| 联系我们 |
 |
合作经济与科技杂志社
地址：石家庄市建设南大街21号
邮编：050011
电话：0311-86049879 |
|
|
| 劳动/就业 |
| 数字化背景下会计人才培养创新探究 |
| 第744期 作者：□文/刘新勇 时间：2025/1/1 17:38:05 浏览：25次 |
［提要］ 数字化转型推动会计信息化工作向更高水平迈进，数字化技术运用于会计工作领域，使会计人才的未来不断走向财务、技术和信息科学的交汇融合。信息技术的发展让传统的财务分析技术不能满足数字化背景下企业管理的需求，这使得财务分析人才的培养面临着新的挑战。会计人才在职业领域不断向数字化转型，需要重新定位数字财会人才培养目标及体系设置。
关键词：数字化；会计；人才培养
基金项目：本文系第五期江苏省职业教育教学改革研究课题：“高职大数据与会计专业‘双联驱动、数字财会’课程建设研究”（项目编号：ZYB63）阶段性成果
中图分类号：F275；G712 文献标识码：A
收录日期：2024年7月12日
信息技术的迅猛发展使会计领域中信息技术的应用越来越被诸多机构开始重视，并利用快速发展的信息技术来促进业务工作，推动会计工作的转型。财政部在《会计改革与发展“十四五”规划纲要》中提出“以数字化技术为支撑，以会计审计工作数字化转型为抓手，推动会计职能实现拓展升级”总体目标和“切实加快会计审计数字化转型步伐”主要任务；并且财政部在印发的《会计信息化发展规划》中进一步提出加快会计数字化转型，支撑会计职能拓展，推动会计信息化工作向更高水平迈进的总体要求。因此，会计人才培养如何贴近数字化时代背景，如何在会计职业中更好地利用大数据技术，让会计人才获得更高的数据素养、智能教育等现实问题，应当从不同方向对会计人才培养进行综合改进。
一、数字化背景下会计职业人才面临的挑战
（一）数字化时代会计职业人才培养存在的问题。数字化背景下，企业对会计职业人才的技术能力要求逐渐提高。一方面，当前企业的信息来源丰富，信息处理方式也复杂多样。科学有效地分析企业经营中产生的众多数据源，为企业管理者提供业财融合的决策支持，成为会计人才必须具备的职业能力。会计职业教育无疑需根据企业对会计人才能力的相关要求制定更高的培养目标。另一方面，会计人才需要学会使用大数据处理技术，熟练掌握云会计系统操作，以快速分析庞大的经营数据，参与企业的管理决策，提高企业的竞争优势。因此，高职院校会计人才培养要努力加快推进会计职业教育的转型升级，培养熟练掌握大数据技术和云会计方法的会计人才，让会计人才能够多层次多维度地具备扎实的新技术应用能力，满足企业会计工作的新要求。
（二）数字化背景下对会计职业教育的新要求。大数据技术在会计工作中不断应用与发展，为会计职业带来了新要求。会计人才不但要具备原有的会计专业知识与技能，而且还要学会使用大数据技术去分析和挖掘企业经营情况，处理和探究企业财务数据，找出经营数据背后的走势与规律。大数据技术的广泛应用，也为会计教育提供了更多的真实数据与案例支持。高校教师可利用大数据处理技术，丰富原有的教学设计内容和案例资料，使会计理论知识更加贴近企业工作实际。同时，在教学中结合大数据技术的应用需要，根据学生的学习兴趣和参与度，选取更多的教学数据资源和分析工具，使教学方式多样化与个性化，提升学生的学习效果。培养出既具有较强实际操作能力，又擅长数据分析的多样型人才。
（三）以Python技术推进会计职业数字化转型的意义
1、在企业财会数字化中运用Python技术功能。进入大数据时代，会计工作信息化进程不断加快，过去的财会工作方式难以适应企业生产经营和发展的步伐，财会岗位需要大量能够熟练处理数据的高效型人才。数据处理技术、智能化办公、信息采集等技术的应用已经成为各行各业人人皆能的职场技能，Python技术的数据处理功能正好满足会计信息化转型要求。Python作为一种计算机程序设计语言，其语言是面向对象的解释型的，它能够借助于众多第三方工具库进行恰当处理，为财务精细化管理提供企业运营过程中产生的各种数据，而且还能挖掘各种非结构化数据，灵活地满足企业的经营管理要求，这些功能正是未来会计岗位发展的职业所需。
