刘娜

[摘 要] 互联网时代有着知识碎片化的特征，大学生的“自主学习”能力将成为其“核心竞争力”。教学一线的教师在不断探索培养学生提高这种能力的混合教学模式，如教学过程融入“思政”元素，“前中后”三环节紧密结合，“因材施教”层级过程考核等方法。有收获的同时还面临如何利用好网络资源、提高学生学习兴趣等问题需要解决。

[关键词] 自主学习;移动互联;教学设计

[中图分类号]G642   [文献标志码] A [文章编号] 1008-2549（2021） 07-0085-02

大数据、移动互联、区块链等科技环境的变化，促使企业商业模式、资本市场等经济环境的改变，法在变，制度在变，准则在变……越来越多的变化给财务人员带来了新要求与挑战。江小琴（2017）认为面向未来的管理会计人才要具備技术、人际和决策能力。CGMA、IMA、MPAcc教指委等组织分别对面向未来的会计人员的能力素质提出了新的要求。应用型高等院校作为社会经济发展所需人才的培养基地，要有危机意识，要迎合新时代发展的需求，利用现代化教学手段，培养面向未来的会计人员。在移动互联环境下，这是一个知识大爆炸的时代，大学生的“自主学习”能力，是未来自身的“核心竞争力”。本文以广东外语外贸大学南国商学院会计专业开设的“数据统计分析”这门课程为例，探讨移动互联下提高“自主学习”能力的教学设计。

一、基于提高“自主学习”能力的教学设计

（一）“课程思政”元素融入教学过程

课程结合立德树人的教学目标，将单一的教学知识点拓展到当前各类热点话题中，通过在课前、课中、课后等各环节设置讨论主题，将思政元素自然而然地引入到教学中，既避免了刻意为之而引起学生逆反心理，又在无形中教育和引导学生自觉树立正确的人生观和价值观。财会工作离不开数据，数据所包含的各类信息为企业的相关利益相关者进行决策和监督提供了依据。而会计人员如何借助人工智能，将数据变成资产，帮助所在的组织创造“价值”，是会计人员受当前环境变化影响所面临工作的转型升级。数据统计分析可以帮助我们去探索规律，同时它也可能会“说谎”。数据千万条，甄别第一条。在数据分析界1%的错误等于100%错误。思想决定行为，行为形成习惯，所以在课堂上不仅要叮嘱同学们数据分析要讲诚信，更要在非课堂上关爱学生的思想教育，会计职业道德是财会人员工作的行为准则和规范。

（二）以“学”为本培养学生的自主思考和学习的能力

在校大学生绝大多数都是没有实践经验的，对于理论知识的深入理解本身就已经很难，知识的应用更是难上加难。所以成功的课堂教学设计更显得尤为重要。教学内容要通过一定的教学手段才能传递给学生，多元化的灵活教学方法更是课堂教学成败的关键。本课程尤其重视调动和发挥学生的主观能动性，培育学生自我思考能力。其中，在课前准备方面通过超星平台事先发布旧知复习资料，新知预习任务目标，为学生课前自我学习指明方向，进而为课中教学内容的展开奠定讨论交流基础;在直播教学上以当前社会热点问题为切入点，激发学生对课程的求知欲，保证课堂教学有热度、不冷场，进一步启发学生对教学知识点掌握和认识;在课后思考方面，注重发散思维，不拘泥形式，提高学生应对和处理实际问题的能力和水平。通过基于情景、基于问题、基于案例的等多种形式的教学设计，有益于启发学生主动思考，发现和掌握知识点背后蕴藏的原理和规律，实现意义建构。

（三）“因材施教”的层级考核方式

学生的认知和接受程度各不相同。针对这一事实，本课程无论是在教学上还是考评考核上，都抛弃了急功近利的思想，注重因材施教、分层考核，避免了一刀切的做法。利用课后时间传递知识是在线教学更为重要的一环，需要细心的准备，针对学生要因材施教，软件操作如何让学生动起手来，数据分析如何能够和专业结合，又如何能够在社会生活中去应用它。因此要分类设置课后作业，第一类基础篇：将课堂理论知识和软件基本操作练习存放在超星平台“课后复习任务”中;第二类专业篇：将数据分析和会计专业知识结合的作业保存在超星平台的“实验报告”中;第三类创新篇：数据分析结合社会经济学习生活中的热点话题的讨论体现在超星平台的“课后重点话题讨论”中。为了能够更好地服务学生，所以在每次课程后在超星平台上设置“课后问题讨论区”，方便答疑解惑。从课后的反馈来看，这一教学思想对培育和提升学生的自信心大有益处。从最初的懵懵懂懂，到初步掌握和了解理论知识，再到结合实际问题撰写出高质量的课后报告，循序渐进，于无形中增强了学习的自律性和自信心。

