陳姣
[摘? ? 要] 從2017年起,人工智能就掀起了一波潮流,人工智能的興起影響了我國財稅行業的發展方向。現在,不論是企業還是個人,都需要進行依法納稅,隨著社會的不斷發展,稅務局和其他辦稅單位對稅務人的要求也越來越高,所以,在人工智能背景下,應用型本科院校加大培養綜合型能力的稅務人才,對稅法課程的教學模式進行探索改革。本文主要分析在人工智能背景下,應用型本科院校稅法課程教學中存在哪些問題,然后提出一些改革措施。
[關鍵詞] 人工智能;應用型本科院校;稅法課程教學模式
doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2019. 21. 082
[中圖分類號] G642? ? [文獻標識碼]? A? ? ? [文章編號]? 1673 - 0194(2019)21- 0204- 02
1? ? ? 引? ? 言
隨著社會的不斷進步和發展,人工智能技術已經成為現代社會發展的一種潮流,人工智能技術可應用的領域也越來越廣,在稅務行業中也是如此,有的稅務工作已經可以由人工智能技術來完成,這也意味著稅務工作人員的工作將面臨危機。在應用型本科院校中,培養稅務一線工作的技能人才是最重要的培養目標,為了使本科學生畢業后能夠跟上時代發展的步伐,以免出現畢業后找不到工作的現象發生,學校在培養學生的時候也要未雨綢繆、與時俱進,根據現代社會對人工智能技術的需求,對課程教學模式進行改革[1]。
2? ? ? 關于人工智能的概述
隨著社會的不斷發展,幾十年的時間,計算機技術的發展速度十分快,從最初的科學數學計算演變到了現代的各種計算機應用領域,例如多媒體應用,計算機輔助設計,數據庫,數據通信,自動控制等等,人工智能是計算機科學的一個研究分支,是多年來計算機科學研究發展的結晶。人工智能是一門基于計算機科學,生物學,心理學,神經科學,數學和哲學等學科的科學和技術。
在會計行業中,人工智能技術的普及面逐漸在擴大,應用領域也越來越廣,會計行業的發展趨勢也會發生一定的變化。例如財務流程中那些高重復性的工作將逐漸被人工智能技術所替代,這就意味著那些處于基層工作的會計人員的工作將會面臨危機。因此,應用型本科院校中如何培養能夠適應社會發展需求的人才,是教育教學中的重點。
3? ? ? 傳統稅法教學模式現狀
稅法是一門將科學性、技術性、專業性、實踐性和時效性融合在一起的課程,雖然說很多院校中都開設了稅法課程,但是所受的重視程度不高,而現代社會需要的是既具有財經知識又具有法律知識的綜合性人才。
在傳統的稅法教學中,從學科設置來看,稅法在法學專業中不是重要的核心課程,甚至有的院校在法學中不開設稅法課程;稅法在會計專業中只是一門綜合性課程,不具有針對性。從教學模式來看,基本上都是教師跟著講義進行授課,學生一邊聽課一邊做筆記的模式,課堂學習氛圍比較沉悶,即使最近幾年多媒體教學興起,課堂氛圍有所改善,但是效果并不是特別理想。從教材上看,教材中的內容沒有將專業特點很好地呈現出來,從整體來說,我國對稅法的研究不是很深入,教師的業務水平也有待提升。
4? ? ? 人工智能背景下應用型本科院校稅法課程教學模式存在的問題
4.1? ?與稅法相關的課程之間缺乏連貫性
隨著社會的不斷發展,我國教育水平也得到了提高,很多應用型本科院校都為會計專業的學生豐富了課程項目,開設了“稅法”“納稅申報模擬實訓”和“稅收籌劃”等與稅法相關的課程。其中,開設“稅法”課程的目的就是讓學生能夠熟悉、掌握現代社會發展過程中的稅收變化,以及相關的理論知識,為學習其他稅法知識奠定基礎;開設“納稅申報模擬實訓”課程,就是將理論與實踐相結合,讓學生參加實訓課,親身體驗納稅申報的各個環節,切實提高學生的操作能力[2]。
但是,在很多應用型本科院校中,教務人員在安排這三門課程的時候,大多數會將“稅法”“納稅申報模擬實訓”“稅收籌劃”三門課程分開授課,這樣的課程安排方式會給教師教學和學生學習帶來一系列的問題:第一,學生學習知識實際上是一個架構的過程,這樣的課程安排方式雖然說學生能夠學到很多的課程,但是每個課程的時間是有課時限制的,所以教師在教學的過程中只能抽取一部分比較重要的、比較具有代表性的理論知識來進行講授,這就會出現有的理論知識在“稅法”中講述了,但是在“稅收籌劃”中卻沒有涉及,或者是在“稅法”中沒有提及,但是在“稅收籌劃”中卻要用到,學生很難形成一個完整的、有邏輯的知識體系[3]。
4.2? ?稅法課程教學質量不高
隨著稅法新政策的發行,各個企業的財務流動狀況都在稅務機關的監督之下,這也就意味著企業不可能采取偷稅、漏稅的方式來降低企業的納稅額度。在這樣的社會背景之下,企業對稅收籌劃人才的需求越來越大了。稅法是稅籌劃的基礎,想要做好稅收籌劃就先要有扎實的稅法理論基礎,而且稅法也是初級會計師、中級會計師和注冊會計師的必考的一個科目,由此可見稅法的重要性。因此,應用型本科院校想要培養出能夠適應社會發展的人才,就一定要重視稅法課程教學的質量。雖說很多學校在會計專業中將稅法設計成必修課,一般有68課時,在一個學期上完。因為稅法的內容很多,但是課時有限,這就導致很多教師在上課的時候選擇采用填鴨式的教學方法,雖說在教學過程中也適用了多媒體進行教學,但是更重視對可見的講解,忽視了師生之間的互動,學生處于被動接受知識的狀態中[4]。而且稅法中會涉及很多的稅種,還有很多的條規,如果采用滿堂灌的方式,學生很難真正地掌握稅法知識,也不能夠激發學生學習的積極性和主動性,導致稅法課程教學質量不高。
