《大数据与智能会计》课程教学大纲

《大数据与智能会计》教学大纲一、课程基本信息课程名称大数据与智能会计BigDataandIntelligenceAccounting课程编码SEM320711020开课院部经济管理学院课程团队统计与财务共享课程组学分2.0课内学时40讲授16实验24上机0实践0课外学时40适用专业会计学授课语言中文先修课程中级财务会计（2-1）、中级财务会计（2-2）、财务管理学、成本管理会计课程简介（必修）大数据时代，会计将以“算法引擎”为支撑、以“业财融合”为基础、向“数据智能”全面转型。本课程是“会计学”专业的必修课，具有系统性、应用性及可操作性强的特点。课程以会计学、财务管理、成本管理、供应链管理等知识为基础，运用大数据分析技术和工具，展开智能会计相关问题的学习。课程的主要内容包括应用大数据分析方法和工具进行会计数据挖掘和管理，以及人工智能在供应链成本管理、财务决策、全面预算和绩效评价领域的应用。通过本课程的学习，学生将掌握大数据分析技术与方法和相关现代信息技术分析工具，具有大数据分析和会计管理实践能力，能够在大中型企业、会计师事务所和金融证券公司的财务部门胜任智能会计工作。Intheeraofbigdata,accountingwillbefullytransformedto"dataintelligence"basedon"algorithmengine"and"industryandfinanceintegration.Thiscourseisacompulsorycoursefor"accounting"major,withthecharacteristicsofsystematicness,applicabilityandoperability.Thecourseisbasedonknowledgesuchasaccounting,financialmanagement,costmanagementandsupplychainmanagement,andusesbigdataanalysistechniquesandtoolstolearnaboutintelligentaccountingrelatedissues.Themaincontentsofthecourseincludetheapplicationofbigdataanalysismethodsandtoolsforaccountingdataminingandmanagement,andtheapplicationofartificialintelligenceinthefieldsofsupplychaincostmanagement,financialdecision-making,comprehensivebudgetandperformanceevaluation.Throughthestudyofthiscourse,studentswillMasterbigdataanalysistechnologyandmethodsandrelatedmoderninformationtechnologyanalysistools,havethepracticalabilityofbigdataanalysisandaccountingmanagement,andbeabletoworkinlargeandmedium-sizedenterprises,thefinancialdepartmentsofaccountingfirmsandfinancialsecuritiescompaniesarecompetentforintelligentaccounting.负责人大纲执笔人审核人二、课程目标序号代号课程目标OBE毕业要求指标点任务自选1M1目标1：能理解故障诊断、无损检测、安全监测领域的基本概念是6.16.12M2目标2：通过案例分析引导学生应用大数据分析技术解决财务问题，理解会计大数据的应用价值，切实提高会计专业学生的管理辅助能力是6.36.3三、课程内容序号章节号标题课程内容/重难点支撑课程目标课内学时教学方式课外学时课外环节1第一章第一章认识大数据本章重点难点：智能会计与传统会计的联系和区别////21.11.1大数据的概念和特点大数据的内涵、外延、特点M10.5讲授//31.21.2大数据产生的时代背景及价值所在大数据的影响、价值。思政元素：融入十九大报告关于“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”“高质量发展”的内容。