人工智能语言大模型赋能教学测评方法的改进研究.pdf

浙 江 工 贸 职 业 技 术 学 院 学 报JOURNAL OF ZHEJIANG INDUSTRY&TRADE VOCATIONAL COLLEGE第23卷第4期2023年12月Vol.23 No.4Dec.2023人工智能语言大模型赋能教学测评方法的改进研究张艳超1，赵 杰1，徐昊宇1，王家栋2（1.丽水学院，浙江 丽水 323000；2.丽水碧湖中学，浙江 丽水 323000）摘 要：基于人工智能语言大模型的教学测评方法，其便捷性、实用性、丰富性满足了教师开展多样教学测评的需求和学生自主探究学习的需要。基于文心一言和讯飞星火等语言大模型，构建“1（1XY）”教学测评模式。通过对四种类型测评题目的比较分析，对信息化教学测评流程优化设计，为传统教学测评方法改革提供了一种新的尝试。可以预见，随着教师数字素养的不断提升，人工智能的不断发展，基于语言大模型的教学测评方法将在教学改革中发挥越来越大的作用。关键词：语言大模型；教学测评；文心一言；讯飞星火中图分类号：G642文献标志码：A文章编号：1672-0105（2023）04-0018-07Research on the Improvement of TeachingAssessment MethodsEmpowered byArtificial Intelligence Large Language ModelsZHANG Yanchao1,ZHAO Jie1,XU Haoyu1,WANG Jiadong2(1.Lishui University,Lishui 323000,China;2.Lishui Bihu Middle School,Lishui 323000,China)Abstract:The teaching evaluation method based on artificial intelligence large language models meets the needs of teachers tocarry out diverse teaching evaluation and students independent inquiry learning in terms of convenience,practicality,and richness.This study is based on language models such as ERNIE Bot and iFLYTEK Spark,and constructs a“1+(1+X+Y)”teaching evaluationmodel.Through a comparative analysis of four types of evaluation questions,the optimization design of information-based teachingassessment processes is carried out,providing a new attempt for the reform of traditional teaching assessmentmethods.It can bepredicted that with the continuous improvement of teachers digital literacy and the continuous evolution of artificial intelligence,theteaching assessment methods based on large language models will play a greater and greater role in teaching