大数据技术背景下专业升级与人才培养质量提高的路径研究

摘要：随着大数据时代数字经济的迅猛发展，各行各业也在不断发展。为迎合市场需求以及多元化的发展趋势，高职院校经管类专业的专业构建与升级、人才培养模式的优化和质量的提升也被提上日程。本文通过分析高职院校会计专业建设与人才培养现状，发现其存在的问题，指出结合大数据进行变革的必要性，对职业院校专业的升级和高技能人才培养模式进行研究，推动职业教育和区域经济发展有机融合，确定职业院校专业构建的内在逻辑，有针对性地升级以服务数字经济为目标的人才培养模式，实现培养高技能人才的目标。

关键词：大数据技术；专业升级；人才培养

1. 大数据背景下专业升级与人才培养质量提高的意义

为契合“十四五”规划和2035年远景目标的战略部署，2021年教育部印发新版《职业教育专业目录（2021年）》，对职业教育专业目录进行了全面修订，充分体现了专业升级和数字化改造理念，形成了定位清晰、纵向贯通、横向融通的一体化专业目录体系，为提高职业教育适应性、服务技能型社会建设和终身学习需求奠定了新基础、树立了新坐标[1]。

在推进数字化升级改造、构建未来技术技能方面，新版《目录》优化和加强了5G、人工智能、大数据、云计算、物联网等领域相关专业设置。适应数字化转型、产业基础高级化趋势，面向不同行业的数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能形态等，从专业名称到内涵全面进行了数字化改造[2]。

全国高校人工智能与大数据创新联盟在梳理中发现，大数据与财务管理专业是国内高职院校在2021年第一次获批设立的新专业，由许多传统财务管理专业更名而来。湖南水利水电职业技术学院经济管理学院也在2021年首次开设大数据技术相关专业并开始招生。该专业前瞻性培养适应当今大数据时代财务管理与会计业务新型业务特征如财务信息日益呈现海量数据处理、实时云计算化、财务智能决策等的专业会计人才。

2. 高职院校会计专业建设与人才培养现状

2.1 传统教学模式为主，信息化手段运用少

目前高职院校会计专业的教学模式仍然以传统的教学手段为主。课堂上以老师为主体进行传授式教学，辅助以习题进行训练巩固，虽然可以在一定程度上提升学生的考试成绩，但是与企业需要的实践型人才相距较远。相对于传统的讲授模式，多元主体的生动教学方式对于提升课程教学效率更有帮助。而实现课程的信息化教学，有助于将抽象化的知识具象化，有效降低知识的难度、实现教学形式的多样化、提升教学内容的趣味性等。但要实现信息化教学仍然存在主客观因素的限制，例如学校硬件设施不完备、教师信息化教学水平有待提高、思维需要转换、学生自主学习能力不够不能达到预期学习效果等，使得信息化教学难以有效地推动与发展，不能更好地服务于教育教学。

2.2 人才培养目标与用人单位需求脱节

当前很多高职院校的人才培养目标都大同小异，普遍缺乏特色人才培养方式，过于重视学生学习成绩的提高，而在增加岗位技能、迎合市场需求方面较为匮乏，导致人才培养目标定位和专业性与社会、用人单位对人才的要求有较大的差距，也难以满足企业对于经管类人才的多元化需求[3]。

另外，当前高职院校积极响应国家号召，逐步扩大办学规模，但在增加生源数量的同时，生源的质量难以保证。结合人才培养目标与用人单位需求脱节的影响，存在学生毕业即失业和就业难的问题，长此以往将严重阻碍学校与学生的进步发展，也不利于社会经济建设。

比如企业目前使用较多的用友、金蝶、芸豆等财务软件，以及Python相关软件，学生在课堂上没有机会进行接触学习。比如基础会计这门课程，老师会介绍账簿的种类，但是不会介绍如何在软件系统中进行设置；老师会介绍会计科目的含义，但是不会教如何在软件系统中进行增设科目、如何进行目标查询、数据搜索、数据抓取等。诸如此类实践性的操作，仍然是教学的空白，当学生走上工作岗位时，难以得到用人单位的认可。

2.3 国内起步较晚，教学资源受限

大数据信息技术已经深入社科类等众多学科。在国际上，欧美等国家的高校对于大数据人才培养起步较早。许多先进的大学将大数据技术与原有学科的专业特色相结合，在本校具有优势的领域中率先进行大数据技术的融入，并非常重视专业的实践性，以提高学生的实际应用能力，提高学生就业的匹配程度与实践能力。

在国内的人才培养过程中，一方面，很多高校缺乏大数据的获取渠道，缺乏成熟的大数据人才培养方案，特别是缺乏在大数据人才思维训练方面的经验。大数据具有综合性多学科融合的特点，然而在起步阶段，受限于资源、师资、设备、软件等多个方面，比如市面上虽然书籍众多，但是普遍专业性較高，特别是对于经济管理类学科方面，并不是纯技术的教学，需要结合不同的专业情境，可以作为教材的选择较少；很多老师也没有接触过大数据的培训与专业学习，很难达到理想的教学效果。

