“四新”建设背景下大数据审计人才培养模式探索与实践

郭红建　梅轶群

［摘 要］大数据时代，传统审计思维、审计模式和审计手段亟待全面创新和优化，审计新理论、新技术、新方法的研究和应用变得尤为迫切，大数据与审计实务的不断融合对当前复合型审计人才培养模式提出了新的要求。文章以“四新”建设理念为指导，围绕南京审计大学大数据审计专业建设和人才培养目标要求，基于学科交叉融合加强审计特色人才培养模式改革，深入研究专业建设中的人才培养方案、课程体系、实验实训、教学团队、教学模式改革等关键问题，为培养创新型大数据审计人才提供发展思路与建议。

［关键词］“四新”建设；大数据审计；人才培养模式

［中图分类号］ G64 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 2095-3437（2023）15-0111-03

一、“科技强审”背景下的大数据审计实务需求

开展一流本科教育，实施新工科、新医科、新农科和新文科建设（“四新”建设），是加快推进教育现代化、实现高等教育内涵式发展的重要举措。推进“四新”建设，从教育思想、发展理念、质量标准、技术方法、质量评价等方面对人才培养范式进行全方位改革，是应对新一轮科技革命和产业变革需求，提高高等教育人才培养质量的战略应答。

21世纪以来，大量关系国计民生的重要行业部门，如金融、海关、税务、电力等已全面实现信息化，大量审计单位的业务处理方式和数据存储方式发生了根本变化。审计对象的信息化客观要求审计主体适时调整作业方式、变革审计模式，运用信息技术，全面检查审计对象的经济活动，有效发挥审计监督的应有作用。数字化环境下，特别是大数据、人工智能等新兴技术的广泛应用，对审计对象、审计方法和审计准则都产生了深远影响，引发了审计监督组织模式与技术方法的变革。

运用大数据技术构建大数据审计工作模式，扩大审计监督的广度和深度，已成为审计界的发展共识。与传统审计比较，大数据审计对审计人员的复合型能力要求更高，大数据审计人才不仅要掌握传统审计理论知识，还要具备大数据思维，掌握计算机、数学、统计学等基础知识和一定的审计数据挖掘分析能力，掌握必要的计算机辅助审计技术，学会利用信息技术提升审计监督的水平等。

二、当前大数据审计人才培养现状分析

大数据与审计实务的不断融合对当前审计人才的培养模式提出了新的更高要求。普华永道2015年2月在“Data Driven：What Students Need to Succeed in a Rapidly Changing Business World”一文中指出：高校应该为审计、会计专业的学生提供大数据审计方面的课程，为相关审计人员提供大数据审计方面的培训工作，教会他们使用大数据分析程序语言和工具、数据可视化分析工具，从而满足审计人员开展大数据审计的需要。另外，审计署近年来在面向全国审计干部开展的计算机审计中级培训中，增加了大数据审计实务课程模块，涵盖国产数据库、Python程序设计、图数据库、审计数据采集与分析、大数据审计技术方法以及行业大数据审计案例等内容。通过相关课程理论学习与实验实训，进一步提升审计人员在大数据环境下开展数据采集处理、挖掘分析及问题发现能力，为审计高质量发展提供了有力的人才保障。

然而，作为一门交叉复合型专业，大数据审计专业的建设面临诸多挑战，系统的知识体系、全面的培养方案、权威的教材案例资源、科学的课程设计、完备的实训平台以及双师型教师团队等建设问题是当前该专业人才培养面临的主要问题。如何根据高校传统优势专业特点，加快学科交叉融合，结合行业应用需求，构建特色鲜明的审计人才培养模式，成为“四新”建设背景下大数据审计专业发展与人才培养的重要命题。

