基于ISD的“互聯網+會計”MPAcc課程教學設計
——以重慶理工大學為例

程 平（博士生導師），紀 薇

一、引言

隨著互聯網、物聯網、云計算等科學技術的迅猛發展，全球數據信息爆炸式增長，信息社會早已進入大數據時代。2015年國務院印發《促進大數據發展行動綱要》，指出信息科技與市場經濟的融合引發數據猛增，數據已成為國家基礎性戰略資源，并指出將大數據與各個行業結合以促進行業發展的工作刻不容緩。大數據正飛速改變著企業的運作和管理模式，會計行業亟待轉變，因此應不斷推動會計信息化的改革以保障在大數據時代下會計信息的可靠性。財務決策一直是企業發展的關鍵，在競爭愈發激烈的市場經濟下，企業如何在大數據時代做出高效準確的財務決策已經成為企業博弈中的關鍵一步。當前，大數據以數據多、處理速度快、類型多樣、潛在商業價值大等優勢成為企業信息資源，為企業核心競爭力的構建提供了重要基礎，飛速引領著企業財務、銷售決策等管理決策的變革。作為國家科技創新的推動者，MPAcc培養院校理應將大數據與財務處理相結合，將各種數據資源的整合、挖掘與分析作為財務教學的重心，從而推出大數據與財務決策的相關教學設計。

近年來，有關大數據與企業財務決策融合已成為會計實務界與教育界的熱門話題?？旅?、王潤統[1]為驗證大數據對企業投資決策的支撐，從數據的存儲、分析和挖掘等方面對財務信息的建設進行了理論分析。在大數據對財務決策的應用中，湯谷良、張守文[2]探討了大數據背景下財務決策信息去邊界化、投資決策標準改變等財務管理面臨的挑戰與變革，強調了大數據對于財務決策的重要性。孟巖等[3]就大數據時代管理會計的發展，分析并預測了管理會計的發展趨勢，深入闡述了管理會計服務職能將由戰術層向戰略層延展，數據處理技術將由傳統技術變革為大數據技術。在會計教育方面，趙彩霞等[4]在大數據時代的背景下對會計信息管理專業人才培養進行了具體分析，并對會計信息管理人才就業崗位工作任務和能力要求進行了充分調研，最終確定了以數據分析引領財務決策信息化為目標的培養方案。

現有研究多在論述大數據與財務決策結合的重要性，教育界少有的相關主題文章也局限于會計本科專業信息化能力培養方案，并未涉及MPAcc研究生方向的具體課程教學設計。MPAcc培養院校作為財務變革的重要參與者，非常有必要建立一個教學模型以開展具體的課程教學設計。ISD（Instructional System Design）便是一種以傳播理論、學習理論與教學理論為基礎，再運用系統觀思維整合分析教學需求得出最佳方案的教學設計模型。鑒于此，本文以重慶理工大學MPAcc教育為例，在會計信息化教育的核心課程“大數據與財務決策”中引入ISD模型，從人才培養方向、教學內容、教學方法與教學保障等方面提出策略，實現最終的系統性教學設計。

二、“互聯網+會計”下“大數據與財務決策”MPAcc課程建設的背景

“互聯網+會計”是將互聯網的創新成果與會計進行跨界融合，以不斷創新為驅動，形成更廣泛的以互聯網為基礎設施和創新要素的新時代會計，從而實現會計行業的結構重塑。大數據技術作為互聯網的創新成果，實現了對大量、多樣、快速且價值量密度低數據的采集、存儲、分析與預測。財務決策中的預算決策、投資決策、成本決策以及定價決策等都需要企業內外部大量結構化、半結構化以及非結構化的財務與非財務數據，在抽取、轉換、加載這些數據之后，通過大數據技術和手段分析數據之間的關聯關系并挖掘出數據背后蘊含的巨大價值，為實現企業科學合理的財務決策提供支撐。

MPAcc培養院校不僅是大數據財務的參與者，也是大數據財務發展的推動者，“互聯網+會計”MPAcc深化教育改革背景下，設立“大數據與財務決策”課程有利于學生適應大數據時代財務的決策主體由“精英式”到“大眾式”，決策方式由“業務驅動”到“數據驅動”，決策過程由“被動式”到“預判式”的轉變。重慶理工大學順應時代發展趨勢開展的“大數據與財務決策”課程就是MPAcc“互聯網+會計”培養模式的一大體現。

