基于大数据背景下高职物流专业数学教学改革的思考与实践

摘 要：在大数据时代背景下，高职物流专业的数学教学面临重要的改革需求。文章深入探讨了大数据环境对高职物流专业发展的影响，包括物流数据量的爆炸式增长、物流管理方式的深度数字化，以及物流专业人才需求的升级转型。文章还分析了当前物流专业数学教学中存在的问题，如数学应用能力不足、数学模型化意识弱和数学技能运用层次低。针对这些问题，文章提出了一系列教学改革思路与路径，包括更新教学理念、强化应用能力培养、深化教学内容、增加案例讲授，以及改革教学方法，加强模型创新应用训练。

关键词：大数据 高职教育 物流专业 数学教学 教学改革

中图分类号：F240" 文献标识码：A

文章编号：1004-4914（2024）08-198-02

随着大数据时代的到来，高职物流专业的教学环境和要求发生了显著变化。物流领域的数据量快速增长，管理方式逐渐数字化，对专业人才的需求也在不断升级和转型。这些变化对物流专业的数学教学提出了新的挑战和要求。数学作为物流专业的重要工具，其在数据分析和处理中的作用愈发关键。因此，探讨并实施高职物流专业数学教学的改革，对于培养适应大数据时代需求的物流专业人才具有重要意义。

一、大数据环境对高职物流专业发展的影响

（一）物流数据量爆炸式增长

在大数据环境下，物流行业经历了数据量的爆炸式增长。随着电子商务的兴起和全球化的加速，物流行业不仅需要处理日益增长的物流订单，还要实时追踪货物流动、库存管理、运输路线优化等复杂信息。这种增长不仅体现在数据量的激增，还包括数据类型的多样化，如实时位置数据、客户行为数据、运输效率数据等。这一变化迫使高职物流专业的教育模式和课程内容进行调整，以适应大数据处理、分析和应用的需求，培养学生的数据敏感性和分析能力。

（二）物流管理方式深度数字化

物流管理方式的深度数字化是大数据环境对高职物流专业发展的另一个重要影响。传统的物流管理依赖于手工操作和纸质记录，而现代物流管理则更多依赖于计算机系统和智能技术。例如，使用GPS和RFID技术进行货物跟踪，利用大数据分析来优化库存管理和运输路线。这种数字化转型要求物流专业的学生不仅要掌握传统的物流知识，还要了解和掌握信息技术，比如数据分析软件、云计算平台等。因此，高职物流专业需要在课程中融入更多的信息技术教学，以培养学生在数字化环境下的工作能力。

（三）物流专业人才需求升级转型

在大数据背景下，物流专业人才的需求也发生了升级转型。企业不仅需要懂得物流基本操作的人员，更需要能够处理复杂数据、进行高效决策的高素质人才。这类人才需要具备跨学科的知识和技能，如数据分析、系统管理、供应链优化等。因此，高职物流专业教育需要从传统的技能培训转向更加注重分析能力和创新思维的培养。课程设计应更多关注实际问题的解决，强化学生的实践能力和创新能力，以适应日益复杂的行业需求。

二、大数据环境下物流专业数学教学存在的问题

（一）数学应用能力培养不足

在大数据环境下，物流专业数学教学面临的一个主要问题是数学应用能力培养不足。尽管数学是物流领域分析和决策的重要工具，但目前的教学实践中往往过分强调理论知识的传授，而忽视了数学在实际物流问题中的应用。学生可能在数学课程中学习了大量的公式和理论，但却缺乏将这些知识应用到物流数据分析、库存管理、路线优化等解决实际问题的能力。这种脱离实际的教学方式不利于学生理解数学在物流行业中的实际应用价值，限制了他们将理论知识转化为实际解决问题能力的发展。

（二）数学模型化意识较弱

另一个问题是物流专业学生在数学教学中表现出的数学模型化意识较弱。在物流领域，使用数学模型来解决问题是一种常见且高效的方法。然而，当前的教学体系并未能有效地培养学生识别和构建数学模型的能力。这导致学生在面对实际物流问题时，往往无法灵活地运用数学模型进行分析和预测。缺乏模型化思维的物流专业学生可能会在处理复杂数据和复杂系统时感到困难，影响他们在未来职业生涯中的表现。