reform.Keywords:large language models;teaching assessment;ERNIE Bot;iFLYTEK Spark收稿日期：2023-10-28基金项目：2022年度教育部人文社科规划基金项目“技能型社会建设背景下区域继续教育校企联盟发展逻辑及实现策略研究”（22YJA880088）；浙江省高校重大人文社科攻关计划项目“技能浙江战略下继续教育校企联盟发展路径研究”（2023QN044）作者简介：张艳超（1979），男，吉林长春人，教授，博士，硕士生导师，研究方向：现代教育技术，继续教育。当前，基于核心素养、新三维目标、素养本位评价的新课程改革正如火如荼地进行，传统的教学测评显然已不能很好地满足21世纪信息时代的教育要求。随着人工智能技术的快速发展，文心一言、讯飞星火等生成式人工智能语言大模型日益成熟，可以对不同领域和场景的问题进行高质量、灵活性、创新性输出。通过翁英相1、高宇2、洒进明3、李锋4等学者关于人工智能在教育教学方面应用的研究成果，可知人工智能已经成为一种重要的辅助教学手段，探究基于人工智能语言大模型的教学测评模式正在成为教学实践领域的研究热点。一、人工智能语言大模型助力教学测评改革（一）人工智能语言大模型根据中国互联网络信息中心（CNNIC）在京发布第52次中国互联网络发展状况统计报告显示，截至 2023 年 6 月，我国网民规模达 10.79 亿人。ChatGPT、文心一言、讯飞星火、通义千问等易于使用的生成式人工智能语言大模型的横空出Doi:10.3969/j.issn.1672-0105.2023.04.005第23卷 第4期世，标志着人工智能技术已经进入到弱人工智能的高级发展阶段，人工智能语言大模型（Artificial In-telligence Language Large Model）是指那些在大规模文本语料上训练、包含百亿级别（或更多）参数的语言模型5，这些模型通常采用Transformer架构和预训练目标（如语言建模），并利用大量的计算资源进行优化。大语言模型特点是能够在效果显著提升的同时，展示出许多小模型不具备的特殊能力（如上下文学习能力、指令遵循能力、逐步推理能力等）。这些能力也被称为语言大模型的“涌现能力”。袁毓林主张要以审慎乐观的心态去对待语言大模型，其具有巨大的潜力和能力，可以采取多学科合作共同推动其发展6。（二）教学测评方法目前，教学测评的重点主要集中在“测”与“评”两部分。其中“测”指的是通过一定的方法和工具，对教学过程和成果进行测量，主要包括两个方面：一方面是教师对自己教学内容的测验即教学目标的设定、教学内容的选择、教学重点和难点的把握等内容，主要通过学生学情分析、教学目标要求、阅读相关书籍等方式来实现；另一方面是教师对学生的学习过程和结果的测验，包括学生的学习态度、知识掌握程度、技能提升水平、思维能力发展等方面，主要通过日常观察、课堂互动、作业考试等方式来实现。教学测评的“评”含义是评价教学成效，即考核教学成效也就是考察教学目标的完成情况，检测学生内在的能力与品格等的形成状况。“评”的目的是准确把握教学目标的完成情况，以进一步修订教学内容，改进教学方法，提高教学效果。从我国当前教育改革研究的进展来看，绝大多数学者都认为核心素养与双基存在紧密联系，教师常用的教学测评方法还是以教学测验为主，主要是通过考试测验、作业评价的方式对学生进行评价。（三）基于语言大模型的教学测评方兴未艾生成式语言大模型的应用已经成为开展教学测评的重要辅助工具，发挥着不可或缺的中介作用。首先，借助语言大模型技术辅助教学测评可以提高测评的多样性和实效性。例如，通过自然语言处理和机器学习等技术，语言大模型技术可以帮助教师缩短教学交互响应的时间、提供丰富的测评资源类型、个性推荐等，从而提升教学效果。语言大模型可以帮助学生实现自主学习，例如自动翻译、智能问答，从而进行查漏补缺，更好地掌握知识。