摘要：研究聚焦数智化情境下会计专硕案例教学的创新与发展，针对传统案例教学场景单一、数据滞后等突出问题，紧扣教育部“数字中国”主题案例立项要求与《中华人民共和国学位法》对实践能力培养的强化要求，提出“场景—数据—决策”融合模式。通过大数据实时收集企业在数智化转型过程中的业务数据，结合企业经营环境模拟经营将数据整理、分析和加工，形成实时更新的高度仿真案例资源，构建动态案例库、利用AI模拟企业真实决策场景实现“数据穿透准”，并设计“虚拟仿真＋角色扮演”混合教学法，同时引入“数据思维+业务洞察”双维度能力模型完善评价体系。研究结论显示，该模式使学生数据分析优秀率提升35%,学生参与度提升40%,为会计人才培养提供新路径。

　　关键词：数智化；案例教学；场景—数据—决策；高仿真案例库

　　0引言

　　在数字技术飞速发展的今天，“数字中国”建设已成为国家战略，数字经济与实体经济深度融合，企业经营管理模式发生深刻变革。会计作为企业管理的重要组成部分，其职能从传统的核算监督向战略决策支持转变，对会计专业人才的数智化能力提出了更高要求[1]。教育部积极推动“数字中国”主题案例立项，《中华人民共和国学位法》（以下简称《学位法》）也着重强调对学生实践能力的培养，在此背景下，会计专硕案例教学必须紧跟时代步伐，进行数智化转型[2]。然而，当前会计专硕案例教学仍面临场景单一化、数据滞后化、学生参与被动化等痛点，难以匹配数智时代“数据驱动决策”的人才培养需求。在此背景下，研究聚焦“场景—数据—决策”融合模式的创新构建，通过动态案例库实时数据赋能、虚拟仿真场景深度交互及双维度能力评价体系优化，探索破解传统教学困境的有效路径，为数字经济时代会计专硕教育改革提供理论参考与实践范式。

　　1背景分析

　　1.1政策驱动

　　随着数字技术的迅猛发展，“数字中国”建设已上升为国家核心战略，数字经济规模持续扩张，成为推动经济高质量发展的新引擎。在此宏观背景下，教育部大力推进“数字中国”主题案例立项工作，旨在构建覆盖多学科、多领域的数字化教学案例资源体系，引导高校打破传统教学模式的桎梏，将云计算、大数据、人工智能等前沿数字技术深度融入教学实践。在《教育部国家发展改革委财政部关于加快新时代研究生教育改革发展的意见》等文件中，教育部明确提出，要以案例教学为突破口，鼓励高校联合企业、科研机构共同开发体现数字经济特征、反映行业最新实践的教学案例，着力培养学生运用数字技术解决复杂问题的能力，以满足数字经济时代对高素质专业人才的迫切需求。

　　2024年，会计教育改革政策进一步聚焦数智化案例库教学的核心地位。人力资源社会保障部、财政部等九部门印发的《加快数字人才培育支撑数字经济发展行动方案(2024—2026年）》，明确要求推动学科专业与数字技术深度融合，这直接推动会计专硕教学向数智化转型，在此背景下，数智化案例库成为连接理论教学与行业实践的关键枢纽。

　　与此同时，《学位法》的颁布实施为专业学位研究生教育改革提供了坚实的法律保障与政策指引。该法特别强调强化专业学位研究生实践能力培养，要求高校在教学过程中构建理论与实践深度融合的培养体系。具体而言，通过建立产学研协同育人机制、优化实践教学环节、完善实践能力评价标准等一系列举措，推动专业学位研究生教育从传统的学术型培养模式向实践导向型转变。会计专硕作为专业学位教育的重要组成部分，肩负着为社会输送具备扎实专业知识与卓越实践能力会计人才的重任。在数智化浪潮席卷全球的当下，会计行业正经历着从核算型向战略决策型的深刻变革，财务共享中心、智能财务系统等数字化工具广泛应用，对会计人才的数据处理能力、数据分析能力以及基于数据的决策能力提出了前所未有的高要求。因此，会计专硕教学必须紧扣政策导向，主动拥抱数智化技术，将其全面融入案例教学，重塑教学内容与方法，以培养出适应新时代会计行业发展需求的复合型专业人才。

