大数据背景下应用型物流管理人才培养模式研究

张雪梅 陈浩然 胡佳薇

摘  要：大数据的发展推动了经济社会的发展，企业也对物流管理人才提出了更高的要求。文章结合大数据的特点，分析了大数据背景下应用型物流管理专业人才培养现状，指出了大数据背景下物流管理人才培养存在的问题，从培养目标、理论与实践结合、师资队伍建设方面提出了大数据背景下应用型物流管理人才培养模式的相关建议，希望能为高校培养大数据应用型物流人才提供参考。

关键词：大数据;应用型;物流管理;人才培养模式

中图分类号：G642    文献标识码：A

Abstract： The development of big data promotes the development of economy and society， and enterprises also put forward higher requirements for logistics management talents. Combined with the characteristics of big data， this paper analyzes the current situation of applied logistics management personnel training under the background of big data， points out the problems existing in the logistics management personnel training under the background of big data， and puts forward relevant suggestions on the applied logistics management personnel training mode under the background of big data from the aspects of training objectives， combination of theory and practice， and construction of teaching staff， hoping to provide reference for higher education provide a reference for cultivating big data application-oriented logistics talents.

Key words： big data; applied; logistics management; talent training mode

0  引  言

随着互联网和云计算等技术的发展，大数据的概念开始被广泛提及，而大数据的相关问题也成为了学术界的研究重点和热点[1]。美国未来学家托夫勒在1983年就提出了信息化时代是未来的发展趋势，这是最早关于大数据时代的预测[2]。随着社会的发展，学术界开始对大数据的相关内容进行了讨论，国际顶级期刊Nature和Science相继出版了关于大数据的专栏，分析了大数据的影响以及大数据的利用对社会发展的重要性[3]。李国杰等[4]从研究现状出发，分析了大数据研究的意义以及所面临的问题，从而为大数据的发展提供了建议对策。王珊等[5]分析了大数据的概念和理论，通过研究大数据的主要特征，理论上阐述了大数据处理分析的实现路径，并且对大数据的未来发展提出了见解。可见，大数据时代的到来有着重要的意义，如何获取有效信息并且应用到社会不同方面的发展成为了全新的挑战。

近年来，随着教学改革的不断进行，高校开始重视人才培养，针对不同学科的人才培养模式也在探索中进行不断完善。人才培养模式是指在特定的教育理论、教育思想和教育方针的指导下，各高校为学生构建的知识、能力和素质结构，以及实现这种结构的方式[6]。与此同时，我国物流业这几年呈现了飞速发展的趋势，不少高校都开设了物流管理专业，以满足当前物流业发展的人才缺口。国家政策也在促使着应用型物流管理专业的发展，以满足区域物流业发展的需要，因此，高校应用型物流管理人才培养模式的创新迫在眉睫。

在大数据背景下，高校如何在众多的信息源中寻找合适的信息进行教学实践的改革，并且利用大数据进行应用型物流管理人才培养模式的创新成为了当前的热门话题。然而，课程分配不合理、教学缺乏实践性等问题制约了高校对应用型物流管理人才的培养，同时，由于掌握大数据技术的相关人才缺口较大，高校难以在人才培养中引入大数据技术。基于此，本文结合大数据的相关特征和实践应用，从发展应用型物流管理专业学科的角度出发，探讨了大数据背景下应用型物流管理人才培养模式的可行性。

1  大数据背景下物流管理人才培养现状

大数据技术已经在金融、教育、医疗等行业快速渗透，国内对大数据技术人才的需求快速增加，如圖1所示[7]。随着物流业的快速发展，尤其是在2020年初，疫情的爆发更是进一步推动了物流业的发展。物流业逐渐成为国民经济发展的基础，物流业的发展成为衡量国家现代化程度的重要标志之一[8]。经济社会的发展推动了物流业的发展，物流业的发展也反过来带动了经济社会发展，不少企业纷纷开设了物流相关业务，部分企业甚至转型为物流企业，物流业呈现出较为强劲的发展趋势。大数据技术在物流业的应用也逐渐扩大。然而，随着物流业的发展，物流企业的问题也逐渐显现出来，当前的物流企业多呈现出规模小、技术落后、垄断现象严重、行业规则不规范、相关人才严重缺少等问题。

