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摘要：本文在分析大数据时代会计专业人才需要具备的基本数据能力和当前高校会计专业人才培养现状的基础上，从会计理论教学和实践教学两个角度，探讨在大数据时代，我国高校会计人才培养模式的改革方向，并在培养目标、课程体系和教学内容、教学方法几个方面提出了改进建议。
关键词：大数据;会计人才培养;改革
在“大数据技术”的影响下，会计行业遇到了极大的挑战。信息系统替代了许多传统的会计工作。因此，为了适应大数据时代的需求，会计人员不仅需要掌握传统的会计、财务和审计等相关知识，还要具备原始数据采集、原始数据分析、原始数据清洗以及数据挖掘建模分析等能力。本文基于当前高校会计人才培养的现状，从会计理论教学和实践教学两个角度，探讨在大数据时代，我国高校会计人才培养模式的改革方向。
1.文献回顾
夏菁，周婉怡（2018）认为在大数据时代，会计人才需要掌握大数据的相关知识，而高校需要建立包括大数据知识在内的全新培养路径和培养课程等。章君（2019）对“互联网”人工智能视域下，高职院校专业改革进行研究，认为“互联网”和“人工智能”在会计领域的应用会导致一般会计人才的需求量减少。面对冲击，一般高职院校的会计人才培养模式需要进行改革。首先，要重构会计学科结构，将“互联网技术”和“人工智能技术”与传统会计学相结合;其次，引导传统的核算会计向管理、决策型会计转变。谢诗蕾（2020）提出在大数据技术和人工智能等信息技术普及的时代，高校需要结合实际从课程体系、教学内容、师资团队、多元化教学平台和产学研一体化等五个方面进行改革。宫义飞、李佳玲和李沛樾等（2020）认为在智能财务时代下，课程体系、教学方法、师资队伍建设、创新实践平台搭建以及综合评价系统等方面都需要结合智能技术进一步的完善。
2.大数据时代会计人才所需能力
大数据时代对会计人员提出了更高的要求。由于传统会计核算工作的可替代性程度较高，当代的会计人员必须从侧重于会计核算的财务会计向侧重于战略分析决策的管理会计转型，做到协助管理层进行企业的经营管理和决策制定。然而，只有熟练掌握传统财务会计知识，同时又具备原始数据采集、分析、清洗以及数据挖掘建模分析等能力的会计人员才能在海量的数据环境中挖掘、整理和分析归纳出有利于企业管理层进行经营战略决策的数据资料。具体而言，首先，原始数据采集能力是指会计人员可以将企业在生产经营过程中所产生的各项凭证信息，通过收集、整理和格式转换等手段，使其成为大数据会计系统可识别的计算机信息的能力。其次，原始数据分析能力是指会计人员对前期采集的数据进行进一步分析，从而为企业管理者提供相应的决策信息的能力。第三，原始数据清洗能力是指会计人员能够通过技术将真实性存疑的相关财务数据识别出来，从而加强进入大数据会计系统会计信息的可靠性的能力。最后，数据挖掘建模分析能力是指会计人员能够使用大数据会计系统中的海量相关数据信息，通过进行建模分析发现企业的生产、财务、营销等风险的能力。
3.目前会计人才培养现状
在会计理论教学方面，大部分高校的理论教学目标依旧是培养学生的会计基础核算能力。就会计教学方法而言，教师多采用直接讲授的方式。就教学内容而言，大多数高校会计教学内容侧重于会计基础知识，而大数据相关知识并未包括在内。在会计理论教学中，教师根据教材向学生传授知识，教材内容滞后于会计实务，而课程体系中鲜有涉及大数据的相关课程。同时，在会计实践教学方面，绝大多数高校会计专业的实验教学仍然侧重于基础会计核算。就教学目的而言，会计实验教学的目标还是培养会计专业学生的正确填制凭证、登记账簿、正确计算成本和编制会计报表的技能。