人工智能在物流专业教学中的应用研究——以理工类大学为例

杨维新，王云娟 （上海理工大学 管理学院，上海 200093）

0 引 言

为适应日益激烈竞争的商业环境，物流行业需要构建更为高效、智能的管理与运作模式，这对物流专业高等教育人才培养提出了新要求。以理工类大学为例，人工智能技术已逐步应用于物流专业教学，为物流专业高等教育注入了新活力。通过人工智能技术在物流专业教学领域的应用，可以帮助学生更好地适应社会对于物流专业人才的现实需求，同时推动高等院校物流专业的教学创新与教学改革，为物流专业提供新的教学方式和教学工具，全面提升教学质量和教学效果。

鉴于此，本文基于人工智能对促进物流专业教学具备的优势，总结了理工类大学物流专业运用人工智能进行教学改革的应用场景，并提出了进一步深化人工智能技术应用于理工类大学物流专业教学的对策建议，以期为我国物流专业教学的高质量发展作出贡献。

1 人工智能在物流专业教学中的优势

人工智能是计算机科学的重要分支，重点关注制造具有人类智能的机器，这些机器可以完成语音识别、问题解决、决策制定等复杂任务。人工智能领域主要涉及算法和模型的开发，借助这些工具可以不断地学习历史数据并由此做出智能预测及决策[1]。

目前，人工智能逐步成为我国高等教育不可或缺的辅助工具[2-3]。以理工类大学为例，人工智能已经成为物流专业教学进程中提升教学质量及教学效果的重要手段。具体而言，人工智能在理工类大学物流专业教学中具有以下优势。

1.1 提升教学效率

一方面，人工智能可以通过分析学生的学习行为和表现的相关数据，协助教师设计智能化物流专业课程，并对传统课程进行智能化改革。人工智能可以借助学习历史数据自动识别学生普遍遇到困难的物流专业知识点，并为课程设计与改革提供针对性的建议，比如增加更多课外练习或提醒教师补充额外的教学资料。

另一方面，人工智能可以作为物流专业教师的虚拟助教，借助自然语言处理和机器学习算法，为学生提供答疑辅导支持，并对学生的作业与课堂表现进行辅助评分及评估[4]。上述做法既减少了教学评价过程中的人工误差，也节省了物流专业教师的时间、精力，使其得以专注于进一步优化教学模式和教学方法，从而提升了教学效率。

1.2 提高教学质量

一方面，人工智能可以通过数据分析和机器学习算法分析学生的学习行为、偏好和表现，从而为学生提供个性化学习方案。因此，人工智能可以为物流专业教学提供量身定制的建议，使学生能够按照自己的节奏进行个性化学习，并专注于自身的薄弱环节。通过提供个性化学习计划及方案，人工智能可以帮助物流专业学生更好地理解专业知识，提高其解决物流领域实际问题的能力。

另一方面，物流专业教学通过融入人工智能技术，可以为学生提供交互式学习模式和自适应学习模式；提供在线智能辅导系统为学生定制适合自身学习需求与偏好的课后辅导，以帮助学生更好地理解物流行业的复杂性，为适应真实商业环境中的物流运作做好准备。

1.3 满足行业的现实需求

人工智能在物流专业教学中的应用可以帮助学生更好地理解物流行业的真实场景与运作规律，同时培养学生从事物流行业具体工作的实际技能。在教学实践中，基于人工智能技术的智能物流仿真系统能够帮助学生充分了解真实商业环境中物流运作的复杂性，培养学生解决物流行业实际问题的能力。在仿真系统中，使用人工智能技术进行物流模拟还可以帮助学生深入理解物流决策对于整个供应链的影响，促使学生将学到的物流管理理论知识更好地应用于生产实践中，并锻炼学生利用数据分析和人工智能算法解决问题的实践能力，从而满足物流行业对于高等教育专业人才的现实需求[5]。

