大数据视阈下应用型本科审计人才培养模式改革与实践研究

柳佳，张源晏，滕悦

［摘 要］随着大数据时代的到来，传统审计职能也逐渐转型为依托数据中心的“数字审计”，这就需要审计人员在具备专业技能的基础上掌握数据分析、处理以及数据库管理等新兴技术，同时市场对审计人员的应用型复合素养要求也在不断提高。应用型本科高校承担着培养高素质应用型人才的教育重任，需要结合大数据时代对审计人才的要求，尽快从审计课程更新、教学模式创新、师资团队优化等方面构建全新的三位一体大数据应用型审计人才的培养模式体系，提高高校培养审计人才的质量，从而为社会输出更多适应大数据时代发展的高素质应用型审计人才。

［关键词］大数据；应用型本科；审计人才

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2023.16.027

［中图分类号］G642［文献标识码］A［文章编号］1673-0194（2023）16-0085-03

1     大数据时代市场对审计人才职能素养的要求

1.1   树立数据审计思维

传统审计的数据依据往往局限于财务账目和抽样审计，数据获取的来源十分受限，导致审计分析欠缺充分性和说服力，审计风险随之增加。而大数据审计模式能够直接突破抽样局限，实现审计全覆盖，借助大数据技术对所收集的数据进行风险识别、筛选与分析，大大增强了审计分析的效度与可信度。可以说，采集数据是大数据审计模式的关键所在。传统审计由于受到时间、人力、资源不足的条件限制，采用的是审阅、询问、函证以及实地跟踪等方式来进行局部的审计分析，而这在大数据审计模式下将被颠覆［1］。因此，高校审计专业应当注重培养学生大数据审计思维，使其了解数据审计流程、分析逻辑与技术手段，从被动审计转变为主动获取，着重提升自己的数据关联分析能力，以此来更灵活地学习如何应用大数据相关技术。同时，高校审计专业要加强学生风险管理意识的培养，让学生不再只停留在财务收支分析层面，而是学会运用云计算、大数据分析等技术来对内外经营管理风险进行评估、分析，为组织提供更高价值的决策支持。

1.2   掌握大数据分析与处理能力

除了数据思维，大数据审计模式还要求审计人员提升大数据分析与处理能力，运用网络爬虫等搜集技术，将数据上传到云端，然后再借助数据库平台对相关数据进行风险识别、筛选与分类整理，以此来支持审计人员对可靠数据建立联系，使其更精准高效地分析出审计结论，为业财经营管理提供科学而合理的决策支持。但在大数据技术的支持下，审计人员面临大量的结构化与非结构化数据，这给审计风险与价值分析增加了一定的难度，同时审计人员还需要着重关注数据的质量、风险成因、标准等，学会借助各类数据分析与处理工具来增强审计取证与分析的充分性和可靠性［2］。因此，应用型本科高校应当注重培养学生对各类大数据技术的应用能力与专业分析、处理能力，提高其風险应对与防范水平，充分发挥出大数据审计平台的优势。

1.3   提升复合职业素养

大数据审计模式取代了大量基础的审计工作，精简了繁复的审计流程，也随之提高了对审计人员所需具备的复合职业素养的要求。首先是跨学科知识水平，数据交互与关联性分析让审计工作不再局限于对财务账目的分析，还会涉及法律、金融、销售、内部控制、风险管理等相关知识的整合分析，以此来提高审计分析的价值。因此，审计人员不仅需要具备扎实的财务专业知识和数据分析、处理技能，还需要掌握相关领域的知识，这样才能胜任大数据审计的工作。其次，在大数据审计体系下，业财数据屏障被打破，审计覆盖面拓宽，融入了扁平化、数据共享化的平台，这就需要审计人员提高与各个部门、被审单位等之间的沟通协调能力，以此更好地推动审计工作顺利开展［3］。同时，审计人员还应当具有创新思维、逻辑思维、职业道德以及应变能力，以此满足新模式下审计工作对综合素养的要求。

2     大数据视阈下应用型本科审计人才培养模式存在的问题

2.1   人才培养目标模糊，欠缺细化与落实

目前，很多应用型本科高校的人才培养目标还比较模糊、笼统，即培养复合型、具有创新意识的应用型人才，但是具体到复合素养、创新等方面的具体要求，却没有明确且清晰的标准。此外，很多应用型本科高校并没有将审计人才培养目标与大数据相关技能和素养要求相关联，没有建立以大数据为导向的职业技术培养方案，因此难以指导教学活动的具体开展，且培养目标整体与课、教、评体系相脱节，欠缺细化与层层落实。

