说到：“从事银行业工作而不懂数学的人实际上处理的是意义不大的东西。”某著名常青藤院校招生明确指出：你可以不懂经济，我们可以教你，但你不懂数学，这是没有办法忍受的。你还可以做专业学者。这是以数学研究为职业、在数学领域做出一定贡献、并且其研究成果能得到同行普遍认可的一类群体。

风雨阳光，铺就漫漫数学路

数学的学习是痛并快乐着。在数学的学习过程中，偶尔无聊了大家做几句小诗相互调侃：问君能有几多愁，不定积分不会求；风萧萧兮易水寒，各种高数各种难；垂死病中惊坐起，难懂极限伤不起；谁懂洛必达的无奈，难解泰勒的伤怀。但是不经历风雨怎么能见彩虹，以我个人的学习经验来说，我和大部份的同学一样也不是最擅长数学，但本着踏实的学习态度去学习换来的结果还是不错的。所以，你不用担心数学难学，要相信“科学有险阻，苦战能过关”。我真的希望学弟学妹们能够摒弃对数学的偏见，另眼观数学，相信你会感受到她的美好。

部分招生院校简介

南开大学：该校的数学与应用数学是国家级重点学科。1993年国家教委批准该校的数学科学学院（其前身为陈省身先生倡导的于1986年国家批准设立的数学试点班）为国家基础科学研究与教学人才培养基地。师资力量雄厚，数学学科现有教师103人，教授45人、博士生导师39人、具有博士学位的91人。先后培养了以陈省身、江泽涵、吴大任、孙本旺等为杰出代表的大批优秀数学人才。

金融学——速度与激情的碰撞

北京语言大学 韩傲男

现在想想，我与金融学的缘分应该是上天注定的。高考结束了，对于我来说，那充满着汗泪与欢笑的三年时光已离我远去。我一直都相信，在我的生命中，或许再不会有比高中过得更充实的日子了。那种殊死拼搏的感觉现在已经有所淡忘，但对于当初选择金融学时的冲动依然存于内心。

与那点曙光的偶遇

我实在不想再纠结于数理化什么的，一想到那密密麻麻的字符就头疼。又不想用四年的时间去学习一门语言，个人觉得语言这东西吧，只要有心去学，自己大学课外的时间足够去熟练掌握了，大学还是应该学点技能。于是，在家人的建议下，当然也是自己愿意的情况下，我最终选择了金融。

不喜欢财经学校那种现实的氛围，于是我来到了素有“小联合国之称”的北京语言大学。毫无准备地迎来了新一阶段的生活。大一时对经济学完全没有任何概念的我，拿到教材就傻眼了——全是密密麻麻的英文字母！厚厚的一本，我感叹着要何年何月才能了结这本书。象征性地预习了几页，就去到了Vicky的课堂。

与麻辣鲜师的邂逅

第一次见Vicky，黑粗框眼镜，蹭蹭蹭的高跟鞋，头发利落地绑在脑后，露出光秃秃的额头，整洁利落的职业装，像极了《哈利波特》里面麦格教授的年轻版。这位加拿大的老师，一句中文也不讲，一上课就用英语“噼里啪啦”说了一大堆，我们听得云里雾里。她果然是个女强人的类型，上课直奔主题，我们就晕晕地光速一直翻着书，努力追赶她的快节奏。一节课下来，书已讲了40多页，而我们这群新来的孩子，显然对这样的上课方式还不习惯，也就收获甚微。

大一下学期新增了会计学。已经领略过了疯狂的经济学的我们，忐忑地迎来了小美的第一节会计学课。小美胖胖的，一看就是个非常和蔼可亲的老师。一副细细的眼镜架在鼻梁上，顿时显得学术了好多。据说小美挺厉害的，是财政部全国会计学术领军后备人才，我们不禁对她崇敬之情大增。小美保持着她自己的特色，中英结合飞速地讲着、写着。只见滑动黑板刷地滑上去，又刷地被推下来。一不小心，黑板上的笔记全是下一部分的内容。上一节会计学，简直就是经历了一次心灵的洗礼！

绕不开的数理化

千躲万躲还是没有躲过数理化那些密密麻麻的字符。当然，金融学专业学的数学更偏向于实用方面，要我们学会一种逻辑思维。总之，我感觉大学的数学是比较抽象了一点。幸好微积分是中文的，不然又得被洗礼了。北语的微积分还好，用的是人大出版的一本较简单的文科微积分教材。微积分课上，第一次有了理科生的优势。感觉书上的内容几乎是高中学过延伸开的，或是老师补充讲过的。不过也不能掉以轻心，那些基础的内容现在没学好，以后的线性代数也就更难了。数学学不好，对于金融学的学生来说可是硬伤。

学习金融学专业一年了，学业虽然重，但能学到有用的东西，也是一件很开心的事。加之毕业后能在中外各类金融和非金融机构，如银行、投资公司、证券公司、期货贸易、保险行业以及各类外企公司工作，享受舒适的办公环境，也是我梦寐以求的事情。当然，有很多同学选择了出国深造，这对以后的发展也很有帮助。

部分招生院校简介

中国人民大学：该专业是中国人民大学最早设立的专业之一，拥有一批国内外知名的专家学者，师资力量雄厚。与美国哥伦比亚大学联合开办的“中美金融实验班”培养经济金融硕士，大大提高了学生的就业竞争力。该专业培养高层次的金融人才，专业要求毕业生具有良好的道德修养，扎实的理论功底、过硬的专业能力、娴熟的英语和计算机操作能力。

经济学——稚气到理性的蜕变

山东大学 朱文君

高考前，我对外面的世界一无所知。每天扎在书堆里一门心思规划学习考试，弄不清窗外的世界在发生怎样斗转星移的变化，在三点一线的生活下衣食无忧。长辈们笑称我扬起的脸像个初中的孩子。遵从家里的意见，我选择了经济学，在老师的引导下将视角打开，眼里不再只是书本，还有国家、世界的经济动向，我也开始了从稚气到理性的蜕变。

