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人工智能时代会计学专业“师—机—生”三维联动教学新模式研究
文章字数：2606
生成式人工智能改变了知识生产与教育教学的基本形态。会计行业在技术推动下逐步走向数智化价值创造阶段。人工智能可以生成适配不同学习需求的教学内容，助力会计与人工智能融合课程的建设。传统会计教育体系难以支撑数字经济对复合型人才的培养目标。会计教学的参与主体由教师与学生两类逐步扩展。教师、机器、学生共同参与的三元教学结构正在形成。教学重心转向批判性思维与创新能力的培养。本文围绕三维联动教学模式展开分析，系统阐述其理论内涵、实施路径、现实问题与改进方向。
一、“师-机-生”三维联动教学模式的提出
（一）传统会计教学的困境。会计人才培养工作存在明显短板。课程体系与前沿技术发展脱节，教学内容仍以传统会计核算知识为主。课堂教学多采用单向讲授形式，实训环节学生的主动参与程度有限。教师群体数字智能素养整体不足，难以在教学中有效运用人工智能工具。仅对现有模式进行局部调整，无法匹配行业发展需求。人工智能应作为独立教学要素加入教学过程。
（二）理论依据。分布式认知理论指出，认知活动依托人与工具、环境的相互作用展开。教师、学生与人工智能相互依存，形成协同演进的认知群体，在人机配合中完成知识的共同建构与生成。交互主体性理论提出，人工智能具备独立的交互作用，可在持续的感知、判断与实践过程中，与教师和学生形成多维度联结。
（三）理论依据。教学活动中，教师承担整体设计与方向引导的职责，人工智能发挥辅助教学与智能支持的作用，学生保持学习主体的核心定位。三方之间形成持续的双向互动。互动过程不断循环，推动教学效果稳步提升。人才培养目标随之调整。会计专业人才由传统核算型逐步转向数智化价值创造型，重点培养数字应用能力、商业分析能力与伦理判断能力。
二、会计学专业“师-机-生”三维联动教学模式的构建
（一）课程体系的三维联动设计。会计专业课程体系由单一专业教育，延伸为专业教育、智能教育与实践教育相结合的立体结构。专业教育部分保留财务会计、管理会计等核心课程。智能教育部分增设Python财务数据分析、RPA财务机器人应用等相关内容。实践教育借助虚拟仿真平台，将专业知识与技术应用融入真实业务场景，人工智能贯穿三类教育内容，推动各模块形成稳定衔接。
（二）教学方法的三维联动实施。教学实践中形成三种稳定的实施形态。教师与人工智能协同开展教学，可兼顾群体教学效率与个体学习差异。教师借助技术完成案例生成、分层作业设计与客观题批改，将更多精力用于课堂互动与价值引导。人工智能依据学生学习情况推送适配的学习资源。学生在教师指导下掌握专业知识，同时在与人工智能的交互中完善自身认知。人工智能给出的解答存在偏差时，学生可通过独立思考进行识别与修正。这一过程能够有效提升自主学习能力与批判性思维能力。教师负责整体方向引导，由学生与人工智能共同完成复杂问题的探究与分析。
（三）评价机制的三维联动创新。过程性评价体系的构建，需实现多元主体参与和多维指标并行。评价主体从单一教师评价拓展为教师评价、AI评价、生生互评与自评相结合。AI可对学生的学习行为数据进行实时追踪，这些数据包括学习时长、练习正确率、提问频次等，进而形成完整的学习画像。基于这些数据，教师可开展质性评价，而生生互评与自评则能有效推动学生元认知的发展。评价维度的设置也需进一步丰富，在考察知识掌握情况的基础上，纳入AI工具运用能力、问题解决能力、批判性思维能力等相关指标。
三、挑战与风险
（一）师资能力转型。会计专业教师需要掌握扎实的专业知识，同时具备AI工具的实际应用能力。教师要能围绕人机协同模式，完成对应的教学活动设计。多数会计教师在数智化能力方面存在明显短板。教师对生成式AI的技术逻辑、适用场景没有形成完整认知，无法在教学设计中系统融入AI相关内容。
（二）教学伦理与合规。AI深度应用会带来两类实际风险。一是路径依赖问题，学生过度依赖AI生成内容，导致批判思维与原创能力退化；教师过度依赖智能平台的标准化资源，丧失教学方案原创设计与课堂动态调控能力。二是隐私泄露风险，师生在与AI平台交互时，会产生大量教学数据和个人信息。相关数据缺少规范的安全管理机制，教学过程中的信息使用存在隐私泄露隐患。
