大数据审计实践类课程教学改革的思考与探索

张璐 方昌健 陆红如

关键词：大数据；审计；实践课程；教学改革

0 引言

受大数据理念及其分析技术影响而发生深度变革的行业不胜枚举，审计领域亦不例外。大数据分析技术方法有助于提升审计样本的全面性及审计取证的效率，是实现全覆盖审计、持续审计，开展“如影随形”审计的重要途径[1]。同时，数据先行，充分利用大数据分析技术也是开展研究型审计，助推审计工作提质增效的重要手段[2]。近年来，党和政府对大数据审计高度重视，习近平总书记在中央审计委员会第一次会议上明确指出“要坚持科技强审，加强审计信息化建设，积极推进大数据审计”；两办在《关于完善审计制度若干重大问题的框架意见》及配套文件中明确提出“构建大数据审计工作模式，构建国家审计数据系统和数字化审计平台，探索建立审计实时监督系统，实施联网审计”；审计署“十四五”规划中对大数据审计进行了重点部署，提出“提升数据管理水平，健全数据集中管理制度规范，保障数据安全，推动提高省级审计数据分中心的数据存储、处理和分析能力，加强数据资源分析利用，加强数据和分析模型共享共用”等多项目标。

开展和推动大数据审计，人才的培养是根本。响应中央部署，顺应时代潮流，各类高等院校积极开设大数据审计相关课程，并就课程体系建设、教学改革、人才培养、评价机制等进行了深入研究和广泛探索。在大数据审计相关课程中，实践类课程在培养学生理论联系实际，提升实操能力、解决实际问题方面具有举足轻重的作用，本文将对大数据审计实践类课程的现状进行分析，指出当前普遍存在的问题，并就教学改革提出几点思考。在此基础上，以南京审计大学为例，介绍相关课程改革的初步探索及其实践效果。

1 课程现状及分析

大数据审计课程旨在培养学生运用大数据技术解决审计问题、开展审计工作的能力，是一门融合大数据和审计相关理论和技术，多学科交叉的综合性课程。当前，大数据审计课程已面向审计、会计、数据科学等多个专业广泛开设，对课程建设的研究也已取得一定成果。如彭冲等[3]围绕课程内容、教学模式、教学队伍和课程思政，对大数据审计课程教学体系建设进行了研究和思考；张敏等[4]以大数据审计课程为例，探讨了新文科建设背景下的融合性课程设计。然而，对大数据审计实践类课程的研究还相对较少，在课程中主要存在以下问题。

① 课程体系复杂，知识点的组织衔接不合理。虽然大数据审计课程已广泛开设，但仍属新兴学科，尚无成熟的课标和课程体系，开设院校往往根据自身的专业特长、教师资源等开设具体课程。以南京审计大学为例，涉及大数据审计相关内容的课程包括：计算机审计、大数据审计、审计大数据采集、审计大数据实例分析、大数据审计技术与方法、大数据审计案例分析，大数据审计综合实验等。这些课程会以不同的形式开设，相关知识点可能在理论课程的实践部分出现，也可能存在于专门的实验课中；可能包含在必修的基础课、专业课中，也可能出现在选修课中。不同课程间未形成有效的协作机制，缺乏必要的划分和衔接，其影响又在选修制度和教师自身知识局限的双重作用下被放大，常常演变成部分知识点重复讲解，而部分内容又被遗漏的状态。

② 需求多样，个性化需求难以满足。当前，大数据审计类课程在计算机、数据科学、会计、审计等不同专业开设，其中计算机、数据科学等工科专业开设大数据审计的目的是进一步深入理解大数据技术，锻炼学以致用的能力，属于“+审计”范畴；会计、审计等管理类专业开设大数据审计的目的是积极应对技术变革，学习信息化审计方法与工具，提升专业技能，属于“审计+”范畴。不同类型的学生基础、师资背景、学习范式等存在天然差异，催生出迥异的培养目标和学习需求，加之专科、本科、研究生等不同层次学生也对知识的深度和广度有着不同需求，难以通过标准化的课程满足复杂多样的个性化需求。此外，审计的领域包含国家审计、社会审计以及内部审计，不仅仅局限于审计理论和财务报表的分析，更涉及各类行业知识和行业数据。从实践课程角度，数据分析绝非泛泛而谈的通用技术，还要在理解行业的基础上，将行业特色和需求投射到实践课程的教学中，进一步提升了大数据审计实践课程的复杂程度。