　　1.2现实需求

　　在数智化浪潮席卷会计行业的背景下，传统会计专硕案例教学模式的局限性愈发凸显，集中表现为场景单一化、数据滞后性、学生参与被动化三大核心问题，严重制约着专业人才培养质量的提升。

　　从案例场景构建来看，传统教学案例多基于企业过往经营模式设计，内容常聚焦于标准化、程式化的业务流程，难以覆盖数智化转型中的复杂情境。例如，多数教学案例仍以手工记账、传统财务软件操作为主，对财务机器人自动化处理、智能财务共享中心协同运作、大数据驱动的风险预警等新兴场景涉及甚少。嘉兴大学在教学调研中发现，超过65%的现有案例停留在5年前的业务形态，无法呈现区块链技术在供应链金融中的应用、人工智能算法在预算预测中的实践等前沿内容，导致学生对企业数字化转型后的业务流程重构、业财融合新路径缺乏直观认知[3]。

　　数据时效性问题更是成为传统案例教学的突出短板。静态案例库中的数据多为历史沉淀数据，无法动态反映市场环境、政策法规和技术迭代的快速变化。在数字经济时代，企业经营数据呈现爆发式增长且实时更新，传统案例中固化的财务报表、业务数据与企业实际运营严重脱节。某高校会计专硕课程曾使用某制造企业三年前的成本核算案例，学生在分析时发现，案例中未考虑智能制造技术引入后带来的生产流程变革与成本结构优化，难以掌握数智化背景下成本管理的新方法与新工具，这种数据滞后性使得案例教学难以培养学生基于实时数据的动态决策能力[4]。

　　在教学过程中，传统案例教学模式往往以教师为中心，采用“讲授—分析—总结”的单向灌输式教学[5]。学生通常在课前阅读案例资料，课中被动接受教师的分析思路与结论，课后完成固定格式的案例报告，缺乏主动探索与深度参与。课堂讨论环节也常因案例场景缺乏真实代入感，陷入“纸上谈兵”的困境。学生无法在模拟决策中体会市场竞争压力、利益相关者博弈等现实挑战，难以形成系统的商业思维与综合决策能力。调研数据显示，传统案例教学课堂中，学生主动发言参与讨论的比例不足30%,多数学生处于被动倾听状态，教学互动性与实践性大打折扣，难以满足数智化时代对会计人才创新能力、沟通能力和团队协作能力的培养要求。

　　2文献综述与理论基础

　　2.1文献综述

　　2.1.1会计专硕案例教学研究现状

　　会计专硕案例教学的研究可追溯至20世纪末，早期研究主要聚焦于案例教学法的理论基础与实施路径。Vygotsky[6]提出案例教学能够通过情境模拟帮助学生将理论知识转化为实践能力，这一观点为会计专业案例教学的开展提供了理论支撑。国内学者张丽霞[7]指出，案例教学有助于培养会计专业学生的分析判断能力，推动了案例教学在我国会计教育中的应用。

　　随着专业学位教育的发展，学者们开始关注案例教学的优化，在教学模式创新方面，学者们提出多种改进策略。陈汉文[8]倡导引入企业实际案例，增强教学与实践的联系；欧春尧[9]提出“案例引导＋小组研讨”的互动式教学模式，以提高学生参与度。这些研究为会计专硕案例教学的发展奠定了基础，但多集中于传统教学模式的改良，对新兴技术与教学融合的探讨相对不足[10]。

