CMA Part 1 – Section F: Technology and Analytics

Là môn cuối cùng trong Part 1 CMA, Section F chiếm 15% tỷ trọng kiến thức trong đề thi. Hãy cùng SAPP tìm hiểu chi tiết về môn F – Technology and Analytics trong bài viết này, cập nhật những thông tin chi tiết về bài thi CMA Part 1 Section F.

Tổng quan môn học Technology and Analytics

Môn học cuối cùng trong chương trình CMA Part 1 – 1F: Technology and Analytics, mang đến cho học viên cái nhìn hiện đại về quản lý tài chính.

Tập trung vào sự kết hợp của công nghệ và phân tích dữ liệu, môn học giúp người học hiểu cách áp dụng các công cụ mới trong quyết định chiến lược và quản lý rủi ro. Học viên sẽ được tiếp xúc với các khái niệm về: Trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence – AI), Big data, các công nghệ tiên tiến khác và cách áp dụng chúng vào thực tế kinh doanh.

Bên cạnh việc truyền đạt kiến thức, cung cấp thông tin về công nghệ cho người học. Section F cũng đào tạo kỹ năng để áp dụng linh hoạt trong môi trường doanh nghiệp đương đại.

Yêu cầu kỹ năng đầu vào của học viên đối với môn học 1F – CMA Part 1

Để học tốt môn Technology and Analytics, học viên cần có kiến thức nền tảng ở những chủ đề sau:

• Hệ thống thông tin: các hệ thống thông tin quản lý trong doanh nghiệp, bao gồm hệ thống thông tin kế toán, hệ thống hoạch định nguồn lực và hệ thống đánh giá hiệu suất hoạt động của doanh nghiệp.
• Quản trị dữ liệu: các khái niệm cơ bản của vòng đời dữ liệu, các chính sách, thủ tục kiểm soát nhằm mục tiêu đối phó và ngăn chặn các vi phạm cũng như tấn công bất hợp pháp nhằm vào dữ liệu của doanh nghiệp.
• Chuyển đổi tài chính dựa trên nền tảng công nghệ: vòng đời của việc phát triển hệ thống bao gồm phân tích hệ thống, thiết kế ý tưởng, xác định những đặc trưng hữu hình, thiết kế chuyển đổi, cuối cùng là vận hành và bảo trì. Bên cạnh đó, để học tốt chủ đề này học viên cần chuẩn bị những kiến thức cơ bản về việc tự động hóa quy trình cũng như những ứng dụng các công nghệ đổi mới vào hoạt động vận hành doanh nghiệp.
• Phân tích dữ liệu: khái niệm và ứng dụng thực tế của trí tuệ doanh nghiệp và việc khai thác dữ liệu. Tìm hiểu trước về các công cụ, mô hình, kỹ thuật phân tích dữ liệu và cuối cùng là kỹ năng trình bày trực quan hóa kết quả phân tích hỗ trợ việc ra quyết định của nhà quản lý doanh nghiệp.

Hơn nữa, đối với môn 1F nói riêng và các môn học CMA nói chung, việc chú ý đến kỹ năng tiếng Anh là một điều quan trọng. Mặc dù IMA không đặt yêu cầu về chứng chỉ tiếng Anh, nhưng để đạt hiệu suất cao và vượt qua kỳ thi Part 1 CMA, học viên cần phải sở hữu kỹ năng đọc hiểu cơ bản chuyên ngành kế toán tài chính.

Xem thêm: Trọn bộ 400 từ vựng tiếng Anh chuyên ngành Kế toán – Quản trị Tài chính

Nội dung chi tiết môn học 1F

Theo Content Specification Outline (CSOs) của Hiệp hội IMA, môn học Technology and Analytics được chia làm 3 học phần, bao gồm: “Information systems”, “Data governance”, “Data governance và Data analytics”. Cùng tìm hiểu chi tiết nhé.

Information systems

Accounting information systems

“Hệ thống thông tin kế toán (AIS)” đóng vai trò là cơ sở hạ tầng hội tụ giữa quy trình kế toán và công nghệ thông tin trong môi trường kinh doanh. Nó chịu trách nhiệm thu thập, xử lý, và báo cáo thông tin tài chính và quản lý, đồng thời là một thành phần quan trọng của hệ thống thông tin quản lý (Management information system – MIS).

