融合大数据和财务机器人的会计学专业教学模式探究

谭敏夫

摘 要：随着科技的快速发展，现代会计领域面临着不断增长的数据和自动化需求。而作为人才培养的主要摇篮--高校必须要适应时代的需求，以社会需求为导向要求高校也必须要适应科技的进步。本研究的目标是设计一种教学模型，旨在培养具备高度技术素养和实践能力的会计学生，以适应日益复杂的会计和财务环境。研究将关注教学内容和课程设计，技术基础设施的建设，以及教师的培训和支持，以确保学生获得必要的知识和技能。通过案例研究和评估，我们将探讨这一教学模型的有效性和影响，以为会计学专业教育的未来提供有益的见解。这项研究的成果将有助于推动会计学专业教育的现代化，使学生更好地迎接职业挑战和机会。

关键词：大数据；财务机器人；会计学；融合

一、引言

（一）研究背景

在当今数字化时代，会计学领域经历了前所未有的变革。大数据和自动化技术的快速发展已经对会计职业产生了深远的影响。大规模的数据集、先进的数据分析工具以及财务机器人的出现，使会计工作不再局限于传统的数据录入和财务报告，而变得更加智能和自动化。这一新的现实要求会计学专业的教育必须适应这些变化，以培养出适应未来职业需求的专业人才。

融合大数据和财务机器人的会计学专业教学模型成为一个备受关注的话题。如何将大数据分析技术和自动化工具融入教学内容，以培养学生的数据分析能力、技术技能和创新思维，成为了教育机构和学者们共同关注的焦点。同时，教师的角色也在发生变化，需要适应教学模型的转变，以更好地引导学生掌握新的知识和技能。

本研究旨在深入探讨融合大数据和财务机器人的会计学专业教学模型，为培养未来会计专业人才提供新的教育方法和策略。这一研究将关注如何设计和实施这一教学模型，以及它对学生的影响和教育质量的提升。通过这项研究，我们可以更好地理解现代会计学专业教育的需求，促进学生更好地适应数字化时代的职业挑战。

（二）研究目的与意义“

1.研究目的：

本研究的主要目的是探究如何融合大数据和财务机器人技术，以创新会计学专业教学模型。具体而言，研究旨在分析大数据和财务机器人技术在会计领域的应用现状，以了解这些技术对会计实践的影响。设计并开发一个融合大数据和财务机器人的会计学专业教学模型，包括教学内容、方法和技术基础设施。评估这一新教学模型的有效性，以了解它对学生的知识、技能和职业准备的影响。提供针对教育机构、教育者和政策制定者的建议，以促进会计学专业教育的现代化和提高学生的竞争力。

2.研究意义：

本研究的意义体现在以下几个方面，首先适应现代职业需求，随着会计领域的数字化和自动化趋势，传统的会计学专业教育模式需要适应新的职业需求。融合大数据和财务机器人的教学模型有助于培养具备高度技术素养的会计专业人才，提高他们在职场中的竞争力。其次也是为了推动教育创新，这一研究将为高校提供一种教育创新的方法，促进教育质量和效果的提升。新教学模型将引领会计学专业教育进入数字时代。最后以学生需求为导向，为学生提供实际经验：大数据和财务机器人的应用将使学生能够获得更多实际工作经验，加强他们的职业准备，使他们更容易适应职场挑战。

二、文献综述

（一）大数据和财务专业教育

In order to further promote the harmonious development of regional economy， meet the demand of the new era of talents training， the local government should attach importance to the deepening transformation of vocational education concept， clear promote big data financial management professional education for service the importance of regional economic development， develop scientific financial management personnel training system， and guarantee financial management personnel in the new period to meet the demand of time development（Di Wang 2023）。大數据是未来发展的趋势，大数据背景下需要利用大数据的优势，实现财务类专业职业教育的新突破，不断优化教学模式，提升教学品质。（伍伟，2022）为了适应财务机器人出现，高职院校应建立适应数字化时代要求的人才培养目标，调整课程设置、鼓励学生考取等级证书，培养学生分析预测能力、管理能力、战略决策等综合能力，培养复合型会计人才（李丹丹、2020）。

（二）财务机器人的应用和影响

财务机器人也给会计行业带来许多挑战，促进会计人员素质不断增高。文章尝试研究财务机器人发展历程，分析财务机器人的出现对整个会计行业以及会计人员所造成的影响，并为财务人员提出建议和意见，以使财务人员更好应对人工智能时代（黄浩.2022）。在人工智能技术快速发展的时代背景下，各个行业开始向智能化转型，会计信息化与会计电算化系统已不能满足时代的要求，财务工作组织模式的转变已成为当务之急，财务机器人的出现正迎合了财务系统的需求（张楚，2022）。