在教学手段方面，会计实验教学的手段多采用手工操作与电算化相结合的模式。就教学内容而言，由于当前的会计实践教学从属于理论教学，会计实验教学的内容依旧还是采用，将某个企业或单位某一特定会计期间的若干笔基本经济业务编入教材，让学生利用财务软件或者采用手工操作的方式完成会计基础核算的练习。就教学方法而言，基本遵循老师演示，然后学生们依据教学资料进行反复机械的演练。在演练的过程中，学生们一般都是独立完成各个会计相关岗位的工作，很少采用与实际财务工作更类似的，分岗的模拟实验教学模式。
通过以上对当前高校会计理论教学和实践教学现状的分析，我们可知，无论是理论教学还是实践教学，会计人才的培养都和大数据技术结合的不够紧密。会计人才的教育还是倾向于培养偏重于基础会计核算的低层次财务人员。而在大数据时代，我们的社会亟需的是能够通过采用先进的技术手段，对基本的会计信息进行整理分析，并为企业提供决策相关信息的管理会计人才。因此，在当今的大数据背景下，大多数高等院校的会计人才培养模式需要结合新时代会计人才所需的能力，进行进一步的改革。
4.大数据时代会计人才培养模式改革
4.1培养目标的重构
大数据时代，高等院校会计人才的培养目标应该是培育出具备互联网、大数据技术的复合型会计人才。基于当今会计人才的培养目标，高等院校应该要求学生在掌握现代會计学、财务管理学以及审计学等传统专业理论知识的基础上，拥有大数据思维，并且能够将大数据知识融于财务会计工作当中。因此，无论是在理论教学方面还是在实践教学方面，教师们都需要基于培养目标，引导学生在熟练掌握业务的基础上，结合技术将业务引申到会计智能信息化的领域，帮助学生将传统财务会计知识和大数据技术进行融合运用。
4.2课程体系和教学内容的改革
为了实现大数据时代会计人才培养水平的提升，高等院校需要结合大数据相关知识对现有的课程体系和教学内容进行调整。就会计理论教学而言，高等院校首先应该重视相关课程的设置。教师们在设计人才培养方案时，除了要考虑会计、审计和财务管理等传统的核心课程以外，还应该考虑设置包括数据分析、数据挖掘、财务建模等课程在内的与培养会计人才原始数据采集、分析、清洗以及数据挖掘建模分析等能力相关的理论课程。 在理论教学的基础上，为了做到理论层面和应用层面的深度融合，会计实践教学内容也应该同步改革。就会计实践教学而言，应该设置专业课程实验，综合课程实验以及创新课程实验。其中，专业课程实验设置的目的在于帮助学生夯实专业基础。综合课程实验设置的目的在于帮助学生形成战略思维和决策能力。创新课程实验设置的目的在于帮助学生探索宏观规律。而这些课程的设置在传统的会计人才培养教学内容中都有体现，然而，在大数据环境下，高等院校应该考虑创建实验教学大数据平台，利用大数据技术整合多方资源，为学生实现各阶段实践学习，提供海量数据支持。
学生们通过对改革之后的理论和实验课程的学习，就可以基本掌握基础的信息技术相关知识，并且具备了组织中数据挖掘、创建、共享和分析等能力。值得注意的是，高等院校在会计专业课程体系重塑的过程中，应該秉承着培养掌握大数据技术的会计人才的教育理念，重视大数据相关知识与会计专业知识的科学合理结合。
4.3教学方式的改进
在理论教学方面，教师可以在传统教学方式的基础上进行改进。随着大数据技术的日益发展，大数据在会计实务当中的应用也日益普遍。为了培养会计专业学生的大数据思维，高等院校应该建立智能化的大数据案例教学平台。大数据案例教学平台中的案例，应该主要包括以企业在经营范式、组织架构和信息系统上的转型升级作为应用背景，将专业知识的学习与大数据技术的运用完美融合的案例。教师们可以在采用传统教学方式传授教材中基本知识点的基础上，结合大数据案例教学平台中的经典案例，组织学生们进行小组讨论，帮助学生全方位构建大数据思维。
