AI赋能的新商科背景下会计学科教学改革与探索
摘要
随着AI技术的发展和应用，AI赋能传统商科向新商科转型，会计学科迎来了改革发展的重大契机。结合数字经济时代会计工作流程及其岗位需求变化，分析了AI赋能的新商科背景下会计学科教学改革与发展的契机与必要性，探讨了AI赋能会计学科教学改革与发展的应用场景，提出了AI赋能的新商科背景下会计学科教学改革与发展的对策建议，旨在为AI赋能的新商科背景下会计学科高质量发展和高素质复合型会计专业人才培养提供决策参考。
0 引言
随着AI技术的发展与应用，人类社会进入数字经济时代，经济社会对商科人才的需求发生变化，传统商科教育进入AI赋能的新商科时代，作为新商科重要组成部分的会计学科也迎来改革与发展的重大契机。研究表明，AI赋能的新商科促成了会计学科向数智化转型，解决了会计学科改革与发展中的许多问题，但也带来了前所未有的挑战[1]。一是AI技术的发展和应用逐渐弱化了教师在知识传授中的主导地位，会计学科教师角色面临重新定位，需要从“理论灌输者”变身为“教学设计者”和“知识引导者”。这要求会计学科教师更加注重运用智能技术进行教学策略创新，从而为会计学科学生提供更具针对性的指导和支持。二是AI技术赋能的新商科要求会计学科教师熟练掌握AI工具在会计学科教学过程中的使用方法，全面提升数据素养和智能操作水平。三是AI赋能的新商科要求会计学科教学模式深度转型，推动会计学科教学从“以单向的教师传授为中心”向“以教师和学生互动和自主学习为中心”转变。四是AI 赋能的新商科要求会计学科全面重构教学评价体系和评价标准，实现新商科背景下会计学科教育领域效率与公平之间的平衡。然而，在当前AI赋能的新商科背景下，会计学科仍然面临包括学科实践与前沿智能技术脱节、教材内容更新滞后、教学方法创新不足、学生数据素养欠缺、教师AI意识不足等诸多问题，在一定程度上限制了会计学科数智化改革与发展进程[2]。未来随着AI技术在新商科中的快速应用，会计学科迎来数智化转型的关键时期，如何推动会计学科教学实现高质量改革与发展，成为亟待深入研究的现实课题。
1 文献回顾
理论界围绕如何促成AI技术与会计学科深度融合[3]，通过构建数智化课程教学体系[4]、实施数智化教学模式[5]和加强数智化产教融合实践[6]等问题，展开了系统研究并取得了初步的成果。一是关于AI赋能的新商科背景下会计学科内涵及其改革发展动力研究方面，众多研究认为，AI赋能的新商科是相对传统商科而言的全新和动态概念，主要体现在通过AI赋能建设以产业数字化和数字产业为背景的新商科人才培养模式和改革现有商科专业内容以适应数字经济发展需求二个方面[7]。目前，随着AI技术的发展，AI大模型正成为推动会计学科改革与发展的关键力量[8]。二是关于AI赋能的新商科背景下会计学科人才培养目标调整更新究方面，众多研究认为，根据《教育部高等教育司2023年工作要点》要求，会计学科必须迎合新商科发展趋势，不断加强学科的交叉融合与价值重塑，以系统思维和开阔视野制定“AI+”会计学科人才培养体系，着力培养高素质复合型创新人才[9-10]。三是关于AI赋能的新商科背景下会计学科改革与发展举措研究方面，众多研究认为，AI技术促使会计运行模式由传统的核算型向智能型转变，会计学科人才不仅必须具备扎实的学科基础知识和专业技能，还必须具备数据分析、信息处理、运营管理等跨学科的综合能力和AI素养[11-12]。会计学科必须结合AI时代对智能型会计人才的需求，构建“AI赋能-学科发展-产业升级”三位一体的新商科发展新格局[13]14。更多的研究表明，理论界已关注AI赋能的新商科背景下会计学科改革与发展的议题，但相关研究并不系统和深入，有关AI赋能的新商科背景下会计学科改革与发展的系统研究亟待深入[15-16]。本文结合AI时代会计工人岗位对会计专业人才需求的变化，分析AI赋能的新商科背景下会计学科教学改革与发展的必要性，探讨AI赋能会计学科教学改革与发展的应用场景，提出了AI赋能的新商科背景下会计学科教学改革与发展的对策建议，旨在为AI赋能的新商科背景下会计学科高质量发展和高素质复合型专业人才培养提供决策参考。
