OBE理念下《财务大数据分析》课程思政实践与探索

一、引言

随着信息技术飞速发展，大数据已成为企业决策的关键依据，财务数据分析在企业管理

中的战略地位愈发凸显。《财务大数据分析》课程应运而生，成为高校财经类专业的核心课程之一，Python作为强大的数据分析工具，为该课程提供了技术支撑。在教育领域全面推进课程思政的背景下，深入挖掘《财务大数据分析》课程中的思政元素，基于 OBE 理念，将价值塑造、知识传授与能力培养有机结合，对于培养适应新时代需求的财务人才具有不可替代的价值。

二、课程思政的必要性（一）大数据时代财务人才的时代使

在当今数字化浪潮中，财务人员不再局限于传统的记账、算账工作，而是要从海量数据中提取有价值的信息，为企业战略规划、风险管控和资源配置提供决策支持。《财务大数据分析》课程以 Python 为基础，引导学生运用数据分析技术解决复杂财务问题，培养学生的数据思维和创新能力，使学生能够肩负起推动企业数字化转型、提升企业竞争力的时代使命。

（二）思政元素融入专业课程的天然契合点

《财务大数据分析》课程中蕴含着丰富的思政教育资源。在数据处理环节，强调数据的真实性和准确性，可培养学生的严谨治学态度和职业道德操守；在数据分析方法的学习中，鼓励学生勇于探索创新，激发其创新精神；通过分析企业财务数据反映的社会经济现象，引导学生关注国家政策导向、社会公平与可持续发展等宏观问题，强化社会责任感。这些思政元素的融入，有助于实现专业教育与思政教育的同向同行。

（三）应用型本科“德技并修”人才培养的必由之路

成果导向（OBE）要求毕业生同时具备“能用 Python 解决真实财务问题”的技术能力和“在复杂情境中做出正确价值判断”的职业伦理。应用型本科学生技术掌握快、伦理反思相对较弱，在“爬虫获取敏感财报”“模型调参掩盖异常值”等实训环节极易出现“重效率、轻合规”倾向。课程思政把数据安全法、会计职业道德规范转化为可观测的 Python 实训评价指标，如“提交代码时必须附带数据来源合法性声明”，使“德”与“技”在同一成果中可测、可评、可改进。

三、思政元素挖掘与 OBE 理念融合

（一）课程目标设定

依据 OBE“反向设计、正向实施”原则，将《财务大数据分析》课程目标细化为“知识—技能—价值”三维可测评成果。理解 Python 在财务数据获取、清洗、分析与可视化中的核心技术原理，掌握 Pandas、NumPy、Matplotlib 等库的合规调用方法。能运用 Python 语言对企业财务数据进行合规采集、整理以及可视化呈现，并进行相应的分析。树立“数据真实、算法透明、科技向善”的职业伦理观，能够在技术方案中自觉嵌入数据安全法、个人信息保护法及会计职业道德规范的要求，形成可追溯、可解释、可审计的分析流程。

（二）思政元素融入课程目标

将思政元素融入上述三维课程目标中，对其进行“映射-融合-评价”一体化设计。例如，在知识目标中，强调学生掌握 Python 数据分析库的正确使用方法，体现严谨治学的价值追求；在技能目标中，通过项目式学习培养学生的团队协作与沟通能力，融入团队精神教育；在价值目标中，引导学生关注数据分析在社会经济领域的应用价值，树立为社会发展服务的远大理想。

（三）学习成果产出与思政评价一体化

构建“专业能力 + 思政素养”双维度评价体系，将思政评价嵌入 Python 财务数据分析项目全流程。在成果产出层面，要求学生在完成财务数据分析实战任务时，既提交Python 数据分析报告，又需附上数据采集的合规性、分析结论的社会责任考量。设置一定的权重进行思政评价，包括对数据真实性的坚守，如拒绝 “美化” 异常数据，风险预警中的责任意识，如提示中小企业融资数据偏差的伦理风险等。通过过程性评价与结果性评价相结合，实现专业成果与价值观塑造的同步测评，推动 OBE 目标与课程思政育人实效的闭环验证。

四、教学方法创新

（一）案例教学法

选取沪深 A 股市场真实财务案例，如瑞幸咖啡财务造假案、宁德时代供应链财务风险分析等，构建 “案例库 + Python 分析模板” 双资源包。每个 案例包 始财务数 负债表爬虫数据集）、伦理冲突点（如数据操纵的法律边界）和分析任务单 教学中采用“案例拆解—代码实现—价值观讨论” 三步法：先引导学生用 P 再组织辩论 “分析师是否应为企业隐瞒数据异常”。案例更新频率与证监会行政处罚案例库同步，确保学生接触最新监管动态，在掌握数据可视化技能的同时，强化对资本市场 “公开、公平、公正” 原则的认知。

（二）项目驱动教学法

设计“中小企业财务健康诊断”“碳减排政策对制造业成本影响测算”等真实项目，采用“分组竞标—全流程实操—利益相关者评审”模式。每组 采集 业公开财报）、清洗（处理缺失值时讨论数据补全的伦理规范）到数据 提交含爬虫代码的进度报告，终期向企业财务总监进行成果汇报。设置 目受阻时的团队协作表现（如解决Python 版本兼容问题时的分工） 足时的诚信选择（如拒绝编造调研数据），使学生在交付数据分析产品的过程中，体悟财务工作者的职业操守与社会价值

（三）虚拟仿真教学法

通过使用泰迪等财务大数据分析管理平台，实操平台中的仿真实训案例。运用 Matplotlib 等工具生成可视化报告，并应对突发伦理事件，如虚拟企业高管暗示修改偿债能力分析结果等。尝试设置 “道德抉择分支”，当学生选择妥协数据真实性时，告知学生会触发监管问询等事项，呈现行政处罚后果推演。通过模拟税务稽查等高压场景，提升学生用Python 解决复杂财务问题的应变能力，同时在虚拟决策中强化合规意识与风险防控思维，

