智能財務背景下財務大數據分析課程建設新構思

摘"要：數字經濟的發展，智能財務的興起，讓各大高校財會類專業人才的培養面臨新的挑戰，及時開設新型課程，是智能財務人才培養的關鍵之一。財務大數據分析課程作為代表性課程，在建設過程中面臨課程目標較陳舊、課程內容豐富度不夠、課程教學方法傳統化、課程知識體系結構欠完善、教學理念待轉變等問題。本文結合廣東理工學院財務大數據分析課程開設經驗，提出以OBE理念為導向更新課程目標、擴大案例庫、更新教學方法、多學科融合完善課程知識體系、積極踐行SC教育理念等對策解決對應問題，為相關新型課程的建設提供借鑒。

關鍵詞：智能財務;財務大數據分析;課程建設

中圖分類號：F23"""""文獻標識碼：A""""""doi：10.19311/j.cnki.16723198.2024.24.047

0"引言

2021年3月，《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》指出，加快建設數字經濟、數字社會、數字政府，以數字化轉型整體驅動生產方式、生活方式和治理方式變革。自此，企業的數字化轉型腳步進一步加快，企業對智能財務人才的需求不斷增加。2022年中國互聯網發展報告顯示，2021年中國數字經濟規模為38.1萬億美元，占國內生產總值39.8%。隨著數字經濟的不斷發展，智能財務人才的缺口更大，各大高校紛紛開展智能財務新型課程建設，財務大數據分析課程便是其中之一。不同于傳統的財務管理分析、財務數據分析類課程，智能財務背景下財務大數據分析課程結合了大數據分析技術與財務數據分析指標，對不同案例數據從數據抓取、數據清洗，到可視化分析，最終生成多樣化的分析報告，很好地滿足企業對財務數據分析的需求。

1"國內外研究現狀

財務大數據分析課程建設方面：周曉慧（2023）以高職大數據與會計專業的核心課“財務大數據分析”課程為例，結合省級精品在線開放課程建設的具體實踐，探索并指出“融在標準、融在資源、融在教法、融在思政”的“課證融通”建設路徑，并展開實踐層面的闡釋，從“標準、資源、教法、思政”四方面探討“課證融通”的思路和觀點。劉慧佳（2023）深度挖掘課程所含的思政元素，通過修訂教學目標、深度融合教學與思政內容、改進教學方法、完善考核方法等舉措積極推進財務大數據分析課程思政建設，充分發揮專業課程的育人作用，全面提升人才培養質量。畢穎娟（2023）認為應以提升教師的大數據素養為基礎，以產教融合、校企雙元合作為抓手；在教材內容設計方面，將培養數據處理能力的思想貫穿始終；在制度引導方面，將“有特色”的評價標準放在首位，將認定和考核向教材傾斜，形成教材編寫再版不斷更新升級的良性循環。侯玉榮（2021）基于SC教學理念重構財務管理專業課程體系，從細化課程目標、優化課程體系、重構課程模塊、擴充案例素材、改革授課模式等方面提出具體的改革實施路徑。

在智能財務研究方面，翟天津（2023）認為智能財務是指利用先進的數字技術和人工智能來改進財務領域的運作和決策制定的方法。利用自動化技術完成財務任務，如數據輸入、分類和報告生成，減少了手動勞動，提高了效率。黃長胤（2023）認為智能財務的發展使會計工作發生了變化，這些變化又影響著會計信息質量的特征。

2"智能財務背景下財務大數據分析課程發展現狀

近年來，隨著數智會計新型課程開設的增加，開設財務大數據分析課程的高校也逐年增加。在智能財務背景下，各大高校對于財務大數據分析課程的定位有所不同，或為專業核心課程，或為專業選修課，課時設置方面，既有32課時，也有48課時，乃至64課時。課程開設方式上，基本都是結合市場上主流財務大數據分析軟件或平臺，各有特色。嵌入編程語言方面，既有融入Python的，也有嵌入SQL語言的，甚至依舊結合EXCEL的。教材建設方面，大部分高校選擇與企業合作開發教材，或自行根據平臺開發教材。

以廣東理工學院會計學院為例，2021年9月開設財務大數據分析課程，目前已經成功開設6個學期，經歷2019版和2022版兩版人才培養方案。在2019版人才培養方案中，財務大數據分析作為財務管理專業的核心課程，課時48，學分3，同時作為會計學專業的專業選修課程，課時32，學分2。在2022版人才培養方案中，財務大數據分析作為財務管理專業和會計學專業的專業方向選修課，課時48，學分3。課程使用平臺為金蝶云星空，以購買站點的方式有償使用金蝶云星空的數據庫，在編程語言方面，課程嵌入的是SQL語言，鑒于相關專業同時開設《Python編程與應用》課程，故并未融入Python編程語言。課程教材為自行開發，由校內教師針對金蝶云星空平臺進行編輯，教材的可操作性強。

