人工智能背景下高职院校物流管理专业人才培养探究

1 人工智能背景下高职院校物流管理专业人才培养存在的问题

1.1 课程体系相对滞后，亟待更新智能物流相关内容

当前多数高职院校的物流管理专业课程仍以传统物流流程、仓储管理、运输组织等基础内容为主，课程结构固化，缺乏对人工智能技术在物流领域应用的系统性引入。尽管部分学校已开设“智慧物流”或“物流信息技术”课程，但内容多停留在概念介绍层面，未能深入讲解机器学习在需求预测、路径优化中的算法逻辑，也未涉及物联网、大数据分析、无人配送系统等核心技术的实际应用场景。

1.2 实践教学环节薄弱，智能物流实训体系不完善

实践教学是高职教育的核心环节，但在智能物流背景下，许多院校的实训条件仍局限于模拟仓储操作、手工订单处理等低技术含量项目。缺乏真实或仿真的智能物流环境，如自动化立体仓库、AGV 机器人调度系统、智能分拣流水线、物流大数据分析平台等，学生无法在真实技术场景中锻炼操作与问题解决能力。校企合作虽被广泛提倡，但合作深度不足，企业参与教学的积极性不高，导致实训项目与企业实际运作脱节。学生在毕业前难以掌握智能物流系统的运行逻辑与维护技能，进入企业后需长时间重新培训，影响了人才的即用性与岗位适应效率。

1.3 师资队伍建设不足，对人工智能技术掌握有限

教师是人才培养的关键执行者，但当前高职院校物流管理专业的师资队伍普遍存在技术更新滞后的问题。多数教师毕业于传统物流或管理类专业，缺乏人工智能、数据科学、编程语言等相关领域的系统学习经历，对深度学习、强化学习、自然语言处理等前沿技术理解不深，难以将这些知识有效融入教学内容。部分教师虽具备一定的理论知识，但缺少在智能物流企业一线工作的实践经验，导致教学内容偏理论化，缺乏技术实操指导能力。师资队伍整体的技术素养与智能物流发展需求不匹配，制约了教学质量的提升与学生创新能力的培养。

1.4 评价体系不够完善，缺乏对智能物流能力的考核

现行的学业评价体系多以笔试为主，侧重考查学生对概念、流程的记忆与理解，忽视了对数据分析能力、系统操作能力、技术应用能力等智能物流核心素养的评估。项目式学习、系统仿真操作、算法设计等能够体现学生综合能力的考核方式应用较少。评价标准单一，未能体现智能物流岗位对复合型能力的要求，如跨系统协同能力、异常情况智能诊断能力、算法优化思维等。这种评价导向导致学生学习目标偏向应试，缺乏主动探索新技术、提升实践能力的动力，不利于创新型、应用型人才的成长。

2 人工智能背景下高职院校物流管理专业人才培养优化路径

2.1 优化课程体系，融入人工智能相关内容

课程体系的重构应以产业需求为导向，构建“基础 + 智能 + 应用”三层递进式课程结构。在保留物流管理核心课程的基础上，增设“智能物流系统设计”“物流大数据分析”“人工智能在物流中的应用”等专业方向课程。课程内容应强调技术与业务的融合，例如在讲解仓储管理时，引入基于深度学习的库存预测模型；在运输管理课程中嵌入路径优化算法（如遗传算法、蚁群算法）的原理与案例分析。鼓励开发模块化微课程，将人工智能技术拆解为可理解的知识单元，便于学生循序渐进掌握。

2.2 强化实践教学，增设智能物流实训项目

构建虚实结合的智能物流实训平台是提升实践教学质量的关键。院校可引入物流仿真软件（如 AnyLogic、FlexSim）搭建虚拟智能仓库与配送中心，让学生在数字环境中进行设备调度、流程优化与异常处理演练。同时，建设实体智能物流实训中心，配备 AGV 小车、自动分拣机、RFID 识别系统、智能货架等设备，模拟真实作业场景。实训项目设计应贴近企业实际，如“基于订单数据的智能补货策略制定”“多目标路径优化仿真”“无人车配送路径规划”等，强调问题导向与任务驱动。深化产教融合，与京东、顺丰、菜鸟等智能物流企业共建实训基地，邀请企业工程师参与实训指导，提升实践教学的真实性与技术含量。

2.3 加强师资队伍建设，提升教师人工智能素养

建立常态化的教师能力提升机制，支持教师参加人工智能、大数据分析、智能系统开发等领域的专业培训与认证考试。鼓励教师赴智能物流企业挂职锻炼，参与实际项目开发与系统运维，积累一线经验。引进具有人工智能或信息技术背景的复合型人才充实教师队伍，优化师资结构。设立校内技术研修小组，定期组织技术分享会、教学案例研讨，促进教师间知识交流与能力互补。推动教师参与智能物流相关的科研项目，提升其技术研究与教学转化能力，形成“教学—实践—科研”良性循环，从根本上增强师资队伍的技术支撑力。

2.4 运用智能教学工具，提升教学智能化水平

将人工智能技术反向应用于教学过程，提升教学管理与学习支持的智能化水平。利用学习分析系统（Learning Analytics）采集学生在课程平台上的学习行为数据，识别其知识掌握薄弱点，实现个性化学习路径推荐。采用智能答疑机器人辅助课后辅导，及时响应学生技术问题。在课堂中引入虚拟现实（VR）或增强现实（AR）技术，让学生“沉浸式”体验智能仓储的运作流程，增强理解深度。教学管理系统可集成智能排课、资源调度、学情预警等功能，提高教学组织效率。通过技术赋能，不仅提升教学效果，也使学生在学习过程中直观感受人工智能的应用价值，激发其技术兴趣与创新意识。

2.5 建立多元化考核机制，注重能力导向评价

改革传统单一的考核方式，构建涵盖知识、技能、素养的多维评价体系。增加过程性评价比重，将项目报告、系统操作日志、算法设计文档、团队协作表现等纳入评分范围。引入企业真实项目作为毕业设计选题，由校企双导师共同评定，强调成果的实用性与创新性。推行“技能认证 + 课程成绩”双轨制，鼓励学生考取物流自动化系统操作、数据分析工具使用等职业资格证书，作为能力证明。采用答辩、实操演示、系统模拟运行等多种形式进行综合考核，全面评估学生在智能物流环境下的综合应用能力与问题解决能力，引导学生从“学知识”向“用技术”转变。

3 结束语

人工智能正深刻重塑物流行业的运作模式与人才需求结构。高职院校作为技术技能人才培养的重要阵地，必须主动应对这一变革，从课程体系、实践教学、师资力量、教学手段到评价机制进行系统性重构。通过深化产教融合，强化技术融入，提升教学智能化水平，构建起与智能物流发展相匹配的人才培养体系，才能有效提升物流管理专业人才的职业适应力与可持续发展能力，为现代智慧物流产业的高质量发展提供坚实的人才支撑。

参考文献：

[1]  数智化背景下高职院校学生协同学习的特征、动力与路径 [J]. 陈庆新 ; 吉标 . 教育与职业 ,2025(02)

[2]  人工智能时代高职教师教学发展的现实挑战与路向选择 [J]. 陈淑维 . 职业技术教育 ,2024(35)

[3]  面向非人工智能专业的人工智能教育探索与实践 [J]. 郝兴伟 ; 周元峰 ; 任立英 . 中国大学教学 ,2024(09)