摘要:基于当下审计课程在教学师资、教学内容、教学方法及教学考核方面的不足,结合工科院校在学科交叉与信息资源方面的独特优势,从搭建跨学科融合的“双师课堂”、重构“融技术、融实践、融前沿、融思政”的教学内容、创设“项目驱动、虚实结合”的教学方法、建立“多维评价、过程导向”的考核模式4个方面,形成工科院校大数据审计课程建设思路,致力于培养复合型新文科人才,以期为数智赋能背景下工科院校的大数据审计课程改革提供一定启示,也为工科院校如何推进新工科与新文科的协同发展提供一定借鉴。

　　关键词:工科院校;大数据审计;交叉融合

　　0引言

　　审计是党和国家监督体系的重要组成部分。近年来,大数据、人工智能等新一代信息技术飞速发展,正以一种前所未有的方式推动国家治理走向现代化。审计作为推动国家治理现代化的重要力量,怎样善于利用大数据技术和海量数据信息开展审计工作,成为审计人员的基本功。2020年11月,教育部在新文科建设工作会议上发布了《新文科建设宣言》,要求传统文科进行学科重组、交叉融合,培养适应新时代要求的应用型复合型文科人才。以上对高等工科院校的审计学课程建设提出更高要求。数智化时代下文科专业建设务必主动回应技术创新和社会变革,对传统审计学进行学科重组、文理交叉,为学生提供综合性的跨学科审计学习。大数据审计课程建设成为当下必然选择。

　　随着数字化和智能化进程推进,传统审计教学模式的局限性日益凸显,固有的审计方法与培养思维对审计实践发展映照不够、回应不足,存在脱节[1]。与此相对,大数据、AI大模型等新技术的突破正为审计教育注入新动能。大数据技术与审计理论的融合使得大数据审计课程应运而生,响应了新时代对应用型复合型文科人才的培养需要。基于新时代新需求,许多学者从商科专业复合型人才培养、课程模式创新等方面展开多维度探讨[2-4]。然而,现有研究更多聚焦财经类院校,未能充分挖掘工科院校在信息技术与学科交叉方面的独特优势。因而,本文立足工科院校的财经类专业,探索数字化和智能化时代下大数据审计课程的建设与应用,为培养复合型商科人才提供一定的借鉴意义。

　　1大数据审计课程建设现状分析

　　第一,教学师资方面。大数据时代的高速发展,对审计课程的教学师资建设提出了更为严格、更加多元化的要求,而当下各高校审计课程的教学师资在复合型、多元化背景方面仍显不足。一是跨学科知识结构尚不完善。目前大部分教师的教育背景一路以财会专业为主,缺乏大数据学科背景。较为单一的专业结构导致教师虽具有扎实的审计基础理论知识,但对于大数据技术的知识储备不足。知识结构的局限性进一步限制了大数据审计教学内容的更新与拓展,可能使得学生所学知识与行业前沿需求出现脱节,削弱其未来就业的核心竞争力。二是实践经验不足,与企业之间的联系较薄弱。大多高校的审计课堂以教师理论教学为主导,缺乏审计实务的链接,一定程度制约了复合型审计人才的培养[5]。

　　第二,教学内容方面。在数智化时代快速发展的背景下,审计行业正经历着数字化转型的重要阶段,然而大部分高校课程内容还是以传统审计理论为主,未能充分融入大数据、人工智能等学科的知识体系,整体教学内容略显滞后。一是在技术上,审计分析还依赖于Excel和电子化软件等传统工具,其大数据分析与处理能力明显不足,不利于学生审计数据分析能力的培养;二是在实践上,教学大纲中实践环节比重偏低,与真实审计实操的对接较少,高校课堂与企业实务没有做到充分融合,导致学生在面对真实的审计任务时,可能陷入“纸上谈兵”的困境;三是在前沿上,未能充分更新区块链审计等前沿技术,可能导致学生难以适应市场对复合型商科人才的新需求;四是在思政上,传统职业道德多停留在理论宣讲和案例教学,如安然事件、康美药业等,与大数据驱动的审计实践存在脱节,学生难以感知大数据背景下的审计道德风险点[6]。

