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摘要:網絡時代的到來，大大推動了物流大數據的發展，有關物流的職業教育面臨著前所未有的機遇和挑戰，然而目前物流職業教育存在一定的缺陷和問題，難以滿足大數據時代背景下物流行業發展的需要。基于目前物流行業的發展和物流職業教育的現狀，職業教育必須順應時勢，推動物流職業教育的改革和創新。本文以大數據時代背景下物流職業教育的現狀為基礎，對物流職業教育改革作了對策研究，以期推動物流職業教育轉變來順應大數據時代的發展。

關鍵詞:大數據時代;物流職業教育;現狀;對策

0前言

據阿里2015年不完全統計的物流數據顯示，淘寶網站“雙11”當天生成的物流訂單數4.67億，和前年數據相比，韻達、圓通、申通等快遞公司的物流量均翻倍，然而并沒有發生類似之前快遞“爆倉”的問題，有人認為是配送效率提高的原因，事實上是大數據應用發揮了重要作用。下面是淘寶數據應用發展的四階段:被動響應—2007年前;主動變革—2008－2010;優化完善—2011－2012;數據驅動—2013。由此可見，大數據應用對物流管理的作用不容小覷，而關于大數據時代背景下物流職業教育的相關對策研究也就顯得尤為重要。

1大數據時代

所謂的大數據(BigData)，最初是由全世界知名公司麥肯錫提出的，強調大數據是下一輪競爭、創新及生產力的前沿，也就是就企業角度來講，大數據應用是未來競爭和發展的重要保障。顯而易見的，大數據具備海量性、多元化、價值性、快速性等特征，促使數據處理方式、處理工具也隨著信息時代的發展而快速完善和成熟，并且大數據應用己滲透到社會的各行各業之中，比如機關單位、教育行業、金融經濟、科技研發等。縱觀整個大數據時展歷程，京東商城于2013年初啟動云計算研發基地，并且組建了中國人大京東商城電子商務研究室，加強對電子商務大數據的研究分析。同年5月，申通快遞于京交會上演示了新型信息化智能平臺，可自動整理、分析物流數據，了解申通各快遞站點的經營情況、業務發展等。

2大數據時代背景下物流職業教育面臨的機遇和挑戰

根據菜鳥網絡的發展規劃，未來將建立一個能支持網絡日銷售額300億的智能物流骨干網絡，實現全國各地24小時送貨上門的目標。這種智能物流骨干網絡就是大數據在物流行業的一大應用，勢必會導致物流行業格局變化，給各大物流企業帶來更大的挑戰。由此可見，物流行業要迅速提升企業的競爭力，夯實企業的實力，才能更好地迎接挑戰。事實上，菜鳥網絡除了給物流行業帶來威脅和挑戰之外，還創造了一定的機遇，提供了大量就業崗位和打開了大數據人才缺口。據麥肯錫的預測報告顯示，至2018年美國大數據分析人才缺口將高達15萬～20萬。而且這些大數據人才不僅要掌握計算機技術、數據統計能力，還要將海量的物流數據轉變為有價值的商業信息。大數據的真正的價值意義是從海量數據中發現新知識、創造新價值。物流快遞行業的各環節都會產生大量數據信息，如何利用大數據來整理歸納、分析總結海量數據，從而掌握各運營站點的經營情況、業務發展等是需要企業高度重視的。大數據技術應用于物流管理決策可以提高物品流通速度，降低物流成本。尤其對一些特定產品來說，對時間、新鮮程度的要求很高，通過大數據分析等應用，可以有效提高商品流通速度，降低商品積壓，從而有效地降低物流成本。目前，傳統物流專業教育更傾向于培養構建物流體系、經營管理物流企業等方面的高質量人才，而大數據在物流領域的廣泛應用對數據分析師的需求越來越明顯，這就對物流專業教育提出了更高的標準。在大數據時代背景下，單純的IT技術人才已不能滿足物流行業發展所需，能將技術和行業有效結臺的復合型人才培養才是大數據發展的必然趨勢，因此，物流職業教育面臨著前所未有的機遇和挑戰。

3國內物流職業教育的現狀

盡管大數據時代為物流職業教育創造了改革機遇，然而目前的物流職業教育體系仍難以滿足需求，這是由于國內物流職業教育自推行以來雖小有成就，但依舊存在一些主要的問題如下:(1)學科構建不完善，物流職業教育理論體系不夠完整;(2)教學設施陳舊，科研實驗室相對較少，難以保證教學效果;(3)教學模式落后，忽視實踐能力的培養，教學課程冗長無味，傳統灌輸式教育抑制了學生的創新力和解決問題能力的培養;(4)教材內容滯后行業發展，課程之間知識點重復，缺乏有關物流實踐經驗的總結分析內容，整體質量偏低;(5)考核評價體系落后，學生過于追求理論成績，期末“臨時抱佛腳”現象嚴重;(6)教師團隊學術和實踐能力不平衡，尤其是年輕教師沒有物流企業工作經驗，案例教學、互動教學不多，難以提供給學生最有實際價值的信息。