Các thành phần chính của AIS bao gồm:

• Sổ cái chung/hệ thống báo cáo tài chính (general ledger/financial reporting system – GL/FRS).
• Hệ thống báo cáo quản lý (management reporting system – MRS).
• Hệ thống xử lý giao dịch (transaction processing system – TPS).

AIS chủ yếu tập trung vào việc xử lý dữ liệu giao dịch và tài chính có cấu trúc cao, thường liên quan đến các khía cạnh của kế toán tài chính và quản lý. Mục tiêu chính của AIS là cung cấp thông tin chính xác và kịp thời để hỗ trợ quyết định và quản lý trong tổ chức liên quan đến vấn đề tài chính.

 Enterprise resource planning systems

“Hệ thống hoạch định tài nguyên doanh nghiệp (ERP system)” là một giải pháp phần mềm quản lý toàn diện, hội tụ mọi khía cạnh của hoạt động kinh doanh, từ tài chính và nguồn nhân lực đến quản lý chuỗi cung ứng. Mục tiêu chính của ERP là tối ưu hóa hiệu suất tổ chức, cung cấp thông tin đồng bộ và hỗ trợ quyết định chiến lược một cách hiệu quả.

ERP tạo ra một nền tảng đồng nhất, cho phép tổ chức truy cập và chia sẻ thông tin một cách hiệu quả, giảm thiểu sai sót và tăng cường sự đồng bộ hóa trong các quy trình làm việc. Bằng cách tích hợp dữ liệu từ các phòng ban khác nhau, ERP cung cấp cái nhìn tổng quan về thực trạng của doanh nghiệp, hỗ trợ quản lý đưa ra quyết định chiến lược một cách nhanh chóng và chính xác. Mặc dù quá trình triển khai ERP thường đòi hỏi đầu tư và chuyển đổi lớn, nhưng những lợi ích lâu dài bao gồm sự tăng cường hiệu suất và tính linh hoạt trong quản lý tổ chức.

Enterprise performance management systems

“Hệ thống quản lý hiệu suất doanh nghiệp (Enterprise Performance Management – EPM)” là một hệ thống quản lý được thiết kế để tối ưu hóa hiệu suất toàn diện của tổ chức.

EPM bao gồm quản lý chiến lược, quản lý tài chính và quản lý hiệu suất, nhằm đảm bảo sự đồng bộ và đạt được mục tiêu chiến lược của tổ chức. Chức năng chính của EPM là hỗ trợ tổ chức trong việc theo dõi, đánh giá và quản lý hiệu suất từ các khía cạnh khác nhau, từ quản lý tài chính đến đo lường và theo dõi mục tiêu chiến lược.

Data governance

“Quản trị dữ liệu (Data governance)” không chỉ là việc tổ chức và lưu trữ thông tin kế toán và tài chính, mà còn là một chiến lược tổng thể nhằm đảm bảo rằng dữ liệu này là sẵn có, chính xác và hữu ích để hỗ trợ quyết định chiến lược và quản lý chi phí hiệu quả trong doanh nghiệp.

Các khía cạnh quản trị dữ liệu bao gồm:

• Hệ thống ERP (Enterprise Resource Planning): Sử dụng các hệ thống ERP như SAP, Oracle, hoặc Microsoft Dynamics để quản lý dữ liệu kế toán và tài chính. ERP giúp tích hợp các quy trình kinh doanh từ quản lý lựa chọn đặt hàng đến tài chính vào một hệ thống duy nhất.
• Bảo mật dữ liệu: Đảm bảo tính bảo mật của dữ liệu tài chính là một phần quan trọng của quản trị dữ liệu. Các biện pháp bảo mật phải được triển khai để bảo vệ thông tin kế toán khỏi rủi ro mất mát hoặc truy cập trái phép.
• Quản trị chuỗi cung ứng: Quản lý dữ liệu về chi phí, hàng tồn kho, và thông tin liên quan đến chuỗi cung ứng để đảm bảo hiệu quả và minh bạch trong quá trình sản xuất và cung ứng.
• Phân tích dữ liệu: Sử dụng công cụ phân tích dữ liệu như Tableau, Power BI, hoặc SAS Business Intelligence để hiểu rõ chi phí, hiệu suất tài chính, và các xu hướng quan trọng khác.
• Quản lý dữ liệu chi phí: Quản lý dữ liệu về chi phí sản xuất, chi phí quản lý, và các chi phí khác liên quan đến các hoạt động kinh doanh để đảm bảo sự minh bạch và kiểm soát.