2 人工智能在物流专业教学中的典型应用场景

在教学实践中，人工智能与理工类大学的物流专业教学之间呈现出强烈的共生关系：一方面，人工智能的应用为物流专业教学提供了模拟环境，并为学生提供了个性化的路径设计与反馈工具，使学生能够在具体应用场景中深入领会专业的理论基础知识，从而提升物流专业的教学效率和教学质量[6]；另一方面，来自日常教学活动的反馈与评估亦丰富了人工智能的数据来源和应用场景，为改进教学模型与算法提供了第一手资料，从而促进人工智能技术在物流专业教学领域的发展。

2.1 物流专业智能课程管理系统

物流专业智能课程管理系统集成物流专业课程管理、教学决策与反馈、数据分析与汇总等功能模块，为物流专业教学提供了智能化的综合性服务平台，该平台具有以下特征。

2.1.1 有效满足物流专业的教学需求

基于人工智能技术，该系统对物流专业的教学需求进行了精准界定，其涵盖的主要功能包括智能化的课程安排、出勤记录、成绩管理、资源共享等。

2.1.2 采用了先进的人工智能技术

该系统综合运用了自然语言处理、机器学习、预测分析等技术，使课程管理系统能够智能化地履行日常职责，为学生提供个性化的物流专业学习方案，并构建了完善的学生信息系统和学习管理系统。

2.1.3 具有友好、直观的用户界面

作为物流专业课程管理系统的人机交互部分，系统的用户界面较为友好、直观，使师生们均能轻松地定位需要实现的功能。同时，用户界面的设计还适配了不同操作系统环境中的台式电脑、笔记本电脑、平板电脑和智能手机。

2.1.4 具有完善的反馈与改进机制

在课程管理系统设计完成后，经历多次严格测试，根据师生们的实际反馈对其进行了充分改进。正式上线的系统中还设计了定期征求用户反馈的智能模块，以及时确定系统中需要改进的功能。此外，系统还通过在线手册、培训课程和智能应答等模块为师生们提供了培训与支持服务。

2.2 物流专业智能仿真教学系统

物流专业智能仿真教学系统是人工智能在物流专业教学中的重要应用场景。该系统旨在模拟物流运作过程中可能出现的各种情形及问题，让学生在“真实”环境中学习和解决物流专业问题，并通过智能反馈帮助学生丰富物流专业知识和提高物流专业技能。

在现有的物流专业智能仿真教学系统中，教学与练习的重点主要包括供应链管理、优化技术和数据分析。智能仿真教学系统平台上安装了Flexsim、AutoMod、RaLC、Witness、Arena、AnyLogic等仿真软件。通过对机器学习算法、自然语言处理及预测建模与仿真软件的融合应用，系统逼真地模拟了现实世界中的物流场景，为学生提供高度接近物流行业真实状况的操作体验。通过对供应链管理、库存管理和运输计划等核心环节的场景进行开发与练习，系统能够向物流专业的师生提供及时、准确的智能化反馈与评价，一方面帮助教师调整教学方案以获得更为理想的教学效果，另一方面则帮助学生全面了解自身对于物流专业知识的实际掌握程度、在行业实践中运用这些专业知识的能力。

3 进一步深化物流专业教学应用人工智能的对策建议

3.1 丰富物流专业人工智能资源与基础设施

根据对我国理工类大学的调研，大多数学校在人工智能的硬件设施方面都具有较好的基础。因此，建议在现有基础上进一步加大对物流专业教学的人工智能资源的投入力度，一方面为物流专业教学持续提供高性能计算机系统、物流专业数据库、物联网及专业平台等资源与基础设施，另一方面则大力招聘能够在物流专业领域深入开展教学与科研工作的人工智能专家，并依据实际发展状况，适时建立物流专业人工智能研究中心或研究院，专注于人工智能在物流专业教学中的应用，同时与行业伙伴展开深度合作，将教学研究成果及时转化为实际生产力[7]。