选择压力，彰显价值

如果选择了经济学，就不要幻想疯玩的大学生活了。大一刚入学的时候，大家都欢喜得不得了，终于摆脱了父母的唠叨，得瑟之情溢于言表。但是不要忘记，经济学的专业分数线比较高，能进来的必是大浪淘沙后的强者。当这样一群人在期末考前竞争起来，情况堪比高考，早起晚归，披星戴月。有人会问，大一而已，这么用功地学什么呢？答案是：数学。经济学文理科兼收，在数学水平上很不均等。当面对微积分、线性代数的时候，理科生的优势就会凸显出来，至于像我一样的文科生，一边硬啃着公式，一边愤恨地嘀咕：是谁说文科生进了大学就不用学数学了！后来才知道，其实很多学校都是这样，对于经济学类的学生，在入学初就会开设高等数学课程。因为这是日后学习的基础，很多经济学理论都是建立在数学模型之上，看不懂式子和图形，就搞不懂原理。

有了数理的铺垫，在大二就会开始学习初级宏微观经济学、国际经济学等经济学入门课程。随着年级的提高，学习也会更深入，中级宏微观、产业经济学、发展经济学、投资经济学、博弈论等等，大量知识和内容涌进来。

经济有佳人，绝世而独立

入学之初，我就惊喜地发觉身边很多气质美女，智慧、平静又善良，相处起来关系很是融洽。每次合唱比赛，我们学院总能位列一二（当然，除了艺术学院），优质女声合唱堪比天籁。跟理工科有一个很大的不同，经院女生占比很高，所以从大一到大四，各种联谊会数不胜数。经济学是一门增长智慧的学科，女生来读颇能提升气质。现在已经不是旧社会三纲五常的时代，女性也需要学会经营自己，日后在工作上可以进入银行、企业、投资分析机构，宏观上可以分析国家经济基本面，微观上可以具体到企业运营，就业去向很广泛，穿上小西装成为白领女性一名；在生活中，即便是柴米油盐，也可经营得当，与别人有同样的生活却有不同的心态。

两耳兼闻窗外事

经济学虽然是偏理论的学科，但要求学生开放视野。我们平时不会仅仅伏案学习看书，还必须看各种财经新闻，参加前沿论坛、高级经济学讲座，还要去听经济学年会报告，多半时候都听不懂，然后回头补课专攻，这是迅速提高的一种学习方式，对经济学的同学尤为重要。

经济学专业的学子们可以参加各种校内的社团活动，比如很多与金融机构联名举办的模拟交易大赛、经济案例分析大赛、各种商业银行的理财产品设计大赛等。很多团队通宵达旦准备参赛材料，在赛场呈现出来的那一刻，你会发现，之前自己不懂的种种经济现象、商业活动，现在已经能娓娓道来了，俨然一副商业小精英的模样。此外，很多同学都选择了国内或者出国交流学习，这是很好的机会，不仅能在另外一个学府游赏，还可以学到一些不同的东西，这种锻炼自己的机会还是很宝贵的。

部分招生院校简介

中央财经大学：该校经济学专业数理经济与数理金融方向（实验班）突出现代经济学的基础理论学习和规范经济学方法的培训，完全借鉴国际一流大学的教学体系，按照国际一流的办学标准设置课程，全面采用被一些大学公认最权威的英文版教材和英文授课模式，训练学生熟练掌握英语、直接和外教交流的能力。

统计学——数据中的探秘之旅

西南交通大学 王夏妮

——“嗨，在大学念的什么专业？”

——“统计学”

——“哦，会计啊，好前途啊！”

——“……不不，是统计学，不是会计学。”

——“哦，统…计…学，那两个也差不多吧，好好学习，以后当个好会计！”

窥探规律，揭秘未来

初上大学时，不为人知的“统计学”常常让我陷入窘境。因为一字之差，人们常常将统计学等同于百家皆知的会计学，这其中闹出许多笑话。不过话说回来，在我填报志愿时，自己对统计学也是一无所知。当时关于统计唯一的印象仅仅是很多年前的那场人口普查，心中认为：统计？统计不就是问几个问题记个数算个总数、平均数啥的么，还煞有其事地开个专业？

于是，我带着满满的好奇和一丝不屑开始了百度探秘。经济统计、生物统计、工业统计、风险管理、可靠性分析、精算师……许多陌生的字眼扑面而来。百度告诉我：“统计学可以帮助生产者认识市场、认识自身，以求得生存和发展，也能帮助各级管理部门依据现行经济规律进行宏观决策、调控、监测，以实现社会经济良性运行……”

从数据入手，窥探事物内在规律，进而能够对未来的发展做出预测？诶！这不跟爱迪生看到苹果落下后发现地心引力似的？！太新奇，太刺激，太有意思啦！我喜欢，就这个专业了！

炼丹炉中，百经历练

其实，在本科阶段，统计学主要分为数理统计和经济统计两个专业方向。其中，数理统计主要针对统计学基本理论和方法进行研究；经济统计是运用统计学基础知识来科学调查、搜集经济信息、描述数据、分析数据并对社会经济运行过程进行预测、监督。

可是，我一个不知天高地厚的黄毛丫头毅然决然地选择了数理统计，并且沉静在未来大学生活的幸福幻想中，快乐地，无法自拔，直到……

直到当大一入学发新书接过厚的《数学分析》（上、下）、《高等代数》（上、下）那刻，我实实在在地蒙住了。老听学姐学长抱怨“高数”“线代”是两座难以逾越的大山，那眼前这“数分”“高代”到底是哪里跑出来的妖孽啊！事实证明，这貌似高端的一切不过都是纸老虎！完全不同于前十多年所熟悉的枯燥可憎的数学面目，大学数学教育，特别是统计学专业近乎于数学专业的教学要求，在苦我心智、劳我筋骨的同时突然让我有种甘心拜倒在数学双膝之下的冲动。当高中数学平平的我，在大学拿到不错的期末成绩单时，心中滋味真是妙极了！

火眼金睛，幻如新生

当收到面试研究生资格通知的那刻，我突然意识到十几岁不断期望却遥不可及的大学生活就快在手中消失殆尽了。其他同学也早早地结束了自己安逸的大学生活，开始了忙碌地考研、找工作。说到统计学就业前景，政府统计、部门统计、民间统计一直以来是我国统计工作领域的三大巨头。其中，政府统计、部门统计在统计学生的就业中占有较高的比重。如今，随着中国全球化贸易的发展，民间统计越来越热。逐渐成熟、繁荣的民间统计机构定将为统计专业的毕业生提供愈来愈广阔的就业平台！