2 AI赋能的新商科背景下会计学科教学改革与发展的契机
伴随着AI技术在会计行业的广泛应用，组织对于会计岗位的知识与技能需求发生变化。会计从业人员除了掌握会计相关基础理论和专业技能以外，还必须具备良好的AI理论素养和AI工具运用技能，具备熟练操作智能会计软件的工作能力。尽管AI技术的应用并不会完全取代传统会计工作岗位，但AI技术将重塑会计工作流程，全面提升会计从业人员的核算能力，反过来倒逼会计从业人员对AI技能的掌握和应用，进而涌现出智能核算专家、战略分析师和数据治理师等新的岗位需求[17]。特别是对于财务业务复杂、会计人才较少的企业而言，AI技术通过大数据分析、信息挖掘、机器学习、自然语言处理规律提取并生成知识图谱等手段，不仅可以促成会计工作智能化转型升级，助力组织实现更精准的客户挖掘、需求分析、个性化服务和智能决策等，而且可以提升会计核算质量和效率，降低企业运营成本。有证据显示，AI技能正逐渐成为会计岗位的通用技能，教育部发布的《普通高等学校本科专业类教学质量国家标准》不仅将AI技能作为新商科专业知识能力培养，而且明确要求新商科中的经管类学科增设AI相关课程教学内容[18]。
在国家战略层面，“一带一路”“走出去”战略以及“双碳”目标等也对AI赋能的新商科教育背景下的会计学科提出了更高要求。教育部发布的《新商科研究与实践项目指南》文件明确指出要推动新商科教育教学模式改革，不断强化产教融合实践，注重培养商科学生创新创造能力，为会计学科教学改革与发展指明了方向。会计学科必须以服务国家战略需求和产业政策为引导，主动探索和实践新型教学方法，注重培养具有跨学科背景和实际操作能力的创新型商业人才，全面推动会计学科教学的数智化转型。目前，众多高校通过AI赋能正在积极构建符合智能会计需求的新型教学模式和教学平台，积极构建以学生为主体、以能力培养为导向的教学体系，推动会计学科教师从知识的传授者转变为学习的引导者，实现会计学科老师角色的转型以及能力和素质的提升。众多产业组织也以提供商业案例、共建教学资源以及参与教研评价等产教融合的方式，积极参与到会计学科教学改革与发展中来。通过多方协同努力，会计学科正逐步形成以教学方法创新为核心的现代化教育体系，为AI赋能的新商科背景下的会计学科教育改革提供有力支撑，着力培养出兼具实践操作能力和科技创新意识的高端商业人才。
3 AI赋能的新商科背景下会计学科教学改革与发展的必要性
3.1 适应AI时代会计工作流程与工作岗位要求全面提升的需要
随着AI技术的发展和广泛应用，会计工作流程和工作岗位面临数智化转型的挑战与机遇，数智化会计工作岗位对从业人员的操作技能和综合素养要求更高且更严格。相比较而言，传统会计学科注重会计理论和会计专业知识的灌输而忽视对学生AI素养和AI操作技能的培育，随着AI时代的到来，新商科人才培养模式要求会计学科学生不仅要掌握扎实的会计基础知识和专业技能，而且要通过熟练掌握AI操作技能，从而培养出能够理解和运用AI技术的高素质会计专门人才。在AI赋能的新商科背景下，会计学科学生不仅要学习先进的AI操作技能和智能决策等前沿知识，还要具备将AI技术应用于会计工作场景并解决会计行业数智化转型难点和痛点问题的能力，以满足AI时代智能会计发展需求。
3.2 适应AI时代会计学科与关联学科交叉融合发展的需要