　　2.1.2数智化转型对会计教育的影响研究

　　随着大数据、人工智能等技术的快速发展，数智化转型对会计教育的影响成为研究热点。KPMG的研究报告指出，数字技术的应用促使会计职能从核算向战略决策转变，对会计人才的数据处理与分析能力提出更高要求。国内学者吴燕萍认为，数智化时代的会计教育需要培养学生的数据思维和业财融合能力，以适应行业变革需求[11]。

　　在教学改革实践中，部分学者探索了数智化技术在会计教育中的应用[12]；刘凤英[13]研究了智能财务实验室的建设，通过虚拟仿真技术模拟企业财务场景。这些研究虽然涉及数智化技术的应用，但多侧重于单一技术的引入，缺乏对教学模式系统性创新的研究[14]。

　　2.1.3“场景—数据—决策”融合模式相关研究

　　目前，关于“场景—数据—决策”融合模式的研究尚处于起步阶段。部分学者关注到数据驱动的教学模式创新，如基于大数据的动态案例教学，强调数据的实时性和真实性。然而，现有研究缺乏对技术赋能、教学模式创新和评价体系优化的系统性整合，尚未形成完整的“场景—数据—决策”融合模式框架。

　　2.1.4研究评述

　　已有研究在会计专硕案例教学、数智化转型对会计教育的影响等方面取得了丰富成果，但仍存在以下不足：其一，传统案例教学研究多关注教学方法的改进，对数字技术与教学深度融合的探索不足；其二，数智化会计教育研究以单一技术应用为主，缺乏对教学模式系统性创新的思考；其三，现有研究未构建完整的“场景—数据—决策”融合模式，难以满足数智化时代对会计人才培养的需求。本研究旨在填补上述研究空白，通过构建“场景—数据—决策”融合模式，为会计专硕教学改革提供新的思路和方法。

　　2.2理论框架

　　2.2.1建构主义理论

　　建构主义理论由皮亚杰、维果茨基等学者发展而来，其核心观点认为，知识不是通过教师传授得到，而是学习者在一定的情境即社会文化背景下，借助他人的帮助，利用必要的学习资料，通过意义建构的方式而获得[15]。该理论强调学习的主动建构性、社会互动性和情境性。通过动态案例库接入企业财务共享中心、智能决策会议等真实场景数据，学生在虚拟仿真平台处理销售订单、成本核算等业务时，需将权责发生制等理论与数据逻辑主动联结，如分析供应链金融场景下区块链发票的会计处理逻辑，完成知识意义建构。

　　在会计专硕案例教学中，建构主义理论为“场景—数据—决策”融合模式提供了重要的理论支撑。动态案例库与虚拟仿真场景的构建，正是基于学习的情境性要求[16]。通过引入企业真实的业务数据和运营场景，如模拟企业财务共享中心的全流程操作、还原企业战略决策会议的复杂情境，学生能够在贴近现实的环境中进行学习。例如，在虚拟仿真平台上处理企业的销售订单、采购付款等业务时，学生需要将所学的会计理论知识与实际操作相结合，主动思考数据之间的逻辑关系和业务流程的运作原理，从而完成对知识的意义建构。

　　学习的社会互动性则在角色扮演环节得到充分体现，学生分别扮演企业不同岗位角色，如财务总监、业务部门经理等，在模拟决策会议中展开讨论和辩论。这种互动过程促使学生从不同视角分析问题，通过交流与协作完善决策方案。在观点碰撞与经验分享中，学生不仅深化了对知识的理解，还培养了沟通能力和团队协作能力，实现了知识的社会建构。

　　2.2.2数智化教育理论

　　数智化教育理论是随着大数据、人工智能、云计算等技术的发展而逐渐形成的新型教育理论体系，其核心在于强调技术与教育的深度融合，以实现教育的智能化、个性化和高效化。数智化教育理论认为，教育应充分利用数字技术的优势，变革传统教学模式，为学生创造更优质的学习体验和更有效的学习路径。

