基于大數據背景下高職物流專業數學教學改革的思考與實踐

摘 要：在大數據時代背景下，高職物流專業的數學教學面臨重要的改革需求。文章深入探討了大數據環境對高職物流專業發展的影響，包括物流數據量的爆炸式增長、物流管理方式的深度數字化，以及物流專業人才需求的升級轉型。文章還分析了當前物流專業數學教學中存在的問題，如數學應用能力不足、數學模型化意識弱和數學技能運用層次低。針對這些問題，文章提出了一系列教學改革思路與路徑，包括更新教學理念、強化應用能力培養、深化教學內容、增加案例講授，以及改革教學方法，加強模型創新應用訓練。

關鍵詞：大數據 高職教育 物流專業 數學教學 教學改革

中圖分類號：F240" 文獻標識碼：A

文章編號：1004-4914（2024）08-198-02

隨著大數據時代的到來，高職物流專業的教學環境和要求發生了顯著變化。物流領域的數據量快速增長，管理方式逐漸數字化，對專業人才的需求也在不斷升級和轉型。這些變化對物流專業的數學教學提出了新的挑戰和要求。數學作為物流專業的重要工具，其在數據分析和處理中的作用愈發關鍵。因此，探討并實施高職物流專業數學教學的改革，對于培養適應大數據時代需求的物流專業人才具有重要意義。

一、大數據環境對高職物流專業發展的影響

（一）物流數據量爆炸式增長

在大數據環境下，物流行業經歷了數據量的爆炸式增長。隨著電子商務的興起和全球化的加速，物流行業不僅需要處理日益增長的物流訂單，還要實時追蹤貨物流動、庫存管理、運輸路線優化等復雜信息。這種增長不僅體現在數據量的激增，還包括數據類型的多樣化，如實時位置數據、客戶行為數據、運輸效率數據等。這一變化迫使高職物流專業的教育模式和課程內容進行調整，以適應大數據處理、分析和應用的需求，培養學生的數據敏感性和分析能力。

（二）物流管理方式深度數字化

物流管理方式的深度數字化是大數據環境對高職物流專業發展的另一個重要影響。傳統的物流管理依賴于手工操作和紙質記錄，而現代物流管理則更多依賴于計算機系統和智能技術。例如，使用GPS和RFID技術進行貨物跟蹤，利用大數據分析來優化庫存管理和運輸路線。這種數字化轉型要求物流專業的學生不僅要掌握傳統的物流知識，還要了解和掌握信息技術，比如數據分析軟件、云計算平臺等。因此，高職物流專業需要在課程中融入更多的信息技術教學，以培養學生在數字化環境下的工作能力。

（三）物流專業人才需求升級轉型

在大數據背景下，物流專業人才的需求也發生了升級轉型。企業不僅需要懂得物流基本操作的人員，更需要能夠處理復雜數據、進行高效決策的高素質人才。這類人才需要具備跨學科的知識和技能，如數據分析、系統管理、供應鏈優化等。因此，高職物流專業教育需要從傳統的技能培訓轉向更加注重分析能力和創新思維的培養。課程設計應更多關注實際問題的解決，強化學生的實踐能力和創新能力，以適應日益復雜的行業需求。

二、大數據環境下物流專業數學教學存在的問題

（一）數學應用能力培養不足

在大數據環境下，物流專業數學教學面臨的一個主要問題是數學應用能力培養不足。盡管數學是物流領域分析和決策的重要工具，但目前的教學實踐中往往過分強調理論知識的傳授，而忽視了數學在實際物流問題中的應用。學生可能在數學課程中學習了大量的公式和理論，但卻缺乏將這些知識應用到物流數據分析、庫存管理、路線優化等解決實際問題的能力。這種脫離實際的教學方式不利于學生理解數學在物流行業中的實際應用價值，限制了他們將理論知識轉化為實際解決問題能力的發展。

（二）數學模型化意識較弱

另一個問題是物流專業學生在數學教學中表現出的數學模型化意識較弱。在物流領域，使用數學模型來解決問題是一種常見且高效的方法。然而，當前的教學體系并未能有效地培養學生識別和構建數學模型的能力。這導致學生在面對實際物流問題時，往往無法靈活地運用數學模型進行分析和預測。缺乏模型化思維的物流專業學生可能會在處理復雜數據和復雜系統時感到困難，影響他們在未來職業生涯中的表現。

