王洪海（副教授/博士） 王融 肖俠（教授） 高玲（博士）

（江蘇海洋大學(xué) 江蘇連云港 222005）

一、研究背景

2021 年中央網(wǎng)絡(luò)和信息化委員會(huì)發(fā)布《“十四五”國(guó)家信息化規(guī)劃》，將“全民數(shù)字素養(yǎng)和技能提升行動(dòng)”作為十大優(yōu)先行動(dòng)之首。會(huì)計(jì)與生俱來就與數(shù)字具有不解之緣，在人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)時(shí)代，“數(shù)據(jù)+算力+算法”將成為推動(dòng)新經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)引擎，同時(shí)也對(duì)全民數(shù)字素養(yǎng)提出了新的挑戰(zhàn)。提升數(shù)字素養(yǎng)同樣也是數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代對(duì)會(huì)計(jì)學(xué)、財(cái)務(wù)管理專業(yè)人員的基本要求。

聯(lián)合國(guó)教科文組織認(rèn)為數(shù)字素養(yǎng)是“面向就業(yè)、獲得體面工作及創(chuàng)業(yè)，使用數(shù)字技術(shù)安全且合理地訪問、管理、理解、整合、呈現(xiàn)、評(píng)估和創(chuàng)建信息的能力。歐盟將“數(shù)字素養(yǎng)”定義為：在工作、就業(yè)、學(xué)習(xí)、休閑以及社會(huì)參與中，有把握地、批評(píng)和創(chuàng)新性使用信息技術(shù)的能力。2021 年11月中央網(wǎng)絡(luò)安全和信息化委員會(huì)發(fā)布《提升全民數(shù)字素養(yǎng)與技能行動(dòng)綱要》，將數(shù)字素養(yǎng)闡述為：“數(shù)字社會(huì)公民學(xué)習(xí)工作生活應(yīng)具備的數(shù)字獲取、制作、使用、評(píng)價(jià)、交互、分享、創(chuàng)新、安全保障、倫理道德等一系列素質(zhì)與能力的集合”，并將全民“數(shù)字素養(yǎng)”提升至網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)、數(shù)字中國(guó)、智慧社會(huì)戰(zhàn)略目標(biāo)的高度。

2013 年牛津大學(xué)馬丁學(xué)院（Oxford Martin School）研究顯示，在未來10 到20 年內(nèi)，許多工作崗位將被機(jī)器人所取代，其中會(huì)計(jì)崗位高達(dá)99%可能被淘汰。國(guó)外學(xué)者M(jìn)ichael Osborne 和Carl Frey（2017）分析了未來職業(yè)被淘汰的概率，結(jié)果會(huì)計(jì)以高達(dá)97.6%的概率位居前列。王奕俊等（2020）應(yīng)用Python 爬蟲技術(shù)對(duì)Boss 直聘、前程無憂、智聯(lián)招聘三大網(wǎng)站9 875 條會(huì)計(jì)職業(yè)招聘信息進(jìn)行了文本挖掘，發(fā)現(xiàn)“軟件”“決策”“分析”是高頻詞語(yǔ)，說明市場(chǎng)對(duì)會(huì)計(jì)人員素質(zhì)提出了新的更高要求。王小紅等（2021）也認(rèn)為，目前核算型會(huì)計(jì)人才早已供過于求，而高端的管理與分析類會(huì)計(jì)人才仍存在很大缺口。本文推測(cè)上述國(guó)外學(xué)者所說的會(huì)計(jì)可能是指以“核算”為主的程序化流程，而管理會(huì)計(jì)要求的“預(yù)測(cè)、分析、決策”等非程序化能力正是市場(chǎng)迫切需要的。