3"智能財務背景下財務大數據分析課程發展存在的問題

3.1"課程目標較陳舊

以廣東理工學院會計學院會計學專業財務大數據分析課程為例，課程目標主要有：

（1）理解財務大數據分析的基本原理，能夠利用成本會計、財務管理等基礎理論開展財務分析，進一步鞏固和豐富相關專業知識。

（2）掌握財務大數據分析的一般流程，熟悉企業營運管理過程中各類財務指標分析模型和分析方法，能夠進行企業經營分析及財務預測，并根據正確的價值引領和責任擔當，提升整體決策能力。

（3）熟悉財務大數據的技術與工具平臺，了解數智會計的發展趨勢和前景，遵循愛國守法、誠實守信和敬畏法律等要求，培養學生利用大數據進行信息整合分析能力，提升未來投身會計行業的職業素養和競爭力。課程目標依然較為傳統，并未體現出智能財務背景下新型課程的特殊性。

3.2"課程內容豐富度不夠

以廣東理工學院會計學院會計學專業財務大數據分析課程為例，課程內容見表1。

從課程內容來看，財務大數據分析課程主要分為六個模塊，但其數據均來源于金蝶云星空自帶的數據庫，案例企業為幸福西餅，典型的新零售企業，但案例數據并不豐富。

3.3"課程教學方法有待更新

目前各大高校財務大數據分析課程教學主要以講授法+練習法為主，以廣東理工學院為例，理論講授學時占比1/3，實踐練習學時占比2/3。理論講授學時的安排主要為知識點的講解及操作步驟的演練，為教師主講。實踐練習學時則以學生自主平臺操作為主，輔以學生演練，總體教學方法比較傳統，難以達到財務大數據分析新型課程授課效果。

3.4"課程知識體系結構不夠完善

財務大數據分析作為智能財務背景下財會類專業的新型課程之一，對于多數高校而言，該課程的開設都較為匆忙，從軟件平臺的選取，到師資培養、教材建設都是在極短的時間內完成，這直接導致高校難以對財務大數據分析課程知識體系形成深入的認識。以廣東理工學院為例，財務大數據分析平臺的引進，教材的建設，以及師資的培養都是短期內完成，前期調研偏少，教師在授課時尚未真正理解財務大數據分析課程的開設意義，對其課程知識體系結構的認知更少，以至于將財務大數據分析課程作為傳統機房課程處理，致使財務大數據分析課程知識體系結構難以得到完善。

3.5"教學理念有待轉變

智能財務、數智會計的高速發展，迫使更多高校快速調整財會類專業的人才培養方案，課程體系中不斷增加新型財會類課程，如財務大數據分析《RPA機器人應用》《Python編程及應用》等課程。但由于前期調研不夠，高校及教師對智能財務、數智會計的認識不深，導致教學理念仍然較為傳統，更多地將財會類專業的新型課程簡單視為機房課處理。教學理念上，仍以教師為主導，教師講解偏多，對學生的引導不夠，難以做到以學生為中心。

4"智能財務背景下財務大數據分析課程建設新構思

4.1"以OBE理念為導向，更新課程目標

以廣東理工學院為例，目前財務大數據分析課程目標從知識、技能、素養三個方面進行了闡述，尚未真正體現OBE理念。OBE，又稱為成果導向教育、能力導向教育、目標導向教育或需求導向教育。OBE教育理念是一種以成果為目標導向，以學生為本，采用逆向思維的方式進行的課程體系的建設理念。具體做法如下：（1）課程目標設計要清楚地聚焦于學生完成學習過程后所能達成的最終學習成果，讓學生將學習目標集中于學習成果。教師必須清楚地闡述并致力于幫助學生提升知識、能力和境界，使他們能夠達成預期成果。（2）提高對學生學習的期待，制定具有挑戰性的執行標準，以鼓勵學生深度學習，促進更成功的學習。（3）以最終目標（最終學習成果或頂峰成果）為起點，反向進行課程目標設計，并以此開展教學活動。

4.2"擴大案例庫，拓展學生知識面，豐富課程內容

近年來，各高校開設的財務大數據分析課程主要分為兩大類，第一類，嵌入Python編程軟件，從數據抓取、數據清洗，到數據聚合、可視化分析，最后形成形式豐富多樣的財務分析報告。第二類，使用金蝶、用友等財務軟件公司開發的大數據分析平臺，利用平臺所帶數據庫進行教學，或結合Python或結合SQL進行部分代碼教學。其中，第一類財務大數據分析課程的案例庫是開放式的，學生可從網絡資源中獲取自己想要的數據，課程素材極為豐富。第二類財務大數據分析課程的案例庫是封閉式的，相對而言，案例庫數據偏少，且更新速度較慢或更新需收費。