2、以Python技术推进会计职业向数字化转型。Python技术应用于财务工作中的有关课程设计时能够结合产业升级和向数字化转型升级的变化要求，以双联驱动和数字财会为目标，按照基础认知、数据处理、综合分析的财会数字化转型路径，为会计学生的认知与成长设计相关应用课程。职业教育会计专业更名后，不少学校开设的Python课程大多是通识技术课程，适合会计专业的编程课程依然不足，在推进会计数字化转型进程中，相关课程设计应让会计学生对数据处理功能获得更多的主体感受。不仅要契入大数据内涵，适应会计专业数字化转型、课程建设、技能培养的新要求，还要通过掌握大数据技术拓展专业课程知识与技能。
二、数字化背景下会计人才培养新思路
会计与大数据分属于不同的专业范围，但两者的组合可以发挥出更加强大的功效，它能够使会计人才在会计职业领域中有效地运用大数据分析处理技术，帮助企业或组织进行相关财务数据的处理与分析，提升企业的管理水平。
（一）融合大数据技术更新培养理念，调整课程目标。在大数据时代背景下，企业衡量会计人才的能力要求往往不再停留于一般的账务核算工作。财务机器人和不同的财务软件现在基本上都能够完成许多常规化的核算业务，对会计核算能力的要求变弱。会计职业教育中要立足当前企业发展需求，在会计职业教育中融合大数据技术，满足企业对人才服务区域的更高要求，以提升会计人才财务数据处理能力和会计管理能力。课程目标的设计要站在数字化转型升级层面，不断提升管理型的会计功能。根据企业需要，从多个方面将财务与业务相融合，做好财务数据的收集、整理与分析，为企业提供有效的管理决策。同时，站在企业的全局角度去分析财务业务中可能对企业所产生的各种影响，让学生用全局的业务观去参与企业管理，分析企业的信息流，提出更加有决策意义的财务建议。
（二）借助信息化工具，改变教学方式，丰富教学手段。信息化工具有较强的变通性，日常教学方式以学生为主体，采用信息化技术推进能力培养目标的线上线下多重教学。体现学生主体和教师主导的教学模式，可以利用大数据资源库的有关教学资源将知识难点制作线上视频等，在课前推送给学生，例如云课堂、微信群和云会计等工具，使学生能够使用手机或电脑预先了解和感知。而在课上教学中，教师借助教学软件，如超星平台，及时检测学生在课前课后对所学知识的掌握情况，通过利用数字化、可视化的操作平台，能够更快地把握课程知识教授情况，适时进行相关调整和巩固。同时，还可通过其他实训平台软件，如网中网实训软件，将课堂所学知识进行模拟演练，检查学生对具体业务问题的分析与解决能力。另外，借助财务云共享中心，学生也可以在完成模拟实训后，到财务共享中心完成真实企业的账务操作。这些信息化工具的使用，将数据化资源以各种类型的教学方式应用于教学中，让学生在多种多样的教学模式中更加主动和有效地学习。
（三）利用数字化技术改变会计人才学习方式，培养信息素养。数字化时代背景下，数据素养教育逐渐跃入智能教育的视野，它是基于数据应用潜能的系列教育活动，对学校整个教学教育体系的影响将产生深远而重大的影响。数据素养的核心能力主要表现在数据观念、数据获取方式、数据分析、数据决策、数据质疑五个方面所应达成的目标。大数据技术的广泛运用使得会计职业信息素养站在了更高的台阶，在教学过程就应当充分使用各种大数据平台和现代信息技术，让知识学习与职业岗位形成恰当融合。在职业岗位学习中，学会运用大数据技术，制作翻转课程和线上课程，给学生学习带来方式变革，将大数据资源、网络数据、优秀教学案例等引入课堂学习，为学生提供多样化的业务处理活动，拓展学生的信息化素养。尤其在云会计、财税智能化背景下，学生主体地位更加突显，不仅能发现学生的探索意愿，而且更能激发他们的主动求知欲，在大数据技术主导的课程教学中，有效地引导学生进行发散性思维的数字化素养培养。
（四）利用数字化技术多角度创新会计教育考核评价方式。在会计课程的教学评价中，通常更多地由形成性的过程评价结合终结性考核组成。大数据技术在会计职业教育中的运用以及网络教学工具的结合，为会计教学的考核评价提供了多角度的思路。会计教育的考核大多利用无纸化的上机考试完成对学生能力的检测，通过大数据技术的使用能够更加精准地把握学生阶段性的学习成果，从而有效地调整教学进程并做好针对性的提升训练。过程性的评价考核可以依托教学云会计、超星平台等，教师能够及时对学生课前、课中和课后学习情况进行客观评价。学生的各项操作数据通过相关平台反馈给教师进行适时评价，从而做到随时监控学生各项学习任务的具体完成情况。
三、数字化背景下会计人才培养改革探索