Data policies and procedures

“Data policies and procedures (Chính sách và thủ tục dữ liệu)“ là các biện pháp và quy trình nhằm ngăn chặn, giảm thiểu các vi phạm bảo mật trong hệ thống thông tin.

Bao gồm sử dụng tường lửa và hệ thống phát hiện xâm nhập, mã hóa dữ liệu, kiểm soát truy cập, cập nhật hệ thống và phần mềm, đào tạo an ninh thông tin cho nhân viên, kế hoạch phản ứng trước sự cố và kiểm toán bảo mật định kỳ. Những biện pháp này nhằm xây dựng và duy trì một hệ thống kiểm soát bảo mật mạnh mẽ, đảm bảo an toàn cho thông tin quan trọng và ngăn chặn các hành động đe dọa hoặc gây mất mát thông tin.

Life cycle of data

“Vòng đời của dữ liệu (Life cycle of data)“ là quá trình toàn diện theo dõi và quản lý thông tin từ khi nó được tạo ra cho đến khi nó không còn được sử dụng và bị hủy. Việc hiểu rõ vòng đời của dữ liệu giúp phân loại và quản lý thông tin một cách hiệu quả trong hệ thống thông tin.

Vòng đời của dữ liệu được chia thành các giai đoạn tạo ra, thu thập, xử lý, lưu trữ. Nhằm dễ dàng theo dõi và hiểu cách dữ liệu di chuyển và được xử lý trong hệ thống. Quản lý vòng đời của dữ liệu giúp đảm bảo tính an toàn, bảo mật và tuân thủ các quy định pháp lý liên quan đến thông tin. Nó cũng hỗ trợ quy trình thu thập, xử lý, và sử dụng thông tin một cách hiệu quả trong tổ chức.

Data management

Chủ đề “Quản trị dữ liệu” trong phạm vi môn 1F là một hành trình khám phá sâu rộng về nguyên tắc và thực tiễn liên quan đến việc xử lý và sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả để hỗ trợ quyết định quản lý. Trong quá trình nghiên cứu, học viên sẽ được tìm hiểu về các khía cạnh khác nhau của quản trị dữ liệu, bao gồm thu thập, lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu.

Trọng tâm của chủ đề này là tìm hiểu cách mà các tổ chức có thể khai thác dữ liệu để thu được thông tin có giá trị, đặc biệt là về hiệu suất hoạt động và tình hình tài chính của doanh nghiệp. Học viên sẽ được hướng dẫn cách áp dụng các nguyên tắc quản trị dữ liệu để đảm bảo rằng dữ liệu được thu thập và xử lý một cách chính xác và an toàn.

Chủ đề này mang lại cơ hội cho học viên hiểu rõ và áp dụng những kiến thức quan trọng về quản trị dữ liệu trong môi trường doanh nghiệp, nơi dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong quá trình ra quyết định và phát triển chiến lược kinh doanh.

Controls against security breaches

“Controls against security breaches (Kiểm soát chống vi phạm an ninh)” là tập hợp các biện pháp và quy trình được thiết lập nhằm ngăn chặn, giảm thiểu hoặc đáp ứng trước các vi phạm bảo mật trong hệ thống thông tin.

Đối với một tổ chức, việc đảm bảo an toàn và bảo vệ thông tin quan trọng là một ưu tiên quan trọng nhằm ngăn chặn mọi hành động có thể gây hại hoặc mất mát thông tin quan trọng. Kiểm soát chống vi phạm an ninh là một phần quan trọng của chiến lược bảo mật thông tin của một tổ chức, giúp đảm bảo rằng thông tin quan trọng được bảo vệ một cách hiệu quả và an toàn.

Có thể bạn quan tâm: Tổng hợp tài liệu tự học CMA “gối đầu giường” cho bất kỳ ai

Technology – enabled finance transformation

“Chuyển đổi tài chính dựa trên công nghệ (Technology-enabled finance transformation)” là quá trình đưa vào sử dụng và tích hợp các công nghệ tiên tiến vào lĩnh vực tài chính của một tổ chức, nhằm mục đích tối ưu hóa quy trình, nâng cao hiệu suất và đối mặt với các thách thức kinh doanh trong môi trường hiện đại.

