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新商科背景下管理会计人才培养模式改革研究

2022-02-19马桂芬

教育信息化论坛 2022年13期
关键词:商科人才能力

马桂芬

随着新型信息技术在生产中的广泛应用,企业对人才的要求发生了较大改变,暴露出了传统商科人才的短板,使传统商科的人才培养模式受到了巨大的冲击。学术界普遍认为,会计作为商科的重要分支,应从传统财务会计向管理会计转型。学者张国平认为,新商科人才的“新”主要体现在“新思维、新理论、新工具、新能力”。管理会计人才的培养也需要体现“四新”,从而培养出懂管理、懂业务、懂数据的专业人才。基于此,开展管理会计人才培养模式改革刻不容缓[1]。

一、国内外研究概况

(一)新商科背景下的人才培养

学者陈晓芳等认为,新时代商科应是一门管理融合技术、产教深度协同、扎根中国情境的“三位一体”的综合型学科[2]。学者张乐融认为,新商科应以行业发展为导向,培养跨学科复合型人才,使学生具备多个领域的专业知识,能够将知识融会贯通,具有良好的综合素质,符合社会发展需要[3]。学者张国平认为,新商科人才培养的关键应围绕四个“新”,即商业新思维、以信息资源为基础的新理论、处理海量数据的新工具、运用新技术新工具解决问题的新能力[4]。学者陈利美认为,应对新商科人才培养过程进行调整,在实训课和理论课中渗透商业思维培养,并且运用不同的教学方法,塑造学生的创新思维[5]。学者王昭认为,要培养既懂财务又懂数字业务的创新型商科人才,注重人才分析能力、决策能力、控制能力的培养,从而紧跟我国经济发展的步伐,更好地服务于地方经济发展[6]。

(二)管理会计人才培养

学者潘孝珍等认为,新商科是时代发展的必然趋势,但是目前的会计人才培养存在不重视管理会计人才培养、不重视通识教育、不重视创新思维培养等问题[7]。学者管威等认为,新商科对会计人才培养提出的要求是数据化、尖端化、科学化,而人才市场上出现较大供给缺口的职业是管理会计[8]。学者周艳艳认为,管理会计人才培养存在人才培养目标模糊、课程体系结构未完善、师资力量不足等问题[9]。学者王静认为,管理会计人才培养存在人才目标定位与市场脱节、实践课程体系不完善、考核方法单一、师资队伍落后等问题[10]。学者程丽媛认为,培养管理会计人才的具体举措包括:树立正确的理念、打造信息化的人才培养体系、制定全面的人才培养计划等[11]。

综上所述,新商科背景下管理会计人才培养模式仍需进一步完善。

二、管理会计人才培养模式存在的问题

(一)教学内容相对滞后

管理会计作为会计学的一个分支,随着互联网时代大数据技术的发展,受到学术界、实务界越来越多的关注和探讨。传统管理会计的教学内容一般包括成本性态分析、本量利分析、预算管理、变动成本法、生产决策等内容。虽然这些内容是该学科的基础知识,但是并没有跟目前社会经济发展需要紧密联系起来。如此培养出的管理会计人才,能较好地掌握基础知识,但是缺乏适应市场需求的能力。管理会计专业应不断更新完善教学内容,以适应新时代发展所需。

(二)教学手段较为单一

科学技术的发展对教学手段的变革产生了很大的影响,如推动了翻转课堂的推广和应用。但是依然有不少教师采用“教师讲、学生听”的传统教学方式,没有把学生放在课堂的主体地位。这不仅不利于学生积极性的提高,甚至还会影响课堂教学效果。现在的大学生有着“互联网原住民”的称号,他们对互联网有着天然的亲切感。因此,教师应避免采用“满堂灌”的教学方式,而是多采用信息技术进行教学。

(三)实践环节薄弱

新商科背景下培养出的管理会计人才是复合应用型人才,可以在实践中检验所学的知识。目前,部分高校依然以传统标准评价人才培养质量,重理论教学,轻实践教学。所谓实践教学,也只是在课堂上进行简单的、单一项目的校内实践活动,缺少仿真实训。这样的实践活动与理论教材上的例题没有多大的区别,难以帮助学生锻炼自身理论联系实际的能力,甚至还可能引起学生的反感,影响学生的学习兴趣。

(四)教学计划不够合理

在新商科背景下,人才既是“专才”,也是“通才”。单纯掌握本学科的知识,是远远达不到新商科人才的要求的。目前,高校的人才培养计划一般由“通识课+专业基础课+专业课”三大模块构成。但是,各个相关专业没有形成有机整体,仍然以专业知识教育为主、商科基础知识教育为辅,忽视了对学生信息处理能力的教育。然而,在大数据等高新技术快速发展的背景下,数据就是价值,数据处理的速度就是价值得以实现的保障。

三、新商科背景下管理会计人才培养的优化路径

数字经济的快速发展孕育了许多新的商业模式,也对管理会计人才培养提出了新的要求。在新商科背景下,管理会计人才不仅需要熟练掌握管理会计知识,而且还要掌握经济、法律、数据处理等多方面的知识,并且具备较强的沟通能力,既懂技术,又懂管理。