（三）制度建设滞后。会计专业课程建设目前还没有统一标准。AI技术与会计教学的融合缺乏系统规范，各院校在AI工具使用、实施方式和考核依据上差异明显。在AI应用推进后，课程考核与管理体系也随之调整，现有的考试制度难以保障AI参与下的考核公平，评价方案要兼顾AI辅助功能和考核真实性。
四、推进路径
（一）强化师资AI素养的系统培育。高校需构建分层分类的教师AI素养培训体系。基础培训要覆盖全体教师，重点普及生成式AI基础知识，让教师掌握基本原理，了解其在教学中的具体应用。培养教师数据解析与干预能力，对AI生成的多模态过程性数据基于数据分析，实施精准的教学干预。实现教师从能力掌握到伦理升华的跃迁，传播“技术向善”的专业伦理。
（二）构建教学伦理规范与风险防控体系。AI辅助教学的伦理规范的设立也是必要路径。划定工具使用范围，明确合规要求与学术标准，完善内容检测机制。在对教学数据实施分类分级管理的同时强化内容的审核，规避算法偏差与歧视，降低技术应用风险，通过推动专项立法和建立跨学科伦理审查委员会、建立伦理规制体系和风险监控体系。
（三）健全三维联动教学模式的制度保障体系。对于教育主管部门与行业组织，要完善会计专业课程标准，制定相关指导文件，明确各类课程里AI工具的使用边界和实施细则，完善配套的教学评价体系。另一方面对高校而言，应建立多元考核模式，兼顾学生学习过程和最终学习成果，把技术辅助和教师专业判断都融入评价工作中。
五、结语
人工智能推动会计教学发生了结构上的转变，从原来的师生二元结构，变成了人机协同的三元结构。这种转变不是单一环节的调整，而是涉及教学理念、课程体系、实施方法和评价机制的整体重构。要让这种新的教学结构真正发挥作用，需要研究搭建三维联动教学模式的理论框架和实践路径。这一过程对教师的素养、教学伦理以及相关制度设计，都提出了新的要求。“师—机—生”三维模式的落地，不能依靠单一主体，需要多方协同推进，并且在实际应用中不断调整优化。后续研究应聚焦人机协同中的关键问题，推动会计教育实现深度融合，为数字经济时代会计人才的培养提供支撑。
基金项目：2025年度江苏省教育科学规划课题“基于人工智能的人机共教模式构建及应用研究”（RGZN/2025/03）。
作者单位：南京审计大学
一、“师-机-生”三维联动教学模式的提出
（一）传统会计教学的困境。会计人才培养工作存在明显短板。课程体系与前沿技术发展脱节，教学内容仍以传统会计核算知识为主。课堂教学多采用单向讲授形式，实训环节学生的主动参与程度有限。教师群体数字智能素养整体不足，难以在教学中有效运用人工智能工具。仅对现有模式进行局部调整，无法匹配行业发展需求。人工智能应作为独立教学要素加入教学过程。
（二）理论依据。分布式认知理论指出，认知活动依托人与工具、环境的相互作用展开。教师、学生与人工智能相互依存，形成协同演进的认知群体，在人机配合中完成知识的共同建构与生成。交互主体性理论提出，人工智能具备独立的交互作用，可在持续的感知、判断与实践过程中，与教师和学生形成多维度联结。
（三）理论依据。教学活动中，教师承担整体设计与方向引导的职责，人工智能发挥辅助教学与智能支持的作用，学生保持学习主体的核心定位。三方之间形成持续的双向互动。互动过程不断循环，推动教学效果稳步提升。人才培养目标随之调整。会计专业人才由传统核算型逐步转向数智化价值创造型，重点培养数字应用能力、商业分析能力与伦理判断能力。
二、会计学专业“师-机-生”三维联动教学模式的构建
（一）课程体系的三维联动设计。会计专业课程体系由单一专业教育，延伸为专业教育、智能教育与实践教育相结合的立体结构。专业教育部分保留财务会计、管理会计等核心课程。智能教育部分增设Python财务数据分析、RPA财务机器人应用等相关内容。实践教育借助虚拟仿真平台，将专业知识与技术应用融入真实业务场景，人工智能贯穿三类教育内容，推动各模块形成稳定衔接。
