大数据背景下多方协作育人模式探究

张伟坤　胡敏

摘要：随着贸易的深入发展，组织更倾向于扁平化发展，财务共享模式的发展渗透，实务工作对新技术人才的渴求。会计工作突破原有核算、监督职能，快速向咨询、战略管理、价值创造等领域拓展，更多发挥会计拓展职能功能。新形势下，如何平衡教育的供给与需求，培养适应时代发展的新型会计人才是职业教育从业者值得深思的问题。本文通过构建大数据背景下多方协作育人模式，打造双师队伍、完善课程教学、改革教学评价，提升会计人才培养质量。

关键词：大数据;多方协作育人;会计

一、引言

“协同学”概念最早由德国科学家赫尔曼·哈肯提出，此后这一个概念被引入教育学，协同不仅包含各部分之间的相互协作，更涵盖了不同学科、思维之间的合作与碰撞。徐平利（2013）将其定义为“指承担着育人任务的各方在系统内分享资源、汇聚能量，有效地培育和利用人才的多方互动过程”。2010年，教育部发布的《国家中长期教育改革和发展规划纲要（ 2010-2020 年）》中直接指明要构建大学、研究所、行业、企业共同培育人才的新机制。2012年，《关于全面提高高等教育质量的若干意见》鼓励推进协同创新，深度产业融合育人，探索建立行业、区域及国际化的协同育人新模式。高职教育紧紧响应号召，大力推进校企合作，实施订单班、现代学徒制等的试点项目，贯穿高职教学做一体化的教学理念，为区域经济发展输送人才。

二、现状分析

（一）大数据对教育的影响

学术界对于大数据给教育带来的影响展开激烈讨论。在文献梳理中，有学者利用CiteSpace可视化软件绘制科学图谱进行分析。刘从德等（2019）对2013-2018年10月份共980篇“思想政治教育”文献梳理后，将其划分为萌芽期、迅速发展阶段和突破发展阶段，建议在找准大数据与思政教育结合点的基础上注入学科内涵，打造全新“游戏规则”。通过梳理大数据技术在思政教育领域的应用。于方等（2019）在大数据技术能有效提升高等教育治理水平基础上，补充了具体治理实施方案的研究。从高等教育治理的数据需求和治理层次出发，构建基于用户画像实现高等教育“依数治理”的實施框架，从教学活动和教育管理获取、整合教育数据，在清洗、分析后最终得到可视化数据，进行解释与预测，最终实现高等教育“智治”、“善治”、“自治”，进一步丰富了现有研究。

（二）“产教融合，协同育人”培养模式探讨

我们以“协同育人”为关键词在知网进行检索，截止2019.12.07共有文献3078篇。最早文献可追溯于1963年GINTHER J R等就医学人才培养展开的相关教学研究，受政策影响，2012年后“协同育人”研究喷井式增长，2014年首次突破146篇，2019年更是达到1179篇之多。通过词频聚类分析我们发现学者们对此的研究集中于协同育人模式、产教融合发展、校企合作展开、现代化学徒制实施等视角、创新创业教育、思想政治教育、新工科创新发展等领域。从研究趋势来看，2012-2013年协同教育处于起步阶段，以针对专业实践操作型人才培养的高职教育为主，职业教育导向性强。2014年逐步转向以校企合作为代表的协同育人模式发展，诸多学者就合作模式实施路径、合作增值展开探讨（白非等，2014;马亮等，2019），应用型人才培养得到广泛关注。2015年之后，继国务院政府工作报告中将“大众创业、万众创新”作为经济发展的驱动引擎，《关于深化高等学校创新创业教育改革的实施意见》的颁布，使得创新创业在协同育人领域引发更为广泛的探讨，协同育人与产教融合得到进一步探讨。2016年后协同育人理念进一步拓展，由培养应用型人才转向跨学科复合型人才方向发展，这一思想在2017-2018年以后得到进一步发展，同时引入思政教育、课程思政、辅导员与专任教师协同配合发展等。

（三）大数据背景下的协同育人

2012年10月，美国教育部发布《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》报告，指出“目前教育领域中大数据主要应用于教育数据挖掘和学习分析两大方向”。随着教育信息化发展、智慧校园建设、教育数据高速发展，教育数据挖掘（Educational Data Mining，EDM）作为一门新兴学科兴起。我们以为“协同育人”、“大数据”作为并列关键词检索，仅有文献32篇，大多围绕大数据专业、新工科建设等专业建设展开，鲜有就人才培养模式展开。

