大数据时代高职院校“大数据与会计”专业人才培养模式研究

专业人才培养模式研究

摘要：信息时代的到来，促进了互联网、大数据、云计算等新兴科学技术的发展，使得社会生产方式发生了改变，给会计工作带来很大的变化，培养适应社会发展需要的会计专业人才成为了高校会计专业人才培养的新使命。本文将从大数据时代对会计专业人才能力需求特征入手，总结当前时代背景下大数据与会计专业人才培养中存在的问题，在此基础上，从人才培养目标、课程体系、师资建设、实训实习等几个方面，提出适合高职院校发展的、能够培养出符合当代社会需求的会计专业人才的实践建议。

关键词：大数据时代；高职院校；大数据与会计专业；人才培养模式 大数据、智能化、移动互联网、云计算、物联网等信息技术的发展，正在催化一个万物互联、无处不在、虚实结合、开发共享的信息时代由形成走向成熟。随着大数据与各行各业的深度融合，为人们的生活带来了极大的便利，同时也给各行各业的发展带来了很大变化，大数据与会计的深度融合已是必然趋势。如果说会计人员已经经历了以会计电算化为标志的第一次财务变革和以财务共享中心的建立为标志的第二次财务变革，那么以大数据、云计算、区块链、人工智能等新技术为标志的第三次财务变革已经到来。财务变革催发财务转型，传统的会计核算已经无法满足财务工作的要求，市场需要的会计人才要向智能化、共享化和业务化转变。高职院校作为会计专业人才培养的主力军，对专业人才输出应当以社会需求为风向标，培养出时代需要的新型会计人才。

一、大数据时代对大数据与会计专业人才能力需求

大数据信息时代改变了企业的经营管理方式，以核算为核心的财务模式逐渐被淘汰，规则导向和重复性的财务工作逐步被机器取代，业财融合的趋势日益明显。会计人员需要从核算思维向管理思维转变，充分发挥财务的信息服务职能，

为管理者的决策提供智能化支持。财务人员不仅要能看得懂报表，还应具备数据收集、分析和云计算等能力，成为战略财务和业务财务。

1、扎实的专业能力

会计是个专业性较强的工作，如果会计基础不扎实，那么在账务处理中就容易出错，以至于财务管理混乱影响到企业管理，同时也会存在很大的税务风险。所以，无论时代如何发展，会计人员的专业能力都是最基本的能力需求，在熟悉税法及其他经济法律法规的基础上，能够掌握企业会计核算的方法，能够运用财务软件处理企业的各类经济业务、编制财务报表，能够纳税申报和税务筹划。

2、数据挖掘、处理能力

大数据是一个大型复杂的数字集合，具有多样性、快速性、实时性、全面性等特点。因此在大数据时代，会计工作已经不仅仅是以往的简单记账、做表格，而是要求会计人员具备快速鉴别、剔除质量较差信息，从而筛选出有用信息的能力，能够在纷繁复杂的数据面前，挖掘出其背后蕴藏的巨大价值。

3、数据分析能力

对于传统会计工作，只需要根据原始数据填制会计凭证和出具会计报表，会计职能主要是核算和监督。而对于大数据时代的会计工作，就要求会计人员具有较强的数据分析能力，能够利用大数据会计信息处理系统透过数据寻求信息，通过信息分析，发现数据背后隐藏的问题，发掘大数据的内在价值，为企业管理者提供对决策有价值的信息，提高企业的管理水平，为企业的长期稳定发展奠定基础。

4、综合管理能力

在运用大数据后，会有大量基础核算型的会计工作被人工智能所取代，会计人员可以从大量重复性劳动中出来，把更多的精力和时间用在其他有意义的事情上面。这就要求会计人员的职能由核算型向综合管理型转变，能够变事后核算为事前预算，事中监督、反馈、管控，降低企业的经营风险和法律风险。

二、大数据时代高职院校“大数据与会计”专业人才培养问题分析 1、培养目标不准确

高职院校会计人才培养目标是让学生成为应用型会计技能人才，能够适应时代的需要，而传统会计专业在专业素养方面的人才培养目标是掌握会计核算、纳税申报、成本管理等相关技能，教学中更是注重理论方面的灌输，忽视了实践操作能力的培养。

教育部印发的新版专业目录中把“会计”专业更名为“大数据与会计”专业，各高职把大数据与会计专业的人才培养目标与大数据技术相结合，在制定会计专业人才培养方案时，会根据社会对会计人员的岗位职责要求，不断变革、优化、完善，培养出除具备基础核算能力，还需懂财务大数据收集与分析的综合型人才。目前，高职院校虽然在培养目标上体现了大数据技术的融入，但还没有做到与大数据时代完全接轨。

