基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的管理會(huì)計(jì)云教學(xué)平臺(tái)設(shè)計(jì)

趙玉婷

（湖南信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410200）

隨著全球經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和信息化水平提升，管理會(huì)計(jì)在企業(yè)中的應(yīng)用日益廣泛，我國(guó)對(duì)于管理會(huì)計(jì)人才的需求也不斷增加。在此背景下，管理會(huì)計(jì)教育培訓(xùn)工作面臨前所未有的機(jī)遇與挑戰(zhàn)[1]。大數(shù)據(jù)技術(shù)具有海量數(shù)據(jù)處理能力、快速數(shù)據(jù)處理速度和深度數(shù)據(jù)分析的特點(diǎn)，已廣泛應(yīng)用于企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理、政府決策和社會(huì)治理等領(lǐng)域。同時(shí)，它的出現(xiàn)為管理會(huì)計(jì)教育改革提供了新的契機(jī)，通過(guò)構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的管理會(huì)計(jì)云教學(xué)平臺(tái)，有助于豐富管理會(huì)計(jì)教育教學(xué)資源、提高教學(xué)質(zhì)量、實(shí)現(xiàn)個(gè)性化教學(xué)和精準(zhǔn)評(píng)估，為培養(yǎng)高素質(zhì)的管理會(huì)計(jì)人才提供良好途徑。因此，本文對(duì)基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的管理會(huì)計(jì)云教學(xué)平臺(tái)進(jìn)行深入研究，從數(shù)據(jù)層、控制層和表現(xiàn)層3個(gè)方面進(jìn)行平臺(tái)設(shè)計(jì)。希望通過(guò)本文的研究，能夠推動(dòng)管理會(huì)計(jì)教育培訓(xùn)模式的改革，同時(shí)希望為其他相關(guān)領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)教學(xué)平臺(tái)設(shè)計(jì)提供參考，共同推動(dòng)我國(guó)大數(shù)據(jù)教育事業(yè)的發(fā)展。

1 管理會(huì)計(jì)云教學(xué)平臺(tái)架構(gòu)

基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的管理會(huì)計(jì)云教學(xué)平臺(tái)主要由數(shù)據(jù)層、控制層以及交互層組成，管理會(huì)計(jì)云教學(xué)平臺(tái)的框架設(shè)計(jì)圖如圖1所示。

圖1 管理會(huì)計(jì)云教學(xué)平臺(tái)架構(gòu)圖

如圖1所示，管理會(huì)計(jì)云教學(xué)平臺(tái)主要包括數(shù)據(jù)層、控制層和交互層。數(shù)據(jù)層包括數(shù)據(jù)采集模塊和數(shù)據(jù)處理模塊，其中，收集模塊承擔(dān)了從多元化數(shù)據(jù)源搜集信息的重要任務(wù)，并保證這些數(shù)據(jù)被適配到系統(tǒng)能夠接納和處理的統(tǒng)一格式。處理模塊的作用是對(duì)搜集的數(shù)據(jù)信息采取進(jìn)一步加工、提取等操作[2]。控制層包括管理會(huì)計(jì)知識(shí)智能推薦模塊、云直播教學(xué)模塊、學(xué)習(xí)效果評(píng)價(jià)與反饋模塊。管理會(huì)計(jì)知識(shí)智能推薦模塊基于大數(shù)據(jù)技術(shù)和學(xué)生學(xué)習(xí)情況分析，自適應(yīng)地提供適合學(xué)生個(gè)性化需求和學(xué)習(xí)水平的管理會(huì)計(jì)知識(shí)和學(xué)習(xí)資源；云直播教學(xué)模塊實(shí)現(xiàn)教師的遠(yuǎn)程直播教學(xué)，包括在線課堂講解、互動(dòng)答疑以及學(xué)生作業(yè)審核等。平臺(tái)表現(xiàn)層設(shè)計(jì)的核心宗旨是保證用戶體驗(yàn)的質(zhì)量，保證其能夠便捷地運(yùn)用平臺(tái)資源，并迅速獲取所需信息。

2 軟件設(shè)計(jì)

