大數據時代高職物流專業數學課程體系的構建路徑與實踐

摘 要：文章探討了在大數據時代下，高職物流專業數學課程體系的構建路徑與實踐方法。首先，分析了大數據時代物流行業的新發展，突出了對數學課程的新要求，提出了適應大數據時代的高職物流專業數學課程體系的構建策略，包括強化數據模型建立和優化的內容、增加大數據算法和可視化表示的教學模塊、加強R語言、Python等編程語言的應用，以及注重案例教學來突出物流行業的特色。最后，文章討論了實施這一課程體系的實踐路徑，包括教材建設、信息技術與數學課程的融合，以及構建校企協同的實訓實習機制。

關鍵詞：大數據 物流專業 數學課程 高職教育

中圖分類號：F240

文獻標識碼：A

文章編號：1004-4914（2024）03-223-03

隨著大數據時代的到來，物流行業面臨著前所未有的變革。這不僅改變了物流行業的運作方式，也對高職教育中的物流專業提出了新的教學要求。特別是數學課程，作為物流專業的核心學科之一，其課程體系需要不斷更新以適應行業的新發展。本文旨在探討如何在大數據背景下，構建適應新時代要求的高職物流專業數學課程體系，以及如何有效實施這一體系的教學改革。

一、大數據時代物流行業的新發展

在大數據時代，物流行業正經歷著深刻的變革。首先，數據驅動的決策成為了行業新常態。大數據技術的應用使得物流公司能夠更準確地預測需求、優化庫存管理，并實現更高效的路線規劃。例如，通過分析歷史數據，企業能夠預測特定時期的物流需求波動，從而提前做好準備。其次，物流行業的自動化和智能化水平顯著提升。借助大數據分析，物流公司現在能夠實現更高程度的自動化，如使用智能算法優化倉庫的貨物排序和分配。此外，實時數據追蹤和分析也使得供應鏈管理更加透明高效。例如，通過GPS和物聯網技術，企業能夠實時追蹤貨物的位置和狀態，及時應對可能出現的物流延誤。最后，大數據還促使物流行業的服務個性化和客戶體驗優化。通過對客戶行為和偏好的深入分析，物流企業能提供更加個性化的服務方案，從而提高客戶滿意度。綜上所述，大數據不僅為物流行業帶來了新的運營模式和業務機會，也對相關專業人才的技能要求提出了新的挑戰[1]。

二、高職物流專業數學課程面臨的新要求

隨著物流行業的這些新發展，高職物流專業的數學課程也面臨著新的教學要求。首先，課程需要加強對數據分析和統計學方面的教學，以培養學生利用數學工具進行數據驅動決策的能力。這包括教授基礎的統計學原理、數據挖掘技術以及預測模型的建立和應用。其次，隨著物流行業自動化和智能化的發展，數學課程需要涵蓋與算法設計和優化相關的內容。例如，學生應該學會如何運用數學模型來優化物流網絡設計、庫存管理以及運輸路線規劃。此外，數學課程還應該包括對現代計算工具的教學，如R語言和Python等編程語言的使用，這對于處理大數據和開發物流應用至關重要。最后，課程還應強調實際案例的學習和應用，使學生能夠將理論知識應用于解決實際物流問題。綜合來看，高職物流專業的數學課程需要不斷更新和改進，以適應大數據時代物流行業的新要求和挑戰。

三、構建適應大數據時代的高職物流專業數學課程體系

（一）強化數據模型建立和優化的相關內容

在大數據背景下，構建和優化數據模型成為物流行業不可或缺的技能。因此，高職物流專業的數學課程應當加強在數據模型建立和優化方面的教學。這一過程首先需要對學生進行基礎的數學和統計學原理的教育，確保他們具備處理和分析數據所需的基本知識。接下來，課程需要重點教授如何利用這些原理來構建適用于物流行業的數據模型。在教學內容上，重點可以放在如何通過數據模型來預測市場趨勢、優化庫存管理、改進物流配送路線等方面。例如，通過案例研究，學生可以學習如何建立庫存需求預測模型，以減少庫存成本并提高響應速度。同時，學生還應該學習如何運用這些模型來進行風險評估和決策分析，從而提高物流操作的效率和準確性。此外，課程還應包含如何對已建立的模型進行優化和調整的教學，以適應市場和技術的變化。這包括教授學生如何收集和分析反饋數據，以及如何根據分析結果對模型進行迭代改進。通過這樣的教學，學生不僅能夠掌握數據模型的構建技能，也能夠學會如何在實際應用中不斷優化這些模型，使其適應不斷變化的行業需求[2]。