随着AI技的发展进步和商业环境复杂动态多变，会计行业对复合型会计专业人才的需求日益增长，传统商科背景下的会计学科教学模式不能满足AI时代会计学科与数据学科进行交叉融合的发展需求。会计学科教育必须从传统教学模式转向AI赋能的新商科教学模式转变，既重视会计学科基础知识与基本技能的教学，也要向数字经济时代多学科交叉融合发展模式转型。传统商科背景下的会计学科教育过于注重会计学科知识与技能的传授，对前沿技术的了解和掌握并不牢固，学生知识面和AI应用技能并不高。AI赋能的新商科背景下会计学科教育同时注重对学生AI技能和数据素养的培养，使学生熟悉掌握新兴AI基础知识及其应用技能，提高了会计学科学生解决复杂的数字化情景问题的动手能力，从而引领数字经济时代智能会计发展潮流。
3.3 适应AI时代会计学科人才培养目标全面转型升级的需要
随着数字经济时代的到来，在AI技术的催生下，会计学科与其他学科之间呈现出交叉融合发展趋势，会计学科人才培养目标也从核算型会计人才培养变为智能型会计人才培养，会计学科必须将传统的会计理念和现代智能技术相结合，会计学科专业人才也必须学会运用智能工具从事会计实务工作。而传统的核算型会计人才培养目标难以适应AI时代的智能型会计人才需求。从目前商科人才培养模式来看，多数高校会计学科人才培养过程中存在的问题主要体现在培养目标不清晰、培养目标不明确、任务落实不到位等方面，未将高素质智能型人才纳入培养目标中。部分院校尽管在人才培养方案中添加了新商科相关内容，但在AI技术应用和掌握程度、课程体系自动设计与智能开发、AI师资队伍引进与培养以及数智化教育教学资源完善等方面受到限制，未能实现人才培养目标与AI时代要求的匹配。此外，部分高校在会计滓人才培养目标中对AI技术的应用与学科之间的交叉融合不够重视，在教学计划、课程设置和教学资源实际操作中缺乏相应的支持，导致人才培养目标与贯彻落实之间存在较大差距，无法满足AI时代对高素质复合型会计学科人才的需求。
3.4 适应AI时代会计学科教师队伍数智化转型的需要
师资队伍建设是培养会计学科专业人才的基本前提，AI赋能的新商科要求建设AI+会计师资队伍，以适应新商科背景下的会计学科专业人才培养模式。AI赋能的新商科背景下会计学科专门人才培养需要大量的既熟悉会计理论基础和专业技能、又掌握AI操作技术的专任教师。但许多高校智能化教学手段和教学工具缺乏，智能化教学方式落后，难以有效培养会计专业学生的数字化创新意识和智能化实践能力。特别是部分会计学科专任教师的知识与技能未能得到很好的更新，相当一部分教师欠缺AI技能和智能会计操作经验，未能充分启用数字手段开展智能化教学活动，师生之间的数字化和智能化互动性不足，很难在课程教学中有机融入AI知识和技能，从而无法提高会计学科学生的AI操作技能。尽管目前教育部开展了对高校教师AI素养和技能的全面培训，但相应的教学研讨和交流活动支持不足，无法建设高效的教学团队。而高校对AI教学的会计学科专任教师的激励机制和激励措施并不完善，导致会计学科专任教师对于AI+会计的教学建设并不热情。
3.5 适应AI时代会计学科数字化教学资源与平台建设的需要
在新商科背景下，AI赋能的会计学科人才培养要求建立与之相匹配的教学资源与教学平台，但当前适应AI时代的会计学科数字化教学资源与平台相对缺乏，无法满足会计学科实践教学的需求。一是众多高校仍然沿用传统的会计学科教学资源进行教学和实践，会计学科教材涉及AI和智能会计的内容较少，会计学科学生无法从课程教学中学到系统而深入的智能会计知识。二是能够建立自主教学平台的高校不多，许多高校会计学科缺乏完善的实践教学平台，财务实训软件也主要以金蝶和用友为主，学生缺乏接触智能化操作的实训机会，教学内容与会计实务的智能化发展需求存在脱节。三是会计学科产教融合的数字化程度低，与会计学科教学相匹配和供会计学科学生进行实践操作的实训基地和模拟场景较少，部分高校开展的产学研活动也因多种原因无法深入到企业实际，真正能让学生参与到企业会计实务中进行实习的机会并不多，既影响了会计学科实践教学的顺利实施，也制约了会计学科高素质智能型会计人才培养效果。
4AI赋能会计学科教学改革与发展的应用场景