(一)明确人才培养目标, 修订科学合理的教学计划

会计人才培养方案应突出管理会计人才的重要性,将目标从培养掌握专业知识的会计人才转向培养复合型的会计人才。复合型的会计人才不仅仅需要熟练掌握专业知识,而且需要有良好的沟通能力与执行能力,以及较强的数据处理能力与分析能力。只有这样的会计人才,才具有不可替代性。

在新商科背景下,高校在修订教学计划前应征求多方的意见,联合校内外专家共同商讨。首先,高校应增加大数据的理论与应用、数据库技术原理与应用、Python 及其在数据分析中的应用等实践类课程的学分,并且将其划分为专业基础课,加强学生对实践类课程的重视,从而有效培养学生的数据识别能力、数据处理能力、数据建模能力、数据应用能力,以及利用数据进行分析、决策的能力,使学生充分发挥管理会计专业知识在企业管理工作中的价值。其次,高校应在专业选修课的设置方面突出专业方向。目前,虽然已经有一些高校在此方面进行了区分,但是区分度不大,而且学生基本没有选择的机会,只能选择教师已经开设的课程。学生一般在大三开始上专业选修课,此时其已经具备一些专业知识的基础,并且对专业有了更加清晰的认识。因此,高校应该开设2~3 门相应专业方向的选修课,供学生自由选择。

(二)采用线上线下相结合的教学模式, 丰富教学手段

随着互联网技术在教学中的应用,线上线下相结合的教学模式变得越来越重要。为了充分发挥线上线下相结合的教学模式的优势,教学团队应设计好教学过程,包括课前、课中、课后的各个环节。课前,教师可以要求学生观看相关视频并完成相应任务,了解学生的答题情况,以明确线下课程教学的侧重点。课中,教师可以根据学生在线上的任务完成情况安排线下课堂教学内容。因此,各班的线下课堂教学内容可能不完全一致。当然,为了帮助学生更好地理解和应用所学知识,教师可以在课堂上运用思维导图帮助学生理解知识之间的联系。由于管理会计是一门实践性很强的学科,教师需要采用案例教学法、情境教学法、角色扮演教学法、小组合作教学等方式调动课堂氛围,锻炼学生的分析能力、团队合作能力。课后,教师可以通过线上讨论、布置作业等方式巩固教学效果。除此之外,教师还可以制作专题小视频,提高学生的学习兴趣,帮助学生加强对课程知识的理解;分享管理会计研究的经典文献及前沿文献,帮助学生开阔视野。多样化的教学方法有助于学生自主安排学习时间,培养学生的自学能力,提升学生的学习效果。

(三)构建校内校外相结合的实践体系

第一,建设管理会计实验室。虽然部分教师认为管理会计实验可以通过手工进行,但是这样的形式与做练习的差别不大,导致学生缺乏体验感,无法锻炼学生对信息技术的应用能力。因此,管理会计实验室的建设是非常有必要的。在硬件方面,高校可以在实验室原有条件的基础上进行建设,从而节约资金投入。在软件方面,可对市场上的一些管理会计软件进行选择,例如金蝶、福斯特、用友等。高校在借助软件设计实验的过程中,应遵循“单项实验+综合实验”的原则,即通过单项实验锻炼学生对单项知识的掌握,通过综合实验锻炼学生综合应用知识的能力。实际上,综合实验更加接近管理会计实际的工作场景。第二,注重跨专业仿真模拟实训。新商科背景下,各专业要打破以往“不相往来”的局面,通过跨专业仿真实训真正实现大商科“一家亲”,促进商科各专业学生的发展。第三,开展“1+X”职业技能等级证书认证工作。高校需要在会计学专业、财务管理专业推广管理会计技能等级证书,通过课证融通的模式,建立有效的管理制度。第四,积极组织学生参加管理会计的相关比赛,例如“中华会计网校杯”财会大赛、金蝶云管理创新杯、“福斯特杯”大学生财税技能大赛。除此之外,管理会计教学团队也可以组织校级的管理会计案例大赛,锻炼学生分析问题和解决问题的能力。第五,积极开展校企合作,加深产教结合的深度。一方面,高校可以与企业直接签订协议,每年输送一定数量的毕业生到企业实习;另一方面,高校可以借助行业协会的资源,与协会开展协同育人项目,通过协会输送毕业生到企业实习,甚至借此解决毕业生的就业问题。

(四)打造创新型的商科教学团队

新商科环境对教师提出了更高的要求,即要求教师不仅能够有效地将课本知识与实务相结合,而且能够掌握数据处理、数据分析的能力。首先,高校应提高“双师型”教师的占比。高校可以通过减免课时、评定职称等方式,鼓励教师考取职业技能证书或者到企业挂职锻炼。其次,学校应该大力投入经费,鼓励教师参加数字化管理会计课程的培训。由于各种主客观原因,并不是每位任课教师都能够熟练掌握数据软件使用、数据处理理论等相关知识。面对这种情况,可以通过两条途径解决。其一,以项目为基础,组建分工明确、各有所长的管理会计教学团队。在此过程中,除了考虑教师的年龄结构、职称结构、学缘结构的合理性之外,还应考虑教师是否具备数据处理能力,从而通过团队中的教师互助,有效提高教师的数据处理能力。其二,建立跨专业的教学团队。由学校牵头,各学院积极配合,组建跨专业的教学团队,实现资源共享,共建创新平台。结合管理会计课程的特点来看,该团队需要法学、数理统计、数学等专业的任课教师参与。

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