2.2   课程内容落后，课程结构不合理

由于大数据技术迭代更新快，大部分应用型本科高校审计专业还未来得及更新专业课程内容，依然围绕基础财会与审计知识来设立专业课程，没有结合大数据技能与职业素养要求来补开相关课程，如数据库基础、Python基础、智能审计基础、大数据技术应用、大数据审计实训等课程，与时代发展和市场人才需求严重脱节，这也是毕业生就业困难的主要原因之一。同时，部分应用型本科高校审计专业的课程结构设置不合理，具体体现为理论课比重大，实务课占比小；单一型课程开设较多，交叉型课程开设较少，特别是关于大数据技术应用的实训课程，以及结合大数据技术、法律、税务、经营、金融等的交叉型课程较少，导致学生的大数据审计应用能力和综合知识水平难以得到有效提升［4］。

2.3   教学模式单一，实践性不足

部分应用型本科高校还未融合多元化、综合化的教学模式，如线上线下教学模式、岗课赛证融合模式、实训与和创新创业等相融合的教学模式，还停留在以单一讲授、单机操练、形式主义实习等层面，探究式、情景式、启发式、虚拟仿真实训等教学方法欠缺，导致教学效果大打折扣，学生自主探究与应用型能力无法得到显著提升。此外，学校也没有围绕大数据审计相关综合素养的培养要求组织开展仿真实训、岗位实习、比赛活动、1+X证书融合教学，致使学生不够重视大数据技能与综合素养的提升，参与相关大数据审计技能的各项比赛、岗位实习、证书考级的积极性不高。并且，审计专业教学考评机制不够完善与统一，使得各项实践拓展类的教学活动趋于形式主义，学生应用技能操练与提升的效果不佳，直接导致学生整体大数据应用水平较低，无法满足企业数字化审计对人才职业技能的要求。

2.4   数字化师资队伍欠缺

目前，部分应用型高校审计专业的教师专业教学能力很强，但是对于大数据技术的了解不深，欠缺相关知识与技能，特别是在大数据实务教学上显得格外力不从心，在交叉型课程开发上也因为不够了解市场需求而难以有效参与其中。面对这样的师资优势不足的情况，高校急需打造“双师型”师资队伍来支撑大数据技能及其交叉学科教学的需求。但部分高校“双师型”教师队伍不够壮大，占比较小，主要因为产教融合的程度不够深入，没有建立起长期有效的师资合作机制。同时，本校跨学科师资教学优势也没有充分发挥出来，无法补齐大数据技能实训教学的短板。此外，在人才引進与培训方面，学校对于大数据+审计的复合型教师人才的要求不够明确，需要进一步提高门槛，加大人才引进与培训力度，鼓励新老教师主动进修大数据技术相关课程，更新大数据审计教学理念，提升业务实操技能，以此提升整体师资团队的教学水平。

3     大数据视阈下应用型本科审计人才培养模式改革路径

3.1   以大数据为导向，明确人才培养目标

习近平总书记明确指出：办好我国高校，办出世界一流大学，必须牢牢抓住全面提高人才培养能力这个核心点，并以此来带动高校其他工作。“数字化”

“大数据”也在“十四五”规划、2035年远景目标中多次被强调，标志着我国正式跨入数据经济战略化发展时代。对于审计而言，财务数据是审计的重要依据。而在大数据时代，审计人员借助信息技术能够高效快速地分析、处理海量的财务数据，从而提高风险预警能力和决策支持价值［5］。

因此，应用型本科高校要转变审计人才的培养重心，构建以大数据应用型审计人才为导向，集课程、教学与师资三位一体的全新培养模式，满足高速迭代的数据时代对审计人才的需求。高校应明确培养具有大数据审计职业技能与综合素养的复合型人才的目标，并将其写入审计专业的人才培养方案中，继而细化到课程目标、教学目标与教学评价中，做到“课、教、评”与培养目标相统一。培养目标与“课、教、评”之间是抽象与具象的关系，通过层层拆解与整合，让培养目标得到具象化落实。教学评价也应当紧紧围绕培养目标来进行拆分，不再以传统单一的应试指标来衡量学生，而是以综合职业技能和素养来全面客观地评价学生，让学生能够从反馈中认识到不足，发掘优势与潜能，进而明确提升重点与发展方向。