另一方面，在资金投入方面，由于大数据相关的专业对硬件与软件的要求都较高，前期对机房的建设、电脑的配置，特别是软件的购置都需要较大的资金投入。目前国内外的软件普遍费用高昂，动辄几十万元，这给一些经费不足的高校开展大数据课程教学带来了很大的困难。

2.4 教育层次受限，课程设置滞后

由于教育整体规划与学生层次的原因，目前国内主要在本科、研究生层次开设大数据的相关专业，高职院校无论在课程设置还是人才培养模式方面都存在较大的滞后性。在教育观念上对于具备实操能力的大数据基础人员的储备与教育也都极为缺乏。

当前企业的决策分析更多依赖信息的处理以及根据各项数据信息结合实际情况进行分析，但是目前高职院校开设大数据类新课程的师资建设、改革方案都非一日之功，不能及时有效开设新课程，难以满足数字经济时代的多元化需求。

另外，在实训实践方面，经济管理类相关的大数据专业强调理论与实践相结合，大数据相关的教学内容需要依托真实的相关领域的企业案例，例如财务分析、电子商务、资产评估、投资理财等学科的案例需要配备大量数据，否则难以达到预期教学效果。

3. 培养大数据人才的必要性

3.1 紧跟国家战略培养计划

近年来，大数据、人工智能、智慧城市等都成为热门话题，2014年大数据首次写入政府工作报告，2015年党的十八届五中全会正式提出“实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享”。2017年国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中指出，到2030年，使我国成为世界主要人工智能创新中心。可见我国已将大数据以及人工智能发展视作战略资源并上升为国家战略。

当前全国对大数据、人工智能以及建设人才的需求越来越大，据最新统计数据显示，未来3～5年内大数据人才的缺口将高达150万。在人工智能产业高速发展的背后，对引领AI发展人才的需求数量已经突破百万。而随着智慧城市建设数量的不断增加，各个城市对人才的需求量也不断增加。因此，加快发现和培养适应新技术变革趋势的专业复合型人才，重视并集中力量培养既懂理论又懂实操的大数据、人工智能的人才队伍，已迫在眉睫。

3.2 迎合企业用人需求

大数据本身是信息处理技术的一次飞跃性的发展，而信息处理是一个公司立足于市场的根本。市场调查、战略规划、财务核算和内部管理等方面都需要信息技术的处理，包括信息收集、信息筛选清洗等能力，这也是一个企业未来获得竞争优势的重要资源之一。

目前，大数据技术与业务发展相融合已成为趋势，数据、高效、简化是发展要求的必然。企业若想赢得长远的发展，就要迎合时代的需求。目前在一些主流的招聘网站上，相关人才的需求与日俱增，数据分析师、数据算法工程师、数据建模工程师、数据运维工程师都是热门需求职位，除了以上技术需求的理工科岗位以外，管理类人才则更多由新商科进行培养，以便助力企业实现可持续发展目标。

不仅如此，信息化、数据化工具的利用都必不可少，如大数据技术、互联网技术等，才能使企业的财务管理与业务发展之间能够合理地互通有无，大数据技术与业务相结合，为企业提供更加可靠的数据支持，从而进一步促进企业财融合工作的有效开展。

4. 大数据技术背景下财经类专业升级的路径

4.1 优化课程体系

为了贴近大数据化的发展趋势，迎合企业的用人需求，学校应该对专业进行调整升级。例如从学校的整体层面整合计算机专业和信息软件专业的学科资源，对经济管理类专业进行大数据课程的融入与建设。以目前比较主流的技术Python的应用为例，简单阐述课程的体系优化。

以大数据和会计专业为例，首先由于经济管理类学生缺乏编程的基础，所以应该先开设大数据基础类的课程，使学生对于大数据有基本的认知与理论基础，了解基础的大数据操作、数据库的安装与配置。其次是开设大数据场景应用类课程，包括“Python在财务中的应用”和“智能财务与可视化”等课程，这类课程可以让学生掌握编程的基本逻辑与语法规则、认识Python的标准库，熟悉数据的抓取、清洗和提取等流程并完成可视化的处理。这类课程的设置不仅可以提升学生的大数据相关能力，也是迎合各类比赛的技能要求，是岗课赛证融合的基础路径。最后可以开设“大数据财务分析”等相关课程，将大数据技术与传统的财务分析课程进行结合，提升学生掌握数据的分析能力，更好地进行实践运用。

