數智化轉型下高職大數據與會計專業人才培養的困境與突破

中圖分類號：F240；G71 文獻標識碼：A文章編號：1004-4914（2025）08-178-02

一、研究背景

數智化技術的快速發展推動了全球經濟的全面轉型，會計行業在這一浪潮中發生了深刻變革，也給高等職業教育大數據與會計專業的人才培養模式帶來了前所未有的挑戰與機遇。盡管許多高職院校開始探索數智化教學，但如何滿足快速發展的行業需求，是擺在教育者面前的一道難題。

一是研究目的與意義。本研究從本校畢業生、其他院校的雙主體視角出發，分析大數據與會計專業的人才培養現狀，并提出針對性優化路徑，推動高職教育與行業需求的有效匹配，幫助高職院校提升教育質量。

二是研究創新。本研究通過畢業生與學校雙主體視角深入探討現有問題，不僅關注傳統會計課程的教學內容，還特別考慮了數智化技術如何融入課程設置，以適應行業發展趨勢。

二、數智化背景下會計行業的變革

數智化技術已成為會計行業的重要推力。會計行業的核心職能正在從傳統的記賬核算向更加數據智能化的方向轉型。一些學者[2認為，會計人才應具備數據分析、智能財務管理、企業戰略規劃、人工智能等新興技能。然而，現有的高職會計教育缺乏相關課程的覆蓋，這使得畢業生在實際工作中面臨技能短缺問題。

一是高職大數據與會計專業的培養現狀。高職院校作為職業教育的主陣地，培養了大量的會計從業人員。然而，研究指出[3.4]，高職院校在會計專業的課程設置上，仍然過于側重基礎的會計核算與財務管理課程，缺乏對現代信息技術和智能財務等新興領域的有效融入。此外，大多數校企合作缺乏課程共建和資源共享，導致畢業生無法直接勝任技術要求較高的工作崗位。

二是高職院校課程設置與行業需求的匹配度。學者提出，學校的課程設置應該與行業發展趨勢緊密結合，需要通過不斷調整課程內容來縮小畢業生的技能缺口。然而，課程更新滯后是一個普遍存在的問題。研究表明[56，盡管大數據技術已經在會計行業中取得了廣泛應用，但高職院校的課程更新卻未跟上行業發展的步伐。

三、從雙主體視角對人才培養現狀的數據分析

（一）畢業生就業現狀分析

1.就業狀態。根據調查數據， 70.59% 的畢業生處于全職工作狀態，正在求職占 5.04% ，繼續深造占 12.61% ，兼職工作和自由職業的比例較低，分別占 2.52% 和 3.36% ，而其他狀態占5.88% 。以最低值1表示全職工作，最高值6表示其他狀態，其他項以此類推。計算出平均值為2.04，標準差為1.74，中位數為1，表明大部分畢業生已就業，但就業狀態差異較大。

2.薪資水平。2001～4000元占比 38.66% ，其次是2000元以下占比 27.73% ，4001～6000元的比例為 24.37% ，6001～8000元僅占 5.04% ，8001元以上的比例幾乎可以忽略不計。以最低值1表示2000元以下薪資水平，最高值6表示10000元以上薪資水平，其他項以此類推。計算出平均值為2.19，標準差為1.04，中位數為2，表明薪資水平的分布相對集中分布在2001～4000元范圍，但仍然存在一定的薪資差異。

3.就業地區。在院校所在地湖南省的就業比例高達63.03% ，北上廣深比例為 16.81% ，其他省會城市、地級城市和縣級城市的比例分別為 6.72% F 7.56% 和 4.2% ，選擇“其他”的畢業生僅占 1.68% 。以最低值1表示湖南地區，最高值6表示其他地區，其他項以此類推。計算出平均值為1.78，標準差為1.27，中位數為1，顯示出湖南省內就業在畢業生中占據絕對優勢，其次是選擇一線城市。

（二）學校課程設置與行業需求的匹配度分析

1.行業需求匹配度。 75% 的院校認為課程設置基本符合行業需求，而 12.5% 的院校認為完全符合，部分符合的比例也為12.5% ，無院校選擇不符合，說明課程設置受到一定肯定，但仍有改進的空間。以最低值1表示完全符合行業需求，最高值4表示不符合行業需求，其他項以此類推。計算出平均值為2.00，標準差為0.516，中位數為2，表明大多數院校認為課程設置基本符合行業需求，且數據相對集中。

2.課程更新頻率：“根據行業變化靈活調整”項獲得43.75% 的支持率，“每年更新”項達到 31.25% ，“每兩年更新”項和“每三年更新\"項的支持率分別為 18.75% 和 6.25% 。以最低值1表示應每年更新，最高值4表示根據行業變化靈活調整，其他項以此類推。課程內容更新的平均值為2.625，標準差為1.360，中位數為2.5，表明大多數院校認為課程內容應該應根據行業的變化適度靈活更新。