第3篇：金融数学前景范文

罗蒙诺索夫莫斯科国立大学建于公元1755年1月20日。该大学以她的奠基人――俄罗斯伟大的数学家、物理学家、语言学家、哲学家――罗蒙诺索夫的名字命名，现任校长萨朵夫尼奇院士。

罗蒙诺索夫莫斯科国立大学在俄罗斯拥有联邦级独特的法律、行政地位、是俄罗斯最大的教学、科研、文化中心。

目前莫大设有30多个院系，500多个专业，有30000多名在校学生和8500多位教职工，3000多名外国留学生在这里进修和攻读学位，有200多位俄罗斯科学院院士和通讯院士。

莫大有规模庞大的图书馆，建于1756年，藏书850多万册，每个系都有供学生读书的阅览室，莫斯科大学有动物学、人类学、古生物地质学3个博物馆，4座天文观象台，以及植物园和众多科研所。

莫大以雄厚的师资，完善的设备，高质量的教学和高水准的学术享誉世界。这也使得莫大的文凭成为荣耀并为世界各国所承认。

莫斯科大学国际教育中心

莫大国际教育中心是莫斯科大学的一个教育机构，主要负责外国留学生的俄语教学和进入各院系前的强化培训。40多年对外语言教育及入学前专业引导教育经验使她成为俄罗斯最著名的语言培训中心。目前中心有150多名教师，其中60多位博士和副博士。

国际教育中心设有初级俄语教研室、俄语提高班教研室、文科教研室、理科教研室、新教法教研室和信息技术实验室。中心根据学生具体情况和要求相应地制定适合于个人的教学计划、达到预期的俄语水平或在结束预备培训后可以进入各科系顺利地进行专业学习。

国际教育中心结业后，学生可直接进入相应教研室、实验室进行本科课程学习或攻读学位、进修和研究工作等。

随着中俄关系的不断发展和中俄贸易、经济、文化交往的日益密切，想掌握俄语和希望在俄攻读学位的中国人越来越多。

在中心的教学过程中使用不同的视听设备和计算机教学方法。配置有内部电视教学系统、图书馆、语音教室和计算机教室，其中包括大量的文学、科普、电影和计算机教学材料。

圣彼得堡

众所周知，圣彼得堡是世界著名教育城市之一，在俄罗斯各同类学校中历史最悠久的大学都集中在圣彼得堡，同样教学质量最优秀的大学也都在圣彼得堡。但其适合我国学生的主要学科有：

一、电子大类

1.计算机和信息类

在圣彼得堡计算机的网络技术和软件技术已经在世界获得了很大的名誉和地位。世人公认圣彼得堡是网络高手的家园。在这方面主要的四个大学比较出名，一是精密机械与光学学院，这是一个世界前三名的计算机软件和网络的大学，虽然这个学校考试比较严格，从这个学校毕业是比较困难的，但今年大理的留学生仍选择这所大学。二是电工大学，这个大学是去年诺贝尔物理奖获得者的母校，仅从此一点可见该校的实力，这个学校也有很强的计算机软件和网络技术，另外该校的自动控制、电讯、电子工程也是很出名的。三是国立电讯大学。四是国立技术大学，这是前苏联时四大名校之一（另三个是莫斯科大学、彼得堡大学和基辅大学）。

2.通讯类

俄罗斯的通讯业也是世界强国之一，尤其是近年与欧美大量的教学合作，使它的这方面的教学更上一层楼。这方面的学校也主要是国立电讯大学、电工大学和国立技术大学。

3.自动控制类

这是俄罗斯的一个世界强项，甚至有一些科目是世界第一流的。其主要学校是国立技术大学的自动控制系。

二、中俄文化经济交流类

1.语言类

这一方面的学校主要有彼得堡大学、俄罗斯国立师范大学，这两个大学都有很好的语言系和外语系。目前也是中国学生学语言的主要大学。

2.从事中俄交流类的

如经济管理、外贸、语言（包括外语）、法律、金融等，这一方面的学校主要有彼得堡大学、俄罗斯国立师范大学、财经大学、国立技术大学经济管理系、工艺与造型艺术大学等。其中学习语言的学生主要集中在师大外语系和彼大语言系，这方面的学生选择主要是学习法语或德语，二外选择英语，这样本身又在俄罗斯，自然而然掌握了俄语，五年下来可以掌握三门外语，有了这三门外语在今后的就业路自然容易的多了。学习经济的学生主要在国立技术大学，这是一个中国学生集中的地方，当然也有部分学生在财经大学学习。学习外贸和轻工知识的学生主要在工艺与造型艺术大学，这个大学有服装设计、鞋类设计、皮革服装设计等，而这些正是我国对俄贸易的主要产品，能了解俄罗斯这方面的知识对从事这方面贸易的人士非常重要。在这个大学中的外贸专业也非常适合中国学生，它的主课是外贸和轻工知识，它要求的外语是主修英语，二外德语或法语。这个大学另外还有目前国内流行的室内装饰设计和广告设计等。

三、医学类

从事医学方面的，圣彼得堡有五所医科大学，其中主要是巴甫洛夫医科大学和米奇尼科夫医学院。巴甫洛夫医科大学是欧洲十大名牌医科大学之一，所以也是今年学生主选的学校。

四、艺术类

1.美术类

俄罗斯的美术世界出名，其主要在彼得堡，它的主要大学是列宾美术学院，这是一个世界前三名的大学。其次是美术工业学院，其水平比其他城市的一般美术学院要强。再其次是俄罗斯国立师范大学的美术系，它有二百多年的历史，其水平也比一般的美术学院要强一些。

