大数据技术的飞速发展正重塑着各个行业的格局，会计领域也不例外。传统会计工作侧重于财务数据的记录、核算与报告，而在大数据环境下，会计数据的规模、来源、处理方式等都发生了根本性变化。这就促使会计专业学生的职业素养要求相应转变，高校会计教育也需与时俱进，调整培养模式以满足市场对新型会计人才的需求。
一、大数据对会计专业学生职业素养要求的转变
（一）数据处理与分析能力
大数据时代，会计数据海量且复杂。会计专业学生不能仅局限于简单的财务数据计算，而需具备强大的数据处理与分析能力。能够运用数据挖掘、数据分析工具从海量数据中提取有价值的信息，如通过对销售数据、成本数据、市场数据等多源数据的综合分析，为企业决策提供精准支持。例如，利用数据可视化技术将分析结果直观呈现，帮助管理层更好地理解企业财务状况与经营成果的内在联系，从而制定更合理的战略规划。
（二）信息技术应用能力
会计信息系统在大数据背景下不断升级，云计算、人工智能等技术逐渐融入其中。学生需要熟练掌握会计软件以及相关信息技术工具。如熟悉财务云平台的操作，实现财务数据的实时共享与协同处理；了解人工智能在财务审计中的应用，能够利用智能审计软件辅助审计工作，提高审计效率和准确性。此外，还需具备一定的信息安全意识，确保会计数据在采集、传输、存储等环节的安全性与保密性。
（三）风险管控与战略思维
大数据使企业面临更多元化的风险，如数据泄露风险、算法偏差导致的决策风险等。会计专业学生应树立全面的风险管控意识，能够识别、评估和应对这些新型风险。同时，要从传统的财务会计思维向战略会计思维转变，不仅仅关注财务指标，更要结合大数据分析结果洞察企业内外部环境变化，参与企业战略制定与实施过程，为企业创造长期价值提供财务视角的建议与决策依据。
（四）创新与终身学习能力
大数据技术的快速迭代要求会计专业学生具备创新能力，能够不断探索新的会计数据分析方法和应用模式。同时，由于大数据带来的知识更新速度极快，学生必须树立终身学习理念，持续关注大数据、会计领域的前沿技术与理论发展，不断提升自身综合素质，以适应不断变化的职业环境。
二、大数据时代会计专业学生职业素养的培养路径
（一）优化课程体系
在大数据时代，优化会计专业课程体系是培养学生职业素养的关键。需以传统会计课程为基础，融入大数据相关知识模块。一方面，构建系统的大数据基础课程，如数据科学导论、大数据分析基础等，使学生掌握大数据的基本概念、原理与技术方法。另一方面，将大数据技术深度融合于会计核心课程，如在财务会计中运用大数据进行财务数据的深度剖析，在管理会计里借助大数据实现成本预测与决策分析的优化，让学生理解大数据在会计各领域的应用价值与实现方式，从而形成完整且适应时代需求的知识架构。
例如，在会计专业课程体系改革中，新增了“Python数据分析在会计中的应用”课程。在该课程里，学生学习使用Python语言进行数据采集、清洗、分析与可视化展示。在财务报表分析课程教学时，教师引导学生利用Python从财经网站抓取同行业多家企业的财务数据，并进行对比分析。通过编写代码计算各种财务比率，绘制趋势图与柱状图，直观呈现企业财务状况在行业中的水平与变化趋势。这样不仅让学生掌握了传统财务报表分析方法，更学会了运用大数据工具挖掘深层次信息，为企业战略决策提供更精准依据，极大提升了学生在大数据环境下的会计职业素养。
（二）加强实践教学
加强实践教学对于会计专业学生适应大数据时代至关重要。实践教学能够将理论知识与实际操作相结合，使学生在真实或模拟的大数据会计工作场景中积累经验。学校应构建多层次的实践教学体系，包括校内实验室实践、校外企业实习以及产学研合作项目实践等。校内实验室可配备先进的大数据会计软件与硬件设施，模拟企业财务大数据处理流程；校外实习让学生深入企业财务部门，参与实际的大数据会计项目；产学研合作则促进高校、企业与科研机构资源共享，共同开发实践项目与课程，提升学生解决实际问题的能力与创新思维。
以学校和本地知名企业的合作为例，学校与企业共建了大数据会计实践基地。在基地内，学生首先在模拟实验室中进行实践操作，实验室模拟了企业完整的财务大数据环境，从销售数据、采购数据到人力资源数据等多源数据的集成与分析。学生在教师指导下，利用数据挖掘工具分析客户消费行为与企业成本结构的关联，预测企业盈利趋势。随后，学生进入企业实习阶段，直接参与企业正在进行的大数据财务审计项目。他们运用所学知识协助审计师筛选海量财务数据中的异常信息，通过大数据分析发现潜在的财务风险点，如发票数据中的异常报销模式等。这种从模拟到实战的实践教学模式，有效提升了学生的大数据会计实践技能与职业素养，使其毕业后能迅速适应企业工作需求。
（三）提升教师数据素养
教师的数据素养直接影响着会计专业学生在大数据时代的培养质量。提升教师数据素养需要多方面举措。学校应提供丰富的培训资源，如定期组织教师参加大数据技术培训课程，内容涵盖数据挖掘、机器学习、大数据平台搭建等领域，使教师系统掌握大数据知识与技能。其次，鼓励教师参与大数据相关科研项目与学术交流活动，在实践与交流中深入了解大数据在会计领域的前沿应用与发展趋势，进而将最新成果融入教学内容。建立教师数据素养考核与激励机制，促使教师主动提升自身数据素养水平，为学生树立良好的学习榜样。
例如，学校为提升会计专业教师数据素养，制定了全面的教师发展计划。学校与专业大数据培训机构合作，每年选派教师参加为期两个月的大数据技术集训。在集训中，教师学习使用SQL进行数据查询与管理，运用R语言进行数据分析与建模等技能。培训结束后，教师将所学知识应用于科研项目中。例如，一位教师参与了企业财务风险预警模型构建的科研课题，通过运用大数据分析技术，从企业的财务报表、市场舆情、行业数据等多维度数据出发，构建了基于机器学习算法的财务风险预警模型。该教师将科研过程中的经验与成果融入到课堂教学中，通过案例教学法向学生详细讲解模型构建原理、数据处理过程以及如何解读预警结果，极大地丰富了教学内容，提高了学生对大数据会计应用的理解与兴趣，有效带动了学生数据素养的提升。
三、结语
综上所述，大数据时代给会计专业学生的职业素养带来了全新的要求与挑战。高校会计教育必须顺应时代潮流，积极转变培养模式，通过优化课程体系、加强实践教学、提升教师数据素养等多方面的培养路径，为社会培养出具备数据处理与分析能力、信息技术应用能力、风险管控与战略思维以及创新与终身学习能力的高素质会计专业人才。只有这样，会计专业学生才能在大数据时代的会计职业领域中立足并取得良好发展，为企业和社会创造更大的价值。
参考文献
[1]韦钊颖,苏煜坤.高职大数据会计专业人才培养路径[J].新会计,2024(5):16-18.
[2]李仕瑾.高职大数据与会计专业学生实践创新能力培养路径探究[J].教育信息化论坛,2023(15):96-98.
[3]沈净瑄."大数据"时代下高职会计专业教师数据素养能力提升路径研究[J].市场调查信息,2023:30-32.