（三）數學技能運用層次較低

在大數據環境下，物流專業數學教學的另一個問題是數學技能運用層次較低。盡管學生可能學習了基本的數學技能，如統計分析、概率論等，但他們往往缺乏將這些技能運用于更高層次的能力，例如，在復雜的物流系統中進行深入的數據分析和優化。這種局限性部分源于教學內容和方法的陳舊，沒有跟上行業的發展和技術的進步。學生在畢業后可能難以滿足現代物流行業對高級數據分析和決策制定能力的要求。

三、面向大數據環境下高職物流專業數學教學改革思路與路徑

（一）更新教學理念，強化應用能力培養

在大數據環境下，對高職物流專業數學教學進行改革是至關重要的，這不僅是提高教育質量的關鍵，也是為了使教學內容與行業的發展需求保持同步。重要的一步是更新教學理念，從傳統的理論教學模式轉變為強化實際應用能力的培養。這種轉變意味著教學過程不僅要傳授數學的基本知識和理論，還要重視這些知識在實際物流行業問題解決中的應用。為了達到這一目標，必須調整教學內容和方法，使之更加注重實踐和應用。項目驅動的教學是一種非常有效的方法。以“資金時間價值”為例，可以通過與實際物流相關的“單利”項目來加深學生的理解和應用能力。這種項目可以設計為模擬真實的商業環境，例如，可以讓學生承擔計算物流項目投資回報的任務。在這個過程中，學生將學習到單利計算方法，并理解資金時間價值在物流決策中的重要性[1]。

具體來說，教師首先要解釋單利公式的原理和應用場景，然后提出一個實際案例進行演練。比如，一個物流公司計劃投入一定資金購買新的運輸車輛，預期在一定時間后獲得回報。學生需要利用所學的單利計算公式，結合給定的利率和時間參數，計算出最終的投資回報。這種實際案例的應用不僅能讓學生掌握數學公式的使用，還能加深他們對數學工具在物流行業中應用的理解，增強對資金時間價值概念的認識。進一步來說，項目驅動的教學方法可以促進學生的問題解決能力，提高他們將理論知識應用于實際情境的能力。在處理這些項目時，學生需要綜合應用所學的數學知識，考慮實際操作中的各種因素，如資金的風險評估、市場動態、投資回報率等。這種實踐有助于培養學生的批判性思維和創新能力，使他們能夠更有效地分析和解決物流行業中的實際問題[2]。

（二）深化教學內容，增加案例講授

物流專業數學教學改革不僅提升學生的理論知識，更重要的是增強他們將這些理論應用于解決實際物流問題的能力。尤其在教授復雜的數學概念，如“函數及其極限與連續”時，通過具體的物流案例來加深學生的理解和應用，顯得尤為關鍵。首先，課程需要全面而深入地講解函數的基礎概念、特性及其在物流領域的實際應用。這不僅包括函數的定義和種類，還應包括如何利用函數描述物流相關的變化和過程。例如，解釋如何使用線性函數來模擬貨物配送的成本和時間關系，或者使用指數函數來描述物流需求的增長趨勢。實際的物流案例應融入教學中，以增強理論知識的應用性。例如，設計一個任務，要求學生利用函數模型來預測物流需求，或優化貨物流通路徑。在這個過程中，學生不僅需要理解函數模型的構建和應用，還需要學會如何將這些模型應用于解決實際問題。例如，教師可以提出一個案例，要求學生預測假期期間的物流需求，并據此調整貨物的存儲和配送計劃。

具體的案例可以是這樣：假設一個物流公司需要規劃新的配送路線來應對即將到來的假日。這個任務要求學生根據歷史數據和市場趨勢，使用函數模型來預測不同時間段的貨物需求，并據此優化配送計劃。學生需要運用他們對函數理論的理解，比如如何用函數表示時間與需求的關系，以及如何分析這些關系以優化配送計劃。此外，通過這些案例，學生還可以學習如何應用極限和連續的概念來解決物流中的實際問題。例如，他們可以分析特殊情況下貨物需求的極限行為，如節假日或促銷期間的需求峰值，以預測最大需求量。這不僅有助于學生理解市場動態，還能提高他們在資源配置和決策制定方面的效率[3]。

