數據分析在高校會計教學改革中的應用

張婧姝

摘要：大數據背景下，傳統教學經驗應與數據分析的手段有機融合，推動教育創新發展。通過數據科學類課程的開設，分析學生行為，培養教師的數據智慧，高校可以進一步完善教學改革體系。本文主要研究了信息科技高速發展的環境下，高校會計教學中教學模式、教學內容的改革。使用Python語言作為研究工具，簡要闡述了數據分析在高校會計教學改革中的應用。通過數據分析提取有用信息，高校能制定更科學的管理措施，達到因材施教，提升整體教學質量的目的。

關鍵詞： 數據分析; 教學改革; Python;會計; 大數據

一、引言

大數據和人工智能時代，數據正以巨大體量的數據集合噴涌式產生。數據形態從結構化到非結構化，呈現復雜性、多樣性且逐步形成網絡共享性。最早提出大數據時代概念的麥肯錫稱：“數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。”谷歌和亞馬遜最早利用數據挖掘和分析技術，對客戶實行定制化、精準化的營銷。數據分析已經成為當今各行各業人才不可或缺的技能。

而德勤財務機器人的出現，標志著重復規則化的會計工作已能夠被人工智能所取代。機器人執行任務的精確度遠高于人工，可以24/7不間斷工作。有行業專家預測，到2025年，會計核算類工作的基礎財務人員將面臨全面被淘汰的危機。高校作為財務會計人才的主要培養機構，肩負著培養高素質高適應性的財會人才的使命。然而現行的財會專業課程及人才培養模式已經不能滿足企業管理的需求。為了加強財會人才的培養，各高校財務會計學院應積極引入數據科學類的課程，培養交叉學科人才。使財會專業學生具備基本的收集和提取數據，查找數據趨勢，分析市場的能力。同時在教學改革和課程學習中，引入一些簡單的數據挖掘和數據分析的小技巧，分析學生的學習行為，培養學生高效的學習能力。

二、教學模式改革

（一）課程設置分析

1.課程設置問題

信息科技與市場經濟的融合引發數據量的爆炸性劇增并催生財務共享服務模式。財務共享服務依托信息技術搭建高效的會計信息系統，為企業提供規范化的會計核算和財務管理等服務，能為企業創造更高價值。這一模式很大程度上改變了財務信息的產生、傳遞、處理和分析方式，同時對傳統財務會計人才的培養模式形成了巨大的挑戰。

目前各高校財會類課程側重于理論的會計核算與會計準則的學習，實驗課程安排較少，學生普遍缺乏數據分析的思維。部分院校早期開設的手工記賬類獨立操作和系統配合實驗對學生的實質性幫助已逐步減退。而財務機器人的出現，云會計及財務共享概念的發展，要求未來的會計人才不僅有扎實的會計理論知識，還應具備建立系統模型、數據分析和設計實際系統的能力。各高校財務會計學院應在確保基礎理論課程實施的同時，開設數據科學和計算機相關的應用型課程。隨著信息技術的日新月異，財會類課程的設置需持續更新以適應時代的需求。

2.具體改革措施

現代會計的職能涵蓋會計核算、預測、控制、決策及評價等，會計類學科應緊密結合大數據時代的發展趨勢，融入大量數據分析的知識。高校在課程設置改革中，應向學生開設如何使用Hadoop等平臺的課程，如何運用SAS/SPSS/R至少一種數據挖掘工具，及目前較常用的功能強大的Python等腳本語言。將計算機學院的基礎課程融入到財務會計學院的課程中。同時教師在教學中，還需適當引入數據分析在財務中的綜合運用案例，譬如企業決策者對數據的獲取，處理及應用。讓學生掌握進行數據分析相關的基本知識，及前文提到的財務數據共享中心模式等知識的學習。同時，學生如果能熟練掌握Excel等分析工具和一至兩門編程語言，可在課后學習中嘗試加入更多的數據挖掘手段，獲取更多相關的信息。

（二）教學對象分析

傳統課堂依靠教師經驗，以較主觀的方式，對學生的學習情況及任務完成進度進行判斷。傳統教學中的數據采集主要依靠考勤、隨堂測試、課堂提問及課后答疑等方式。普遍存在的問題是數據僅具有評價績效的功能，作為學生平時成績加分或教師績效獎懲機制的一種評測工具，而非應用在提升教學中。

學校的數據庫每天都能記錄學生的大量交互信息、個人信息、系統數據等。這些數據可以被廣泛應用在教學改革中。在課堂教學中，如果教師們能夠學會運用數據，他們就可以了解學生的能力和不足，從而來改進教學計劃。教師可根據學生自主學習的行為，以及在各學院網絡教學平臺上的訪問記錄和完成作業情況，分析學生學習過程中遇到的問題。數據分析的理念和技術可以有效地監測學生的實時學習情況，讓教師更深入地了解學生的學習進度，把握學生對知識的理解程度，及時調整教學內容，做到精準教學。在數據挖掘過程中，除學校數據庫信息記錄和統計數據等顯性數據，學校軟實力中蘊含的隱性數據，同樣能夠發掘學生潛能，創造更多機會。各高校需建立數據分析團隊，通過挖掘和分析大量的數據，甄別有用信息，找準學生發展的關鍵問題所在。

