高职院校作为培养技术技能人才的重要基地，必须紧密围绕新质生产力的需要进行专业建设，以提高人才培养质量，为经济社会发展提供有力的人才支撑。本文通过深入分析当前财税大数据应用专业在人才培养模式、课程体系、师资队伍、实践教学等方面存在的问题，结合新质生产力对财税行业岗位需求及人才能力的新要求，提出优化策略，以提高财税大数据应用专业建设水平，为新质生产力高质量发展提供优质人才支撑。

新质生产力 高职院校 财税大数据应用 专业建设

一、新质生产力的内涵与特征

（一）新质生产力的内涵

新质生产力，是由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生的当代先进生产力，是推动经济社会高质量发展的内在要求和着力点，具有高科技、高效能、高质量特征。它以劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合的质变为基本内涵，以全要素生产率提升为核心标志。新质生产力的“新”表现为新要素、新技术、新产业。新质生产力的“质”表现为高质量、高效益。

（二）新质生产力的基本特征

1、科技创新是新质生产力的核心驱动力

科技创新是新质生产力发展的核心引擎。如人工智能、大数据、云计算、生物技术、新能源技术等，这些技术的应用能够推动生产过程的自动化、智能化，提高生产的精准度和效率。

2、新型生产要素是新质生产力的重要支撑

除了传统的劳动力、土地、资本等生产要素外，数据、数字技术、绿色能源等新型生产要素成为新质生产力的重要支撑。数据作为关键生产要素，能够通过对海量信息的分析和挖掘，为生产决策提供精准依据，实现资源的优化配置。数字技术则为生产过程的数字化转型提供了可能，促进了产业间的融合发展。

3、先进生产模式是新质生产力的关键载体

新质生产力的发展需要先进的生产模式作为载体。智能化生产模式通过将物联网、大数据、人工智能等技术融入生产环节，实现生产过程的实时监控、智能调度和精准管理。

4、高素质人才是新质生产力的根本保障

新质生产力以科技创新为核心，对人才的知识结构、创新能力和实践能力提出了更高的要求。既需要掌握前沿科技知识的研发人才，也需要具备跨学科思维和综合应用能力的复合型人才，还需要能够熟练操作先进设备的技能型人才。

5、制度创新是新质生产力的重要支撑

制度创新为新质生产力的发展提供了良好的环境和保障。合理的制度安排能够激发市场主体的创新活力，促进生产要素的自由流动和优化配置。

二、高职院校专业建设与新质生产力发展的内在逻辑

高职院校专业建设与新质生产力发展之间相互塑造、协同进化，高职院校专业建设通过人才供给、技术服务、产教融合推动新质生产力的发展，而新质生产力的技术变革与产业升级又反向驱动高职院校专业建设迭代。

1、高职院校专业建设是推动新质生产力发展的重要力量

高职院校专业建设作为职业教育与产业经济的链接桥梁，是推动新质生产力发展的重要力量。高职院校专业建设不仅能为新质生产力发展提供人才供给和技术转化，更通过深度融合教育链、人才链与产业链，为新质生产力的培育提供系统性支撑。

2、新质生产力的发展对高职院校专业建设提出了全新的要求

新质生产力的发展依托于高技能人才。高职院校作为高素质技术技能人才的培养主阵地，其专业建设需围绕“新质人才”培养目标，将相关知识、能力、素质列入人才培养方案，并根据行业发展动态更新。通过优化课程体系和教学内容，强化数智赋能，运用数字技术搭建实训平台，培养学生在数智环境中解决实际问题的能力。因此，新质生产力的发展对高职院校专业建设在专业设置、课程体系、产教融合、教师队伍、考核评价等方面提出了全新要求。

三、服务新质生产力发展高职院校专业建设的现实困境— 以财税大数据应用专业为例

根据中国教育在线·高考的数据显示，全国有111 所院校开设财税大数据应用专业，为了更好了解当前高职院校财税大数据应用专业建设的真实情况，我们从专业定位与人才培养目标、课程体系与教学内容、师资队伍能力建设、实践教学与校企合作深度、教学资源与保障五个设计调研问卷，以专业教师、专业负责人、教学管理人员、实训指导老师为主要调研对象，展开问卷调研。调研结果分析如下：