　　第三,教学方法方面。新时代教育理念强调教学方法应致力于激发学生的主动思考与自主学习能力,然而传统课堂以教师单向知识灌输为主,学生处于被动接受状态,尚未形成沉浸式、体验式的教学方法。单一的线下授课受固定时间和物理空间的限制,难以适应数字化时代学生对灵活性和自主性的需求。审计基础理论的讲授照本宣科,未能将冗长晦涩、抽象难懂的审计学术语转换成通俗表达,也未结合大数据情境阐释,容易使学生对审计学产生畏难情绪和枯燥感,难以激发其内在学习兴趣。

　　第四,教学考核方面。科学合理的考核体系是检验教学成效、促进学生能力发展的重要保障。而当下审计课程考核大多仍采用传统模式:平时成绩+期末闭卷笔试。考核方式重知识、轻能力,与数字化实践脱节。比如,更多关注传统审计准则和审计程序,未能融入python、R语言等数据分析能力考量。考核方式较为单一,以期末闭卷考试为主,缺乏对学生批判性思维、分析和解决问题、团队协作等综合能力的考核。

　　2工科院校大数据审计课程建设思路

　　在数智化浪潮的驱动下,社会对审计人才的要求正在发生根本性变化。过去主要培养掌握理论知识的专业型人才,现在则转向培养具备多方面能力的复合型人才。这就要求审计教育必须超越传统的理论知识讲授,更加重视跨学科融合,培养学生的数据思维。为有效应对这一挑战,本文针对当下审计课程建设存在的问题,结合高等工科院校在数据科学、计算机、人工智能等方面的学科优势,从强化教学师资、重构教学内容、创新教学方法、优化教学考核4个方面,尝试构建“工科赋能、审计引领、实战驱动、伦理贯穿”的大数据审计课程。课程建设旨在打破传统的学科壁垒,推动审计专业与前沿技术的深度融合,为培养数智化时代需要的复合型、创新型审计人才,探索出一条有效路径。课程的建设思路见图1。

　　2.1强化教学师资

　　教师是建设大数据审计课程的基石,其质量直接决定课程的建设成效。面对审计数字化转型对师资结构提出的新要求,传统单一学科背景的教学团队已难以胜任跨学科人才培养的需要。为此,本文着力构建“内外协同、跨界融合”的育人共同体。首先,内部融合、组建跨学科课程组。对标复合型审计人才的需求,发挥工科院校学科间的交叉融合优势,打破专业壁垒,促进商学院与信息学院、化工学院、资源与环境工程学院的教师跨学科合作。商学院教师负责审计基本理论,信息学院教师负责大数据审计技术与工具、数据分析基础等技术方面。其次,引入化工学院、资源与环境工程学院的教师让学生了解自然环境审计,促进课堂理论知识多样化。通过跨学科合作与融合,不仅能够使学生掌握大数据审计理论,还能够培养其利用数据技术解决审计问题的能力。最后,外部融合、聘请企业导师。建立理论界和实务界双导师联合教学制度,构建校企双师课堂。聘请来自会计师事务所、企业财务集团、金融科技公司的权威专家作为实务导师,保障课程内容与实务发展同步。比如,在讲授审计程序、函证章节时,教师讲授传统函证程序,实务导师引入一线实战案例,以及区块链函证等前沿审计技术应用,共同助力学生深入理解数智技术对审计的变革与影响。

　　2.2重构教学内容

　　教学内容是大数据审计课程建设的核心载体,关乎课程质量与教学成效。为应对大数据、人工智能等新技术对审计教学的深刻影响,本文突破传统审计课程的内容框架,构建起“融技术、融实践、融前沿、融思政”的课程体系,为培养兼具技术素养、实践能力与职业操守的新一代审计人才提供坚实支撑。