2.音乐类

音乐也是彼得堡的在俄罗斯水平最高的，它的大学主要有音乐学院，这个学院是柴可夫斯基毕业的地方。其次是文化艺术大学和俄罗斯国立师范大学的音乐系。

3.舞蹈类

同样这方面彼得堡是俄罗斯最好的，它有几个世界著名的学院，但水平较高，国内一般学生很难进入。如芭蕾舞学院每年报名的俄罗斯人有几千人，而录取只有三十左右。

总之，圣彼得堡是国际知名的艺术之都，它的音乐、美术和舞蹈都是世界第一流的，其中芭蕾舞是世界无人可比的，当然入学的机会极小。尤其是芭蕾舞学院几乎没有可能进入。但音乐学院和文化艺术大学中都有这方面的专业。列宾美术学院是世界三大美术学院之一，我国中央美术学院的教师很多出自这个学院，能到这个大学深造一直是美术方面的学生的理想。但多数学生支付不起这个学院的学费，许多选择了师大的美术专业。还有一些选择了美术工业学院的方向。选择音乐的学生今年主要去向有音乐学院和文化艺术大学。

五、一般技术类

其他方面还有各行各业的几十所大学，它基本包括了方方面面，可供学生任意选择，正如有的中国学生讲，要上学到彼得堡，要做小生意到莫斯科。

俄罗斯留学不像欧美洲一些国家，也不像大洋洲一些国家，它不能给人们绿卡、移民、高收入的允诺。它目前经济困境还没有走出来。但它仍是一个世界科研和教育大学强国，它更多是有一些好的大学好的学科，给学生提供学习的机会。而它的许多大学是大洋洲、东南亚，甚至加拿大都无法比的，它的许多世界名牌大学在世界排名是非常靠前的，甚至比清华北大要靠前十几名二十几名。它的许多学科是世界第一的，或前三名的。每年都有不少美国企业来到俄罗斯的大学选取人才，当中国人涌向美国时，许多美国学生和学者来到俄罗斯学习，这一点从许多大学可以看到。而你能从东南亚或大洋洲看到这一点吗？这说明了俄罗斯仍有着世界一流的技术和知识，也说明要用最少的费用学习一点真正的知识，非俄罗斯莫属，尤其是圣彼得堡。

目前，我国高收入的广东学生在俄罗斯有很高比例。而富裕的浙江近年留学俄罗斯的人数增长比北方许多省份增长要快得多。这也说明了学知识还是到俄罗斯。

第4篇：金融数学前景范文

关键词：行为经济学；传统经济学

中图分类号：F01文献标识码：A 文章编号：1009-0118（2011）-12-0-02

一、行为经济学的起源

行为经济学在西方主流经济学中不是新学，只不过，自1950年代至1990年代，它沉寂了几十年。2000-2005期间诺贝尔经济学奖的获奖者，至少有三位被视为“行为经济学家”――阿克劳夫.史密斯、谢林，以及至少有一位被视为是“计量经济学家”的行为经济学家――麦克法顿。狭义而言，行为经济学是心理学与经济分析相结合的产物。广义而言，行为经济学把五类要素引入经济分析框架：（1）“认知不协调”；（2）“身份――社会地位”；（3）“人格――情绪定势”；（4）“个性――偏好演化”；（5）“情境理性与局部知识”。长期以来，正统经济学一直以“理性人”为理论基础，通过一个个精密的数学模型构筑起完美的理论体系。而卡尼曼教授等人的行为经济学研究则从实证出发，从人自身的心理特质、行为特征出发，去揭示影响选择行为的非理性心理因素，其矛头直指正统经济学的逻辑基础――理性人假定。西方主流经济学所基于的理性人假定偏重对个体的共性描述，这不利于对日趋复杂的经济行为进行概括。经济人（Economic Man）是该理论的基石。经济人做出符合逻辑的、理性的、对自己有利的决定，充分考虑利益与成本，追求价值最大化和利润最大化。经济人是个聪明的、分析的、自私的动物，在追求未来目标的时候进行严格的自我管理，不受身体状况和感情的影响。经济人是建立学术理论的非常方便的工具。但是经济人有个致命的缺陷：世界上根本不存在。行为经济学突破了这种主张共性的理论迷思，回归于个体行为的异质性本质，并巧妙地把“同质理性人”容纳为“异质行为人”的极端特例，从而在本质上超越了主流理论的解释能力。由此可认为，行为经济学绝不是区别于主流经济学的分支流派，而是主流经济学的顺承发展，它对异质行为的开创性研究，对当前经济理论的创新与实践具有深刻的触动与启示。人类经济活动的日益丰富与多样化，使得新古典理论不断与现实经济世界产生矛盾与冲突，许多经济现象仅通过对理性人模型的量变扩张已无法解释，这在客观上要求经济学家必须对理论实施质变突破以适应现实。在这样的背景下，经济学家开始反思理性人作为研究前提的合理性，其中一个关注焦点就是理性人假定与心理学因素之间的关系，这为行为经济学的产生提供了契机。早在20世纪50年代就有人开始研究行为经济学，但早期的研究比较零散。直到20世纪70年代，才由卡尼曼与特沃斯基（Tversky）对这一领域进行了广泛而系统的研究。行为经济学利用试验心理学方法研究人类的经济行为,从而获得规律性认识的学科。其基本特点是不满足于一些缺乏试验依据的假设或“拍脑袋”假设,力图把经济学前提建立在可靠的试验方法的基础上。它不满足于传统经济学主要研究人类经济行为的共性的倾向,主张也研究人类经济行为的个性。它是心理学、经济学和试验方法三者的结合。

二、行为经济学的主要理论

（一）直观推断法

现实生活中，人们在不确定条件下进行判断或决策，往往会以偏概全、以小见大，但是根据理性人的假设则并非如此。概率论中贝叶斯定理的大数法则告诉我们，一个理性推断行为不仅会使用大样本的所有信息，也会利用所有的先验信息。但实际上人们往往只是重视了条件概率（即所直观到现象），而忽视了先验概率。例如，如果你在电视中看到坏人中30％的面貌为丑陋，那么以后你看到这类面孔的人一定会认之为坏人。与典型描述的示范性偏差相关的是，卡尼曼与特韦尔斯基提出了他们称之为“小数法则”的许多例子，即人们通常会根据自己已知的少数例子来做推测。我们都知道，概率论中存在“大数定理”，指的是当分析样本接近于总体时，样本中某事件发生的概率将接近于总体概率。而“小数法则偏差”是指人们将小样本中某事件的概率分布看成是总体分布。卡尼曼与特韦尔斯基在1971年就指出，这实际上也是由于忽略了先验概率而导致的对事件概率的判断失误，其来源是夸大小样本对总体的代表性。与此相应的是对大样本代表性的低估。人们在根据现有信息对不确定事件进行判断时似乎不关心样本的大小，也就是与“样本无关”。