M10.5讲授、讨论//41.31.3从传统会计到智能会计大数据给会计的机遇和挑战、智能会计与传统会计的比较M21讲授、讨论2自学5第二章第二章Python数据分析与挖掘本章重点难点：建立和应用大数据管理模型////62.12.1Python数据分析流程数据分析的步骤、方法M11讲授4作业+自学72.22.2数据源整理与挖掘数据的来源、数据挖掘M11讲授、讨论//82.32.3大数据管理大数据的管理M11讲授、讨论//92.42.4大数据分析与可视化数据分析、数据分析结果的可视化M11讲授4作业+自学102.52.5大数据管理模型大数据管理模型。思政元素：从案例介绍入手，引导学生形成大数据思维，树立辩证唯物主义的世界观和科学的方法论。M12讲授、讨论//11第三章第三章智能成本会计本章重点难点：1.应用大数据技术分析企业成本构成2.成本分析的可视化呈现////123.13.1大数据成本管理概述大数据成本管理的含义、内容和特点M20.5讲授、讨论//133.23.2大数据成本构成分析企业成本构成分析M20.5讲授、讨论2自学+作业143.33.3智能供应链成本分析成本供应链的构成、供应链成本分析M21讲授、讨论2作业15第四章第四章智能财务决策本章重点难点：1.大数据投资决策2.大数据融资决策3.大数据经营决策////164.14.1智能投资决策金融资产投资决策、资本投资决策M21讲授、讨论//174.24.2智能融资决策融资规模预测、融资风险预测、融资结构决策M21讲授、讨论//184.34.3智能经营决策现金持有量决策、存货决策、商业信用决策。思政元素：引导学生以发散性把握整体态势，通过发散思维来提高宏观层面的观察力/2讲授、讨论2作业19第五章第五章智能全面预算与绩效评价本章重点难点：从结果性到过程性的企业绩效评价////205.15.1基于大数据的全面预算：从因果性到关联性全面预算概述、基于大数据的全面预算M21讲授、讨论//215.25.2基于大数据的绩效评价：从结果性到过程性绩效评价概述、基于大数据的绩效评价M21讲授、讨论2自学22实验1实验1：Python机器学习与数据挖掘机器学习、数据挖掘M24实验4实验操作23实验2实验2：企业财务状况的指标关联性分析和数据挖掘企业财务状况指标及其关联M22实验2实验操作24实验3实验3：企业财务状况的可视化呈现企业财务状况的可视化呈现M22实验2实验操作25实验4实验4：大数据成本构成分析企业成本构成分析M22实验2实验操作26实验5实验5：大数据供应链成本分析案例供应链成本分析M22实验2实验操作27实验6实验6：大数据投资决策技术与案例应用投资决策案例分析M22实验2实验操作28实验7实验7：大数据融资决策技术与案例应用融资决策案例分析M22实验2实验操作29实验8实验8：大数据经营决策技术与案例应用经营决策案例分析M24实验2实验操作30实验9实验9：全面预算技术与案例应用全面预算案例分析M22实验2实验操作31实验10实验10：绩效评价技术与案例应用企业绩效评价案例分析M22实验2实验操作四、考核方式序号考核环节操作细节总评占比1实验1.本课程10个学时实验，共四次实验。2.成绩采用百分制，根据实验完成情况评分。3.考核学生对电力拖动自动控制系统知识的应用能力，针对交直流电机调速系统中的控制问题，能够根据用户需求确定设计目标，从技术角度优选解决方案获得有效结论。40%2课堂表现随机检查学生上课精神状态、回答问题情况20%3期末考试1.闭卷考试，成绩采用百分制，卷面成绩总分100分。2.主要考核学生对电力拖动自动控制系统基本知识的掌握能力，学生综合运用所学知识分析问题、解决问题的能力，题型主要有简答题、作图题、分析题、计算题等。40%五、评分细则序号课程目标考核环节大致占比评分等级1M1课堂表现30%A-精神状态饱满，回答问题准确，按时提交作业，对知识点理解无误。B-精神状态良好，问题回答较好，按时提交作业，对知识点理解有少量错误。。C-精神状态一般，问题回答一般。按时提交作业，错误较多。D-精神状态较差，回答问题有误，不能按时提交作业。2M1实验30%A-能够运用软件对任务情景进行实操，得出结果，程序正确，结果展示清楚。B-能过运用软件对任务情景进行操作，结果有少量错误，程序有少量错误，结果展示清楚。C.软件操作较差，步骤不明确，方法有错误。D-软件使用效果差，知识点理解不清楚。3M1期末考试40%见试卷评分标准4M2课堂表现30%A-精神状态饱满，回答问题准确，按时提交作业，对知识点理解无误。B-精神状态良好，问题回答较好，按时提交作业，对知识点理解有少量错误。。C-精神状态一般，问题回答一般。按时提交作业，错误较多。D-精神状态较差，回答问题有误，不能按时提交作业。5M2实验30%A-能够运用软件对任务情景进行实操，得出结果，程序正确，结果展示清楚。B-能过运用软件对任务情景进行操作，结果有少量错误，程序有少量错误，结果展示清楚。C.软件操作较差，步骤不明确，方法有错误。D-软件使用效果差，知识点理解不清楚。6M2期末考试40%见试卷评分标准评分等级说明：[A,B,C,D,E]=[90-100,80-