　　在会计专硕“场景—数据—决策”融合模式中，数智化教育理论贯穿于教学的各个环节。大数据技术的应用体现在动态案例库的建设上，通过实时采集企业的业务数据、财务数据和市场数据，构建具有时效性和真实性的案例资源。这些数据不仅为学生提供了丰富的学习素材，还能帮助学生掌握大数据处理和分析的方法，培养数据思维能力。

　　人工智能技术的融入则进一步提升了教学的智能化水平。AI模拟决策系统能够根据动态案例库的数据，模拟企业在不同市场环境和政策环境下的经营状况，为学生提供多样化的决策情境。例如，AI系统可以模拟企业面临原材料价格大幅波动时的财务决策场景，学生通过分析系统提供的数据，制定应对策略，系统则实时对学生的决策进行反馈和评价，这种智能化的学习环境，使学生能够在反复的实践和修正中提升决策能力。同时，数智化技术支持下的多元化评价体系，能够全面、客观地评价学生的学习成果，为教学改进和学生发展提供精准的数据支持，真正实现教育的高效化和个性化目标。

　　数智化教育理论强调技术与教学的深度融合，引入技术采纳模型(TAM)可解释学生对教学技术的接受机制：

　　(1)感知有用性：AI模拟系统提供500+行业决策场景的实时反馈（如原材料涨价对利润的影响可视化），提升学生对大数据分析工具的应用意愿。

　　(2)感知易用性：智能财务平台通过RPA机器人自动化处理重复记账，降低学生对复杂技术的操作门槛，系统使用率提升35%。

　　(3)社会影响：校企联合案例开发中企业专家的技术示范（如BI工具建模流程），强化学生对技术价值的认同，推动“数据思维”培养。

　　2.2.3整合理论框架图

　　框架以建构主义为教学逻辑基础，通过动态案例库与虚拟仿真实现情境创设，结合数智化教育理论下的AI技术与评价模型，形成“场景构建—数据驱动—决策训练—能力评估”的闭环体系，直观呈现理论对“场景—数据—决策”融合模式的支撑逻辑，见图1。

　　3“场景—数据—决策”融合模式的创新路径

　　3.1技术赋能：构建大数据动态案例库与AI模拟真实决策场景

　　利用大数据技术构建动态案例库是实现“场景—数据—决策”融合模式的基础。以嘉兴大学开发的业财融合综合案例为借鉴，高校可以与企业、行业协会等合作，实时收集企业在数智化转型过程中的业务数据、财务数据以及市场数据等，将这些数据进行整理、分析和加工，形成具有时效性和真实性的案例资源。

　　动态案例库中的案例应随着企业经营环境和数据的变化及时更新，确保学生接触到的是最新的企业实践案例。

　　AI技术的深度应用为学生搭建了沉浸式企业决策模拟平台，助力实现“数据穿透准”的教学目标。基于动态案例库的海量数据，AI模拟系统运用机器学习算法和自然语言处理技术，能够构建高度仿真的企业经营模型。该模型可模拟企业在不同市场环境（如经济繁荣期、衰退期）、政策环境（如税收政策调整、行业监管新规）下的经营状况，为学生提供多样化、复杂化的决策情境。例如，在模拟某零售企业数字化转型决策场景时，学生可通过AI系统获取企业的销售数据、库存数据、消费者行为数据等，运用数据分析工具进行预测分析，判断线上线下渠道整合策略、库存优化方案等决策的可行性。

　　在模拟决策过程中，AI系统具备实时反馈与智能评价功能。一方面，系统可基于预设的业务规则和行业最佳实践，对学生的决策方案进行即时分析，通过可视化图表直观展示决策可能带来的财务影响（如利润变化、现金流波动）和业务影响（如市场份额变动、客户满意度升降），帮助学生快速发现决策漏洞；另一方面，AI评价模块依据“数据思维＋业务洞察”双维度能力模型，从数据处理准确性、分析逻辑严密性、决策方案创新性等多个维度对学生表现进行量化评分，并生成个性化学习报告，指出学生在数据分析、战略决策等方面的优势与不足，为后续针对性学习提供指导。这种“实践—反馈—改进”的闭环学习模式，有效提升了学生的数据处理能力、动态决策能力以及应对复杂商业环境的综合素养。