2.1 數(shù)據(jù)層

2.1.1 數(shù)據(jù)收集模塊

在基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的管理會(huì)計(jì)云教學(xué)平臺(tái)設(shè)計(jì)中，數(shù)據(jù)收集模塊是管理會(huì)計(jì)云教學(xué)平臺(tái)的重要組成部分，它負(fù)責(zé)從各渠道獲取海量數(shù)據(jù)，包括但不限于學(xué)生基本信息、學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)、教學(xué)資源和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等，以保證平臺(tái)有豐富的數(shù)據(jù)資源，以便進(jìn)行后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用[3]。

首先，需要明確所需采集的管理會(huì)計(jì)相關(guān)數(shù)據(jù)，例如學(xué)生學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)、教師教學(xué)數(shù)據(jù)以及學(xué)習(xí)資源的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)等。通過(guò)API接口從已有的學(xué)校管理系統(tǒng)、在線學(xué)習(xí)平臺(tái)等處獲取學(xué)生學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)以及教師教學(xué)數(shù)據(jù)；使用Python編程語(yǔ)言編寫爬蟲程序，從網(wǎng)頁(yè)中抓取管理會(huì)計(jì)資源數(shù)據(jù)。計(jì)算度中心性指標(biāo)衡量某個(gè)節(jié)點(diǎn)有多少個(gè)直接連接的鄰居節(jié)點(diǎn)，度中心性越高，則該節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的影響力越大，以評(píng)估經(jīng)過(guò)該節(jié)點(diǎn)的路徑所占的重要程度，保證信息采集的快捷性與時(shí)效性。設(shè)度中心性指標(biāo)為Ci，計(jì)算過(guò)程如公式（1）所示。

式中：ki為節(jié)點(diǎn)i的度數(shù)；n為網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)。度中心性指標(biāo)公式計(jì)算節(jié)點(diǎn)i的度數(shù)與所有節(jié)點(diǎn)的最大可能度數(shù)之比，因此可以將度中心性標(biāo)準(zhǔn)化為0～1的值，當(dāng)度中心性指標(biāo)約為0時(shí)，表示節(jié)點(diǎn)的度數(shù)相對(duì)較低，表明該節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的影響力相對(duì)較?。划?dāng)度中心性指標(biāo)約為1時(shí)，表示節(jié)點(diǎn)的度數(shù)相對(duì)較高，說(shuō)明該節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的影響力較大。

其次，必要的數(shù)據(jù)驗(yàn)證將保證采集的數(shù)據(jù)資源符合預(yù)定格式和要求，包括對(duì)數(shù)據(jù)邏輯性和完整性進(jìn)行驗(yàn)證，數(shù)據(jù)邏輯驗(yàn)證將驗(yàn)證數(shù)據(jù)之間的邏輯關(guān)系是否符合規(guī)則；數(shù)據(jù)完整性驗(yàn)證將檢查采集的數(shù)據(jù)是否完整[4]。在傳輸過(guò)程中采用AES對(duì)稱加密算法進(jìn)行加密，以保證數(shù)據(jù)的機(jī)密性；利用TLCG截?cái)嗑€性同余生成器進(jìn)行數(shù)據(jù)脫敏措施，防止數(shù)據(jù)泄露和非法訪問(wèn)，保障數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護(hù)，其計(jì)算過(guò)程如公式（2）所示。

式中：o為數(shù)據(jù)脫敏后的結(jié)果；fm為TLCG生成的數(shù)據(jù)隨機(jī)數(shù)；fm+1為生成的下一個(gè)數(shù)據(jù)隨機(jī)數(shù)；a為線性同余生成器參數(shù)；c為線性同余生成器參數(shù)。與a共同決定隨機(jī)數(shù)的分布特性和為常數(shù)；v為線性同余生成器模數(shù)，即隨機(jī)數(shù)的取值范圍。通過(guò)以上步驟，可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)脫敏，保護(hù)敏感信息不被泄露，保證在后續(xù)模塊環(huán)境中使用安全、真實(shí)的數(shù)據(jù)集。

2.1.2 數(shù)據(jù)處理模塊

在數(shù)據(jù)處理模塊中，OpenRefine工具對(duì)初始數(shù)據(jù)集執(zhí)行凈化處理，以保證數(shù)據(jù)的品質(zhì)和精確性。相關(guān)的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟如圖2所示。