③ 数据匮乏，难以构建真实案例。在大数据审计实践课程中，真实、可靠的审计数据是设计教学内容和实验、开展实操练习的前提。然而，现实情况是真实的审计数据严重匮乏、更新滞后，大量实验不得不构建在开源数据、陈旧数据，甚至人工构造的数据上，更遑论针对多来源数据开展跨领域、跨模态关联比对，针对大规模数据开展高效分析等实用技能的练习。究其原因，一方面，实务界本身也深受数据来源匮乏的困扰，数据孤岛广泛存在，审计数据的高度敏感性使其无法充分共享和利用；同时，相较于其他领域，大数据方法在审计领域的应用相对滞后，需求不足进一步放大了数据匮乏的问题。另一方面，教师的实务经验缺乏，现阶段大量师资从课堂走向课堂，缺乏在审计一线的工作经历和解决实际问题的经验，导致无法设计出具有实操引领作用的教学案例；同时，具有审计和计算机双重知识背景的复合型师资同样缺乏，相关课程的教学深受教师知识背景的影响，往往做不到审计与大数据的有机融合。

④ 工具缺失，先进系统亟待导入。开展实践教学，可用、实用、好用的实操工具和实验系统必不可少，实验环境的搭建，审计分析工具的实操，乃至数据的采集、存储、分发，实验流程的管理和结果评价等，都离不开实验教学系统的支持。然而，虽然大数据审计类课程的开设如火如荼，但仍缺乏具有针对性的实验教学系统。部分实践类课程引入了实务界的审计工具软件，如现场审计实施系统AO、通用审计软件IDEA等，但缺乏对实验教学过程的有效管理，其设计与操作理念也与大数据审计的思路相去甚远；部分课程使用数据分析或商务智能领域的工具或软件，如Tableau、SmartBI等，但其并非针对审计设计，仅能支持部分审计数据的分析任务，无法适用于审计全流程的实验教学工作。此外，在普遍缺乏真实审计数据的背景下，由于结构化的财务数据相对易得，大量实践教学退而求其次地聚集到以SQL编写为主的结构化数据分析上，对于非结构化的图数据、文本数据、多媒体数据分析，无论是底层工具的使用还是分析手段的学习均严重滞后，造成大数据审计技能掌握即落后。

2 教学改革的思考

针对上述问题，亟须通过梳理知识点与重构课程体系、创新和优化教学模式与方法、加强校企合作、研发和使用先进实验教学系统等方式开展大数据审计实践类课程的教学改革，具体思路如图1所示。

2.1 梳理知识衔接，重构课程体系

大数据审计是典型的多学科交叉课程，其知识点既多且杂。要学会、学好大数据审计，既要具备审计学、财务管理、财务会计等经管类课程的基础知识，也要掌握数据库、编程语言等利用计算机处理和分析数据的相关技能，以及常用的数据统计分析工具。应对上述庞杂的知识和技能要求，课程体系的建立极为重要。根据专业不同，相关知识点的广度、深度及学习时间不尽相同，大数据审计课程的设置需要与其相适配。如审计大数据采集及预处理的实践课程，尚未涉及对审计数据内涵的理解，但对数据库、编程语言、数据传输与存储有一定要求，因此在具有相关计算机类基础知识时即可学习，而审计大数据分析类课程，则必须具有审计、会计的基础知识方能开始学习。虽然审计、计算机或大数据专业的培养计划已考虑到知识的衔接，但往往体现在课程粒度的前后置关系上，由于选修课的存在，后置课程可能无法完全限定和准确预知学生已掌握的前置知识。例如，大数据审计综合实验为必修课程，而审计大数据采集为选修课，由于部分学生未选修该课程，为顺利完成课程学习，仍需为数据采集和预处理分配一定的课时，但这对未学过的学生显然不够系统和全面，而对学过的学生来说，则是重复学习。