4.3? ?稅法課程理論與實踐結合不充分
在高校中,學生的學習主要是以理論為基礎,在實踐上比較缺乏。根據相關調查數據顯示,大學生在校學習稅法大多數都是理論知識,實訓的課程比較少,再加上學校對稅法實訓課程的重視程度不高,學生在進行電算化實訓的時候,常常只是在電腦上重復地輸入一些記賬憑證的數據,后續步驟基本上就由計算機內部處理器來完成了,但是在實際的企業工作中,操作并不是那么簡單,稅法課程理論與實踐結合不充分導致學生到企業工作后不能勝任[3-4]。
5? ? ? 人工智能背景下應用型本科院校稅法課程教學模式改革措施
5.1? ?合并稅法相關課程
就應用型本科院校而言,在制定會計專業的學生的培養方案的時候,應當將稅法和稅收籌劃整合在一起,考慮到課程內容比較多,如果集中在一個學期內完成課程學習,學生會感覺到疲憊,不利于學生接受知識,因而可以將課程合理安排到兩個學期中。在課程內容的設置上,也要將兩門課程有機融合在一起,例如第一章講述了“稅法總論”,學生既掌握了稅法的基本概念,又了解了稅收的基本知識,知道稅種都分為哪些,教師再根據稅種的類型進行詳細講解。
例如教師先向學生詳細的講解“增值稅”“消費稅”“關稅”“企業所得稅”等各個稅種的相關知識,然后讓學生使用電腦進行實際操作,完成相應稅種的納稅申報工作。最后再通過案例分析和討論的方式讓學生知道如何進行稅收籌劃。這樣的課程安排方式,將稅法理論、納稅申報以及合理避稅三部分的內容都融合在一起,而且采用的是層層遞進的方式,符合學生對知識的認知,同時還能夠有效避免了知識的重復講述,具有連貫性。
5.2? ?采用多元化教學的方式提高教學質量
在課前,教師應當要求學生進行課前預習,養成一種良好的學習習慣,如果學生在課前預習上缺乏主動性和積極性,教師可以將預習的內容作為平時成績考核的一部分,讓學生被動學習,進而養成學習習慣。因為課前預習對課堂教學具有很重要的作用,能夠有效提交教學質量。在課前,教師先告訴學生們下節課的重點,學生可以利用微課或者是網絡查詢相關資料、視頻進行預習,在課堂一開始,采用提問的方式來隨機檢查學生的預習情況。
在課堂上,教師要采用多元化的教學方式來激發學生的學習積極性,使學生能夠主動地去接受知識。對于那些比較容易掌握的稅種,教師可以采用情景教學法,為學生創設一定的情景,讓學生利用所學的知識去解決情景中出現的問題,這樣的教學方式有效地提高了學生的學習積極性。此外,教師還可以鼓勵學生對情景中的內容進行分析和討論,鞏固所學知識。對于那些具有一定的探究性的稅種,教師可以采用項目教學法,利用布置任務的方式讓學生相互討論,開拓思維,得到最佳的解決方案。對于那些比較難以理解的稅種,情景教學也比較難以模擬,教師可以借助多媒體設備進行輔助教學。除此之外,還有互動啟發式教學法,通過提問來引發學生的思考;案例教學法,通過讓學生討論實際案例來提高學生的課堂參與性,同時還提高了學生運用所學知識來解決實際問題的能力,符合現代企業對人才的需求。
在課后,學生應當對所學知識進行鞏固,才能夠將課本上的知識化為自身的知識。第一,教師可以通過布置作業來讓學生鞏固知識,學生在完成作業的過程中也可以檢查一下自己對哪部分的內容掌握得不夠充分。第二,稅法的相關規定和政策不是一成不變的,會隨著社會的發展而改變,因此,就是可以推薦學生瀏覽國家稅務總局網站或者關注其微信公眾號、稅務公報、稅務網、新聞媒體報道等,及時更新知識,拓寬自身的知識視野。
6? ? ? 結? ? 語
隨著社會經濟的不斷發展,人工智能發展越來越先進,一些簡單的、重復性的工作已經能夠由人工智能完成,稅務工作人員也不需要一直去重復那些繁雜的、簡單的事務,更重要的是去研究那些高價值的、高增值的分析工作。也就是說,應用型本科院校在培養學生的時候,既要注重理論知識的學習,也要注重實踐能力的培養,使學生能夠適應社會發展的需求。
主要參考文獻
[1]徐婷婷, 勞嘉欣, 龐宇媚, 等. 人工智能時代應用型本科會計教育模式改革[J]. 北方經貿, 2018, 409(12):156-157,162.
[2]鄭波. 面向人工智能時代的應用型本科高校會計教學改革[J]. 遼東學院學報:社會科學版, 2018(4):119-123.
[3]朱曉沖. “互聯網+”背景下稅法課程改革的探討[J]. 納稅, 2019, 13(4):17-19.
[4]陳輝民, 徐運保, 李遠輝. 人工智能與地方應用型本科院校經濟類專業人才培養[J]. 北京城市學院學報, 2019, 149(1):64-69.