（二）前景理论

卡尼曼等人开创了利用实验研究个体决策行为的先河，人在不确定条件下的决策，似乎取决于结果与设想的差距而不是结果本身。换言之，人们在决策中，通常会在心里有个参考标准，然后看结果与这个参考标准的差别是多少。像一个人工资涨了100元，他可能觉得没什么；但如果减薪100元，那他肯定要问个明白，且感觉不舒服。常言道：由俭入奢易，由奢入俭难，也是这个道理。为了解释这些现象，卡尼曼和特维斯基发展了“前景理论”，认为它与期望效用理论是互补的。效用理论可用于刻划理，“预期理论”则用于描述实际行为。目前，这一理论已被广泛应用于对金融市场的研究。传统的经济学是一个规范性的经济学，也就是教育人们应该怎样做。而受心理学影响，经济学更应该是描述性的，它主要描述人们事实上是怎样做的。风险理论演变经过了三阶段：从最早的期望值理论（Expected Value Theory），到后来的期望效用理论（Expected Utility Theory），到最新的前景理论（Prospect Theory）。其中前景理论是一个最有力的描述性理论。

概括来说，前景理论有以下三个基本原理：（1）大多数人在面临获得的时候是风险规避的；（2）大多数人在面临损失的时候是风险偏爱的；（3）人们对损失比对获得更敏感。比如说有这样一个例子，假定美国正在为预防一种罕见疾病的爆发做准备，预计这种疾病会使600人死亡。现在有两种方案，采用X方案，可以救200人；采用Y方案，有三分之一的可能救600人，三分之二的可能一个也救不了。显然，救人是一种获得，所以人们不愿冒风险，更愿意选择X方案。现在来看另外一种描述，有两种方案，X方案会使400人死亡，而Y方案有1/3的可能性无人死亡，有2/3的可能性600人全部死亡。死亡是一种失去，因此人们更倾向于冒风险，选择方案B。而事实上，两种情况的结果是完全一样的。救活200人等于死亡400人；1/3可能救活600人等于1/3可能一个也没有死亡。可见，不同的表述方式改变的仅仅参照点――是拿死亡，还是救活作参照点，结果就完全不一样了。

（三）偏好逆转

第5篇：金融数学前景范文

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”，这可是无数“程序猿”的毕生追求。不光是人工智能，最近火热的虚拟现实技术，以及正在研发过程中的第五代移动电话行动通信标准（5G），都和计算机技术密不可分。下面，我们就来了解两个最为典型、最容易被混淆的计算机类专业：计算机科学与技术专业（以下简称“计算机专业”）和电子与计算机工程专业。

计算机：真的不是帮你修电脑的专业

曾经有一个法学专业的同学不怀好意地告诉我，他们老师经常帮“程序猿”打离婚官司，原因往往都是男方不育。他不知道他那超级夸张的表情，已经明晃晃地把“造谣”二字都写在了脸上。我淡定地回击：“没事，我们专业就业率高、薪水高。”“可是你没有女朋友啊！”“搞得好像你有一样。”“可是我们专业女生多啊！”

除了经常能听到“‘程序猿’都是‘单身狗’”这种看似有道理的话，估计我们班的同学遇到最多的问题就是：“你会修电脑吗？”“不会。”“那你不是学计算机的吗？咋连电脑都不会修！”“我们学的是编程啊……”我们计算机专业真的不是学修电脑的！请问蜡笔小新到鱼店能买到猪肉吗？

修电脑主要分为两个方面――软件方面和硬件方面。

软件方面：包括软件故障、系统配置故障、系统崩溃等。

硬件方面：驱动故障（设备无法使用）、器件故障（USB烧了、硬盘坏了）等。

那么，计算机专业都学习什么呢？本科的课程大概有两类。

基础课：高数、离散数学、数值分析、统计学、线性代数、大学物理、模拟电子线路、数字电路等。

专业课：程序设计语言类（包括JAVA、汇编等）课程以及软件工程、数据库系统、算法导论、数据结构、接口技术、计算机组成原理等。

通过对比可以知道，如果是与编程相关的软件故障，或许计算机专业的人会懂一些，一般软件的问题，比如怎么在Office中插入不连续页码之类的，计算机专业的人肯定不知道。在系统配置方面，计算机专业的人也许会设计一个简易的操作系统（实际上本科生没几个人能做到），至于怎么配置windows，怎么安装windows，计算机专业的课程里是没有这些知识的。

在硬件方面，也许计算机专业的本科生能设计一个ALU（CPU里的一块计算单元），但要计算机专业的人修主板，恐怕没几个人会。

所以，修电脑跟计算机专业的人所学习的内容完全没有相关性。同理，学中文的人不一定认识所有的作家，学生物的人也不一定认识各种奇怪的动植物……

・院校推荐・

重点高校：中国人民大学、清华大学、北京科技大学、北京交通大学、北京邮电大学、东北大学、同济大学、上海交通大学、东南大学、中国科学技术大学、暨南大学、武汉大学、华中科技大学、中南大学、华南理工大学、四川大学、电子科技大学、西安交通大学、西北工业大学等。

一般高校：北京信息科技大学、天津理工大学、大连民族学院、山西大学、辽宁师范大学、长春理工大学、黑龙江大学、南京邮电大学、杭州电子科技大学、杭州师范大学、宁波大学、淮北师范大学、山东科技大学、山东工商学院、重庆邮电大学、西安石油大学、青海师范大学、大连工业大学、南京工业大学、浙江理工大学、广州大学、桂林电子科技大学、重庆理工大学等。