作為全國目前唯一的“互聯網+會計”MPAcc教育綜合改革研究與示范單位，重慶理工大學開設“大數據與財務決策”課程旨在培養能夠轉變傳統觀念、適應大數據時代并且將大數據技術應用于企業財務決策的管理型會計人員，使學生能夠具有“互聯網+會計”思維，提高學生的研究水平和綜合素質，有助于培養管理型會計人才，增強學生的核心競爭力。

三、基于ISD的“大數據與財務決策”MPAcc課程教學設計框架模型

財務決策作為企業管理的核心，與大數據的融合至關重要，如何落實大數據與財務決策課程教學成為“互聯網+會計”MPAcc教育人才培養教學體系建設中亟待解決的問題?！盎ヂ摼W+會計”MPAcc以培養應用型的復合人才為本，同時大數據也強調操作者的實際操作能力，兩者都需要經典有效的模型支撐其教學設計。ISD模型以傳播理論、學習理論與教學理論為基礎，將傳統的“以教為主”與“以學為主”整合為“雙主學習”，進一步推動學生對大數據與財務決策的理解，其后再運用系統觀思維對整個教學系統進行整合，實現分析、設計、開發、實施與評價的系統融合，力求最大化地提升教學成果。將經典的ISD模型運用于大數據與財務決策的課程，能系統地設計整個教學課程，可在滿足教學需求、把握課程方向的同時保證其有效運行，其合理框架豐富了“大數據與財務決策”課程的內涵，也便于MPAcc培養院校能夠系統地管理與控制課程。

吳娟等[5]對如何正確認識與有效實施ISD教學系統設計作了較深入的探討，分析了ISD教學模型的內涵、特征與實施步驟，并詳細闡釋了其傳播、學習與教學理論基礎構建教學系統的過程。穆桂斌等[6]通過對ISD教學設計模型在多個培訓中的教學成果進行實證調查，就模型具體內涵與創建流程進行深度剖析，得出ISD模型效果最大化的關鍵因素，強調了系統分析、設計、開發、實施與評價的重要性。綜合上述文獻，把握ISD模型的理論基礎并將系統性貫徹于“大數據與財務決策”這一課程的教學設計中，可有效提升教學成果。MPAcc課程教學設計者通過對大數據時代財務人員的需求進行分析，制定出相應的課程教學目標、教學方案及教學方式，并在每一個環節中都嵌入評價修改，以保障全面覆蓋“互聯網+MPAcc”的會計教學內容，使學生從理論教學到實踐操作都能夠掌握，最終實現整個教學設計的系統性。

基于以上的理解和分析，本文引入ISD教學設計模型如圖1所示。

圖1 基于ISD的“大數據與財務決策”課程教學設計框架模型

本文建立了基于ISD的“大數據與財務決策”課程教學設計模型，從教學問題分析、教學目標確立、教學方案開發、教學過程實施以及評價與反饋等方面進行課程教學設計。

（一）教學問題分析

教學問題分析是整個課程設計的首要環節，基于ISD模型的系統性特性，做好問題分析才能制定合理的目標，并以目標為導向實現整個教學模式的設計。根據教學中的不同問題進行差別化分析，進而保障教學目標的確立、教學方案的制定與教學方式的選擇?；贗SD的“大數據與財務決策”課程設計的教學問題分析主要包括教學需求分析、教學對象分析與教學內容分析三個方面。

1.教學需求分析。教學需求以學校需要培養的能力為導向，即市場需要的人才能力。大數據時代下企業的經營數據信息巨幅增長，企業決策無法再單純地依賴企業內部信息與管理者經驗進行判斷，財務決策者對數據的獲取、處理、分析和應用將在很大程度上影響財務決策的有效性與準確性。當前，企業財務人員需要摒棄孤立工作的概念，將大數據融入財務決策之中，結合大數據進行總結、分析、預測進而準確決策，這就要求MPAcc培養院校在培養新型會計人才相關能力時必須重視學員的數據分析處理能力，從理論與實踐兩個方面進行課程教學，使學生熟練掌握從大量數據中提取有效信息的能力。

2.教學對象分析。教學對象分析主要根據學生的會計基礎知識、數據處理能力、學習風格和興趣等方面的信息，設計出具有針對性的教學內容。由于當前本科會計培養仍具有傳統會計培養模式的局限性，大部分新進會計研究生并未接觸過大數據相關課程，甚至還存在部分跨專業的同學對大數據以及財務課程知識的雙缺失。針對以上種種，在課程開設之前應針對學生基礎能力與MPAcc培養體系中相關課程進行分析，根據大多數學生的實際能力制定課程教學方案。