三、大数据背景下多方协作育人模式探究

（一）新技术发展带来传统专业变革

新兴技术的发展使得财务岗位的工作亦逐步从账务核算、监督的记账员角色向预算、管理、咨询等企业管家角色转变，传统会计理论教学依旧停留于会计核算监督职能为主，会计云、“1+X”岗位能力培训、大数据在会计课程教学中尚处于起步阶段，而会计实务的变化远远超于理论教学的改革，会计课程建设迫在眉睫。在业财融合背景下，通过梳理业务流程，实现流程再造，创造更大价值。

1、深化大数据背景下专业课程内容建设。通过校企合作，共同研发新技术背景下实践课程体系，将新兴技术、专业发展趋势、区域经济发展融入课堂教学，实现理论与实践前沿深度融合，推动产教融合，让学生毕业即能上岗，服务区域经济发展。

2、推动基于大数据的教学效果评价。传统教学因缺乏量化标准、过程性数据采集及搜集，往往出现中结果轻过程，难以挖掘每位的特点，因材施教似乎停留于口号阶段。随着互联网技术的渗透，教育“批量化”逐步向个性化发展，过程与结果相结合、多维度打分，利用数据挖掘技术追踪学生学习行为、考评学生、反馈教学信息，进一步推动教学改革。

（二）多方协作育人多维度提升人才质量，打造多方共赢

为推进和完善高质量高水平高职院校建设，进一步更新学生知识体系、实践动手能力，打造复合型人才，提升学生综合竞争力。

1、增强学生的综合竞争力。通过实践让学生熟悉工作的真实环境，全面了解公司业务的工作流程，力求缩短学校教育与市场需求的差距，提高学生就业竞争力。

2、增强教师的教学能力。教师指导实践同时也得以提高自身企业实际业务操作能力及实践教学知道水平;也可有力推进教师教学水平的改进，为财会专业教学“双师型”人才创造良好的育成环境。

3、形成具有我校特色的共享课程。共享课程内容涉及校企等多方基于职业规范和职业标准而设计、开发的课程标准;校企合作开发的立体化的多媒体课件、精选优编的一线实战案例库、涵盖岗位技能相关知识点的习题库等。

（三）大数据背景下多方协作育人模式构建

将财务共享搬进课堂，系统整合企业资源优势，紧紧围绕培养高素质复合型人才目标，解析云计算、共享财务背景下会计专业岗位技能需求，本课题从智能化、信息化、管理型三方面重构新业态下财税课程体系，达到全业务共享、端对端流程、业财税融合和管理会计转型，实现共享服务模式创新、内涵创新，构建如图1 大数据背景下多方协作育人模式。

首先学生在学校以学习者身份完成理论知识学习。学校以人才培养目标为方向开设相关专业课程体系，增设数据可视化等新兴技术学习，为学生提供理论知识学习指导，利用云班课等信息化技术改良教学手段，提升教学效果。同时学生在学校参与专业社会实践教学，及时更新知识体系，确保学以致用。学校通过与企业深度融合，开拓实践课程建设。以台州科技职业学院会计专业为例，我校已成立财务共享中心，实现财务云共享及云处理;用友新道财务大数据分析决策实践教学平台、中联1+X智能财税系统也在进一步完善。邀请企业实务经验丰富的财会人员完成实践课程教学，带领学生完成真账实训，在校即可参与专业实践，积累工作经验，通过校企合作模式实施现代学徒制教学。

四、大数据背景下多方协作育人模式实施路径

（一）深度产教融合，共育“双师”育人队伍

专业采用“校、企双主体”的人才培养模式，由校企合作共建“专兼结合”的课程教学团队。学校聘请来自一线的企业导师，参与到财税共享课程标准的制定、课件的开发、教材的撰写、案例的选编、课程的教学实施与管理等一系列的教学活动全过程，同时企业也深度地参与整个课程建设开发、实施管理等一系列教学活动环节中，且开发的课程的成果也可用于企业内部员工的人才内部培养。而学校专任教师也在教学过程中积累了企业工作经验并为企业解决提供咨询服务，解决一线中遇到的棘手问题，从而树立了教师在企业、行业中的影响力。在此过程中校企双方教师之间可以相互交流，取长补短，教师通过理论梳理和典型案例分析来训练学生财税技能，而企业导师则从一线项目和任务实践中培养学生解决实际问题的能力。

（二）校企共建优化校内生产性实习基地

校企共建、共管优化多功能融合的校内生产性实习基地，把实训环境打造成为集教学、学生技能实训、企业员工培训等产学结合的校内外多功能实习基地，实现校企共享与共赢。实习基地环境做到软硬一体，完善正保财务云共享中心的设施，增加台州本地的代帳业务量，引入新道公司的大数据决策平台、中联的1+X智能财税系统，学生在这些虚实结合的实践环境中，学到了理论知识，也得到实操训练。