（三）改革教學方法，加強模型創新應用訓練

改革高職物流專業的數學教學方法是適應大數據時代的必要步驟，這意味著從傳統的講授式教學模式轉向更加參與式和探索式的學習方式。這種轉變可以通過多種創新教學方法實現，如翻轉課堂、案例研究、小組討論、實驗室工作等。在翻轉課堂模式中，學生在課前通過視頻或在線材料自學理論知識，而課堂時間更多用于討論、實際應用和問題解決。這種模式激發學生的主動學習和自我探索，強化了他們的批判性思維和分析能力。例如，在教授物流成本分析的課程中，傳統教學可能只涉及理論的講解和公式的演算。但在翻轉課堂模式下，學生可以在課前通過教學視頻學習成本計算的基本方法和理論，而在課堂上通過小組討論和案例分析深入探討如何在實際物流場景中應用這些方法。教師可以引入真實的物流案例，讓學生分析如何優化成本，提高物流效率。這種方式使學生能夠將理論知識與實際問題結合起來，增強理解和應用能力。實驗室工作和實踐活動同樣重要。例如，教師可以安排學生使用專業軟件進行物流系統模擬，或參與到學校與企業合作的物流項目中。通過這些實踐活動，學生能夠將理論知識應用于具體的物流問題解決中，增強實際操作能力和技術應用能力[4]。

在高職物流專業的數學教學改革中，強化模型創新應用訓練是一個關鍵環節。這個階段的目的是讓學生不僅掌握數學理論的基礎，還要能夠創新地應用這些理論來解決實際的物流問題。這種教學方法鼓勵學生積極參與到模型的構建和應用過程中，提高他們的實際操作能力和創新思維。在這一教學階段中，教師的角色是指導者和協助者，他們引導學生了解如何構建和使用各種數學模型來解決實際的物流問題。例如，學生可以嘗試構建線性規劃模型來優化貨物配送路線，或者使用統計模型來分析物流數據，預測未來的需求趨勢。這些活動不僅需要學生理解數學理論，還要求他們能夠創新地運用這些理論來設計新的解決方案。這種創新應用訓練可以通過多種方式進行。例如，利用模擬軟件，學生可以在虛擬環境中構建和測試他們的模型，這種方式可以讓學生在沒有風險的環境中實驗和學習。另外，實際數據分析也是一個重要的學習工具。通過分析真實的物流數據，學生可以理解數據如何在實際業務決策中被應用，以及如何通過數據來改進物流系統的效率。與企業合作的項目也為學生提供了寶貴的實踐機會。通過參與實際的物流項目，如幫助企業優化其供應鏈管理或倉庫操作，學生可以將所學的理論知識應用于真實世界的挑戰中。這不僅提供了實際經驗，也有助于學生建立職業網絡，為他們未來的職業生涯奠定基礎。此外，鼓勵學生進行跨學科學習也是提高創新應用能力的重要方面。例如，將計算機科學、數據分析和物流管理的知識結合起來，可以幫助學生在解決復雜的物流問題時有更全面的視角[5]。

四、結語

這些教學改革措施將使高職物流專業的學生更好地適應大數據時代的挑戰，為他們在未來物流行業的發展奠定堅實的基礎。通過不斷地創新和實踐，高職物流專業的數學教學將能夠培養出適應現代物流行業需求的高素質專業人才。

[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] 李花.基于智慧旅游背景的高職院校旅游專業教學改革策略初探[J].當代教育實踐與教學研究：電子版，2017（12X）：2.

[2] 周紅芳.大數據背景下高職物流管理專業課程改革[J].文教資料，2018（20）：2.

[3] 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（01）：98-99.

[4] 李成芳，梁涵.基于大數據背景下的高職院校數學課程教學改革研究[J].智庫時代，2019（32）：2.

[5] 張煒.基于大數據背景下的高職院校數學課程教學改革研究[J].百科論壇電子雜志，2020（08）：175.

（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）