（二）教学方法的三维联动实施。教学实践中形成三种稳定的实施形态。教师与人工智能协同开展教学，可兼顾群体教学效率与个体学习差异。教师借助技术完成案例生成、分层作业设计与客观题批改，将更多精力用于课堂互动与价值引导。人工智能依据学生学习情况推送适配的学习资源。学生在教师指导下掌握专业知识，同时在与人工智能的交互中完善自身认知。人工智能给出的解答存在偏差时，学生可通过独立思考进行识别与修正。这一过程能够有效提升自主学习能力与批判性思维能力。教师负责整体方向引导，由学生与人工智能共同完成复杂问题的探究与分析。
（三）评价机制的三维联动创新。过程性评价体系的构建，需实现多元主体参与和多维指标并行。评价主体从单一教师评价拓展为教师评价、AI评价、生生互评与自评相结合。AI可对学生的学习行为数据进行实时追踪，这些数据包括学习时长、练习正确率、提问频次等，进而形成完整的学习画像。基于这些数据，教师可开展质性评价，而生生互评与自评则能有效推动学生元认知的发展。评价维度的设置也需进一步丰富，在考察知识掌握情况的基础上，纳入AI工具运用能力、问题解决能力、批判性思维能力等相关指标。
三、挑战与风险
（一）师资能力转型。会计专业教师需要掌握扎实的专业知识，同时具备AI工具的实际应用能力。教师要能围绕人机协同模式，完成对应的教学活动设计。多数会计教师在数智化能力方面存在明显短板。教师对生成式AI的技术逻辑、适用场景没有形成完整认知，无法在教学设计中系统融入AI相关内容。
（二）教学伦理与合规。AI深度应用会带来两类实际风险。一是路径依赖问题，学生过度依赖AI生成内容，导致批判思维与原创能力退化；教师过度依赖智能平台的标准化资源，丧失教学方案原创设计与课堂动态调控能力。二是隐私泄露风险，师生在与AI平台交互时，会产生大量教学数据和个人信息。相关数据缺少规范的安全管理机制，教学过程中的信息使用存在隐私泄露隐患。
（三）制度建设滞后。会计专业课程建设目前还没有统一标准。AI技术与会计教学的融合缺乏系统规范，各院校在AI工具使用、实施方式和考核依据上差异明显。在AI应用推进后，课程考核与管理体系也随之调整，现有的考试制度难以保障AI参与下的考核公平，评价方案要兼顾AI辅助功能和考核真实性。
四、推进路径
（一）强化师资AI素养的系统培育。高校需构建分层分类的教师AI素养培训体系。基础培训要覆盖全体教师，重点普及生成式AI基础知识，让教师掌握基本原理，了解其在教学中的具体应用。培养教师数据解析与干预能力，对AI生成的多模态过程性数据基于数据分析，实施精准的教学干预。实现教师从能力掌握到伦理升华的跃迁，传播“技术向善”的专业伦理。
（二）构建教学伦理规范与风险防控体系。AI辅助教学的伦理规范的设立也是必要路径。划定工具使用范围，明确合规要求与学术标准，完善内容检测机制。在对教学数据实施分类分级管理的同时强化内容的审核，规避算法偏差与歧视，降低技术应用风险，通过推动专项立法和建立跨学科伦理审查委员会、建立伦理规制体系和风险监控体系。
（三）健全三维联动教学模式的制度保障体系。对于教育主管部门与行业组织，要完善会计专业课程标准，制定相关指导文件，明确各类课程里AI工具的使用边界和实施细则，完善配套的教学评价体系。另一方面对高校而言，应建立多元考核模式，兼顾学生学习过程和最终学习成果，把技术辅助和教师专业判断都融入评价工作中。
五、结语
人工智能推动会计教学发生了结构上的转变，从原来的师生二元结构，变成了人机协同的三元结构。这种转变不是单一环节的调整，而是涉及教学理念、课程体系、实施方法和评价机制的整体重构。要让这种新的教学结构真正发挥作用，需要研究搭建三维联动教学模式的理论框架和实践路径。这一过程对教师的素养、教学伦理以及相关制度设计，都提出了新的要求。“师—机—生”三维模式的落地，不能依靠单一主体，需要多方协同推进，并且在实际应用中不断调整优化。后续研究应聚焦人机协同中的关键问题，推动会计教育实现深度融合，为数字经济时代会计人才的培养提供支撑。
基金项目：2025年度江苏省教育科学规划课题“基于人工智能的人机共教模式构建及应用研究”（RGZN/2025/03）。
作者单位：南京审计大学