基于OBE 理念高职院校大数据与会计专业人才培养模式优化的研究与探索

数字经济驱动下，会计职业正向 " 价值管理 + 数据决策 " 转型，催生了 "智能财务分析师"等新兴岗位，据财政部《会计改革与发展"十四五"规划纲要》显示，到 2025 年我国需要 60 万具备数字化技能的会计人才，那如何在 OBE 理念下以学习成果反向设计培养体系，培养 " 懂数据、精业务、会工具 " 的复合型会计人才是目前急需解决问题。

一、OBE 理念的理论基础及其适用性

成果导向教育（Outcome-Based Education）理论包含三个关键原则：一是反向设计原则，从行业需求的终极成果出发逆向推导课程体系；二是学生中心原则，强调个性化学习路径设计；三是持续改进机制，通过多元发展形成质量改进闭环。相较于传统教育模式，OBE 更注重 " 学生能做什么 " 而非 " 教师教了什么 "，这种理念尤其适合技术快速迭代的大数据与会计专业，高度契合高职教育强调能力本位的特征，确保培养方案始终与行业需求同步更新。

大数据与会计具有显著的跨学科特性，专业深度融合呈现三个特征。在知识维度上，要适应技术快速迭代需求，掌握会计实务、Python 编程等跨学科知识；在能力层面上，需要具备财务风险识别能力和数据建模能力；在工具应用方面，必须熟练使用财务机器人、BI 可视化工具等智能系统。2020 年发布《职业会计能力框架》指出，会计教育必须采用成果导向模式应对数字化挑战，将职业技能等级标准转化为可测量的学习成果。

二、当前人才培养模式存在问题

（一）目标定位与产业需求脱节

目前很多高职院校人才培养方案仍以传统核算岗位为目标，停留在“会计核算 + 数据分析”的简单叠加，未对“业务洞察、数据治理、智能决策”等高层次能力进行显性化表述。而经济市场上涉及财务数据分析师等新兴岗位，用人单位需要会计人员具备数据可视化能力，导致毕业要求与产业需求错位。

（二）课程体系结构性缺陷

近几年大数据与会计专业课程设置存在“三段式”割裂，公共基础课、专业核心课、专业拓展课之间缺乏有机衔接，大数据类课程与会计类课程“并轨不并融”，学生难以形成业财融合整体思维。如《财务大数据分析》课程前置要求具备会计专业知识和 Python 编程能力，但实际教学中两类课程平行开设，导致学生难以完成跨学科学习。

（三）实践教学数字化水平不足

实训以传统会计软件操作为主，缺少真实业务流的财务共享中心、RPA 开发工坊等场景，学生无法体验“数据获取—清洗—建模—决策”完整链条。根据企业反馈，毕业生平均需 3 个月才能胜任基础数据分析工作，这种培养模式导致毕业生面临" 传统岗位需求萎缩，新兴岗位能力不足" 的就业困境。

（四）师资结构失衡

根据统计，大部分大数据技术教师不懂财务，财务教师不会操Python、

RPA 等大数据技术平台，“双师型”比例不足 80% 。同时企业导师参与课堂教学不足，校内老师参与企业岗位实践缺少，缺乏校企合作资源与信息共享平台等。

三、基于OBE 理念的人才培养模式优化策略

（一）反向设计目标体系

构建" 行业- 岗位- 能力" 三级能力指标，首先对接智能财务等新兴业态，确定 5 个核心就业岗位群；然后分解岗位任务，提炼出 " 财务数据清洗 " 等 8项典型工作能力；最后形成可测量的能力指标点，如" 能使用Pandas 完成销售数据透视分析 " 等可量化评价的能力表述。分别从初级具备会计核算、报表编制等审核能力，到中级运用 Python、Power BI 完成业财数据采集、清洗、可视化能力，再到高级基于大数据模型提出资源配置、风险预警、价值创造的决策能力，从浅到深。

（二）重塑模块化课程矩阵

打破学科界限，设计”底层共享、中层融合、上层拓展”的三级递进课程结构。基础阶段开设”会计基础”与”Python 编辑基础”等平行课程，培养学生会计领域认知；核心阶段设置”业财一体化”与”财务数据分析”等交叉课程，提高学生数据技术能力；拓展阶段通过”企业管理基础”与”财务决策管理”等项目课程，提升课程间知识关联度，实现学生融合应用能力。

（三）创新实践教学体系

建立”基础技能 - 专项能力 - 综合创新”三阶实训体系，推广“任务驱动+ 翻转课堂 + 工作过程导向”混合式教学，引入企业真实项目包，实行“双导师”指导。实践教学流程分为认知体验（1 学期）、专项训练（2-3 学期）、基地实战（4学期）三阶段递进，在基础层，依托虚拟仿真实训平台完成会计信息系统应用等基础训练；在专项层，通过校企共建的”财务大数据工场”进行真实业务数据处理；在创新层，引入企业真实项目，要求学生团队在 4 周内完成从数据采集到决策建议的全流程作业， 大大缩短校内课堂与实际岗位的距离。

（四）提升师资队伍建设

通过“内培 + 外引 + 共享”打造结构化数字化教师团队。一方面校内会计教师完成Python、RPA 等大数据技术轮训，与网中网、正保等企业共建“双师型”教师流动站，聘请校外专家驻校授课不低于 10，提升教师数字化融合课程教学能力。另一方面加强产教融合机制，让老师定期下企业到实际岗位实战，在第一线了解行业最新动态和最新政策，有效链接专业发展方向和市场需求趋势，从而精准定位教师职业化数字化的努力方向。

四、预期成效与展望

通过研究优化基于 OBE 理念高职院校大数据与会计专业人才培养模式，预期取得以下成效。在学生层面，学生数字化能力和就业质量得到提升，”业财一体化”、”财务数字化”等 1+X 证书通过率提升至 100% ，对口就业率提升至90% ，岗位适应周期缩短 50% ，合作企业对毕业生满意度提升至 95% 等。在教师层面，“双师型”教师比例提升至 90% ，教师获数字化教学比赛奖项数量年均增长 30% ，教科研项目数量年均增长 30% 。在专业建设层面，建成省级精品在线开放课程 2 门，开发活页式教材 4 本，财务大数据实训室建设投入 2 项。在产教融合层面，校企合作共建实践基地，共编教材，共报课题等数量年均增长 30% 。在学校层面，本专业获批学院高水平专业群核心专业，制定《大数据与会计专业教学标准》被学院采纳和推广等。

综上所述，OBE 理念为高职院校大数据与会计专业人才培养提供系统化、可操作的优化路径，未来随着数字经济的深入发展，这种以成果为导向、持续动态调整的培养模式将展现出更强的生命力，我们需进一步重构 AI 对会计能力体系的影响和 AI 技术在财务实训中的应用场景等，及时跟踪毕业生职业发展轨迹，深化产教融合，构建基于大数据画像的个性化培养体系，为智能财务时代培养更多卓越技术技能人才。

参考文献

[1] 财政部 . 会计行业人才发展规划 （2021-2025）[Z]. 2021.

[2] 李志斌 ， 王芸 . 智能财务人才培养的创新与实践 [J]. 会计研究 ，2022（5）：12-20.

[3] 张新民. 数字经济背景下会计教育的转型路径[J]. 中国职业技术教育 ， 2023（8）：45-51.