三、大數据审计人才培养模式改革实践

作为我国审计高等教育的发源地之一，南京审计大学（以下简称我校）围绕“大审计”平台和审计信息化需求，不断加强教学改革创新。近年来，我校围绕“科技强审”战略与数字化时代国家治理体系能力现代化建设需求，依托“大审计”平台学科与行业优势，构建“思政引领、学科交叉、协同育人”的大数据审计人才培养模式，为各类企事业单位、金融机构和政府部门培养能够从事面向审计的大数据分析与处理、大数据开发与应用、大数据系统集成与管理维护以及大数据审计等工作的复合型人才。

（一）规划全面系统的大数据审计人才培养方案

我校以“四新”建设为目标，贯彻OBE理念，围绕大数据审计人才能力需求，以审计文化与职业准则为引领，以培养适应审计信息化需要、具备大数据思维的复合型人才为目的，制定和优化专业知识与职业能力融合的大数据审计人才培养方案。培养方案在兼顾全面系统性的同时突出专业特色，在传统审计学专业培养方案的基础上，突出良好的数学基础、基本的编程能力、大数据平台数据分析与挖掘能力等要求，关注审计大数据采集、分析建模等能力的培养。培养毕业后能在国家审计、内部审计和社会审计等领域从事大数据审计、计算机审计和信息系统审计业务等工作的复合型、应用型人才。

（二）组建优化跨学科和领域交叉的大数据审计课程体系

我校进一步改革现有审计专业课程体系，开设跨学科课程，形成覆盖基础课程、专业课程以及实践实训课程的大数据审计核心课程体系（见图1）。基础课程包括数学分析与建模、概率与统计、Python编程、数据库管理技术等。专业课程涵盖大规模存储技术、ETL信息集成、Hadoop等大数据开发技术以及数据挖掘与机器学习等主干课程。实践实训课程则包括基础实训和综合实训，通过实践项目完成理论知识到实践能力的转化。基础实训的重点是让学生掌握审计大数据平台的搭建方法和大数据的操作方法；综合实训则选取真实或仿真的审计案例，围绕审计业务背景进行审计数据采集、预处理和审计大数据建模分析等实践。

（三）加强校企合作，基于审计行业资源构建多层次、多类型创新实践教学平台

一是校企合作共建重点实验室。我校拥有江苏省计算机审计实验教学中心、信息管理实验教学示范中心、现代审计工程虚拟仿真实验教学中心、教育部产学合作协同育人大数据技术与教育研究中心、“审计信息工程与技术”协同创新中心、江苏省审计信息工程重点实验室、江苏省审计大数据工程实验室、中国审计情报中心等教学科研高端实验平台，为学生大数据审计能力培养和专业综合实践教学提供了有力支撑。

二是依托审计行业资源建立广泛的专业实习基地。我校加强与审计机关、会计师事务所及审计行业协会的资源共享，合作共建粤港澳大湾区审计研究院等校外实习基地，联合开发审计实践课程和相关案例教材，为学生的实习实训和审计项目实战提供良好的环境保证。通过与世界审计组织大数据审计工作组以及国际信息系统审计协会（ISACA）等机构开展合作，加强资源共享，共建大数据审计实践基地平台。

（四）加强“双师”型教学团队建设，注重理论教学与实践能力协同发展

我校积极加强大数据审计基层教学组织建设，定期开展集体备课、磨课和教学研讨等活动。加强与审计部门的互动，联合实务专家开展大数据审计研究与实践教学创新。依托大数据审计教学团队，承担多项省级教改项目，参与编写审计署等多项行业标准，面向审计系统开展IT审计培训与咨询服务，具有较强的行业影响力。具体措施包括科学规划师资队伍建设、积极选送教师参与培训进修、增加教师的学术交流机会等。

（五）加强教学改革与创新，探索大数据环境下审计能力培养的教学模式

一是创新教学方法和手段。大规模开设实践类课程，将领域专家和审计实务问题引入课堂，尝试线上线下结合的混合式教学模式，实现“翻转课堂”。注重计算机辅助教学手段的应用，以及大慕课平台及微课平台等在线学习平台的建设。

