基于AI协同基本面分析的《证券投资分析》课程教改探索

以生成式人工智能为代表的数智技术正深刻重塑证券投研行业的人才能力结构，传统《证券投资分析》课程中基本面分析教学面临“重数据搬运、轻深度思辨”的困境。本文在剖析传统教学三重瓶颈的基础上，提出“AI工具提效＋人类逻辑校验”的人机协同教学模式，从宏观政策文本的AI质性编码、公司财报的投研Prompt链构建、估值模型的AI生成与参数批判性修正三个层面重构教学流程，并构建融入Prompt交互日志与逻辑修正说明的全过程动态考核体系。实践表明，该模式能有效将学生从低价值的数据搜集劳动中解放出来，推动教学重心向高阶价值研判转移，为金融学专业数智化转型提供可复制的实践范式。