Quá trình này thường bao gồm sự kết hợp linh hoạt của nhiều công nghệ như trí tuệ nhân tạo (AI), phân tích dữ liệu lớn (Big data), máy học, tự động hóa quy trình (Robotic Process Automation – RPA), Blockchain và ứng dụng di động.

Bằng cách tích hợp những công nghệ đổi mới này, các tổ chức có thể cải thiện quản lý rủi ro, tối ưu hóa quy trình tài chính, và tăng cường khả năng đưa ra quyết định chiến lược

System development life cycle

“Vòng đời phát triển hệ thống (System Development Life Cycle – SDLC)“ là một quy trình tổ chức được sử dụng để phát triển và triển khai hệ thống thông tin. SDLC bao gồm một loạt các giai đoạn quan trọng nhằm đảm bảo rằng quá trình phát triển diễn ra một cách có tổ chức và hiệu quả.

Các giai đoạn chính trong SDLC bao gồm: thu thập yêu cầu, phân tích, thiết kế, triển khai, kiểm thử và bảo trì. SDLC giúp quản lý và kiểm soát quá trình phát triển bằng cách theo dõi và đánh giá mỗi giai đoạn của quy trình. Điều này giúp đảm bảo rằng hệ thống được phát triển đúng cách, đáp ứng đúng yêu cầu và kỳ vọng, và đồng thời giảm thiểu rủi ro và chi phí liên quan đến việc phát triển hệ thống.

Process automation

“Process automation (Tự động hóa quy trình)” là việc sử dụng công nghệ để tự động hóa các nhiệm vụ, quy trình và hoạt động trong một tổ chức. Mục tiêu của process automation là cải thiện hiệu suất, giảm lỗi, tiết kiệm thời gian và tăng tính nhất quán trong quá trình làm việc.

Cụ thể, quá trình tự động hóa có thể bao gồm sử dụng phần mềm, hệ thống thông tin, hoặc tự động hóa bằng robot (Robotic process automation – RPA).

Nhờ đó khi thực hiện các công việc lặp đi lặp lại, quy trình kinh doanh được thực hiện một cách tự động mà không cần sự can thiệp đáng kể từ con người. Bằng cách tự động hóa các quy trình công việc, tổ chức có thể thúc đẩy năng suất bằng cách giảm thiểu thời gian và công sức cần thiết cho các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, giảm chi phí và nguy cơ lỗi, cũng như cải thiện chất lượng và tính nhất quán trong công việc tổ chức.

Việc áp dụng quá trình tự động hóa là một chiến lược quan trọng để nâng cao hiệu suất và độ chính xác trong các hoạt động tổ chức.

Innovative applications

“Ứng dụng đổi mới sáng tạo (Innovative applications)” trong lĩnh vực kế toán đề cập đến việc sử dụng các ứng dụng hoặc phần mềm kế toán mang tính đổi mới và sáng tạo. Đây có thể là các ứng dụng kế toán tích hợp công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo, tự động hóa quy trình, hoặc cơ sở dữ liệu phân tán để cung cấp giải pháp hiệu quả và tiên tiến cho các nhu cầu kế toán trong doanh nghiệp.

Data analytics

Phân tích dữ liệu đề cập đến việc sử dụng công nghệ và kỹ thuật phân tích dữ liệu để hiểu rõ thông tin tài chính, phát hiện xu hướng và đưa ra các quyết định chiến lược. Quá trình này giúp kế toán viên và người quản lý hiểu rõ hơn về tình hình tài chính của doanh nghiệp và tận dụng thông tin này để đưa ra các quyết định thông tin.