　　1.融技术

　　新文科建设倡导以现代技术重塑传统文科内涵,审计教育作为经管领域的重要分支,亟须将新兴技术深度融入课程体系。课程开设大数据技术模块,让学生能够掌握如何通过python、机器学习等技术实现审计目标。例如,在讲授风险评估章节时,利用python进行聚类分析,通过K-means算法对盈利能力、偿债能力等指标进行聚类,客观划分高、中、低风险群体,为审计资源分配提供数据支持。此外,引入DBE Cloud大数据审计平台。结合云平台与现实案例,从初步业务活动文本分析、智能内部控制审查、员工舞弊识别等模块展开实践应用,确保学生能够全面理解大数据与审计的应用融合。

　　2.融实践

　　新文科建设提倡技能与知识并重的教学理念,倡导理论与实践融合的教学模式,所以需积极探索实践教学改革的路径,逐步改变当前审计课堂“重理论、轻实践”的局面。一方面,采用实践导向的教学方法,加强对审计实务与案例分析能力的训练。通过引入真实的审计项目与案例,引导学生在复杂业务场景中主动运用理论知识。另一方面,构建校企合作生态圈。利用工科院校的实习合作基地资源优势,借助其他学院已有的企业资源,强化校企深度融合,让学生在贴近实际的审计环境中提升数据分析能力与风险洞察力。

　　3.融前沿

　　新文科建设要求审计学聚焦理论热点和前沿问题,主动回应时代变革。在这一要求下,审计学课程不应再局限于既有知识体系的陈列,而应持续拓展,始终向学科前沿看齐。因而,课程聚焦大数据审计前沿理论和方法,将国内外前沿科学研究融入课堂教学,帮助学生从多视角学习理论知识。如引入区块链技术在审计领域的应用、AI在风险识别中的应用等。聚焦前沿的数字化监管政策和资本市场实践,及时根据国际国内准则变化更新教学内容,将财经热点新闻与课堂理论学习相结合,拓展审计学习的深度和广度。

　　4.融思政

　　新文科建设注重价值引领,强调专业知识教育与思想道德培养的统一。审计学作为实践性与应用性极强的专业,其教育目标不仅在于传授专业知识与技能,更在于塑造学生的思想政治素养[7]。在数据成为新型生产要素的当下,大数据审计中的伦理问题、数据安全已成为社会关注的焦点。而审计人作为资本市场的看门人与经济活动的侦察兵,其专业判断直接影响市场秩序与公共利益。因此课程增加大数据时代审计责任与伦理专题,引入数据隐私保护、信息安全、伦理决策等内容,引导学生深入理解大数据时代的审计职业道德规范。开展外部专家讲座,邀请事务所信息技术部负责人,分享审计一线实务中的伦理挑战和应对方案;邀请经济犯罪侦查警官入校开展警示教育,通过一线案例和深入分析,使学生理解数字化时代审计职业要求。

　　2.3创新教学方法

　　教学方法是实现大数据审计人才培养目标的核心路径。在持续推进高等教育深化改革的背景下,创新教学方法已成为提升人才培养质量的重要着力点。因此,本文打破以教师和教材为中心的传统授课模式,转而构建以学生为中心,“项目驱动、虚实结合”的沉浸式授课模式。

　　第一,项目式引导授课。课程核心围绕着贯彻整个学期、涵盖审计全过程的大项目展开。例如,组织学生以小组合作形式,基于1~2个资本市场上市公司财务数据、业务数据展开全面审计。完整经历风险评估与应对、数据获取与分析、撰写审计报告的全过程,使学生得以将分散的理论知识融会贯通。

　　第二,融合式案例教学。结合最新的大数据审计实践案例,链接市场热点,分析实际问题,从而将抽象的概念融入案例中讲述,增强学生的实践感知。如引入泽达易盛等高新技术企业的财务舞弊案例;在讲述存货盘点时,结合沃尔玛使用无人机实现盘点的案例,理解大数据在审计中的应用。

　　第三,探索式启发学习。课前开展学生主导的“1分钟审计小讲堂”,做到兴趣引领。课中沿着“管理层认定—审计人员再认定”的审计路径,带领学生深入剖析公司业务财务、发现审计风险点。课后梳理知识逻辑,引导学生通过思维导图、智慧云等技术工具构建完整知识体系。从而,做到“课前兴趣引领、课中递进启发、课后拓展巩固”的连续贯通。通过这一完整的教学闭环,实现学生审计专业思维的持续深化。

