“新文科”下大数据审计课程教学体系建设的思考

彭冲（副教授/博士）沈凡凡（副教授/博士）

（南京审计大学经济学院南京审计大学信息工程学院 江苏南京 211815）

一、问题提出

“历史表明，社会大变革的时代，也是哲学社会科学大发展的时代。”自2017年“新文科”的教育理念提出以来，我国开始探索具有中国特色的新文科建设，将新技术运用于人文社会科学课程中，致力于培养跨专业且具备经济、管理、地理、计算机技术的综合型人才（樊丽明等，2019）。2018年5月，在中央审计委员会第一次会议上，习近平总书记指出“要坚持科技强审，加强审计信息化建设，积极推进大数据审计”，这为政府审计数字化转型提供了重要契机。同年9月，习近平总书记在全国教育大会上提出了“培养什么人，是教育的首要问题和根本任务”，并指出“应提高教育支撑经济社会发展的能力，进一步推动产学研协同发展，努力培养创新性、应用型、复合型人才”，这也为“新文科”背景下大数据审计教育目标定位、教育教学内容和培养模式指明了道路，并赋予了新的时代内涵。

当前我国已经进入了经济高质量发展的新阶段，城市发展面临的环境、资源、生态等问题日益复杂与多元化。政府监督体系创新对审计提出了更高要求，如何以较低审计成本实现审计全覆盖、促进审计监督高质量发展，有赖于审计质量和效率的提升。信息化时代，大数据技术的发展为审计内容、方法和模式的创新提供了机遇，政府审计进入了审计智能化、数字化、平台化、全过程和全样本的“智慧”审计阶段。然而，以往审计课程内容存在理论与实践融合度不高、课程体系不完善、教学手段单一、人才培养难以满足大数据时代审计监督对人才专业素养的要求。因此，在“新文科”背景下从需求侧和供给侧融合的视角探讨大数据审计人才培养过程中审计课程教学体系建设具有十分重要的现实价值。

近年来，面对审计数字化转型的大趋势，许多学者将研究重点聚焦于大数据审计相关的教学改革、课程设置和人才培养主题上。首先，在教学改革方面，徐超和葛红美（2017）将计算机审计课程作为审计教学改革与创新的重要内容。有研究指出，全面发展的复合型人才需要注重在审计学课程中融入课程思政元素、内容和教学实践（冯晓双，2020）。在课程设置上，郑石桥（2019）从审计人才培养的专门化、通用化定位两个方面分析审计类专业课程设置，并指出计算机审计课程是以业务为骨干的基础类通识型课程。杨柔坚（2020）则立足专项审计思路和融合大数据技术的特征，从大数据审计课程的核心目标视角探讨了审计学科课程体系。在人才培养上，刘甲洋和闫亚静（2019）从大数据时代下社会对高质量、应用型人才培养的需求出发，认为审计课程优化应当基于应用型人才培养的现实需求。沈凡凡等（2019）提出了大数据视角下高校复合型审计人才的培养路径。还有一些文献认为在审计人才培养过程中要关注“互联网+智慧教育”“校企合作”双向培养模式、产教融合促进高校内涵建设和学科发展、产教研的教学模式等。彭冲（2017）则从大数据背景下审计职业化人才培养的角度提出人才培育需要完善培训机制、建立分类管理的审计人才培育体系。上述文献为大数据背景下的审计人才培养和课程改革提供了很好的启示，但关于大数据审计的课程教学体系与实践的研究很少有文献涉及。值得反思的是，现有大数据审计人才培养与现实需求存在供需失衡的矛盾，培养方向存在偏差，很难满足审计行业现实需求，培养质量有待提高。有鉴于此，审计课程如何顺应新时期的现实需求，培养具备与国家现代化治理相匹配的大数据审计人才成为亟待解决的课题。

审计人才培养定位是课程体系建设和改革的前提和基础。本文从“新文科”建设背景下的大数据审计课程体系建设的指导思想与原则入手，重点对课程要求、课程内容、教学模式、教师队伍以及课程思政等多方面进行了梳理与总结。通过对该课程教学体系建设与实践的探讨，使审计专业学生掌握大数据审计的基本理论与分析框架，培养跨学科创新型的文科人才。

