1. 引言
《基础会计》作为会计学专业的入门课程，承担着培养学生会计思维、掌握基本理论与方法的重要使命。然而，随着人工智能(AI)、大数据、云计算等技术在会计领域的广泛应用，传统会计工作模式发生根本性变革：财务机器人(RPA)替代了大量重复性核算工作，大数据分析技术实现了财务数据与业务数据的深度融合，管理会计、业财融合成为会计职能拓展的核心方向[2]。在此背景下，本科《基础会计》课程仍存在教学内容与行业实践脱节、教学方法难以激发学生主动性、实践环节缺乏智能技术应用等问题，导致学生毕业后难以快速适应岗位需求，加剧了就业压力。
据教育部数据，2023年全国高校毕业生达1158万人，其中会计学专业毕业生超过100万人，就业市场呈现“供过于求”与“高端人才紧缺”并存的结构性矛盾。企业对会计人才的需求已从“会记账”转向“会分析、能决策”，而传统《基础会计》教学培养的核算型人才难以满足这一需求。因此，基于智能化与大数据时代背景，重构《基础会计》课程教学体系，既是提升学生就业竞争力的现实需要，也是会计教育适应行业变革的必然选择。
2. 智能化与大数据时代对会计行业的影响[3]
(一) 会计职能的转型：从核算型到价值创造型
传统会计以“确认、计量、记录、报告”为核心职能，聚焦于历史数据的处理与反映。智能化与大数据技术的应用，使得这一模式发生颠覆性变化：
核算智能化：财务机器人(如德勤的“小勤人”、用友的“智多星”)可自动完成发票识别、凭证录入、银行对账等重复性工作，处理效率较人工提升5~10倍，错误率降低至0.1%以下；
数据处理规模化：大数据技术能够整合企业内外部数据(如业务数据、市场数据、供应链数据)，实现财务与业务的实时联动，为动态决策提供支持；
职能重心转移：会计职能从“事后核算”转向“事前预测、事中控制、事后分析”，强调通过数据分析为企业战略制定、风险控制、绩效评价提供依据，实现价值创造。
(二) 会计岗位需求的变化：技能结构的重构
行业调研显示，智能化时代企业对会计岗位的技能需求呈现“三增三减”特征：
减少的技能：基础核算(如手工记账、凭证审核)、简单报表编制等可被机器替代的技能；
增加的技能：数据处理能力(如Excel高级函数、Python/R数据分析)、智能工具应用能力(如财务机器人操作、ERP系统运维)、业财融合能力(如业务流程优化、成本控制方案设计)。
以四大会计师事务所为例，其招聘启事明确要求“熟悉大数据分析工具(如Tableau、Power BI)”“具备财务数字化项目经验”，传统核算岗位占比已从2010年的60%降至2023年的30%以下，而数据分析、咨询类岗位占比提升至50%以上。
(三) 会计教育的挑战：教学体系与行业需求的脱节
尽管行业已发生深刻变革，本科《基础会计》教学仍存在诸多滞后性：
内容滞后：教材中80%的篇幅仍聚焦于手工记账流程(如填制凭证、登记账簿)，对智能工具应用、大数据分析等内容涉及较少；
方法单一：以“教师讲、学生听”的传统讲授为主，缺乏案例教学、项目式学习等互动性方法，难以培养学生的批判性思维与解决问题能力；
实践薄弱：实验课多采用模拟手工账或传统财务软件，未引入财务机器人、大数据分析平台等智能工具，导致学生实践能力与岗位需求脱节。
3. 本科会计学专业学生就业压力的成因分析
(一) 行业变革导致的岗位需求变化
智能化技术的应用直接冲击了传统会计岗位：据中国会计学会调研[4]，2020~2023年，企业基础会计岗位减少约20%，其中中小企业减少比例达30%以上。与此同时，具备智能技术应用能力的高端会计岗位(如数据分析师、财务BP)需求增长40%，但高校培养的学生中仅10%具备相关技能，形成“低端岗位饱和、高端岗位空缺”的就业结构性矛盾。
(二) 传统教学模式下学生能力的局限性
传统《基础会计》教学培养的学生存在“三弱”问题：
技术应用能力弱：仅掌握Excel基础操作，对Python、SQL等数据分析工具一无所知，无法应对企业数据处理需求；
实践创新能力弱：实验课以验证性操作(如模拟编制资产负债表)为主，缺乏真实场景下的问题解决训练；
职业迁移能力弱：对会计法规、准则的理解停留在理论层面，难以结合行业特点灵活应用，导致跨行业就业困难。
(三) 就业市场竞争的加剧
会计学专业作为传统热门专业，招生规模持续扩大，但企业对核算型人才的需求却不断萎缩。据智联招聘数据，2023年会计岗位平均每1个职位有30~50名应聘者，而具备智能技术能力的应聘者录用率高达80%，远高于传统技能应聘者的30%。学生若仅掌握基础核算技能，将面临“就业难”与“薪资低”的双重压力。