因此，需要对大数据审计的相关知识和课程体系进行全面的梳理和重构。首先，对现有大数据审计相关课程进行解构，重新凝练并梳理相关知识点。考虑到不同专业和层次对大数据审计基础知识的掌握程度要求不同，相关知识点的提炼要尽量原子化，避免大而全，在不相关知识上浪费时间。如大数据审计中数据库相关知识主要集中在利用SQL语言编写审计模型，而数据库原理部分则没有必要展开，以此为核心构建课程对经管类学生更加友好，也能避免因过渡灌输无关知识造成逆反和畏难心理。其次，通过多个知识点的衔接组合，构成适用于不同专业、不同层次学生的课程，整合现有课程中的重复部分。最后，明确课程性质和学时，调整理论课和实践课的关系，建立实践课程体系。同时，为避免选修课造成的知识点遗漏和重复，可考虑设定专门的课程模块，如计算机基础课程模块、审计基础课程模块、软件工具课程模块、审计数据处理方法课程模块、综合实践课程模块等，将相关课程整体纳入相应模块中，学习大数据审计的学生须按序完整选修对应模块课程以全面掌握基础知识。

2.2 创新教学模式，优化教学方法

构建合理的课程体系后，科学的教学模式及教学方法是传递课程知识、达成培养目标的重中之重。考虑到大数据审计类课程面向的对象在专业和基础知识构成上的差异，秉承交叉融合，因材施教的原则，可从以下几个方面对教学模式和教学方法进行创新和改革。

① 思维引领，在教学内容中全面纳入“大数据”理念。本质上，大数据审计不仅仅是技术方法层面的革新，更是对审计模式、审计流程的全面重塑[5]。因此，需要将大数据理念贯穿到审计相关的各方面的教学当中，在对审计的认识，审计全流程管理，审计方法，以及审计项目管理等各环节的教学中全面体现大数据思维，引导学生从大数据的角度看待问题、分析问题、解决问题、评估效果。

② 通过微专业、虚拟审计小组等形式组织不同专业背景的学生共同开展实践学习，优势互补，不仅能够弥补各自专业知识的局限，同时通过分配不同的审计角色和承担不同的审计任务，彼此协作开展审计工作，能够使实践教学更加贴合实际的审计场景，有助于学生身临其境地体验审计工作，培养团队意识和协作能力。

③ 重视课前预习，每次课前提出明确的预习要求，通过预先下发课程资料，提供互联网学习资源等方式，引导学生提前准备，查漏补缺，为提高课堂教学效率和效果奠定基础。课堂教学以项目驱动、案例教学为主。利用真实审计案例和数据构建完整的审计项目作为实践教学内容。真实审计场景有助于学生从整体上认识大数据审计的重要性、先进性及实用性，增强学生的获得感，充分调动学生的学习兴趣，激发其主动探索、解决问题的积极性。同时鼓励在课堂上进行演示和展示，积极开展交流分享，并将其纳入到成绩评定中，优化评价指标，注重过程考核，还能通过对过程数据的挖掘分析，为进一步优化课程设计提供依据。课后布置针对性的作业，对课堂内容进行进一步延伸和拓展，加深对理论知识和实操技能的印象和理解，同时推进课后的开放讨论，及时进行疑难知识点的解析。

2.3 开展校企合作，拓宽教资来源

校企合作，是开展实践教学，进一步提升大数据审计实践能力培养效果的必由之路。与政府审计机关，各类第三方审计机构，企业内审部门等建立充分的合作关系，有助于真实审计数据的获取及案例构建，解决审计数据与案例匮乏，实践课程面临“无源之水”“无米之炊”的问题。

除数据和案例资源外，合作带来的人员充分交流也是提升实践教学效果的重要途径。一方面，可以组织学生前往合作单位开展实训实习，在真实场景和工作环境中提升动手能力；可以组织教师挂职锻炼，充分了解实务界的真实情况和需求，方能理论联系实际，提升实践课程的教学质量，也有助于其将实务中的案例转化为实践教学素材。另一方面，可以将实务界的资深人员引入课堂教学，通过课程嵌入、专家讲座等形式，充分利用其熟悉业界，实操经验丰富的优势，与专业教师形成互补，在课程教学中“嵌入”业界实践的知识和理念方法，共同提升实践教学的效果。

