| 项目类型 |
项目简介 |
项目数量 |
涉及专业与产业方向 |
2023年5月批次 |
| 实践条件和实践基地建设 |
协助高校合作建设专业实验室和学生实践基地，提升学校专业实践环境，共同开发有关的教学资源，提升学校实践教学水平。具体包括专业实验室建设。专业实验室包括：量化金融实验室、金融科技实验室、金融大数据实验室、人工智能与金融应用实验室、区块链实验室等、财富管理与风险管理实验室等。 |
59 |
数据科学、人工智能、计算机、信息工程、数学与统计学、金融学、金融数学、金融工程、财务管理、金融科技、数字经济、大数据管理与应用、互联网金融、区块链工程、供应链等。 |
| 新工科、新医科、新农科、新文科建设 |
以“交叉型”应用型人才为导向。学校与企业共同构建符合市场需求的人才培养方案、课程体系、师资队伍建设等专业建设方案，支持本科院校完成从传统学科向新专业的转型。新专业的建设方向为金融和科技融合的交叉学科，包括“金融科技”、“数字经济”、“大数据 金融”“人工智能 金融”、“区块链 金融”、“金融 计算机软件开发”“金融信息安全”等。具体的合作形式包括但不限于：（1）产业学院建设；（2）微专业建设；（3）校企“3 1”联合人才培养。 |
17 |
数据科学、人工智能、计算机、信息工程、数学与统计学、金融学、金融数学、金融工程、财务管理、金融科技、数字经济、大数据管理与应用、互联网金融、区块链工程、供应链等 |
| 创新创业教育改革 |
此项目主要面向相关专业的院系，联合建设金融科技应用创新创新工作室，工作室以独立的方式运营。师生可基于工作承接行业项目，在项目实践中提升金融科技的应用技能。 |
2 |
数据科学、人工智能、计算机、信息工程、数学与统计学、金融学、金融数学、金融工程、财务管理、金融科技、数字经济、大数据管理与应用、互联网金融、区块链工程、供应链等。 |
| 教学内容和课程体系改革 |
教学内容和课程体系改革以设立创新型实验课程，有效结合理论与实践，基于仿真实验教学平台开展行业应用实践教学课程为目的。包括但不限于：（1）虚拟仿真实验教学项目建设；（2）线上线下混合实践教学课程体系建设；（3）学生创新实践教学计划等。 |
31 |
数据科学、人工智能、计算机、信息工程、数学与统计学、金融学、金融数学、金融工程、财务管理、金融科技、数字经济、大数据管理与应用、互联网金融、区块链工程、供应链等。 |
| 师资培训 |
具体合作形式可以是：（1）专题培训：围绕当前的行业热点，协助提升一线教学教师的技术和实践课程建设水平。师资培训主题主要围绕新金融、新技术的实践方向。师资研修班培训专题包括：量化投资、金融大数据分析与人工智能、区块链专业、财富管理、风险管理等共计近20个专题。（2）证书培训：参与行业认可的相关证书的培训，并完成学习取得相关证书、证书内容包括金融科技、量化金融、大数据分析、人工智能应用、区块链工程师等。 |
35 |
数据科学、人工智能、计算机、信息工程、数学与统计学、金融学、金融数学、金融工程、财务管理、金融科技、数字经济、大数据管理与应用、互联网金融、区块链工程、供应链等。 |
2022年4月批次 |
| 新工科、新医科、新农科、新文科建设 |
以“交叉型”应用型人才为导向。学校与企业共同构建符合市场需求的人才培养方案、课程体系、师资队伍建设等专业建设方案，支持本科院校完成从传统学科向新专业的转型。新专业的建设方向为金融和科技融合的交叉学科，包括“金融科技”、“数字经济”、“大数据 金融”、“人工智能 金融”、“区块链 金融”、“金融 计算机软件开发”“金融信息安全”等。具体的合作形式包括但不限于：（1）产业学院建设（2）微专业建设（3）校企“3 1”联合人才培养 |
44 |
数据科学、人工智能、计算机、信息工程、数学与统计学、金融学、金融数学、金融工程、财务管理、金融科技、数字经济、大数据管理与应用、互联网金融、区块链工程、供应链等 |
| 创新创业教育改革 |
此项目主要面向相关专业的院系，联合建设金融科技应用创新创新工作室，工作室以独立的方式运营。师生可基于工作承接行业项目，在项目实践中提升金融科技的应用技能。 |
3 |
数据科学、人工智能、计算机、信息工程、数学与统计学、金融学、金融数学、金融工程、财务管理、金融科技、数字经济、大数据管理与应用、互联网金融、区块链工程、供应链等 |
| 教学内容和课程体系改革 |
教学内容和课程体系改革以设立创新型实验课程，有效结合理论与实践，基于仿真实验教学平台开展行业应用实践教学课程为目的。包括但不限于：（1）虚拟仿真实验教学项目建设；（2）线上线下混合实践教学课程体系建设；（3）学生创新实践教学计划等。 |