智能化测评可以实现自动化地批改作业、考试和课堂观察等任务，并进行分析和报告，这可以极大减轻教师的工作负担，提高教学测评的效率和准确性。其次，教学测评方法也可以利用语言大模型进行评估，通过语言大模型的输出结果，教师可以判断学生的学习效果从而调整教学策略，同时语言大模型的输出结果也可以作为学生的学习档案，记录学生的学习过程和进步情况。再次，通过收集和分析学生的学习行为、学习曲线、答题记录等数据，语言大模型可以评估学生的学习状态、擅长和薄弱领域等方面的信息，进而为教师提供有针对性的教学建议和改进方案，可以帮助教师更好地了解每个学生的学习进度和难点，有针对性地为每个学生提供辅导和支持，提升学生的学习效果。据调查显示有92.23%的教师感到目前的工作负担过重，只有7.77%的教师认为当前的工作负担程度适中或较轻7。教师需要一个能够帮助他们了解学生的学习状况和问题的教学测评，而不是仅仅依赖于自己的主观判断；一个能够指导他们调整教学方法和策略的教学测评平台，而不是只重复同样的教学内容；一个能够促进他们与学生、家长和同事的沟通和合作的教学测评平台，而不是只孤立于自己的课堂。基于语言大模型的教学测评有助于教师在不增加太多的精力与时间的条件下实现上述工作。当然，不可置否的是人工智能语言大模型也是一把双刃剑，在使用的过程中也要注意数据隐私和安全问题、技术可靠性和有效性问题、学生自主学习探究能力弱化等方面的问题。将人工智能语言大模型引入教学测评时，不能忽视纸笔测验、课堂互动等传统的测评方式。只有这样才能更好地发挥教学测评的效果，人工智能引入教学测评时必须遵循一定的原则。二、基于人工智能语言大模型的教学测评模式建构计算机辅助评分理论是一种基于自然语言处理和机器学习的理论，它利用人工智能技术对学生的开放式作答进行自动或半自动的评分，从而减轻教师的评分负担，提高评分的客观性和一致性。目张艳超，赵 杰，徐昊宇，王家栋：人工智能语言大模型赋能教学测评方法的改进研究19浙江工贸职业技术学院学报2023年12月前，基于全连接的卷积神经网络（convolutionalneural networks）的图像文档版面分析理解和文字识别技术核心算法，使得计算机智能辅助评分系统已经形成了一套完整的从图片输入端到文字输出端的识别处理方案，对语文、英语、数学、物理、文史等学科中所用字符、公式等的识别率能够达到与人工识别结果相当的水平8。本文以此为基础，充分考虑教师开展教学测评的可操作性、方便性、易用性原则，设计了基于人工智能语言大模型的“1（1XY）”的教学测评模式，如图 1 所示。该模式是对传统教学测评纸质化作业、终结性评价模式的二次重构，拓展了21世纪信息时代教学测评模式的内涵，即括号外面的1表示一个人工智能语言大模型平台，括号里的1XY表示1个教师主体或教学团队、X名学生、Y种测评。（一）“1（1XY）”的教学测评模式内涵括号外面的1表示“1个平台”，即人工智能语言大模型平台。人工智能语言大模型的种类繁多，但是由于成本、可用性等因素的限制，本文主要采用文心一言（https:/ 基于人工智能语言大模型的教学测评模式图2 基于人工智能语言大模型的教学测评模型20第23卷 第4期部分功能，搭建面向教师的智能化教学测评新模式，促进人工智能和教学测评的深度融合，如图2所示。不论是新手教师还是专家型教师，其手中现有的题库资源是相当丰富的，但对于与时事相结合的情境性问题的创设、跨学科题目的编制，对于教师来说是相当棘手的问题，需耗费大量的时间与精力。借助讯飞星火、文心一言等人工智能语言大模型便可以很好解决这一问题。教师在和人工智能语言大模型交流对话过程中，通过提供命题的提示词语、参考范例和具体要求，人工智能语言大模型便可以快速地生成符合测试要求的试题。教师可以选择线上或者线下两种不同的方式对学生开展测评。