研究表明，AI技术通过模拟人脑的计算、思考、判断、学习等能力，具备数据获取、信息处理、知识发现和决策制订等能力，给新商科教育改革与发展带来了重大的契机[19]。而会计学科是新商科的重要组成部分，也成为AIGC赋能的新商科背景下的核心应用场景，通过AI赋能的会计学科也将迎来高质量发展的转机，AI赋能将实现会计学科从传统的核算型会计向现代的智能型会计转型。
（1）凭借其强大的知识整合与智能生成能力，推动会计学科教学场景和教学手段创新。AI赋能的新商科教学改革给会计学科带来了全新的机遇，AI大模型在新商科教学场景中具有巨大的应用潜力，可以推动会计学科在个性化教学、教学资源优化和教育评估体系创新等。AI技术凭借其卓越的自然语言处理能力，不仅深刻改变着新商科改革与发展，而且在会计学科教育教学实践场景中发挥着极其重要的功能作用。借助AI技术不仅可辅助会计学科教师进行教案设计并优化教学前的备课工作，而且能够高效生成会计学科教学材料和教学案例，并结合虚拟仿真技术优化教学资源，为会计学科教学提供虚实结合的实训环境；其次，借助AI技术通过分析会计学科学生学习行为和学习偏好，可以全面了解会计学科学生对会计专业知识的和技能的掌握情况，进而动态调整会计学科教学内容和人才培养路径，实现会计学科教育个性化学习支持，显著提升会计学科学生学习效率与效果；同时，借助AI的数据挖掘与文本处理技术，可挖掘出会计学科中的高频词和大量文本问题，从而增强会计学科教学和人才培养的针对性；此外，借助AI技术可对会计学科中的专业知识做出详细解释，实现全时和全自动地为学生答疑与解惑；借助AI技术可实现会计学科从单一考核向多维评估的深度转型，并且通过数据分析全面评估会计学科学生的实践能力和综合素质；在教学标准设计与教学体系智能评估方面，教师通过训练大语言模型生成学生评估标准，再利用AI分析学生情况并自动生成评估结果[20]。
（2）基于会计工作流程和会计岗位技能的实际需求，驱动会计学科教学模式和教学内容改革。从会计工作流程和会计岗位技能的实际需求变化来看，会计工作中的不同岗位对基础知识和专业技能的要求各不相同，所涉及的操作流程、计算软件和程序指令也有所差异。将AI设计工具有机融入到会计学科教学模式和教学内容中，并根据不同学生对AI的熟悉程度，可将会计学科课程进行模块分割，提升会计学科教学和学习效果。此外，由于会计专业学生之间个体差异较大，在会计核算和操作能力方面也各不相同。通过在会计学科中引入AI工具与方法，不仅可以培养新商科背景下会计学科学生必备的会计学科基础、知识和专业技能以及解决问题所需的创新思维、实践能力和综合素质，而且可以通过会计学科与AI学科的交叉融合培养出大批高素质的会计专业人才，促成传统的核算型会计向现代的智能型会计转型，为企业高质量发展提供更加精准的会计人才支持[21]。
（3）借助AI技术构建多元动态的知识图谱，推动会计学科教学资源和教学载体的改革创新。AI时代的到来要求会计学科教师不仅需要熟练掌握知识图谱的使用技巧，不断丰富课程资源，而且必须事前厘清会计学科体系中相关课程的前后关联，以构建系统化的知识节点及关联图谱，积极拓展会计学科体系和内容体系。传统的会计学科教学载体主要以线性或静态方式来展示课程教学内容，思维导图往往以章节的形式，围绕课程核心内容层层展开，未能实现跨学科或跨章节知识之间的关联，知识割裂且断点较多，导致会计学科学生无法全面理解知识之间的演进脉络。而借助AI技术通过将会计学科相关课程章节内容作为节点，建设多元动态的在线资源，不仅能够实现课程教学资源的有机聚合，使学生能够全面了解课程及知识点之间的网络关联，而且可以通过可视化图谱以丰富多彩的形式和内容，推动传统会计学科教学资源和教学载体的改革创新，还能够通过数智化手段实时动态更新教学资源和教学载体，保持教学资源和教学载体的前沿性、可访问性和可发现性[22]。