二是积极组织各类科技社团活动，以赛促学。我校计算机学院（智能审计学院）组织的面向全校学生的计算机审计大赛，要求参赛学生利用计算机辅助审计工具来完成比赛，竞赛贴近审计实务应用，业务背景来自真实场景，选取的审计案例具有真实性、合规性和效益性等特性。

三是大力开展虚拟仿真实验平台建设，提高实践教学效果。我校相关项目团队开发的审计作业系统、投资审计大数据分析系统等虚拟仿虚拟仿真系统可以提供情景化培训和案例化教学，提高学生的技术应用水平和审计实战能力。

（六）以一流科研支撑高水平教学活动，以科研促教学，教学与科研协同发展

一是组建跨学科教学研究团队，促进产学研成果转化，科研反哺教学。我校大数据审计研究团队成员拥有内部控制、工程审计、信息管理、大數据技术、计算机、工程管理、信息系统项目管理等多学科背景，是一支具有多种审计管理软件研发和审计咨询实务经验的创新团队。

二是构建大数据挖掘平台，为相关专业的审计模拟和实训提供支撑。科研团队构建了基于数据挖掘的智慧审计平台，开发并建设了非结构化文档智能审阅、审计法规智能检索与推荐、工程造价合理区间识别、审计疑点挖掘等平台系统。相关平台建设为教师科学研究和学生数据挖掘分析实训提供了有力支撑。

（七）推动审计国民教育与职业教育融合发展，培养复合型审计人才

我校依托审计行业资源优势，加强与审计署及各级审计机关、注册会计师事务所及企业内审部门的合作共建，强化学生IT 审计职业能力培养，致力于培养智能审计特色人才，是国内IT审计人才的培养摇篮和国家审计系统计算机审计人才的培训基地。我校与国际信息系统审计协会（ISACA）进行战略合作，增加了国际注册信息系统审计师（CISA）职业资格证书认证课程，培养具有国际视野的IT审计高水平人才。

四、结语

本文基于“四新”建设理念，结合南京审计大学“大审计”平台的专业布局和大数据审计人才培养的需求，探讨了大数据审计人才培养的教学改革创新路径，即制定以多学科交叉为特征的满足实务需求的培养方案，重组并优化涵盖各学科基础知识和传统审计等领域知识的完备课程体系，建设满足大数据审计实践能力要求的校企合作大数据实验实训及创新创业教育平台，研究多学科交叉的跨专业教学团队建设的实现途径，进一步创新教育教学手段，探索混合式教学模式。

未来，我们将进一步探索如何基于专业融合构建大数据审计特色人才培养模式，完善审计科学与技术学科专业体系，为加快多学科融合和“四新”建设实践提供思路和参考。

［ 参 考 文 献 ］

[1] 张敏，王银屏，李昂.新文科建设背景下的融合性课程设计：以“大数据审计”课程为例[J].财会月刊，2022（15）：104-109.

[2] 阳杰，应里孟.国家治理体系下大数据审计理论框架研究[J].财会月刊，2022（8）：104-111.

[3] 吕从东，钱钢.大数据专业（大数据审计方向）建设与实践教学体系构建研究[J].中国多媒体与网络教学学报（上旬刊），2020（7）：55-57.

[4] 袁野.推进新时代大数据审计工作的思考[J].审计研究，2020（1）：3-6.

[5] 刘国城，陈正升.大数据审计的发展态势、总体策划与流程分析[J].会计之友，2019（8）：30-35.

[6] 邵宇萍，王国夫.大数据背景下的高素质审计人才培养问题研究[J].审计与理财， 2021（11）：5-7.

[7] 董丽英，杨浩然.探索大数据审计背景下高层次应用型审计人才培养[J].审计月刊， 2020（2）：40-42.

［责任编辑：刘凤华］