2、课程体系不健全

根据人才培养目标构建课程体系，课程体系结构的科学性与适用性直接关系到人才培养质量的高低。就目前情况来看，大多数高职院校会计课程与大数据技术相结合的课程体系建设还处于摸索阶段，课程设置主要存在以下问题：

第一、课程结构几乎未见明显变化，会计基础、财务核算等课程仍为主导课程，管理会计类课程不多，智能会计类课程只是象征性地增加一两门，没有形成完善的课程结构。

第二、部分院校对课程体系展开了性的改革，开设了大量的大数据技术类课程，在实践过程中更多地传授的是大数据技术层面的内容，对于计算机技术较为薄弱的会计专业学生来说，学习效果欠佳，显然脱离了会计专业的根本培养目标。

第三、对于会计专业知识与大数据技术相结合的课程开发力度较弱，一般都是把两者孤立起来单独开始课程，没有把大数据技术与会计知识深度融合，导致很难培养学生的业务思维与管理思维。

第四、部分高职院校虽然已经意识到大数据智能人才的重要性，但由于存在硬件设施不够完备，资金不足无法购买相应大数据财务平台等局限性，导致很难更新与之相配套的课程体系。

3、师资力量薄弱

教师是学生的引路人，业务能力强的师资队伍是培养人才的有力保障，随着新版专业名称落地后，会计专业知识结构也发生了变化，因此大数据时代对会计教师专业素养的要求变得更高，高职院校与之匹配的师资队伍建设主要存在以下问题：

第一、尽管高职院校会计专业教师传统会计课程知识掌握得非常扎实，也拥有丰富的教学经验，但面对大数据技术这些新生事物却疲于接受，导致部分教师的知识结构没有及时更新，没能实现会计知识与大数据技术的有效融合。

第二、许多会计教师虽然主动接受大数据技术的培训，但鉴于不是计算机科班出身，短期内的培训只能让教师了解大体的操作流程，并不能清楚掌握其内在原理，知其然不知其所以然，导致教师在授课过程中还是会出现一定的局限性。

第三、同时精通会计专业知识和计算机技术的跨界教师较少，无论对于会计专业还是计算机专业的教师来说，都需要耗费很大的时间和精力去填补自己的薄弱环节，目前高职院校一般将科研成果作为教师评职称的关键指标，并没有采取相应的措施激励教师在新专业背景下主动去更新知识结构，导致教师缺乏学习大数据与会计融合技术的积极性。

4、实训实习不到位

大部分高职院校现阶段的会计教学体系，还处于不够开放阶段，实训实习不到位，具体问题体现在实训基地建设、融合大数据的实训课程教学模式和实习实践模式等几个方面：

第一、实训基地建设是提高人才培养质量的有力保障。实训基地建设包括硬件和软件两个方面：从硬件条件来看，许多高职院校的实训室较少且设备陈旧、配置较低，不能满足大数据与会计专业学生日常实践学习的需要；从软件条件来

看，许多高职院校迫于资金的压力，不能购买大数据智能会计课程所需要的实训软件，教学只能停留在理论的阶段，实践应用较少，不利于学生实际操作能力的提升。

第二、融合大数据的实训课程教学模式也是提高人才培养质量的重要方面。大多数教师在大数据实训课程中仍较为突出理论教学部分，而且授课方式单一，实践课时较少，不利于提升学生把大数据技术应用到财务工作中的实践能力。

第三、实习实践机会较少或流于形式。目前高职院校的实习实践主要包括校外顶岗实习、毕业实习、社会实践和校内校企合作实践等几种模式，无论是哪种实践模式，都是一种把会计理论知识与实践相结合的形式，但由于会计工作的特殊性以及会计实习岗位的匮乏，使得大部分学生没有真正参与到企业的运营中去，也就很难学到大数据技术的应用技能。

三、大数据时代大数据与会计专业人才培养路径选择

针对大数据时代大数据与会计专业人才培养过程中出现的问题，高职院校应调整培养思路，以市场需求为导向，对专业建设改造升级，探索符合时代特征的人才培养新模式，力求培养出满足社会、行业、企业发展需要的新型智能会计人才。

1、培养目标—三层四面

人才培养目标是人才培养的根基，直接关系到人才培养的指向问题，只有明确人才培养目标，才能保证课程设置的科学性和合理性。根据“三全育人”的战略目标，以及大数据时代对新型会计人才的需求，应该从素养、知识、思维三个层次延伸至职业素养、基础知识、综合知识、思维能力四个方面对大数据与会计专业人才培养目标展开构建。

职业素养是指会计专业学生应具备廉洁自律、遵纪守法、诚实守信等良好的职业操守，也是会计人员的必备素质，可通过财经法规课程或教师在专业课授课过程中采取课程思政的方式进行传授；基础知识是指会计专业学生在校期间所学的基础理论课程，如思修、道法、毛概等通识教育类课程，会计实务、成本核算、

