基于成果導向大數據與會計專業人才培育模式探討

饒瑋 貴州經貿職業技術學院

2021 年3 月12 日，新職教專業目錄將會計類專業更名為大數據與會計專業。[1]由此可見，對于財會專業人才，不僅要懂財務，更要擅長大數據分析，特別是對智能財務工具、方法的運用，順應“大智移云”背景下不同行業財會崗位人才發展需要。當下，人工智能、大數據、云計算等技術已經深深融入財會崗位，并成為推動智能財務工作改革的重要動力。高等職業教育在強化人才質量提升中，更要全面對接財務數智化改革需求，改革和優化人才培育模式。成果導向，將教學目標、教學內容與教學過程，以預期的學習成果為基礎，強調以生為本，以產出為目標，對大數據與會計專業人才培養目標、課程結構、教學方法、師資施教能力、實踐實訓教學，以及課程評價與考核等進行重組，充分將計算機科學、大數據課程等數字化技術融入財會領域，培養滿足行業發展需要的數字化財務分析師、數字化審計師、大數據分析師等綜合型、應用型人才。

一、制約大數據與會計專業人才培養質量的主要問題

人工智能、大數據等技術在財會領域的融入，越來越多的基礎性財務工作可以由智能化軟件來完成，而財會崗位的職責重點也將發生變化，對于大數據與會計專業人才，必須能夠勝任收集、分析與財務相關的各類數據，能夠利用信息檢索、數據挖掘、數據檢測等方法，對財務數據價值進行全面、準確分析等。[2]通過對相關文獻的查閱，結合江蘇部分企業負責人的調研結果，圍繞企業對財會崗位專業人才的職業素能及要求進行梳理，對大數據與會計專業人才培養面臨的主要困境歸納如下。

（一）專業培養目標與企業實際崗位脫節

在與企業負責人調研中發現，基于企業視角，對財會崗位專業人才，其職責主要有財務風險控制、財務管理、財務數據分析與處理、財務規劃、市場預測與分析、會計信息集成與規劃等能力，對于傳統財會崗位的會計核算工作，逐步被弱化。在對高校大數據與會計專業進行調研中發現，大數據與會計專業還處于探索期，很多院校僅僅是對會計專業相關課程、培養目標進行了修訂，適當增加與大數據相關的課程內容。但從培養目標來看，顯然與企業實際需求存在較大差距。新專業的確立，對其人才目標及育人方向，還需要深入對接行業、企業，還需要較長的磨合過程。

（二）學科師資結構與素質與職業崗位存在脫節

課程建設中，師資結構與師資隊伍建設是基礎。大數據與會計專業，很多師資都是與會計學相關專職教師，對大數據、數據分析與數據挖掘等信息化技術應用能力較弱，還有一部分專業課師資，并不完全了解和勝任大數據與會計專業教學需要。舉例來講，一些與財會相關的軟件應用類課程，教師對該類軟件的講解，多以教材內容為主，停留于理論性講授，與行業、企業實際相關的具體財務數據分析工作。缺乏實踐應用經驗，教師知識結構相對單一，具體業務性內容缺乏應用性，與實際崗位存在差距。

（三）教法相對單一，混合式教學模式應用不足

從大數據與會計課程施教現狀來看，一些教師對課程內容的講授，多以PPT 課件為主，停留于傳統課堂單一講授方式，教師根據課程、課時計劃，對每節課知識點進行講授，缺乏師生互動與交流。現代互聯網技術的全覆蓋，對于混合式教學模式，在大數據與會計專業應用較少，針對大數據與會計專業課程實訓、實踐案例的學習，線上教學資源開發不足，線下課程多以財稅信息化、ERP 軟件實訓為主。事實上，大數據與會計專業實踐教學，要能夠深入對接行業需求，特別是在對大數據技術的教學中，要選擇典型實例，突出行業特點，強調會計理論與實踐的融合，注重學生運用大數據技術，對財會數據進行分析與挖掘，協調好線上與線下教學。

（四）缺乏完善的實訓實踐環境

在對一些院校調研中發現，很多院校大數據與會計專業教學，缺乏與之對應的實訓實踐基地。大數據與會計專業，實踐性強，很多實訓知識、實訓課程，卻以課堂講授方式為主，理論與實踐對接不暢。在一些院校，缺乏大數據等相關軟件實訓環境，很多計算機以ERP 財務核算軟件為主，缺乏數據分析實訓室，缺乏云財務實訓室，對RPA 智能實訓教學工作還處于摸索階段，學生大數據與會計實踐能力整體欠佳。