电子与计算机工程：冰与火之歌

电子与计算机工程专业跟计算机专业开设的基础课程基本类似，包括电路硬件知识和计算机基础知识等。但是电子与计算机工程专业开设的时间较晚，开设的院校也极少，高校的培养方式也很单一，属于计算机大类中比较冷门的专业。而计算机专业作为信息领域的核心学科之一，开设时间早，开设的院校众多，属于非常热门的专业。

虽然开设这个专业的院校比较少，但是随着科学技术的日益发展，越来越多的电子项目需要依靠计算机工程来开发和完成，而计算机工程和电子工程密不可分。当今社会最急需的计算机人才大多是偏向软件方向的，而电子与计算机工程培养的是兼具硬件与软件开发技能的人才，其前景不可估量。

电子信息产业是目前国内外发展最迅速的领域，我国在制定面向21世纪科学技术发展战略计划中把电子与信息技术的发展列于首位。电子与计算机工程专业的毕业生就业范围广，不受行业限制，近三年的就业率均超过90%。

就业范围：毕业生可以在邮电、通信、金融、电力部门以及电子信息与计算机应用领域的高新技术企业从事科研开发和技术管理工作。

基础课程：电路理论系列课程、电子技术系列课程、计算机技术系列课程、通信原理及应用、信息理论与编码、信号与系统、数字信号处理、楼宇自动化、数字图像处理等。

//推荐院校//

上海交大密西根学院对该专业常年招生，但招生人数少、学费贵，报考分数比其他非联合学院专业的分数要低，只要达到上海交大的提档线就可以了。上海交大密西根学院是上海交大和美国密西根大学（该校在全美高校中研究经费排名第一，其工学院有超过半数的专业位列全美前五）共同建设的工学院，旨在全面借鉴密西根大学的成功经验，快速建设一个国际一流的研究型高等教育机构。该专业采用全英文教学，有50%以上的外籍教授。

第6篇：金融数学前景范文

关键词：混合学习介质；教学效果；角色转变

一、问题的提出

混合学习（Blended learning）是指面对面学习和计算机辅助在线学习的结合（Bonk，2006）。在国内的管理和教学语境中，混合式教学是混合学习的本土化概念，因此混合学习常常与混合教学交叉使用。大规模开放在线课程（Massive Open Online Course，简称MOOC）、翻转课堂（Flipped Classroom，简称FC）、小规模私人在线课程（Small PrivateOnline Course，简称SPOC）三个概念常常与混合学习联系在一起讨论。比如费少梅等对比了MOOC与SPOC教学模式后提出了SCH-SPOC在线教育新模式并且在“工程图学”课程中成功实践。本文认为，翻转课堂、小规模私人在线课程等叫法虽不同，在课程方式、规模维度上也各有侧重，但都是混合学习理念的实践形式。

随着在线教育技术的革新，混合学习应用于大学的课程教学实践逐渐增多。以清华大学与edX合作开创的学堂在线为例，从2013年10月10日到2016年12月5日共开设了972门MOOC课程，有67所高等院校参与其中。目前已有83所高校的教师采用清华在线平台开展课程的混合学习，小规模私人在线课程独立班级多达1141个，覆盖学生459435人次。清华大学申请尝试混合式教学的教育教学改革项目申请数也从2015年的10项增加到17项。同济大学王祖源等物理系教授在“大学物理”课程尝试翻转课堂教学模式并总结实际教学效果；同济大学周朝晖等数学系教授采用SPOC重组“高等数学”课程的教学流程，并跟踪研究发现该教学模式有助于提高教学绩效。与此同时，北美、欧洲一些国家的大学教学也显示出同样的态势。英国高校信息系统协会（Universities and Colleges Information SystemAssociation，简称U-CISA）调查显示，在英国高校教学信息化建设中，比例最高的是混合学习（50%），其次是辅助式E-learning（48%）。

混合学习在学术研究界也成为研究热点。2012年，随着Coursera、edX和Uadacity三大平台的建立，MOOC在全球范围迅速兴起。平台提供者和国际媒体的报道吸引了社会各界的关注，不同学科背景的学者和社会工作者积极参与，各种类型的文献急剧增长，2013年后的研究文献在数量上超过了前四年的总和。更有甚者，在教育学界有一派观点认为，2020年之前大多数高校课程都将以混合学习或者网络辅助学习的形式存在。

尽管如此，作为有较大自主设计空间的教学实施者一一大学教师群体，对于是否要采用混合学习这一问题，似乎并未形成一致的认识。就现有研究而言，该问题之所以难以形成共识，主要在以下三个方面仍不明确。其一，混合学习包括哪些因素以及如何混合。其二，混合学习是否会给课程教学带来积极的教学效果。如果有，究竟是哪些因素在对混合学习的效果起着提升作用。其三，混合学习模式中教师和学生面临的挑战是什么。以上问题是教师是否尝试新的教学方式的重要考量因素。然而，从现有的研究和实践而言，对这些问题的回答显然没有简短的答案。因此，本文将围绕上述问题进行一些初步的讨论和说明，以期对大学教师理性选择开设混合学习课程有所裨益。

二、不同介质混合学习模式的支撑要素是否相同

混合学习课程基于不同介质与互动形式差异，内涵也有显著的不同。介质是指学生与教师的教与学发生的空间与媒介的总称。比如有的混合学习课程空间从传统的教室课堂增多到线上的课堂，还有增加了与学习内容相关的实践现场的课堂。课程上使用的媒介不再局限于教材，而是有教师自制的播客视频、带声过滤的PPT文稿、知识概念地图、在线游戏、视频聊天工具等。随着教师课程设计所采用介质的增多，混合学习课程设计的复杂度与难度随之也增加。

互邮侵附淌τ胙生沟通交流的方式。由于不再局限于实体的教室空间，混合学习让师生的互动在主体、频次与质量三个维度的弹性显著变大。比如Paul Calamai和Josh Neu～ld教授开设的大四年级生物专业必修课“生物化学微生物学”需要学生阅读该领域代表性的文献研究，通过视频对作者进行访谈。那么，这些研究文献的作者则成了互动的主体之一。由于教学介质的增加，互动频次的无限增加也成为可能。比如线上讨论区极大地方便了教师与学生、学生与学生之间的互相交流。随着互动主体与频次的增多，互动质量的保证则将会成为混合学习中最为关键的因素之一。互动质量的保证需要教师有更明确的教学目标设计，以及对教学环节的控制。