二、“新文科”下大数据审计课程体系建设思路

当前大数据、云计算、区块链等新兴技术的发展极大地改变了人们的生产生活方式（张国俊，2018），也给数字赋能政府审计高质量治理带来了机遇和可能。本课程的主要目标是通过学习大数据审计这门课程，了解大数据审计理论发展的整体思路与分析框架、大数据审计前沿方法与实践，使学生成为融合大数据思维、审计专业理论和审计技能为一体的审计监督尖兵，服务审计全覆盖和经济高质量发展，为未来从事大数据背景下政府审计工作奠定坚实的基础。科学合理的课程体系设置是“新文科”背景下培养复合型创新人才的重要基础。构建系统的大数据审计课程体系，首先要围绕现实需求和课程目标展开跨学科课程设计，并兼顾基础理论、前沿方法与科研素养，考虑到不同专业背景、不同年级学生的实际以及学科发展需求。其次要在课程教学中，以“培养学生跨学科创新思维”为课程设计的目标。

（一）课程内容应体现“前沿性、学科交叉性与实用性”。

首先，体现前沿性。在大数据审计课程内容具体设计上，一方面，要聚焦国内外大数据审计的前沿理论和实证方法，对前沿案例进行归纳、总结和梳理，拓展大数据审计的深度和广度。比如利用机器学习技术预测国有企业的舞弊概率。还比如利用文本分析法和自然语言处理技术帮助审计部门分析海量文本，在政策执行审计中统计各官方日报的词频、词性展开经济监督，从而发现审计线索、生成审计报告等。也有国外学者基于社会网络分析办法研究内控（Jans et al.,2011）等。另一方面，要立足于我国的制度背景，充分考虑我国经济社会发展过程中出现的新情况、新问题、新特征，形成具有中国特色的大数据审计算法、定量评估模型，让学生更好地理解和掌握运用国际最前沿的审计理论和大数据方法展开审计实践。与此同时，要遵循审计主体、客体与审计业务类型之间的关系（郑石桥，2019），将大数据审计与原有的财务审计、绩效审计、合规审计与制度审计相融合，发挥大数据审计在审计业务类型中的作用。

其次，体现学科交叉性。区块链、人工智能、遥感、地理信息系统等技术的涌现和发展，极大地丰富了大数据审计的工具。而这些工具的运用需要学生具备综合利用多学科知识分析和解决问题的能力。因此，在课程设计中，要强调学科交叉的知识准备，注重将审计学与地理学、经济学、管理学、计算机科学等学科知识进行交互，促进审计方法和审计思维的双向融合。比如江苏省在开展自然资源资产离任审计的3S技术就涉及到了地理学、遥感学、计算机科学的综合运用。又比如采用文本大数据挖掘进行电子数据取证等。以上这些审计类型均涉及到海量、多源、异构的基础数据清洗、整理、聚类以及规律的找寻，需要具备多学科背景的专业人才才能胜任。

最后，注重实用性。以往审计教学普遍存在重理论轻实践的问题，大数据审计作为实践性非常强的学科，需要注重理论与实践教学的融合。一方面，要设计由浅入深的课程结构，关注学生更高层次的学术研究和学科发展，将大数据审计领域中的一些规律性、共性的技术和理论作为课程内容设计的主要依据，理论先行。另一方面，以学生职业发展为导向，依托校企合作、校政合作模式，充分利用校内仿真实践平台和政府经典案例实训，培养学生的实战能力。比如南京审计大学通过成立审计主题的各类大数据工程实验室以及大数据中心，实现审计平台化、信息化，为学生提供了跨专业的仿真训练环境和平台。在此基础上，通过“产学研用”研发出了审计大数据分析平台，并应用于医保审计（沈凡凡等，2019）。

（二）以学生为中心，构筑“育人与育才相统一，学生、学术与学科三位一体”的综合发展体系。

1.结合经典审计案例进行课程导入，解决学生“为什么学”的问题。引领学科方向、回应社会关切、坚持问题导向解决新时代提出的新问题是“新文科”建设的内在要求和题中之意（樊丽明，2020）。大数据审计因其较强的应用性，需要将现实中的审计热点与教育教学相结合来激发学生的学习热情和兴趣。2017年在南京召开的世界审计大数据审计会议上各主要国家形成了对大数据审计的普遍共识，那就是审计理念和审计模式的转变。因此，通过一系列现实的案例和热点的分享和探讨，帮助学生了解大数据审计具体能够应用在哪些领域和场景，能够解决经济运行和政策执行过程中的什么问题，以及如何解决这些问题，从而达到为什么要学习本课程的目的。在此过程中，让学生的思维更活跃，理解更透彻，学习更高效。

