高职院校智能财税人才培养教学改革成效评价研究

摘要：财税数字化转型加速业财税一体化趋势，高职院校需紧跟时代步伐，深化教学改革，以培养符合智能财税需求的复合型人才，教学改革必须通过评价才能检验其改革成效，构建一套可量化、有效地高职院校智能财税人才培养教学改革成效评价模型成为研究的难点。采用平衡计分卡构建高职院校智能财税人才培养教学改革成效评价体系，搭建改进熵权-TOPSIS法评价方法，通过实例研究证明该评价模型有效，以期为高职院校教学改革成效构建评价模型提供参考，并为提升智能财税人才培养教学改革成效提供针对性的指导意见。

关键词：平衡计分卡；改进熵权-TOPSIS法；数字化转型；教学改革成效评价

0 引言

2024年4月工业和信息化部、财政部、国家数据局等联合印发关于《加快数字人才培育支撑数字经济发展行动方案（2024—2026年）》的通知（人社部发〔2024〕37号），通知要求推进数字技能提升行动，深入推进产教融合，支持行业企业、职业院校、职业培训机构、公共实训基地、技能大师工作室等，加强创新型、实用型数字技能人才培养培训。为适应数字化浪潮下智能财税技术的崛起，人工智能、大数据分析和自动化技术的迅速发展，解决传统会计人才面临的新培养需求和职业转型压力^[1]，2021年教育部印发关于《职业教育专业目录（2021年）》的通知（职教成〔2021〕2号），将高职会计专业名称正式更名为大数据与会计专业，其他财税专业同时进行更名，因此在2022版高职院校财税专业人才培养方案中增加智能财税技术的专业课程，例如财务大数据基础、税务大数据应用、智能审计和RPA财务机器人等课程，涉及课程设置是否合理，师资力量是否充足，教学预期是否达到等问题，都需要设置科学合理的智能财税人才培养评价体系来实时检验教学改革成效。

大数据技术的广泛应用使得会计发展从传统模式向数字化、智能化方向转变，业财税融合一体化成为趋势。目前已有高职院校将“业财税融合”思想有效融入专业人才培养方案，例如深度融合到“纳税实务”课程实践教学改革，深度融合到智能管理会计实训平台设计，以及“业财税融合大数据应用”职业技能大赛引领财税专业教学改革等等，因此在设置智能财税人才培养教学改革成效评价指标时，应该将“业财税融合”思想有效融入，培养学生“业务分析、财务分析和税务分析”综合实践能力，满足就业市场需求的复合型会计技能人才。

在大数据技术必然成为智能财税人才变革驱动力的趋势下，我国职业院校纷纷开展财税专业的人才培养教学改革，注重培养学生运用“大数据思维”实现会计核算工作，重视数字价值、提高数字能力、培养数字素养，但截至目前文献中还未出现过一套可量化、有效的高职院校智能财税人才培养教学改革成效的评价方法和评价体系，导致智能财税人才培养教学改革成效无法进行可视化评判，指导财税专业未来发展走向^[2]。

研究聚焦我国大数据背景下智能财税人才培养领域，针对“业财税融合”视角下教学改革成效缺乏量化评价体系的现状，提出运用平衡计分卡构建评价体系，并创新性地结合改进熵权-TOPSIS法进行实证评估。以广西金融职业技术学院为例，本研究旨在为高职院校智能财税人才培养的教学改革成效评价提供科学、量化的理论指导和实践参考。

1 理论基础和研究方法

1.1 平衡计分卡

本研究主要采用平衡计分卡构建智能财税人才培养教学改革成效评价体系。1992年，哈佛商学院的罗伯特·卡普兰教授和复兴全球战略集团的大卫诺顿总裁在《哈佛商业评论》首次提出平衡计分卡概念，这一评价体系将企业的战略目标逐级细化，并归结为4个既相互关联又可衡量的层面：财务、客户、内部流程及学习与成长，协调并整合企业各部门的绩效考核指标，确保企业的整体战略保持一致^[3]。该评价体系已经大量运用到高校绩效评价、教师绩效考核、课程改革评价等评价领域，因此本文将平衡计分卡运用到教学改革成效评价中。