会计职业教育在培养学生数字化财会能力时，不仅要根据大数据的时代要求，将大数据技术恰当融合到人才培养目标和构建合理课程体系中，而且大数据财会课程也要逐渐推进，保证大数据财会课程的有效实施。通过边探索边实践的总结，找到适应财会数字化转型环境的会计人才培养课程体系，创新大数据财会课程体系。本文以Python技术应用于财务数据分析课程为例，从课程方案、培养目标、学习内容、培养模式和课程评价设计四个方面探讨创新性课程的开发与实践。
（一）以Python技术应用于财务分析的课程设计方案。基于Python的财务大数据分析是大数据与会计学生运用Python进行财务数据分析所需要掌握的基本语言和分析工具，是未来学生进行其他大数据会计分析的技术技能。在教学内容方面主要体现在Python语言的数据分析应用功能以及相关工具包的有关应用。融合Python数据处理与分析的训练项目，培养学生灵活运用Python基本技术对财务大数据进行数据分析的理解和应用实践的能力，该课程的先修课程为Python知识基础、Python数据分析技术。
（二）以Python技术应用于财务分析的课程培养目标设计。根据大数据会计的人才培养新方案，按照课程建设规划和专业建设需要，结合课程建设基础，拟在新会计专业的高年级学习阶段，推进财务大数据分析的课程开发与实施，并根据课程施行情况，教学团队人数不断扩大，使团队成员的技术结构更加合理，教学方式与教研水平获得改进和提升；课程数据资源更加多样丰富，储备各种视频、微课和动画等为主的动态数据资源；课程实践的教学环境不断优化；推动教学改革力度，任课教师均能施行大数据线上线下结合的混合式教学，以大数据技术实现相应课程的建设目标。具体如下：（1）熟悉Python在大数据环境和会计智能分析中的应用，掌握Python语言基础知识。（2）掌握Python的Pandas库和Matplotlib库的使用技巧，熟练运用Python语言分析财务数据中的实际业务问题。（3）掌握数据获取技术，独立完成相关的数据获取、处理和分析工作，实现Python数据可视化操作，提高数据整理与分析技能。（4）掌握财务指标的各种能力分析和可视化描述以及财务趋势、同业比较等多个方面的内容分析，熟练应用Python解决会计信息问题。
（三）以Python技术应用于财务分析的课程教学模式设计。根据大数据与会计专业的python数据分析课程特点进行教学模式探索。
1、数据分析人才要熟练掌握数据处理技能。可以参考Python数据分析师证书制度，实施“课证融合”，教师需要将由企业制定的技能等级标准融入教学课程中，使学生课程学习完成后，能够通过技能证书考试，获取相应职业技能证书，真正达到财务大数据分析的能力标准。
2、实施情境和案例相结合培养方式。Python应用于财务大数据分析课程是一门可以与生活紧密结合的课程。教师可以通过把财经网站上各个上市公司的财务数据与课程相结合，把理论融入实践，学生更易于接受和理解，也可以使用制作动画等方法，把抽象知识形象化和简易化。
3、教学、实践与考试相结合，互相促进。采用“教学做考”一体化的开放式教学模式，以任务导向的“学做合一”为教学方法，制定组织与实践相结合、技术与任务相结合的教学内容，以做促学、以考促学来促进学生对课程的掌握。授课形式可以多样化，如利用Python数据资源制作微课等多媒体教学资源，促进学生参与到教学中。
（四）以Python应用于财务分析的课程考核评价方式。可以选用适应Python数据分析师证书的考纲要求，打破以往的传统评价模式，将职业技能等级证书的考核内容有选择地融入到课程学习与考核当中，使知识学习内容与应具备的技能要求相符，将技能等级要求整合到全部课堂教学中。学生通过课程学习内容的掌握从及参加最终考试，不仅可以获得课程要求的技能，还可以考取相应的技能证书，增强了其就业实力。
综上，数字化背景下，数据的分析与应用能力成为会计职业人才最关键的技能，会计人才不但要具备基本的数据分析能力，而且还要拥有良好的数据素养。通过对会计人才数字化转型培养探究，借助Python技术进行财务数据分析，可以更好地提升向数字化转型的能力，让会计人才获得更多更高的数据素养和智能技术，为企业培养出有价值的会计人才。
（作者单位：常州刘国钧高等职业技术学校）
主要参考文献：
［1］王彦.培育数字会计人才助推数字经济发展［N］.中国会计报，2024-05-17（002）.
［2］高永斌.大数据技术推进数字经济时代财务会计转型作用研究［J］.上海商业，2022（09）.
［3］李王珍.大数据及可视化技术与财务分析的融合研究［J］.财会学习，2024（08）.
|
|
|
|