财务管理实务等科学教育类课程，是必须修满学分的专业必修课程；综合知识是指融合大数据技术的专业课程以及融合大数据技术的各类学科竞赛，如大数据财务分析课程、智能财税竞赛等；思维能力是指实际工作中所需要的沟通交流、组织领导、大数据技术应用、大数据分析等跨越传统知识架构的能力，这就要求专业教师在教学过程中着重培养，引导学生能够把所学知识和技术应用于实践中去分析和解决问题，形成应用、分析、组织的思维模式。

2、课程体系—三类齐进

大数据时代，根据更新后的人才培养目标，大数据与会计专业人才培养课程体系应包括传统专业课程、新兴专业课程和创新拓展课程三大类。

传统专业课程主要体现为会计专业的核心课程，能够凸显其专业性和技术性等特点，主要包括核算类课程，如会计基础、企业会计实务、中级财务会计实务、财务管理实务、成本核算等课程；财务考证类课程，如初级会计实务、初级经济法等课程；税务会计类课程，如企业纳税实务、审计基础课程等；综合实训类课程，如企业会计实训、会计电算化实训、纳税申报实训课程等。传统专业课程体系的设置，目的在于培养学生系统化的专业知识。

融合大数据的新兴专业课程，主要包括大数据财务分析、Python在财务中的应用、财务共享服务、智能财务与可视化等课程，目的在于能够使学生熟悉大数据技术在财务领域的应用，技术服务财务，财务服务业务，更好地做到业财融合，充分发挥财务的服务职能。

创新拓展课程主要包括大数据技术基础、数据挖掘、Python语言等课程，这些课程可以作为选修课程来开设，目的是拓展大数据与会计专业学生的应用技能，更好地实现大数据技术与会计的深度融合。

3、师资建设—外进内出

大数据时代，大数据与会计专业的教师不仅要有扎实的会计专业知识，同时还要求具备大数据、云计算等相关背景知识以及能够在财务领域应用大数据技术的技能。

教师队伍建设主要有外引和内培两种策略，外引即通过对外引进精通会计知识并具有计算机应用背景的综合性人才。就目前情况来看，由于高职院校资金再加上双背景人才的稀缺，使得外引人才的策略可实践性较弱。内培即将本校会计专业教师培养成精通大数据技术的综合性人才，综合各方面来看，此种策略的可行性较高。

对于内培可采用“外进内出”的策略，“外进”是指邀请行业或企业专家入校讲座、培训、交流，帮助会计教师熟悉数据采集、处理和分析的技术要领，了解行业内最新的会计人才能力需求情况，有助于制定专业建设方案；或者可以聘请校企合作企业的骨干人员作为企业导师来校承担大数据技术类课程，并与校内教师结对，形成联合教学机制。“内出”指的是定期或不定期外派会计专业教师前往参加各类培训组织、企业或其他高校学习与交流大数据技术的应用、大数据与会计专业培养路径等，这样既有利于会计专业教师自身素质的提高，又有助于专业的建设和发展。

4、实训实习—各方齐动

高职院校的本质要求是培养高级技能型人才，要想提高大数据与会计专业学生在未来财务岗位上的实操技能和胜任能力，增加实训课时的比重，强化其实践动手能力是必不可少的。高职院校有针对性的开设实践课程，采取自主与企业合作的形式，将来自社会各行各业的信息数据资源强化应用于教学实践中，让学生在课堂学习中就能接触到这些真实的财务数据，以此来进一步满足企业对会计岗位的实际需求。

产教融合、校企合作是人才培养的关键，是保证人才培养质量的重要因素，不仅能够加固学生的理论知识，更能培养随机应变的能力。高职院校应创新校企合作模式，拓宽校企合作深度，充分利用行业或企业的技术资源和人力资源，达到资源互通，为学生创建更多的实践实习机会，让学生在校期间能够将学到的理论应用到实践当中去，真正做到学以致用，提升学生的技术应用能力和岗位胜任能力。

四、结语

大数据时代，高职院校大数据与会计专业人才培养应主动适应社会的发展需求，紧跟时代步伐，调整人才培养、创新专业建设，为社会培养新型智能会计人才。本文提出的“三层四面”的培养目标各高职院校应根据自身实际情况有针对性地设定，但总体方向应偏向大数据技术与会计深度融合，培养学生的应用、组织、分析等思维能力；“三类齐进”的课程体系总体侧重于大数据与会计融合课程的梯度增加和深度开发；“外进内出”的师资建设，院校要从和机制上给予一定的支持；“各方齐动”的实训实习要求学校、教师、企业全部动起来，达到资源互补、人才互通。

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