线上答题可以借助问卷星平台来实现，教师将语言大模型生成的试题直接导入问卷星进行简单的编辑后，生成测试链接，学生只需点开链接就可以完成在线测验，同时还可以及时查看自己答题得分、对错以及答案解析，教师后台也可以及时准确的看到学生对每一道题目的掌握情况以及整体的排名情况；线下答题教师需要将生成的题目拷贝到Word文档，打印后形成纸质版作业对学生进行测验。测试完成后，通过极课大数据等智能分析平台，实现扫描读取试卷、批阅试卷及分析试卷，能看到错误学生姓名、各学生选项、错误选项比例等等详细信息，指导教师下一步的教学改进。三、基于人工智能语言大模型生成试题情况比较分析本文主要以地理学科为例，根据教师的提示词和具体要求，对文心一言和讯飞星火两个人工智能语言大模型动态生成试题的结果进行比较分析，测试时间为2023年10月。（一）关于地理图形结合类问题图形结合是地理学科中的一种常见题型，它主要通过考生观察和分析地图、图表等图形资料，结合所学知识，解决实际问题，旨在考查学生的综合分析能力和应用能力。对于图形结合问题文心一言和讯飞星火仅支持对图片进行描述的功能并不可以根据问题进行作答，如表1所示。如果将图形结合的问题直接以图片形式发送，文心一言可以生成答案和解析，但是准确性不高，需要人工识别并改正。如果整理成Word文档，文心一言识别不出问题不可以进行分析作答。讯飞星火不能直接通过图片识别问题和生成答案及解析，如果整理成Word文档，虽然可以对问题进行作答但是答案正确率较低。因此，目前对于图形结合类题目教师还需自己亲自解答编写。（二）情境问题乡土类问题情境问题指教师有目的、有意识地创设各种情境，促使学生去质疑问难，将家乡的地理环境、风土人情等特色融入题目中不仅可以学习到学科知识，还可以培养学生的乡土情怀，让学生更加珍视家乡的文化和传统，认识到家乡的独特之处，增强对家乡的自豪感和归属感。对于情境问题乡土类问题，文心一言和讯飞星火的回答结果如表 2 所示。可见，文心一言和讯飞星火对于此类问题的编写已经游刃有余。（三）情境问题传统文化类问题传统文化承载着丰富的历史信息、人文关怀，通过学习传统文化，可以增强学生的历史意识和文化自信。而将传统文化知识渗入地理题目正是体现了跨学科教学的思想，在解决地理问题时还能学习中华优秀传统文化。对于此类问题文心一言与讯飞表1 语言大模型关于图片类题目的生成分析输入问题1.图形结合类题目文心一言插件（览卷文档）：当前您的指令超出了插件预设能力范围，您可展开插件执行状态，或换一个指令再次尝试。图片识别：可以生成答案和解析，但是准确性不高，需要人工识别并改正。讯飞星火插件（文档问答）：不可以生成问题正确答案和解析也不能进行题目改编。图片识别：不可以生成答案解析。张艳超，赵 杰，徐昊宇，王家栋：人工智能语言大模型赋能教学测评方法的改进研究21浙江工贸职业技术学院学报2023年12月星火均可以根据指令作出相应回答，编写问题的质量也较高，输出结果如表3所示。（四）情境问题时政热点类问题教育的基本要求传道授业解惑，更重要的是从小培养学生“家事国事天下事事事关心”的社会责任感与爱国情怀。潜移默化地影响至关重要，将时政热点渗入学科问题中，既培养了学生的学科技能，还可以拓宽学生的国际视野，从小厚植爱国情怀。对于时政新题，文心一言和讯飞星火的材料逻辑相对比较完整，但问题是答案对于学科知识的整合度不足，有些偏题，如表4所示。基于上述四类题目的测试结果可以发现，人工智能语言大模型在设计情景化问题时，通过教师一步一步下达指令或者提示词，对话指引语言大模型朝预设方向前进，无论是文心一言和讯飞星火，都可以在一定程度上准确理解下达的指令并生成所需表2 语言大模型关于情境问题（乡土类）题目的生成分析输入问题请根据浙江省丽水市的地理环境生成一道材料分析题，要求题目形式多样，考查题目涉及地形与地势的知识点并给出正确答案和解析。Eg1 文心一言：结合材料，说明丽水市发展经济有哪些优势条件？