2026-10-12 17:23:35
2025年7月，教育部办公厅印发《关于组织实施数字化赋能教师发展行动的通知》(教师厅函〔2025〕13号)，明确要制定教师智能素养标准、中小学书记校长数字能力标准、高校教师数字能力框架，并修订教师专业标准、师范生教师职业能力标准，把数字素养、智能素养作为核心能力。对高校教师队伍来说，这意味着数字能力不再是“锦上添花”的个人选择，而是写进制度要求的职业基本功。
这一要求并不突兀。2022年11月，教育部就发布了《教师数字素养》教育行业标准(教科信函〔2022〕58号)，构建起数字化意识、数字技术知识与技能、数字化应用、数字社会责任、专业发展五个一级维度、13个二级维度、33个三级维度的框架。2025年1月，中共中央、国务院印发《教育强国建设规划纲要(2024—2035年)》，把“实施国家教育数字化战略”“促进人工智能助力教育变革”列为专门任务，明确提出“制定完善师生数字素养标准，深化人工智能助推教师队伍建设”。
政策链条已经清晰。问题在于，落到会计这样的传统优势学科，教师的能力再造究竟要“造”什么。
一、为什么“教会计”的教师先要过“数据关”
企业的财务工作正在快速数智化。电子凭证会计数据标准在全国范围推广，符合标准的电子凭证可以完成接收、验签、解析、报销、入账、归档的全流程无纸化处理;财务共享中心、智能财务系统与穿透式监管，正在把财务工作的形态从“核算记录”推向“数据分析与决策支持”。会计师事务所一端同样如此：新修订的《注册会计师法》把“保持职业怀疑、完整履行审计程序”写入法条，而职业怀疑要落到数以万计的交易记录上，越来越依赖数据分析手段。审计机关推进“科技强审”，SQL、Python与审计分析模型已经成为一线培训的常规内容。
用人端在变，教学内容就必须跟着变。而对教学内容更新速度起决定作用的，是教师自己的能力结构——教师是不是真的用过数据、跑过模型、见过真实的业务系统。如果课堂上讲的“大数据会计”永远停留在概念层面，学生走向岗位时的落差就会迅速显现。
更现实的一点是，会计准则和制度相对稳定，技术工具却三年一换。教师如果只依赖一次性的培训，能力很快会被迭代速度甩开。这也是“以应用驱动、以实践提升”正在成为教师数字素养发展主流路径的原因。
二、四道“必修题”
对照《教师数字素养》标准的五个维度，结合会计学科的特点，高校会计教师的能力再造可以拆成四道“必修题”。
(一)先说清“为什么教”：数字化意识
数字化意识是起点。它要求教师对数字技术给会计行业带来的变化有基本判断，愿意在教学中有意识地引入数据与技术要素。这一点看似“虚”，实则决定了后面三件事的方向——如果教师不认为会计教学需要与技术结合，再多的工具培训也难以转化为课堂上的变化。
(二)再补齐“用什么教”：数字技术知识与技能
这是最容易被理解为“全部”的一环，也是最需要与专业结合的一环。对会计教师而言，重点不是成为程序员，而是掌握与专业场景匹配的工具能力：理解电子凭证会计数据标准与结构化数据，能用SQL取数、用Python或电子表格完成数据清洗与建模，能读懂财务系统的数据结构与内部控制的IT控制点。
(三)关键在“怎么教”：数字化应用
工具会用，不等于教学会变。数字化应用指向的是教学设计：把企业真实的业务数据脱敏后带进课堂，用仿真环境让学生完成从原始数据到分析结论的完整链条，借助数字评价工具开展过程性考核。这一步做扎实了，“以学生为中心”“因材施教”才不只是口号。
(四)底线在“守什么”：数字社会责任
数据安全和算法伦理是数字化应用的边界。财务数据高度敏感，教师在收集、使用企业数据开展教学时，必须严格遵守保密规定;在使用智能工具开展教学评价时，也要警惕算法偏见、结果不透明等问题，并把这种审慎态度传递给学生。
三、怎么让能力“长”出来
依靠分级分类的研修体系。《教育强国建设规划纲要》要求强化教师全员培训、完善国家省市校分级研训体系。对高校而言，关键是把数字能力培训从“通识讲座”升级为“学科定制”：围绕会计专业的真实教学场景设计研修内容，让培训成果能够直接回到课堂。
走出校门积累“手感”。会计是一门实践性极强的学科。让教师定期到会计师事务所、企业财务共享中心、审计机关的数据分析岗位实践，既是“双师型”队伍建设的常规做法，也是数字能力提升最有效的途径之一。教师带回课堂的，往往不是某项具体技术，而是对行业真实需求的理解。
把数字能力纳入可观测的评价。能力建设最终要靠评价牵引。将数据驱动的教学案例、仿真实验项目、数字化课程建设成果纳入教师教学考核与职称评审的可观测指标，比反复强调“重要性”更有推动力。
教师是教育改革最直接的执行者，也是最难被“绕过”的变量。教育数字化战略推进到今天，“用不用数字技术”已经不是一个需要讨论的问题，“用到什么程度、用到哪里”才是。对会计这样的应用型学科，教师能力再造的意义不只是跟上技术，而是让学生在走出校门之前，就已经见过真实世界里的数据与问题。(西南财经大学会计学院 刘悦)