圖2 采集數(shù)據(jù)預(yù)處理流程圖

如圖2所示，對(duì)數(shù)據(jù)執(zhí)行正則表達(dá)式驗(yàn)證，以保證其處于規(guī)定范圍內(nèi)、符合既定格式且具備唯一性。不符合這些標(biāo)準(zhǔn)的異常數(shù)據(jù)將被送回至數(shù)據(jù)收集單元重新獲取。對(duì)于通過(guò)驗(yàn)證的合規(guī)數(shù)據(jù)，將按以下流程進(jìn)行處理：首先，使用pandas庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)去重操作，以刪除重復(fù)的數(shù)據(jù)記錄，保證數(shù)據(jù)的唯一性；其次，執(zhí)行數(shù)據(jù)凈化步驟，糾正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)并清除缺失數(shù)據(jù)條目。最后，采用Z-score技術(shù)補(bǔ)充缺失數(shù)據(jù)點(diǎn)，該技術(shù)利用正態(tài)分布原理，并通過(guò)估算數(shù)據(jù)點(diǎn)與整體平均數(shù)的偏差來(lái)補(bǔ)足數(shù)據(jù)，具體計(jì)算方法如公式（3）所示。

式中：z為填充后數(shù)據(jù)點(diǎn)的值；τ為初始數(shù)據(jù)集；μ為初始數(shù)據(jù)集的算數(shù)平均數(shù)；α為數(shù)據(jù)集填充后的方差的無(wú)偏估計(jì)值。

利用numpy庫(kù)的功能，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的轉(zhuǎn)換，保證所有數(shù)值都有統(tǒng)一的度量單位，并且進(jìn)行了規(guī)范化的線性處理，這樣可以使數(shù)據(jù)集在特定的標(biāo)準(zhǔn)化范圍內(nèi)保持一致，為分析階段做好準(zhǔn)備。然后評(píng)估經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化處理的數(shù)據(jù)集的分散度，可以通過(guò)計(jì)算偏度統(tǒng)計(jì)量來(lái)實(shí)現(xiàn)，具體計(jì)算方法如公式（4）所示。

式中：l為偏度結(jié)果函數(shù)；εi為數(shù)據(jù)集中單個(gè)實(shí)例樣本；κ為數(shù)據(jù)集的中央趨勢(shì)度量；α為數(shù)據(jù)集的離散度度量；g為數(shù)據(jù)集的樣本量；l為偏度統(tǒng)計(jì)量。

數(shù)值越大，數(shù)據(jù)的波動(dòng)范圍越廣，說(shuō)明數(shù)據(jù)集較為無(wú)序，因此需要重復(fù)執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)化過(guò)程以規(guī)范數(shù)據(jù)；數(shù)值越小，則數(shù)據(jù)的波動(dòng)性較低，表明數(shù)據(jù)集較為集中和一致，在這種情況下數(shù)據(jù)集將被轉(zhuǎn)移到下一個(gè)模塊進(jìn)行處理。處理完成的數(shù)據(jù)集被加載至PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)中妥善保存，并且利用定時(shí)的任務(wù)隊(duì)列技術(shù)來(lái)執(zhí)行實(shí)時(shí)監(jiān)聽任務(wù)。這確保了新數(shù)據(jù)能夠即時(shí)被數(shù)據(jù)庫(kù)攝入，從而保證數(shù)據(jù)集的內(nèi)容的完整性和時(shí)效性。

2.2 控制層

2.2.1 管理會(huì)計(jì)知識(shí)智能推薦模塊

基于人工智能技術(shù)的管理會(huì)計(jì)云教學(xué)平臺(tái)中，智能推薦模塊是關(guān)鍵的人工智能驅(qū)動(dòng)組件。其宗旨是為每位學(xué)員提供量身定制的教學(xué)資源，這些資源精準(zhǔn)地對(duì)應(yīng)該學(xué)員的學(xué)習(xí)興趣、個(gè)體特征和職位需求。