从而达到课程思政目标。

五、课程思政实践路径与典型案例设计（一）思政目标与专业能力目标的协同设计

《财务大数据分析》课程需构建“专业能力-思政素养”双螺旋培养体系，实现知识传授与价值引领的有机统一。在OBE 理念下，具体可采用以下方式进行协同设计：首先进行目标映射。将“数据清洗与预处理”专业能力对应“严谨细致的工匠精神”，通过强制核查数据来源、异常值等任务，强化学生“零差错”的职业意识；将“构建财务预警模型”能力对应“风险意识与社会责任感”，引入“P2P 暴雷”“房企债务危机”等财务案例，引导学生思考数据误判对社会的负面影响。其次实现能力逐层递进。在学习之初先侧重“数据真实性把控”，如识别虚假数据，培养底线思维；后期通过“行业风险数据库建设”项目，提升“用数据服务国家战略”的格局意识。最后将思政目标和专业能力目标进行评价融合。在项目考核中设置“思政表现权重”，重点考察团队协作中的诚信态度、政策分析中的家国情怀，确保双目标落地。

（二）典型教学案例设计

在 OBE 理念下，《财务大数据分析》课程设计“虚实结合”的典型教学案例，强化专业能力与思政元素的深度融合。通过上市公司财务造假大数据侦测，以真实案例为背景，引导学生运用Python 技术爬取年报数据，通过关联交易分析、现金流异常波动识别等技术手段挖掘造假痕迹，同步开展“会计诚信与法律责任”主题研讨，强化“不做假账”的职业底线。通过引入具备思政内容的真实案例，采用“真实项目驱动+老师点评”模式，确保教学内容与行业需求同频共振，实现“学中做、做中悟”的育人成效。

（三）第二课堂延伸活动

依托 OBE 反向设计，《财务大数据分析》课程以“知行合一”为导向，设计多维第二课堂延伸活动，深化思政育人实效。实践类活动方面，可以联合本地税务局开展“财税大数据反欺诈实训”，学生分组运用相关查询技术分析发票数据，识别虚开增值税发票等违法行为，并撰写数据赋能税收征管建议书，在实践中强化依法纳税意识与社会责任感。另外可以举办竞赛类活动，比如举办“财务大数据伦理决策挑战赛”，设置“算法歧视”“数据隐私泄露”等模拟场景，要求学生基于职业道德准则提出解决方案，优胜团队获企业实习直通资格。还可以开展一些讲座类活动。如定期邀请行业专家分享“数字化转型中的职业伦理困境”，通过真实案例研讨引导学生树立“数据向善”价值观，形成“课堂-企业-社会”协同育人的闭环。

六、思政效果评价与持续改进机制（一）评价维度设计

基于成果导向教育原则，《财务大数据分析》课程通过构建“三维一体”评价维度体系，能够精准衡量学生专业能力与思政素养的协同发展水平。其中知识维度聚焦技术掌握程度，通过实操考核能够评估学生运用Python技术完成数据爬取、数据清洗以及数据可视化的能力；而能力维度强调如何解决问题，通过设置企业财务健康诊断综合项目，能够考察学生从数据采集到风险预警的全流程处理能力，重点评价方案的创新性与可行性；思政维度则注重价值引领，采用“过程性记录+反思报告”模式，能够追踪学生在团队协作中的责任意识、面对数据伦理困境时的决策态度，比如是否主动上报异常财务数据，并结合行业案例分析学生的家国情怀与职业操守，确保评价能够覆盖“知识-技能-价值观”全链条，助力达成应用型人才培养目标。

（二）动态反馈与改进机制

《财务大数据分析》课程通过构建“三维动态反馈-精准改进”机制， 能够确保思政教育得到持续优化。每学期通过匿名问卷与小组访谈的形式， 从企业反馈环节来看，通过与合作企业建立实习生思政表现档案， 合规意识与职业伦理决策。就持续改进而言，针对学生思政教育 践；根据企业建议强化数据安全意识，在课程中嵌入合规分析模块，能够保障 振，从而确保课程得到动态反馈，并持续加以改进。

（三）OBE 理念下的长效保障机制

在 OBE 理念指引下，《财务大数据分析》课程采用“三位一体”长效保障机制，让思政教育能够得到持续深化。就师资层面而言，通过建立“双师型”教师培养体系，定期选派教师赴企业参与“财务数据合规”等方面的顶岗实践，同时邀请行业专家开展“数据伦理与职业操守”专题培训，能够让老师将思政教育有机融入课堂教学中。另外通过建立“智能+思政”数字化资源库，集成行业标杆案例、负面警示场景及思政能力自测题，支持学生个性化学习与反思。同时将课程思政成效纳入教师绩效考核，对开发优质案例、指导学生获省级以上思政竞赛奖项的教师给予专项奖励，形成“能力提升-资源优化-制度驱动”的良性循环，为培养应用型人才提供可持续保障。

七、结论与展望

在 OBE 理念下，对《财务大数据分析》课程进行思政建设，从明确课程目标到创新教学方法，再到课程思政路径设计和思政效果评价，全方位推进课程思政与专业教育的深度融合。在以后的教学中，通过持续优化课程思政内容和教学方法，加强师资队伍建设，不断提升课程思政质量，为培养具有扎实专业基础、具备深厚家国情怀和创新精神的高素质财务大数据人才而不懈努力。

参考文献

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基金资助：2024-2025 学年质量工程项目（项目编号：KCSZ202430）成果。