4. 《基础会计》课程教学改革的目标与原则
(一) 教学目标重构
基于智能化与大数据时代需求，《基础会计》课程教学目标应从“培养核算型人才”转向“培养具备会计思维、掌握智能工具、能解决实际问题的复合型人才”，具体包括：
知识目标：掌握会计基本理论(如会计要素、会计等式)、智能会计工具应用原理(如财务机器人工作流程) [5]、大数据分析基础方法(如数据清洗、可视化)；
能力目标：具备手工核算与智能核算双重技能，能够运用Excel、Python等工具处理会计数据，具备初步的财务数据分析与决策支持能力；
素养目标：培养会计职业道德(如数据安全意识、诚信意识)、创新思维(如流程优化能力)、终身学习能力(如跟踪会计技术变革)。
(二) 教学改革原则
行业导向原则：以会计岗位需求为核心，将智能技术应用、大数据分析等行业前沿内容融入教学；
学生中心原则：采用项目式学习、翻转课堂等方法，激发学生主动性，培养自主学习能力；
虚实结合原则：整合虚拟仿真实验(如财务机器人模拟)与真实企业案例，提升实践教学的真实性与针对性；
持续迭代原则：建立课程动态调整机制，每年根据行业技术变革与企业反馈更新教学内容与方法。
5. 《基础会计》课程教学改革的具体路径
(一) 教学内容体系的优化：融入智能技术与大数据思维
1. 传统内容的精简与整合
删减冗余内容：减少手工记账流程(如填制记账凭证、登记总账)的课时占比，从原有的40%降至20%；
强化核心理论：突出会计要素、会计等式、会计科目等基础概念的理解，结合企业案例(如小米集团的存货核算)讲解理论应用场景；
补充法规更新：及时纳入新会计准则(如收入准则、租赁准则)与税收政策(如增值税改革)的变化，确保教学内容的时效性。
2. 智能技术与大数据内容的融入
增设“智能会计工具应用”模块：
介绍财务机器人原理与操作(如使用UiPath软件模拟发票自动化处理流程)；
讲解ERP系统(如用友U8、金蝶K3)的财务模块应用，重点训练凭证自动生成、报表智能编制功能；
增设“大数据会计思维”模块：
引入数据可视化工具(如Excel数据透视表、Power BI)，教学生成动态财务分析仪表盘；
结合案例(如阿里巴巴的供应链数据分析)讲解数据采集、清洗、建模的基本方法；
跨学科知识融合：简要介绍Python基础语法(如数据读取、条件判断)、数据库原理(如SQL查询语句)，为后续课程(如《会计信息系统》)奠定基础。
3. 教材与教学资源的更新
编写活页式教材：采用“基础理论 + 行业案例 + 技术应用”的模块化结构，每年更新智能技术相关章节；
建设数字资源库：整合企业真实财务数据(脱敏处理)、财务机器人操作视频、大数据分析案例库(如上市公司财务舞弊识别)，通过在线平台(如学习通)供学生自主学习。
(二) 教学方法的创新：从“讲授式”到“互动式 + 项目式”
1. 翻转课堂与案例教学结合
课前：学生通过在线平台观看微课视频(如“财务机器人如何处理报销业务”)、完成基础知识测试；
课中：教师引导学生讨论案例(如“某企业手工记账与智能记账的效率对比”)，分析智能技术对会计流程的优化作用；
课后：布置拓展任务(如“设计一个简化版财务机器人流程”)，培养学生创新思维。
2. 项目式学习(PBL)的应用
以“某小微企业智能会计流程设计”为项目主题，将学生分为5~6人小组，完成以下任务：
任务1：分析企业业务流程(如采购、销售、生产)，识别可智能化的环节(如自动生成采购订单)；
任务2：运用Excel或Python处理企业历史财务数据，生成可视化分析报告(如成本结构分析图)；
任务3：设计智能会计解决方案(如建议引入财务机器人处理发票审核)，并进行可行性论证。
项目成果通过课堂展示、教师点评、企业导师指导(邀请企业财务总监参与)相结合的方式评价，培养学生团队协作与解决实际问题的能力。
3. 虚拟仿真与实践教学的融合
建设智能会计实验室：配备财务机器人软件(如UiPath Community Edition)、大数据分析平台(如阿里云DataWorks)、ERP系统(如用友U9 Cloud)，模拟企业真实财务场景；
开展“虚实结合”实践：学生先在虚拟仿真平台完成财务机器人操作(如自动对账)，再分组处理真实企业的简化财务数据(如某电商企业的销售数据分析)，实现“虚拟训练–真实应用”的能力迁移。
(三) 实践教学体系的改革：构建“基础–综合–创新”三级实践模块
1. 基础实践模块：夯实核算能力
