本科层次职业教育大数据与会计专业人才培养模式研究

摘要：随着大数据技术的发展和应用，会计行业也面临着巨大的变革。本文旨在研究本科层次职业教育大数据与会计专业人才培养模式，以满足数字化产业升级和国家战略新需求。通过对接区域大数据与会计行业发展现状及产业发展新趋势，分析和预测对高层次大数据与会计技术技能人才的需求情况。同时，对大数据与会计核心工作岗位进行调研，分析新产业、新业态、新模式下大数据与会计岗位群的新要求。结合学校自身办学定位，构建与之对应的本科层次职业教育大数据与会计专业人才培养模式，培养具有职业道德和工匠精神的高层次技术技能型人才，提升职业本科大数据与会计人才培养质量。

关键词：本科层次职业教育；大数据；会计专业；人才培养模式

1. 引言

随着大数据技术的普及和应用，会计行业已经从传统的业务处理和报表编制向数据分析和智能决策转型。在这一背景下，如何培养具有大数据技术和会计专业知识的复合型人才，成为了当前职业教育领域亟待解决的问题。本文以国家标准基本要求为基础，结合数字化产业升级和国家战略新需求，对接区域大数据与会计行业需求，构建具有区域特色的本科层次职业教育大数据与会计专业人才培养模式。

2. 研究方法

本研究采用文献分析法、问卷调查法和访谈法等多种研究方法。首先，通过文献分析法收集国内外关于大数据与会计专业人才培养的研究成果，掌握研究现状和发展趋势；其次，采用问卷调查法对大数据与会计岗位需求进行调查，了解岗位新要求和技能需求；最后，通过访谈法与企业、高校等相关人员进行深入交流，探讨本科层次职业教育大数据与会计专业人才培养模式的创新路径。

3. 大数据与会计行业发展现状及产业发展新趋势分析

3.1 大数据与会计行业发展现状

随着企业规模的不断扩大和会计信息的数量不断增加，会计行业对大数据技术的需求也越来越高。大数据技术在会计行业的应用主要体现在以下几个方面：

首先，大数据技术可以帮助企业实现对会计信息的高效收集、存储和处理，提高会计信息质量和信息传递速度。传统的手工记账方式已经无法满足现代企业的需求，大数据技术可以对会计信息进行自动化处理，减少人工干预的误差和漏洞，同时也可以大大提高会计信息的准确性和及时性。

其次，通过大数据分析技术对会计数据进行深入挖掘和分析，为企业提供智能决策支持。会计数据中蕴含着大量的商业价值，通过大数据分析技术可以挖掘出更多的商业洞见，帮助企业发现潜在风险和机会，优化投资决策和业务运营。

最后，利用大数据技术对会计数据进行实时监控和分析，提高会计监管效率和准确性。会计监管是保障金融市场稳定和社会公平的重要手段之一，大数据技术可以对会计信息进行实时监控和分析，帮助监管机构及时发现和处理违规行为，提高会计监管的效率和准确性。

3.2 产业发展新趋势

随着大数据与会计领域的不断融合，产业发展呈现出以下新趋势：

首先，数据驱动。大数据技术的应用使得会计行业更加依赖数据，数据分析成为企业决策的关键支撑。通过对大数据的深入挖掘和分析，可以为企业提供更加准确的预测和决策支持，帮助企业实现更好的业务增长和盈利。

其次，技术创新。新兴技术如人工智能、区块链等不断涌现，推动会计行业技术创新和业务模式变革。例如，人工智能技术可以自动识别会计数据中的异常和风险，帮助企业及时发现潜在问题；区块链技术可以实现会计信息的去中心化存储和管理，保障信息安全和可信度。

最后，业务整合。大数据与会计行业的融合促使企业实现业务整合，提高企业运营效率和竞争力。通过数据的共享和整合，企业可以更加全面地了解自身业务情况和市场动态，优化业务流程和资源配置，提高生产力和效益。

综上所述，大数据技术已经成为会计行业不可或缺的重要工具，同时也带来了产业发展的新机遇和挑战。未来，会计行业需要不断推进技术创新和业务整合，不断提高数据质量和分析能力，以适应数字化时代的发展要求。