二、國(guó)內(nèi)外融入“數(shù)字素養(yǎng)”的智能財(cái)務(wù)決策理論與實(shí)踐概述

從以上對(duì)“數(shù)字素養(yǎng)”的定義可知，“數(shù)字素養(yǎng)”已經(jīng)滲透到人們學(xué)習(xí)工作生活的方方面面，而且其內(nèi)涵與外延隨著數(shù)智化技術(shù)的不斷迭代更新而與時(shí)俱進(jìn)、同頻共振。為了提高“數(shù)字素養(yǎng)”在會(huì)計(jì)學(xué)和財(cái)務(wù)管理專業(yè)教學(xué)中的可操作性，本文借鑒Martin & Grudziecki 構(gòu)建的歐洲數(shù)字素養(yǎng)等級(jí)模型，即：第1 層次：一般性的數(shù)字能力，例如：數(shù)據(jù)的查詢、分類、排序、匯總等。第2 層次：專業(yè)級(jí)的數(shù)字能力應(yīng)用，例如：數(shù)據(jù)透視表→數(shù)據(jù)透視圖→數(shù)據(jù)切片器等。第3 層次：數(shù)字能力創(chuàng)新，即應(yīng)用數(shù)字技術(shù)進(jìn)行探索與創(chuàng)新，例如：基于Monte Carlo 模擬的不確定環(huán)境下的財(cái)務(wù)管理決策。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，以數(shù)據(jù)為中心的技能和思維必將得到重視和培養(yǎng)。

（一）國(guó)外智能財(cái)務(wù)決策“數(shù)字素養(yǎng)”的理論探討。2014 年美國(guó)注冊(cè)管理會(huì)計(jì)師（CMA）研究報(bào)告指出，未來10 年中掌握財(cái)務(wù)知識(shí)和信息分析技術(shù)的復(fù)合型人才，將在企業(yè)管理與決策中發(fā)揮重要作用。英國(guó)高校將數(shù)據(jù)能力培養(yǎng)課程作為本科學(xué)位核心課程，例如要求財(cái)務(wù)管理類學(xué)生應(yīng)用EXCEL、SPSS 等軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。波士頓管理咨詢集團(tuán)（Boston Consulting Group）與新加坡技能未來項(xiàng)目聯(lián)合推出了“商業(yè)數(shù)據(jù)分析”等課程。美國(guó)雪城大學(xué)同樣開設(shè)了“科學(xué)數(shù)據(jù)管理”相關(guān)課程，目標(biāo)是全面提升學(xué)生的“數(shù)字素養(yǎng)”。

（二）國(guó)內(nèi)智能財(cái)務(wù)決策“數(shù)字素養(yǎng)”的理論探討。我國(guó)學(xué)者趙紅梅等（2019）設(shè)想了提升會(huì)計(jì)學(xué)、財(cái)務(wù)管理專業(yè)數(shù)字素養(yǎng)的兩種途徑：（1）外延方式：增加相應(yīng)的計(jì)算機(jī)等課程；（2）內(nèi)涵方式：將財(cái)務(wù)管理、管理會(huì)計(jì)等核心課程與計(jì)算機(jī)深度融合。胡俊南等（2022）根據(jù)對(duì)512 份市場(chǎng)調(diào)查研究報(bào)告應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)，構(gòu)建以會(huì)計(jì)與大數(shù)據(jù)相互融合、相互促進(jìn)的“雙維雙向，四能發(fā)展”能力框架。蔣瑜峰等（2022）認(rèn)為，財(cái)會(huì)人才供給應(yīng)與市場(chǎng)需求的能力要求適配，不僅要具備基本的軟件操作能力，而且更重要的是通過數(shù)智技術(shù)結(jié)合商業(yè)模式與業(yè)務(wù)場(chǎng)景，賦能企業(yè)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理與決策。

三、面向數(shù)字素養(yǎng)提升的《財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用》課程教學(xué)實(shí)踐——基于建構(gòu)主義

目前對(duì)于數(shù)智環(huán)境下的會(huì)計(jì)學(xué)、財(cái)務(wù)管理兩個(gè)專業(yè)的教學(xué)改革理論探討很活躍，但是在實(shí)踐操作層面還存在許多問題需要探索。劉勤（2021）認(rèn)為目前會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)與科技發(fā)展嚴(yán)重脫節(jié)，可以總結(jié)為“保守的教學(xué)理念，落后的知識(shí)框架，過時(shí)的教材體系等”。于曉紅等（2021）總結(jié)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)下財(cái)務(wù)管理教學(xué)存在的問題，即“陳舊的教材與教學(xué)內(nèi)容，傳統(tǒng)的教學(xué)方法與手段，單一考核與測(cè)試模式”。王小紅等（2021）也認(rèn)為目前大多數(shù)高校的會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)目標(biāo)還沒有與大數(shù)據(jù)時(shí)代要求完全接軌。