Cụ thể, phân tích dữ liệu trong kế toán có thể bao gồm:

• Phân tích dữ liệu tài chính: Sử dụng công cụ phân tích dữ liệu để xem xét chi tiết các giao dịch tài chính và tìm kiếm sự kết hợp và xu hướng quan trọng.
• Dự báo và dự đoán: Áp dụng mô hình dự đoán để đưa ra các dự báo về tình hình tài chính tương lai. Giúp doanh nghiệp chuẩn bị cho những thách thức và cơ hội trong tương lai thông qua những ước lượng dựa trên xu hướng và dữ liệu lịch sử.
• Phân tích hiệu suất tài chính: Đánh giá hiệu suất của các nguồn thu nhập, chi phí, và vốn, để tối ưu hóa quản lý tài chính. Đánh giá hiệu suất của các nguồn thu nhập, chi phí và vốn để tối ưu hóa quản lý tài chính. Cung cấp cái nhìn toàn diện về đóng góp của các thành phần tài chính vào hiệu suất tổng thể của doanh nghiệp.
• Phân tích rủi ro tài chính: Xác định và đánh giá rủi ro tài chính thông qua phân tích dữ liệu. Phát hiện sớm các vấn đề tiềm ẩn và đưa ra các biện pháp ngăn chặn hoặc giảm thiểu tác động của rủi ro đối với tài chính doanh nghiệp.

Business intelligence

“Business intelligence (BI)” tập trung vào quá trình thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu để cung cấp thông tin chiến lược hỗ trợ quyết định trong doanh nghiệp. Các hệ thống Business Intelligence thường gồm các công cụ và phần mềm giúp tổ chức lấy dữ liệu từ nhiều nguồn, sau đó xử lý và chuyển đổi chúng thành thông tin có ý nghĩa.

Để trình bày thông tin một cách dễ hiểu và tiện lợi, thường sử dụng bảng điều khiển (dashboard), báo cáo, và các công cụ trực quan hóa dữ liệu.

Data mining

“Khai thác dữ liệu (Data mining)” là quá trình áp dụng các kỹ thuật và công cụ phân tích dữ liệu để khám phá thông tin ẩn trong dữ liệu tài chính và kế toán. Điều này giúp người sử dụng khám phá mô hình, xu hướng, và thông tin quan trọng từ các tập dữ liệu lớn, hỗ trợ kế toán viên và quản lý có cái nhìn sâu sắc hơn về tình hình tài chính của doanh nghiệp và đưa ra quyết định chặt chẽ dựa trên thông tin thu được.

Analytic tools

“Analytics Tools (công cụ phân tích)” đề cập đến các phần mềm và công nghệ được áp dụng để thực hiện quá trình phân tích dữ liệu tài chính và thông tin quản lý trong bối cảnh doanh nghiệp. Các công cụ này chủ yếu được sử dụng để hỗ trợ kế toán viên và quản lý trong việc thực hiện các công việc phân tích, dự báo và đưa ra quyết định thông minh dựa trên thông tin được tạo ra từ dữ liệu tài chính.

Các công cụ phổ biến cần nhớ có thể kể đến:

• Công cụ phân tích dữ liệu (Data analytics tools): Bao gồm các phần mềm như Microsoft Excel, Tableau, hoặc các hệ thống ERP (Enterprise Resource Planning) như SAP, giúp tổ chức thu thập, xử lý, và hiểu dữ liệu tài chính.
• Công nghệ trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI): Được tích hợp để tự động hóa quy trình phân tích và cung cấp dự đoán dựa trên mô hình máy học.
• Phần mềm báo cáo và quản lý tài chính: Các công cụ như QuickBooks, SAP Analytics Cloud, hay Oracle Financials cung cấp khả năng báo cáo và quản lý tài chính chi tiết.
• Công nghệ blockchain: Trong môi trường học môn 1F CMA, blockchain có thể được sử dụng để tăng cường tính minh bạch và an toàn trong quá trình giao dịch tài chính.
• Công cụ phân tích hiệu suất (Performance analytics tools): Cung cấp khả năng theo dõi và đánh giá hiệu suất tài chính của doanh nghiệp thông qua các bảng điều khiển và báo cáo.

Data visualization

Giống như các chương trình chứng chỉ nghề nghiệp hàng đầu khác, Hiệp Hội Kế Toán Quản Trị Hoa Kỳ ICMA thường xuyên cập nhật và điều chỉnh nội dung của chương trình học và thi để đảm bảo rằng CMA là chứng chỉ phù hợp nhất cho các chuyên gia trong lĩnh vực kế toán quản trị.

Bắt đầu từ kỳ thi CMA tháng 9 -10/2024, môn 1F Technology and Analytics của chứng chỉ đã được bổ sung thêm nội dung kiến thức về “Quản trị dữ liệu (Data management)”. Điều này được xem xét là một điều chỉnh phù hợp, đặc biệt trong bối cảnh hệ thống kiểm soát nội bộ ngày càng mở rộng cả về quy mô và chất lượng, trong bối cảnh môi trường kinh doanh đang bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố ngày nay.

“Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)” là quá trình biểu diễn thông tin và dữ liệu bằng các hình ảnh hoặc biểu đồ để tạo ra một cái nhìn dễ hiểu và có thể suy luận từ dữ liệu. Kỹ thuật này giúp làm nổi bật các xu hướng, mối quan hệ và thông tin quan trọng từ dữ liệu phức tạp một cách trực quan và hiệu quả.

Các phương tiện trực quan hóa dữ liệu bao gồm nhiều loại biểu đồ như biểu đồ cột, biểu đồ đường, biểu đồ tròn, biểu đồ dạng bản đồ, biểu đồ nhiệt, biểu đồ phân tán, và nhiều biểu đồ khác.

Các công cụ phổ biến để thực hiện trực quan hóa dữ liệu bao gồm Tableau, Microsoft Power BI, Google Data Studio, và nhiều công cụ khác.

Nhờ vào việc sử dụng những phương tiện này, người sử dụng có thể dễ dàng tìm hiểu và tương tác với thông tin một cách mạch lạc.

Việc tích hợp các chủ đề về quản trị dữ liệu vào chương trình học thể hiện vai trò ngày càng quan trọng của kế toán quản trị trong môi trường kinh doanh hiện đại. Sự tăng cường sự phụ thuộc vào quyết định dựa trên dữ liệu và sự xuất hiện của công nghệ đã làm thay đổi bản chất của các kỹ năng và năng lực cần thiết trong lĩnh vực này.

Có thể bạn quan tâm: Tổng hợp 7 nguồn đề thi CMA và các trang thi thử chất lượng

Những kỹ năng học viên sẽ đạt được từ môn F – CMA Part 1

Sau khi hoàn thành môn 1F: Technology and Analysis trong khóa học CMA Part 1, học viên sẽ được trang bị những kiến thức, kỹ năng quan trọng để định hình môi trường công nghệ trong lĩnh vực kế toán quản trị.

• Nắm vững các công nghệ mới và tiên tiến trong lĩnh vực kế toán và quản trị. Hiểu cách tích hợp công nghệ vào quy trình kế toán để tối ưu hóa hiệu suất.
• Có khả năng thu thập, xử lý và lưu trữ dữ liệu một cách hiệu quả. Sử dụng công cụ và phần mềm phân tích dữ liệu để đưa ra thông tin quan trọng.
• Phân tích thông tin từ dữ liệu để hỗ trợ quyết định chiến lược. Hiểu cách công nghệ ảnh hưởng đến chiến lược tổ chức và kế toán.
• Nhận biết và đối phó với rủi ro liên quan đến công nghệ. Phát triển biện pháp bảo mật để bảo vệ dữ liệu và thông tin kế toán.

Những kiến thức này giúp bạn có khả năng tận dụng dữ liệu và thực hiện phân tích trong môi trường thực tế của tổ chức một cách hiệu quả, từ đó có thể đưa ra các quyết định chiến lược phù hợp trong các tổ chức dựa trên công nghệ và dữ liệu.

Tỷ trọng của môn Technology and Analytics trong đề thi CMA Part 1

Trong khuôn khổ phần thi CMA Part 1, môn Technology and Analytics được đặt ở vị trí quan trọng với tỷ trọng kiến thức chiếm 15% trong cấu trúc đề thi CMA Part 1.

Hiệp hội Kế toán Quản trị Hoa Kỳ ICMA cũng đã thiết lập ba cấp độ bao phủ để đánh giá mức độ kiến thức và hiểu biết của thí sinh.

Các cấp độ bao phủ được thiết kế để xây dựng lên nhau, do đó Cấp độ C có thể bao gồm cả yêu cầu của Cấp độ A và Cấp độ B, cụ thể:

• Cấp độ A: Yêu cầu mức độ kỹ năng về kiến thức và hiểu biết.
• Cấp độ B: Đòi hỏi trình độ kỹ năng về kiến thức, hiểu biết, ứng dụng và phân tích.
• Cấp độ C: Yêu cầu trình độ kỹ năng nhận thức, hiểu biết, vận dụng, phân tích, tổng hợp và đánh giá.