1、专业定位：与产业需求方向趋同但深度不足（1）专业定位与产业需求基本匹配但需优化

仅有 20.69% 受访者认为专业定位与区域产业需求高度匹配， 62.07% 认为基本匹配但需要随新技术发展更新调整，13.79% 认为匹配度一般。从整体数据来看，专业定位方向还是基本符合产业需求，但需要进一步结合新质生产力发展进行动态优化。

（2）培养目标需向技术化、智能化调整

数据处理与分析能力（ 89.66% ）、智能财税工具操作能力（ 82.76% ）、AI 驱动的税务风险预警能力（ 82.76% ）成为最需强化的培养目标，标志着人才标准向“技术 .+ 专业 + 智能”复合型转变。

2、课程体系建设：技术融合不足，前沿内容缺失（1）“财税 ⁺ 大数据”融合存在明显不足

技术工具与财税场景结合不紧密（ 79.31% ）、缺乏人工智能在财税中的应用教学（ 65.52% ）、大数据工具教学深度不够（ 62.07% ）是主要问题，反映出课程内容与行业技术发展存在脱节。

（2）服务新质生产力的课程需求突出

人工智能财税应用课程（ 65.52% ）、数据分析与挖掘实战课程（ 55.17% ）、特定行业财税风险防控课程（ 44.83% ）成为最需加强或增设的内容，凸显出课程体系需向智能化、实战化、行业化方向调整。

3、师资队伍：双领域能力不足，转型动力待激发

（1）“双领域”背景师资匮乏

同时具备“财税 + 大数据”双领域系统学习或实践背景的教师仅占 17.24% ，超过半数（ 68.97% ）教师一般只具备扎实的财税专业背景， 13.79% 教师只有单一的大数据专业背景。同时， 44.83% 的教师认为团队中掌握新技术的教师比例不足，31.03% 反映多数教师仍局限于传统财税知识，说明师资队伍在跨学科融合方面存在明显短板。

（2）转型阻力显著

教师转型面临三大核心矛盾：实操能力弱（ 75.86% 认为大数据技术实操薄弱）；实践机会少（ 68.97% 缺乏企业实践）；激励机制缺失（ 65.52% 转型动力不足）。同时，教学任务繁重进而大量占用挤压教师学习新技术的时间，学校提供的支持中，技术培训和企业实践提供支持也非常有限。

4、实践条件：资源投入不足，校企合作浅层化

（1）教学设施支撑不足

仅 6.9% 的受访者认为教学设施完全能支撑学生技能提升，41.38% 认为基本能支撑但需更新， 37.93% 认为部分支撑不足，13.79% 认为与企业应用差距较大，软硬件和数据资源成为短板。

（2）校企合作深度不够

68.97% 的校企合作还只是“企业提供实习岗位、参与调研”的层面，仅 6.9% 实现共建课程、共享数据等深度合作。校企合作的主要障碍在于企业参与积极性不高（ 75.86% ）、合作模式单一（ 82.76% ）、缺乏稳定机制（ 72.41% ）。

四、服务新质生产力的财税大数据应用专业建设策略

（一）优化专业设置，对接新质生产力需求

1、构建人才供需预测模型

财税大数据应用专业要加强与政府部门、行业协会、财税服务企业的合作，整合教育、人社、税务、科技等多部门数据，从不同的维度对专业发展状况与行业人才需求进行分析，利用人工智能和大数据工具，广泛开展产业发展调研和人才需求分析，构建AI 驱动的 “财税大数据应用专业人才供需” 预测模型，精准掌握财税大数据应用人才的需求数量、技能要求变化，为专业方向调整提供数据支撑。

2、设置差异化专业方向

财税大数据应用专业以财税专业理论知识为基础，深度融合人工智能、大数据等前沿技术，培养掌握智能财税工具应用能力、精通税收政策法规、具备业财税一体化管理思维的新时代高素质技能性财税人才。为了保证学生就业能够找到精准对口的岗位，需要根据行业需求细分职业发展方向，实现专业的差异化发展。

（二）重构课程体系，融入新质生产力要素

1、模块化课程设计

按基础模块、核心模块、特色模块设计课程体系，构建“财税理论 + 数字技术 + 行业认知”的三元知识结构。基础模块主要包括财税基础知识和大数据工具基础应用。核心模块要融入新质技术应用，主要是大数据技术在财税领域的实际应用。特色模块主要是结合区域产业特色，打破学科壁垒，促进财税专业知识与大数据技术、信息技术等学科的深度融合。