2.围绕大数据审计的学科属性，解决学生“学什么”的问题。理解了“为什么要学习大数据审计”后，就需要进一步围绕大数据审计的学科属性，明晰学生“学什么”的问题，这也是审计实践中“审什么”“怎么审”的内在要求。大数据审计作为一门以计算机科学与审计学为理论基础的新兴应用学科，其主要目标是通过运用大数据思维、技术反映和揭示有关部门在政策执行中的合规性、合理性和有效性，进而有针对性地提出改进建议。就大数据审计的主题来说，涉及了大数据清洗、存储与管理、处理和分析的方法，以及利用大数据挖掘审计线索等（陈伟和居江宁，2018）。而大数据环境下数据式绩效审计涉及到审计环境、定位、主体、证据、方法、评价标准等方面的新特征（彭冲等，2018）。另外，可结合具体审计部门的工作来理解学科属性，比如苏州市审计局利用可视化分析技术、聚类方法等大数据分析技术展开金融审计；深圳市审计局通过建立一个数据归集管理平台，实现了审计数据存储、分析和研判的统一。因此，可以通过厘清大数据审计的学科属性，从而让学生知道应该学什么的问题。

3.结合大数据审计的课程目标，解决学生“怎么学”的问题。大数据审计的主要目标是让学生掌握大数据审计的理论脉络、审计流程与前沿方法，培养学生综合运用跨学科展开大数据审计实践的能力。结合课程目标，要将大数据科学和审计学科课程教学融合，在“学生学”之前，做好审计学基础理论知识的积累和实证方法的掌握。除了审计基础理论知识的学习，还需要让学生掌握应用现代大数据分析工具处理问题的能力。以大数据处理的教学为例，空间数据的处理与分析是大数据审计研究中最常见的内容，往往需要借助ArcGIS，Python和R等软件进行多源数据的比对、聚类以及可视化分析。因此，课程设计中需要以实验教学方式通过模拟实证分析，培养学生掌握空间大数据的处理与分析的能力。而在讲解实验教学时，要提供跨专业的实训环境，让学生在实训的环境中掌握基础的ArcGIS，Python和R等软件。

（三）教师队伍体现多学科复合型审计背景，强化课程管理。大数据审计需要实现审计方法与大数据技术的交互融合，目前具有跨学科背景的教师队伍还难以满足现实需求。因此，一方面，在积极引进跨学科师资的同时，专任教师要加强学习，注重提升自身在大数据分析技术、法学、经济学、地理信息系统、金融学等系列课程理论素养和实践能力，保证教学质量。另一方面，着眼于学科发展，建立理论界和实务界双导师联合教学制度，形成理论与实务的良性互动。此外，教师在教学过程中，还要强化课程管理，践行以“人才能力培养”为目标的课程教学理念，使教师在“做中教”、学生在“干中学”。当然，课程管理中也要注重教学方式的多样性，比如开展“讨论式”的教学，可以有效激发学生参与课程的主动性，让学生反馈学习效果，不断优化教学方式。

（四）立足专业特色，将思政元素融入到专业教学中。2016年，习近平总书记在全国高校思想政治工作会议上强调“要用好课堂教学这个主渠道，各类课程都要与思想政治理论课同向同行，形成协同效应”。2021年中央经济工作会议强调，“城市经济社会发展是一个系统工程，需要综合考虑政治和经济、现实和历史、物质和文化、发展和民生、资源和生态、国内和国际等多因素”。教师在授课过程中要深入挖掘课程中的思政元素，以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，结合中央城市工作会议精神、“十四五”规划纲要等课程思政内容与大数据审计课程教学紧密结合。从政治认同、国家意识、学术志向和专业伦理上引导学生形成历史主体意识、担当意识，实现知识传授、价值引导和人才培养的高度统一。

三、结论与展望

大数据审计是一门以计算机科学与审计学为理论基础、旨在实现审计全覆盖和全维度高效率审计的重要课程。随着国家治理体系和治理能力的现代化以及科技变革，学科内部知识的不断融合，为顺应时代发展需要，利用跨学科的方式培养复合型人才是“新文科”背景下课程改革的必经之路和内在要求。大数据审计顺应了审计“数字化、智能化”转型，对我国政府审计高质量发展具有重要的推动作用。本文在“新文科”发展的时代背景下，从大数据变革给国家审计带来的机遇出发，对大数据审计课程内容、教学方法、教师队伍以及课程思政等多方面进行了初步的探究。研究认为，课程内容应体现前沿性、学科交叉性与实用性；教学模式要以学生为中心，构筑“育人与育才相统一，学生、学术与学科三位一体”的课程建设综合发展体系；教师队伍要体现多学科背景、强化课程管理；强化课程思政，将思政元素融入到专业教学中。未来，随着机器学习、人工智能、深度学习等新兴信息化技术的进一步发展，企业和政府等行业和部门的数字化转型，数据电子化将成为常态，要因势利导、顺势而为，以融合审计理念、大数据思维和技术为突破口，加强课程体系改革和人才培养，从而为“智慧审计”奠定坚实的理论和实践基础。