摘要：随着教育数字化转型的深入，如何依托人工智能技术实现规模化因材施教已成为重要课题。本研究聚焦会计学专业，旨在构建基于AI 的个性化教学模式，通过精准学情诊断与资源推送，破解传统教学中的共性化难题，以期为革新会计人才培养范式提供理论与实践参考。

关键词：AI 教育； 因材施教： 会计

1 绪论

当前，人工智能与会计领域融合已成趋势，智能技术重塑会计工作流程且相关研究已具基础，会计教育与智能教育软件结合成为推动会计教育革新的关键，其意义值得挖掘。传统会计教育存在知识传递单向、场景固化问题，智能教育软件可将抽象知识可视化，通过模拟操作让学生练习并实时纠错，能提升学习效率，其中核心价值是实现 “因材施教”，软件借大数据分析学习行为，精准识别薄弱环节，为不同基础学生推送适配内容、调整进度，实现个性化教学；同时也能衔接行业需求，融入智能财务操作等内容，帮学习者熟悉前沿技术以缩短职场适应周期，还能打破地域限制，输送优质资源至偏远地区，为基础薄弱者提供支持，减少资源不均差距，促进教育公平。

2 会计学专业教学需求分析与AI 赋能

2.1 传统教学模式的结构性困境

当前会计教学面临多重挑战。大班制教学导致个性化指导不足，教师难以及时掌握每个学生的学习情况，反馈周期过长，错过最佳纠错时机。统一的教学进度无法适应个体差异，既影响基础薄弱学生巩固知识，也难以满足优秀学生的提升需求。

教学资源缺乏针对性，无法满足不同层次学生的需求。固定教学顺序限制了学习路径选择，缺乏灵活性和适应性。教材案例陈旧，更新速度跟不上行业发展，导致学生所学知识与实际需求存在差距。毕业生在数据处理、风险建模和复杂业务处理等关键领域表现不佳，难以满足企业用人需求。

2.2 智能技术赋能教育的创新路径

2.3.1 数据驱动的学情诊断体系

智能技术为教学评价提供新可能。通过多维度数据采集分析，构建学生能力图谱，及时发现学习困难。建立分级响应策略，根据诊断结果自动推送针对性学习资源和补救措施，实现精准教学干预。

突破传统教学结构限制，将课程解构为独立单元，根据学生掌握情况动态组合学习路径。根据学生水平调整教学内容难度，确保不同层次学生都能获得适宜的学习挑战，提高学习效率。

2.3.3 智能化教学资源重构

整合行业最新动态，开发融合多学科知识的实战案例，提升学生综合应用能力。构建高度仿真实训环境，让学生在接近真实的情境中锻炼职业判断和决策能力，缩短理论与实践的距离。

2.3.4 教学共同体协同创新

智能技术推动师生角色转变。教师从知识传授者转变为学习设计者和引导者，更注重培养学生综合能力。学生在智能工具支持下，增强自主学习和合作探究能力，为终身学习奠定基础。

3 基于AI 的会计学大规模化因材施教模式构建

3.1 智能教育平台架构设计

我们打造的智能教育平台采用前沿多模态 AI 融合架构，整合自然语言处理等关键技术，赋予平台强大智能交互决策功能。借助动态风险识别模型模拟会计问题情境，为学生营造真实学习感受。其功能模块分模型层、能力层、应用层，模型层提供技术保障，能力层支持教学场景智能化管理，应用层为学生和教师提供个性化智能体应用服务。

3.2 个性化学习路径规划机制

为实现个性化学习，本研究依托大数据分析构建完备学习数据分析系统，实时采集学生多维度学习行为数据，精准绘制会计能力热力图。基于此，系统智能动态调整教学内容与难度，为学生定制适宜学习路径，如学生遇“合并财务报表”难题时推送基础案例与解析。同时构建全流程智能教学生态，各环节有智能系统精准支持与动态优化。

3.3 动态教学资源调配系统

系统应对各类会计问题时，能凭借智能匹配机制迅速筛选合适 AI 模型解答。集成多元 AI 引擎，通过多智能体协作综合解答复杂问题，提供全面学习支持。为提升资源利用效率，智能调用不同 AI 工具合理分配与协调教学任务，确保教学资源优化配置。

3.4 教育元宇宙与游戏化学习融合

本研究构建基于教育元宇宙的 AI 驱动虚拟仿真教学场景，学生可在游戏化机制中将抽象会计准则转化为商业决策，增强学习趣味性与实用性。采用“角色扮演 - 企业成长 - 数据驱动”三维一体设计模式，让学生了解企业财务运作全流程。还利用前沿技术提供形象逼真的咨询服务，实现 24 小时在线答疑，激发学生学习兴趣。

3.4.1 教育元宇宙模式在会计学专业的实践应用与案例分析（1）中枢多模态融合架构-技术支持

核心技术聚焦于构建AI驱动的教育元宇宙。其智能决策中枢采用多模态融合架构，集成动作意图识别、神经语言编程（NLP+）及跨模态迁移学习模块，并创新性开发语法感知Transformer引擎，实现非结构化指令解析速度提升3倍。混合现实（MR）交互系统通过光场重建算法达成亚毫米级空间定位精度，结合触觉手套、眼动追踪等多通道反馈支持沉浸式交互。针对小样本实时环境理解，采用分层式NeRF动态建模技术（静态基模预训练+动态增量层实时更新）、多模态蒸馏网络（如EVA-02向MobileViT的知识蒸馏），并通过FPGA+NPU硬件协同优化降低40%功耗。动作识别领域依托双列3D-CNN时空特征提取架构和动态注意力掩码筛选技术（DVS+SNN捕捉场景变化像素），学科游戏化引擎则生成虚拟任务场景（如酒店应急事件模拟），实现案例动态生成与团队协作学习。

（2）典型应用场景深度剖析

学生扮演采购专员或者车间主管，通过动态业务对话完成成本核算任务（如批量采购谈判触发作业成本法选择，系统实时生成材料差异报告）；同步接入全生命周期虚拟企业，其从初创到IPO 的完整财务轨迹动态匹配教学进度（初期聚焦存货计价，扩张期引入合并报表），向学生开放全部经营数据引擎（可穿透查询单笔订单的成本结构）。平台基于实时操作数据构建会计能力热力图（如检测到83%学生低估产能闲置成本），自动调整实训难度（新增供应链中断压力测试），使个性化学习方案精准落地。这种“角色扮演-企业成长-数据驱动”三维一体的游戏化设计，将抽象准则转化为可感知的商业决策（如折旧政策变更影响融资条款），显著提升学生参与度。

4 结语

总而言之，在AI 的基础上进行因材施教的构建上还仍然有很远的路要去走。但可以利用AI 构建起因材施教，赋能同学们更好的掌握知识，也更加匹配当代的智能教育。

参考文献

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[2]乔琳.人工智能赋能高校会计学教学研究[J].科教文汇，2025，（12）：129-132.DOI：10.16871/j.cnki.kjwh.2025.12.

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[3]王诺.生成式人工智能时代的教育变革与教师信息素养提升[J].科教文汇，2025，（16）：7-11.DOI：10.16871/j.cnki.kjwh.2025.16.002.

项目来源：2025 年大学生创新创业训练计划项目《智能会计教育：基于AI 的大规模因材施教模式创新与产业化路径探索》（项目编号：202514037060），国家级立项

通讯作者：陈语宣（1994），女，汉族，重庆人讲师/专职教师，研究方向：智能财会审。