（4）借助AI技术工具不断优化会计学科教学路径，构建“以学生为中心”的学习模式。借助AI技术工具的智能评估和个性化支持，会计学科教师不仅可以通过实时追踪学生学习行为方面的数据信息，而且可以动态分析学生在知识获取、自主探究、任务完成、时间分配方面的情况，还能综合评价学生自主学习能力，进而针对性地调整教学内容和教学方式。如借助AI知识图谱和AI助教，教师可以帮助不同基础的学生制订自主学习计划以增强学习的连贯性和深度，不同学习习惯和学习需求的学生也可以随时获得辅导和答疑解惑，提升学习体验和学习效果。利用AI强大的知识整合与生成能力，通过构建智能化、系统化的现代化会计学科教学体系，会计学科教师不仅可高效开展教学场景设计、提供智能答疑辅导、深化会计学科课程思政，全面提升会计专业人才培养质量，而且可以辅助生成专业性强的教学案例和练习题，通过图片、影片等多维度强化会计学科中的重点和难点，帮助学生深入理解会计学科理论与实践的联系[23]。
（5）突破会计学科的学科局限，推动会计学科与其他学科融合发展。AI赋能的新商科背景下，经济社会对高素质复合型人才的需求推动会计学科与其他学科的交叉融合，进而实现学科体系全面转型升级。AI赋能和关联学科交叉融合为传统会计学科转型发展注入全新活力。通过AI赋能会计学科改革与发展可以促成会计学科与其他学科深度融合，不仅能够促成会计学科高质量发展，而且可以衍生出新兴交叉和边沿学科。通过AI赋能并与其他学科深度融合，会计学科构建全新的理论体系和分析框架，并运用智能化工具和方法来解决会计行业中存在的问题，从而衍生出全新的学科方向和学科领域。比如，将AI技术应用于会计领域推动会计学科的智能化转型，提高会计工作的效率和准确性。通过AI赋能有助于会计学科吸收其他学科优势，运用智能方法与智慧手段全面提升会计学科发展水平和应用领域，为数字经济社会高质量发展提供更好的服务支持[24]。
（6）重塑会计学科的“教-学-评”全链条，重构会计学科教育新生态。随着数字经济的发展，会计行业迎来数字化转型和行业重整的重大契机，劳动力市场对会计从业人才需求发生颠覆性变化：一是尽管基础财务核算岗位被智能化替代，但AI操作技能人才和财务分析师欠缺；二是智能财务机器人能够自动识别多语种票据，但掌握机器学习基础的复合型人才欠缺；三是会计岗位对专业人才的能力标准和素质要求发生变化，会计职能偏重于算法和综合理解能力等核心素质。从AI赋能的新商科视角下重新审视会计学科可以发现，传统的会计学科教育体系与人才培养模式，同会计职业存在着供给端与需求端之间的结构性错配问题。传统的会计假设、会计准则已难以适应AI时代会计职能变化趋势，会计学科教育体系必须着力培养能够掌握AI技能、数据建模、战略分析、数据思维等能力的复合型人才。AI赋能的新商科背景下会计专业人才需求变化促成会计学体系变革与重构，以适应数字化转型所带来的挑战。借助AI技术可以重塑会计学科的“教-学-评”全链条，会计学科将从“技术辅助”迈向“智能重塑”的新阶段，催生出“人机协同、虚实融合、数据驱动”的新生态。未来AI赋能的新商科背景下会计学科也将呈现三大发展趋势：一是会计学科教育空间将逐步转型为数字孪生环境，学科评价体系从传统的单一分数导向转变为现代的综合能力分析，学科资源呈现出智能化进化的态势[25]。
5AI赋能的新商科背景下会计学科教学改革与发展的保障措施