手工模拟实验：保留核心核算环节(如编制银行存款余额调节表、利润表)，但减少课时，强调“理解原理而非机械操作”；
智能工具基础操作：训练学生使用Excel高级功能(如VLOOKUP函数、数据透视表)处理会计数据，掌握ERP系统的初始设置(如账套建立、科目设置)。
2. 综合实践模块：提升技术应用能力
智能核算综合实验：学生使用财务机器人软件完成“发票识别–凭证生成–报表编制”全流程操作，对比手工核算与智能核算的效率差异；
大数据分析实验：基于上市公司财务数据(如东方财富Choice数据库)，要求学生运用Python绘制趋势图、计算财务比率(如流动比率、资产周转率)，并撰写简要分析报告。
3. 创新实践模块：培养解决复杂问题能力
校企合作项目：与中小企业合作，组织学生为企业提供“智能会计优化方案”(如流程梳理、工具推荐)，企业导师全程指导；
学科竞赛：鼓励学生参加“全国大学生会计信息化大赛”“财务大数据分析大赛”，以赛促学，提升创新能力。
(四) 教学评价机制的完善：从“单一考核”到“多元评价”
1. 过程性评价与终结性评价结合
过程性评价(60%)：
课堂参与(10%)：包括案例讨论、小组发言；
项目成果(30%)：如智能会计流程设计方案、数据分析报告；
实践操作(20%)：如财务机器人操作熟练度、ERP系统应用能力；
终结性评价(40%)：采用“理论 + 实操”复合试卷，理论部分增加案例分析题(如“分析财务机器人对会计岗位的影响”)，实操部分要求学生在实验室完成数据处理与智能工具应用任务。
2. 引入企业评价与社会认证
企业导师评价：对参与校企合作项目的学生，由企业导师从“岗位适配度”“问题解决能力”等维度进行打分；
职业技能证书衔接：鼓励学生考取初级会计职称、ERP工程师(用友认证)等证书，证书成绩可折算为实践学分，提升就业竞争力。
6. 教学改革的保障措施
(一) 师资队伍建设
教师技术能力提升：组织教师参加“智能会计师资研修班”，学习财务机器人、大数据分析等技术；鼓励教师到企业财务部门挂职锻炼，积累实践经验；
双师型教师引进：聘请企业财务总监、会计师事务所技术专家担任兼职教师，主讲智能技术应用模块；
教研团队建设：成立“智能会计教学团队”，定期开展课程研讨、资源开发与教学改革实践。
(二) 教学资源建设
实验室建设：投入专项资金建设智能会计实验室，配备服务器、财务软件、数据分析工具等硬件设备；
校企合作平台：与金蝶、用友等企业共建“会计智能化实践基地”，获取真实业务数据与工具支持；
在线课程开发：建设《基础会计》慕课(MOOC)，融入微课视频、虚拟仿真实验等资源，实现线上线下混合式教学。
(三) 政策与制度支持
学校层面：将《基础会计》课程列为“校级一流课程”，给予经费、课时等政策倾斜；建立教学改革激励机制，对教师的教材编写、资源开发给予奖励；
学院层面：制定《会计专业学生智能技术能力培养标准》，明确各学期技术应用能力目标；建立课程质量监控体系，通过学生反馈、企业调研评估改革效果。
7. 教学改革效果的预期与展望
(一) 预期效果
学生能力提升：学生的智能工具应用能力(如财务机器人操作)、数据分析能力(如Python数据处理)将显著增强，毕业后可快速适应企业岗位需求；
就业竞争力增强：学生就业率提升10%~15%，优质岗位(如上市公司财务管培生、会计师事务所咨询岗)录用率提高20%；
课程影响力扩大：形成“智能技术 + 会计基础”的特色教学模式，成为同类院校课程改革的示范案例。
(二) 未来展望
随着人工智能与大数据技术的持续发展，会计行业将向“全面智能化”“深度数字化”方向演进，《基础会计》课程需进一步：
融入新兴技术：如区块链在会计中的应用(如发票存证)、AI审计工具(如风险自动识别)；
强化跨学科融合：增加数据安全、隐私保护等法律知识，培养学生的合规意识；
构建终身学习生态：通过在线平台为毕业生提供持续教育资源，帮助其跟踪行业变革。
8. 结论
智能化与大数据时代的会计行业变革，对本科《基础会计》课程教学提出了迫切的改革需求。通过重构教学目标、优化内容体系、创新教学方法、改革实践环节与评价机制，可有效提升学生的技术应用能力与就业竞争力，缓解就业压力。然而，教学改革是一个系统工程，需要学校、企业、教师、学生多方协同，持续投入资源与精力。未来，《基础会计》课程应紧跟技术发展趋势，以培养“懂会计、会技术、能分析”的复合型人才为核心，为会计行业的高质量发展提供人才支撑。
基金项目
广东省普通高校青年创新人才类项目“科技金融与绿色金融协同推动新质生产力加速形成机制与路径研究”(2025WQNCX109)。