為了適應(yīng)信息技術(shù)發(fā)展對(duì)會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)提出的要求，江蘇海洋大學(xué)也在不斷優(yōu)化相關(guān)課程，第一階段（2002—2020 年）主要開設(shè)：①Visual Foxpro 語(yǔ)言；②財(cái)務(wù)管理信息系統(tǒng)；③財(cái)務(wù)決策支持系統(tǒng)。第二階段（2020 年以來）在以前的基礎(chǔ)上，將計(jì)算機(jī)語(yǔ)言改為Python；同時(shí)增加了：④財(cái)務(wù)共享服務(wù)；⑤財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用。建構(gòu)主義（Constructivism）是根據(jù)人類認(rèn)知規(guī)律總結(jié)得出的，其中的支架式教學(xué)方法（Scaffolding Instruction）在教學(xué)實(shí)踐中得到了廣泛采用。本文重點(diǎn)探討《大數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)應(yīng)用》課程的教學(xué)，該課程采用建構(gòu)主義推薦的支架式教學(xué)方法，教學(xué)主要內(nèi)容與課程設(shè)計(jì)見表1。

（一）情境設(shè)置?！敦?cái)務(wù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用》課程的教學(xué)實(shí)踐認(rèn)為情境設(shè)置是關(guān)鍵，應(yīng)遵循OBE（Outcome Based Education）理念，強(qiáng)調(diào)以問題為導(dǎo)向，精心策劃應(yīng)用場(chǎng)景，打破時(shí)間（When）、空間（Where）的認(rèn)知障礙，使學(xué)生（Who）可以第一人稱角色介入，體現(xiàn)教學(xué)過程的互動(dòng)性與參與感。

（二）搭腳手架。這是一個(gè)借用建筑工程用語(yǔ)的形象化比喻，其關(guān)鍵是找出支撐解決問題的支點(diǎn)，建構(gòu)主義稱為最鄰近發(fā)展區(qū)（Zones of Proximal Development），實(shí)際上是指學(xué)生已經(jīng)具備的知識(shí)鏈接點(diǎn)，然后沿著搭建的“腳手架”循序漸進(jìn)、由簡(jiǎn)到繁直至解決問題。以聚類分析中的K-means算法為例，“人以類聚，物以群分”是社會(huì)普遍現(xiàn)象，如何應(yīng)用智能算法進(jìn)行聚類呢？這里需要的“最鄰近發(fā)展區(qū)”應(yīng)用的是“距離”的知識(shí)點(diǎn)。教師可以在直角坐標(biāo)中任意畫幾個(gè)點(diǎn)，隨機(jī)選擇K 個(gè)初始點(diǎn)，計(jì)算任意各點(diǎn)到初始點(diǎn)的距離，然后根據(jù)最近距離聚成簇，再以新的“質(zhì)心”為起點(diǎn)，經(jīng)過反復(fù)迭代最后得到符合要求的簇類。以上計(jì)算過程學(xué)生比較熟悉，通過上述演示就可以使學(xué)生理解K-means 算法的基本原理，正所謂“觸類旁通、溫故知新”。

（三）獨(dú)立探索。上述簡(jiǎn)單計(jì)算消除了學(xué)生對(duì)K-means的陌生感，對(duì)于以文科為主的會(huì)計(jì)學(xué)、財(cái)務(wù)管理專業(yè)學(xué)生來說尤為關(guān)鍵，為其進(jìn)一步的獨(dú)立探索提振了信心。再將上述問題進(jìn)行拓展，即由簡(jiǎn)單的兩點(diǎn)演變?yōu)槎帱c(diǎn)，然后與企業(yè)信用評(píng)估應(yīng)用場(chǎng)景聯(lián)系在一起，只要掌握了K-means的基本原理，借助于專業(yè)的統(tǒng)計(jì)軟件，例如SPSS、WEKA（Waikato Environment for Knowledge Analysis）等，就可以比較容易地對(duì)企業(yè)信用進(jìn)行聚類評(píng)價(jià)。