45 |
数据科学、人工智能、计算机、信息工程、数学与统计学、金融学、金融数学、金融工程、财务管理、金融科技、数字经济、大数据管理与应用、互联网金融、区块链工程、供应链等 |
| 师资培训 |
具体合作形式可以是：（1）专题培训：围绕当前的行业热点，协助提升一线教学教师的技术和实践课程建设水平。师资培训主题主要围绕新金融、新技术的实践方向。师资研修班培训专题包括：量化投资、金融大数据分析与人工智能、区块链专业、财富管理、风险管理等共计近20个专题；（2）证书培训：参与行业认可的相关证书的培训，并完成学习取得相关证书、证书内容包括金融科技、量化金融、大数据分析、人工智能应用、区块链工程师等。 |
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数据科学、人工智能、计算机、信息工程、数学与统计学、金融学、金融数学、金融工程、财务管理、金融科技、数字经济、大数据管理与应用、互联网金融、区块链工程、供应链等 |
| 实践条件和实践基地建设 |
协助高校合作建设专业实验室和学生实践基地，提升学校专业实践环境，共同开发有关的教学资源，提升学校实践教学水平。具体包括专业实验室建设。专业实验室包括：量化金融实验室、金融科技实验室、金融大数据实验室、人工智能与金融应用实验室、区块链实验室等、财富管理与风险管理实验室等。 |
31 |
数据科学、人工智能、计算机、信息工程、数学与统计学、金融学、金融数学、金融工程、财务管理、金融科技、数字经济、大数据管理与应用、互联网金融、区块链工程、供应链等 |
2021年7月批次 |
| 新工科、新医科、新农科、新文科建设 |
主要面向金融、数理统计、计算机等相关专业，以打造“交叉型”应用型人才为导向，与企业共同构建符合市场需求的人才培养方案、课程体系。开展以企业冠名班或高校+企业联合办学人才培养形式。包括整合师资资源，共同编写教材，开发教学课件，共建联合实验室、教学资源库、双创工作室等，加速学科建设。共同推进建设“金融+科技”的新型专业群。例如：金融大数据、人工智能金融、区块链金融、量化金融等。 |
4 |
涉及专业方向：全国高等院校数据科学、人工智能、计算机、信息工程、数学与统计学、金融学、财务管理、工商管理、市场营销、供应链等相关专业。 涉及产业方向：金融产业、金融大数据产业、金融+人工智能产业、财务大数据产业、供应链金融等金融科技细分行业。 |
| 教学内容和课程体系改革 |
设立创新型实验课程，有效结合理论与实践、采取线上线下混合教学的模式，推动金融学科、数学与统计学科、计算机学科的融合，构建理论课程向金融科技实践应用课程过度的教学体系。课程维度主要包括“金融+大数据/人工智能/云计算/量化金融/区块链”。项目形式主要包括：虚拟仿真实验教学项目建设，教材及课件联合开发。 |
15 |
涉及专业方向：全国高等院校数据科学、人工智能、计算机、信息工程、数学与统计学、金融学、财务管理、工商管理、市场营销、供应链等相关专业。 涉及产业方向：金融产业、金融大数据产业、金融+人工智能产业、财务大数据产业、供应链金融等金融科技细分行业。 |
| 实践条件和实践基地建设 |
开展产学合作协同育人项目，与高校合作建设专业实验室，实践条件建设项目围绕“金融+大数据”、“金融+人工智能”、“金融+区块链”3个方向。支持高校在这些技术方向建设专业实验室、实践基地、服务于高校基础教学及实训科研。支持的项目形式包括：共同建立实习实训基地，支持教师带薪到企业实践、应用能力培养，支持学校企业导师，共建联合实验室等，最终实现对大学生实践能力培养和高校教学体系改革的支持。 |
10 |
涉及专业方向：全国高等院校数据科学、人工智能、计算机、信息工程、数学与统计学、金融学、财务管理、工商管理、市场营销、供应链等相关专业。 涉及产业方向：金融产业、金融大数据产业、金融+人工智能产业、财务大数据产业、供应链金融等金融科技细分行业。 |
| 师资培训 |
围绕当前的行业热点，协助提升一线教学教师的技术和实践课程建设水平。具体师资培训如下：1、Python与金融数据挖掘；2、量化金融师资培训；3、金融大数据实践；4、人工智能实践。 |
10 |
涉及专业方向：全国高等院校数据科学、人工智能、计算机、信息工程、数学与统计学、金融学、财务管理、工商管理、市场营销、供应链等相关专业。 涉及产业方向：金融产业、金融大数据产业、金融+人工智能产业、财务大数据产业、供应链金融等金融科技细分行业。 |