大数据财务分析课程中思政教育的渗透与融合研究

[摘           要]  随着数字经济的飞速发展，大数据财务分析课程不仅培养学生的大数据分析能力，还为思政教育提供了有效平台。结合当前中国经济发展和国际环境，论述了课程思政建设的契机。在教学路径方面，详细介绍了通过制定课程思政目标、设计思政与专业知识融合的教学内容以及创新教学方法，推进课程思政教育的有效实施。还通过多个实践案例展示了如何将职业道德、创新思维和爱国主义教育等思政元素贯穿课程内容，并通过多元化考核、学生反馈和教师自我评估等方式，对思政教育效果进行评价。最后总结了思政教育与大数据财务分析课程融合的重要性，并展望未来课程思政教育的努力方向。

[关    键   词]  大数据财务分析;思政教育;大数据分析能力;高职院校;课程思政

[中图分类号]  G712                   [文献标志码]  A                   [文章编号]  2096-0603（2025）02-0121-04

一、引言

随着数字经济的快速发展，财务分析课程的内容和形式也在不断革新，大数据财务分析课程作为高等院校财务类专业课程中一门重要的课程，其在培养学生大数据分析能力的同时成为思政教育的重要平台。《高等学校课程思政建设指导纲要》要求课程不仅要传授专业知识，还应承担培养学生职业素养和社会责任的任务，因此将思政教育融入大数据财务分析课程既是响应国家教育政策的号召，又是提升财务类人才综合素质的必要举措[1]。在当前的教育背景下，如何有效地将社会主义核心价值观、职业道德以及社会责任感融入大数据财务分析课程中形成思政教育和专业教育的有机结合是值得深入探讨的课题。

二、大数据财务分析课程的特点及与思政教育的融合契机

（一）课程内容简介

1.数据获取与处理

学生学习如何通过现代数据技术获取财务数据，使用的工具包括Python、R语言等编程语言，涵盖企业财务报表、市场数据以及宏观经济数据等，这部分教学注重数据来源的合法性和数据的规范化操作。

2.数据清洗与转换

数据采集完成后，学生需要对数据进行清洗和转换，此环节的重点是处理数据中的缺失值、异常值等问题，以确保数据分析的准确性和可靠性。教师可以通过具体案例让学生理解数据处理对分析结果的影响。

3.数据分析与建模

学生学习使用统计分析、机器学习等工具进行财务数据分析与建模，常用的方法包括回归分析、时间序列分析等，教学目标是帮助学生理解如何通过大数据技术预测企业的财务表现和运营风险[2]。

4.数据可视化

通过使用Tableau、Power BI等工具，学生将复杂的财务数据转化为易于理解的图表和报告，从而帮助决策者更直观地了解企业的财务状况，课程强调通过可视化方式展示企业的财务健康状况以及未来的市场趋势。

（二）传统财务分析与大数据财务分析的区别

1.数据来源与范围

传统财务分析的数据来源主要局限于企业的财务报表，数据量小且信息有限，主要用于反映企业的过去表现，而大数据财务分析则可以从互联网、社交媒体、市场交易记录等多种渠道获取数据，不仅包括结构化数据，还涉及大量非结构化数据如文本、图片等，这种数据来源的多样性和实时性为分析企业的动态运营状况提供了更多信息。

2.分析工具与方法

传统财务分析依赖财务比率、杜邦分析等手工计算方法分析，而大数据财务分析引入了先进的统计模型和机器学习算法，并能通过对大规模数据的处理进行更加深入的趋势预测和风险控制，例如，使用时间序列分析和神经网络算法对企业未来现金流进行预测，提供比传统方法更具前瞻性的财务分析[3]。

3.信息的准确性与透明度

传统财务分析的数据容易受人为因素的影响，且数据的真实性可能存在问题，而大数据财务分析通过从多个渠道获取数据并结合企业的非财务信息，能够更全面地反映企业的真实运营状况。学生可以通过大数据分析工具发现隐藏在传统财务报表中的潜在问题，从而更好地揭示企业的真实财务健康状态。