　　第四,多平台协作授课。充分运用Mooc课堂、微视频等方式开展线上教学活动,打破学习方式的时空界限,同时作为线下教学的补充和拓展。当下课程授课对象已是互联网时代“原住民”,特别是随着抖音和B站的普及,微视频传播知识的方式更容易被学生所接受。故在大数据审计基础知识和智能内部控制审查等章节加入微视频,以丰富课堂形式,激发学生兴趣。

　　2.4优化教学考核

　　2020年10月,中共中央、国务院印发《深化新时代教育评价改革总体方案》,强调要“坚决改变用分数给学生贴标签的做法”,鼓励完善综合素质评价体系。与此同时,新文科的建设目标要求学生不仅掌握书本上的知识,更要具备终身学习的能力。在这一政策导向与现实需求的双重驱动下,大数据审计课程积极探索评价模式创新,构建“多维评价、过程导向”的综合评价体系,推动审计人才培养质量全面提升。考核共由以下4个部分构成:第一,课堂学习与参与。主要包括学生课堂出勤、互动与提问、线上平台活跃度等,评价学生的学习态度和主动性。第二,数据分析能力。定期布置个人作业,提交实验报告,包括数据获取与清洗、处理与分析、模型构建以及可视化报告等,考核学生利用数据技术识别审计风险的能力。第三,案例分析与协作能力。开展小组团队合作模式,进行审计案例分析和汇报。通过学生的小组汇报展示、关键风险点的识别与分析等,考核学生对案例细节的理解与掌握深度、团队协作与沟通表达能力。第四,期末综合评价。采用开卷方式或课程论文,设计开放性的分析题,考查学生的知识点整合、批评性思维和分析解决问题的能力。

　　根据以上设计思路,本文从组建一支由校内多学院教师与企业专家共同组成的教学团队入手,系统性地更新教学内容,加入大数据审计数据分析基础以及大数据审计应用软件实操等技术模块,同时增加大数据时代审计责任与伦理专题,并计划采用项目驱动、案例融合等多样化的教学方法,全面提升学生识别审计风险以及数据分析的能力。优化后的大数据审计课程大纲见表1。

　　3结语

　　在数智化时代背景下,文科教育的创新发展已成为人才培养的关键命题。大数据审计课程的开设是适应时代发展的产物,因而受到各个高校的广泛关注。本文基于当下审计课程在教学师资、教学内容、教学方法及教学考核方面的不足,结合工科院校在学科交叉与信息资源方面的独特优势,从搭建跨学科融合的“双师课堂”、重构“融技术、融实践、融前沿、融思政”的教学内容、创设“项目驱动、虚实结合”的教学方法、建立“多维评价、过程导向”的考核模式4个方面,形成工科院校大数据审计课程建设思路,为培养复合型新文科人才探索出一条有效路径。未来,将紧密对接行业发展前沿,探索大数据、人工智能等技术与审计深度融合的新模式;进一步加强师资队伍的建设,通过系统化培训、专题学术研讨等方式,全面提升教师在数字技术应用等方面的素养;持续深化产教融合机制,将校企合作生态圈积累的实践资源,转化为支撑理论教学的案例与项目,真正实现人才培养与产业需求的同频共振。

参考文献

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　　[2]王蕾,池国华.新文科建设背景下会计学专业核心课程的守正创新[J].财务与会计,2024(6):78-80.

　　[3]梁上坤.财经素材挖掘:财经类课程教学改革新动向:以新文科背景下的“财务管理”课程为例[J].上海立信会计金融学院学报,2024,36(2):98-107.

　　[4]杨怀宏.基于“五链耦合”的财务管理人才培养模式构想[J].财务与会计,2024(8):72-73.

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　　[6]干胜道,刘光强,卫静静,等.智能管理会计课程思政研究[J].财会通讯,2024(8):150-157.

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