（五）學科內容與崗位實際存在脫節

作為新更名的專業，大數據與會計專業，在課程體系上，其內容還處于補充、更新、完善中，一些教師對大數據、云會計等教學知識點整理得不夠，一些院校的教材還以傳統會計教材為主，大數據知識、大數據課程、財會軟件等內容欠缺。在實踐環節，很多院校以財會崗位業務核算為主，或者結合相關課題，開展財務分析討論活動。一些院校的實訓課程，還以手工記賬為主，對大數據技術應用不深入。一些院校未能開始財務數據分析、財務信息化管理等課程，教學內容體系滯后，未能對接崗位實際。

二、成果導向下大數據與會計專業育人路徑優化

（一）明晰三大職業能力，確立育人目標

基于成果導向，需要先明確育人目標。圍繞大數據與會計專業，對育人目標的明確，著重細化為三大職業能力。根據《國家技能人才培養標準編制指南》對“職業能力”的界定，強調在真實的職業情境下，能夠綜合地解決專業問題的能力。[3]可見，職業能力的內涵具有多樣性，涵蓋基本通用能力和專業素能。在本研究中，我們將職業能力分成專業能力、社會能力和方法能力。立足大數據與會計專業，其職業能力框架包括四個等級。第一，基礎等級。在專業能力方面，需要熟悉并能夠勝任會計、出納等崗位需要，能夠結合企業財會現狀，運用大數據財務分析方法參與會計核算與財務預測等。在社會能力方面，需要具備良好的人際關系，具備良好的職業素養，能夠與財務部門其他崗位及人員密切合作，提升團隊協作力。在方法能力方面，熟悉并掌握大數據運用方法，如大數據清洗與分析方法，能夠具備較強的財會領域環境適應力。第二，應用等級。在專業能力方面，具備大數據財務分析能力，能夠完成會計核算，能夠分析可能存在的財務風險。在社會能力方面，具備自主學習能力，跨崗位、跨部門協作能力，財會領域問題解決能力等。在方法能力方面，具備良好崗位適應力，掌握大數據清洗與分析方法等。第三，熟練等級。在專業能力方面，具備財務風險管理能力、財務預決算管理、資金籌劃能力、成本與績效管理，以及大數據分析能力。在社會能力方面，能夠聯系企業、行業生產實際，做好財會流程再造，善于整合財會崗位，打造財會管理團隊。在方法能力方面，具備財會崗位各項工作的規劃、管理，具備創新能力，熟練掌握大數據財務分析方法。第四，專家等級。在專業能力方面，具備財務戰略分析、謀劃、投融資分析與管理決策能力，能夠做好財務風險管理與控制。在社會能力方面，深入分析財會領域相關問題，具備財務與經濟環境分析能力。在方法能力方面，熟練掌握大數據財務分析方法，如利用大數據進行財務建模、財務戰略規劃、財務分析與決策等。大數據與會計專業職業能力等級的細分，學生在不斷學習和能力提升中，參與行業、企業實踐與磨煉，不斷積累經驗，由基礎等級逐步走向專家等級。