Eg2 讯飞星火：解释丽水市地势对其生态环境的影响？文心一言相对于文心一言，从问题的步步逻辑推进，到答案的延展分析，讯飞星火在出题答题上比较符合课程标准，教师思路。但其材料的新颖性，问题考法的创新性有待提升。准确性：可以准确反映了问题的要求，符合地理学的原理和事实。完整性：答案对问题的本质和根源比较符合学段特征，但可以进一步深入延展。深度：答案的推理过程逻辑清晰、有条理，能自圆其说。但是没有体现和丽水同类地形地区的本质人文差异。创新性：答案的新观点少、思路和方法较为传统，以考促学能力差。语言表达：答案语言简洁明了、流畅通顺。易于理解和接受。输出答案：丽水市气候宜人，生态环境优美，旅游资源丰富；同时拥有丰富的自然资源，如农业资源等。这些优势条件为丽水市发展生态农业和生态旅游业提供了有利条件，从而促进了经济的持续增长。讯飞星火完整性：答案对所有可能的影响因素考虑较为充分，例如气候对于整体生态的影响，地形地势的影响。深度：答案对问题的本质和根源比较符合学段特征，延展性较强。例如生态的描述上升到生态系统的整体观点。逻辑性：答案的推理过程逻辑清晰、有条理，能自圆其说。创新性：答案的新观点少、思路和方法较为连贯，能够为学生进一步思考答案创新做铺垫，以考促学能力较好。但整体话术比较传统。输出答案：丽水市地势较高，气候湿润多雨，有利于植被的生长和生态系统的保持。同时，山地和丘陵地带也提供了丰富的水源，对维持当地水资源供应起到了重要作用。此外，丽水市作为浙江省的重要生态屏障，其生态环境的保护对于维护区域生态平衡具有重要意义。表3 语言大模型关于情境问题（传统文化类）题目的生成分析输入问题请根据三国演义的故事为背景设计一道初中地理的材料分析题，要求考查中国的自然环境这一章的知识点，要有正确答案和解析。Eg1 文心一言：根据材料，分析三国演义中地理环境对战争的影响？Eg2讯飞星火：根据材料中的描述，蜀国的自然环境特点是什么？请列举两个特点并解释其对农业的影响。文心一言答案的推理过程逻辑清晰、有条理，能自圆其说，能描述较为贴切的实际情况进行作答并且材料生成上内容丰富。但是对于实例及其延展描述较少，没有充分结合材料中诸葛亮五丈原屯田案例作答。输出答案：三国演义中的地理环境对战争产生了重要影响。河流和湖泊等水源充足的地方可以提供农业生产的条件，有利于军队的物资储备。而山地和湿地等复杂地形可以成为军事防御的有利屏障，因为它们限制了敌军的行动因此，地理环境是三国时期战争胜负的重要因素之一。讯飞星火答案对问题的本质和根源分析比较符合学段特征，延展性较强。例如对核心地理考点的气候地形水源生态交通因素解释逻辑清晰，分析较为深刻。但是整体材料认知性不强，没有结合学生的实际知识水平设问，没有体现历史素养，实例描述少会导致学生不易发掘材料内涵。输出答案：蜀国的自然环境特点包括地势崎岖多山和气候湿润。地势崎岖多山使得土地不便于开垦和交通发展，但同时也提供了丰富的水源和水能资源。气候湿润有利于农作物的生长，特别是稻谷和茶叶等需要较多水分的作物。这些特点使得蜀国在农业方面以种植水稻和茶叶为主。表4 语言大模型关于情景问题（时政热点类）题目的生成分析输入问题以日本排放核污水为背景，结合人教版七年级下册第七单元我们邻近的国家和地区学习的知识点出一道材料分析题。Eg1 文心一言：根据材料，概述日本政府排放核污水可能带来的影响？Eg2 讯飞星火：根据材料，简要描述日本福岛核电站事故及其影响。文心一言答案准确反映了问题的要求，符合地理学的原理和事实，并且对材料中的情况运用地理语言进行了概括总结，但是对于提问的第七单元邻国知识涉及较少，而且答案对问题的本质和根源的解答比较浅显，缺少具体性描述，缺少知识性描述和影响的原因解释，例如影响的过程，影响的因素，影响传递的方式。输出答案：日本政府排放核污水可能对全球海洋环境、人类健康、生态平衡和生物多样性产生长期不利影响。