会计人才培养的模式改革探究

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摘要：大数据网络智能化时代不仅知识更新速度迅猛，信息技术革新对财务人才的职业能力的需求亦应时而升；高校会计学专业的教学面临着巨大的挑战，如何有效运用大数据及其技术带来的机遇为契机是教学改革的关键。本文结合时代背景分析了高校会计学专业教育的改革之需，基于Bloom认知理论的模型之“记忆”“理解”“应用”“分析”“评价”和“创造”，探索了会计学专业课程设计的路径，并秉持提升“学生发展能力”为导向的教学改革。

关键词：大数据网络智能化课程设计会计学专业

1大数据网络智能化背景下大学教育的时代特点

随着计算机、通信、多媒体及网络技术的发展，大学的教育内容、教学手段与教育方法遇到前所未有的挑战。“大数据(BigData)是海量数据及技术发展和创新的简称，通过智能终端、物联网、云计算等技术手段来获取、储存、搜索、共享、分析、可视化地呈现等，实现‘量化世界’的数据化”。面临互联网、云计算等信息技术的高速发展，这一变革促使财务体系中的管理手段必须跟上节奏。时代在变，对财务人才的要求也在与时俱进。财务人员在大数据变革中要改变固定思维、尽快实现角色转型的趋势却是不可否认的。本文主要结合会计学专业在面临大数据信息技术变革的背景下，探索会计学专业的课程设计改革路径。

2信息技术变革背景下会计学专业课程设计的导向——以学生发展能力为主导

大学教育的最终目标是保证人才培养的质量，而课程的设计则是在大学教育过程中不可忽视的重要环节。信息技术变革背景下，会计学专业的课程改革势在必行，在具体实施“如何改革”之前，更为关键的是改革的导向问题。最新调查显示，在未来十年内，有50%以上的会计工作将实现自动化。这对会计职业固然是一个风险，但是这并不意味着会计行业将被人工智能取代。因为，有些工作是无法被人工智能所取代的，包括做专业判断、决策，以及解决问题的能力，而这些正是会计师所擅长的。那么在会计学专业的教育过程中，仅仅将会计专业的基础理论知识传授给学生已经不足以使学生具备“职业”的能力，因为简单重复的会计账务处理工作将可以交付给计算机处理；而对学生的会计职业判断能力的提升、对财务大数据的整理和分析、对职业决策能力和解决问题的能力培养显得格外重要。因而，通过引导学生“学会学习”的课程设计，是会计学专业教育发展的改革方向。

3网络智能化会计学专业课程设计的路径探索

3.1BLOOM认知理论模型的构建

根据美国著名教育心理学家布鲁姆(B.S.Bloom)的“教育目标分类”理论，教育目标应当包括认知能力领域、动作技能领域和情感领域。其中认知能力的目标按智力活动的复杂程度可以分为六个等级：记忆、理解、应用、分析、评价和创造。这些等级的认知能力划分是按智力活动从简单到复杂，从具体到抽象的程度逐步递增的。识记和理解属于较简单的低级认知能力，应用、分析、综合、评价属于较复杂的认知能力。本文在Bloom认知理论的基础上，将“记忆”和“理解”作为会计专业教育的课程设计的第一阶段；“应用”和“分析”为第二阶段；“评价”和“创造”为第三阶段，如图1所示。在第一阶段，充分利用网络学习的资源(如微课视频的教学资源)，按会计学专业理论知识实行“项目式”课前学习，使得学生完成“记忆”和“理解”会计基础理论知识点。从Bloom认知理论的模型看，所谓“记忆”——记忆或重复以前呈现过的信息的能力，也就是知识保持能力；“理解”——用自己的语言来解释所获得的信息的能力。在这一过程中，教师端对学生的学习情况，通过大数据信息的整理和分析，实时了解学习的行为数据(学习是否参与学习，学习的时间长短等)；以及学生在前期学习过程中存在的主要困难和问题，以便于教师清楚地“发现问题”，有利于第二个阶段的教学活动的开展。第二个阶段，主要是回归到传统的教学现场，教师在此阶段发挥重要的知识讲解和应用能力的提升；即实现Bloom认知模型中提升“应用”——将知识(概念、原理或定律)应用于新情况的能力，以及“分析”——把复杂的知识分解为若干个彼此相关的组成部分的能力。在通过前一阶段线上学习会计专业知识“是什么”的基础上，教师在第二阶段将针对会计理论的逻辑进行深入地讲解，会计职业的实务操作问题存在的共性问题进行“为什么”的探讨，教会学生能够利用会计职业判断能力解决不同的会计职业问题。第三阶段，是Bloom认知模型中最后的能力应用阶段，即“评价”——根据已有知识或给定的标准对事物做出评价和鉴定的能力；“创造”——将有关的知识综合起来形成新知识块或新模式的能力。从课程的设计过程主要通过网络智能学习平台的实现，教师端将结合现实企业案例的会计处理问题交由学生来判断，从而考查学生经过前两个阶段的学习，是否真正掌握了会计职业判断的基本能力。在这一阶段中，网络智能化的信息技术将对于学生的学习行为情况进行数据的采集和分析，对学生学习的效果评估、督学等有积极的反馈效应.

3.2会计学专业课程设计——虚实融合

大数据网络智能化带来学习方式的变革，同时对教学的课程授课方式要“满足个性化”需求的难度也在加大。课堂内外、线上线下、随时随地、时间空间都被打破，大学课堂的教学呈现了前所未有的挑战。学生对课堂的教学方式提出了更高的要求，教育的大数据技术革新也迫使学校迎合“新一轮”的变革，努力构建“虚实融合”的教学新常态。结合前文分析在Bloom认知理论模型的基础上，会计学专业课程的设计需要体现出灵活、弹性、开放的特点。网络智能化学习平台的虚拟性，充分地实现了学生对个性化需求的满足。然而网络课程的灵活和弹性，须在教师端进行一定程度的“实时”督学，利用大数据信息处理的便利。许多大学在课程改革的探索中总结了较好的“虚实融合”的教学经验，比如某大学电子工程类课程在慕课翻转课堂教学的改革实践中成功地利用信息技术，调动了学生的课前学习积极性和堂的参与度，获得较好的教学效果。会计学专业的课程设计亦可以尝试此类教学方式，如第一阶段课前的线上学习作为零散的个体学习，第二阶段课堂的集中教学针对同专业的学生实施“大班教学”(讲座型教学)，而第三阶段根据会计专业的岗位性质实施小组学习的“小班教学”。

4结语

本文从微观的层面，结合会计学专业的教学，通过研究学生一般的“认知”过程，建立了Bloom认知模型的会计学课程设计的路径，并始终秉持提升“学生的发展能力”为导向，探索了会计学专业在网络智能化背景下的课程教学方式。大数据掀起的变革巨浪给人们的生活和观念带来了颠覆性转变，从大学教育的角度看，大数据网络智能化引发的思维方式、学习方式的变革，使得学校和教师层面纷纷陷入沉思，大数据时代，教育的出路在何方？回归教育的初衷，人才培养的目标，基于以学生为本的教学改革将推动大学的发展。

参考文献

[1]陈新忠,李忠云,胡瑞.“以学生为中心”的本科教育实践误区及引导原则[J].中国高教研究,2012(11).

[2]刘海燕.向“学习范式”转型：本科教育的整体性变革[J].高等教育研究,2017(37).

[3]刘献君.论大学课程设计[J].高等教育研究,2018(39).

[4]田志良.大数据时代对高校教学的困惑与出路研究[J].商业会计,2018(5).

作者：包燕萍 单位：重庆工商大学融智学院