大數據視閾下應用型本科審計人才培養模式改革與實踐研究

柳佳，張源晏，滕悅

［摘 要］隨著大數據時代的到來，傳統審計職能也逐漸轉型為依托數據中心的“數字審計”，這就需要審計人員在具備專業技能的基礎上掌握數據分析、處理以及數據庫管理等新興技術，同時市場對審計人員的應用型復合素養要求也在不斷提高。應用型本科高校承擔著培養高素質應用型人才的教育重任，需要結合大數據時代對審計人才的要求，盡快從審計課程更新、教學模式創新、師資團隊優化等方面構建全新的三位一體大數據應用型審計人才的培養模式體系，提高高校培養審計人才的質量，從而為社會輸出更多適應大數據時代發展的高素質應用型審計人才。

［關鍵詞］大數據；應用型本科；審計人才

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2023.16.027

［中圖分類號］G642［文獻標識碼］A［文章編號］1673-0194（2023）16-0085-03

1? ? ?大數據時代市場對審計人才職能素養的要求

1.1? ?樹立數據審計思維

傳統審計的數據依據往往局限于財務賬目和抽樣審計，數據獲取的來源十分受限，導致審計分析欠缺充分性和說服力，審計風險隨之增加。而大數據審計模式能夠直接突破抽樣局限，實現審計全覆蓋，借助大數據技術對所收集的數據進行風險識別、篩選與分析，大大增強了審計分析的效度與可信度。可以說，采集數據是大數據審計模式的關鍵所在。傳統審計由于受到時間、人力、資源不足的條件限制，采用的是審閱、詢問、函證以及實地跟蹤等方式來進行局部的審計分析，而這在大數據審計模式下將被顛覆［1］。因此，高校審計專業應當注重培養學生大數據審計思維，使其了解數據審計流程、分析邏輯與技術手段，從被動審計轉變為主動獲取，著重提升自己的數據關聯分析能力，以此來更靈活地學習如何應用大數據相關技術。同時，高校審計專業要加強學生風險管理意識的培養，讓學生不再只停留在財務收支分析層面，而是學會運用云計算、大數據分析等技術來對內外經營管理風險進行評估、分析，為組織提供更高價值的決策支持。

1.2? ?掌握大數據分析與處理能力

除了數據思維，大數據審計模式還要求審計人員提升大數據分析與處理能力，運用網絡爬蟲等搜集技術，將數據上傳到云端，然后再借助數據庫平臺對相關數據進行風險識別、篩選與分類整理，以此來支持審計人員對可靠數據建立聯系，使其更精準高效地分析出審計結論，為業財經營管理提供科學而合理的決策支持。但在大數據技術的支持下，審計人員面臨大量的結構化與非結構化數據，這給審計風險與價值分析增加了一定的難度，同時審計人員還需要著重關注數據的質量、風險成因、標準等，學會借助各類數據分析與處理工具來增強審計取證與分析的充分性和可靠性［2］。因此，應用型本科高校應當注重培養學生對各類大數據技術的應用能力與專業分析、處理能力，提高其風險應對與防范水平，充分發揮出大數據審計平臺的優勢。

1.3? ?提升復合職業素養

大數據審計模式取代了大量基礎的審計工作，精簡了繁復的審計流程，也隨之提高了對審計人員所需具備的復合職業素養的要求。首先是跨學科知識水平，數據交互與關聯性分析讓審計工作不再局限于對財務賬目的分析，還會涉及法律、金融、銷售、內部控制、風險管理等相關知識的整合分析，以此來提高審計分析的價值。因此，審計人員不僅需要具備扎實的財務專業知識和數據分析、處理技能，還需要掌握相關領域的知識，這樣才能勝任大數據審計的工作。其次，在大數據審計體系下，業財數據屏障被打破，審計覆蓋面拓寬，融入了扁平化、數據共享化的平臺，這就需要審計人員提高與各個部門、被審單位等之間的溝通協調能力，以此更好地推動審計工作順利開展［3］。同時，審計人員還應當具有創新思維、邏輯思維、職業道德以及應變能力，以此滿足新模式下審計工作對綜合素養的要求。

2? ? ?大數據視閾下應用型本科審計人才培養模式存在的問題

2.1? ?人才培養目標模糊，欠缺細化與落實

目前，很多應用型本科高校的人才培養目標還比較模糊、籠統，即培養復合型、具有創新意識的應用型人才，但是具體到復合素養、創新等方面的具體要求，卻沒有明確且清晰的標準。此外，很多應用型本科高校并沒有將審計人才培養目標與大數據相關技能和素養要求相關聯，沒有建立以大數據為導向的職業技術培養方案，因此難以指導教學活動的具體開展，且培養目標整體與課、教、評體系相脫節，欠缺細化與層層落實。