1.2 改进熵权-TOPSIS法

熵权法是一种基于数据变异程度来分配权重的客观方法。通过量化每个评价指标的信息熵，即指标数值的分散程度所传递的信息量大小，以此来确定各指标的权重。在应用这种方法进行具体评价时，通过对各指标的变异程度分析，并借助信息熵来确定每个指标的重要性，接着对所有指标按其重要性进行加权计算，最终得出一个较为客观的综合评价结果^[4]。

TOPSIS法是接近理想点获得理想解的一种方法。主要内容是在原始数据的标准化基础上创建基于标准化的重要事项，并根据每个指定对象的最大值和最小值确定正负理想解，以此计算每一个对象到正负理想解的欧式距离，得到距离正理想解的相对接近度，以相对接近度为标准对其进行排序^[5]。

熵权-TOPSIS法是熵值法与TOPSIS法的结合。传统熵值法较为容易忽视指标重要程度，使得评级结果出现一定偏误^[6]。TOPSIS法则可以有效避免数据主观性，提升样本灵活性和便捷性^[7]。两者结合，在少量前提条件下，选择数据的要求较低，具有广泛的适用性^[8]。

由于本文研究重点是高职院校智能财税人才培养教学改革成效评价，带有一定主观性，因此将熵权-TOPSIS法进行改进，克服熵权法均衡化分配导致与实际情况背离的缺陷，同时将主观赋权方法的专家赋权法进行对比，今后可直接采用改进熵权-TOPSIS法进行评价，避免采用复杂、易偏差的主观赋权方法。

2 智能财税人才培养教学改革成效评价指标体系的构建及评价方法选取

智能财税人才培养教学改革成效评价是全面衡量高职院校财税专业在进行人才培养教学改革后，对学生教育教学质量评判的过程，需要从多个角度进行筛选，得到有效评价的教学改革评价指标。构建的评价指标体系应当能够对智能财税人才培养教学改革的总体情况进行主客观、详细的刻画，指标体系的构成能够完成以下目标：能够系统的反映智能财税人才培养教学改革的发展情况，综合评价高职院校财税专业人才培养改革的优劣，为高职院校智能财税人才培养发展战略方向提供合理参考。

2.1 评价指标体系构建

采用平衡计分卡构建人才培养教学改革成效评价体系，将智能财税人才培养教学改革成目标设置为目标层，将财务、客户、内部流程和学习与成长设定为准则层。推动教学改革离不开资金的支持和保障，即财务层面反映安置教学配套设施和建设实训室基地等资金方面支出；学生是学校教学运转的服务对象，即客户层面反映学生在校期间成长能力等情况；高校围绕人才培养和科学研究两大基本职能，即内部流程层面反映教学资源和师资资源等情况；人才培养的制定带有时效性和时代性，即学习与成长层面反映人才培养修订情况。智能财税人才培养教学改革成效目标分解的4个层面见图1。

在确定目标层和准则层的指标后，利用问卷调查法和德尔菲法，组织专家、学者对高职院校智能财税人才培养教学改革成效评价体系确定进一步的核心指标作为因素层。在初步确定核心指标后，向高职院校相关单位、校企合作机构及政府合作部门进行意见征询，增加更具有代表性的评价指标，删除相关性减弱的评价指标，最终确定高职院校智能财税人才培养教学改革成效评价指标，具体指标设置见表1。

2.2 数据预处理

由于本文所选择的指标具有不同的指向意义，指标对评价体系的贡献程度也不同，不同量纲的指标难以进行计算，不具有可操作性，因此需要对数据进行无量纲化处理。本文选择用“Min-Max”的归一化方法，先将所选择的指标进行正向、反向指标的筛选，正向指标即指标数值越大对评价的贡献程度越大，反向指标即指标数值越大对评价的贡献程度越小，正向指标见式（1），反向指标见式（2），具体为

