教学管理部课程标准第一轮观测意见——经济管理系《大数据与会计专业》专业
根据教育部最新的财务会计类专业教学标准（2025版）的要求，教学管理部对经济管理系《大数据与会计专业》课程标准进行了第一轮观测，形成了以下十条共性的具体意见，另外《大数据与会计专业》项下的十三门专业课程的个性观测意见附后，请经济管理系进行认真研究并修改完善。
一、课程定位与专业核心能力脱节
存在的问题：多门课程（如《会计基础》《管理会计》）仍沿用传统学科框架，未突出“数据赋能财务”的核心能力，与2025专业标准中“业财数据融合能力”要求不符。
建议：重构课程目标，明确区分财务会计（核算监督）与管理会计（决策支持）的双轨能力，增设“数据化财务场景设计”模块，强化业财融合工具（如ERP系统数据接口开发）的应用训练。
二、数字技术深度不足
存在的问题：《大数据技术应用基础》《财务大数据分析》等课程仍停留于工具操作（如Excel/Tableau），未覆盖2025新职业目录中“低代码开发”“API数据接口调用”等关键技术点。
建议：纳入企业级技术栈实训（如用友BIP数据中台、Python自动化脚本开发），要求学生掌握至少1种RPA工具（如UiPath）实现财务流程自动化，并完成工信部“智能财税应用师”认证项目。
三、数据安全与合规能力缺失
存在的问题：《经济法基础》《企业内部控制》对数据安全法规（如《数据安全法》第21条）仅作理论阐述，未设计实操场景。
建议：增设“财务数据脱敏处理”“隐私计算合规审计”实训任务，要求学生针对GDPR、CSL等法规制定企业数据合规方案，并纳入课程考核。
四、跨课程技术链断裂
存在的问题：技术课程（如《Python财务应用》）与核心业务课程（如《财务管理》）孤立，未形成“数据采集→清洗→建模→决策”闭环。
建议：建立课程组协同机制，例如将《财务大数据分析》中的企业现金流预测模型，直接应用于《财务管理》的投融资决策模块，实现跨课程项目贯通。
五、产教融合浮于表面
存在的问题：实训案例多采用虚拟数据（如《财务机器人应用》中的发票识别），与企业真实痛点（如制造业成本数据异构性）脱节。
建议：引入“企业数据工坊”模式，与用友、金蝶共建真实业务数据集（如供应链成本波动数据），要求学生完成从数据溯源到优化建议的全流程交付。
六、新职业能力覆盖不足
存在的问题：课程未覆盖2025新职业目录中“智能财税应用师”“业财一体化实施工程师”所需的技能矩阵（如税务区块链应用）。
建议：在《智慧化税费申报》中增加“金税四期风险预警系统实操”，在《企业数字化经营管理》中嵌入“电子会计档案区块链存证”项目。
七、课程思政形式化
存在的问题：思政元素生硬嫁接（如《统计基础》简单添加“诚信案例”），未结合数据伦理（如算法偏见审计）展开。
建议：重构思政设计，例如在《生成式AI基础》中设置“AI财务报告伦理审查”任务，分析大模型幻觉导致的信披风险，培养学生技术向善观。
八、评价体系滞后
存在的问题：考核仍以笔试为主（如《经济法基础》），未体现2025标准要求的“多维度过程性评价”。
建议：采用“能力证据链”评估，例如《财务大数据分析》考核需包含：数据采集合规性报告（20%）+模型可解释性文档（30%）+决策优化提案（50%）。
九、技术前瞻性薄弱
存在的问题：对AI Agent、多模态大模型等新技术无响应（如《生成式AI基础》仅教文案生成）。
建议：新增“多模态财务报告智能生成”模块，要求学生调用GPT-4V处理财报图像数据，输出合规性审计意见。
十、师资能力断层
存在的问题：师资要求中“企业经历”缺乏量化标准（如《RPA开发》教师未要求UiPath认证）。
建议：明确教师“技术资质+项目交付”双门槛，如核心课程教师需持有1项工信部数据技能证书（如DCMM数据工程师、大数据工程师、电子商务师等），且主导过企业级数据治理项目。
十一、注意事项
（一）其他专业课程标准观测意见会陆续发出，各系（部）可对照共性问题提前进行修订。除此以外请再次对课程标准各个板块进行细化整改，继续优化。此次修订提交后将直接交由专家进行评审。
（二）本次修订课程标准需提请系（部）党政联席会审议通过，系（部）主要领导签字并加盖系（部）公章提交纸质版及电子版。
（三）提交时间：8月18日（周一）前提交教学管理部。
教学管理部
2025年8月1日
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