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数智财政创新班学生研讨科技创新项目申报书。

语言数据创新班教师刘金路正在给学生上课。 浙江财经大学供图

日前，教育部公布了2022年度普通高等学校本科专业备案和审批结果。浙江财经大学本科专业金融科技获批增设，这是该校自2003年试水学科交叉以来，成功培育的第5个交叉复合型专业。

“打破学科专业壁垒，在经管、理工、人文之间实现交叉复合，是学校人才培养模式改革的主线。”浙江财经大学校长钟晓敏认为，中国经济已经进入高质量发展阶段，新技术、新产业、新业态、新模式催生出“新财经”，引发了高等财经教育的深层次变革。

为学科交叉而生的新学院

参加了两场“入学”考试，该校2021级学生章殷华幸运地被文华学院录取，成为“智能审计”创新班的一员。两年多来，他接受的是跟普通班完全不一样的培养方案，除了要掌握基本的财政专业知识，还要学习数据科学、信息技术等融合性课程。

以培养交叉复合型人才为目的的文华学院成立于2021年，设有数智财政、智能审计、数智管理、数字财经新闻、语言数据等5个班，面向所有大一新生选拔。“传统审计专业课程已不能满足现实中的产业需求，我选择这个班是为了今后更好地就业和升学。”章殷华说。

课程创新是文华学院的一大亮点。以“大数据审计”课程为例，与传统审计相比，其所使用的数据结构、技术方法更复杂高级，国内尚无统一教材。为此，学院成立了由计算机科学与技术、工商管理等不同学科的骨干教师组成的5人课程团队。计算机教师主攻“Python数据分析”，给课程开发打下数字基础。工商管理教师融入审计学知识，开发出“大数据+审计”教学案例20余个。其间，团队还邀请浙江省审计厅业务骨干等参与课程建设，了解新兴技术在审计中的应用场景，对相关领域最新进展保持学术敏感。

在章殷华的印象中，“信息系统控制与审计”“智能审计专题”等交叉课程打开了专业发展的一扇新大门。在赴英国剑桥大学访学面试中，他以出色的语言表达和交叉融合理论基础得到了评审专家的一致好评。

据了解，该校按照10万元/门的标准投入经费用于课程建设。两年多来，全校60多位教师加入文华学院的课改队伍，共开发了12门学科交叉课程。文华学院的试点经验带动了各二级学院的课程建设，一个个学科交叉教研共同体如雨后春笋般冒了出来。

为学科交叉而变的制度

在学校的综合改革架构中，文华学院先行先试并以此带动其他二级学院，但仅凭二级学院的“教育自觉”难以达成全面推进。学校再三研究后决定，从学生需求端最敏感的“换专业”入手，“倒逼”学科交叉改革。

该校在浙江首推“准入准出”制度，构建了贯通大学四年的高度自由灵活的专业转换“立交桥体系”。“准入”机制是把专业选择权交给学生，每名学生有一次再选择专业的机会，各专业（类）公布准入门槛，只要达到准入要求就可以申请，且在第二、三、四学期都开放准入机会。

当学生没有通过“准入”选到心仪的专业，并且仍想继续深造从该专业毕业时，学校设计了“准出”机制，把毕业选择权交给学生。“准出”分为“主修准出”和“辅修准出”。“主修准出”达到专业培养方案要求，颁发学历学位证书；“辅修准出”达到规定要求颁发辅修证书。

“不论是准入还是准出，都要求各学院开发更多交叉融合的课程，为学生选择不同的专业方向提供更多可能性。”钟晓敏说。

前不久，该校工商管理学院学生郑乾成成功转入了经济学院。在他看来，工商管理和经济学属于经管大类，“经管不分家，有些逻辑思维是相通的”。为此，郑乾成大一就修读了微观经济学、基础会计等经济学基础课程，加上通识课中的管理智慧与创新创业等板块，打下了学科交叉融合的基础。在具体的培养方案中，学校提供了经济学、管理学交叉融合的“ERP模拟演练”等课程，既从经济学角度探究社会运行规律，又从管理学角度审视对人性的研究。“到了转专业时我没有遇到任何阻力，此前学的工商管理知识对今后学习经济学也是有帮助的。”郑乾成说。

据统计，实行“准入准出”制以来，该校交叉融合课程每年以10%的比例增长，学生就业率显著提高。

探寻更优质的学科交叉

在推进学科交叉的改革进程中，如何探寻更为优质的学科交叉是摆在学校面前的新命题。

2021年，该校与中国社会科学院大学联合成立“中国社会科学院大学浙江高等研究院”和“浙江财经大学—中国社会科学院大学浙江研究院”，实行“两块牌子，一套班子”的新型管理模式，培学科交叉高层次人才。该项目优化了原有单一学科的培养方案，要求研究生至少修习3门学科交叉课程，并且还有赴中国社科大访学一学期的机会。研究生实行导师组团队指导，其中必须有一名跨一级学科或二级学科的导师。为此，该校专门成立了涵盖80余名学科交叉人才的教师专家库。

研究院以重大项目为抓手，在实战中融汇跨学科知识。在该校首批硕士研究生张华汉的学习课程清单中，不仅有传统的宏观经济学、微观经济学、计量经济学等经济学课程，也有探究前沿的机器学习、神经网络等大数据技术。在我国设定“双碳”目标的背景下，张华汉与导师共同研究，采用计量模型、机器学习模型和灰色模型等多种模型，对我国未来碳排放进行预测，并给出相关碳排放影响因素分析和政策建议。目前，张华汉已在国际知名期刊上发表了3篇研究成果。