初步階段，利用自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)對(duì)已收集及整理的用戶數(shù)據(jù)執(zhí)行深度剖析，涵蓋管理會(huì)計(jì)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)、職業(yè)歷史、企業(yè)所屬行業(yè)以及個(gè)性化需求等多個(gè)維度，旨在更好地了解每位學(xué)習(xí)者的背景和學(xué)習(xí)需求，以定義每個(gè)學(xué)習(xí)者詳細(xì)的學(xué)習(xí)特征和屬性，進(jìn)而為其提供基于需求的定制化管理會(huì)計(jì)知識(shí)智能推送。采用深度學(xué)習(xí)算法構(gòu)建一套依托用戶畫像的個(gè)性化管理會(huì)計(jì)知識(shí)推薦數(shù)字模型，該模型將自動(dòng)分析學(xué)習(xí)者偏好，并通過(guò)皮爾遜相關(guān)系數(shù)精準(zhǔn)性估計(jì)學(xué)習(xí)者對(duì)尚未掌握、未知知識(shí)點(diǎn)的潛在興趣度，具體計(jì)算方法如公式（5）所示。

式中：r為皮爾遜相關(guān)系數(shù)；xi和yi分別為用戶x和用戶y對(duì)商品i的評(píng)分；和y分別為用戶x和用戶y的平均評(píng)分。通過(guò)學(xué)習(xí)者之間的相似度分析，找到與目標(biāo)學(xué)習(xí)者相似的其他學(xué)習(xí)者，并根據(jù)這些相似學(xué)習(xí)者對(duì)管理會(huì)計(jì)知識(shí)的喜好，預(yù)測(cè)目標(biāo)學(xué)習(xí)者對(duì)特定知識(shí)的學(xué)習(xí)興趣。然后利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法調(diào)整推薦模型策略，使模型能夠在推薦過(guò)程中動(dòng)態(tài)地優(yōu)化策略，逐步提高推薦質(zhì)量。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)過(guò)程中，將學(xué)習(xí)者的滿意度作為獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)，引導(dǎo)模型在推薦過(guò)程中關(guān)注學(xué)習(xí)者的需求和興趣。最后，采用貝葉斯全局優(yōu)化方法搜索最優(yōu)推薦算法參數(shù)，構(gòu)建一個(gè)先驗(yàn)概率模型，以預(yù)測(cè)未嘗試過(guò)的參數(shù)組合的性能表現(xiàn)。為更新概率模型，使用梯度下降優(yōu)化算法，不斷探索參數(shù)空間，經(jīng)過(guò)多次迭代，得到最優(yōu)參數(shù)推薦組合，梯度下降法計(jì)算過(guò)程如公式（6）所示。

式中：θ為當(dāng)前參數(shù)值；η為學(xué)習(xí)率。控制每次迭代更新參數(shù)的步長(zhǎng)，Δq（θ）為損失函數(shù)q（θ）關(guān)于參數(shù)θ的梯度以及方向?qū)?shù)。綜上所述，該模塊通過(guò)分析學(xué)習(xí)者的興趣和需求，生成個(gè)性化推薦列表，為每個(gè)學(xué)習(xí)者推薦最相關(guān)的研究領(lǐng)域，包括財(cái)務(wù)報(bào)告、成本管理、預(yù)算編制和風(fēng)險(xiǎn)管理等方面。

2.2.2 云直播教學(xué)模塊

通過(guò)管理會(huì)計(jì)云教學(xué)平臺(tái)的云直播教學(xué)模塊，教師可以在平臺(tái)上開設(shè)實(shí)時(shí)在線課程，學(xué)生可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)接入平臺(tái)進(jìn)行實(shí)時(shí)在線學(xué)習(xí)。通過(guò)自建服務(wù)器集群搭建云服務(wù)器環(huán)境，保證服務(wù)器具備足夠的帶寬和性能支撐高質(zhì)量的直播流傳輸。然后搭載Phantom TMX系列超高速攝像機(jī)進(jìn)行教師直播教學(xué)視頻采集，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)中先進(jìn)的圖像識(shí)別和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法將不同地域及不同設(shè)備學(xué)習(xí)者的虛擬人物形象連接到同一個(gè)在線虛擬課堂環(huán)境中，并將所有在線學(xué)習(xí)者的虛擬形象進(jìn)行智能混合。前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法如公式（7）所示。