为了适应大数据背景下物流业的发展，国家支持高校开设物流管理专业，以满足经济发展、缓解物流业现存问题，因此许多高校响应国家号召，开设了应用型物流管理专业，应用型本科物流管理专业增多反映了高校对物流人才培养的重视，然而当前高校的人才培养模式存在实践不足、大数据理论知识体系不全、应用型大数据教学师资队伍建设薄弱等问题[9]，导致企业物流人才仍处于短缺的现状，在大数据背景下，物流企业对物流管理人才的综合素质提出了更为严格的要求，高校作为人才培养的摇篮，必须要在人才培养目标、课程设计和教学方法等方面进行改革创新，确保其向社会输送的人才符合大数据时代信息化发展要求。

当前，大数据背景下高校物流管理专业人才培养模式呈现以下两个特点：

（1）更加注重大数据的收集。随着大数据时代的到来，信息收集显得尤为重要，高校在新时期课程教学体系改革中一直尝试大数据在各个学科中的渗透，在日常教学活动中对大数据的应用也在增加[10]。信息化时代促使着企业的创新改革，在此时代背景下，高校物流管理人才培养模式也在不断改革，在传统知识体系教学的基础上注重培养学生信息收集和数据应用的能力，以提高学生对大数据的敏锐度和实践的专业度，提高学生的综合能力。

（2）大数据教学比重增加。当前，开设物流管理专业的高校都会将计算机教学和信息化教学纳入日常教学活动中，部分院校甚至将沙盘模拟和物流系统实践操作作为学生的必修课。此外，高校还会根据其人才培养模式，选择与校外企业建立合作关系，建立校外实训基地，以适应企业对应用型物流管理人才的培养。

2  大数据背景下应用型物流管理专业人才培养现存问题

从当前高校物流管理专业的发展，结合我国物流行业发展现状可以看出，尽管国家和高校等方面对于物流管理专业人才培养的高度重视，然而高校物流管理专业在课程改革的过程中仍然存在许多问题，同时物流行业在人才方面严重匮乏，我国物流行业人才市场呈现出供需不平衡的问题。具体来说，应用型物流管理人才培养模式仍旧存在以下几方面的问题：

（1）教学目标缺乏实践性。当前我国高校人才培养模式主要是教师单向灌输式教学，教师在课堂教学的过程中主要是以理论知识传授为主，虽然有小部分教师尝试将大数据相关理论知识和实践操作引入课堂教学，但是由于其比例较低，能够体验大数据教学的学生少之又少，同时将大数据与物流管理专业相结合的专业知识体系还不完善，教师很难在课堂教学过程向学生厘清物流管理和大数据之间的关系。同时，高校的教学模式仍旧是以传统的课堂授课为主，“理论为主，轻实践为辅”的现象仍普遍存在，教师的任务主要是理论教学，在教学的过程中学生被动接受知识，导致缺乏课堂互动和讨论部分，学生的创新能力和理论分析能力匮乏。物流管理专业是实践要求较高的专业，实践性教学对于物流专业学生非常重要，然而将实践教学纳入日常教学活动的高校较少，并且部分开展实践性教学的高校其校内外实践活动形式化严重，内容较为单一，无法从根本上满足企业对于物流管理专业人才的实际要求，因此导致物流管理人才培养无法与工作岗位对接。

（2）课程设置缺乏科学性。大数据背景下，企业对于具备交叉学科素养、专业操作熟练的复合型应用人才的需求逐渐增大，将计算机与物流管理相结合是高校培养应用型物流管理人才模式的探索。然而，目前大多数高校的课堂教学缺乏实践性，导致计算机与物流管理专业结合并未发挥预想的作用，最主要原因是大数据和物流管理虽然联系，但是教师很难在教学的过程中把握关键连接点，导致大数据内容的教学过于理论化，学生对互联网信息和大数据技术的了解还存在着很大的局限性，因此无法将大数据知识与物流管理知识相结合。与此同时，人才培养目标定位不清晰，高校课程设置缺乏科学性，导致高校培养的物流管理专业人才无法满足企业人才素质需求。

（3）教师团队缺乏专业性。专业的教师团队才能培养出高素质复合型应用人才，随着大数据时代的到来，许多教师的知识储备和专业技能并不能更新以满足大数据物流管理专业应用型人才培养的要求，这就导致了当前大部分高校物流专业教师团队存在实践能力不强等问题。对于教师而言，在精通专业知识的同时还要涉猎大数据方面的相关知识，这就要求物流管理教师团队拥有更高的专业素养。然而目前高校大数据物流管理专业师资力量薄弱，虽然教师在理论知识水平传授层面已经达到炉火纯青的地步，但是由于缺乏在企业中的工作经验，学生在课堂和实践中遇到的问题教师只能在理论层面解答，并不能从实际操作方面提出解决问题的方案，这也就导致了大数据物流管理专业教师团队缺乏专业性。