3.教學內容分析。教學內容的分析需要參考教學需求與教學對象分析結果，就社會環境需求與學生普遍能力確定合理的教學內容。教學內容需循序漸進式地由大數據基礎理論到財務決策支持系統，再到大數據與財務決策的融合三個階段，通過如案例講解、翻轉課堂及自主操作等多種方式，使零基礎學生在了解大數據概念后能夠對數據進行存儲、分析、挖掘，充分激發其學習興趣從而實現教學目標。

（二）教學目標確立

結合上述分析，針對當前教學實際，重慶理工大學“大數據與財務決策”課程以培養能夠轉變傳統觀念、適應當前大數據時代，掌握大數據相關技術并將其應用于企業財務決策的管理型會計人才為總體教學目標。

以總體教學目標為導向的同時，該課程對學生能力的培養又設定了階段性目標：首先，要求學生了解大數據技術的基本理論、掌握數據挖掘基本算法并運用于大數據分析平臺，能夠獨立地進行基礎的數據分析；其次，要理解企業財務決策支持系統結構、流程以及其開發方法；最后，能夠綜合運用大數據技術與財務決策，并做出企業最優決策。

（三）教學方案開發

為順利達成目標，在教學方案開發環節，結合ISD模型的系統性特征，針對前期對教學問題的分析結果，重慶理工大學MPAcc開設了三個專題，系統性地講授大數據基礎專題、財務決策支持系統專題以及綜合運用案例專題，力求在有效的時間內從理論、操作與模擬三方面最高成效地引導學生了解、掌握并運用大數據下的財務決策。

1.大數據基礎專題。首先，基于大部分學生缺乏大數據相關知識，應向學生傳授與大數據相關的基礎理論知識，就大數據的起源、當前行業應用以及未來的發展趨勢做出介紹，使學生了解大數據的概念與價值，深刻理解在大數據時代下財務會計與大數據技術結合勢在必行。其次，向學生傳授相關算法的概念與運用?，F今存有大量數據挖掘的算法，作為應用型會計人才，不要求盡數深度掌握，理解并能夠運用如支持向量機SVM、樸素貝葉斯NB以及決策樹等算法即可。最后，簡單介紹DW數據倉庫、OLAP線上分析處理、DSS決策支持系統等能幫助決策者快速有效地從大量資料中分析出有價值信息的相關技術概念，對于Hadoop、Spark等主流計算引擎平臺，就其功能、使用范圍做出簡單介紹，使學生能夠基本理解大數據基礎知識進而奠定其從海量數據中獲取信息的基礎。

2.財務決策支持系統專題。掌握大數據基礎與大數據發展趨勢等一系列基礎知識后，需要結合大數據與財務決策使學生了解大數據支撐財務決策的基本流程，理解財務決策體系結構、系統流程以及財務決策支持系統的開發方法與開發工具。為促進學生的理解，此專題需借助大數據智能財務研究室進行教學，保證每位同學擁有可操作的系統，能夠在老師的講解下自行動手操作。教學時間安排以學生操作為主，教師利用三分之一的時間對財務決策系統的操作方法進行講解，剩余三分之二的時間安排學生自行在實驗室大數據財務決策系統中操作，就無法解決的問題及時反饋與解決。

教師應向學生介紹財務決策支持系統（FDSS）的概念，就其能夠處理的預算籌資決策、投資決策、分配決策、銷售決策、生產決策、定價決策、成本控制決策、利潤分配決策等一系列流程簡要講解后利用系統進行操作演示，通過互聯網、物聯網等多種渠道獲取企業、稅務部門、財政部門、工商部門、會計師事務所以及金融單位等決策相關者的財務共享信息。而當大量繁雜的數據被收集起來之后，如何將有用的數據篩選出來并確立它們之間的關聯關系是數據清理的重要工作。此時，教師憑借大數據技術，利用Hadoop技術完成對現有海量數據的規范化處理，最后通過數據可視化、文本分析等技術預測分析數據助力企業財務決策。大數據時代的企業財務決策流程如圖2所示。

