一、问题提出 “历史表明，社会大变革的时代，也是哲学社会科学大发展的时代。”①自2017年“新文科”的教育理念提出以来，我国开始探索具有中国特色的新文科建设②，将新技术运用于人文社会科学课程中，致力于培养跨专业且具备经济、管理、地理、计算机技术的综合型人才（樊丽明等，2019）。2018年5月，在中央审计委员会第一次会议上，习近平总书记指出“要坚持科技强审，加强审计信息化建设，积极推进大数据审计”，这为政府审计数字化转型提供了重要契机。同年9月，习近平总书记在全国教育大会上提出了“培养什么人，是教育的首要问题和根本任务”，并指出“应提高教育支撑经济社会发展的能力，进一步推动产学研协同发展，努力培养创新性、应用型、复合型人才”，这也为“新文科”背景下大数据审计教育目标定位、教育教学内容和培养模式指明了道路，并赋予了新的时代内涵。 当前我国已经进入了经济高质量发展的新阶段，城市发展面临的环境、资源、生态等问题日益复杂与多元化。政府监督体系创新对审计提出了更高要求，如何以较低审计成本实现审计全覆盖、促进审计监督高质量发展，有赖于审计质量和效率的提升。信息化时代，大数据技术的发展为审计内容、方法和模式的创新提供了机遇，政府审计进入了审计智能化、数字化、平台化、全过程和全样本的“智慧”审计阶段。然而，以往审计课程内容存在理论与实践融合度不高、课程体系不完善、教学手段单一、人才培养难以满足大数据时代审计监督对人才专业素养的要求。因此，在“新文科”背景下从需求侧和供给侧融合的视角探讨大数据审计人才培养过程中审计课程教学体系建设具有十分重要的现实价值。 近年来，面对审计数字化转型的大趋势，许多学者将研究重点聚焦于大数据审计相关的教学改革、课程设置和人才培养主题上。首先，在教学改革方面，徐超和葛红美（2017）将计算机审计课程作为审计教学改革与创新的重要内容。有研究指出，全面发展的复合型人才需要注重在审计学课程中融入课程思政元素、内容和教学实践（冯晓双，2020）。在课程设置上，郑石桥（2019）从审计人才培养的专门化、通用化定位两个方面分析审计类专业课程设置，并指出计算机审计课程是以业务为骨干的基础类通识型课程。杨柔坚（2020）则立足专项审计思路和融合大数据技术的特征，从大数据审计课程的核心目标视角探讨了审计学科课程体系。在人才培养上，刘甲洋和闫亚静（2019）从大数据时代下社会对高质量、应用型人才培养的需求出发，认为审计课程优化应当基于应用型人才培养的现实需求。沈凡凡等（2019）提出了大数据视角下高校复合型审计人才的培养路径。还有一些文献认为在审计人才培养过程中要关注“互联网+智慧教育”“校企合作”双向培养模式、产教融合促进高校内涵建设和学科发展、产教研的教学模式等。彭冲（2017）则从大数据背景下审计职业化人才培养的角度提出人才培育需要完善培训机制、建立分类管理的审计人才培育体系。上述文献为大数据背景下的审计人才培养和课程改革提供了很好的启示，但关于大数据审计的课程教学体系与实践的研究很少有文献涉及。值得反思的是，现有大数据审计人才培养与现实需求存在供需失衡的矛盾，培养方向存在偏差，很难满足审计行业现实需求，培养质量有待提高。有鉴于此，审计课程如何顺应新时期的现实需求，培养具备与国家现代化治理相匹配的大数据审计人才成为亟待解决的课题。 审计人才培养定位是课程体系建设和改革的前提和基础。本文从“新文科”建设背景下的大数据审计课程体系建设的指导思想与原则入手，重点对课程要求、课程内容、教学模式、教师队伍以及课程思政等多方面进行了梳理与总结。通过对该课程教学体系建设与实践的探讨，使审计专业学生掌握大数据审计的基本理论与分析框架，培养跨学科创新型的文科人才。 二、“新文科”下大数据审计课程体系建设思路 当前大数据、云计算、区块链等新兴技术的发展极大地改变了人们的生产生活方式（张国俊，2018），也给数字赋能政府审计高质量治理带来了机遇和可能。本课程的主要目标是通过学习大数据审计这门课程，了解大数据审计理论发展的整体思路与分析框架、大数据审计前沿方法与实践，使学生成为融合大数据思维、审计专业理论和审计技能为一体的审计监督尖兵，服务审计全覆盖和经济高质量发展，为未来从事大数据背景下政府审计工作奠定坚实的基础。科学合理的课程体系设置是“新文科”背景下培养复合型创新人才的重要基础。构建系统的大数据审计课程体系，首先要围绕现实需求和课程目标展开跨学科课程设计，并兼顾基础理论、前沿方法与科研素养，考虑到不同专业背景、不同年级学生的实际以及学科发展需求。其次要在课程教学中，以“培养学生跨学科创新思维”为课程设计的目标。 （一）课程内容应体现“前沿性、学科交叉性与实用性”。 首先，体现前沿性。在大数据审计课程内容具体设计上，一方面，要聚焦国内外大数据审计的前沿理论和实证方法，对前沿案例进行归纳、总结和梳理，拓展大数据审计的深度和广度。比如利用机器学习技术预测国有企业的舞弊概率。还比如利用文本分析法和自然语言处理技术帮助审计部门分析海量文本，在政策执行审计中统计各官方日报的词频、词性展开经济监督，从而发现审计线索、生成审计报告等。也有国外学者基于社会网络分析办法研究内控（Jans et al.，2011）等。另一方面，要立足于我国的制度背景，充分考虑我国经济社会发展过程中出现的新情况、新问题、新特征，形成具有中国特色的大数据审计算法、定量评估模型，让学生更好地理解和掌握运用国际最前沿的审计理论和大数据方法展开审计实践。与此同时，要遵循审计主体、客体与审计业务类型之间的关系（郑石桥，2019），将大数据审计与原有的财务审计、绩效审计、合规审计与制度审计相融合，发挥大数据审计在审计业务类型中的作用。 其次，体现学科交叉性。区块链、人工智能、遥感、地理信息系统等技术的涌现和发展，极大地丰富了大数据审计的工具。而这些工具的运用需要学生具备综合利用多学科知识分析和解决问题的能力。因此，在课程设计中，要强调学科交叉的知识准备，注重将审计学与地理学、经济学、管理学、计算机科学等学科知识进行交互，促进审计方法和审计思维的双向融合。比如江苏省在开展自然资源资产离任审计的3S技术就涉及了地理学、遥感学、计算机科学的综合运用。又比如采用文本大数据挖掘进行电子数据取证等。以上这些审计类型均涉及海量、多源、异构的基础数据清洗、整理、聚类以及规律的找寻，需要具备多学科背景的专业人才才能胜任。