（二）構建育人課程體系，細化四大模塊

在成果導向下，大數據與會計專業課程體系的構建，也要圍繞三大職業能力，細化具體課程內容。在本研究中，以三年制專科為例，對其主要課程重構思路如下。在課程體系設置中，要結合原有會計相關專業課程，通過適當增刪相關知識點，來突出理實一體化教學。比如，增加大數據軟件及應用分析課程，增加管理會計課程，結合財會案例，將大數據分析方法嵌入其中，最終完善為“專業基礎課+專業核心課+專業拓展課+專業實踐課”四個課程模塊。在該課程體系中，專業技能的學習，要對接大數據應用技術。同樣，在專業教育中，還要兼顧創新創業教育、課程思政教育，打造課證融通、課崗融合的綜合型課程體系。具體而言，在專業基礎課程群中，設置“企業會計基礎”“大數據原理與應用”課程，特別要強調大數據技術與會計職業崗位的銜接。在會計基礎課程中，將會計基本操作與管理會計基礎知識相結合，讓學生學習和掌握大數據基本原理，能夠結合財會問題，引入大數據分析思維，夯實職業基礎。在核心課程群中，要加大“管理會計”課程比重，特別是在課時、課量上，要將管理會計基本知識、管理會計實訓實踐教學進行整合，結合經典會計案例，引入大數據分析工具，讓學生邊學邊練，提高崗位核心競爭力。比如，在“財務與商業數據可視化分析”中，引入“Python 軟件應用”課程，讓學生結合財會領域相關問題，運用數據挖掘、數據分析等方法，實現企業成本核算、財務管理等目標。在拓展課程群中，建議加大財務風險管控、財務內部控制、RPA 財務機器人應用等課程。這類課程在課時與師資優化上，可以以“選修課”方式，由學生自主學習，拓展學生綜合實踐素質。在授課方式，建議引入“線上、線下”混合式教學模式，對基礎知識點，以線上自學、專題講解為主，對實務方法的講解，可以通過實訓室活動，解決學生實操問題。在實踐課程群中，主要引入“會計基本實訓”“財務決策實訓”“大數據分析”“云財務共享服務實訓”“財會分崗實訓”等課程。實訓課程教學，要注重學生大數據與會計職業技能的培養，特別是在“財會信息化”“成本核算與管理”“管理會計”等課程中，要打造理實一體化教學課堂。另外，注重公共基礎模塊課程重組，如“思想道德修養與法律基礎”、勞動教育、傳統文化教育、管理與勾股、心理健康教育、文明禮儀教育等。

（三）突出成果導向，優化混合式育人模式

在成果導向背景下，對混合式育人模式的構建，要抓住四個關鍵點。一是什么是學習成果，二是為什么要獲得學習成果，三是如何習得學習成果，四是學習成果習得程度如何。顯然，從課程目標的設定上，讓學生明白“學習成果”，以及為什么要獲得“學習成果”。同時，立足職教改革當下，對于大數據與會計這一新專業，在線上課程構建中，要對接省級標準要求。比如，大數據與會計專業，通過超星、智慧樹等在線平臺，整合多個省級、國家級精品在線課程。各課程在混合式教學模式實施中，要強調大數據分析工具及大數據應用方法的實操，以解決問題為目標，引入綜合性教學案例，將問題討論、案例分析、課程評價、課后學習成果總結等建立有序銜接。具體而言，在線上環節，教學視頻的制作要突出任務驅動，各類知識點課件的設計，要突出重難點講解，對習題庫的設計，要堅持項目導向，以核心知識點、核心技能、實際案例為載體，強調學生自主、合作學習。

（四）加強師資建設，打造“雙師雙能型”教師團隊

在大數據與會計專業育人實踐中，對師資力量的整合與優化是重中之重。“雙師雙能型”教師建設，一方面通過專門培訓來提升。師資培訓，內容要多樣，形式要靈活，比如，專業教師每年要參與企業頂崗實踐兩個月，全面了解行業用人需求和職業崗位特點。另一方面向外聘請、引進優秀大數據應用技術專業人才。比如，聘請計算機專業、數據庫專業、大數據分析等教師，充實到師資團隊，彌補財會師資在計算機及數據庫、軟件開發等領域的不足。

（五）加強課程綜合評價，實現過程性與終結性評價一體化考核

基于成果導向的課程教學評價是實現以學生為中心、目標為導向、持續改進的工程教育認證理念的重要一環。[4]成果導向育人模式，要抓好學習成果考核與評價環節。對照教學目標，考核學生的學習成果，將過程性評價與終結性評價結合起來，突出考核的多元化、綜合性、實效性。具體而言，在過程性評價中，線上學習占比20%，主要包括在線資源學習（5%）、在線作業（5%）、期中測試（5%）、課堂簽到（5%）等；線下教學占比30%，主要包括學生課堂表現（5%）、小組討論（5%）、實訓實踐（20%）。終結性評價占比50%，以期末考核為主，其中，常規知識點鞏固與測評占20%，具體實操實訓綜合測評占30%。

三、結語

基于成果導向，對大數據與會計專業人才的培養，需要從教學目標、教學內容、教學過程三方面，以學習成果來完善育人方案，優化課程、師資、實踐、考評等關鍵點，推動人才質量提升。