2、动态更新与跨学科融合协同推进

根据行业发展趋势和岗位需求结构变化动态更新课程体系，将大数据、人工智能、区块链等新技术以及行业的最新标准融入课程内容，着力培养掌握税务、财务、信息技术和数据分析等方面知识的复合型人才，培养学生的跨领域知识融通能力。

（三）加强师资队伍建设，提升教师新质生产力素养

1、引进行业技术骨干

积极引进具有行业背景与新技术专长的高层次人才，充实师资队伍。制定优惠政策，吸引财税领域的专家、大数据技术人才、企业高级管理人员等加入教师队伍，担任专业课程教学与实践指导工作。邀请企业一线的技术骨干、业务精英担任兼职教师，定期到学校开展讲座、指导学生实习实训，将企业的最新技术与实践经验传授给学生，实现学校教育与企业需求的无缝对接。

2、实施教师能力提升计划

面对数字技术的快速迭代发展，财税大数据应用专业要紧跟时代潮流，贯彻落实习近平总书记关于健全中国特色教师教育体系重要指示精神，积极参与教师能力提升工程，提升数字化意识、数字社会责任以及专业发展的深层次数字素养。主动应用互联网、大数据、虚拟现实、人工智能等现代信息技术，探索跨学科教学、智能化教育等教育教学新模式，充分利用人工智能等前沿技术成果，提升教育教学创新能力。

（四）深化校企合作，共建新质生产力实践教学平台

1、产业学院从“有”到“优”

产业学院要实现从“有”到“优”，从“挂牌式合作”向“深度产教融合”的跃升，必须要抓住两个关键要素——校企合作机制与人才培养体系。一是要对办学主体的作用和利益进行全面解构，厘清利益结构，实现校企双赢。二是人才培养要主动对接区域重点产业集群，紧贴新质生产力发展需要，以企业需求为导向，坚持“产业引领、专业对接、课程衔接”的思路，优化人才培养体系。

2、构建数字化实践教学体系

随着人工智能、大数据、虚拟现实等前沿技术的持续迭代与深度融合，财税大数据应用专业实践教学体系要打破传统财税实训室的时空边界，依托虚拟现实（VR）、增强现实（AR）技术，重塑教师、学生、学习环境、学习资源等教育场景要素，打造“虚实融合”数字化实践教学体系。

（五）创新评价体系，强化新质生产力导向

1、建立“三维度”评价指标体系，聚焦新质生产力

技术应用维度重点评价学生对财税大数据领域核心技术与工具的应用能力，能否将技术工具与真实财税业务场景结合，能否运用技术解决财税领域复杂、疑难问题，能否主动探索财税领域新兴技术工具的应用以及跨领域技术融合应用探索。

实践创新维度重点评价学生在财税大数据实践中，是否具备支撑新质生产力发展的关键实操能力，是否能够紧跟财税领域新质生产力发展趋势，快速响应产业动态需求，实践成果能否实现生产力的价值突破。

岗位适配维度重点评价财税大数据应用专业人才培养规格是否契合市场需求的，人才质量的考核方式能否真实反映学生岗位适配能力，考核结果是否能为人才培养优化提供方向。

2、推行“过程性 ⋅⁺ 动态化”评价机制，衔接产业需求

在能力发展的视角下，财税大数据应用专业应紧扣行业实际场景与岗位能力标准，根据教学目标和课程特点，细化不同阶段、不同学习任务的评价指标，通过课堂互动记录、项目式学习报告、小组合作表现等动态数据，借助大数据分析技术，多视角评价学生的学习态度、参与程度、知识掌握过程、能力发展状况，为个性化教学提供依据。

通过与企业、行业协会等进行合作，收集企业对财税大数据应用专业人才的反馈，以动态需求为锚点，实时跟踪技术发展趋势和岗位能力变化，将毕业生就业对口率、薪酬变化幅度、岗位适配度、创新能力等作为核心指标，建立“评价反馈——迭代”的动态调整机制。

参考文献

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［2］宋田田，沈琳. 职业教育赋能新质生产力的现实阻碍与优化路径［J］.教育与职业，2024（12）.

3］陆宇正. 中国式职业教育现代化的逻辑理路、发展图景与实践路径［J］.职业技术教育，2023（34）.

4］郑蓓，阮红芳. 新质生产力赋能职业教育高质量发展的逻辑理路与实践模式［J］.中国职业技术教育，2024（12）.

项目编号：2024A03，课题组成员：汤玉梅、宋燕、文丹、丁婷玉、彭晖、胡蝶