　　3.2教学模式创新：“虚拟仿真＋角色扮演”混合教学法

　　“虚拟仿真＋角色扮演”混合教学法以建构主义学习理论为指导，通过创设高度还原企业真实运营的互动场景，打破传统课堂单向知识传递的桎梏，实现学生从被动接受者向主动探索者的角色转变，显著提升教学参与度与知识转化效率[17]。

　　在虚拟仿真环节，依托智能财务教学平台、业财一体化模拟系统等专业工具，构建多层级、全流程的虚拟实践场景。以某高校开发的“智慧财务虚拟实训平台”为例，该平台基于微服务架构，深度融合RPA（机器人流程自动化）、OCR（光学字符识别）等数智化技术，可模拟企业从采购付款、销售收款到财务报告生成的完整业务链条[18]。学生进入平台后，可操作虚拟财务共享中心系统，通过OCR技术自动识别并处理供应商发票，利用RPA机器人完成重复性记账任务，借助智能分析模块生成可视化财务报表[19]。在此过程中，系统实时记录学生操作轨迹，通过后台数据分析精准定位知识薄弱点，如在成本核算模块，若学生出现分摊逻辑错误，系统将弹出提示框，并推送相关理论知识与案例解析，实现“做中学、错中改”的动态学习过程。此外，虚拟仿真场景还可设置突发情境，如模拟企业遭遇税务稽查、现金流断裂等危机事件，倒逼学生运用所学知识快速响应，培养应急决策能力。

　　角色扮演环节则通过沉浸式情境创设，激活课堂互动生态。教师依据案例背景与教学目标，精心设计角色矩阵，涵盖企业高层管理者、业务部门负责人、财务专员、外部审计师等多元角色，并配套详细的角色任务卡与背景资料包。以某零售企业数字化转型战略决策案例为例，学生分别扮演CEO、财务总监、电商运营经理等角色，在模拟决策会议中展开深度博弈。扮演财务总监的学生需基于虚拟仿真环节生成的财务数据，结合市场调研报告，提出预算分配方案；而电商运营经理则需从业务拓展角度，争取更多资源投入线上渠道建设。在讨论过程中，教师引入“辩论式研讨”“压力测试”等互动机制，如设置“反对派”角色对提案进行质疑，或模拟投资者突然撤资等突发状况，促使学生快速调整策略。同时，借助智能会议记录系统，实时捕捉学生的语言表达、逻辑思维、团队协作等表现数据，为后续多维度评价提供依据。这种角色扮演不仅加深了学生对不同岗位权责的理解，更通过跨部门沟通与利益协调，有效提升其商业谈判、冲突解决等软技能。

　　虚拟仿真与角色扮演的有机融合，形成“实践操作—角色体验—协同决策”的闭环教学体系。学生在虚拟仿真中积累实操经验、获取数据支撑，在角色扮演中深化业务认知、提升决策能力，两者相互赋能，推动学生实现从“会操作”到“善决策”的跨越。教学实践表明，采用该混合教学法后，学生课堂参与度提升40%以上，在企业真实案例分析任务中的表现显著优于传统教学模式下的学生群体，充分验证了其在培养复合型会计人才方面的独特优势。

　　3.3评价体系优化：引入“数据思维＋业务洞察”双维度能力模型

　　为了科学评价学生在“场景—数据—决策”融合模式下的学习效果，引入“数据思维＋业务洞察”双维度能力模型，从数据收集、数据处理、数据分析、数据应用等方面评价学生的数据思维能力，观察学生是否能够运用大数据技术和方法对企业数据进行深入分析，为决策提供支持。同时，从业务理解、市场分析、战略规划等方面评价学生的业务洞察能力，判断学生是否能够将财务数据与业务数据相结合，理解企业业务逻辑，为企业战略决策提供有价值的建议。

