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在大数据背景下，物流专业教育模式

 

在当前大数据全面发展的背景下，大数据分析处理能力对物流专业教育提出了更高的要求。物流是一个非常实用的行业，物流教育也应该以实践为基础。大数据带来了思维的转变，强调创新，是新发明和新服务的源泉。因此，物流教育应以实践为基础，积极创新，其教育模式可以适当地借鉴国外教育模式。德国模式：德国从人才培训目标、课程体系、教师和实践环节设计基于应用人才培训，对于培训目标，培训人才不仅具有系统的科技知识，而且具有超强的实际应用能力，学生毕业后能迅速胜任大中型企业技术骨干或小企业技术骨干，课程体系与企业实际应用密切相关，教师也主要是双师（即双轨系统），实践考核也有严格要求。

 

英国“工作与阅读交替，实践教学”模式：学生首先到企业学习，了解企业的需求和理论知识体系，然后回到学校学习专业知识和技术，然后回到企业实践。通过这种形式，学生可以充分结合理论知识和实践技能，毕业时具备良好的系统知识和实践技能。高校培养目标、课程设置等方面以应用为主，注重产学结合。大多数高校与当地企业形成互利合作机制，根据社会需要调整部门设置和课程设置。学校招生人数主要由企业事业单位的需要和劳动力市场的人才预测决定。这种人才培养模式不仅为社会培养了大量的应用型工程师，而且大大提高了就业率。美国的“生计教育”模式：大学的专业设置和课程设置与社会职业需求密切相关，使大学教育与社会职业高度相关。本科应用型人才的培养强调学生在接受教育的同时接受专业知识和技能的培训。人才培养的特点可以概括为：灵活多样的教学方法、企业高校合作培训、政府企业支持培训、系统知识和专业技能同时培训。综上所述，这三种模式是高校教育注重社会需求，根据岗位需要建立知识技能教育体系，注重实践，高校与企业共同培养学生，毕业后回馈企业，提高实践能力和行业积极性。

 

因此，在当前形势下，物流教育模式可以从以下几个方面进行适当的调整：

 

1.明确就业定位。全国高校物流专业可根据自身专业优势细分物流人才教育，全国无需培养大致相同的人才。高校有自己的优势专业，可以形成自己独特的优势，进行差异化的物流教育。根据定位制定自己的培训计划，并根据需要进行培训。

 

2.加强校企合作。各高校可根据自身情况加强与企业的合作，细分行业，形成以行业为基础的物流专业特色。同济大学物流工程专业与建材行业、快递行业、快速消费品行业、电子产品行业等行业建立了产学研合作基地，通过行业渗透积累科研经验，反馈教学，培养优秀工程师。

 

3.加强学生的实践。在建立的产学研基地中，要充分满足企业的需求，为企业提供科研保障，加强学生的实践，强调学生在实践中学习，在实践中成长。大数据教育不能靠学校本身来完成。只有把学生投入到企业实践中，从企业获取数据，运用所学的知识和技能进行挖掘和分析，为企业提供决策支持，才能实现双赢。为此，建议设置两个实习期:大一暑假一两个月的专业实习，了解企业需求和学生需要学习的知识体系；第二个时期是大四第一学期，学生学习后再练习，要求企业解决大数据分析、网络优化、仓库布局、运营优化等一些具体问题。同济大学物流工程专业目前已设立6周的企业实习，致力于具体实践。

 

4.开展校企合作科研培训计划。建立类似的全国物流大学生设计大赛培训计划，企业根据自身情况发布题目，学生组队参加比赛，培养合作意识、实践能力和创新意识，解决实际问题。同时，企业也可以获得一些“意想不到”的创新理念。学生的毕业论文或毕业设计应尽可能安排在企业内，双导师的培训模式可以让学生快速成长。同济大学物流工程专业的一篇毕业论文将企业仓库效率提高了30%。

 

5.鼓励教师在企业实践。如果你想做好事，你必须首先磨砺你的工具。只有当教师有足够的行业经验时，才能更好地减少填鸭式教育，使课堂更加生动，提高教学效率，为企业解决更多的科研问题，形成密切的校企合作关系，为学生教育提供更好的资源保障。

 

6.加强实验室和专业图书馆的建设。高水平的实验室是科学研究和教学的必要手段。物理模拟实验设备和软件环境可以使学生合理建立自己的物流网络，充分发挥想象力，培养创新能力，也是大数据分析的必要硬件。专业图书馆的建设也可以突出专业优势，为科研和教学提供便利。

 

7.培养个性化学习。大数据时代的大学学习方法会相应改变。在大数据环境下建设的专业图书馆和实验室提供了共享学习平台，学生可以根据自己的实际情况选择适合自己发展的学习资源。在学习过程中，学生还可以发布自己的学习信息，与相关领域的数据知识进行在线交流，实现学习互动模式。培养学生个性化的学习模式，不仅可以提高学生的自主性，还可以通过自主学习激发学生的再创造能力，培养学生建立个人爱好，对提高学生的综合能力有很大的帮助。

 

大数据给物流业带来了影响和机遇。物流专业教育必须适应，推进专业教育改革，从实践出发，加强互动，培养个性化创新能力，使物流教育跟上时代潮流。