高校會計專業大數據課程建設探討

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[摘要]根據課程論原理，課程設計需要關注四個基本要素：課程目標、課程內容、學習活動以及學習評價。文章明確了高校會計專業大數據課程的核心要素及其內涵，建立了高校會計專業大數據課程框架，并提出將微軟PowerBI數據分析工具引入高校會計專業大數據課程教學，對高校會計專業開展大數據課程具有借鑒意義。

[關鍵詞]課程論；大數據；管理會計；PowerBI

1面向核心素養的課程目標設計

一是高校會計專業大數據課程是以業財融合為核心。業財融合是指財務與業務活動的有機融合。二是高校會計專業大數據課程需要跨學科的知識與技術為基礎。三是高校會計專業大數據課程的設計有三大側重點：培養學生分析解決問題能力、團隊協作能力以及實踐創新能力。分析解決問題能力是指學生能從企業大數據中發現和分析出有價值的信息，并提供決策依據；團隊協作能力是指學生與他人協作、溝通與分享的能力；實踐創新能力是指學生通過動手實踐，發揮其創新思維以及創造性的見解等。

2基于主題的課程內容設計

課程內容是課程設計的核心要素。高校會計專業大數據課程作為一門整合課程，在內容和形式上應表現出多元性特征，其內容設計的核心就是主題的設計。首先，一個好的大數據課程主題需要遵循以下原則。一是目的性和相關性。二是充足的時間安排。三是互動性。四是復雜性。五是分享性。其次，主題的選擇應當基于企業真實經濟活動選取主題內容。值得注意的是，在大數據課程主題的選擇上必須立足于本專業的實際情況以及學生的現實狀況，切勿盲目追求“高大上”的主題設計，超越了學生的認知水平，避免出現學生負擔過重的現象。

3基于PBL的課程學習活動設計

大數據課程可采用項目式學習（ProjectBasedLearning,PBL）的學習模式。該學習模式以學生為中心，在學習過程中，學生會積極參與知識和信息的獲取、共同討論方案的規劃、分析并解決問題以及評價與反思。針對高校會計專業大數據課程，項目式學習的具體環節及其活動設計如下：一是提出問題。教師選擇和確定大數據課程分析的主題。二是規劃方案。在規劃方案環節，教師可以根據學生的興趣、創意、能力以及個性特征等方面為學生團隊組建和主題選擇進行適當區分，鼓勵學生在團隊中運用頭腦風暴法激發群體智慧，提出創造性的數據分析視角以及個性化的思路。三是解決問題。大數據分析最終需要利用計算機技術來實現，這也是一直擺在會計專業等管理學科開展大數據課程建設的一大難題。大數據課程的開設需要的是跨學科的專業知識及其應用，而不是結構化的計算機學科知識。隨著大數據技術的深入發展，不少大學習資源進行自主學習。四是評價與反思。評價與反思階段主要包括成果展示、項目評價、總結反思等環節。在成果展示環節，教師組織各團隊進行主題數據的匯報展示，學生則通過分享其數據分析作品獲得他人的反饋，然后進一步完善作品。

4多元化的課程學習評價設計

4.1多元化的評價主體

在大數據課程的學習評價中，評價主體不止局限于課程教師，還包括學生自評及學生互評等。

4.2多維度的評價內容

從會計專業大數據課程的目標以及側重點來看，其評價內容至少包含以下三個方面：一是問題分析解決能力，即考察學生在大數據課程學習過程中運用相關知識解決真實問題的能力，包括學生的大數據思維、跨學科知識的綜合運用以及為解決方案的提出；二是團隊協作能力，即重點考察學生在大數據分析過程中與團隊成員之間以及他人的人際溝通與協調能力；三是實踐創新能力，主要通過學生提出創造性的數據分析視角以及個性化的思路。

4.3多樣化的評價工具與方法

由于大數據課程目標的多元性以及大數據分析的復雜性，我們建議對大數據課程的學習評價采用過程性評價與總結性評價相結合，綜合運用多種方法，例如觀察記錄、匯報展示、論文寫作、量規評價等方式。在課程評價過程中，教師應根據課程主題以及課程運行情況來確定適合的評價工具。

5結語

高校會計專業大數據課程設計是國家實施大數據戰略的重要組成部分，也是促進傳統會計轉型升級的重要推動力。本文基于課程論視角，闡述了大數據課程設計的四個核心要素，包括課程目標設計、內容結構設計、學習活動設計以及評價設計。從研究視角看，本研究明確了高校會計專業大數據課程的核心要素及其內涵，建立了高校會計專業大數據課程框架，提出了將微軟PowerBI大數據分析工具引入會計專業大數據課程內容，為高校會計專業開展大數據教育提供了一些借鑒。

【參考文獻】

[1]秦榮生.大數據、云計算技術對審計的影響研究[J].審計研究，2014（6）：23-28.

[2]郭順民，齊振.“互聯網+稅務”推動稅收治理現代化的路徑選擇[J].稅務研究，2016（12）：111-114.

作者：龔玲 劉衛 單位：重慶財經職業學院