面向产学融合的物流管理《数据挖掘与分析》教学方式改革探索

文刘依锋 李源

随着信息化和智能化技术在社会各领域的快速应用，尤其是智慧物流技术发展迅速，物流行业正面临着巨大的变革和挑战。数据挖掘与分析技术能够帮助物流企业优化货物运输路线、库存管理、成本控制以及风险管理等方面，提高物流效率和降低成本，已经成为了物流企业和相关专业人士不可或缺的能力。

物流管理专业的教学方式需要进行相应的改革，以满足行业的需求和学生的发展需求。因此需要探索新的教学方式，深化“产学融合”教育模式，更好地将教学内容与实际需求相增强，提高学生的实践能力和创新意识。

本文将从“教师引导、学生参与”的课堂教学理念、引入京东物流合作项目强化实践环节、推进多元化考核方式等方面探讨《数据挖掘与分析》课程的教学方式改革。希望能够为物流管理专业的教育改革和教学实践提供一些借鉴和思考，推动物流行业的创新和发展。

《数据挖掘与分析》课程是面向管理学院物流管理专业本科三年级学生开设的一门专业必修课，该课程共安排48学时，其中32学时授课、16学时实验。在教学过程中以理论和实践相结合、强调数据可视化为主要教学重点。但是，本门课程授课对象为物流管理专业学生，虽然该专业学生已经开设先修课程，如《高等数学》《概率论与数理统计》《Python编程基础》等，但是仍然具有数学和统计学基础较弱、信息技术应用能力不强等问题。

一、教学中存在的问题

（一）先修课程的衔接程度不足

《数据挖掘与分析》是一门综合性应用技能学科，需要学生具备先导性知基础上才能更好地理解和掌握，例如运用统计学基础中统计概念、假设检验、参数估计等知识，了解数据分析的基本方法和评价指标；运用线性代数中学习矩阵、向量、矩阵分解等知识，学习数据挖掘算法的数学原理；运用计算机应用知识，实践数据挖掘的数据处理过程。同时，由于本门课程开设于本科三年级，先修课程主要分布于大学一年级至二年级，学生对于知识的掌握程度下降。这些问题提高了本门课程的学习门槛，同时理论学习枯燥难懂，使得学习难度增大。

（二）缺乏真实案例与应用场景

传统教学方法主要以课堂讲授为主，缺乏互动和实践环节。讲解方式较为单一，难以将理论知识应用到实际问题中，难以激发学生的兴趣和参与度。同时，实践环节的不足也会导致学生缺乏实际操作经验。并且，在讲授过程中，选取的实践案例主要为书本给予的虚拟案例，虽然这些案例具有简单易懂等优点，但并非为企业应用场景下的真实案例，不利于学生就业和职业发展。

（三）考核评价体系不合理

传统教学评价主要以考试为主，这种考察形式以学生对教材中涉及的算法原理以及知识点的掌握程度所呈现的笔试成绩作为最终的评价指标，学生的成绩成为衡量学习效果的最终体现。但《数据挖掘与分析》课程，主要培养的是学生运用数据进行分析和挖掘的能力，仅通过试卷考试难以考核学生的实践能力和综合能力。同时，试卷考试难以全面评价学生的能力，而且容易导致应试教育的问题，不利于提升学生学习的积极性和主动性。

针对现阶段《数据挖掘与分析》课程中存在的问题，以产学融合为依托，与我校京东智能供应链现代产业学院深度合作，对本门课程引入社会资源深度改革，满足社会物流企业人才的需求，具体课程改革架构如下图所示：

图 1 课程改革框架

二、课程改革的要点

（一）“教师引导、学生参与”的课堂教学理念

在传统的课堂教学中，教师通常是传授知识的主要来源，而学生则被动地接受这些知识，教师应该扮演好引导者的角色。教师需要引导学生学习的方向、方法和思路，激发学生的学习兴趣和主动性。然而，现代教育理念强调学生的主动性和自主性，在理论教学部分引入京东物流真实企业数据分析成果案例，充分激发学生学习兴趣，通过案例相关知识，进行问题导向教学，引导学生对先导课程的自主学习，引导学生积极思考和独立思考，促进学生的深入理解和巩固知识。