3  大数据背景下应用型物流管理人才培养策略

针对当前物流管理专业人才培养过程中存在的问题，本文结合大数据的背景，为应用型物流管理人才培养提出了以下建议。

（1）理论与实践教学结合，注重学生全面发展。为了更好地满足社會需求，高校对于物流管理专业人才培养时，不能仅仅停留在培养学生的专业知识方面，更应当把应用型物流管理人才的培养作为主要目标，把掌握知识技能、提高个人能力、具备良好的职业道德和拥有健康的心理品德等多种目标有机结合来培养人才的综合素养。高校在制定物流管理专业人才培养方案时，首先，应当将理论教学和实践教学相结合，优化课程设计，全方位的培养学生的理论知识和实践能力，同时，物流管理专业教师在日常教学活动中应适当的增加大数据方面的相关理论知识和相关信息实践操作，做到专业能力和大数据处理能力多方位发展。其次，在培养应用型物流管理人才时，高校应当选择合适的企业进行人才联合培养机制，加深与企业之间的合作，鼓励学生去企业实践，加强企业对学生的指导作用，帮助学生将所学的专业知识应用到实践中，满足企业对相关人才的需求。

（2）以应用型人才为导向，明确人才培养目标。人才培养的最终目的是服务社会。以应用型人才为导向设置培养目标，有针对性地开展人才培养，有利于提高人才培养的效率[11]。在大数据的时代背景下，物流管理领域相关企业也得到了快速发展，与此同时应用型物流管理人才的需求也在不断扩大。高校在培养大数据应用型物流管理人才的过程中，必须清楚了解企业经济发展所需要的基本情况，并根据企业对人才需求的情况进行评估，以企业需求和应用型人才为导向，明确人才培养目标，优化物流管理专业课程设计，增加大数据专业知识和实践性教学课程占比，重视知识应用和实践能力培养，如图2描述了应用型人才培养模型。

（3）培养大数据相关人才，加强教师团队培训。在大数据时代背景下，大数据与相关专业相结合的人才培养方式成为了趋势，对于高校物流管理专业而言也是如此。为了更好地培养应用型物流管理人才，加强教师团队相关方面的培训成为了高校的首要任务。高校可以从以下三个方面提高教师水平。首先，高校物流管理专业教师应该在学习专业理论知识的同时，加强对大数据方面知识的学习，不断更新知识体系，提高理论研究能力和教学能力。其次，高校应鼓励物流管理专业教师积极参加专业相关会议和行业相关培训，多与企业交流，参与企业日常经营活动，在保证专业知识充沛的同时，提高实战能力，加强物流管理对大数据背景下企业日常经营活动的理解。最后，高校应当加强相关领域人才的引进，扩充师资队伍，提高教学团队的整体水平，同时聘请企业专业人士担任实践课堂教师，填补应用型物流管理教师的空白，提高实践课程质量，为应用型物流管理人才的培养奠定坚实的基础。

4  结  论

大数据时代推动着物流管理专业从理论型向实践型的发展，因此，越来越多的学者开始将大数据与人才培养模式相结合，探讨大数据对人才培养的影响，同时，高校也开始探讨大数据背景下应用型物流管理人才培养模式。本文基于企业应用型物流管理人才需求分析视角，分析了大数据背景下物流管理专业人才的培养现状和现存问题，提出了应用型物流管理人才的相关培养策略：培养学生理论和实践相结合的能力，明确人才培养目标，加强教学团队培训。对大数据背景下应用型物流管理专业人才的培养具有重要的意义。

参考文献：

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[4] 李国杰，程学旗. 大数据研究：未来科技及经济社会发展的重大战略领域——大数据的研究现状与科学思考[J]. 中国科学院院刊，2012（6）：647-657.

[5] 王珊，王会举，覃雄派，等. 架构大数据：挑战、现状与展望[J]. 计算机学报，2012，34（10）：1741-1752.

[6] 教育部. 关于深化教学改革 培养适应21世纪需要的高质量人才的意见[EB/OL]. （2015-09-06）[2021-04-30]. http：//www.moe.gov.cn/ewebeditor/uploadfile/2014/01/15/20140115144414652.doc.

[7] 王建芳. 大數据时代计算机科学与技术专业应用型人才培养研究[J]. 齐齐哈尔大学学报（哲学社会科学版），2021（3）：185

-188.

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[9] 黄永福. 应用型本科院校物流管理专业实践教学改革研究[J]. 物流科技，2018，41（12）：154-156.

[10] 詹克钰. 大数据背景下应用型审计人才培养模式研究[J]. 中国乡镇企业会计，2020（9）：235-236.

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