1. 引言
当前，处于数字化大潮之下，会计行业正在经历一些改变，传统的会计工作渐渐朝着智能化，数字化方向发展，从手工记账到电子账务处理，再到如今依靠AI技术做到财务流程自动化，智能财务分析决策支持等等，会计行业对人才的需求也产生了相应的改变，不再只是看重传统的会计核算技能，而且愈加重视综合业务能力，数据分析能力以及应用新兴技术的能力。所以，会计专业课程教学务必紧跟行业发展的脚步，展开数字化改革，从而培育出符合时代需求的高素质会计人才，给学生日后的发展以及整个行业的前进形成稳固根基[1]。
2. 会计专业课程现状分析
2.1. 传统教学模式的局限性
传统教学模式教学内容明显落后行业发展，现有会计课程仍旧以手工账体系为核心，大量的时间放在传统的讲解原始凭证填制，试算平衡等流程上，缺少对OCR发票识别，RPA智能审单，业财自动化等新技术的讲解。在讲解新收入准则，租赁准则等复杂准则时仍旧停留在条文解析的阶段，并没有对数字化的解决方案进行讲解。财务分析工具依旧停留在EXCEL层面上，没有引入PowerBI、Python等大数据分析工具。而且数字经济发展中的新模式、新业态、新岗位的讲解存在明显空白。例如数字经济商业模式、智能财务新兴岗位、监管科技等新知识领域。
实践教学场景单一化问题也很明显，现存实训大多依照标准业务流程展开，很难模仿新零售，跨境电商之类的动态业务场景，数据维度仅限于结构化表格，缺少对非结构化数据处理能力的培养，岗位设定也太过独立，不能体现出现代财务共享中心里多岗位协作的工作状况，这样的单一化实训使学生面对真实商业环境时感到准备不充分[2]。
个性化教学支持的缺失也是一个明显短板，传统教学缺少对学习过程的即时追踪，很难及时察觉学生的认知卡点，统一的授课模式不能适配不同学习风格和认知基础的学生，造成学习成果好坏不一，更为关键的是，如今职业发展路径越发多样化，同样的培养方案难以符合财务分析，审计等不同方向的专业需求，这些状况共同造成了传统教学模式与行业实际需求之间的断层，急需展开系统性改革。
2.2. 数字化教学的现存问题
目前会计专业的数字化教学还存在不少问题，在技术应用上，大多数院校对于AI技术的应用还只是停留在简单的工具替代阶段，并没有真正发挥出AI在智能决策与预测分析上的优势。像会计信息化这门课，虽然引入了财务软件，但是教学重心仍然放在基础操作上，没有充分地借助AI来开展财务数据分析和风险预警等工作。各个AI工具之间也没有进行有效的整合，形成信息孤岛，极大地限制了教学效果的提高。
数据资源整合不够，这是另外一个突出的问题，在教学环节里产生的大量实训数据还有作业数据被分散到不同的平台里面，缺少统一的管理，院校通常缺乏专业的数据分析人员和工具，这些宝贵的资源无法得到深入的挖掘并加以运用，教师没有办法借助这些数据来找出学生的薄弱处，也不能给学生给出个性化的学习建议，数据的价值就被埋没了。
教学模式的创新明显滞后，虽然引进了数字化工具，但是教学方式依然以教师为主导，AI技术只是作为辅助演示的工具，并没有给学生提供自主探索的机会，学生在使用智能财务软件的时候缺乏自主探索的机会，教学评价过于重视知识的记忆而忽视了实践能力的培养，这种传统的教学模式很难激发学生的学习主动性和创新思维。
教师数字化能力不足成为发展阻碍，不少教师对RPA、机器学习等AI技术缺乏深入认识，难以将这些技术与会计教学紧密结合，教学设计、资源开发、教学实施等环节中教师数字化能力短缺问题较为突出，这直接影响到数字化教学的质量和效果。
3. AI技术驱动会计专业课程数字化教学改革的路径探索
3.1. 基于AI的课程内容重构
