宏观政策与顶层设计类
着眼于国家、地区或行业的整体战略和规划，适合进行政策分析、比较研究和战略探讨。
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“双循环”新发展格局下中国金融教育体系的重构与路径研究
- 研究思路： 分析在国内外经济大循环背景下，金融教育应如何调整其目标、内容和模式，以服务于国家战略需求，培养适应新格局的金融人才。
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金融强国战略背景下我国国民金融素养提升的长效机制研究
- 研究思路： 结合“金融强国”的国家目标，探讨如何构建一个政府、学校、社会、家庭多方联动的国民金融素养提升长效机制，并进行效果评估。
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全球金融治理变革对中国金融教育国际化发展的挑战与机遇
- 研究思路： 研究国际金融规则、标准（如巴塞尔协议）的变化，以及“一带一路”等倡议下，中国金融教育在国际化人才培养、课程体系、师资交流等方面面临的挑战与机遇。
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金融教育促进共同富裕的内在逻辑与实现路径研究
（图片来源网络，侵删）- 研究思路： 探讨金融教育如何通过提升居民理财能力、防范金融诈骗、优化资产配置等方式，缩小贫富差距，在实现共同富裕中发挥基础性作用。
针对特定群体的金融教育类
聚焦于某一特定人群的金融需求和行为特征,研究更具针对性，数据也相对容易获取。
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数字普惠金融背景下农村居民金融素养提升策略研究——基于XX省的实证分析
- 研究思路： 调查农村居民对移动支付、网络借贷等数字金融工具的认知和使用情况，分析其金融素养现状及影响因素，并提出针对性的提升策略。
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大学生财商教育对消费行为与信贷决策的影响研究——以XX高校为例
- 研究思路： 通过问卷调查和访谈，分析接受过财商教育的大学生在消费观念、储蓄习惯、信用卡使用、校园贷风险防范等方面与非接受者的差异，评估财商教育的实际效果。
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老龄化社会视角下老年人金融诈骗防范教育研究
（图片来源网络，侵删）- 研究思路： 梳理针对老年人的常见金融诈骗手段，分析老年人受骗的心理和认知原因，设计并评估一套行之有效的老年人金融反诈教育方案（如社区讲座、情景模拟等）。
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新业态从业者（如外卖骑手、网约车司机）的金融需求与普惠金融教育模式创新研究
- 研究思路： 这一群体的收入不稳定、保障缺失，研究他们的金融需求（如收入管理、保险、小额信贷），并探讨如何利用线上平台、合作企业等渠道，为他们提供便捷、有效的金融教育。
金融教育内容、方法与技术类
关注“教什么”和“怎么教”，是教育研究的核心领域。
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金融科技（FinTech）融入高校金融专业课程的体系化构建与实践路径
- 研究思路： 探讨如何将区块链、人工智能、大数据分析等FinTech知识系统性地融入传统金融课程（如公司金融、投资学），并设计相应的教学案例、实验项目和考核方式。
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案例教学法在金融风险管理课程中的应用效果与优化研究
- 研究思路： 选取典型的金融风险事件（如次贷危机、瑞信事件）作为教学案例，通过对比实验，研究案例教学法在提升学生分析问题和解决问题能力方面的效果，并提出优化建议。
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基于“游戏化”（Gamification）的金融素养教育平台设计与开发研究
- 研究思路： 设计一款面向青少年的金融素养教育APP或小程序，通过积分、徽章、排行榜、模拟投资等游戏化元素，激发学习兴趣，并研究其对用户金融知识习得和行为改变的影响。
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“金融+思政”融合教学模式在高校金融专业课程中的探索与实践
- 研究思路： 探讨如何在《金融学》、《国际金融》等课程中，将家国情怀、金融伦理、社会责任、法治精神等思政元素有机融入，实现知识传授与价值引领的统一。
金融素养评估与效果类
侧重于衡量金融教育的成果,关注“学得怎么样”，需要用到量化研究方法。
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中国居民金融素养指数的构建与区域差异研究
- 研究思路： 借鉴OECD等国际组织的评估框架，结合中国国情，构建一套包含金融知识、技能、态度和行为的居民金融素养评价指标体系，并对不同地区、不同人群的金融素养水平进行量化比较。
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金融教育干预对家庭资产配置风险偏好的影响研究——基于准自然实验的实证分析
- 研究思路： 选取某个社区或学校作为实验组，开展为期一段时间的金融教育干预，以未接受干预的组作为对照组，通过前后对比，分析教育干预是否以及如何改变了家庭在股票、基金、房产等资产上的配置比例和风险偏好。
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在线金融教育平台用户学习行为与学习效果关联性研究
- 研究思路： 抓取某在线金融教育平台的后台数据（如学习时长、视频完成率、互动次数、测验成绩等），利用数据挖掘和计量经济学方法，分析不同学习行为模式对最终学习效果的影响。
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行为经济学视角下金融素养对居民非理性投资行为抑制作用的实证研究
- 研究思路： 基于前景理论、羊群效应等行为经济学理论，设计问卷，实证检验金融素养水平是否以及能在多大程度上帮助居民避免盲目跟风、过度交易等非理性投资行为。
金融科技与金融教育类
这是当前最前沿、最热门的方向，探讨技术如何变革金融教育。
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人工智能（AI）在个性化金融教育中的应用与伦理挑战研究
- 研究思路： 探讨AI如何通过分析用户的学习数据，为其量身定制学习路径和内容（自适应学习），研究数据隐私、算法偏见等潜在的伦理风险和应对策略。
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虚拟现实（VR）在金融风险模拟教学中的应用场景与效果评估
- 研究思路： 设计一个VR模拟场景，如模拟银行挤兑、股票市场崩盘等，让学生“身临其境”地体验金融风险的演变过程，并评估这种沉浸式教学方式在提升学生风险感知和应对能力方面的效果。
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大数据驱动的金融教育精准化服务模式研究
- 研究思路： 探讨如何利用大数据技术分析不同群体的金融需求、知识短板和行为特征，从而为政府、金融机构、教育机构提供精准化的金融教育产品推送和服务决策支持。
如何选择与深化论文题目？
- 结合兴趣与专长： 选择您最感兴趣、知识储备最相关的领域。
- 考虑数据可得性： 实证研究需要数据，您是否有渠道获取问卷数据、访谈对象、平台数据或政府公开数据？
- 明确研究范围： 题目不宜过大，将“中国”缩小到“XX省/市”，将“大学生”缩小到“财经类院校/非财经类院校”的大学生，研究会更深入、更具可行性。
- 突出创新点： 思考您的论文在理论、方法或视角上有什么新意？是提出了一个新的评估模型，还是验证了一个新的教育方法，或是发现了一个新的群体需求？ 能给您带来启发！祝您论文写作顺利！