4. 本科层次职业教育大数据与会计专业人才培养需求分析

4.1 大数据与会计人才需求调研

随着大数据技术在会计行业中的应用越来越广泛，对具备复合型能力的大数据与会计专业人才的需求也日益增长。本研究通过问卷调查法对大数据与会计人才需求进行调研。调查结果表明，企业对具备大数据技术和会计专业知识的复合型人才的需求迫切，特别是在数据分析、风险管理、内部审计等岗位的需求较为突出。调查还发现，企业对于具备实际操作能力和创新能力的人才需求更大，这也反映了企业对于高素质人才的期望逐渐提高。

4.2 本科层次职业教育大数据与会计专业学生应具备的职业能力

根据大数据与会计人才需求调研结果，本研究认为本科层次职业教育大数据与会计专业学生应具备以下职业能力：

首先，扎实的会计基本理论和技能。作为会计专业人才，学生应该具备坚实的会计基础知识和技能，包括会计核心知识体系、会计法规政策、会计报表编制和分析方法等。这些基础知识和技能是学生进行大数据分析和应用的基础，也是学生成为专业人才的必要条件。

其次，大数据处理和分析能力。学生应该具备熟练运用大数据技术进行数据收集、清洗、分析和可视化的能力，掌握数据处理的基本方法和技巧，能够进行数据挖掘和数据分析，并理解数据背后的商业价值。同时，学生还应该具备数据驱动的决策能力，能够利用数据为企业提供决策支持。

最后，创新思维和跨学科素养。学生应该具备创新意识和跨学科知识体系，能够在大数据与会计领域开展创新实践。学生应该具备跨学科的视野和思维，能够将知识进行整合和创新，结合实际问题进行探索和解决。

综上所述，本科层次职业教育大数据与会计专业人才培养需要注重培养学生的复合型能力和实践能力，以适应大数据与会计行业的快速发展。同时，学校和企业应该加强合作，通过实践教学、实习和就业指导等方式，加强学生对实际工作的了解和认知，提高学生的职业竞争力和市场适应能力。

5本科层次职业教育大数据与会计专业人才培养模式构建

5.1 课程体系构建

为了培养具备大数据与会计专业知识和实践能力的复合型人才，本研究构建了一个涵盖会计基本理论、大数据技术和创新实践等领域的课程体系。课程体系分为基础课程、专业课程和实践课程三大部分。

基础课程包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计、计算机科学基础等课程，旨在为学生提供必要的数学和计算机基础知识。

专业课程包括会计学原理、财务会计、管理会计、审计学、数据结构与算法、数据库原理与应用、数据挖掘、大数据技术与应用等课程。这些课程涵盖了会计核心知识、大数据技术和数据分析等领域，旨在培养学生的专业技能和实践能力。

实践课程包括实验课、实习和毕业论文等。实验课主要针对大数据技术和数据分析等领域，通过实验操作和数据分析等方式提高学生的实践能力；实习则是通过与企业合作，让学生到企业实习，了解实际工作流程和业务操作，提高学生的职业素养和实践能力；毕业论文则是让学生在指导老师的帮助下，结合实际问题进行研究和探索，提高学生的创新能力和研究能力。

5.2 实训体系构建

为了让学生将所学知识应用于实际工作中，本研究构建了一个与企业紧密合作的实训体系，包括校内实训基地和校企合作实训基地两部分。

校内实训基地主要针对大数据技术和数据分析等领域，由学校建设和管理，为学生提供实验设备和场地，让学生在校内进行实践操作和数据分析，提高学生的实践能力。

校企合作实训基地则是与企业合作，让学生到企业实习，了解实际工作流程和业务操作，提高学生的职业素养和实践能力。学校和企业可以根据学生的专业和实际需求，选择合适的企业和实习岗位，为学生提供真实的实践机会。

5.3 课程实施策略

为了确保课程实施效果，本研究提出以下策略：

1. 强化课程实践性。课程内容应与实际工作紧密相关，注重实践操作，提高学生的实践操作能力。同时，学校和企业可以联合开发实际案例，让学生在实际问题中进行探索和解决，提高学生的实际操作能力和创新能力。

2. 采用多元化教学方式。课程教学应该采用多种教学方式，如讲授、案例分析、实验和项目等，以满足学生不同的学习需求。同时，学校和企业可以联合开发在线课程和课程视频等教育资源，为学生提供更加多元化的学习方式和学习资源。