这一行为违背了国际社会的道义责任和国际法义务，必将受到国际社会的谴责。中国政府采取必要措施维护中国人民的身体健康和食品安全是正确的选择。讯飞星火答案准确反映了问题的要求，符合地理学的原理和事实描述过程比较详细。此外答案的推理过程逻辑清晰、有条理，能自圆其说，但是对问题的本质和根源的解答比较浅显，关于“影响”的回答对于地理知识的描述少，且没进行深度分析，比较抽象。输出答案：日本福岛核电站事故是由于地震和海啸引发的，导致核电站冷却系统失效，大量放射性物质泄漏到周围环境中。这起事故对当地环境和人类健康造成了严重影响。22第23卷 第4期答案，帮助教师更好地实现跨学科教学的融合，在发展学生学科知识素养的同时还可以加强思政教育，培养学生的高阶思维能力。但是基于情境创设和问题生成文心一言和讯飞星火各有千秋，教师可以根据实际情况自行选择使用，当然也可以将二者进行融合使用。因此，教师在使用过程中不能用单纯的“拿来主义”对待问题，人工智能的加入可以拓宽教师的思维和视野，但是对于问题与答案的合理性仍需教师去仔细评判，让“创造主义”得以实现是21世纪教师借助人工智能语言大模型赋能最重要的导向。四、基于人工智能语言大模型的教学测评流程优化设计（一）建立教学测评交流互动平台首先，教师建立钉钉班级群，学生和家长通过钉钉客户端加入班级群，在钉钉群组里，每个人都可以随时随地发送任何图片、文档、问题进行讨论分析，建立起家校课后的紧密联系。教师可以通过该群发送用于测评的调查问卷、电子化作业的链接或者二维码，供学生作答。数字化教学测评实施流程如图3所示。（二）制作教学所需的测评问卷教师根据教学内容使用人工智能语言大模型进行辅助出题，建议在试卷内容方面多增加一些情境化问题，试题及参考答案修改、完善、定稿后，借助问卷星“创建问卷”的功能进一步根据需求选择所需“考试”“测评”等子菜单进行编制出题，创建新问卷只需将人工智能语言大模型出的题目“复制、粘贴”，问卷星便可自动识别（切记要先清除左面对话框中试题的格式，也不能使用Word编辑器的自动编号功能，否则容易造成试题编写混乱的现象）。接下来教师可以根据实际需要二次编辑生成的题目，如自定义每道题目的分值等操作，最后完成编辑。下一步教师的重要任务就是先进行题目自测，确保试题没有纰漏，再将生成的问卷或电子作业通过链接或者二维码的形式发送到班级群。此外，教师还可以将人工智能语言大模型所提供的题目整理成 Word 文档进行打印，以纸质版的形式下发。（三）测评问卷作答与回收分析学生作答完毕后，可以及时得到信息反馈。借助问卷星发送的作业可以实现学生在完成作业的同时便可知道自己题目完成的正确率以及答案解析，这时学生可以在家完成作业的复盘，还可以借助人工智能语言大模型进行自主探究学习。同时，教师在问卷星后台可以清楚地看到每个学生做题所用的时间，题目的正确率，还可以看到全班同学关于一道题目的正确率。通过问卷星，教师不仅可以更加直观地看到每一道题目的做题情况，还可以对电子化作业或问卷进行交叉、对比分析，对学生成绩进行排名。这样，可以让教师清晰地看到哪些同学在这次测试中成绩有些不理想，教师随即调出该同学的答题所用时间进行分析，通过对该学生的做题进行整体把握，找到学生薄弱知识点，由此可以开展针对性教学，因材施教的教育原则可以很好地落到实处。（四）教学改进与学生精准辅导通过对测试问卷学生作答情况的统计分析，有助于教师在上课时把握重难点，查看学生的薄弱项目，对错误比较多的题目进行集中讲解。此外，教师还可以把测验成绩不理想的学生组织起来，个别题目进行有针对性地讲解，这样可以节省教师的时间，减轻教师的压力。教师还可以通过设置作业截止时间，更好地督促学生做好学习规划，在什么时间该做什么事情，养成良好的学习习惯。而对于纸质版作业，教师可以选择手动批阅或者借助极课大数据等智能分析平台，进行智能批改，可以极大地减轻教师负担。以评促学，使学生、家长、教师通过钉钉平台建立起紧密的联系。