会计专业的课程内容要由传统的“核算型”转向“智能型”，在核心课程里嵌入AI技术模块是很重要的途径，在《财务会计》课程里增添RPA自动化处理内容，让学生学会机器人流程自动化技术；在《管理会计》课里加入机器学习算法，培养学生依靠数据做决策的想法；在《审计学》课里融入区块链技术应用，改进学生对智能审计的认识，还要开发《AI与财务决策》这类跨学科课程，把计算机，统计学等知识融合起来，用自然语言处理等技术剖析企业年报等非结构化数据，培育复合型人才[3]。
3.2. 教学模式创新
打造“智能 + 互动”的教学生态是改革的重点，一方面可以开发AI助教系统，给学生供应24小时的个性化学习支撑，依照学习数据随时调节教学内容和难易度，另一方面要创建虚拟仿真教学平台，比如“智能财务共享中心”实验室，让学生在VR环境里模仿处理跨境结算，并购重组之类的复杂事务，AI系统可即时评判操作是否合规，给出改进意见，从而在高度仿真的环境中锻炼学生的实践能力，这种沉浸式的学习模式可以很好地弥补传统教学实践环节的缺失[4]。
3.3. 评价体系改革
评价体系要从主观考核转为数据驱动，创建多维能力评定模型，从知识把握，技能操作，创新思维这三个维度来设置指标，依靠AI工具自动打分并产出能力雷达图。开展过程性评价，用AI技术搜集全部时期的学习数据，通过算法分析学习走向，尽早察觉学习难点并发出警报，当系统察觉到学生在某个知识点一直没学好，就可自动推送辅导建议，辅助老师做到精准介入，这样一种动态评价体系可以更为全面，客观地体现学生的总体能力成长。
4. AI技术应用于会计教学的挑战与对策
4.1. 面临的挑战
当前AI技术与会计教学的深度融合面临五大核心挑战，这些挑战既涉及技术实施层面的具体问题，也包含教育生态重构的深层矛盾。
4.1.1. 技术整合复杂度与教学适配性难题
会计专业在采用AI技术开展教学改革时，遭遇着明显的技术融合难题，不同技术平台间的兼容性问题很突出，财务机器人系统同教学管理平台的数据对接时常碰上阻碍，致使教学数据不能顺畅流通，而且，院校硬件设备的配备情况良莠不齐，一些学校的服务器算力短缺，极大干扰了深度学习等AI技术的教学应用成效，而且，AI技术的更新速度较快，而课程更新却较为迟缓，教学内容常常滞后于行业实际应用1~2代，造成学生学到的技能同企业需求脱节。
虚拟仿真教学虽说给了操作的机会，不过它的成果还是有着明显的限制，现存的模拟系统大多依靠过往的业务数据创建起来，很难真切地再现现在急速改变的商业环境，尤其在应对跨境电商，区块链会计这类新兴业务的时候，仿真系统常常缺少足够的业务情况和数据支撑，而且更为严重的是，这些系统只能模仿标准的流程，没法很好地训练学生去应付那些非结构化的数据以及突发的业务状况，这样的问题使得学生在虚拟环境中做得很好，可一到真实的作业场景里就可能束手无策。
4.1.2. 教师能力结构与角色转型的深层矛盾
会计专业教师遇到前所未有的能力转型压力，虽说基础的会计理论功底比较扎实，但AI技术应用却显得较为薄弱，根据调查，超过六成老师称得上大量时间用在学新技术，而教学任务的繁重恰恰和这一情形产生直接矛盾，最重要的是，教师评价体系仍偏向传统教学成绩，对于数字化教学创新的认可度不足，极大地压制了教师的转型意愿[5]。
AI技术的加入正逐步改变传统的师生关系和教学模式，教师的角色要从知识传授者变为学习引导者，这对于长久以来习惯“教师中心”模式的教师来说是个巨大考验，在实际操作中存在两种极端情况，一种是教师过分依靠技术工具，教学主导作用被削弱，另一种是教师对新技术存有抵触情绪，很难开展数字化教学，怎样让教师适应这种角色转变，创建起人机协同的新教学关系，这是一个急需破解的难题。
4.1.3. 学生数字素养与技术依赖的平衡难题