4.2 加强资源建设

对于大部分高职院校来说，教材的选用与更新以及师资的合理配置是专业能否顺利升级的重要因素。

由于企业在大数据的实践方面有丰富的实践经验以及最前沿的咨询，所以可以进行校企共建，合作完成教材的编写，充分利用双边的优势资源，基于产业结合、学科交叉、结合专业特点与市场形势，编写出老师与学生共同适用的教材，对于专业的建设有着重要的意义。

而在师资配备方面，由于大部分经济管理类教师没有大数据的基础，所以院校在教师的培训与再教育方面应提供相关的支持与资源，加强教师的数字化教学应用能力。在前期师资缺乏的阶段，院校可以考虑校企合作，实施“引进来”的策略，聘请企业中有实操经验的大数据人员进行授课，在教授学生的同时，也有利于校内教师的学习，提高教师对数字化课程的专业认知与技能；同时，教师也可以利用寒暑假时间“走出去”，走进企业的相关财务岗位进行大数据的学习，同时也能了解行业发展的现状与需求。

5. 大数据技术背景下财经类人才培养质量提高的路径

5.1 更新人才培养方案

通过招聘平台显示，目前企业所需的大数据人才基本上分为大数据工程师与大数据分析师。大数据工程师一般由理工科进行培养，而商科类主要培养大数据分析师，基于此，院校应该有意识地进行人才培养方案的更新。

以大数据和会计专业为例，高职院校应该在学生进入大二专业课程学习时开始设置大数据的基础课程，例如“大数据与人工智能基础”此类的课程，首先使学生对大数据有初步的认知与了解，并且在专业核心课程中有意识地进行数据化的融入。比如原本的“成本核算与管理”课程，可以更新为“智能化成本核算与管理”课程，原本的“纳税实务”课程，可以更新为“智慧税费申报与管理”课程，使学生在专业课程的学习中不断接触大数据智能化的练习。在学生有了一定的大数据基础之后，可以开设“大数据技术在财务中的应用”以及“大数据财务分析”等专业课程，加强学生对于大数据技能的学习，完善整体的课程体系，调整相关的人才培养方案。

5.2 实施产教融合育人模式

面对大数据时代多学科融合的要求，复合型经济管理类人才的培养应该从教学理念、合作机制及培养方式上进行探索与创新。重构教学生态，持续深化产教融合，在教学资源中引入大数据案例和真实的信息化项目，教学模式也从传统的“先学后练”变成“边学边练、边练边做”。

院校应进一步加大力度建设实训实操基地，按照生产的真实背景与需求模拟企业的场景，教师灵活制定教学策略，建设多元化数字财务综合实验平台，以强化培养学生多元复合型综合实践能力。同时高职院校的学生在大三时可到大数据产业园相关企业进行财务岗位的顶岗实习，增强数据处理分析能力，为以后工作就业打下坚实的基础。

5.3 嵌入比赛考证培养体系

随着信息时代不断更新升级，很多学生的比赛与技能类证书都将大数据的应用与操作纳入考核范围。以“楚怡杯”湖南省职业院校技能竞赛会计专业类赛项为例，近两年的智能财税赛项以及業财税融合赛项都着重进行了Python相关知识技能的考查，涉及数据的抓取、清洗以及数据的可视化等方方面面。同时，相关的“1+X”证书也对于数据化应用的能力提出了更高要求。

将大数据基础人才培养嵌入高职院校的大数据人才培养的方案存在必要性，一方面基于各项比赛的大数据内容，将部分知识点融入日常教学，同时利用比赛平台的资源让学生进行自学与提高；另一方面基于“1+X”证书标准，重构教学内容，将教学资源与X证书的培训内容、蕴含的大数据知识完全打通，让会计行业领域的新规范、新制度、新业态很好地融入教学中。借助1+X平台资源，对学生的大数据知识进行培训，提升学生专业技能，培养符合企业需求的复合型财务人才。

结语

基于大数据背景下推动高职院校的专业升级与人才培养质量的提高，对于促进高校职业教育的发展具有重要意义。高职院校要从自身出发，整合相关资源，优化课程体系，推动专业升级，促进校企联合，改进实践方法，构建全新的大数据财务技能人才培养模式，培养更多符合市场需求的复合型人才。

参考文献：

[1]苟建华，孙卓.大数据时代背景下财会类专业课程体系优化策略探究[J].商业会计，2022，（2）：117-119.

[2]胡国义，郑明娜，邵根富.大数据基础人才培养现状与对策研究[J].商展经济，2021，（17）：101-104.

[3]嘉丹.大数据背景下高职经管类专业人才培养思考[J].科教导刊（中旬刊），2019（20）：35-36.

作者简介：谈奕，硕士研究生，讲师，研究方向：财务管理。

基金项目：2021年湖南水利水电职业技术学院校级课题一般项目——大数据技术背景下专业升级与人才培养质量提高的路径研究—以大数据与会计专业为例（编号：XJYB202110）。