人工智能下的高校会计人才培养模式

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摘要:为了应对人工智能、大数据等技术对会计行业带来的巨大变革，向社会输送适应社会发展的高质量会计人才，高校必须积极转变会计专业人才培养模式。以人工智能时代为背景，探讨高校会计人才培养模式的构建，主要包括会计人才培养目标与规格、课程体系构建、加强校企合作、完善现代学徒培养等方面。同时提出人才培养模式的实施策略，主要包括优化教学模式、加强高水平师资队伍建设与加大学生综合素质培养的力度。

关键词:人工智能;会计人才;培养模式人工智能

(AI)作为一项新兴技术，主要利用智能机器来模拟并代替人类从事具体工作，目的在于促进人类智能的深度开发与扩展。随着信息技术的快速发展，人工智能成为了全球科技行业的主旋律，其理论和技术日益成熟和精进，在智能制造、智能金融、智能财税等各个领域得到了广泛的应用。据调查，到2020年年底全球接近一半的企业将逐步部署AI，对企业的经营管理方式进行变革，提高管理效率。在这种形势下，传统会计也将朝着智能化、多元化的方向发展。人工智能技术的应用，可以使财会人员从繁琐、重复、沉闷的工作中解脱出来，从事更有价值和创造性的工作，进而提高工作效率以及会计业务处理的准确性，为企业创造出更多的价值［1］。高校应当适时调整会计人才培养模式，不断优化教育方式、提升教育理念，培养熟练掌握会计业务与信息技术的复合型人才，以满足人工智能时代社会对会计人才的需求。

1人工智能时代传统会计人才培养模式存在的问题

1．1培养目标与市场需求脱节

传统的培养目标存在“重理论轻实践”的特点，重点强调知识的积累，要求学生熟悉会计相关政策法规，以能够从事基础会计工作为标准。对应的人才培养模式存在理论性强、实践性弱、专业课程针对性差、社会参与教学效果不明显等问题，阻碍了学生的个性化发展与综合实践能力的提升，且对人工智能等信息技术的影响没有引起足够重视，使得会计人才培养目标与市场需求相脱节，学生综合能力无法达到企业要求［2］。

1．2课程体系设置不合理

在2020年最新公布的《普通高等学校本科专业目录》中，大数据、人工智能都位列新增的热门专业之中。而当前会计专业课程体系中大多是传统会计课程，内容陈旧，更新缓慢，缺少财务共享、大数据、人工智能等前沿信息技术的内容，学生数据分析能力和实际操作能力无法满足人工智能时代的要求。部分高校实践教学类课程开设较少，并且技术支持性较差，导致现代信息技术在授课过程中没有得到有效应用，使学生无论在理论知识结构还是在核算、分析以及决策等综合能力方面都无法得到有效的培养和提高［3］。

1．3教学模式单一

传统的教学方式仍以线下讲授为主，学生通常处于被动接受知识的状态，习惯采用死记硬背而非探究性理解的方式，使得学生无法有效将所学知识融入会计实践中，并且部分学生学习主动性较差，缺少课前准备与课后总结。此外，信息化教学方式利用率不高，无法有效调动学生课堂学习的积极性与参与度，也无法对后续教学起到促进作用，进而影响教学质量与学生综合能力的提升。

2人工智能时代高校会计人才培养模式构建

2．1人才培养目标与规格

2．1．1人才培养目标本专业培养理论知识扎实、实践能力突出、职业准备充分，能够服务地方经济发展，掌握本专业以及信息技术、经济、管理、法律等领域的必要知识，具备会计核算、财务分析、经营管理决策、风险预测及战略评估等能力，能够在政府、事业单位、工商企业、金融机构相关单位从事会计、审计、税务等工作的高素质应用型人才。毕业后5年左右在职业领域预期达到如下目标:(1)具有较强的会计工作业务能力，能够胜任会计核算、财务分析、审计检查、税务管理等工作。(2)能够跟踪会计准则的改革方向，把握会计学科的研究发展动态，具备解决会计领域综合问题的能力。(3)体现出较强的团队合作精神、组织协调能力，具有独立和协作分析解决问题的能力，并能够在实际工作中适应角色转换。(4)具有良好的法律意识与社会责任感，具备良好的职业操守。(5)具有不断学习知识、拓展职业空间的能力，能够适应现代科学技术和信息社会发展的要求。

2．1．2人才培养规格人才培养规格及与培养目标的关系见表1、表

2.2．2人才培养课程体系课程体系构建时应充分考虑跨学科知识与技能的融合，在原有计算机应用技术与会计专业课程基础上，增设人工智能与大数据相关课程模块，如人工智能导论、大数据分析技术与工具、财务共享、大数据财务、云财务智能会计等课程，进而完善会计人才培养课程体系(见表3)，旨在培养既具备扎实的会计专业知识与业务处理能力，又熟练运用计算机应用技术与数据分析技术的复合型会计人才。同时，将上述课程与人才培养规格进行关联，明确不同课程与知识、能力、素质之间的关系，构建出基本的关系矩阵［3］(见表4)。