数字化教学突出了学生数字素养的巨大差别，不同地区、不同背景的学生在技术接受度和应用能力上有着很大的差距，这种“数字鸿沟”可能会扩大教育不平等现象，数据显示，城市学生掌握基本AI工具的平均时间比农村学生快40%，这种差距在需要编程技能的进阶应用中更加明显，院校要创建起更灵活的分层培养体系，保证每个学生都能跟上数字化教学的脚步。
另一个值得关注的问题就是技术依赖可能会降低学生的专业判断力，AI工具给予的即时反馈以及标准答案很容易让学生产生思维惰性，尤其是那些需要职业判断的复杂会计事务，相关研究显示，长期依靠智能辅助系统的学员一旦离开系统，对于特殊业务的处理正确率就下降了将近30%，所以，在教学过程中一定要维持技术应用和专业思维培养之间的平衡状态，既要让学员学会先进的工具，也要锻炼他们的独立思考和职业判断能力。
4.1.4. 制度保障与生态协同的体系性短板
行业标准空白对AI会计教学发展形成了束缚，当前各高校的课程设置以及技术运用有着明显的差别，同一专业核心课程也有不小分歧，这样的混乱状况造成人才养成水平起伏不定，用人单位没法产生稳固期待，这就需要教育部门领头，联络行业协会制订统一的AI会计教学规范和评定准则。
校企合作深度不够也是个明显短板，当下多数合作只是走个过场，企业没有主动参与到教学当中，真实业务数据获取难度大，行业案例更新慢，教学的实战性受到极大影响，而且参考国外经验的时候，会计准则差别和技术应用场景差别成了主要阻碍，要找出有中国特色的发展道路，既吸纳国外先进经验，又契合本土教育实际。
4.2. 应对策略
针对上述挑战，需构建“技术赋能–制度创新–生态协同”三位一体的解决方案，推动AI技术从“工具应用”向“教育生态重构”升级。
4.2.1. 建立技术适配与动态更新机制
要想有效地解决技术整合问题，建议采用分阶段执行的办法，先着重开发轻量级，模块化的AI教学工具包，把行业顶尖企业所拥有的技术资源整合起来，开发出符合教学场景需求的简化版，这些工具包应当涵盖一些常见的会计业务流程的标准化模板，比如智能报销，自动对账等功能模块，并且要附带详细的使用说明和教学案例，而且，还要创建起全国范围内的技术支持平台，给院校给予持续的技术维持和更新服务，从而保证教学系统可以正常运转。
课程内容更新上，建议采取“基础理论 + 动态案例”双轨制体系，基础理论部分保持相对稳定，侧重讲解会计原理与AI技术基本概念，动态案例部分依托云端平台实时更新，及时反映行业最新实践，可以组建包含高校教师、企业专家和技术人员的课程开发团队，定期收集整理行业案例并转化为教学使用素材，还要建立教学案例质量评估机制，保证案例的典型性和教学适用性。
实训环境设计上，可以考虑用“分层递进”的思路，基础层重点训练学生的基本操作标准，模拟企业真实业务情况，让学生学会基本流程；提高层用更复杂的业务情景，锻炼学生的分析判断能力；创新层让学生自己去探索AI技术的应用，开发新方案，各个层次的实训项目要连起来，形成一个完整的培养链条，而且建议用企业的真数据(脱敏过的)，还有真业务场景，这样实训就更有实战感，也更有针对性。
4.2.2. 构建教师能力发展与角色转型支持体系
教师队伍建设是教学改革成功的前提，建议开展系统性的教师能力提升工程，分为三个阶段，基础培训阶段主要提高教师的AI工具使用能力；进阶培训阶段主要提高教师的教学设计能力；高级研修阶段主要提高教师的创新研究能力，培训形式要多样化，可以有线上课程、工作坊、企业实践等形式，满足不同教师的需求。
建议建立区域性的教师发展中心，给教师给予持续的专业支撑，发展中心可以安排定时的教学研讨活动，推动经验交流，创建教学资源库，共享优良的案例，给予技术咨询帮助，化解实际教学难题，而且可以设置教师革新资金，扶持教师展开数字化教学革新项目，推动教学革新[6]。