（三）搭建教育平台，共享优质教学资源

校企合作开发优质的教学资源和企业在职培训资源，合作搭建课内、课外、企业“三课堂”教育平台，校企共建、共享全面推行“教学做一体化”的教学模式，实现校企跨界联合人才培养。在学校推动数字化校园建设契机下，来自校企双方的课程团队成员，积极汇集企业在职培训资源以及教学改革成果，加强共享课程建设。

五、大数据背景下多方协作育人教学效果评价

（一）基于大数据的教学效果评价

在教育普及及推广中，普适化、共性化成为传统教学的理念。在这一方式的指导下，教学内容单一、教学环境封闭、填鸭式被动教学成为主导，教学评价更为注重结果导向，忽视受教者个性化发展，这一发展理念也与因材施教背道而驰。这一认知得到众多学者的认同（米春桥等，2018;徐骏骅等，2019;周显春等，2018;刘清堂等，2017）。

以云班课为代表的教学技术手段应用使得过程化数据追踪成为可能，辅助教师更好的掌握每位学生的学习动态，将教学由传统的期末结果导向转向过程与结果相结合的综合性评估，通过收集学习者基础信息、追踪学习者学习行为习惯、分析学习者学习反馈效果，完成学习者画像，并依据此完成学习个体个性化学习方案制定。

（二）收集学习者基础信息

对学习者的了解程度直接决定了教学效果的程度，对学习者的了解显得尤为重要。孙力等（2017）以网络学习为例，梳理学习者类型分为两大类，按照学习者知识表示方式不同、数据的生命周期及其在教学活动中的功能和作用的不同划分。结合课堂教学实践，我们从年龄、性别、专业等基础信息了解学生，结合郝耀军等（2011）提出的双层动态学生模型，分为初始层和高级层。初始层采用复合认知型学习者模型，在此基础上加入学习者兴趣、爱好、知识结构、学习历史等，利用Hopfield 神经网络算法得到高级层，完成基础信息搜集。

（三）追踪学习者学习行为习惯

我们通过追踪学习者的学习过程，观察其是否从被动、单一学习向主动、互动、探究式学习转变，从学习转变和行为迁移两方面记录学习者学习行为习惯。

1、以大数据追踪学生学习行为，积累用户画像数据

学习转变数据集中于课堂教学环节，利用云班课平台展开线上互动，提高学生对课堂的参与度，记录学生课堂抢答、课堂举手、头脑风暴等学生课堂互动参与情况。对参与度低的学生结合学习者情况分析，了解学生不愿参与的真正动因，如性格腼腆、对知识不感兴趣等，分析成因才能有的放矢。对参与度高的同学，我们认定其有较好的互动、更乐于掌握所学知识，通过引导使其逐步向探究式、自主性学习转变。

2、采用过程性考核方案立体评价学生学习成效

云班课除了日常课程活动，也提供了“资源”栏目上传课程资源（本地文件、网页、资源库等不限），学习者通过查阅资源获取相应的经验值，教师可通过学习者个体经验值雷达图直观查看学习者学习情况。讨论区则解决了师生、生生之间课后互动问题，学习者通过将自己的疑惑提交讨论区，教师即可予以回馈，相似问题即可在讨论区得到共享。同时我们鼓励学生将自己查阅到的相关学习信息上传讨论区，实现学习资源共享。通过查阅答疑讨论、资源学习的经验值，追踪学习者的学习行为是否多元化分布于讨论、资源学习等环节，帮助教师更好的了解学生的学习进度、知识掌握程度，学习者是否具有主动学习的趋势。

（四）分析学习者学习反馈效果

最后是学习者学习效果的反馈。我们通过云班课课堂测试了解全班同学就该知识点的掌握情况，辨析知识的易混点、易错点，记录每位同学的错题分布情况。通过小组任务查看每组同学任务完成快慢、正确率，就学习者团队协作、知识掌握、知识灵活运用展开评价。通过期中测试了解学生知识掌握程度、学习进度，通过期末测试查看学习者最终学习效果。通过一系列测试、团队任务完成对学习者学习效果反馈，掌握个体学习情况。

参考文献：

[1]        刘国城，董必荣.“互联网+”时代我国高校本科会计教育的困境与变革[J].南京审计大学学报，2017，14（01）：102-109.

[2]        于方，刘延申.大数据画像——实现高等教育“依数治理”的有效路径[J].江苏高教，2019（03）：50-57.

[3]        刘从德，谭春霞.大数据时代思想政治教育研究文献的定量研究——基于CiteSpace的文献计量可视化分析[J].学校党建与思想教育，2019（04）：50-54.

作者简介：

一作：张伟坤（1969.10-）  台州科技职业学院 研究方向：教学改革。

二作：胡敏（1990.03-）台州科技职业学院 研究方向：教学改革。