（三）数学技能运用层次较低

在大数据环境下，物流专业数学教学的另一个问题是数学技能运用层次较低。尽管学生可能学习了基本的数学技能，如统计分析、概率论等，但他们往往缺乏将这些技能运用于更高层次的能力，例如，在复杂的物流系统中进行深入的数据分析和优化。这种局限性部分源于教学内容和方法的陈旧，没有跟上行业的发展和技术的进步。学生在毕业后可能难以满足现代物流行业对高级数据分析和决策制定能力的要求。

三、面向大数据环境下高职物流专业数学教学改革思路与路径

（一）更新教学理念，强化应用能力培养

在大数据环境下，对高职物流专业数学教学进行改革是至关重要的，这不仅是提高教育质量的关键，也是为了使教学内容与行业的发展需求保持同步。重要的一步是更新教学理念，从传统的理论教学模式转变为强化实际应用能力的培养。这种转变意味着教学过程不仅要传授数学的基本知识和理论，还要重视这些知识在实际物流行业问题解决中的应用。为了达到这一目标，必须调整教学内容和方法，使之更加注重实践和应用。项目驱动的教学是一种非常有效的方法。以“资金时间价值”为例，可以通过与实际物流相关的“单利”项目来加深学生的理解和应用能力。这种项目可以设计为模拟真实的商业环境，例如，可以让学生承担计算物流项目投资回报的任务。在这个过程中，学生将学习到单利计算方法，并理解资金时间价值在物流决策中的重要性[1]。

具体来说，教师首先要解释单利公式的原理和应用场景，然后提出一个实际案例进行演练。比如，一个物流公司计划投入一定资金购买新的运输车辆，预期在一定时间后获得回报。学生需要利用所学的单利计算公式，结合给定的利率和时间参数，计算出最终的投资回报。这种实际案例的应用不仅能让学生掌握数学公式的使用，还能加深他们对数学工具在物流行业中应用的理解，增强对资金时间价值概念的认识。进一步来说，项目驱动的教学方法可以促进学生的问题解决能力，提高他们将理论知识应用于实际情境的能力。在处理这些项目时，学生需要综合应用所学的数学知识，考虑实际操作中的各种因素，如资金的风险评估、市场动态、投资回报率等。这种实践有助于培养学生的批判性思维和创新能力，使他们能够更有效地分析和解决物流行业中的实际问题[2]。

（二）深化教学内容，增加案例讲授

物流专业数学教学改革不仅提升学生的理论知识，更重要的是增强他们将这些理论应用于解决实际物流问题的能力。尤其在教授复杂的数学概念，如“函数及其极限与连续”时，通过具体的物流案例来加深学生的理解和应用，显得尤为关键。首先，课程需要全面而深入地讲解函数的基础概念、特性及其在物流领域的实际应用。这不仅包括函数的定义和种类，还应包括如何利用函数描述物流相关的变化和过程。例如，解释如何使用线性函数来模拟货物配送的成本和时间关系，或者使用指数函数来描述物流需求的增长趋势。实际的物流案例应融入教学中，以增强理论知识的应用性。例如，设计一个任务，要求学生利用函数模型来预测物流需求，或优化货物流通路径。在这个过程中，学生不仅需要理解函数模型的构建和应用，还需要学会如何将这些模型应用于解决实际问题。例如，教师可以提出一个案例，要求学生预测假期期间的物流需求，并据此调整货物的存储和配送计划。

具体的案例可以是这样：假设一个物流公司需要规划新的配送路线来应对即将到来的假日。这个任务要求学生根据历史数据和市场趋势，使用函数模型来预测不同时间段的货物需求，并据此优化配送计划。学生需要运用他们对函数理论的理解，比如如何用函数表示时间与需求的关系，以及如何分析这些关系以优化配送计划。此外，通过这些案例，学生还可以学习如何应用极限和连续的概念来解决物流中的实际问题。例如，他们可以分析特殊情况下货物需求的极限行为，如节假日或促销期间的需求峰值，以预测最大需求量。这不仅有助于学生理解市场动态，还能提高他们在资源配置和决策制定方面的效率[3]。