2.4 研发教学系统，提升实操能力

工欲善其事，必先利其器。大数据审计实践教学离不开先进教学工具与教学系统的支持。虽然很多审计工具或大数据分析工具已广泛应用于审计的实践教学中，但主要还是基于传统审计方式，侧重于结构化数据的分析，无法支撑多源异构的大规模审计数据全流程分析与处理。

研发大数据审计实践教学系统，首先要充分考虑审计的业务场景，需要从审计的角度设计系统的操作逻辑和工作流程，避免其成为普遍意义上的大数据分析工具；其次，要充分融合先进的大数据分析处理技术和工具，如分布式计算框架、分布式文件系统、内存数据库、图数据库、文档数据库等，避免仅单一地支持结构化数据的处理，为多模态、大规模审计数据分析提供底层工具；再次，要有完善的实践教学管理功能，支持知识点介绍，演示、数据分发、过程记录、报告提交等课程管理功能；最后，要易于部署，以B/S架构为佳，避免对价格高昂的专用硬件和商用软件的依赖，以便于大规模开展实践教学工作。

3 教学改革的实践探索及效果

南京审计大学是我国唯一一所以“审计”命名的高等院校，作为我国审计高等教育发源地之一，始终致力于审计前沿理论的研究与探索，并积极践行“科技强审”的理念。截至2022年底，全校本科和研究生超过20个专业开设有大数据审计类相关课程，除会计、审计及计算机相关院系外，电商、统计等专业也开设了大数据审计相关的选修课。在此背景下，基于上述教改思路，大数据审计课程组开展了丰富的教学改革实践探索，取得了较好的效果。比如，课程组重新凝练了大数据审计相关的知识点，重构了计算机审计、大数据审计综合实验等课程作为试点，探索了知识点的凝练、衔接和课程重组。在大数据审计综合实验课中，以财政预算执行审计为具体案例，从审计全流程的视角进行实践内容的设计，并围绕课前、课中、课后环节进行线上资源分发、分组讨论、过程成绩评定等教学方法的优化，取得了良好的效果，在2022 —2023学年第一学期的评教中取得了91.33分的成绩，位居全校前列。在教学模式与方法革新方面，开设了“数字化智能审计”微专业，面向全校各专业招生，探索了跨专业、跨学科组建学习小组，开展大数据审计教学和实践的探索。在校企合作方面，与多个审计机关、会计师事务所建立合作关系，积极开展学生实训和教师挂职工作，并引入资深审计人员来校开设实务讲座和实践教学。如2021年以来，南京审计大学与广东省审计厅、珠海市人民政府合作，建立粤港澳大湾区审计研究院（珠海），以此为平台已连续两年，输送超过30名研究生前往实习，开展大数据审计工作，同时，依托研究院的合作关系，获取了大量真实审计数据，脱敏后用于大数据审计课程的实验和案例教学。

为支撑大数据审计实践课程教学，课程组还研制了大数据审计实验教学系统GASALearn。如图2所示，系统的核心是自研的审计大数据治理与分析系统（Data Governance and Analysis System for Audit，GA?SA），该系统已在多个审计机关部署使用，保证了实验教学系统使用的审计工具来自实战、贴近实战。在核心系统之上，提供分角色的教、学、练、测、评等实验教学管理功能。最后，基于脱敏的真实审计数据，设计了实验内容、实验案例，并提供包括模型库、试题库、示例代码等在内的多种教学资源包。GASALearn系统基于B/S架构实现，可在实验室、教室、办公室、寝室等不同地点方便使用，并提供课前、课中、课后全方位实验教学支撑。目前，该系统已在计算机审计、大数据审计综合实验等多门相关课程中开始试用，学生反响良好，课程组将基于此进一步融入审计全流程场景，构建财政审计、经责审计、医保审计等虚拟实验教学系统，为大数据审计实践教学提供全方位的支撑。

4 结语

本文对大数据审计实践类课程的现状和面临的问题进行了分析，从知识点梳理与课程体系重构、教学模式与方法的创新和优化、校企合作、实验教学系统研发等方面提出了开展大数据审计实践类课程教学改革的思路。最后以南京审计大学为例，给出了教学改革的实践探索效果。期望通过大数据审计实践类课程的改革，为培养新时代具备广阔视野、全面思维、跨界整合及创新能力的复合型审计人才，提升大数据及审计类专业学生应用信息技术解决实际问题能力，提供有力的支撑。