大数据审计授课课程设计

大数据审计授课课程设计一、课程目标

知识目标：

1.让学生理解大数据审计的基本概念、原理和方法，掌握审计数据分析的关键技术。

2.使学生了解大数据环境下审计工作的特点与挑战，掌握相关法律法规及行业标准。

3.帮助学生掌握审计数据预处理、数据挖掘、数据可视化等基本技能，提高数据分析能力。

技能目标：

1.培养学生运用大数据技术进行审计数据采集、处理和分析的能力。

2.培养学生运用审计软件进行数据挖掘、可视化展示的能力，提高审计报告撰写水平。

3.提高学生的团队协作能力和沟通表达能力，使其能够胜任审计工作中的协作与沟通需求。

情感态度价值观目标：

1.培养学生严谨、客观、公正的审计职业态度，树立良好的职业道德观念。

2.激发学生对大数据审计工作的兴趣，提高学生的职业认同感。

3.培养学生的创新意识，鼓励学生主动探索大数据审计领域的新技术、新方法。

课程性质分析：

本课程旨在帮助学生掌握大数据审计的基本知识和技能，提高学生在实际工作中运用大数据技术进行审计分析的能力。

学生特点分析：

学生在本年级已具备一定的审计理论基础，对数据分析有一定了解，但对大数据审计技术的应用尚不熟悉。

教学要求：

1.结合实际案例，注重理论知识与实践操作的紧密结合。

2.采用任务驱动、分组讨论等教学方法，提高学生的参与度和积极性。

3.注重培养学生的自主学习能力，引导学生关注大数据审计领域的发展动态。

二、教学内容

1.大数据审计概述

-审计基本概念

-大数据与审计的结合

-大数据审计的法律法规及行业标准

2.审计数据采集与预处理

-数据采集方法与技术

-数据清洗与转换

-数据质量控制

3.审计数据分析技术

-数据挖掘基本概念与方法

-数据分析模型与应用

-数据可视化技术与工具

4.大数据审计应用案例

-财务审计案例

-税务审计案例

-内部控制审计案例

5.审计报告撰写与展示

-审计报告结构及撰写要求

-数据可视化在审计报告中的应用

-审计报告的展示与解读

6.大数据审计发展趋势与挑战

-新技术在审计领域的应用

-大数据审计的挑战与应对策略

-未来审计职业发展前景

教学内容安排与进度：

第1周：大数据审计概述

第2-3周：审计数据采集与预处理

第4-5周：审计数据分析技术

第6-7周：大数据审计应用案例

第8周：审计报告撰写与展示

第9周：大数据审计发展趋势与挑战

教材章节关联：

《审计学》第1章：审计基本概念

《审计学》第3章：审计证据与审计工作底稿

《大数据审计实务》第2章：审计数据采集与预处理

《大数据审计实务》第3章：审计数据分析技术与方法

《大数据审计实务》第4章：大数据审计应用案例分析

《审计报告撰写与展示》第1章：审计报告结构及撰写要求

《审计报告撰写与展示》第2章：数据可视化在审计报告中的应用

三、教学方法

1.讲授法：通过系统讲解大数据审计的基本概念、原理、方法及相关法律法规，为学生奠定扎实的理论基础。针对重点和难点内容，采用图文并茂、举例说明等方式，增强学生的理解和记忆。

2.案例分析法：结合实际案例，引导学生运用所学知识分析问题、解决问题。通过分组讨论、汇报展示等形式，培养学生的团队协作能力和沟通表达能力。案例涉及财务审计、税务审计、内部控制审计等多个领域，以增强学生对大数据审计应用场景的认识。

3.讨论法：针对大数据审计领域的热点问题，组织学生进行课堂讨论，激发学生的思考和分析能力。教师引导学生从多角度、多层次探讨问题，培养学生的批判性思维和创新意识。

4.实验法：设置大数据审计实验课程，让学生动手操作审计软件，进行数据采集、预处理、分析及可视化展示。通过实验，使学生更好地理解理论知识，提高实际操作能力。

5.任务驱动法：将教学内容分解为若干个任务，学生在完成任务的过程中，主动探索、学习相关知识。教师提供指导和反馈，帮助学生完成任务，提高学生的自主学习能力和实践能力。

6.情境教学法：创设实际审计工作场景，让学生在特定情境中学习、应用所学知识。通过角色扮演、模拟演练等方式，提高学生的职业素养和应对实际工作的能力。

7.翻转课堂：将部分教学内容提前布置给学生预习，课堂时间主要用于讨论、答疑和案例分析。这种教学方法有助于提高学生的自主学习能力，培养学生的批判性思维和问题解决能力。

8.在线学习与交流：利用网络教学平台，提供丰富的学习资源，方便学生随时查阅。同时，鼓励学生在平台上进行讨论、分享学习心得，促进师生之间的互动与交流。

四、教学评估

1.平时表现评估：

-课堂参与度：评估学生在课堂讨论、提问、汇报等环节的积极性，占比10%。

-团队协作：评估学生在小组讨论、案例分析、实验操作等过程中的合作态度和贡献度，占比10%。

-课堂笔记：评估学生的课堂笔记记录情况，以反映学生的学习态度和归纳总结能力，占比5%。

2.作业评估：

-知识点巩固：布置课后作业，包括理论知识和案例分析，评估学生对课堂所学内容的掌握程度，占比15%。

-实践操作：布置大数据审计实验相关作业，评估学生的实际操作能力和问题解决能力，占比15%。

3.考试评估：

-期中考试：以闭卷形式进行，主要测试学生对大数据审计基本概念、原理、方法的理解和应用，占比20%。

-期末考试：以开卷形式进行，综合测试学生在整个课程中的学习成果，包括理论知识、案例分析、实践操作等，占比30%。

4.案例分析与报告撰写：

-学生需完成至少两个大数据审计案例的分析，并撰写分析报告。评估学生的分析能力、报告撰写水平和职业素养，占比10%。

5.实验项目评估：

-学生需参与大数据审计实验项目，从数据采集、预处理、分析到可视化展示，全面评估学生的实际操作能力和项目完成质量，占比20%。

教学评估注意事项：

1.评估标准明确，具有可操作性，确保评估的客观性和公正性。

2.结合课程特点，注重过程评估与结果评估相结合，全面反映学生的学习成果。

3.定期给予学生反馈，指导学生改进学习方法，提高学习效果。

4.鼓励学生自我评估和互评，培养学生的自我评价能力和批判性思维。

5.注重评估结果的分析与利用，为教学改进提供依据。

五、教学安排

1.教学进度：

-课程共计9周，每周2课时，共计18课时。

-每周安排一次课内讨论和一次实验课程，以强化理论知识与实践操作的结合。

-课程进度根据教学内容难易程度和学生的学习情况灵活调整，确保教学质量。

2.教学时间：

-理论课程：周一至周五下午，每课时45分钟，保证学生有充足的休息时间。

-实验课程：安排在周五下午，连续两课时，以便学生有足够时间进行实验操作和讨论。

-课内讨论：安排在周三下午，鼓励学生积极参与，提高课堂互动性。

3.教学地点：

-理论课程：学校多媒体教室，提供舒适的学习环境，方便教师运用多媒体教学资源。

-实验课程：学校大数据实验室，配备完善的实验设备和软件，满足教学需求。

4.教学安排考虑因素：

-学生作息时间：避免安排在学生疲劳时段，确保学生保持良好的学习状态。

-学生兴趣爱好：结合学生的兴趣，安排相关案例分析，提高学生的学习积极性。

-学生实际情况：针对学生的学习能力和进度，适当调整教学内容和难度，确保教学质量。

5.教学资