在实践教学方面，高等院校可以通过加强校企合作的方式，帮助学生尽快适应大数据时代下的会计实务工作。由于会计是一门应用性较强的学科，为了培养适应大数据时代的会计人才，高等院校需要建立起产学结合的育人机制和体系。具体措施包括：第一，建立实践基地，进行多渠道、各种模式相结合的校企联合培养机制，培养熟练掌握大数据技术的会计专业人才。第二，通过设置校外导师机制，聘请大数据实务专家参与到大数据时代会计专业人才的培养当中，邀请大数据实务专家讲授部分实践课程以及对学生的毕业设计进行指导。第三，鼓励实务专家带领会计专业学生完成科研课题，帮助学生了解大数据技术在会计实务中的应用;邀请大数据会计实务专家与学生定期展开沟通交流，分享大数据技术与财务会计工作融合的经典案例。
此外，高等院校还可以邀请校外的会计实务专家参与探讨大数据时代会计人才培养方案。在充分了解会计实务界大数据技术运用的重点和难点问题的基础上，合理制定并及时调整会计人才培养方案。
参考文献：
[1]谢诗蕾.探索信息化时代会计人才培养的转型之路[J].财会月刊，2020，（1）：81-85.
[2]武莉莉，任洁华.“互联网+”时代提升财经类职业院校人才培养质量的思考[J].职教论坛，2020，（4）：143-147.
[3]宫义飞，李佳玲，李沛樾等.智能财务时代下管理型会计人才培养路径选择[J].会计之友，2020，（16）：44-50.
[4]郭兆颖，齐天华.“互联网+”时代会计人才培养研究[J].教育探索，2017，（5）：65-67.
[5]夏菁，周婉怡.大数据背景下会计人才的全新培养模式思考[J].财会月刊，2018，（2）：124-128.
[6]程平，王文怡.基于AGIL的“互联网+会计”MPAcc人才培养改革——以重庆理工大学为例[J].财会月刊，2018（14）：29-35.
[7]章君.“互联网+”人工智能视域下高职院校会计专业改革研究[J].中国职业技术教育，2019，（11）：58-63.
[8]程平，王爽.基于SECI的“互联网+MPAcc”大数据智能管理会计人才培养[J].财会月刊，2018，（19）：34-38.
[9]耿云江，赵晓晓.大数据时代管理会计的机遇、挑战与应对[J].会计之友，2015，（1）：11-14.
关键词：大数据;会计人才培养;改革
在“大数据技术”的影响下，会计行业遇到了极大的挑战。信息系统替代了许多传统的会计工作。因此，为了适应大数据时代的需求，会计人员不仅需要掌握传统的会计、财务和审计等相关知识，还要具备原始数据采集、原始数据分析、原始数据清洗以及数据挖掘建模分析等能力。本文基于当前高校会计人才培养的现状，从会计理论教学和实践教学两个角度，探讨在大数据时代，我国高校会计人才培养模式的改革方向。
1.文献回顾
夏菁，周婉怡（2018）认为在大数据时代，会计人才需要掌握大数据的相关知识，而高校需要建立包括大数据知识在内的全新培养路径和培养课程等。章君（2019）对“互联网”人工智能视域下，高职院校专业改革进行研究，认为“互联网”和“人工智能”在会计领域的应用会导致一般会计人才的需求量减少。面对冲击，一般高职院校的会计人才培养模式需要进行改革。首先，要重构会计学科结构，将“互联网技术”和“人工智能技术”与传统会计学相结合;其次，引导传统的核算会计向管理、决策型会计转变。谢诗蕾（2020）提出在大数据技术和人工智能等信息技术普及的时代，高校需要结合实际从课程体系、教学内容、师资团队、多元化教学平台和产学研一体化等五个方面进行改革。宫义飞、李佳玲和李沛樾等（2020）认为在智能财务时代下，课程体系、教学方法、师资队伍建设、创新实践平台搭建以及综合评价系统等方面都需要结合智能技术进一步的完善。