X^Newij=Xij-min （Xij）max（Xij）-min （Xij）（1）

X^Newij=max （Xij）-Xijmax（Xij）-min （Xij）（2）

2.3 确定指标权重的方法

本文采用改进“熵权法”作为客观赋权方法确定客观权重，采用专家赋权法作为主观赋权方法确定主观权重。

2.3.1 熵权法

本研究为克服利用熵权法取得的指标权重存在均衡化分配的缺陷，利用指标间差异性的差异系数来解决上述熵权法的缺陷，即变异系数，来确定评价指标的权重。改进“熵权法”赋权步骤见图2。

2.3.2 专家赋权法

主观赋权方法求取指标权重的操作步骤如下：共邀请X位专家组成专家小组，通过问卷形式让每位专家对给出的问题做出相应独立判断，经过多轮调研后，根据最后一次收集到的结果最终确定各指标所占权重。各专家在问卷中将指标按重要程度高低对各级指标赋予主观权重，随后对各位专家为不同指标赋子的主观权重进行加权平均，得出最终的各指标主观权重^[9]。计算公式为

Sj=∑xk=1nkjx（3）

式中，nkj为x位专家分别对第j个指标给出的主观权重，k=1，2，…，x，j=1，2，…，m；Sj为各指标最终的主观权重。

2.3.3 综合权重确定法

分别取得客观权重和主观权重后，指标j的综合权重Cj计算公式为

Cj=λW+（1-λ）Sj（4）

式中，Cj第j个指标的综合权重；λ为客观权重系数；（1-λ）为主观权重系数。

2.4 评价方法的选取

利用TOPSIS法，根据上述公式将各指标权重系数Cj与各指标规范化后指标数据Pj相乘后，可以得到评价对象的综合得分，评价对象的综合得分Mj计算公式为

Mj=∑mj=1Cj×Pj（5）

3 实证研究

基于数据的可获得性以及评价指标的可比性，本文选取数据均为广西金融职业技术学院会计学院的内部真实数据，其中选取2021—2023年内部真实数据作为样本数据进行横向对比，展开智能财税人才培养教学改革成效评价的实证分析。在获取2021—2023年样本数据后，先进行标准化处理，再采用改进熵权-TOPSIS法计算评价对象的综合得分，即可得到广西金融职业技术学院会计学院2021—2023年智能财税人才培养教学改革成效的评价分数。

3.1 智能财税人才培养教学改革成效评价结果

3.1.1 评价指标权重计算结果

1.客观赋权法权重计算结果

客观赋权法权重计算结果见表2。

3.2 智能财税人才培养教学改革成效评价结果分析

从表2可以看出，首先，对于数据客观权重分析，“大数据技术”教学平台支出和“业财税一体化”虚拟仿真实训基地支出的权重较大，分别占0.151 2、0.155 8，由此可见“业财税”和“大数据”软硬件建设对智能财税人才培养十分重要；其次，“业财税一体化”在线精品课程数和“大数据技术”师资分别占0.140 9、0.140 8，由此可见精品课程和师资队伍的建设对智能财税人才培养效果起着较大的作用；最后，“互联网+现代学徒制”教学效果、人才培养修订调研考察效果和智能财税“1+X”证书考核通过率分别占0.109 7、0.086 6、0.078 8，由此可见，这3项指标的重要性不容忽视。

从表3可以看出，对于数据主观权重分析，与数据客观权重分析的权重重要性排序基本一致，由此可见改进熵权法对于数据的重要性排序起到较好的作用，往后的智能财税人才培养成效指标权重分析，可以直接借鉴改进熵权法进行指标权重排序，无需再进行重复复杂的专家打分排序。