式中：d為輸出層輸出；e為輸入層輸入；j為權(quán)重矩陣，連接輸入層和隱藏層以及輸出層和隱藏層；b為偏置向量，對(duì)應(yīng)于每個(gè)隱藏層和輸出層的神經(jīng)元，f（e×j+b）為激活函數(shù)，用于將輸入轉(zhuǎn)化為輸出。該階段的目標(biāo)為創(chuàng)建一個(gè)具備管理會(huì)計(jì)知識(shí)智能教學(xué)功能的生態(tài)系統(tǒng)，在該系統(tǒng)中參與在線課程的學(xué)生和教師將配備各自的虛擬代表，并在共用的學(xué)習(xí)環(huán)境中協(xié)同參與。利用FFmpeg編碼工具對(duì)采集到的視頻進(jìn)行壓縮編碼，以減少帶寬占用并提高播放效果，并通過(guò)RTMP流媒體傳輸協(xié)議將經(jīng)過(guò)編碼的視頻流實(shí)時(shí)傳輸?shù)皆品?wù)器上。利用WebSocket即時(shí)通信技術(shù)為學(xué)生提供在線提問(wèn)、答疑環(huán)節(jié)和課堂小測(cè)驗(yàn)等實(shí)時(shí)互動(dòng)功能。為滿足學(xué)生的學(xué)習(xí)需求，云直播教學(xué)平臺(tái)需要提供錄制回放功能，將直播過(guò)程錄制視頻保存在阿里云OSS云端，方便學(xué)生隨時(shí)觀看，同時(shí)考慮到教學(xué)內(nèi)容的安全性和保密性，云直播教學(xué)模塊需要采取SSL/TLS加密傳輸、JWT用戶身份驗(yàn)證和OAuth2.0認(rèn)證授權(quán)管理等安全措施。

2.3 表現(xiàn)層

基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的管理會(huì)計(jì)云教學(xué)平臺(tái)中，表現(xiàn)層的作用是向?qū)W員展示直播界面和學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，并確保系統(tǒng)的易用性和用戶友好性。首先，使用Vue.js前端框架進(jìn)行界面開發(fā)，以實(shí)現(xiàn)直播界面、學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)展示和其他交互功能。其能夠提供響應(yīng)式和組件化的開發(fā)模式，使界面在不同設(shè)備和分辨率下都能保持良好的顯示效果和性能。其次，利用Animate.css和ECharts提升數(shù)據(jù)展示的直觀性和趣味性。HTML負(fù)責(zé)構(gòu)建頁(yè)面的基本骨架，定義頁(yè)面的結(jié)構(gòu)，例如頭部、導(dǎo)航欄、主要內(nèi)容區(qū)域、側(cè)邊欄以及腳部等，以實(shí)現(xiàn)清晰、有序的頁(yè)面布局。此外，使用圖標(biāo)庫(kù)和標(biāo)簽等元素，以清晰地表示每個(gè)選項(xiàng)。在這個(gè)模塊中，為確保學(xué)員能夠參與互動(dòng)并獲得相關(guān)信息，需要提供明確的輸入字段和相關(guān)提示。最后，采用Node.js服務(wù)器技術(shù)保證平臺(tái)的性能和穩(wěn)定性，并將PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)作為主要的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，以存儲(chǔ)和管理教育培訓(xùn)平臺(tái)的數(shù)據(jù)。

3 測(cè)試試驗(yàn)