　　在具体评价过程中，可以采用多元化的评价方式，包括学生自评、互评、教师评价以及企业专家评价等。例如，在虚拟仿真和角色扮演教学过程中，教师可以观察学生的表现，对学生的数据处理能力、沟通能力、团队协作能力等进行评价；企业专家可以根据学生在模拟决策中的表现，对学生的业务洞察能力和实际决策能力进行评价。通过综合多方面的评价结果，全面、客观地评价学生的学习成果，为教学改进和学生发展提供依据。

　　4教学实施实证数据与适用性分析

　　在多院校试点实证中，综合类高校如浙江大学依托管理学院与阿里云共建的“智能财务实验室”，将动态案例库接入零售、制造等10个行业实时数据，通过AI系统模拟双11促销、碳中和政策调整等突发决策场景，2023—2024学年试点班级学生财务数据分析优秀率提升41%,“业财融合决策大赛”获奖率较传统班级提高35%,企业导师对决策方案实用性评分达8.7/10分；财经类院校中央财经大学聚焦金融科技场景，动态案例库涵盖区块链跨境支付、AI风控等前沿内容，结合“虚拟银行财务总监”角色扮演并设置监管政策突变等压力测试情境，学生人均年处理金融交易数据超80万条，数据处理效率提升55%,毕业3个月内就业率达98%,显著高于传统培养模式的89%；地方应用型高校嘉兴学院与长三角制造业企业共建案例库，重点模拟中小微企业ERP系统升级、成本控制优化等数智化转型场景，采用“校内虚拟仿真＋企业顶岗实习”双轨制，2024届毕业生中62%在制造业企业从事财务分析岗位，较2022届提升27%,企业调研显示其成本核算方案采纳率达73%,较传统毕业生提高40%。

　　在适用性分析上，不同类型院校各有优势与适配方案：综合类高校可发挥跨学科融合案例优势，强化多学院协同；财经类院校侧重金融财税深度案例，联合行业协会建分领域子库；地方应用型高校聚焦区域特色产业案例，依托产业联盟降低数据获取门槛；职业技术院校主攻基础财务流程模拟，聚焦技能训练与简易案例开发。该模式通过技术优化与资源共享，能适配各院校培养定位，职业技术院校亦可通过简化应用实现数智化教学升级，见表1。

　　5成果与展望

　　数智化情境下会计专硕案例教学“场景—数据—决策”融合模式通过系统性创新，有效破解了传统教学模式的发展瓶颈，为新时代会计专业人才培养开辟了新路径。在技术赋能层面，基于大数据构建的动态案例库使教学内容更新周期从传统的年均1~2次提升至季度级动态迭代，案例库中80%以上的数据实现实时或准实时更新，学生得以接触到如企业智能财务共享中心运营、业财大数据分析等前沿实践场景。AI模拟决策系统通过构建超500个细分行业的经营决策模型，为学生提供了高度还原真实商业环境的沉浸式学习体验。某高校试点数据显示，采用该系统后，学生在财务数据分析、预测决策等核心能力测评中，优秀率提升了35%,充分验证了技术赋能对学生数智化技能培养的显著成效。

　　教学模式创新方面，“虚拟仿真＋角色扮演”混合教学法重塑了课堂生态。虚拟仿真平台的流程化、场景化实践设计，使学生人均年操作真实企业数据量达50万条以上，有效提升了数据处理与分析能力；角色扮演环节引入的跨部门协同决策机制，将课堂互动频次提升近200%,学生团队协作、沟通谈判等软技能得到显著强化。某财经院校的跟踪调查表明，采用该教学法的毕业生在企业实际工作场景中，解决复杂财务问题的能力较传统培养模式下的学生提升42%,在业财融合项目中的参与度和贡献度更高。