（二）增加大數據算法和可視化表示的教學模塊

課程需要圍繞大數據算法的基礎知識進行教學，使學生了解如何處理和分析大量的物流數據。這包括教授各種數據挖掘和機器學習算法，如分類、聚類、回歸分析等，以及這些算法在物流行業中的實際應用場景。例如，學生可以學習如何使用這些算法來改進貨物配送效率或預測運輸路徑中可能出現的問題。通過這些教學內容，學生將能夠掌握處理復雜數據集并從中提取有價值信息的技能。數據可視化在幫助理解復雜數據集方面扮演著重要角色。因此，課程中應包含數據可視化的相關教學，教授學生如何將復雜的數據信息轉換為直觀的圖形和圖表。這不僅有助于學生更好地理解和分析數據，也使他們能夠更有效地向非技術背景的同事和管理者傳達信息。課程中可以包括教授各種可視化工具和軟件的使用，如Tableau、PowerBI等，以及如何根據不同的數據類型和分析目的選擇合適的可視化方法[3]。

（三）加強R語言、Python等編程語言的應用拓展

R語言以其在統計分析和圖形表示方面的強大功能而聞名，非常適合用于處理物流數據分析和優化問題。課程中應當包括R語言的基礎教學，例如數據結構、基本語法以及如何進行統計測試和數據可視化。此外，更高級的內容，如預測建模、時間序列分析和優化算法的實現，也應該成為課程的一部分。通過這些學習，學生將能夠使用R語言處理實際物流數據，從而更好地理解物流行業中的數據驅動決策過程。

Python作為一種多用途的編程語言，其在數據科學和機器學習領域的應用尤其廣泛。在物流專業的數學課程中，Python的教學不僅應該包括基礎的語法和編程概念，還應該涵蓋如何使用Python進行數據處理、分析和可視化。此外，Python的強大庫，如Pandas、NumPy和Scikit-learn，也應該是教學內容的一部分。學生通過學習這些工具，可以學會如何利用Python進行復雜的數據分析和模型構建，以及如何將這些技能應用于物流行業中的具體問題。

（四）注重案例教學，突出物流行業特色

案例教學應涵蓋各種與物流行業相關的實際情境，如供應鏈管理、庫存控制、運輸優化、配送網絡設計等。通過分析這些真實的業務案例，學生可以更好地理解數學概念在實際物流操作中的應用。例如，教師可以引入一個關于如何使用數據分析來優化配送路線的案例，讓學生了解在實際業務中如何應用統計模型和優化算法。除此之外，案例教學還應包括與行業專家的互動，如邀請行業從業者分享他們在數據分析和物流管理中的經驗。這種直接從行業實踐者那里學習的機會不僅能夠提高學生的學習興趣，還能幫助他們建立理論與實踐之間的聯系。同時，通過這種方式，學生還可以獲得對物流行業未來趨勢和職業機會的深入了解。

四、大數據時代高職物流專業數學教學改革的實踐路徑

（一）教材建設需因應物流行業需求變化

教材的內容需要與時俱進，反映最新的行業動態和技術發展。這意味著教材中應包含大數據、機器學習、數據分析等現代技術的基本概念和應用。例如，教材可以詳細介紹如何使用大數據分析來優化物流網絡設計、庫存管理和配送策略等。通過這些內容，學生能夠了解這些先進技術在物流行業中的實際應用，從而提高他們的職業競爭力。教材應該強調實際案例的學習和分析。理論知識與實際應用相結合的教學方法對學生理解和吸收知識非常有幫助。因此，教材中應包含大量與物流行業相關的案例研究，讓學生能夠將所學的數學和數據分析技能應用于解決實際問題。例如，可以包括具體的案例研究，如某物流公司如何通過數據分析來改善其服務質量或降低運營成本。教材的更新應該是一個持續的過程。隨著物流行業和大數據技術的不斷發展，教材的內容需要定期更新，以確保學生能夠學習到最前沿的知識和技能。這需要學校與行業專家和企業緊密合作，確保教材內容的實時性和相關性[4]。