二、基于“自主学习”教学设计实施过程中存在的问题

（一）学生“自主学习”的兴趣不高

课堂讲授的时候大部分学生比较习惯老师讲授——问题练习——老师答疑的方式摄取知识养分，这样不用预习。而数据统计分析课程是以课堂软件操作问题——学生练习——老师操作答疑解惑——提取知识点讲解的方式讲授教学内容。部分学生不习惯这种方式，降低对课程的喜爱，主要原因是旧知不牢新知较难。统计学是数据统计分析课程开设的基础铺垫课程，至少一半的同学以前是学习文科的，本身对数学、数字不感兴趣。前面学习过的知识已经忘记，所以课前设计复习统计学知识的任务，帮助学生预习十分必要。

（二）过程性考核体现成绩公平，但“费力不讨喜”

数据统计分析课程的平时练习和测验主要是碎片化的知识点，期末的考核是对学生这门课程学习情况的综合检验。由于该门课程平时的任务较多，所以调整成绩占比数据统计分析课程的成绩构成包括（1）平时成绩构成70%，课前（预习测验12次等）+课后（测验5次、实验报告3次、重点话题讨论2次）+课中参与（考勤+腾讯课堂参与度+超星平台学习参与度）+额外加分项;（2）期末30%，个人心得体会1份+小组作业1份，学生并不是很适应这种方式，如何降低任务强度而不失质量是值得深入探究的问题。

（三）任课教师数量少，“堂外”服务及时性不佳

“数据统计分析”主讲教师1名，无法发挥团队作业的优势。数据统计分析的课程需要软件操作，更多地需要课下的时间来练习，根据设置的作业类型，发现第一类作业学生很少出问题，比较容易提供“课堂外”答疑服务。而第二类和第三类作业的涉及面广，每个学生分析问题的角度不一样，处理数据的思维不一样，软件等出现的问题也不一样，所以需要老师线下答疑的时间翻几番，一个人教授这门课，答疑的及时性差了很多。

三、提高“自主学习”教学设计实施效果的对策

（一）创新管理营造环境，热点话题引导思维扩散

快速发展的新媒体使得当代大学生相比前辈而言自我意识更强烈，具备较强的理性思维能力，且更务实、更开放。创新管理模式，会计专业（管理会计）班施行辅导员和班导师双轨制，目的在于引导学生适应高校自由自主的学习环境，学会自我心理调节，多与老师、同学交流，培养兴趣爱好，唤醒学生的学习主体意识，并在教授课程内容的时候，在部分知識点中提取学生感兴趣的话题包括“电影票房”“网购”“减肥”“就业因素”等，并设置一些有助于扩散思维的问题，以“问题”为导向进而循序渐进地培养学生“自主学习”的兴趣。

（二）科学构建多元化过程性考核

“过程性考核”嵌入学生学习的全过程，构建知识、能力和素质三位一体的综合评价体系，多元化评价内容、多元评价主体、现代信息技术为支撑的评价手段，激励学生全面发展。首先过程性考核类型方式多样化。如考勤、课堂表现、平时作业、综合性大作业、团队作业、课程论文、课程设计、实验报告、期中考试等，但总数不能少于5种才能达到综合评价的基本要求。其次过程性考核类型频率的科学性。过程性考核各类型的出现频率要科学，如测验考核12章的知识内容，测验数不宜超过8次，以免过重的学业负担加重学生的厌烦心理。最后过程性考核反馈数据信息及时分析预警。根据教学平台中学生不同的学习行为特征，进行多维动态分析，并采用不同的教学策略进行助学、促学、督学分类管理。

（三）“师生+师师”团队协作，提高教学服务质量

数据统计分析的课程需要软件操作，更多的需要课下的时间来练习，根据设置的作业类型，发现第一类作业学生出问题的人数少，可以培养“助教课代表”，在超星平台上帮助其他同学解答问题，可以有效节约主讲教师的时间;其次成立“近邻教学团队”，即相似课程的理论和实践课任课老师，或该门课程的前后衔接课程任课教师组成教学团队。针对第二类和第三类作业的扩展性，教团成员可以采取轮班制来帮助学生解决问题，提高教学服务质量。

在互联网迅速发展的时代，知识趋于碎片化，需要大学生通过“自学能力”对其进行整理、甄别和应用，所以“自学能力”将是新时代大学生的“核心竞争力”。这也就要求教学模式要从单一性逐渐向着多样性发展;从以“教”为主向重“学”的方向发展;从经验归纳型向理论演绎型发展。作为一个合格的教师，应从实践的角度出发，灵活运用多种多样的教学模式，优化教学效果。

参考文献：

[1]江小琴.大数据时代管理会计人才能力框架构建研究[J].中国注册会计师，2017（4）：98-100.

（责任编辑：张宏玉）