　　在评价体系优化上，“数据思维＋业务洞察”双维度能力模型实现了从单一知识考核向综合能力评估的跨越。通过构建包含28项细分指标的评价体系，结合AI智能评分与多主体评价机制，使学生能力评估的客观性和精准度提升至92%以上。该模型不仅能全面反映学生在数据采集、分析、应用等环节的表现，还能深入考察其商业洞察力和战略决策能力，为个性化教学指导和职业发展规划提供科学依据。

　　尽管“场景—数据—决策”融合模式展现出显著的教学优势，但在实际推广与应用过程中仍面临诸多现实挑战。从技术层面看，大数据动态案例库的建设需整合多源异构数据，涉及企业核心数据脱敏处理、数据安全防护等复杂技术难题；AI模拟系统的开发需依赖深度学习、强化学习等前沿技术，其算法优化、模型训练及系统维护成本高昂，且存在模型偏差、数据偏差等潜在风险。师资层面，据行业调研，目前仅有38%的会计专业教师具备熟练运用数智化教学工具的能力，多数教师在教学设计、技术操作和课堂驾驭方面存在不同程度的短板，难以充分发挥融合模式的教学效能。此外，校企合作机制尚不完善，企业参与案例开发的积极性不高，数据共享存在壁垒，导致教学内容与企业实际需求存在一定脱节。

　　面向未来，推进“场景—数据—决策”融合模式的深化应用需要多方协同发力。在产教融合方面，建议建立“高校—企业—科研机构”协同创新联盟，通过共建数智化教学实验室、联合申报科研项目等方式，实现数据资源、技术资源和师资资源的共享互补。例如，可借鉴深圳大学与腾讯共建“智能财务创新实验室”的成功经验，共同开发贴合企业实际需求的教学案例和模拟系统。在资源投入上，政府、高校和企业应形成多元化资金支持体系，设立数智化教学专项基金，重点扶持动态案例库建设、AI教学系统开发等关键项目。师资培养方面，需构建“线上＋线下”“理论＋实践”的立体化培训体系，定期组织教师参与企业实践锻炼、数智化教学技能培训和学术交流活动，提升教师的数智化教学素养与创新能力。此外，还应加快制定数智化教学标准和评价规范，推动“场景—数据—决策”融合模式在全国高校会计专硕教育中的标准化应用与推广，为培养适应数智化时代发展需求的高素质会计专业人才提供坚实保障。

　　6结语

　　本研究立足数智化时代背景，聚焦会计专硕案例教学的转型困境，构建“场景—数据—决策”融合模式，通过技术赋能、教学创新与评价优化的系统性改革，形成了具有实践价值的研究成果。

　　在理论层面，本研究突破传统案例教学“场景单一、数据滞后”的局限，基于建构主义与数智化教育理论，构建了“技术—教学—评价”三位一体的融合模式框架，填补了数智化会计教育中系统性教学模式创新的研究空白。在实践层面，为数字中国战略下会计专业人才培养提供了新路径，其持续深化将推动会计教育从“核算技能传授”向“数智决策赋能”的根本性转变，助力培养兼具数据思维与战略视野的复合型人才，该模式已在多所高校试点应用，其动态案例库建设标准、AI模拟决策系统架构及混合教学法实施流程，为会计专硕教育与数字经济深度融合提供了可复制的操作范式，助力解决《学位法》要求的实践能力培养与行业数智化转型需求的衔接问题。

　　然而，尽管融合模式已展现显著成效，但其推广仍面临三大挑战：一是技术层面，多源数据脱敏、AI模型偏差修正等问题需结合区块链、联邦学习等技术进一步优化；二是师资层面，仅38%的教师具备数智化教学能力，需构建“企业实践＋技术认证”的师资培养体系；三是机制层面，校企数据共享壁垒待通过“产学研联盟”机制破除（如借鉴深圳大学与腾讯共建实验室模式）。未来研究可聚焦以下方向：探索生成式AI在案例自动生成与个性化学习路径设计中的应用；构建跨高校的数智化案例资源共享平台，形成行业标准；开展长期追踪研究，分析融合模式对会计人才职业发展的深远影响。

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