（二）強化信息技術與數學課程的跨界融合

對于高職物流專業數學課程來說，強化信息技術與數學的跨界融合是提高教育質量和學生實際應用能力的關鍵。這種跨界融合不僅要求學生掌握數學理論，還要求他們能夠運用現代信息技術來處理和分析數據，解決實際問題。以下是一個具體的融合例子，展示了如何將信息技術應用于解決物流行業中的具體數學問題。

項目：資金時間價值。這個項目旨在幫助學生理解資金時間價值的概念，并將其應用于物流行業的實際情境中。項目分為三個主要任務：單利、復利和年金。

任務一：單利。在單利任務中，學生需要學習單利計算的基本公式和原理。然后，運用信息技術，比如編程語言如Python，來開發一個可以自動計算單利的程序。例如，學生可以編寫一個程序，輸入本金、利率和時間，自動計算出單利的最終金額。在物流領域的實際應用中，這可以幫助企業計算短期貸款或投資的回報。

任務二：復利。在復利任務中，學生需要掌握復利計算的數學原理，并利用信息技術來進行復雜的復利計算。例如，使用Python編寫一個復利計算器，輸入本金、利率、復利頻率和時間，自動計算出未來價值。在物流行業中，這種計算對于評估長期項目的投資回報特別重要，如購買新設備或擴建倉庫。

任務三：年金。年金任務要求學生了解年金的數學原理，并運用信息技術進行實際計算。在這個任務中，學生可以使用編程技能來創建一個年金計算程序，幫助物流公司評估定期支付（如租金或貸款還款）的現值和未來值。這對于制定長期財務計劃和預算非常有用。

通過這些任務，學生不僅能夠學習和理解關鍵的數學概念，還能夠實踐如何運用信息技術將這些概念應用于解決實際問題。這種跨界融合的教學方法不僅提高了學生的學習興趣，還增強了他們的實際應用能力，為他們在物流行業的未來職業生涯打下堅實的基礎。

（三）構建“校企協同”的實訓實習新機制

學校需要與物流行業的企業建立緊密的合作關系。這種合作可以包括共同開發課程內容、提供實習機會、共享行業資源等多個方面。通過這種合作，學校可以獲得最新的行業信息和需求，進而調整和優化課程設置，使其更符合企業的實際需求。實訓實習應包括定期的反饋和評估環節。學生在實習期間應該有機會接受來自企業導師的指導和反饋，同時學校也應該對學生的實習表現進行評估。這有助于學生及時了解自己的優勢和不足，進一步提高自己的專業技能。構建“校企協同”的實訓實習機制還可以包括企業專家定期到校授課或舉辦研討會等活動。這種直接的交流和學習機會不僅能夠增加學生對物流行業的了解，還能激發他們的學習興趣和職業規劃。

五、結語

在實現這一目標的過程中，學校、企業和學生本身都將扮演重要的角色。共同努力、密切合作，將為培養具備數學素養和實際操作能力的物流專業人才創造更加有利的環境。通過這樣的努力，我們將能夠更好地迎接大數據時代物流行業的挑戰，培養出更多勝任未來工作的優秀物流專業人士，為行業的可持續發展貢獻力量。

[基金項目：2023年度湖南省教育科學“十四五”規劃課題“大數據時代物流專業數學課程體系的構建研究”（項目編號：XJK23CZY080）階段性研究成果。]

參考文獻：

[1] 仲崇奕，彭瑤.基于大數據的高職物流專業集群基礎英語課信息化教學探索與實踐[J].中國儲運，2023（下轉第252頁）（上接第224頁）（01）：98-99.

[2] 張美容.高校“互聯網+課程思政”體系建設與實踐路徑探索[J].遼寧醫學院學報（社會科學版），2020，018（006）：71-74.

[3] 黃浩.大數據時代下高職院校會計專業1+X課證融合的實踐路徑初探[J].安徽電子信息職業技術學院學報，2021，20（04）：60-63.

[4] 姜穎.大數據時代高職院校信息技術課程教學改革的路徑研究[J].中國新通信，2023，25（12）：140-142.

（作者單位：湖南財經工業職業技術學院 湖南衡陽 421002）

[作者簡介：劉振林，湖南財經工業職業技術學院講師，碩士學位，主要從事數學教育及研究。]

（責編：賈偉）