（三）改革教学方法，加强模型创新应用训练

改革高职物流专业的数学教学方法是适应大数据时代的必要步骤，这意味着从传统的讲授式教学模式转向更加参与式和探索式的学习方式。这种转变可以通过多种创新教学方法实现，如翻转课堂、案例研究、小组讨论、实验室工作等。在翻转课堂模式中，学生在课前通过视频或在线材料自学理论知识，而课堂时间更多用于讨论、实际应用和问题解决。这种模式激发学生的主动学习和自我探索，强化了他们的批判性思维和分析能力。例如，在教授物流成本分析的课程中，传统教学可能只涉及理论的讲解和公式的演算。但在翻转课堂模式下，学生可以在课前通过教学视频学习成本计算的基本方法和理论，而在课堂上通过小组讨论和案例分析深入探讨如何在实际物流场景中应用这些方法。教师可以引入真实的物流案例，让学生分析如何优化成本，提高物流效率。这种方式使学生能够将理论知识与实际问题结合起来，增强理解和应用能力。实验室工作和实践活动同样重要。例如，教师可以安排学生使用专业软件进行物流系统模拟，或参与到学校与企业合作的物流项目中。通过这些实践活动，学生能够将理论知识应用于具体的物流问题解决中，增强实际操作能力和技术应用能力[4]。

在高职物流专业的数学教学改革中，强化模型创新应用训练是一个关键环节。这个阶段的目的是让学生不仅掌握数学理论的基础，还要能够创新地应用这些理论来解决实际的物流问题。这种教学方法鼓励学生积极参与到模型的构建和应用过程中，提高他们的实际操作能力和创新思维。在这一教学阶段中，教师的角色是指导者和协助者，他们引导学生了解如何构建和使用各种数学模型来解决实际的物流问题。例如，学生可以尝试构建线性规划模型来优化货物配送路线，或者使用统计模型来分析物流数据，预测未来的需求趋势。这些活动不仅需要学生理解数学理论，还要求他们能够创新地运用这些理论来设计新的解决方案。这种创新应用训练可以通过多种方式进行。例如，利用模拟软件，学生可以在虚拟环境中构建和测试他们的模型，这种方式可以让学生在没有风险的环境中实验和学习。另外，实际数据分析也是一个重要的学习工具。通过分析真实的物流数据，学生可以理解数据如何在实际业务决策中被应用，以及如何通过数据来改进物流系统的效率。与企业合作的项目也为学生提供了宝贵的实践机会。通过参与实际的物流项目，如帮助企业优化其供应链管理或仓库操作，学生可以将所学的理论知识应用于真实世界的挑战中。这不仅提供了实际经验，也有助于学生建立职业网络，为他们未来的职业生涯奠定基础。此外，鼓励学生进行跨学科学习也是提高创新应用能力的重要方面。例如，将计算机科学、数据分析和物流管理的知识结合起来，可以帮助学生在解决复杂的物流问题时有更全面的视角[5]。

四、结语

这些教学改革措施将使高职物流专业的学生更好地适应大数据时代的挑战，为他们在未来物流行业的发展奠定坚实的基础。通过不断地创新和实践，高职物流专业的数学教学将能够培养出适应现代物流行业需求的高素质专业人才。

[基金项目：2023年度湖南省教育科学“十四五”规划课题“大数据时代物流专业数学课程体系的构建研究”（项目编号：XJK23CZY080）阶段性研究成果。]

参考文献：

[1] 李花.基于智慧旅游背景的高职院校旅游专业教学改革策略初探[J].当代教育实践与教学研究：电子版，2017（12X）：2.

[2] 周红芳.大数据背景下高职物流管理专业课程改革[J].文教资料，2018（20）：2.

[3] 仲崇奕，彭瑶.基于大数据的高职物流专业集群基础英语课信息化教学探索与实践[J].中国储运，2023（01）：98-99.

[4] 李成芳，梁涵.基于大数据背景下的高职院校数学课程教学改革研究[J].智库时代，2019（32）：2.

[5] 张炜.基于大数据背景下的高职院校数学课程教学改革研究[J].百科论坛电子杂志，2020（08）：175.

（作者单位：湖南财经工业职业技术学院 湖南衡阳 421002）

[作者简介：刘振林，湖南财经工业职业技术学院讲师，硕士学位，主要从事数学教育及研究。]

（责编：贾伟）