2．3人才培养模式的构建

培养目标与规格是会计人才培养模式建立的根本，应当有完善的课程体系作为支撑;同时加强校企合作与现代学徒培养，构建“课程体系+校企融合+现代学徒培养”的复合型会计人才培养模式。

2．3．1校企深度融合高校应当遵循人工智能时代对会计专业人才的需求，在传统校企协同育人的基础上，积极探索与互联网科技类企业的合作，签订校企合作协议、建立校企合作实训基地，将“云财务智能会计”“大数据财务”等课程或相关实训项目在实训基地进行。一方面，学校借助此类企业资源能够使学生接触到人工智能、大数据等前沿技术，提高学生的实践水平与专业综合能力;另一方面，也有利于提升人才培养与企业需求的匹配度，使学生的社会竞争力得到有效提升。

2．3．2现代学徒培养现代学徒制是通过校企深度合作，教师与企业师傅联合，着重培养学生综合实践技能的一种人才培养模式。人工智能时代，高校应参考现代学徒制，加强与互联网等科技类企业的合作，通过教师与企业师傅“联合传授”的教学方式，实现信息技术与会计业务、岗位要求与教学内容的完美融合，提升会计人才培养的时效性。同时，高校应当成立相关部门对接合作企业，安排专职辅导员或实习教师负责学生的日常管理，并由企业安排岗位导师，针对不同岗位能力的需要安排相应的培训。

3人工智能时代高校会计人才培养模式实施对策

3．1优化教学模式

要充分将信息化技术融入到会计专业教学中，开展“线上+线下”混合式教学，实现从知识传授到能力培养的转变。改变传统的教师讲、学生听的教学模式，根据课程性质适时推广翻转课堂、慕课等学习方法，鼓励学生主动表达意见，参与讨论，提高学生的学习积极性。课后学生可以通过精品课网站、在线资源共享课、微课等方式自主学习人工智能、大数据等前沿知识，利用线上资源和信息化平台，引入智能化过程考核模式，让学生动起来，以此提高学生的自学能力、思辨能力、知识整合能力［2］。

3．2加强高水平师资队伍建设

第一，针对高校师资力量薄弱的现象，应当加大优秀会计人才的引进力度，扩大会计专业教师队伍;完善教师团队培训与进修体系，鼓励教师进入企业进行学习，加大教师培训力度，加强校际间合作与交流，改善能力水平参差不齐的现状［4］。第二，人工智能计算机专家通常缺乏会计知识，而会计教师同样缺乏计算机技术知识，在此情况下，高校会计教师应加强跨学科学习与合作，学习人工智能、大数据、智能财务等前沿知识，促进人工智能、大数据技术与会计知识的融合。同时，高校应加强“双能”师资队伍建设，推进会计人工智能研究步伐，以满足人工智能时代会计人才的培养需求。

3．3加强学生综合素质的培养

第一，培养职业道德与职业精神。加强职业精神与道德的培养能够帮助学生进入工作岗位之后发挥会计人员的工作优势，有助于解决人工智能技术无法处理的复杂问题，可通过课程思政培养学生的职业精神，同时将职业精神与道德的培养融合在整个专业课程讲授过程中，使学生坚守职业道德与底线。第二，培养自主学习能力。信息时代知识更新速度极快，学生以往的相关知识储备也需要不断进行更新与扩充，因此要加强学生自主学习能力的培养，使其在工作岗位中也能不断学习新的知识与技术，以满足企业的需求。第三，培养人际交往与沟通能力。人工智能技术虽然能进行复杂的数据处理，却无法替代人与人之间的沟通，人际交往与沟通能力的提升也将有助于学生适应新的工作岗位、提高工作效率。第四，培养创新能力。创新是发展的第一动力，创新能力的培养有助于形成面对人工智能技术的根本优势，也能够帮助学生在人工智能时代提高社会竞争力［5］。

4结语

随着人工智能技术的快速发展，会计就业需求和工作内容向计算机数据科学发展的趋势已经不可逆转，无论是政府部门还是学校、企业，都应该为迎接人工智能时代做好充分准备，特别是高校更需加快会计人才培养模式的改革，使高校会计人才培养模式更加完善。

参考文献:

［1］林瑞芳．人工智能背景下应用型本科会计人才培养模式研究［J］．吉林工程技术师范学院学报，2020，36(5):40－42．

［2］郝爱迎，翟明戈，范松枝．人工智能背景下复合型会计专业人才培养模式研究［J］．知识经济，2020(1):169－170．

［3］仲怀公，尹清格．“人工智能+会计”高校专业人才培养模式创新探索［J］．大众标准化，2020(18):124－126．

［4］云虹，王俊霞．基于人工智能的会计人才培养模式构建［J］．知识经济，2019(3):119－120．

［5］黄莹．人工智能背景下高职会计人才培养模式改革［J］．厦门城市职业学院学报，2020，22(1):32－35+58．

作者：张鹏 卞晗 单位：黑龙江工商学院