（1）强化会计学科师资队伍建设，系统提升会计学科教师AI技能和AI素养。会计学科正在经历数智化转型的深刻革命，但会计学科专任教师在AI技能和智能财务系统操作方面存在欠缺。尽管许多高校会计学科专任教师能够运用AI技术在教案设计、行政总结、试卷编制等辅助性教学场景，这些工作有助于提高课程教学效果，但未能将AI技术与专业课程以及教学内容进行深度融合[26]。在AI赋能的会计学科改革发展中，不仅需要会计学科专任教师熟悉AI大语言模型的运行原理，而且要能够对由此产生的虚假信息以及伦理风险等进行系统认知，避免AI大语言模型操作过程中可能导致的内容偏差和不正确输出，并在教学过程中提出有针对性的训练策略。因此，未来必须推进会计学科专任教师能力矩阵的重构，着力建设具有会计学科基础知识和专业技能又熟悉AI技术的教师队伍，培养具有AI技术背景和会计实务经验的AI+会计专任教师，加强专任教师的AI技能培训，全面提升会计学科专任教师的AI素养和专业教学能力，为会计学科师资队伍建设注入活力，确保会计学科专任教师可以适应AI赋能的新商科对会计专业人才培养的实际需求。其次，要建立跨学科教学团队，鼓励教师参加跨学院教学与培训活动，促进会计学科和数据学科教师之间的合作交流和教学研讨，共同分享教学方法和教学经验，对于开设跨学科课程的专任教师给予适当奖励与政策支持，激发会计学科专任教师参与跨学科教学的积极性，不断完善会计学科专任教师的知识结构和能力结构。最后，通过校企合作强化专任教师与企业导师之间的双向互动，以外聘方式或企业导师制度充实会计学科专任教师队伍，同时鼓励专任教师通过挂职锻炼参与到企业智能会计实践中，共同培养会计学科领域所需师资。
（2）为学习者提供验证渠道及提升批判性思维，推动会计学科教学范式全面转型。由于AI的输入端无法对数据进行检查或交叉验证，可能因为数据中毒或内容质量不过关而导致语言大模型崩溃的问题，使用者必须通过交叉验证来保证信息获取的有效性。这就要求会计学科教师必须精通熟悉掌握有关智能财务的开发与设计工具，构建“业务理解-技术实现-价值验证”的能力矩阵评估模型，引领会计专业学生完成需求调研、流程分析、机器人开发等全周期任务。未来会计学科专任教师必须培养学生的AI素养，通过有效判断学生对AI专业基础知识和专业技能的掌握情况，进而引导学生理性看待AI生成内容，并通过构建知识地图，为供学生交叉验证提供帮助。学生可通过与AI生成内容的比对，分析自身存在的差异，从而不断丰富和提升自身知识与能力。教师不仅要通过教学范式创新智能会计算法，还要将其提炼成最新研究成果发表在专业期刊上，通过产教融合推动会计学科从传统的“讲授-练习”向“场景导入-技术突破-方案输出”的教学范式转型。
（3）加大高校对AI赋能新商科的重视程度，提升会计学科人才对AI技能的认知。会计工作流程和工作岗位会计学科师生的AI素养及运用能力提出了十分迫切的要求。高校必须在会计学科人才培养方案中设立人工智能通识课程模块，全面提升会计学科人才对AI基础知识与基本技能的掌握与认知[27]。为了鼓励会计学科师生自觉提升自身AI技能和AI素养，高校可适当开发激励机制督促会计学科教学改革，督促老师将AI工具有效融入到会计学科的教学内容和应用场景中。同时，也要在专业课程中增设AI伦理认知的课程模块，有效防范AI给会计学科学生带来的伦理风险及意识形态问题。
（4）制定AI赋能的会计学科人才培养方案，落实新商科背景下的会计学科人才培养目标。在AI赋能的新商科背景下，会计学科人才培养应着眼于智能化和跨学科融合。高等院校必须重新审视并调整会计学科人才培养目标，确保会计学科人才培养目标与数字经济社会的现实需求紧密对接，着力培养与数字经济社会发展需求相适应的复合型会计人才。高等院校不仅需要重视会计学科基础知识和基本技能的教学与传授，更要将AI技能与工具有机融入到会计学科教学中，培养出既懂会计学科基础知识又懂AI技术的高素质复合型创新人才。不同层次的高等院校要根据现有条件和资源制订相应的人才培养方案，并通过不断强化师资队伍、优化课程体系、推进产教融合、建立保障机制分阶段落实。在AI+师资队伍建设方面，应强化会计学科专任教师的AI素养和AI技能，积极引进具备智能会计实践技能的教师。在课程体系优化方面，要通过会计学与AI学科的有机融合，推动课程体系的交叉融合，形成“AI+“课程体系。在产教融合发展方面，要通过产学研合作、旋转门、校外实验室、实践基地与产业对接建立紧密的合作关系，为会计专业学生提供实践平台和学习机会，着力推动创新型会计学科专业人才培养。在保障机制构建方面，要建立有效的评估与反馈机制，确保人才培养目标的贯彻落实，并通过倾听来自学生、用人单位、行业和社会的声音，及时调整和优化培养会计学科人才目标[28]。