（四）協(xié)作學(xué)習(xí)。同樣以企業(yè)信用評(píng)估為例，由于學(xué)生采取的評(píng)價(jià)指標(biāo)不同，各個(gè)指標(biāo)的賦權(quán)不同，甚至指標(biāo)的無量綱處理不同，使得不同學(xué)生的評(píng)估結(jié)果產(chǎn)生了差異，這時(shí)學(xué)生就會(huì)產(chǎn)生疑問，通過相互交流發(fā)現(xiàn)不同結(jié)果，對(duì)習(xí)慣了標(biāo)準(zhǔn)答案的學(xué)生的思維產(chǎn)生了一定沖擊。這時(shí)主講教師可以適時(shí)提出“集成學(xué)習(xí)”的概念，該方法遵循“兼聽則明，偏信則暗”的古訓(xùn)，例如在分類算法中，在講完ID3 決策樹后引入“隨機(jī)森林”概念，顧名思義是指一群決策樹，不需要探討“隨機(jī)森林”的具體算法，而是要知道該算法的思維邏輯，這正是協(xié)作學(xué)習(xí)所迸發(fā)的火花，為學(xué)生加深理解機(jī)器算法打下了良好基礎(chǔ)。

（五）效果評(píng)價(jià)。目前對(duì)于《財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用》課程的教學(xué)正處于探索階段，本文認(rèn)為應(yīng)從以下兩個(gè)方面進(jìn)行改進(jìn)：（1）合理定位財(cái)會(huì)專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)。會(huì)計(jì)學(xué)、財(cái)務(wù)管理專業(yè)培養(yǎng)的是數(shù)智環(huán)境下的“會(huì)計(jì)師”而不是“工程師”，陳虎（2022）也認(rèn)為，借助于算子平臺(tái)獨(dú)立的數(shù)據(jù)處理與建模能力，財(cái)務(wù)人員即使不懂編程，也能熟練地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。因此智能財(cái)會(huì)專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)的重點(diǎn)是算法原理與應(yīng)用場(chǎng)景的深度融合。（2）借助MOOC 資源提升教學(xué)效果。目前對(duì)于大多數(shù)高校來說，講授智能財(cái)務(wù)決策對(duì)教師的知識(shí)結(jié)構(gòu)提出了挑戰(zhàn)，為了彌補(bǔ)師資方面的不足，建議采用線上線下混合教學(xué)方式，借助中國(guó)大學(xué)MOOC 數(shù)字資源，提升教師駕馭智能財(cái)務(wù)的教學(xué)能力。

四、總結(jié)

人類社會(huì)已經(jīng)開啟以數(shù)字經(jīng)濟(jì)為主導(dǎo)的新一輪科技革命，“數(shù)據(jù)+算力+算法”成為驅(qū)動(dòng)新經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動(dòng)能。數(shù)據(jù)：在大數(shù)據(jù)時(shí)代，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)更加豐富，除了反映價(jià)值計(jì)量的信息外，還有許多諸如語(yǔ)言、文字、圖像等非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。算力：隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，會(huì)計(jì)的計(jì)算工具不斷演化，相應(yīng)的算力也得到巨大的提升，為處理多維度、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)提供了技術(shù)保障。算法：算法可以廣義地理解為解決某項(xiàng)任務(wù)的步驟、方法、策略等。未來社會(huì)是一個(gè)“算法”定義的世界，會(huì)計(jì)“算法”可能會(huì)成為協(xié)調(diào)社會(huì)生產(chǎn)關(guān)系中的重要工具，因此會(huì)計(jì)學(xué)、財(cái)務(wù)管理專業(yè)學(xué)生的“數(shù)字素養(yǎng)”亟待加強(qiáng)。目前從全國(guó)范圍來說，《財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用》都是一門富有挑戰(zhàn)性的課程，陳?。?021）認(rèn)為：智能財(cái)務(wù)人才培養(yǎng)不應(yīng)強(qiáng)調(diào)編程能力，課程教學(xué)應(yīng)遵循“小步快跑，持續(xù)迭代”。筆者根據(jù)自身教學(xué)實(shí)踐與探索提出如下建議：