从表4分析可知，提升高职院校智能财税人才培养的教学改革成效，关键在于以下6个方面：一是增加“大数据技术”教师的比例；二是加大对“业财税一体化”虚拟仿真实训基地的投入；三是提升“大数据技术”教学平台的支出以优化教学资源；四是增加“业财税一体化”在线精品课程数量；五是强化“互联网+现代学徒制”的教学效果；六是加强人才培养方案的修订，并充分利用专家指导效果。这些专项措施的实施将有效推动高职院校智能财税人才培养的教学改革，显著提升培养成效。

从表5可以看出，广西金融职业技术学院会计学院的智能财税人才培养教学改革成效在逐年提高，2021年的人才培养方案还未进行改革，由此可见2021年的综合得分只有0.252 1，从2022年开始学校进行智能财税人才培养教学改革，大力培养“大数据技术”师资队伍，例如展开python、RPA、BI等大数据技术师资培养，投入建设“业财税一体化”虚拟仿真实训基地，例如智能财税虚拟仿真大厅等，引进“大数据技术”教学平台，例如科云python平台等，到2023年，学校的综合得分为0.782 4，智能财税人才培养教学改革成效显著。

广西金融职业技术学院会计学院自2021年加大教学改革以来，取得了较好的成果。如2022年底顺利通过了广西高水平高职专业建设验收，2023年《一体两翼引领三教四维支撑：大数据与会计专业群数字化升级探索与实践》获自治区级教学成果奖二等奖，由此可见所构建的教学改革成效评价模型是有效，为高职院校教学改革成效构建评价模型提供参考，并为提升智能财税人才培养教学改革成效提供针对性的指导意见。

4 结语

结合高职院校智能财税人才培养教学改革评价体系的建立过程和改进熵权TOPSIS法综合评价结果，建议从以下5个方面提升高职院校人才培养教学实效。

第一，引入“大数据技术”教学平台，培养“大数据技术”师资队伍。智能财税人才培养新增“RPA数字机器人设计与开发”“BI数据分析可视化”“Python大数据处理技术应用”等数字技能课，需要“大数据技术”教学平台的软件支撑。开展数字技能课离不开“大数据技术”师资，注重培养懂财务、会大数据技术的师资队伍建设。

第二，重构“业财税一体化”实践教学课程，建设“业财税一体化”虚拟仿真实训基地。“业财税一体化”实践教学课程立足于企业真实发生业务，在开展财务流程和税务流程的实战练习中，涉及业务、账务处理、开票和报税等环节，加强学生“业财税一体化”的综合能力处理。实践课程的开展离不开“业财税一体化”虚拟仿真实训基地，学生一站式体验真实的业务、财务和税务流程。^[10]

第三，“课赛”融通，打造“业财税一体化”在线精品课程，衔接职业院校技能大赛。职业技能大赛的竞赛内容涵盖财税专业发展所需的“1+X”证书、专业技术资格证书考试内容和大数据技术应用，综合企业业务、财务流程和税务流程。打造“业财税一体化”在线精品课程，优化课程不相融合的缺陷，将“业财税融合”思维最大化推广到其他相关专业，衔接职业院校技能大赛。

第四，深化“互联网+现代学徒制”教学模式改革，落实智能财税“1+X”证书制度。“互联网+现代学徒制”教学模式将产、学、研协同发展，培养符合当前需求的财税人才，推动产教融合共同体建设与发展。落实智能财税“1+X”证书制度引领创新教学模式，深化“三教”改革。

第五，实施周期性高职院校智能财税教学改革成效评价，及时调整教学改革方向。新技术、新工艺的不断更迭发展，要求高职院校不断更新教学模式和教学内容。在实施周期性教学改革成效评价后，用可视化的数据引领教学改革方向，及时发现和解决教学改革存在的问题，提升教学改革成效。

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作者简介：

樊红艺，女，1995年生，硕士研究生，讲师，主要研究方向：财会职业教育。

苏梅（通信作者），女，1985年生，硕士研究生，教授，主要研究方向：财会职业教育。

*基金项目：广东省2023—2024年度会计科研课题“财务人员职业倦怠成因分析及激励机制探索研究”（20238-03）。