2.2? ?課程內容落后，課程結構不合理

由于大數據技術迭代更新快，大部分應用型本科高校審計專業還未來得及更新專業課程內容，依然圍繞基礎財會與審計知識來設立專業課程，沒有結合大數據技能與職業素養要求來補開相關課程，如數據庫基礎、Python基礎、智能審計基礎、大數據技術應用、大數據審計實訓等課程，與時代發展和市場人才需求嚴重脫節，這也是畢業生就業困難的主要原因之一。同時，部分應用型本科高校審計專業的課程結構設置不合理，具體體現為理論課比重大，實務課占比小；單一型課程開設較多，交叉型課程開設較少，特別是關于大數據技術應用的實訓課程，以及結合大數據技術、法律、稅務、經營、金融等的交叉型課程較少，導致學生的大數據審計應用能力和綜合知識水平難以得到有效提升［4］。

2.3? ?教學模式單一，實踐性不足

部分應用型本科高校還未融合多元化、綜合化的教學模式，如線上線下教學模式、崗課賽證融合模式、實訓與和創新創業等相融合的教學模式，還停留在以單一講授、單機操練、形式主義實習等層面，探究式、情景式、啟發式、虛擬仿真實訓等教學方法欠缺，導致教學效果大打折扣，學生自主探究與應用型能力無法得到顯著提升。此外，學校也沒有圍繞大數據審計相關綜合素養的培養要求組織開展仿真實訓、崗位實習、比賽活動、1+X證書融合教學，致使學生不夠重視大數據技能與綜合素養的提升，參與相關大數據審計技能的各項比賽、崗位實習、證書考級的積極性不高。并且，審計專業教學考評機制不夠完善與統一，使得各項實踐拓展類的教學活動趨于形式主義，學生應用技能操練與提升的效果不佳，直接導致學生整體大數據應用水平較低，無法滿足企業數字化審計對人才職業技能的要求。

2.4? ?數字化師資隊伍欠缺

目前，部分應用型高校審計專業的教師專業教學能力很強，但是對于大數據技術的了解不深，欠缺相關知識與技能，特別是在大數據實務教學上顯得格外力不從心，在交叉型課程開發上也因為不夠了解市場需求而難以有效參與其中。面對這樣的師資優勢不足的情況，高校急需打造“雙師型”師資隊伍來支撐大數據技能及其交叉學科教學的需求。但部分高校“雙師型”教師隊伍不夠壯大，占比較小，主要因為產教融合的程度不夠深入，沒有建立起長期有效的師資合作機制。同時，本校跨學科師資教學優勢也沒有充分發揮出來，無法補齊大數據技能實訓教學的短板。此外，在人才引進與培訓方面，學校對于大數據+審計的復合型教師人才的要求不夠明確，需要進一步提高門檻，加大人才引進與培訓力度，鼓勵新老教師主動進修大數據技術相關課程，更新大數據審計教學理念，提升業務實操技能，以此提升整體師資團隊的教學水平。

3? ? ?大數據視閾下應用型本科審計人才培養模式改革路徑

3.1? ?以大數據為導向，明確人才培養目標

習近平總書記明確指出：辦好我國高校，辦出世界一流大學，必須牢牢抓住全面提高人才培養能力這個核心點，并以此來帶動高校其他工作。“數字化”

“大數據”也在“十四五”規劃、2035年遠景目標中多次被強調，標志著我國正式跨入數據經濟戰略化發展時代。對于審計而言，財務數據是審計的重要依據。而在大數據時代，審計人員借助信息技術能夠高效快速地分析、處理海量的財務數據，從而提高風險預警能力和決策支持價值［5］。

因此，應用型本科高校要轉變審計人才的培養重心，構建以大數據應用型審計人才為導向，集課程、教學與師資三位一體的全新培養模式，滿足高速迭代的數據時代對審計人才的需求。高校應明確培養具有大數據審計職業技能與綜合素養的復合型人才的目標，并將其寫入審計專業的人才培養方案中，繼而細化到課程目標、教學目標與教學評價中，做到“課、教、評”與培養目標相統一。培養目標與“課、教、評”之間是抽象與具象的關系，通過層層拆解與整合，讓培養目標得到具象化落實。教學評價也應當緊緊圍繞培養目標來進行拆分，不再以傳統單一的應試指標來衡量學生，而是以綜合職業技能和素養來全面客觀地評價學生，讓學生能夠從反饋中認識到不足，發掘優勢與潛能，進而明確提升重點與發展方向。