（一）教師。從市場(chǎng)需求方來看，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，大量程序化的核算工作將由財(cái)務(wù)共享中心完成，財(cái)務(wù)職能在不斷深化，對(duì)財(cái)會(huì)專業(yè)學(xué)生素質(zhì)的要求越來越高；從市場(chǎng)的供應(yīng)方來看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功的關(guān)鍵是教師，要擔(dān)當(dāng)起新時(shí)期“傳道、授業(yè)、解惑”的使命，就必須勇于面對(duì)挑戰(zhàn)。應(yīng)鼓勵(lì)具有數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)等理工科背景的教師，通過線上、線下的學(xué)習(xí)，探索如何開展《財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用》課程的教學(xué)工作。同時(shí)在課堂教學(xué)中從“小數(shù)據(jù)”向“大數(shù)據(jù)”逐步過渡，以Apriori 關(guān)聯(lián)算法為例，通常包含k 項(xiàng)的“購(gòu)物籃”可能會(huì)產(chǎn)生2k-1 個(gè)頻繁項(xiàng)集，為了便于教學(xué)，不妨從k=4 ～5“小數(shù)據(jù)”入手，根據(jù)排列組合繪制圖形，在學(xué)生掌握基本原理后再應(yīng)用專業(yè)軟件進(jìn)行“大數(shù)據(jù)”計(jì)算分析。

（二）教材。目前市場(chǎng)上有關(guān)財(cái)務(wù)智能決策的教材存在兩極分化，一類是由有理工科背景的教師編寫的教材，書中數(shù)學(xué)符號(hào)、計(jì)算機(jī)代碼很多，容易使財(cái)會(huì)專業(yè)學(xué)生“望而生畏”；另一類是開發(fā)商編寫的，只要根據(jù)教材要求按步驟操作即可，但是學(xué)生感覺“不知其所以然”，正如國(guó)外有學(xué)者提出“數(shù)字素養(yǎng)是關(guān)于思想的產(chǎn)生，而不僅僅是敲擊鍵盤”。本文認(rèn)為可以借鑒美國(guó)Jeffrey D.Camm 等編著的《商業(yè)數(shù)據(jù)分析》，通過精心設(shè)計(jì)許多通俗易懂的應(yīng)用場(chǎng)景，采用大家都非常熟悉的EXCEL 軟件（含XLminer 插件）進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，提高教材的可讀性，從而拉近與讀者之間的距離。

（三）探索。傳統(tǒng)會(huì)計(jì)信息過度追求信度，容易導(dǎo)致出現(xiàn)“精確的錯(cuò)誤”，反而降低了決策信息的相關(guān)性。為了解決上述難題，《財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用》課程增加了Monte Carlo 模擬。從教學(xué)實(shí)踐來看，借助CRYSTAL BALL 軟件可以達(dá)到如下效果：（1）數(shù)據(jù)可視化。該軟件提供了全程動(dòng)態(tài)可視化圖表，展示了大數(shù)據(jù)的重要特色，增強(qiáng)了學(xué)生的直觀度與清晰感。（2）數(shù)據(jù)區(qū)間性?；跉v史信息的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)追求準(zhǔn)確性，但是面向未來的管理會(huì)計(jì)很難對(duì)未知信息進(jìn)行精確預(yù)測(cè)。而CRYSTAL BALL 軟件提供的概率分布數(shù)據(jù)，為決策者提供了合理的區(qū)間選擇。（3）產(chǎn)教融合。在畢業(yè)實(shí)習(xí)與論文階段，筆者帶領(lǐng)部分優(yōu)秀學(xué)生深入某火力發(fā)電公司，根據(jù)煤炭?jī)r(jià)格與金融市場(chǎng)的變化，借助于Monte Carlo 的數(shù)值仿真功能，對(duì)某項(xiàng)目投資進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)，為企業(yè)經(jīng)營(yíng)提供了有益的建議。

總之，本文認(rèn)為在教學(xué)實(shí)踐中應(yīng)遵循OBE 教學(xué)理念“目標(biāo)導(dǎo)向，學(xué)生中心，持續(xù)改進(jìn)”，重點(diǎn)培養(yǎng)學(xué)生的“大數(shù)據(jù)思維”，樹立正確的數(shù)據(jù)安全觀、倫理觀、道德觀，提升學(xué)生的數(shù)字素養(yǎng)。