根据教学介质与互动质量这两个核心支撑要素，我们可以把混合学习课程分为四种类型：（1）介质少，互动低；（2）介质多，互动低；（3）介质少，互动高；（4）介质多，互动高（见图1）。

相对而言，第一类介质少、互动低的混合学习课程的课程设计复杂度较低，师生的学习工作量也处于较低的水平。比如有些教师仅仅录制了少部分教学材料的视频，或者上载了部分学习材料于在线学习平台上，供学生课前预习与复习。同时，主要知识内容仍然通过课程大班教学进行知识讲解。由于班级人数超过60人，互动讨论的环节设计也较少，在线平台的讨论区应用也并不频繁。那么，尽管这类课堂也是混合学习，但混合的程度较低。对于第二类介质多、互动低的课堂，教师采用了多种空间与介质丰富教学材料，从而激发学生的主动学习。然而，往往也是基于授课人数较多的限制，教师基于互动环节的设计频次较低。比如某些大规模在线课程，使用的教学介质可能较多，但是教师与助教的精力有限，对互动区的讨论回复与指点频次较低。第三类是介质少但互动质量较高的混合学习课程。例如加拿大滑铁卢大学会计金融系Robe～Sproule教授开设的大一年级必修课“会计与财务管理”，采取了包括课堂小组讨论、自学在线讲座视频、在线学生互动与在线游戏参与的教学方式。尤其是贯穿整个学习过程分组参与的在线游戏（Game）是本课程学习的亮点。在整个过程中都有助教在线引导学生互动，解决学生学习中遇到的疑问，学期末学生对自己学习经验进行反思。

第四类介质多、互动高的课程则是混合学习课程中难度最高、工作量最大的一类课程。例如加州大学伯克利分校Armando Fox教授开设的本科高年级“软件工程”课程，利用MOOC课程的材料制作了面向校内学生的SPOC版本，该版本与MOOC版本的线上资源相同，包括讲课视频、讲义、教材、在线测验

从第一类到第四类混合学习课程，由于其介质与互动两大要素要求的提高，课程设计的复杂度以及师生双方需要投入的工作量都呈现不断增加的趋势。由此，我们不得不思考第二个问题，这种巨大的投入会带来教学效果的显著提升么？接下来我们将集中讨论这个问题。与作业、在线讨论区、工具，以及其他学习材料等多种媒介。此外，学生线下分成4至5人的小组，每两周与客户交流一次，完成项目设计。该课程的组织较为松散，学生在线观看课程内容、完成作业的基础上可以选择性地参加课堂教学。因此，该课程包含了实体教师课堂、与真实客户的工作空间以及线上虚拟的学习空间。在该课程的15个教学周中，学生需要完成在线编程作业和测试，完成后可以获得自动评分程序的即时反馈。学生的成绩则由这些作业、测试以及团队合作项目得分共同组成。这种学习评价方式与环节设计使得学生与教师、学生与客户以及学生团队之间必须有高质量的互动才能完成。以清华大学采取SPOC模式的课程“数据结构”为例，混合学习资料从教材与习题变为5类材料，环境从单一的教室变为研讨室等3个空间，详情如图2。过程、资料与空间的增多就直接导致了教学环节的增加，针对不同的环节需要采用不同的教学方法才能提高互动质量。

三、混合学习为何对课程教学具有提升效果

无论是基于一线课堂的实践，还是依据学术界的研究，人们对混合学习效果的看法仍存在较大的争议。2007年，斯隆组织（SloanConsortium）的调查报告《混合学习在美国的发展现状和前景》指出：2003年以后混合学习并没有呈现出很好的发展势头，反而采用混合学习的机构和组织有所下降，而采用远程教育的机构数量在不断增多。在2004年，接受调查者中仅有38%的人认为混合学习具有比在线学习更好的发展前景。在我国大学，教师尝试采用混合学习后觉得效果不佳而重返传统教学方式的例子也屡见不鲜。在教育研究学术界，近些年越来越多的学者也开始关注阻碍教师采用混合学习背后的原因是什么。

然而，无论是国外大学还是国内大学的实践，如今也有许多证据表明混合学习对大学教学效果有显著的提升。以美国马里兰大学为例，2011年启动了10门课程和混合学习实验。根据教务长Bedson的介绍，该实验让一群教师和管理员看到了混合学习比传统讲座的绩效更好。该学习项目让教师和学生在课堂上有更多的时间开展答疑、实践及讨论等活动，而不是课程开始就介绍课程材料。加拿大约克大学学习技术研究协会对加拿大8所大学目前正在参加混合学习的大学生开展了网上问卷调查。调查结果显示：61%的学生愿意再选择混合学习课程，12%的学生不愿意再选择混合学习课程，12%的人表示不确定。由此可见，混合学习在加拿大的大学被大多数学生接受。英国格拉斯哥大学颁布的《2013-2020数字化学习战略》白皮书指出：在线学习如果与传统教学以混合学习方式结合，将会非常有效。格拉斯哥大学的很多课程都已经以混合方式开展教学。在混合学习上，很多大学都有着共同的认识和实践。

从微观课程的角度来看，前文提及的Armando Fox教授开设的本科高年级“软件工程”课程，其采用SPOC模式最终吸引了近四倍的学生注册该课程，同时给课程及教师带来了20年以来最高的学生评分。这门课结束后，有50%以上的客户希望聘用选修这门课程的学生。在国内大学，混合学习课堂效果也得到了验证，清华大学“电路原理”课程效果则是有力的证据。该课程是清华大学电机工程与应用电子技术系面向电机系本科生开设的一门专业基础课，通常要求学生在大一下和大二上两个学期完成。课程内容包括有关电路的基本知识、理论、分析思路和方法，并且对于电路的应用和设计也有一定的要求。2013年_课前随机组建了一个45人班级，开展SPOC教学试验。2013年秋季学期期末同一试卷的成绩显示，混合学习的试点班期末考试均分（85.8）显著高于对照班的均分（78.2）。除了考试成绩上的显著提高以外，学生通过自行探索、根据需求购买器材，完成了有源降噪耳机、充电器、滤波器等产品的设计及制作，有些产品制作还形成了几项专利技术。这些作品的高质量完成，无疑是对学生知识技能的学习和运用能力的最为客观的肯定。然而，随后开展的跟踪访谈结果是，该门课程的任课教师与学生对混合学习最大的教学效果却一致地认为是“过程的价值”。这种过程的价值一方面体现在学生自主自发地全身心投入，在讨论与实践中体验到源于对知识探索过程的乐趣、热情，一方面体现在只有这种过程才能长期培养的问题解决能力与团队协作能力的训练成效。