3. 引入新技术和新方法。课程应该不断引入新的技术和新的方法，以满足行业和市场的需求。例如，可以引入人工智能、区块链等新技术，以及数据分析、数据可视化等新方法，提高学生的技能和竞争力。

4. 加强实践环节的管理和指导。学校和企业应该加强对实践环节的管理和指导，为学生提供必要的支持和帮助。例如，可以为学生配备导师，提供实践指导和问题解决支持，帮助学生更好地完成实践任务和提高实践能力。

5.4 评价体系构建

为了评价学生的学习成果和实践能力，本研究构建了一个多维度的评价体系，包括课程成绩、实验报告、实习报告、毕业论文、职业素养考核等多个方面。其中，职业素养考核是重要的一环，主要评价学生的职业素养和实践能力，包括工作态度、团队合作、沟通能力、创新能力、职业素养等方面。

评价体系应该具有科学性、公正性和有效性。评价标准应该明确、具体和可操作，评价过程应该公开透明，评价结果应该客观公正。同时，评价体系应该根据行业和市场需求进行不断优化和改进，以适应不断变化的市场和行业需求。

总之，本研究构建的本科层次职业教育大数据与会计专业人才培养模式，旨在培养具备大数据与会计专业知识和实践能力的复合型人才。通过课程体系构建、实训体系构建、课程实施策略和评价体系构建，可以有效提高学生的综合素质和实践能力，为市场和行业培养更多的高素质人才。

6.本科层次职业教育大数据与会计专业人才培养模式的建议

6.1校企共同制订人才培养方案

本模式建议校企共同面向行业典型企业、行业协会、政府主管部门、同类院校、毕业生与就业单位调研并形成专业年度调研报告，以确保人才培养的可行性与专业培养目标的达成。调研报告经过二级学院专业指导委员论证后，由专业带头人根据调研结果组织校企团队编写专业人才培养方案初稿，并经过二级学院专业指导委员会论证后报学校教学工作指导委员会审议，然后报学校党委审核。同时，在学校官网公示，接受省教育厅等教育主管部门及社会监督，以确保人才培养方案的科学性和实用性。

6.2做到“产学研用”四个融合

本模式建议将产学研用全方位融入，确保专业办学条件能满足产学研用需要。具体而言，建议采用政行校企多方共建的模式，面向产业需要设置专业，多方共同参与到专业调研、人才培养方案制定、人才培养过程的实施、教学资源与数字团队的打造、培养质量的评价等人才培养全过程。

6.3实现“课岗、课证、课赛”三个对接

本模式建议采用“课岗对接、课证融合、课赛融通”的课程教学模式，通过将课程体系与职业岗位、课程内容与职业证书、课程模块与职业竞赛相融合的方式，真正实现了在理论课程中结合实践课程的课程教学模式改革，提高理论课程与实践课程的融合质量。具体而言，建议跟随大数据与会计行业的新技术、新规范及其发展需要，实时对接校企合作单位等典型企业管理会计岗位的需求与规格，构建与调整专业课程体系，开设《智能财务分析可视化》、《Python财经大数据分析》、《EXCEL数据分析与可视化》等专业核心课程。另外，建议将1+X证书内容分解到对接课程，与财务大数据等1+X证书开展证书与学分的互换，积极探索弹性学制及基于学分银行的多元评价体系。此外，应将全国职业技能竞赛、全国大学互联网+创新创业大赛等大赛的标准与要求与课程教学内容对接，做到适时融入，推行学分置换。

6.4构建“知识、能力、素养”三个并重的课程体系

本模式建议结合企业对大数据与会计专业的最新要求，构建“知识、能力、素养”三个并重的课程体系，培养具有高水平专业知识、精湛技能、宽广视野和创新能力的复合型大数据与会计专业人才。具体而言，应该注重培养学生的专业基础知识，如财务会计、管理会计、统计学、计算机科学、数据结构与算法等；注重培养学生的专业技能，如数据分析、数据可视化、财务分析、会计软件应用等；注重培养学生的综合素养，如沟通能力、团队协作能力、创新思维能力、跨文化交际能力等。同时，通过实践教学、项目实训、实习就业等方式，提高学生的实践能力和职业素养，使学生能够适应复杂的职业环境和快速变化的行业需求。

基金项目：湖南省职业院校教育教学改革研究项目《本科层次职业教育大数据与会计专业人才培养模式研究》，（课题编号：ZJGB2022085）。