在评价激励机制上，把数字化教学能力加入到教师考核体系当中，可设立专门的教学革新奖项，奖励那些在AI技术应用方面有突出成果的老师，在职称评定时，要公允地认可数字化教学成果的价值，把开发的虚拟仿真课程，智能教学资源等算作评价范围，还可创建教师和企业专家双向交流机制，推动产学研融合。
4.2.3. 强化学生数字素养与能力培养
学生数字素养的培养要系统规划，建议在专业培养方案里安排专门的智能技术应用课程模块，分为必修课和选修课两个层次，必修课主要培养基础的数字技能，像财务软件操作，数据分析工具使用这些，选修课则提供更深一步的技术应用课程，迎合学生的个性化发展需求，课程内容应重视理论和实际相结合，要有足够的实验课时和实训项目。
建立分层分类的培养机制，对学生的数字基础做入学测评，制定个人化学习规划，基础差的学生，给予补习课程和额外指导，学有余力的学生，通过创新实验室，竞赛项目等途径给予高级学习机遇，还要形成动态调整机制，定时评判学生的学习进度，立即调整教学手段。
在教学方法上，推荐采用项目驱动的教学模式，设计真实的业务场景和问题情境，让学生在解决实际问题的过程中学习技术应用，尤其要注重培养学生的合作能力，设计合理的问题流程，让学生理解AI技术的适用边界，学会在专业判断和技术工具之间做出权衡，还要加强伦理教育，培养学生的责任意识。
4.2.4. 完善制度保障与生态协同机制
政策制度完善与否关乎着教学改革能否实现，教育主管部门应当出台关于人才培养的指导性政策制度，明确人才培养目标，课程设置框架以及能力标准要求等内容，在此基础之上，组织展开专业认证评估工作，促使院校不断改进教学质量，并投入更大力度的资源支持，助力院校开展数字化方面的教学改革。
在校企合作方面，建议形成长效机制，可以共建产业学院、设置企业工作室等方式，做到校企深度融合。企业要全程参与人才培养，一同拟定培养方案，开发教学资源，指导实训实践等，院校也要积极对接行业需求，随时调整教学内容和方法，建议实行校企双导师制度，给学生全方位的指导。
在国际合作上，要同国际组织和国外院校展开交流，一同研发课程标准，开展师资培训，组织学生交流等，还要重视国际会计准则的变动以及全球技术发展趋向，尽快更新教学内容，而且要把具有中国特色的教学模式和经验总结提炼出来，以改善我国会计教育的国际影响力，还要创建行业联盟，促使院校，企业和科研机构协同革新。
5. 结语
在数字经济和智能技术深度渗入会计行业的当今大环境之下，会计专业教育体系数字化转型已经变得非常必要，传统课堂那种教学内容固化、实践场景陈旧以及评价机制僵化的局限性，使得人才培养同行业需求之间出现了结构性矛盾，人工智能技术有着数据处理、智能分析并且能实现个性化交互，所以可以给会计教学改革供给新的技术途径和方法论支撑。在会计专业教育领域，依靠课程内容被智能化重新安排，教学模式被数字化革新并加以改进，并且评价体系也朝着数据化转型升级这些举措，能够促使会计教育从经验引导转向数据引领，从群体化教学转变为个性化培养的范式发生真正改变，人才培养的质效就有可能得到切实改善。
然而，AI技术在会计教学中深入使用还是碰上技术匹配、数据管理、师资转型等种种难题，这些难题的化解要营造“政产学研”携手前行的改革环境，依靠政策引领，标准制定，校企资源整合以及教师发展体系改善，渐渐冲破技术应用瓶颈和制度阻碍，以后，随着技术升级和教育更新不断加深，会计专业教育会在守住学科本质和育人初衷的情况下，做到和智能技术的深度结合，为数字经济时代培育出既有专业水平，又有技术本领和革新思想的复合型会计人才。