（5）推动会计学科与其他学科交叉融合，建设优质的会计学科教学资源和平台。高等院校要不断优化教学资源和教学平台，助力会计学科与AI学科的交叉融合。一是在教材建设方面，要加大对AI+科会计相关教材的编著，鼓励会计学科专任教师结合AI技术发展和会计行业前沿动态，编写适应AI时代的会计教材，引导会计学科学生跨院选修AI课程，全面提升会计学科教学质量。二是要结合数字技术手段建设线上线下相结合的AI+会计教学平台，为会计学科师生提供多样化的教学和学习环境。三是要加强校外机构、企业组织之间的合作，加大对具有仿真模拟、实践操作功能的实验室和实践基地的建设与投入，共同打造为学生提供充足实践机会的产教融合实践教学基地，推动形成校内外资源共享和优势互补的发展格局。四是建立跨学科、跨院校的教学资源共享机制，鼓励教师之间开展跨学科的合作交流和经验分享，缓解会计学科教学资源与平台不足与欠缺，全面提升会计学科教学水平。
（6）强化教师在智能化教学中的主导地位，构建会计学科伦理风险防控体系。尽管AI技术可以显著提升教学效率，但其应用仍需依赖会计学科专业教师的引导与监督，防范AI带来的伦理风险。一是构建“技术攻坚-方案输出-场景导入”的会计学科教学模式和“数据中台+算法引擎+应用生态”的教学资源架构，驱动会计学科师资能力全面升级。二是加强会计学科教师对AI工具的使用培训，提高会计学科教师的数据素养与AI操作能力，确保AI生成内容的准确性，推动人机协同教学模式的形成。三是将技术伦理深度融入会计学科体系和教育教学过程中，打造从技术赋能到实务操作的无缝教学链条，全面增强会计专业人才培养中的AI风险防控能力。四是在会计学科教育中构建物理隔离、加密算法、区块链存证三维防护体系，创新会计学科改革与发展中的AI安全防护理念，助力AI全生命周期保护。
6 结语
随着AI技术的发展和应用，AI赋能传统商科向新商科转型，会计学科迎来了改革发展的重大契机。结合数字经济时代会计工作流程及其岗位需求变化，分析了AI赋能的新商科背景下会计学科教学改革与发展的契机与必要性，探讨了AI赋能会计学科教学改革与发展的应用场景，提出了AI赋能的新商科背景下会计学科教学改革与发展的对策建议，旨在为AI赋能的新商科背景下会计学科高质量发展和高素质复合型会计专业人才培养提供决策参考。
作者简介：
刘长奎，博士，东华大学旭日工商管理学院副教授，硕士生导师，主要研究方向：会计理论与方法；
曾庆生，博士，上海财经大学会计学院教授，博士生导师，主要研究方向：资本市场会计、公司财务与治理。
参考文献
[1]冯巧根.人工智能驱动下的管理会计研究新范式[J].财会月刊,2025,46(11):31-40.
[2] Hernandez-selles N，Munoz-carril P C，Gonzalez-sanmamed M. Computer-supported account educating：an analysis of the relationship between interaction，emotional support and online collaborative tools [J]. Computers & education，2019(138)：1-12.
[3] Jovanovic M，Campbell M. Generative artificial intelligence：trends and prospects[J]. Computer，2022，55（10）：107-112.