以廣東理工學院為例，目前開設的財務大數據分析課程屬于第二類，數據庫為金蝶云星空自帶，更新較慢，嵌入的SQL代碼教學僅能使用平臺自帶數據源，因此，擴大案例庫，拓展學生知識面，豐富課程內容就顯得更為迫切，具體方法如下：（1）教師深入了解平臺屬性，學校及時與平臺企業溝通，及時更新數據庫，提升平臺開放性。（2）搜集豐富的教學案例，在知識點講解時，利用多樣化的案例數據，激發學生學習熱情。（3）課程內容設計方面，將財務大數據分析與財務管理、中級財務會計等專業課程相結合，尤其是SQL代碼學習時，更應該以專業知識為背景，以學生專業知識運用為目標進行教學。

4.3"與時俱進，不斷更新教學方法

教學方法包括教授法和學習方法兩大方面，是教授方法與學習方法的統一。簡單的“講授法+練習法”已經難以適應智能財務背景下財會類專業新型課程的教學，各高校應與時俱進，不斷更新教學方法，按照教學方法的外部形態，以及相對應的這種形態下學生認識活動的特點，從具體到抽象：

（1）豐富教學方法，增加討論法，就財務大數據分析課程的現實作用進行討論，以辯論形式進行，在此過程中，強化學生對該課程開設意義的認識。

（2）拓展教學方法，增加任務驅動法，教師給學生布置探究性的學習任務，學生查閱資料，對知識體系進行整理，再選出代表進行講解。

（3）完善現有的講授法與練習法。講授法應通過簡明、生動的口頭語言向學生傳授知識、發展學生智力，既要重視內容的科學性和思想性，同時又要應盡可能地與學生的認知基礎發生聯系。練習法旨在形成操作技能，在技術性學科中占重要地位，財務大叔分析課程的練習過程應堅持以學生為中心，提升實用性。

4.4"多學科融合，完善課程知識體系

財務大數據分析與傳統財會類課程的區別在于它的多學科融合性，以財會專業知識為背景，融入編程語言，利用財務大數據分析平臺或軟件，進行教與學。不同于傳統的財務管理、中級財務會計等專業課程，財務大數據分析課程打開了財會類專業學生的專業編程視野，這既是課程的意義所在，也是課程的難點所在。如何真正做到多學科融合，完善課程體系，成為各大高校財務大數據分析課程開設的難點。結合廣東理工學院課程開設經驗，總結如下：

（1）教師教學方面，融合多學科教師既要具備扎實的財會專業知識，同時對于編程語言加強學習，將晦澀的編程語言以財會專業語言教學，令學生充分認識到編程語言在財會領域的實用性。

（2）學生學習方面，融合多學科，則需要其具備較強的計算機基礎知識，通過計算機語言等公共必修課，或全國大學生計算機等級考試等途徑強化計算機基礎知識，弱化財務大數據分析課程的學習難度。

（3）形成計算機類課程與財會專業類課程的銜接與過渡，可以設置課程，如人工智能基礎等課程，完善課程知識體系。

4.5"積極踐行SC教育理念

20世紀80年代，美國高校興起了以SC教學理念為指導的教學改革浪潮。SC的核心觀點是以學生為中心，突出學習活動的核心作用，將教師“教”的活動和學生“學”的活動分開設計，以學生學習活動為中心，教師教學的目的是配合和幫助學生有效完成學習活動。財務大數據分析課程作為財會類專業新型課程之一，更應堅持SC教育理念，具體為：

（1）以學生的學習活動為主，以教師的教學活動為輔，在課程教學過程中，關注于學生學習目標，及時根據學生的學習情況調整教學。

（2）增加學生參與度。教學過程中，融入課堂討論、課堂演練，以學生為主，由學生評價與總結；課程考核設計中提升學生互評的比例，具體集中于平時成績考核方面。

（3）形成有效的學習目標、教學活動、評價反饋三角模型，設置有效的評價反饋體系，方便學生提出相關建議，教師及時調整教學活動，進而更好地完成學習目標。

5"總結

數字經濟的快速發展，智能財務、數智會計的興起，讓高校培育財會人才面臨新的挑戰，積極應對措施之一是開設相關專業新型課程。財務大數據分析作為其中課程，其建設成果與教學效果將直接影響各高校智能財務人才的培養質量。因此，與時俱進，關注智能財務發展趨勢的同時，同步調整財務大數據分析課程教學內容、知識體系、授課方法等，提升課程教學效果，為各高校智能財務人才的培養提供助力，至關重要。

參考文獻

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