在我们学校，有着许多在课堂教学中表现优异、堪称楷模的教师。他们严谨认真对待教学，努力提升教学技巧，精心准备授课资料，精彩展现课堂内容，有效保证教学效果。秉持“聚焦立德树人根本任务，致力督导评估改革创新，协同名课优师培育选树，助推教育教学建设一流”的理念，新一届督导们采取现场听课与线上远程听课相结合、集体听课与个人听课相结合、跟踪评课与广泛巡课相结合等多种形式开展工作，挖掘这些优秀的课堂和优秀的教师。在此基础上，我们推出了“督导评课”系列专题，为您讲述中南大教师潜心教书育人的感人故事。
本期介绍会计学院吕敏康老师：
吕敏康，管理学博士，会计学院副教授，会计大数据研究所执行所长，加拿大麦吉尔（McGill）大学Desautels商学院会计系客座研究员，兼任多家公司独立董事或首席顾问，拥有10年IT工作经验和知识背景，带领团队设计、开发过多个大型信息系统，具有丰富的企业信息化管理和实施经验，对离散型制造业的业务知识有深刻的理解，在跨国公司IT部门担任多年管理工作，熟悉制造业的IT部门运作和管理，研究领域主要涉及企业内部控制理论研究及实践应用、企业财务数字化和智能化转型、会计师事务所质量控制与审计师行为，以及大数据文本挖掘与国际财务报告自愿性信息披露等，主持多项国家自科基金面上项目、教育部人文社会科学研究基金项目等国家级、省部级课题研究，已在《管理世界》《会计研究》《审计研究》和《China Journal of Accounting Research》等权威期刊上发表20余篇专业论文。荣获湖北省2015年度优秀博士论文、中国会计学会“2013年度优秀论文”一等奖等重要奖项，入选2020年国家级一流课程主讲教师，2021年国家级课程思政教学名师。
会计学院教学督导组点评：2023年11月，会计学院教学督导组深入吕敏康老师“基于Python的会计大数据分析”的课堂，开展集体听课评课。吕敏康老师本堂课讲授的是“第四讲 基于Python对上市公司财务与非财务数据的整合分析”，主要围绕“上市公司资产的流动性趋势分析”“基于行业趋势分析上市公司资产质量”“上市公司信息披露公告网络爬虫编写”和“文本特质性对上市公司财务数据的再确认”等四个问题展开。督导组成员一致认为，吕敏康老师的课堂教学有以下特色与亮点：
一是边展示边指导学生操作，有利于提高学生动手能力。“基于Python的会计大数据分析”是一门理论性、实践性和综合性均很强的实验课程，主要讲授信息化、智能化和大数据背景下的财务和会计数据分析的基本方法和基本技能，并通过大量的会计和财务数据分析案例，总结和提炼大数据分析的方法，并以Python为工具将其落地。因此，在教学方法设计上，特别强调“以学生为本”的教学理念和“问题导向”教学方法，教学方法包括以教师讲授和实验操作为主的课堂讲授法，以学生课后作业为主的案例分析法。在课堂上，老师先提出本节课需要解决的问题，然后讲解解决问题的方法和思路，接着会带领同学一起编写代码一步步解决问题，并现场指导同学们操作直到解决问题。比如，在讲授分析上市公司资产流动性时，老师提出需要按照资产的流动性构建资产堆叠图这个问题，然后带领同学分步骤实现。第一步，吕老师首先从最简单的堆叠图入手。第二步，引导同学下载企业数据，代替第一步的简单数据输入，形成少数几个资产的堆叠图。第三步，要求同学们参照前述的编程代码，自主完成一个相对标准的上市资产的堆叠图，并现场指导同学们编写代码，帮助同学修改代码。第四步，给同学们讲述函数化编程的好处以及如何进行函数化思维，现场和同学们一起将前三步完成的程序代码，进行函数化改造，从而训练同学们的程序化思维。
二是结合国际最新研究成果，拓展学生视野。在讲授数据分析技术的同时，吕敏康老师还注重将国际最新研究成果融入到课堂中，拓展学生的视野。在本次课堂中，吕敏康老师还引导同学们初步实现一个“上市公司信息披露公告”的网络爬虫编写，并将会计国际顶级期刊《Review of Accounting Studies》2016年发表的论文《The benefits of specific risk-factor disclosures》中所提出的“文本特质性”引入到课堂，并就如何用其对上市公司财务数据进行再确认进行分析，并引导同学一步步实现，拓展同学们的视野。老师首先分析了这种方法的原理和益处，然后带领同学分步骤实现，最终实现NER的树状分析图谱。最后，带领同学们针对企业年报披露中的文本信息进行了分析，构建了验证性指标。
审核人：袁中华