Môn Technology and Analytics được đánh giá ở cấp độ C, yêu cầu thí sinh có khả năng nhận thức, hiểu biết, vận dụng, phân tích, tổng hợp và đánh giá kiến thức trong lĩnh vực này. Điều này thể hiện tầm quan trọng của khả năng hiểu biết và ứng dụng công nghệ cũng như phân tích dữ liệu trong lĩnh vực kế toán quản trị.

Thí sinh cần phải chuẩn bị một cách kỹ lưỡng để đối mặt với các thách thức và yêu cầu của môn học này, với mục tiêu là đạt được kết quả cao và thành công trong kỳ thi CMA.

Một vài kinh nghiệm học tập, ôn luyện Section F – CMA Part 1

Tìm ra phương pháp học hiệu quả

Xác định hình thức học tập phù hợp là một phần quan trọng trong việc tối ưu hóa quá trình học của bạn.

Nếu bạn học tốt qua việc nghe giảng, hãy tham gia các buổi giảng offline hoặc tham gia các khóa học online. Lưu ý ghi chép và đặt câu hỏi để tăng tương tác. Hoặc nếu bạn muốn hiểu rõ sâu sắc từng chi tiết, việc nghiên cứu giáo trình gốc có thể là phương pháp phù hợp. Đọc và làm bài tập theo giáo trình giúp củng cố kiến thức.

Tổng hợp kiến thức bằng sơ đồ tư duy cũng là một phương pháp hay. Sử dụng sơ đồ tư duy hoặc biểu đồ để tổ chức thông tin và quan hệ giữa các khái niệm. Điều này giúp bạn hiểu rõ cấu trúc kiến thức và quan hệ giữa chúng.Khi đã vững kiến thức, bạn cũng có thể thực hành luyện đề thi. Thực hành giải các bài tập và đề thi giúp bạn làm quen với định dạng của kỳ thi. Xác định những điểm yếu và tập trung cải thiện chúng.

Hãy nhớ rằng, không có phương pháp học nào là không phù hợp với tất cả mọi người. Điều quan trọng nhất là sự linh hoạt và lòng sẵn lòng thử nghiệm nhiều phương thức khác nhau, nhằm tìm ra cách học hiệu quả nhất cho chính bản thân mình.

Có thể bạn quan tâm: Chia sẻ kinh nghiệm tự học CMA cho người mới bắt đầu!

Thiết lập lịch trình học tập thường xuyên

Kế hoạch học tập thường xuyên là một yếu tố quan trọng để đảm bảo hiệu quả trong việc chuẩn bị cho kỳ thi CMA Part 1, đặc biệt là môn 1F với nội dung xoay quanh ứng dụng khoa học và kỹ thuật vào quản lý doanh nghiệp.

Một số gợi ý để tối ưu hóa lịch trình học tập của bạn:

• Xác định rõ mục tiêu học tập, sẽ giúp bạn tập trung vào những chủ đề quan trọng nhất.
• Chia nhỏ lịch trình học tập thành các phần nhỏ để dễ quản lý hơn. Xác định những chủ đề cụ thể và gán thời gian cụ thể cho mỗi chủ đề.
• Duy trì sự kiên trì và đều đặn trong việc tuân thủ lịch trình học tập. Hãy xem đó là một cam kết và không để bản thân bị lệch khỏi kế hoạch.
• Tận dụng công nghệ để hỗ trợ học tập. Sử dụng ứng dụng di động, nền tảng trực tuyến, hoặc các công cụ quản lý thời gian để theo dõi tiến độ và nhắc nhở.
• Nếu bạn đã có kiến thức nền tảng và kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực ứng dụng khoa học và kỹ thuật, tận dụng điều này để rút ngắn thời gian học ôn. Tập trung vào những chủ đề mới hoặc những khía cạnh mà bạn còn chưa hiểu rõ.
• Tổ chức các buổi kiểm tra định kỳ để đánh giá tiến độ và xác định những điểm yếu cần cải thiện.
• Bảo đảm rằng lịch trình học tập cũng bao gồm thời gian nghỉ ngơi. Điều này quan trọng để duy trì tinh thần sảng khoái và khả năng tập trung.

Nhớ rằng, mỗi người học có lịch trình và phong cách học tập khác nhau, vì vậy điều chỉnh kế hoạch của bạn để phản ánh nhu cầu và điều kiện cá nhân của bạn.