（三）课程思政建设的契机

首先，课程思政是国家近年来大力提倡的教育改革方向之一，特别是在《高等学校课程思政建设指导纲要》发布后，各高校积极响应，将思想政治教育融入各类课程。在这其中，结合当前中国经济发展以及国际政治环境，推动大数据财务分析课程的思政建设显得尤为重要。这是因为国家在“十四五”规划中明确提出“要推动数字经济的发展”，而在这个过程中作为大数据技术的重要应用领域——大数据与会计、大数据与财务管理等专业，则肩负着推动经济高质量发展的重任。因此，将思政教育融入大数据财务分析课程不仅有助于学生理解国家发展战略，还能激发他们的社会责任感[4]。其次，在财会领域“诚信”和“透明”是至关重要的职业道德标准，而近年来的一些财务造假案件暴露了当前从业者在职业道德和责任感方面的缺失和不足，通过大数据财务分析课程的思政教育，可以培养学生在数据处理和财务决策过程中始终保持诚实守信的职业态度。此外，当前国际形势复杂多变，尤其是中国在国际经济竞争中的地位不断上升，思政教育在此背景下显得更重要，通过课程中的案例教学，学生可以认识到中国企业在全球市场中的优异表现，从而增强其民族自信心和国家荣誉感。

三、思政教育在大数据财务分析课程中的渗透路径

（一）课程思政目标的制定

习近平总书记在全国高校思想政治工作会议中明确指出：“立德树人”是教育的中心任务，思想政治工作应贯穿教育全过程[5]。在大数据财务分析课程中培养学生的诚信守法意识尤为重要。这是因为财务数据的处理直接关系到企业的信誉、市场的稳定以及社会的公平，学生必须认识到财务造假对经济秩序和社会的负面影响。通过学习《中华人民共和国会计法》和《企业会计准则》，结合案例教学，教师能够强调财务诚信不仅是职业操守的体现，更是企业和个人遵守法律的底线，帮助学生树立诚信、守法的职业信念。习近平总书记还反复强调“创新是引领发展的第一动力”。大数据技术在推动数字经济和智能制造等领域中发挥着重要作用，在教学中教师不仅要传授大数据技术，还要让学生认识到科技创新对国家发展的重要性。通过讲解中国大数据产业的发展历程，并结合国家大数据战略和“十四五”规划纲要等，展示我国在人工智能、大数据等领域的成就，帮助学生树立科技自信，激发他们的民族自豪感和责任感。此外，企业的社会责任也是思政教育的重要内容。党的十九大报告中明确：企业要在发展经济的同时承担社会责任。习近平总书记指出，“企业既有经济责任、法律责任，又有社会责任、道德责任。”[6]大数据财务分析课程应帮助学生理解财务数据背后的社会责任，包括环境保护和社会公平，教师可以展示企业在环保、员工福利等方面的财务投入，引导学生关注企业的可持续发展责任，从而提升学生的社会责任意识。

（二）教学内容的融合设计

1.大数据基础知识与思政结合

在大数据技术的基础教学中，教师可以通过引入当前社会热点问题和国家相关政策法规实现思政教育与专业知识的有效融合。教师可以通过结合“十四五”规划纲要中关于数字经济的相关政策向学生展示国家在推动大数据技术与经济发展融合方面的努力，鼓励学生在技术学习的同时增强社会责任感和使命感。以大数据采集技术为例，教师在讲解如何通过技术手段获取和处理数据时，可以结合《中华人民共和国网络安全法》和《中华人民共和国数据安全法》展开讨论，这些法律文件明确规定了数据采集、存储、处理和使用的合法性和合规性，对数据隐私保护提出了严格要求，这不仅让学生认识到数据隐私保护的法律边界，还能让他们在未来工作中树立合规意识，强化对法律法规的遵守[7]。