三、教學內容改革

（一）數據分析手段的應用

課程改革是教學方式和學習方式的轉變，而教學內容的轉變要求教師持續不斷地學習以提高自身知識和技能水平。傳統教學課件的設計主要來自于教師對教材內容的提煉，同時以自身教學經驗引入補充內容，并通過添加圖片、動畫、視頻和案例分析的方式讓教學內容更加豐富有層次，從而提升學生的課堂學習效率。財務會計類的專業課程內容普遍較枯燥繁瑣，學生在學習過程中易產生畏難情緒。以ACCA專業方向班為例，國際統一考試共設置13門課程，平均一門課程的教材和練習冊內容在1000頁左右。由于ACCA機構對學員的英語應用能力及綜合分析能力要求很高，考試存在題量多，考季間隔時間較短等特點，任課教師需要在短時間內完成整門課程的教學任務。這對教師的統籌安排能力和學生的學習效率而言都是極大的挑戰。

如果教師能在教學內容中適當引入數據分析的手段，譬如利用計算機腳本語言進行文本詞頻統計分析，對真題中的案例進行詞云解析，編寫的課件會更簡潔直觀，更具邏輯性。以ACCA《高級業績管理》課程為例，通過數據分析的手段，可以提煉出多套真題中頻繁出現的單詞或詞組，并進行詞頻降序排序，減少學生對英語撰寫的專業知識的消極情緒，在課堂上就能準確擷取關鍵信息。本文選取ACCA《高級業績管理》2015-2018年9套真題作為研究對象，Python作為研究工具（版本為Python3.7.2）。經過多次編寫和運行Python程序，對文本去噪及歸一化處理，過程如下：剔除真題案例后附錄“appendix”字樣，去掉特殊符號、數字、介詞、連詞、物主代詞和部分常用副詞和動詞等，合并同一名詞的單數和復數形式（或動詞原型和第三人稱單數）。在程序中使用字典的鍵值對表達單詞和詞頻的關系，列出真題中詞頻最高的前30個單詞并編號（見表1）。

根據齊普夫定律（Zipf's Law）即“省力法則”和H.A.西蒙構造的概率模型可知，越高頻使用的單詞，被再次使用的可能性越大。因此，文本詞頻分析非常具有價值。此外，在編寫Python程序過程中，可以通過修改源代碼的參數取得不超過列表索引范圍的任意個數的詞頻序列。此類數據分析的方式易掌握且實用性強，學生可以通過查找文本中的高頻詞匯的方式，結合自身情況，定制自己的學習詞典。

（二）知識可視化

知識可視化是一個較新的研究領域，其實質是將知識中蘊含的大量信息通過直觀清晰的方式呈現出來，達到良好的知識傳播效果。在教學過程中運用可視化工具，使用簡潔而引人注目的方式呈現課程內容，可以使學生能夠很快明白其含義，并發現數據集中原本未意識到的規律和意義。

詞云，又稱文字云圖、字云等，是一種越來越普及的可視化技術，在教學課件制作中應用廣泛。學者Ramsden和Bate認為文字云圖有助于教師“很快得到調查分析的直觀反饋”。其生成方式簡單，可通過多種在線的工具和軟件免費制作。但有部分在線制作詞云的網站只支持一種語言的關鍵詞或背景圖形可選范圍窄，或需要手機賬號注冊等。

為了采用更穩定靈活的方式制作詞云，本文使用Python語言（Python 3.7.2）作為研究工具，選取2018年9月ACCA《高級業績管理》真題第一題的案例作為詞云制作的語料（去掉案例公司名稱）。通過Python生成的詞云可以看到，案例中出現頻次最高的單詞會以最顯眼的方式呈現在觀看者面前。如果希望制作各種顏色和形狀，以及英文和中文分詞的詞云，較常使用的Python第三方庫有wordcloud、matplotlib、scipy和jieba，分別為詞云、數據可視化、科學計算和中文分詞庫。

四、結語

數據挖掘和數據分析改變了人們對各行各業的認知，也使人們更易于認識到各種規律和趨勢。在大數據環境下，不論是數據分析工具在教學模式還是教學內容中的應用，都使更多的教育工作者意識到主觀經驗的判斷需要與客觀數據分析相依存，才能更好地推進教育的發展。

目前很多學科的教學工作，尤其以人文社科類學科為主，由于教師能力水平有限及學生對于數據科學的認知缺乏，課堂教學質量普遍不高，學生缺乏學習積極性。教師和學校都應進行不斷創新和完善，增強對于前沿知識的學習，做到通過主觀經驗與客觀標準相結合，在教學改革過程中，分析學生行為，發掘有用信息，摸索更科學的管理辦法。通過增加更多與實際工作關系密切的案例分析，使用可視化工具提高教學質量，并安排學生參與與數據分析有關的社會調查實踐、建立數據模型、設計方案等實用性較強的活動。同時學校數據分析團隊可以通過一套系統的數據分析方法，在學生數據庫管理中添加多種動態的實時數據，用數據分析推動教學改革與發展，幫助學校實現智慧管理。

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