通过以上国内外大学管理层面与微观课程教学层面的实践显示，混合学习的教学效果不仅从客观的学习成绩、实践成果、人才市场的认可己被证明，学习过程中学生积极主动的情感体验，以及解决问题、自主探究、团队协作等能力提升的证据也比比皆是。但是，仍有不少教师质疑混合学习课程的成效，他们认为其中最为关键的问题是：教师和学生在混合学习过程中投入了更多的时间和精力。因此，教师与学生是否能够成功转变角色是混合学习课程质量的核心要素。

四、教师和学生在混合学习中是否能够实现角色转变

在混合教学过程中，教师的角色发生了巨大的转变。Stacey和Gerbic认为，教师开展混合学习将会面临教学角色、社会性角色、课程管理角色与技术角色四大类挑战。教学角色的挑战指教学设计在混合学习里面变得越来越重要，成为教师从事教学工作的核心内容；社会性角色挑战指教师不仅可以拥有与学生面对面互动的成就感，还可以随时与学生在线互动；课程管理角色的挑战指教师越来越需要投入到反思、评价、计划、组织教学和学习的结构化工作中；技术角色的挑战指不少教师对于技术实际上抱有“反感”和“回避”的态度，但是“技术”支持必不可少。

因此，教师们开展混合学习教学需要来自学校（机构）等多方面的支持。教师首先要拥有一个线上线下开放式的混合教学平台。比如，2015年8月清华大学学堂在线做了一个“雨课堂”的混合教学平台。这一平台可以从多个方面帮助教师面对这些挑战，顺利引导学生开展混合学习。该平台方便教师获得和上传丰富的教学资源，既可以在线使用，又可以课堂使用，易于教学。同时，这一平台方便学生能够得到易于使用的在线作业，带有详细解析的答案和多媒体学习辅助手段。这样可以延长学习时间，有助于概念的理解，丰富学生学习体验。

雨课堂通过把面对面学习和在线学习的精华结合在一起，从而实现了“获取两个世界最好的部分”。科学技术能够更好地促进学习的形式，在技术的催化下，课堂时间可以更加优化地配置，可以用于更好地增添面对面的互动。我们知道，“在线学习”是指学习者利用云端的教育资源来丰富和武装自己的大脑。正因如此，国内很多公开课或慕课（MOOC）学习平台也将自己称作“云课堂”。而混合式教学恰恰是要把“在线学习”的资源从云端落地，实实在在地落到每个课堂里。从云到地，则是“雨”。从学习者独立学习的“云课堂”，变成了深度融入实体课堂的“雨课堂”。跟以往的教学辅助信息化工具不同，“雨课堂”利用了师生们使用率极高的手机APP微信、以微信服务号的形式整合课前推送、实时答题、多屏互动、答疑弹幕及学生数据分析等功能。同时，雨课堂的教师端软件是以插件形式嵌入老师广泛使用的PowerPoint软件之中，大大降低了老师的学习成本。老师们可以在用PowerPoint制作课件的同时，随时插入讲义、学堂在线及MOOC视频、习题，将制作完成的PPT课件传到微信后，老师还可以增加语音，让学生边看边听。

在上课过程中，老师的课程开始后会自动生成本堂课程二维码，学生通过微信扫描进班。教师课上的每一页PPT都会即时发送到学生端，帮助学生保存课件及课程回顾。另外，每页课件下方还有“收藏”和“不懂”按钮，学生可以把课程中不懂的知识点进行整理收集，教师也会收到匿名“不懂”数据的反馈，进而调整课程节奏及重点讲解。此外，老师如果把弹幕功能打开，还可以看到同学们的提问、观点，甚至吐槽。

“雨课堂”学生端软件提供课内限时习题、“不懂”按键、弹幕、课前预习、推送PPT资料等功能，帮助学生预习、巩固知识并反馈学习情况。在教师端，学生所有的学习行为数据可被自动完整采集，帮助教师量化了解学生学习效果以及把握学生学习轨迹。

然而，基于各种强大功能的在线平台，教师仍面临混合学习课程设计的一大难点，就是混合程度难以把握，这需要教师采用更加复杂的教学环节设计与组合方法，平衡好线上线下的学习内容，从而实现整体的教学目标。这也意味着比起传统课堂的教学，教师需要设计和控制更多的环节，更能激发学生的自主学习，教师需要更高的项目管理能力以及与学生合作学习的能力。因此，教师是否初步具淞耸迪指加复杂的教学环节与方法的能力，以及管理这复杂环节的工作量投入，都是需要考量的挑战。

学生角色转变的挑战，主要体现在从被动的学习者到主动学习者的角色转变。在这一角色转变过程中，所要考虑的因素包括学生信息素养基础与学生学习心理与行为习惯。信息素养指合理合法地利用各种信息工具，特别是多媒体和网络技术工具，确定、获取、评估、应用、整合和创造信息，以实现某种特定目的的能力。其核心是信息能力，包括识别获取、评价判断、协作交流、加工处理、生成创造信息的能力，即应用信息资源进行问题求解、批判性思维、决策和创新等高阶思维活动的能力。而学生的信息素养基础也需要一段时间的培养与训练才能逐渐养成。从平均水平来说，信息类相关专业（如计算机、电子等）学生的信息素养基础要远高于其他专业的学生。假如学生并不习惯使用信息技术进行学习，那么混合学习就反而会降低学习的质量。所以，教师在决策是否使用混合学习模式时，需要考量自身与学生的信息素养基础，或者是否有专业技术人员提供培训与技术支持，从而实现信息素养基础的积累。