2.财务数据分析中的职业道德教育

财务数据分析是大数据财务分析课程的核心部分，学生在学习过程中将接触到大量企业的财务数据，这也为职业道德教育提供了良好的契机。教师可以通过一些财务造假案，深入讲解财务数据造假的操作方式及其对市场和投资者的影响，从而培养学生的职业诚信意识。结合《企业会计准则》中的相关规定，教师可以进一步强调会计从业者在职业生涯中必须坚守的职业道德标准，例如，教师可以组织模拟审计活动，学生以审计师的身份分析企业财务数据并寻找财务造假的痕迹，提出如何通过审计手段发现造假行为的策略，在教学过程中教师还可以结合《新时代高校思想政治工作质量提升工程实施纲要》，强调诚信是社会主义核心价值观的组成部分，并引导学生在学习和职业生涯中始终坚持诚信的价值观，并践行职业操守、维护市场的公平与正义。

3.数据可视化中的爱国主义教育

数据可视化是大数据财务分析课程中的重要实践环节。学生可以通过数据的图形化展示，更加直观地理解复杂的财务数据。为了在这一环节中融入爱国主义教育，教师可以选择具有代表性的中国科技企业作为分析对象，并结合其财务数据展示企业在科技创新和市场竞争中的成就，从而培养学生的民族自豪感和国家荣誉感。

（三）教学方法创新——混合式教学与翻转课堂

混合式教学模式指的是将传统的线下课堂教学与在线学习资源有机结合，并利用多种教学工具和平台，从而实现教学内容的灵活传授。该模式的优势在于它既可以通过线上提供丰富的学习资源扩展学生的学习时间和空间，又能通过线下的互动与讨论加深学生对知识的理解和应用。例如，在讲授财务数据分析和法律合规性时，教师可以在课前布置《企业会计准则》《中华人民共和国网络安全法》等相关文献，让学生通过在线资源进行自学;线上学习结束后，学生能够带着自己的思考进入课堂，教师在课堂中通过组织讨论、问题解答和实际案例的演示等，帮助学生加深对知识的理解和运用。翻转课堂是一种将学习的主动权交还给学生、颠覆传统教学模式的方法[8]。与传统课堂不同的是，翻转课堂的核心理念是将“知识传授”放在线上课前完成，学生在课前通过视频、文献或其他资源掌握基本的理论知识，而课堂时间则主要用于师生互动、问题解决和实际案例分析。在大数据财务分析课程中，教师可以在课前上传相关的视频讲解或文献资料，学生自行观看、阅读并完成预习任务。在课堂上，教师不再进行大量的理论讲授，而是组织学生就某一实际案例进行讨论。

四、课程思政融入的实践案例分析

（一）案例一：数据采集与处理中的思政渗透

在大数据财务分析课程的“数据采集与处理”模块中，教师可以通过具体案例有效渗透思政教育，特别是在数据隐私保护方面进行引导。教师可以选择数据隐私泄露作为切入点，通过使用Python爬虫技术指导学生获取公开的财务数据，如上市公司财务报表和市场数据等。这样学生不仅能够熟悉如何从多个平台合法、有效地获取数据，还能掌握技术操作的基本技能。

（二）案例二：财务报表分析中的职业道德教育

财务报表分析是大数据财务分析课程的核心模块之一，也是学生必须掌握的基础技能。为了在该模块中渗透思政教育，教师可以通过真实的财务造假案例进行职业道德教育，以提升学生的职业责任感和道德素养。通过对案例的剖析，学生可以了解财务造假对市场秩序和企业信誉的严重破坏，也可以清楚地认识到数据真实性对企业财务分析的重要性。随后教师组织学生进行分组讨论，让学生以审计人员的身份分析财务数据，寻找造假痕迹并提出如何通过审计手段有效发现造假行为的方案。这种模拟审计的环节使学生更加直观地了解财务造假如何操作，以及如何通过审计手段保障财务数据的准确性。讨论结束后，教师引导学生思考并讨论财务人员在职业生涯中应如何坚守诚信。职业道德是财务工作的基石，通过该案例学生可以认识到诚信不仅仅是个人品德问题，更是一个影响市场信任和企业长远发展的关键因素，教师可以进一步强调作为未来的财务从业者，学生必须以诚信为本，不仅要保证财务数据的真实性，还要主动维护市场的公平和透明[9]。