本文系宜宾职业技术学院立项科研项目“AI赋能金融类专业课程项目化教学与应用”（项目编号：YBZYJG2025-17）的研究成果。  

生成式AI辅助金融类专业项目化教学案例库建设的实践探索  

范 萍  许 繁  

宜宾职业技术学院 644000  

摘要：随着人工智能技术的快速发展，金融行业数字化转型对金融人才培养提出了新要求。本文以金融专业为研究对象，探讨生成式AI在项目化教学案例库建设中的应用路径。通过分析传统案例库存在的更新滞后、场景单一、互动性弱等问题，提出基于生成式AI的“四位一体”案例库建设框架，涵盖案例生成、情境模拟、个性化适配和动态更新四个核心模块。结合《商业银行综合柜台业务》《个人理财实务》等课程实践，阐述AI辅助案例库建设在提升教学实效、培养学生实践能力方面的应用成效，并对未来发展方向进行展望。  

关键词：生成式AI；金融类专业；项目化教学；案例库建设；职业教育  

一、引言  

当前，金融行业数字化变革深入推进，新兴业态持续涌现，对金融从业人员的能力提出了新要求，高职院校金融类专业人才培养模式需与时俱进。项目化教学已成为高职金融专业教学改革的重要方向，案例库质量直接决定教学效果。然而，传统金融教学案例库存在更新滞后、情境单一、与行业脱节、缺乏互动性等问题，难以满足人才培养需求。近年来，生成式AI技术的发展为教育资源的智能化生成与个性化适配提供了可能。本文探讨生成式AI辅助金融类专业项目化教学案例库建设的实践路径，为教学改革提供参考。  

二、传统金融专业教学案例库建设存在的问题  

（一）案例更新滞后，与行业发展脱节  

金融行业变化快、创新多，新趋势不断涌现，但传统案例库建设周期长、更新成本高，导致案例无法反映行业最新动态，知识难以迁移到真实职业情境。  

（二）案例情境单一，缺乏真实性和复杂性  

现有金融教学案例多为简化的理想化情境，仅涉及单一知识点或业务流程，难以培养学生面对复杂工作情境的综合判断能力。  

（三）案例互动性不足，学生参与度低  

传统案例库以静态文本呈现，学生被动阅读分析，无法满足项目化教学对互动式、探究式学习的需求。  

（四）案例适配性差，难以满足个性化需求  

不同学生的学习基础和需求存在差异，传统案例库“一刀切”式提供统一案例，难以灵活调整以适配个体需求。  

三、生成式AI辅助案例库建设的理论基础与技术优势  

生成式AI辅助案例库建设以建构主义学习理论和情境学习理论为基础，既能生成高度仿真的职业情境案例，为学生学习提供资源支持，又可根据学习反馈动态调整案例内容，构建个性化学习路径。其技术优势主要体现在：内容生成上，可快速生成不同类型和复杂程度的案例，提升案例覆盖面；情境模拟上，能构建交互式案例情境，增强学习沉浸感；个性化适配方面，可根据学习数据智能推荐案例，匹配学生能力水平；动态更新方面，能实时追踪行业动态，自动更新案例内容，确保案例时效性。  

四、生成式AI辅助案例库建设的实践框架  

基于上述分析，本文构建生成式AI辅助金融类专业项目化教学案例库建设的“四位一体”实践框架。  

（一）案例生成模块：从人工编写到智能生成  

传统案例库建设存在来源有限、编写周期长等问题，引入生成式AI后，教师只需明确案例主题、难度、业务场景等参数，AI即可生成初步案例文本，再由教师进行专业审核与优化处理。生成的案例经审核修改后纳入案例库。以《商业银行综合柜台业务》课程为例，教师设定客户类型、业务场景、风险点等参数后，AI可生成包含业务办理流程、客户需求冲突等要素的完整案例，教师再补充疑难问题和实操细节，使案例更贴近真实工作场景。  

（二）情境模拟模块：从静态文本到动态交互  

AI可构建多分支、多结局的案例情境，学生的决策会直接影响情境发展和结果走向。例如在《个人理财实务》课程中，AI构建交互式案例，模拟客户针对理财需求的提问，学生根据客户情况回应后，AI会给予实时反馈并引导案例向不同方向推进。此外，AI还可生成虚拟客户画像，学生需结合客户的风险承受能力、财务状况等信息设计差异化理财方案，进一步提升实践能力。培养相关能力。

（三）个性化适配模块：从统一供给到精准推送

AI通过分析学生学习行为数据，为其生成个性化案例推荐方案与学习路径。针对不同基础与兴趣的学生，系统会精准推送不同类型的案例资源。

（四）动态更新模块：从定期维护到实时迭代

AI系统接入多源数据以追踪行业动态，当检测到重大变化时，会自动生成案例更新建议，经教师审核后即可实现案例库的快速迭代，有效解决传统案例库更新滞后的问题。

五、实践应用与成效分析

生成式AI辅助案例库建设已在多门核心课程中开展实践应用。实施过程中，课程团队与AI技术团队共同制定标准规范，严格按照“四位一体”框架推进建设。以《商业银行综合柜台业务》课程为例，经过一学期的实践，案例库案例数量显著增加，其中交互式案例占比达40%。

通过调查与分析发现，该实践取得了积极的教学效果：学生学习兴趣明显提升，知识应用能力与职业素养得到增强，教师教学负担也有所减轻。但实践中仍存在一些问题，如AI生成案例需人工严格把关、交互式情境构建的技术要求较高、个性化适配依赖长期数据积累、部分教师对AI工具的适应存在困难等。未来需进一步建立完善的案例审核机制，优化AI模型与技术算法，健全学生学习行为数据体系，并加强教师培训与技术支持。

六、结语

生成式AI技术为金融类专业项目化教学案例库建设提供了创新的技术路径。通过构建案例生成、情境模拟、个性化适配与动态更新“四位一体”的实践框架，有效解决了传统案例库存在的更新滞后、情境单一、互动性弱、适配性差等痛点问题，为培养适应金融行业数字化转型需求的高素质应用型人才提供了有力的资源支撑。

当然，技术只是辅助手段，教育的本质在于育人。在应用生成式AI辅助案例库建设的过程中，应始终坚持教师的主导作用与学生的主体地位，将AI作为提升教学质量的工具。未来，随着AI技术的持续发展与教育理念的深度融合，生成式AI在金融专业教学中的应用将更加深入成熟，为金融职业教育的高质量发展注入新的动力。

参考文献

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备注：本文系宜宾职业技术学院立项科研项目“AI赋能金融类专业课程项目化教学与应用”（项目编号：YBZYJG2025-17）的研究成果。

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