[4]刘光强,干胜道.“人工智能+”数字新质生产力在管理会计数字技能构建中的运用[J].财会月刊,2025,46(06):12-20.
[5]陈宋生,王明.基于大语言模型的财会知识图谱构建及应用展望[J].会计之友,2025,(05):152-161.
[6]Amy Zang,Wilbur Chen,范为,等.AI重塑审计：探索人工智能驱动下的行业变革之路[J].中国注册会计师,2025,(02):70-72.
[7] ]Stuart R， Peter N. Artificial intelligence：a modern approach[M]. 3rd ed. Upper Saddle River，NJ：PrenticeHall，2016.
[8]陈宋生,邹正阳.大语言模型在会计研究中的应用[J].中国注册会计师,2024,(12):18-24+5.
[9]李鹤尊,邓筱琳,刘俊勇.教学视角下会计数智化环境的概念框架构建[J].中国注册会计师,2024,(12):25-33+5.
[10]柴闫明,王瑛瑛,王少康.生成式人工智能对财务会计的挑战及政策建议[J].财务与会计,2024,(22):79-81.
[11]刘梅娟,余冰冰,方草.基于知识图谱的智能会计课程体系构建研究[J].财会通讯,2024,(13):160-164+171.
[12]钟慧,陈宋生,王明.大语言模型的会计垂域推理能力探究[J].财会月刊,2024,45(11):17-25.
[13] Shou Z，Lu X，Wu Z，Yuan H，et al．On Learning Path Planning Algorithm Based on Collaborative Analysis of Learning Behavior[J]．IEEE Access，2020(8):119863-119879．
[14]杨寅,刘勤.人工智能时代的会计变革：演进逻辑与分析框架[J].会计研究,2024,(03):3-20.
[15] Ni J，Young T，Pandelea V，et al. Recent advances in deep learning based dialogue systems：a systematic survey[J]. Artificial intelligence review，2023，56（4）：3055-3155.
[16] Chiu T K F. The impact of Generative AI on practices，policies and research direction in accounting education：a case of ChatGPT and Midjourney[J]. Interactive learning environments，2023(2)：1-17.
[17]胡云.生成式人工智能对会计行业的影响探讨——以ChatGPT为例[J].中国注册会计师,2023,(10):88-96.
[18]汲昌霖,冯雨薇.人工智能视域下的会计教育转型与人才培养模式优化研究[J].中国注册会计师,2023,(09):68-72.
[19]周金琳.人工智能应用于会计行业的影响及对策研究[J].财会通讯,2023,(15):145-148.
[20]张敏,贾丽,史春玲.数字经济背景下的智能财务人才需求研究——基于调查问卷数据的实证分析[J].厦门大学学报(哲学社会科学版),2023,73(02):56-68.
[21]杨寅,刘勤.人工智能有助于加速会计职能转变吗——基于调查问卷数据的例证[J].会计之友,2023,(05):72-77.
[22]金春华,吕晓敏,王晖.智能会计专业人才培养体系的构建与实践——基于全国336所高校的调查分析[J].中国大学教学,2022,(11):17-22+71.
[23]唐大鹏,王伯伦,刘翌晨.“数智”时代会计教育重构:供需矛盾与要素创新[J].会计研究,2020,(12):180-182.
[24]徐经长.人工智能和大数据对会计学科发展的影响[J].中国大学教学,2019,(09):39-44.
[25]徐勤,雷星晖,施骞,等.人工智能背景下复合型会计人才培养路径探究[J].教育评论,2019,(06):78-82+103.
[26]章君.“互联网+”人工智能视域下高职院校会计专业改革研究[J].中国职业技术教育,2019,(11):58-63.
[27] Zhang K. On the reform of public elective course based on online course in the era of artificial intelligence education[J]. Industrial Engineering and Management, 2023,12(1): 34-36.
[28] Rastrollo-Guerrero, J. L., Gomez-Pulido, J. A., Duran-Dominguez, A．Analyzing and Predicting Students’ Performance by Means of Machine Learning: A Review[J]．Applied Sciences，2020(10):1042-1054．
IP属地：中国 上海