4大數據時代背景下物流職業教育模式

隨著大數據的廣泛應用，針對大數據的分析能力對物流職業教育提出了更高要求。物流職業實踐性非常強，物流職業教育必須要立足于實踐。在大數據時代背景下，要轉變思維模式，重視創新力和創造力的培養，可以適當地借鑒國外成功的教學經驗。比如德國從教育目標、課程設置、師資團隊等方面都比較注重應用實踐性，學生除了具備堅實的理論基礎之外，還要有一定的實踐能力，畢業之后能快速勝任物流工作;英國則采取“工讀結合、實踐教學”的物流職業教育模式，即學生先去企業了解企業需求并發現自我需求，再回學校進行系統的專業學習，最后回到企業進行實踐。國內在這方面值得推廣的是絡捷斯特公司推出的長風學霸賽，是面向全國中職、高職及本科院校的物流、電子商務與會計專業學生的一個在線學習與競賽的項目，其中本科學生僅限于參加物流專業競賽在全國高職高專院校物流管理專業里面受到很大的歡迎。(1)就業定位明確。對于國內各大高等院校而言，可結臺自身特色和優勢來細分物流職業教育，進行差異化物流職業教育，不需要培養出同類型的人才。同時結合自身的就業定位來制定教育培養計劃，向社會輸出高質量的物流人才;(2)重視校企合作。對此，各大高等院校可結合實際情況，發展與校外企業合作，根據行業性質來設計物流專業課程。比如上海同濟大學就和建材業、快遞業、電子產品行業等建設了產學研合作基地，可通過行業滲透來累積物流經驗，提高教學質量;(3)注重實踐能力的培養。在校企合作的產學研基地中，要迎合企業實際需要，在保證企業科研成果的前提下，適當加強學生的實踐培訓，讓學生在實踐中鞏固所學知識、提升自我技能。大數據時代背景下的物流職業教育僅僅依靠學校是難以實現的，要將學生放到企業之中，在真實的物流工作崗位上讓其運用所學理論和技能來分析和研究企業本數據，為企業大數據分析提供一定的輔助作用，這樣才能實現學校、企業、學生的共贏;(4)開展校企科研合作訓練計劃。高校可多開展一些物流設計大賽的訓練計劃，企業提供科研課題，高校組織學生組隊參加，某種角度可幫助學生形成團隊合作意識，提高學生的創新力和創造力，加強學生解決問題的能力，甚至還可為企業提供一些獨特的創意和想法。另外，學生的畢業論文或者畢業設計也可安排在企業實習過程中，雙向培養模式能促進學生的全面發展;(5)提供教師企業實踐學習機會。古語云，工欲善其事，必先利其器。只有在保證物流教師具備充分的行業經驗的前提下，才可有效改善傳統灌輸式教育模式，讓課堂教學更直觀、更有趣，強化教學效果，同時還能解決企業科研難題，發展良好的校企合作關系，從而保障學生的學習和實踐資源;(6)重視實驗基地、物流圖書館的構建。開展科研教學的重要前提是實驗室，各種模擬仿真實驗設備和網絡環境，為學生建立物流網絡、發揮創造想象力創造了條件，是培養大數據分析能力的重要硬件條件。除此之外，物流圖書館的構建有顯著的專業特色，便于科研教學活動的開展;(7)突出個性化教學。在大數據時代背景下，大學生的學習方式也隨之發生變化。基于大數據的線上實驗室、物流圖書館為學生創建了學習交流平臺，學生可結合自身實際來選擇合適的學習資源。同時，高校學生可有選擇的將學習信息公布出來，和教師、學生甚至專家進行在線交流探討，實現互動學習模式。個性化教學模式除了能提升學生的積極主動性之外，還能激發學生的想象力和創新力，對學生整體能力的提升有積極影響。5結語總而言之，大數據為物流行業帶來了機遇和挑戰，相對應的，物流職業教育也要有所改革來適應物流行業的變化，要立足于實踐，加強教師和學生之間的互動交流，培養并提升學生的創新能力和解決問題的能力，才能讓物流職業教育跟上時展的步伐，培養出社會所需的全方位、高質量的物流專業人才。

參考文獻

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作者:潘燦輝 單位:昆明冶金高等專科學校物流學院