同时，学生可以更加直观地了解物流企业的实际情况和问题，了解数据挖掘和分析技术在实际应用中的应用效果。学生可以通过实际物流企业的数据分析案例，了解物流企业在订单处理、仓储管理、运输管理等方面面临的问题，探索如何通过数据挖掘和分析技术来解决这些问题。

（二）引入京东物流合作项目强化实践环节

除了强化理论教学方式，引入企业合作项目也是一种非常重要的教学改革方式。通过与京东物流合作开展数据挖掘和分析项目，可以帮助学生更好地了解现代物流企业的实际需求和问题，提高学生的社会实践能力和解决问题的能力。

在师资建设上，通过教师与京东物流业务合作，开展数据挖掘和分析项目实践。通过与京东物流合作项目，让教师参与实际的物流管理项目的部分环节，可以更好地了解物流企业的实际需求和问题，提高教学过程中实践能力和解决问题的能力。例如，安排教师参加京东物流合作项目，针对河南地区“双11”部分脱敏订单数据，进行相关数据挖掘与分析，进行探索解决实际问题与科学管理研究，探讨如何通过数据挖掘和分析技术来优化物流管理流程。

在学生培养上，通过与京东物流合作开展数据挖掘和分析模拟项目，可以帮助学生增加实践能力和解决问题的能力。学生可以通过参与实际项目，了解物流企业的实际需求和问题，探索如何通过数据挖掘和分析技术来解决这些问题。通过这种方式，学生可以更好地了解物流企业的实际情况和问题，提高学生的实际应用能力和解决问题的能力。

（三）推进多元化考核方式

1.采用真实案例进行数据分析报告撰写方式

在教学过程中，通过引入真实背景的模拟数据进行实践教学，学生能够掌握基本的数据分析流程与技术。因此，在最终考核过程中，选取多种京东物流过程中基础数据分析问题为考察案例，采用案例分析报告撰写的方式对学生的学习成果进行评估。使学生针对真实数据分析问题案例，进行分析、解决以及报告撰写，考查学生的问题解决能力和实践能力，并通过学生撰写实际项目的报告，考查学生的沟通能力和文献检索能力。

2.设计小组合作和演讲评分方式

除了个人数据分析报告外，还可以以项目为载体、问题为导向，让学生自主选择感兴趣的项目案例，进行小组合作、问题解决、成果展示等过程。学生需要在小组内进行沟通、协调、分工、合作等活动，以完成项目任务。这样可以培养学生的团队精神和协作能力，增强社会交往技能。最终学生通过报告、演示等形式进行演讲，来展示自己完成的项目成果，并接受其他人员（包括教师和同学）的评价和反馈。这样可以培养学生的表达能力和自信心，增强他们的评价意识和反思能力。

设计小组合作和演讲评分方式，评价学生的团队协作和沟通能力。通过小组合作，可以考查学生的团队协作和沟通能力；而通过演讲，可以考查学生的口头表达能力。教师通过内容、表达、逻辑、创新和团队协作进行最终的量化评分。

3.引入过程化实践考核方式

除了课堂内的考核方式外，还引入了过程化实践考核方式，全面评价学生的实际应用能力和解决问题的能力。通过这种方式，学生可以将课堂所学应用到实践中，从而更好地锻炼自己的实际能力和解决问题的能力。

在物流管理专业的《数据挖掘与分析》课程中，采用多元化考核方式，主要由数据分析报告、小组合作汇报、过程化实践考核三部分组成，具体量化分数占比如下图所示：

由上图可知，数据分析报告分数占比50%、小组合作汇报分数占比30%、过程化实践考核分数占比20%。采用多元化考核方式，相较于传统试卷考查方式，可以更好地评价学生的学习成果，更全面地反映学生的数据分析理论素质和实践能力。