教育大數據環境下高職物流專業學習分析框架設計

【摘要】大數據時代的來臨，掀起了社會劃時代的變革熱潮。在教育大數據環境下的高職物流專業學生卻還停留在傳統的專業教育思維與模式中，所以高職物流專業學習模式的改革迫在眉睫。不論是專業發展的需要還是時代的指引，高職物流專業的學習框架設計必將迎來創新^[1]，而大數據可以根據市場變化進行數據采集與分析，有效幫助學生在線進行專業學習的合理規劃，以此來提高效率與質量。

【關鍵詞】大數據時代;改革;框架設計;創新;大數據

一、框架分析

1.1專業學習一般過程

1.1.1傳統學習過程

傳統物流是指貨物從生產到運輸最后送到客戶手中的過程，其中包括了包裝、裝卸、倉儲等流程。而現代物流則是結合了物流管理、物流商務等內容的新型物流。可以使社會與企業完美結合在一起，最大程度上節約了成本、提高了效率，是一個嶄新的時代來臨的標志。

傳統的物流專業學習還處于一個百廢待興的環境下，學生對于物流專業的學習僅僅局限于書本，而大數據時代的來臨，意味著物流學習體系必須開始著手改變，將大數據、人工智能與物流專業相結合，應用在線學習的方式，讓學生在課堂學習書本的理論概念，在家通過在線學習進行及時的反饋與更為精準的定位補習。

1.1.2教育大數據環境下物流專業學習過程

現代物流是一種竭盡全力降低成本、提高效率、給予用戶最好體驗的物流模式，首先從成本上來說大大節約了成本，從效率上來說相對于傳統物流來說效率也大幅度提升，并且現代物流在大數據、互聯網時代的“庇護下”正在茁壯成長，其主要特征也是大數據時代高效的信息傳播模式。

學生通過進入專科院校的相關物流專業在課堂學習物流理論概念的知識，其后在宿舍可以通過大數據平臺進行進一步的學習。其中包括了對相關知識的探索拓展、對已學知識的進一步強化、進行實戰實訓，并且通過大數據平臺及時得到學習的反饋以及有待提高的方向。

1.2學習分析方法

1.2.1歸類分析法

歸類分析法是通過分點描述、教學，將一個重點均勻的分成幾個知識點，有效的進行覆蓋學習。例如：古代地域的劃分：都城-縣市、村鎮，軍隊的劃分：將軍-校尉等劃分，這種通過總-分方式確定分類方法后，用圖表以及提綱，把教學內容以及學習內容劃分為若干份，從而確定教學內容的范圍。

1.2.2圖解分析法

例如：圖解分析法在使用時要針對不同崗位的雇員制定不同的評定標準，業績要素的規定和組合要有區別。例如，對管理者，要側重評估“領導能力”、“開創精神”、“合作精神”等等;對一般的雇員，要側重評估“專業技能”、“誠實守時”“勤奮努力”等特征。

這種方法的優點是，使分析者容易覺察內容的殘缺或多余部分^[2]以及相互聯系中的割裂現象。

1.2.3層級分析法

層級分析法是把一個復雜多變的問題看作是一個系統，并且把系統分解為多個目標或者是多個要求，從而再次分解為若干的小點、層次，再通過定性指標的方式計算出層級的排列順序，以此作為目標進行決策的分析法。^[3]難度等級愈低（愈容易），愈是在上層的難度愈大，而在歸類分析中卻無此差別。

1.2.4信息加工分析法

信息加工分析法是對收集而來的信息進行加工的過程。他在收集來的原始信息上進行生產、活動，達到產出高質量以及二次利用信息的目的。同時再對原始信息進行處理的同時運用上決策、指導等方式的信息處理過程。

1.2.5模型法解釋結構

解釋模型結構法是現代多種體系工程中運用廣泛的一種分析方法。它是將復雜的問題看為一個系統，并將其分解成若干的子系統，再在子系統中利用實踐經驗以及計算機知識的幫助下，構成一個遞增的結構模型。^[4]這種分析方法包括以下三個操作步驟：