Sử dụng học liệu chính thống đã được kiểm duyệt

Việc sử dụng học liệu, đặc biệt là giáo trình CMA “chính thống” đã được IMA kiểm duyệt là một bước quan trọng để đảm bảo chất lượng và độ tin cậy của kiến thức học. IMA (Hiệp Hội Kế Toán Quản Trị Hoa Kỳ) là tổ chức uy tín trong lĩnh vực kế toán quản trị và chứng chỉ CMA của họ được công nhận toàn cầu.

Việc học từ các nguồn mà IMA đã kiểm duyệt đồng nghĩa với việc đảm bảo rằng người học đang tiếp cận thông tin chính xác và đáng tin cậy, đáp ứng đúng các tiêu chuẩn và yêu cầu của ngành nghề. Điều này giúp người học chuẩn bị tốt nhất cho kỳ thi CMA và phát triển kiến thức một cách toàn diện trong lĩnh vực kế toán quản trị.

Để biết thêm thông tin, SAPP gửi đến bạn để tham khảo danh sách các trung tâm cung cấp khóa học được IMA công nhận. Ngoài ra, bạn cũng có thể tham khảo danh sách các nhà xuất bản đối tác của IMA cũng có sẵn để học viên.

Chú ý “các từ khóa” xác định yêu cầu trong câu hỏi và chắt lọc thông tin cần thiết để trả lời

Trong quá trình làm bài thi CMA, việc chú ý đến các từ khóa quyết định yêu cầu trong câu hỏi là một yếu tố quan trọng. Khác với các kỳ thi kết thúc học phần ở đại học hoặc các chứng chỉ như ACCA, CFA, đề thi CMA thường cung cấp nhiều thông tin và dữ liệu dư thừa để đánh giá khả năng chắt lọc thông tin cần thiết cho quá trình ra quyết định. Điều này là một kỹ năng quan trọng trong lĩnh vực kế toán quản trị.

Do đó, quá trình làm câu hỏi trong đề thi CMA yêu cầu thí sinh phải đọc câu hỏi một cách kỹ lưỡng, xác định chính xác yêu cầu của câu hỏi, và tìm ra thông tin quyết định hướng đi của câu trả lời. Điều quan trọng là phải nhận biết những từ khóa quyết định việc chọn câu trả lời phù hợp theo yêu cầu cụ thể như “đúng” (correct/true/most likely), “sai” (incorrect/false/not true/least likely), hoặc “loại trừ” (except).

Bằng cách này, thí sinh có thể tối ưu hóa thời gian và tập trung vào những thông tin quan trọng, đồng thời giúp đảm bảo tính chính xác và độ chính xác cao trong việc trả lời các câu hỏi trong đề thi CMA.

 Sử dụng phương pháp loại suy

Phương pháp loại suy được coi là một chiến lược tối ưu đối với các câu hỏi thuần lý thuyết như môn 1F trong chương trình Part 1. Bằng cách loại bỏ những phương án mà chắc chắn sai, phương pháp này có ảnh hưởng tích cực đến tỷ lệ trả lời đúng và giảm thiểu tối đa sự nhầm lẫn khi lựa chọn giữa các phương án gây nhiễu, đặc biệt là trong trường hợp các câu hỏi yêu cầu chọn câu trả lời đúng nhất (most likely/most correct).

Kết bài

Hy vọng với những kiến thức về môn học CMA Part 1 – Section F: Technology and Analytics trên đây, bạn đã hiểu rõ hơn về những giá trị kiến thức mà mình sẽ nhận được cũng như xây dựng kế hoạch học tập cụ thể. Trong phần nội dung tiếp theo, SAPP sẽ tiếp tục cùng bạn giải đáp câu hỏi “Part 2 CMA gồm những gì“, mòi các bạn đón đọc.

Nếu bạn muốn tìm hiểu chi tiết hơn về môn học 1F nói riêng và chương trình CMA nói chung, hãy liên hệ với SAPP Academy ngay để được tư vấn! SAPP sẽ là đối tác đáng tin cậy, mang lại sự hỗ trợ đắc lực trên con đường chinh phục CMA của bạn.

Tìm hiểu chi tiết chương trình đào tạo CMA tại SAPP Academy ngay!!!