2.大数据时代会计人才所需能力
大数据时代对会计人员提出了更高的要求。由于传统会计核算工作的可替代性程度较高，当代的会计人员必须从侧重于会计核算的财务会计向侧重于战略分析决策的管理会计转型，做到协助管理层进行企业的经营管理和决策制定。然而，只有熟练掌握传统财务会计知识，同时又具备原始数据采集、分析、清洗以及数据挖掘建模分析等能力的会计人员才能在海量的数据环境中挖掘、整理和分析归纳出有利于企业管理层进行经营战略决策的数据资料。具体而言，首先，原始数据采集能力是指会计人员可以将企业在生产经营过程中所产生的各项凭证信息，通过收集、整理和格式转换等手段，使其成为大数据会计系统可识别的计算机信息的能力。其次，原始数据分析能力是指会计人员对前期采集的数据进行进一步分析，从而为企业管理者提供相应的决策信息的能力。第三，原始数据清洗能力是指会计人员能够通过技术将真实性存疑的相关财务数据识别出来，从而加强进入大数据会计系统会计信息的可靠性的能力。最后，数据挖掘建模分析能力是指会计人员能够使用大数据会计系统中的海量相关数据信息，通过进行建模分析发现企业的生产、财务、营销等风险的能力。
3.目前会计人才培养现状
在会计理论教学方面，大部分高校的理论教学目标依旧是培养学生的会计基础核算能力。就会计教学方法而言，教师多采用直接讲授的方式。就教学内容而言，大多数高校会计教学内容侧重于会计基础知识，而大数据相关知识并未包括在内。在会计理论教学中，教师根据教材向学生传授知识，教材内容滞后于会计实务，而课程体系中鲜有涉及大数据的相关课程。同时，在会计实践教学方面，绝大多数高校会计专业的实验教学仍然侧重于基础会计核算。就教学目的而言，会计实验教学的目标还是培养会计专业学生的正确填制凭证、登记账簿、正确计算成本和编制会计报表的技能。在教学手段方面，会计实验教学的手段多采用手工操作与电算化相结合的模式。就教学内容而言，由于当前的会计实践教学从属于理论教学，会计实验教学的内容依旧还是采用，将某个企业或单位某一特定会计期间的若干笔基本经济业务编入教材，让学生利用财务软件或者采用手工操作的方式完成会计基础核算的练习。就教学方法而言，基本遵循老师演示，然后学生们依据教学资料进行反复机械的演练。在演练的过程中，学生们一般都是独立完成各个会计相关岗位的工作，很少采用与实际财务工作更类似的，分岗的模拟实验教学模式。
通过以上对当前高校会计理论教学和实践教学现状的分析，我们可知，无论是理论教学还是实践教学，会计人才的培养都和大数据技术结合的不够紧密。会计人才的教育还是倾向于培养偏重于基础会计核算的低层次财务人员。而在大数据时代，我们的社会亟需的是能够通过采用先进的技术手段，对基本的会计信息进行整理分析，并为企业提供决策相关信息的管理会计人才。因此，在当今的大数据背景下，大多数高等院校的会计人才培养模式需要结合新时代会计人才所需的能力，进行进一步的改革。
4.大数据时代会计人才培养模式改革
4.1培养目标的重构
大数据时代，高等院校会计人才的培养目标应该是培育出具备互联网、大数据技术的复合型会计人才。基于当今会计人才的培养目标，高等院校应该要求学生在掌握现代會计学、财务管理学以及审计学等传统专业理论知识的基础上，拥有大数据思维，并且能够将大数据知识融于财务会计工作当中。因此，无论是在理论教学方面还是在实践教学方面，教师们都需要基于培养目标，引导学生在熟练掌握业务的基础上，结合技术将业务引申到会计智能信息化的领域，帮助学生将传统财务会计知识和大数据技术进行融合运用。
4.2课程体系和教学内容的改革
