生成式人工智能驱动的金融科技教学方法与实践技巧研究

随着生成式人工智能技术的快速发展,特别是大型语言模型(LLM)在自然语言理解和生成方面的卓越能力,其在教育领域的应用潜力日益显现。金融科技作为交叉学科,既包含金融理论与实践,又依赖于数据科学、人工智能等技术工具,对高质量的创新型人才培养提出了新的挑战。本文基于生成式人工智能技术,提出了一套系统的金融科技教学方法与实践技巧框架,旨在探索如何将生成式人工智能有效融入课堂教学、实验实训与项目驱动学习之中。本文先回顾相关研究与理论基础,在此基础上构建生成式人工智能驱动的教学框架,进而通过具体教学案例分析工具应用流程、互动设计与效果评估。实证结果表明,引入生成式人工智能技术不仅提升了学生学习积极性,还显著改善了学习效果与课堂参与度。最后探讨了当前应用面临的挑战与未来发展方向,为高校在金融科技教育中的人工智能赋能实践提供理论与实证支持。