第一，抽取知識點-確定教學目標

第二、確定各個子系統之間的關系，作出目標矩陣。

第三、利用目標矩陣求出教學目標形成關系圖^[5]。

二、物流學習框架設計

學生通過在課堂對理論概念知識的學習以及課后對于物流管理、物流信息、物流工程、物流商務等多方向的物流專業知識的拓展學習打下物流專業知識的學習基礎。

通過多種學習平臺的大數據信息收集、信息儲存、新詞分類、信息抽取處理等流程，為用戶進行科學有效的教學指導以及合理的學習計劃制定。

學生收到互聯網大數據的信息反饋以后，根據大數據的信息共享以及互動，達到有效學習的目的，根據專業的數據分析進行精準學習、全面補習。

三、應用框架設計存在的問題

3.1存在的問題

1.學生在課堂的理論概念學習過程中，存在無效學習、事半功倍的問題

2.在課后的相關物流專業知識拓展學習過程中容易誤入相對高度過高的理論當中，導致學習的不理解并且打擊學習的積極性。

3.學習平臺通過相關信息為學生推薦適合的相關專業進行學習，但人工智能只能夠分析出該物流專業方向是否符合用戶填寫的信息需求，難以到達100%滿足用戶需求。

3.2解決問題的措施

1.高職院校采用學分積分制以及期末統考制度以此督促學生在課堂上進行專業課程的學習。

2.由課堂任教教師對學生進行物流專業方向的解讀，幫助學生了解物流行業、物流專業分類。

3.在課后學習中，學習平臺也會推送相應的合適的資料與課程進行學習。

四、總結

4.1采用體驗式教學，為學生提供實操機會

物流專業是一個實踐性很強的專業。在大數據背景下教學資源十分廣闊，其中企業提供的實習以及實踐機會尤為重要。并且高職院校可以利用大數據來對學生進行企業的培訓模擬，例如：如使正確使用自己的資源來建立一個企業為學生提供操作、管理和決策工作，所以，該學習分析框架可以完美彌補學生在學習過程中實操經驗不足的問題，完美解決理論大于實訓的現狀，為學生提供完美的實訓機會。

4.2多種教學方式，提高學習效率

當前的大數據教學環境下，物流體系的專業框架搭建還不完善，在建立過程中應該注意以下幾點：

1.教師在教學中應該注意多樣化，不應該進行死板的教學，應該有機結合大數據、互聯網等現代理論以及設備進行多元化教學。

2.學校在物流專業知識學習環境氛圍的烘托下應該做的更加全面，創新更多的物流框架學習體系，培育更多的專業教師，產教融合、教學相長。

4.3實行企業運營機制，培養無縫連接的物流接班人

實現無縫銜接主要體現在校企合作以及利用大數據進行公司模擬經營的兩種方式。

1.校企合作顧名思義是學校-企業-政府三方共同施行的新模式，學校依托政府與企業建立合作關系，運輸優質畢業生去企業進行實習、學習，同時校企合作是一項雙贏的國家重點工程，旨在幫助大學生做到：培養企業意識、與市場接軌與企業合作等。

2.利用大數據進行公司模擬經營，以假定的微、宏觀視角去觀察企業在市場發展模式下的周期變化，以公司-市場-原材料市場-生產商的結構為主，主要為了培養當代大學生對于創新創業的認知，并且幫助大學生實現與企業無縫銜接的目的。

參考文獻：

[1]李明明.大數據時代下高職院校物流管理人才培養模式研究[j]原創力文檔.2015，（3）：37-249.

[2]高鍵.學習分析框架的構建與應用研究[J]中國知網.

[3]學習分析：教育信息化的新浪潮[J].吳永和，陳丹，馬曉玲，曹盼，馮翔，祝智庭.?遠程教育雜志.?2013（04）.

[4]學習分析學：智慧教育的科學力量[J].祝智庭，沈德梅.?電化教育研究.?2013（05）.

[5]學習分析框架的應用研究[D].海宇嬌.遼寧師范大學?2016.

作者簡介：廖羅爾（1988.02-），男，湖南長沙人，畢業于香港理工大學工業系統學院英國華威大學商學院，研究方向：供應鏈管理。