（三）现有的教学模式和挑战

教学团队社会需求目标导向，将认知心理学中具身认知研究成果引入团队合作建设，结合现代师徒制&工匠精神&青蓝工程&传帮带等研究内涵，进行结构模型和模型的实践探索

三、融合大数据和财务机器人的教学模式设计

（一）模式的目标和原则

1.教學目标：

（1）提高学生的理论知识和实际技能：教学模式的主要目标应该是帮助学生获得关于大数据和财务机器人的深刻理解和实际操作技能。随着大数据技术的不断进步以及财务机器人的不断普及，财务机器人成为目前会计专业学生必修的一中技能，以此能够提高学生的核心竞争力。

（2）培养跨学科技能：模型应该鼓励学生跨学科学习，涵盖金融、数据科学、机器学习等领域的知识，以便他们能够有效地应用这些技能。当前企业对当代大学生要求越来越高，在要求学生是专项人才的同时更好能够是全才，通过跨学科的学习能够让学生更加容易适应未来职场的挑战。

（3）促进创新和问题解决：学生应该被鼓励思考如何创新地运用大数据和财务机器人技术解决现实世界的财务问题。随着会计行业的发展和未来大数据技术的进一步强化，作为当代大学生必须要先扎实额度掌握基础知识才能更好的来发散思维完成创新。

（4）增强实践经验：模型应该包括实际案例和项目，以帮助学生在实际情境中应用他们所学的知识和技能。在进行财务机器人实训教学是必然会涉及到相关的项目研究，可以通过课程实训提前了解真是的企业财务状况，并能够以课程为跳板，提前适应企业会计的角色。也能帮助学生适应行业趋势，确保学生的知识与行业要求保持一致。

2.原则：

（1）互动性：模型应该具有互动性，允许学生积极参与学习，提出问题，与教师和同学进行讨论，并参与实际项目。既可以增加课堂的趣味性，同时还可以提高学生的参与感，能够更好的达成翻转课堂的教学效果。

（2）个性化学习：考虑到学生的不同背景和学习速度，模型应该提供个性化的学习路径，以满足不同学生的需求。同时在开设课程是可以结合新商科课程来开展跨专业教学，能够更好的适应各专业学生对于只是的需求。促进不同领域的知识交叉，将数据科学、机器学习、财务等知识融合，培养综合素养

（3）实际案例：教学模型应该包括大量的实际案例和案例研究，以帮助学生将理论知识应用到实际情境中。而且案例的使用更够加快学生对于企业财务状况的的认知，为将来学生入职会计岗位做好铺垫。还可以利用多媒体资源，如视频、模拟、虚拟实验等，以更生动地呈现大数据和财务机器人的概念

（4）合作学习：鼓励学生合作解决问题，模拟团队工作，提高协作和沟通技能。在开展财务机器人教学过程中，会由于业务不同会设置不同的岗位，着重实际技能和应用，为学生提供机会参与实际项目、实习或实践经验。教学应该考虑到不断变化的技术和市场趋势，以确保学生毕业后的知识仍然具有实际价值。设计一个融合大数据和财务机器人的教学模型需要综合考虑这些目标和原则，以确保学生获得全面的知识和技能，能够在金融领域成功应用大数据和机器人技术。

四、教学内容和课程设计

（一）课程内容

融合大数据和财务机器人的会计学专业教学模型旨在为学生提供全面的财务领域教育，结合传统会计理论和现代科技趋势。该课程包括传统会计原理、财务报表分析、成本管理，以及涵盖大数据和财务机器人领域的课程。学生将学习如何利用大数据分析工具，理解数据清洗和数据质量管理，以解决实际财务问题。他们还将探讨机器学习、人工智能在财务领域的应用，包括财务机器人和自动化流程。此外，课程还包括数据隐私与安全的内容，以确保学生了解合规性和伦理问题。

通过案例分析、项目和实践活动，学生将有机会应用所学的知识和技能。这种教学模型旨在培养具备传统会计核心知识的毕业生，同时具备现代数据分析和自动化技能，以适应快速发展的财务领域，为未来的职业成功打下坚实基础。技术基础设施和资源支持