3.1 試驗(yàn)準(zhǔn)備

為驗(yàn)證基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的管理會(huì)計(jì)云教學(xué)平臺(tái)的實(shí)際應(yīng)用效果，本次試驗(yàn)準(zhǔn)備了一系列軟硬件環(huán)境及技術(shù)框架。選用高性能的Microsoft Server作為運(yùn)行環(huán)境，以確保平臺(tái)的穩(wěn)定性和可靠性。在開發(fā)過(guò)程中，采用成熟的Microsoft .NET Framework進(jìn)行快速開發(fā)，以構(gòu)建輕量級(jí)的高性能應(yīng)用程序。同時(shí)，為處理高并發(fā)請(qǐng)求并提升平臺(tái)訪問(wèn)速度，采用Nginx作為Web服務(wù)器，其使用事件驅(qū)動(dòng)的異步非阻塞I/O模型，可以同時(shí)處理數(shù)以萬(wàn)計(jì)的并發(fā)連接。為增強(qiáng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和提升用戶參與體驗(yàn)，采用WebSocket協(xié)議來(lái)優(yōu)化通信機(jī)制，確保用戶在界面上的每一項(xiàng)操作都能迅速得到響應(yīng)，并即時(shí)反映結(jié)果。后端架構(gòu)采用JSON格式作為數(shù)據(jù)交換主要方式，便于不同客戶端（例如Web端、移動(dòng)端）之間的通信。此外，為滿足大數(shù)據(jù)處理需求，試驗(yàn)還采用了Hadoop、Spark等大數(shù)據(jù)技術(shù)框架，同時(shí)為保障平臺(tái)安全，采用SSL（安全套接字層）加密技術(shù)，保障用戶數(shù)據(jù)和隱私安全。

3.2 試驗(yàn)結(jié)果

為深入分析基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的管理會(huì)計(jì)云教學(xué)平臺(tái)在性能方面的表現(xiàn)，本研究在5個(gè)異構(gòu)節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行了一系列資源消耗測(cè)試。試驗(yàn)結(jié)果見表1。

表1 測(cè)試試驗(yàn)結(jié)果

試驗(yàn)結(jié)果顯示，該平臺(tái)的平均數(shù)據(jù)采集時(shí)間為8.52 ms，該指標(biāo)反映了系統(tǒng)具備高效的數(shù)據(jù)采集能力，能夠快速捕捉并響應(yīng)用戶請(qǐng)求；平均數(shù)據(jù)傳輸速率為21.20 Mbit/s，此傳輸速率充分支持高數(shù)據(jù)吞吐量的場(chǎng)景，保障了大規(guī)模數(shù)據(jù)集的即時(shí)傳輸與處理；計(jì)算時(shí)間在2.02 s內(nèi)完成，表明平臺(tái)能夠快速完成數(shù)據(jù)處理任務(wù)，提供及時(shí)的分析結(jié)果，且所有節(jié)點(diǎn)的準(zhǔn)確率都在98.5%以上，表明平臺(tái)在數(shù)據(jù)處理和分析方面的準(zhǔn)確度非常高，能夠滿足用戶對(duì)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性的需求。綜上所述，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的管理會(huì)計(jì)云教學(xué)平臺(tái)具備高速的數(shù)據(jù)采集和傳輸能力、快速的計(jì)算處理能力以及高準(zhǔn)確率的數(shù)據(jù)分析能力，使該平臺(tái)適用于管理會(huì)計(jì)云教學(xué)領(lǐng)域，能夠提供高效、準(zhǔn)確的教學(xué)支持和服務(wù)。

4 結(jié)語(yǔ)

綜上所述，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用為管理會(huì)計(jì)教育領(lǐng)域帶來(lái)了前所未有的創(chuàng)新和變革，在提高教學(xué)效果、優(yōu)化教育資源配置和推動(dòng)教育公平目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)等方面具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本研究首先設(shè)計(jì)了一個(gè)基于先進(jìn)大數(shù)據(jù)技術(shù)棧的管理會(huì)計(jì)云教學(xué)平臺(tái)的總體架構(gòu)，接著詳細(xì)闡述了該平臺(tái)中數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理、管理會(huì)計(jì)知識(shí)智能推薦以及云直播教學(xué)四個(gè)核心模塊的技術(shù)構(gòu)建和實(shí)現(xiàn)過(guò)程，最終成功搭建并運(yùn)行了管理會(huì)計(jì)云教學(xué)平臺(tái)。展望未來(lái)，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能和復(fù)雜事件處理等技術(shù)的進(jìn)一步融合與優(yōu)化，平臺(tái)將實(shí)現(xiàn)更加深入和精準(zhǔn)的個(gè)性化教學(xué)，為管理會(huì)計(jì)教育提供更加智能化、靈活化和人性化的服務(wù)。此外，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的管理會(huì)計(jì)云教學(xué)平臺(tái)在為我國(guó)教育事業(yè)發(fā)展帶來(lái)巨大變革的同時(shí)，相關(guān)技術(shù)人員需要關(guān)注數(shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)等潛在的風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)。