3.2   打造交叉型课程，优化课程结构

应用型本科高校应当根据市场对数字化审计人才的要求和大数据审计技术来研发、开设大数据相关的交叉型审计课程，并撤销部分与时代发展脱节的信息化课程，这样既可避免造成课程内容冗余重叠，也可减轻学生课业压力。高校也可以邀请有关行业专家、优秀企业管理者共同参与课程开发，增强实践类课程开发的科学性和实用性。高校也应当充分结合大数据相关专业的教学资源优势，开设系列大数据+审计的交叉型课程。

应用型本科高校在更新课程内容的同时，还应当合理布局课程结构，将其划分为四大课程模块，包括专业理论课、专业实践课、能力拓展课和综合素质课。专业理论课主要包括审计法规、Python基础、数据库基础等基础理论课程；专业实践课包括云财务会计、大数据技术应用、大数据财务报表分析、智能审计仿真模拟、信息系统审计、大数据审计等；能力拓展课包括基于Python的财务分析、财务建模与应用、大数据审计综合实训、业财一体化实训等；综合素质课包括市场营销、金融、智慧审计实务、智能化成本核算与管理等选修课程，以此满足学生掌握各个模块知识与技能的需求，提升实操实训类课程的比例，着重培养学生的实际应用能力。

3.3   开展多元化教学模式，推进岗课赛证融合

应用型本科高校应当通过开展多元化教学模式来增强学生自主探究与学习兴趣，提高教学效果，促使学生知行合一，快速提高学生对大数据技术的应用能力。首先，可以借助线上云学习平台和优质的课件资源来开展混合式教学。在课前，教师在云学习平台上发布自主探究的学习任务，让学生自主打卡观看微课资源，自学大数据相关技术知识，一方面增强学生学习的自主性，另一方面也便于为实训实操腾出更多的时间，从学生自学到教师重难点精讲，再到线下的实操训练，实现学生对知识的巩固，提高整体教学的效果。同时，教师还能在云学习平台上分享跨学科领域的优质课件，供学生自主学习，满足其对大数据技术+思维、知识与实操方法的学习需求。

3.4   打造复合型师资团队

教师是教学质量的保障，高校应当重视复合型师资团队的打造，以此来支持大数据+审计教学体系的落地。首先，高校要加大对校内授课教师的培训力度，组织教师参与学校组织的大数据技术相关培训，还可以安排教师到企业或会计师事务所交流学习，提高教师对大数据审计的认识水准和操作水平，然后积累审计实务中的典型案例，并将其融入课堂教学，提高教学内容的质量。其次，高校要加强对高素质复合型人才的引进，特别是聘请大数据相关专业的高级审计人才来校当特聘教师，还可以邀请企业优秀审计人员来定期为学生开展实务教学、实训项目指导、赛前专项培训等，建立“双师型”的长效合作关系，以此让学生接触到最新的大数据审计理念和技术，了解实际工作对审计人才的要求，从而激发学生的学习动力，使学生更积极主动地学习大数据审计的相关技能，从而获得更快的成长。

4     结束语

大数据时代，审计职能要求发生了颠覆性的变化，而高校作为向社会输出高素质人才的主要阵地，应当紧跟时代要求，确立以大数据审计为职业导向的人才培养目标，继而指导课程内容更新、结构优化、教学模式创新、岗课赛证融合、复合型师资队伍打造等培养体系的构建，让教学始终与时代发展相衔接，以培养大数据审计职业技能应用型人才为重心，促进学生实操能力大幅度提升，增强学生的择业竞聘优势，满足市场对人才综合素养的要求，完成为国家培养高素质应用型人才的教育使命。

主要参考文献

［1］张巍，唐菊.“互联网+”背景下应用型本科审计专业人才培养模式改革探索［J］.财经界，2020（32）：251-252.

［2］张悦，杨乐，韩钰，等.大数据环境下的审计变化、数据风险治理及人才培养［J］.审计研究，2021（6）：26-34，60.

［3］乔鹏程，张梦琦，金铭泉.财务数字化视域下高校研究型审计人才培养创新研究［J］.中国内部审计，2022（10）：32-36.

［4］孟莉.大数据时代下高校复合型审计人才培养模式研究［J］.广东经济，2022（9）：82-85.

［5］何姣，李洁，何奕佳.地方高校信息化审计人才培养困境及化解对策［J］.会计师，2022（17）：111-113.