3.校企合作形式。對此項數據進行卡方擬合優度檢驗，得到了顯著性結果 X²=21.250?p=0.001 ，說明各項校企合作形式的選擇比例存在顯著差異。校企合作中最普及的形式是“實習實訓基地共建”和“學生就業推薦”，比例均為 87.5% ，“訂單式人才培養”的比例為 68.75% ，表明院校在積極與企業合作，定向培養符合市場需求的人才。而\"技術研發合作”占比 25% ，“師資互派”占比 31.25% ，說明這兩種形式尚未得到院校的充分重視和推廣。

（三）畢業生對學校教育的反饋分析

1.課程設置的滿意度： 65.55% 的畢業生認為課程設置是合理的。然而， 15.13% 的人認為理論課過多而實訓課程不足，2.52% 的人認為實訓課程過多， 4.2% 的人指出一些必要的課程未開設， 11.76% 的人認為有些課程不必開設。以最低值1表示課程設置合理，最高值6表示課程設置沒有顧及先后順序，其他項以此類推。計算出課程設置的平均得分為1.840，中位數為1.000，標準差為1.426，說明課程設置是相對合理的，但課程內容的針對性和實用性需進一步提升。

2.職業技能訓練的滿意度：對此項數據進行卡方擬合優度檢驗，結果 χ²=111.470?p=0.000 ，表明不同技能的訓練程度存在顯著差異。從響應率和普及率的分析結果來看， 88.24% 的畢業生認為“會計軟件操作”是最充分的職業技能訓練。認可“財務報表編制與分析”和“數據分析技能”的畢業生分別占64.71% 和 59.66% 。其他技能的比例相對較低，尤其是“審計實務操作\"和“財務機器人與自動化工具”的比例僅為 36.97% 和36.13% ，表明這些評價較低的技能訓練不足，未能滿足學生的職業發展需求。

（四）多元線性回歸分析

本文通過多元線性回歸分析，探討了多項因素對畢業生入職后月薪水平的影響。樣本數量為119，因變量為畢業生入職后的月薪水平（稅后）。自變量經篩選后確定為就業狀態、薪資期望、工作地點、專業技能及行業前景等。通過回歸系數、顯著性檢驗（p值）以及模型擬合度（R）等指標，評估各個自變量對薪資水平的作用。為了保證模型的可靠性，還進行了多重共線性檢驗，確保模型不存在共線性問題。

表1線性回歸分析結果

1.模型擬合度。 R² 值為0.438，這意味著模型中的自變量可以解釋因變量 43.8% 的變化。調整后的 R² 為0.381，表明模型在自變量數量增加后仍具備一定的解釋力。

2.F檢驗： F（11，107）=7.592，p=0.000 ，說明該模型在統計上是顯著的，至少有一個自變量對薪資水平產生影響。

3.回歸系數分析。以下因素對薪資水平產生了顯著影響：一是薪資期望：回歸系數為-0.382，且 p=0.000 ，表明薪資期望對人職后的月薪水平有顯著的負向影響。二是網絡安全與數據保護：回歸系數為0.589，且 p=0.006 ，表明該技能對薪資水平有顯著的正向影響。三是項目管理：回歸系數為-0.540，且p=0.008 ，表明項目管理技能的增加與月薪水平之間存在負向關系，可能反映了樣本中項目管理崗位多集中于薪資較低的中小企業。四是職業證書影響：選項“持有的職業證書對您的職業發展并未帶來顯著影響\"回歸系數為-0.561，且 p=0.008 ，恰恰反映了職業證書對入職后的月薪水平有顯著的影響。

4.共線性檢驗：模型中所有自變量的VIF值均小于5，說明不存在嚴重的共線性問題。此外，模型的D-W值為1.843，接近2，表明不存在自相關性。

四、結論與建議

（一）研究結論

1.就業結構性矛盾。 70.59% 的畢業生實現全職就業，但薪資水平集中于2001～4000元，高薪崗位需求與技能供給錯位。

2.課程滯后性凸顯。僅 43.75% 的院校動態調整課程，畢業生對大數據技術和網絡安全的學習需求未被滿足。

3.校企合作形式單一。校企合作形式以實習基地共建和就業推薦為主，技術研發合作、訂單式培養等深度合作模式普及率低，制約學生高階技能的培養。

（二）優化建議

1.課程體系重構。建立“模塊化 + 動態化\"課程體系。針對畢業生反饋數據分析技能訓練不足的問題，建議增加數智化實訓課程的權重，增設網絡安全與數據保護、職業證書應試課程。

2.校企合作深化。推行“企業命題 + 學校解題”項目，邀請行業專家參與課程設計，聯合開發“階梯式\"（基礎層一進階層一創新層）實訓項目。

3.實踐能力強化。職業證書已納入學分體系，要求畢業生至少掌握2項行業認證技能。

（三）研究局限與未來方向

受限于樣本規模與用人單位調研數據的缺失，部分結論需結合跨區域數據驗證。未來可構建“院校一企業一畢業生”三方協同數據鏈，追蹤技能需求變化與長期就業質量。

參考文獻：

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（作者單位：長沙民政職業技術學院湖南長沙410004）

[作者簡介：陳瓚（1988一），女，湖南瀏陽人，碩士，長沙民政職業技術學院教師，會計師，研究方向：企業管理、財務管理。]（責編：若佳）