圖2 大數據支撐財務決策流程

3.綜合運用案例專題。為引導學生能夠在將來充分運用大數據進行財務決策，教師可選取某種財務決策進行操作講解，培養學生運用大數據進行財務決策的統籌性思維。例如以投資決策為主題作講解時，首先利用大數據技術和財務共享平臺各相關部門獲得的財務信息，針對企業內部數據進行分析，根據企業的歷史收入、利潤、費用相關數據得到投資需求并確立投資目標；其次，利用決策樹等分類型算法針對已提取的市場類情報、競爭對手情報、政策類情報的數據進行分析，得到當前市場整體情況并結合企業投資目標確立投資方向；然后，利用評估類算法針對投資風險相關概率分布、標準離差率、風險報酬率等相關指標進行分析，確立投資方案；最后，利用預測類算法結合市場信息得出投資報酬率、折現率、內含報酬率、獲利率等現金流量指標，算出企業各項評估數據，并對投資方案進行最終評估以保障其順利實施。

鑒于課程時間與教學資源的局限性，通常無法保障學生除課堂以外的時間能夠有效訓練，因此教師可通過布置課后實踐作業使學生在互聯網的相關商戰模擬平臺中以小組為單位進行大數據與財務決策的相關訓練。

（四）教學過程實施

ISD是以傳播理論、學習理論與教學理論為基礎，區別于“以學為主”與“以教為主”的教學方式，采用的是“雙主教學”模式。雙主教學是指在“有意義學習理論”“動機理論”“先行組織者”等理論指導下提出的以學生為主體、教師為主導相結合的新型教學實施方式。因此，該課程力求將教學過程從以教師為中心轉變為以學生為主體、教師為主導，使學生從被動學習轉變為主動學習，通過高效的教學工具、交互式的教學方法進行教學活動，不斷鼓勵學生積極參與，激發學生的興趣和學習自主性，使學生感知知識、領悟知識、運用知識。

教學方式實施方面，學?？筛鶕嶋H情況開設課程，具體包括理論講解、翻轉課堂、案例教學、模擬訓練等“理論+實踐”的方式。由于大數據技術并非單一的理論性知識，教學過程中教師可采用翻轉課堂的方式落實操作性學習。例如在算法學習中，提前將學生分為若干組，并為每一組布置相應的算法任務，學生課前自行研究不同算法的函數、作用以及在財務分析中的應用，課中利用PPT以案例的方式進行集中展示，課程結束后由老師針對學生成果展示進行總結性評價分析。除了基本的大數據基礎理論教學、大數據財務決策特色案例展示與模擬訓練，高校還可利用自身資源聯系外部實習實訓基地，對學生的大數據財務決策能力進行針對性訓練。由于各個高校都有豐富的校內、校外教學資源，如何利用這些資源幫助學生更好地掌握知識是各MPAcc培養院校應該重點研究的問題。

（五）評價與反饋

課程的評價并非是一個獨立的部分，其自始至終都貫穿于每一階段之中。為保障評價的有效性，可采用教學者自我評價、教師團隊評價以及學生反饋評價等多元化評價方式，針對課程設計的合理性進行評價，以此確定教學活動是否有效，不斷改進教學內容，進而保障教學質量。

每項評價方式又包含了不同的評價指標，如教學者自我評價與教師團隊評價主要針對課程設計中教學分析的準確性、教學目標的合理性、教師教學內容的可行度等，而學生反饋評價主要以課程結束時學生的大數據財務能力為指標，如算法使用能力、使用數據的規范化能力以及在軟件系統中的模擬決策能力等，進而對傳授方式的接受度進行評價。每一環節都會上傳數據到評價系統，再由評價系統采取不同的評價方式對每個環節的問題進行反饋，進而根據評價進行修正，如此循環后再進行整體的總結性評估，以保障整體課程設計的有效運行。

四、小結

隨著“互聯網+”的不斷發展，順應時代潮流、掌握數據處理能力并能夠與管理會計相結合的大數據會計人才越發難能可貴?；贗SD模型的重慶理工大學“大數據與財務決策”課程主要根據大數據財務決策課程的優勢及難點，利用ISD模型保障每一教學過程的有效實施，以轉變傳統的財務決策模式，從多個方面提升財務決策的有效性，完成大數據與財務決策教學課程改革。重慶理工大學以培養掌握大數據技術的管理型會計人才為目標，力求能夠提升學生的綜合素質，推動我國未來會計行業的轉型發展趨勢。