3.2? ?打造交叉型課程，優化課程結構

應用型本科高校應當根據市場對數字化審計人才的要求和大數據審計技術來研發、開設大數據相關的交叉型審計課程，并撤銷部分與時代發展脫節的信息化課程，這樣既可避免造成課程內容冗余重疊，也可減輕學生課業壓力。高校也可以邀請有關行業專家、優秀企業管理者共同參與課程開發，增強實踐類課程開發的科學性和實用性。高校也應當充分結合大數據相關專業的教學資源優勢，開設系列大數據+審計的交叉型課程。

應用型本科高校在更新課程內容的同時，還應當合理布局課程結構，將其劃分為四大課程模塊，包括專業理論課、專業實踐課、能力拓展課和綜合素質課。專業理論課主要包括審計法規、Python基礎、數據庫基礎等基礎理論課程；專業實踐課包括云財務會計、大數據技術應用、大數據財務報表分析、智能審計仿真模擬、信息系統審計、大數據審計等；能力拓展課包括基于Python的財務分析、財務建模與應用、大數據審計綜合實訓、業財一體化實訓等；綜合素質課包括市場營銷、金融、智慧審計實務、智能化成本核算與管理等選修課程，以此滿足學生掌握各個模塊知識與技能的需求，提升實操實訓類課程的比例，著重培養學生的實際應用能力。

3.3? ?開展多元化教學模式，推進崗課賽證融合

應用型本科高校應當通過開展多元化教學模式來增強學生自主探究與學習興趣，提高教學效果，促使學生知行合一，快速提高學生對大數據技術的應用能力。首先，可以借助線上云學習平臺和優質的課件資源來開展混合式教學。在課前，教師在云學習平臺上發布自主探究的學習任務，讓學生自主打卡觀看微課資源，自學大數據相關技術知識，一方面增強學生學習的自主性，另一方面也便于為實訓實操騰出更多的時間，從學生自學到教師重難點精講，再到線下的實操訓練，實現學生對知識的鞏固，提高整體教學的效果。同時，教師還能在云學習平臺上分享跨學科領域的優質課件，供學生自主學習，滿足其對大數據技術+思維、知識與實操方法的學習需求。

3.4? ?打造復合型師資團隊

教師是教學質量的保障，高校應當重視復合型師資團隊的打造，以此來支持大數據+審計教學體系的落地。首先，高校要加大對校內授課教師的培訓力度，組織教師參與學校組織的大數據技術相關培訓，還可以安排教師到企業或會計師事務所交流學習，提高教師對大數據審計的認識水準和操作水平，然后積累審計實務中的典型案例，并將其融入課堂教學，提高教學內容的質量。其次，高校要加強對高素質復合型人才的引進，特別是聘請大數據相關專業的高級審計人才來校當特聘教師，還可以邀請企業優秀審計人員來定期為學生開展實務教學、實訓項目指導、賽前專項培訓等，建立“雙師型”的長效合作關系，以此讓學生接觸到最新的大數據審計理念和技術，了解實際工作對審計人才的要求，從而激發學生的學習動力，使學生更積極主動地學習大數據審計的相關技能，從而獲得更快的成長。

4? ? ?結束語

大數據時代，審計職能要求發生了顛覆性的變化，而高校作為向社會輸出高素質人才的主要陣地，應當緊跟時代要求，確立以大數據審計為職業導向的人才培養目標，繼而指導課程內容更新、結構優化、教學模式創新、崗課賽證融合、復合型師資隊伍打造等培養體系的構建，讓教學始終與時代發展相銜接，以培養大數據審計職業技能應用型人才為重心，促進學生實操能力大幅度提升，增強學生的擇業競聘優勢，滿足市場對人才綜合素養的要求，完成為國家培養高素質應用型人才的教育使命。

主要參考文獻

［1］張巍，唐菊.“互聯網+”背景下應用型本科審計專業人才培養模式改革探索［J］.財經界，2020（32）：251-252.

［2］張悅，楊樂，韓鈺，等.大數據環境下的審計變化、數據風險治理及人才培養［J］.審計研究，2021（6）：26-34，60.

［3］喬鵬程，張夢琦，金銘泉.財務數字化視域下高校研究型審計人才培養創新研究［J］.中國內部審計，2022（10）：32-36.

［4］孟莉.大數據時代下高校復合型審計人才培養模式研究［J］.廣東經濟，2022（9）：82-85.

［5］何姣，李潔，何奕佳.地方高校信息化審計人才培養困境及化解對策［J］.會計師，2022（17）：111-113.