3.2 设立以人工智能为核心的专业教学项目

目前，人工智能在理工类大学物流专业教学中的应用仍然以辅助为主。在今后的发展进程中，应设立以人工智能为核心的教学项目，围绕机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉等最新人工智能技术构建物流专业教学的应用场景，以满足物流行业日益智能化的发展趋势。在设计上述教学项目时，应明确人工智能技术在物流专业教学中的核心应用环节，并基于这些环节设计讲课、讲座、案例研究、小组项目、作业、测试等教学内容[8]；与此同时，学校需要为学生提供机器学习算法、数据挖掘和预测建模等人工智能技术在物流行业中的实践应用机会，帮助学生使用人工智能技术解决现实中的物流问题。

3.3 提升物流专业教师的人工智能应用水平

教师作为教学活动中的关键角色，对于深化人工智能在物流专业教学中的应用具有重要意义。因此，理工类大学应持续为物流专业的教师及行政员工提供人工智能领域的在职培训，确保其具备并不断更新必要的人工智能知识与技能，以便在物流专业教学领域深化人工智能技术的应用。由于人工智能技术的发展日新月异，因此上述在职培训亦是不断更新迭代的进程，需要从学校层面鼓励物流专业教师在人工智能领域进行教学研发，并在资金、资源和精神激励方面为其创造良好的条件，使其借助学校力量所获取的各类人工智能资源真正转化为物流专业教学的实际生产力。

3.4 完善深度融合人工智能技术的教材编纂体系

尽管人工智能在物流专业教学中得到了日益广泛的应用，目前却仍然缺少将人工智能技术深度融入物流专业教学的教材编纂体系。为此，需要面向物流行业的实际应用需求，在现有物流专业教材编纂体系的基础上强化与人工智能技术的结合。首先，需要对传统物流专业教材的编写标准进行调整，制定深度融合人工智能技术的物流专业教材编写标准；其次，编写过程中，需要建立人工智能领域与物流领域高等教育专家之间的协作机制，通过跨学科、跨专业教师的协同努力，在物流专业教材中及时体现人工智能的最新发展情况，不断更新完善教材内容；最后，教材编写过程中需要充分考虑可操作性和实践应用性，加强与物流实验中心及实训基地的融合，综合运用案例研究和交互式模拟等手段为教材受众提供更好的学习体验。

3.5 加强与人工智能公司和研究机构的合作

理工类大学应发挥自身优势，加强与人工智能公司及专业研究机构之间的合作，通过共建联合研究中心、举办研讨会、组织实地走访等方式，充分利用上述专业组织的资源，让物流专业师生及时了解最新的人工智能应用情况和发展趋势。学校还应当通过加强与人工智能公司及专业研究机构的合作为学生提供实训项目和实习机会，帮助学生获得宝贵的实践经验，同时提高他们应聘物流企业成功的概率。

3.6 塑造人工智能环境中的创新协作文化

在做好上述工作的同时，理工类大学还应当努力塑造人工智能环境中的创新协作文化，以进一步深化人工智能技术在物流专业教学中的发展和应用[9]。为此，首先应激发物流专业教师和学生的创造力，通过师生之间的教学相长与集思广益，激发运用人工智能技术解决物流实际问题的丰富创意；其次，应在物流专业的教学计划与教学方案中强调人工智能环境下的团队协作，同时促进物流专业与校内其他专业（如计算机科学、人工智能和大数据等专业）之间的跨学科创新协作；最后，应鼓励物流专业的师生与行业伙伴开展人工智能方面的创新协作，一方面是设计确定物流专业教学与科研创新项目，另一方面则为师生提供将人工智能技术应用于物流实践的宝贵经验。

4 结 语

人工智能技术的迅速发展对物流行业产生了深刻影响。作为物流专业人才培养的重要场所——理工类大学在探索将人工智能技术与物流专业教学相结合的进程中承担了重要角色。本文阐述了人工智能技术在物流专业教学中的优势，并分析了人工智能在理工类大学物流专业教学中的具体应用场景，由此进一步提出了深化人工智能技术应用于物流专业教学的相关对策建议。通过上述研究，本文力求为我国理工类大学物流专业教学的改革和发展提供有益的启示和建议。面向未来，高校将不断深化人工智能技术应用于物流专业教学的相关研究，探索更具有创新性和实用性、更为智能化的物流专业教学方法，以适应人工智能新发展对物流专业教学提出的新要求。