五、结语人工智能语言大模型赋能教学测评的实施，不钉钉平台扫描仪手动批阅数字化平台人工评判纸质版作业学生自动化评分数字化作答智能化解析DING信息功能数字化资源平台针对性练习测评测评点击链接/二维码答题自主学习钉钉群组交流图3 数字化教学测评实施流程张艳超，赵 杰，徐昊宇，王家栋：人工智能语言大模型赋能教学测评方法的改进研究23浙江工贸职业技术学院学报2023年12月仅实现了技术创新、优化了评价体系，提高了教学效果和效率，还为学生的个性化发展和教师的专业成长提供了有力支持。当前，基于人工智能语言大模型的教学测评模式尚处于探索阶段，作为传统教学测评方法一种有益的补充，其还面临很多障碍和不利的因素：隐私安全问题、非精准化回答、教师缺乏深层思考、总体上学生的自控力有待提高，学生接触电子产品时间过长可能会出现沉迷手机等方面的问题。这些弊端并不是不可避免的，可以预见，随着教师数字素养的不断提升，人工智能语言大模型的不断进化，数字化教学测评方法将在教学改革中发挥越来越大的作用。参考文献：1 翁英相，师高翔，薛峰 中小学创客与STEAM教育区域协同发展实践研究J 中国教育信息化，2023，29（10）：66-722 高宇，于颖 大概念视角下人工智能项目教学模式构建J 基础教育课程，2023（21）：12-183 洒进明 人工智能在初中生物学教学中的应用探讨J 中学课程辅导，2023（30）：27-294 李锋 素养导向的中小学人工智能教育：化知识为素养J 基础教育课程，2023（21）：4-115 中国人民大学高瓴人工智能学院 大语言模型综述EB/OL.（2023-06-05）http：/ 袁毓林 超越聊天机器人，走向通用人工智能ChatGPT的成功之道及其对语言学的启示J 当代语言学，2023，25（05）：633-6527 王海燕 减负政策下中小学教师工作负担研究D 重庆：西南大学，20228 何屹松，徐飞，刘惠，等 新一代智能网上评卷系统的技术实现及在高考网评中的应用实例分析J 中国考试，2019（1）：57-65（责任编辑：黎浩宏）相关企业开发建设真实满足复合型会计人才培养需求的公司财务实训虚拟仿真系统，同时面向会计、工商管理、税务管理、统计、财务管理类人才培养，实现相关联专业的全过程仿真操作，以培养财务处理相关人才的实践操作技能。高校建设的公司财务实训虚拟仿真系统，即可用于校内相关专业的实践教学，也可开放给有需要的企业或者行业组织，开展企业在职会计人员的技能培训，助力复合型会计人才培养质量的有效提升。四、结语复合型会计人才的培养，需要在政府引导下，以产教融合为根本路径，以校、企双方为责任主体，以行业组织为联系纽带，借鉴现场工程师的培养思路，抓住专业教学资源库的有利契机，充分利用虚拟仿真教学的优势，多方协同，凝心聚力，实现人才培养质量的不断提升。参考文献：1 韩兴国 提质培优行动背景下高职院校会计人才培养模式探索与实践以辽宁金融职业学院为例J 职业技术教育，2022（29）：53-562 卢珍菊，夏国恩，王冠，等 广西财经学院培养东盟国际会计人才的探索与实践J 财务与会计，2022（9）：79-803 蒋瑜峰，李夏宇，蒋绍宇，等 财务智能化趋势下会计人才培养改革研究J 财会月刊，2022（13）：94-1014 姜婷婷 高职院校会计专业人才培养研究报告J 当代会计，2020：26-285 夏会，程平“三链”融合驱动下高校财会人才大数据能力培养J 财会月刊，2023（14）：105-1096 冯丽丹 技能型社会背景下高职院校专业教学资源库转型升级策略J 教育与职业，2022（16）：102-1067 邓宏 产教融合视域下高职会计专业人才培养模式J 财会学，2021（8）：173-1748 邱亮晶，来文静，雷前虎 论职业教育现场工程师培养的四重逻辑J 职业技术教育，2023（11）：43-48（责任编辑：麻小珍）（上接 第8页）24