（二）课程设计

在开展财务机器人相关课程时，要遵循由基础开始，通过理论与实践相结合才能更好的完成完成教学任务，达成教学要求。首先需要开设传统会计基础主要包括会计原理和概念、财务报表分析、成本会计与管理会计，通过专业基础课程的开设，能够更好的提升对会计学专业的认知并为后续学习啊打好基础。接下来就要开设大数据相关课程，通过相关课程的学习了解大数据的相关知识，主要开设大数据的定义和特点、数据采集、存储和处理技术、数据清洗和数据质量管理等课程，通过前期基础知识的学习，是为了后期开设专业课程做铺垫，然后学习大数据相关的实践课程包括数据分析工具（如Python和R）的基础、数据可视化技术、数据分析案例研究。机器学习和人工智能、机器学习基础知识、财务领域中的机器学习应用、自然语言处理和文本分析。最后开展财务机器人与自动化 相关课程的学习，开设（财务机器人的概念和应用、自动化工具和软件（如RPA）智能决策支持系统、数据隐私法规（如GDPR、CCPA）、数据安全和伦理问题、实际数据分析项目、财务流程自动化设计。主要运用理论和实践相结合，将企业搬进校园并结合理论和实践，通过案例研究、实际项目和实验强化学习。利用在线资源和模拟工具进行数据分析和自动化演示。学生参与小组讨论、口头展示和团队合作，鼓励批判性思考和沟通技能。最后还要特别注意课程的评估，期中和期末考试，测试学生的理论知识。通过项目报告、数据分析任务和编程作业，以评估实际技能和应用能力。学生参与课堂讨论、口头展示和团队合作，以鼓励分享思考和解决问题的能力。

五、教学效果评估

教学模式的成功与否取决于有效的评估方法，以确保学生在理论和实际方面都获得了适当的培训。以下是关于评估方法的详细说明：

（一）期中和期末考试：期中和期末考试是评估学生理论知识的传统方法。这些考试可以包括选择题、简答题和综合问题，以测试学生对传统会计理论和现代技术知识的理解。考试评估学生的学科基础，确保他们已掌握必要的概念和原则。

（二）项目报告、数据分析任务和编程作业：项目报告、数据分析任务和编程作业是评估学生实际技能和应用能力的关键方法。学生将被要求应用他们在课堂上学到的知识，解决实际财务问题，进行数据分析和自动化流程设计。这些任务可以包括财务报表分析、大数据分析项目、财务机器人模型的开发等。通过这些作业，学生将能够展示他们的实际技能和解决问题的能力。

（三）学生参与课堂讨论和口头展示：学生参与课堂讨论和口头展示是鼓励学生分享思考和解决问题的能力的重要方法。这些互动性的评估方法将帮助学生表达他们的观点、与同学交流和合作，以提高沟通和团队合作技能。学生的参与将考察他们的批判性思维和分析能力。

这些多样化的评估方法结合起来，确保学生在课程中全面发展，既有坚实的理论知识，又具备实际应用的技能。评估方法的多样性有助于教师更全面地了解学生的能力，并为他们提供适当的反馈，以帮助他们不断改进。这样的综合评估方法将有助于培养具备综合能力的会计专业人才，能够在现代财务领域中取得成功。

六、未来展望

（一）持续改进并定期审查

持续改进是教育领域的一个关键方面，特别是在涉及技术和市场不断演进的领域。为了确保融合大数据和财务机器人的会计学专业教学模式的持续成功，需要对课程内容定期审查和更新，以反映技术和法规的变化。这包括跟踪最新的大数据分析工具、财务机器人技术和法规变化。教师和行业专家的紧密合作将有助于确保课程内容始终与最新趋势和需求保持一致。建立与行业和企业的紧密合作关系，提供学生实习和就业机会。这有助于学生获得实际经验，了解行业最佳实践，并建立与潜在雇主的联系。实际经验将使学生更好地准备就业，并为他们的职业生涯奠定坚实基础。

（二）后续培训和认证

终身学习是在快速发展的技术领域中至关重要的。为了保持与技术和市场的同步，学生需要提供后续培训和认证机会。提供终身学习机会：学校或大学应建立机制，为校友和在职专业人士提供继续教育和培训。这可以包括在线课程、研讨会、短期培训项目等，以帮助他们更新知识和技能。鼓励学生追求相关的认证和专业资格，如会计师、数据分析师或财务机器人开发者。这些认证可以增强他们的就业竞争力，并确保他们具备行业认可的技能。通过持续改进教学模式、与行业合作、提供终身学习机会和鼓励学生追求专业认证，融合大数据和财务机器人的会计学专业教育将保持与快速变化的领域同步，确保学生具备成功的职业生涯所需的知识和技能。这将使他们能够在不断发展的财务领域中取得成功，并为行业的进一步发展做出贡献。

参考文献：

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[6].Intelligent Audit; Intelligent Audit Joins Blockchain in Transport Alliance[J]. Journal of Engineering，2018.

項目依托：基于应用型本科院校财会专业财务机器人实训教学平台的创新建设（220600363191210）：财务机器人开发与应用实训室。