为了实现大数据时代会计人才培养水平的提升，高等院校需要结合大数据相关知识对现有的课程体系和教学内容进行调整。就会计理论教学而言，高等院校首先应该重视相关课程的设置。教师们在设计人才培养方案时，除了要考虑会计、审计和财务管理等传统的核心课程以外，还应该考虑设置包括数据分析、数据挖掘、财务建模等课程在内的与培养会计人才原始数据采集、分析、清洗以及数据挖掘建模分析等能力相关的理论课程。 在理论教学的基础上，为了做到理论层面和应用层面的深度融合，会计实践教学内容也应该同步改革。就会计实践教学而言，应该设置专业课程实验，综合课程实验以及创新课程实验。其中，专业课程实验设置的目的在于帮助学生夯实专业基础。综合课程实验设置的目的在于帮助学生形成战略思维和决策能力。创新课程实验设置的目的在于帮助学生探索宏观规律。而这些课程的设置在传统的会计人才培养教学内容中都有体现，然而，在大数据环境下，高等院校应该考虑创建实验教学大数据平台，利用大数据技术整合多方资源，为学生实现各阶段实践学习，提供海量数据支持。
学生们通过对改革之后的理论和实验课程的学习，就可以基本掌握基础的信息技术相关知识，并且具备了组织中数据挖掘、创建、共享和分析等能力。值得注意的是，高等院校在会计专业课程体系重塑的过程中，应該秉承着培养掌握大数据技术的会计人才的教育理念，重视大数据相关知识与会计专业知识的科学合理结合。
4.3教学方式的改进
在理论教学方面，教师可以在传统教学方式的基础上进行改进。随着大数据技术的日益发展，大数据在会计实务当中的应用也日益普遍。为了培养会计专业学生的大数据思维，高等院校应该建立智能化的大数据案例教学平台。大数据案例教学平台中的案例，应该主要包括以企业在经营范式、组织架构和信息系统上的转型升级作为应用背景，将专业知识的学习与大数据技术的运用完美融合的案例。教师们可以在采用传统教学方式传授教材中基本知识点的基础上，结合大数据案例教学平台中的经典案例，组织学生们进行小组讨论，帮助学生全方位构建大数据思维。
在实践教学方面，高等院校可以通过加强校企合作的方式，帮助学生尽快适应大数据时代下的会计实务工作。由于会计是一门应用性较强的学科，为了培养适应大数据时代的会计人才，高等院校需要建立起产学结合的育人机制和体系。具体措施包括：第一，建立实践基地，进行多渠道、各种模式相结合的校企联合培养机制，培养熟练掌握大数据技术的会计专业人才。第二，通过设置校外导师机制，聘请大数据实务专家参与到大数据时代会计专业人才的培养当中，邀请大数据实务专家讲授部分实践课程以及对学生的毕业设计进行指导。第三，鼓励实务专家带领会计专业学生完成科研课题，帮助学生了解大数据技术在会计实务中的应用;邀请大数据会计实务专家与学生定期展开沟通交流，分享大数据技术与财务会计工作融合的经典案例。
此外，高等院校还可以邀请校外的会计实务专家参与探讨大数据时代会计人才培养方案。在充分了解会计实务界大数据技术运用的重点和难点问题的基础上，合理制定并及时调整会计人才培养方案。
参考文献：
[1]谢诗蕾.探索信息化时代会计人才培养的转型之路[J].财会月刊，2020，（1）：81-85.
[2]武莉莉，任洁华.“互联网+”时代提升财经类职业院校人才培养质量的思考[J].职教论坛，2020，（4）：143-147.
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[4]郭兆颖，齐天华.“互联网+”时代会计人才培养研究[J].教育探索，2017，（5）：65-67.
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