人工智能背景下高职院校物流管理专业人才培养探究

引言

新质生产力背景下的现代物流行业高速发展，对物流专业创新性技术人才的需求迫在眉睫，因此现代物流管理专业培养模式也需不断更新，力求为社会输送更多熟悉现代物流业务流程、擅长物流客户开发与运营、具备物流数据分析技能、了解供应链管理的“精操作、会管理、懂经营”的应用型、技能型、创新型人才。同时，高职院校现代物流管理专业人才培养也具有重要的社会价值。

一、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

（一）课程教学内容较为滞后

在当前新质生产力的推动下，物流行业正经历着前所未有的变革，数字化、智能化成为行业发展的新趋势。然而，作为培养未来物流人才的重要环节，“物流数字化分析”课程在教学内容上却存在严重的滞后问题，这无疑使物流人才的培养工作面临挑战。首先，“物流数字化分析”课程教学与新质生产力指引下的物流行业数字化的快速发展之间存在明显的不同步问题，理论教学与实际应用之间明显不匹配，课程教材中的案例比较陈旧，无法反映当前物流行业的实际状况。其次，课程教学内容国际化视野不足且缺乏一定的前瞻性。在全球化背景下，物流行业的发展越来越需要具有国际视野的人才。然而，当前的“物流数字化分析”课程在国际视野的拓展上明显不足，缺乏国际物流发展趋势、国际物流规则等方面的教学内容。此外，现有课程内容缺乏前瞻性，未能针对未来物流行业的发展趋势和物流自动化、智能仓储、供应链金融等新兴领域进行科学合理的设计，导致培养出来的人才与市场需求不相符。

（二）课程实践教学环节缺失

物流行业的快速发展对人才的需求在不断变化。企业对物流人才的要求越来越高，不仅需要其具备扎实的理论基础，还需要其具备较强的实践能力和创新能力。然而，现有的课程设置未能充分考虑行业对应用型人才的需求变化，课程实践环节缺失，导致许多院校培养出来的学生只会“纸上谈兵”，缺乏实际的操作能力和运用能。

二、人工智能背景下高职院校物流管理专业人才培养措施

（一）优化课程体系，融入人工智能相关内容

过去，物流管理专业主要培养仓储、运输、供应链管理等传统岗位人才，而如今，市场更需要既懂物流管理，又能应用人工智能技术的复合型人才。例如，智能物流系统运维、无人仓储管理、物流大数据分析等岗位逐渐成为行业新兴职业。高职院校如果能够及时调整课程内容，优化课程体系，提升学生的智能物流技能，毕业生的就业竞争力将大幅提高，满足市场对高端技术技能型人才的需求。具体可围绕以下几个方面展开：一是增设智能物流相关核心课程。高职院校应在现有课程基础上，增加智能物流相关课程，如《人工智能在物流中的应用》《大数据驱动的供应链优化》《无人配送与自动化仓储管理》《物流机器人技术》等。这些课程能够帮助学生了解智能物流系统的运作模式，掌握物流行业的新兴技术。二是调整课程内容，提升数据分析能力。当前物流行业对数据分析能力的需求日益增加，因此，院校应在《物流信息管理》《供应链管理》等课程中融入数据分析内容，如Python 数据处理、机器学习在需求预测中的应用、智能仓储系统的数据优化等，使学生能够运用数据分析技术解决物流管理中的实际问题。三是采用模块化教学，提高课程灵活性。针对不同就业方向，高职院校可以采取模块化教学方式，例如，将课程划分为“智能仓储管理模块”、“智能配送与无人驾驶模块”、“智慧供应链与区块链应用模块”等，使学生可以根据自身兴趣选择不同的学习方向，从而提高人才培养的针对性。

（二）产教融合，构建课程实践教学多元化空间

首先，要加强校企合作，联合开发课程实践资源。高职院校要加强与行业龙头物流企业的合作，通过双方的友好协商打造“校企命运共同体”，共同拓展“物流数字化分析”课程实践教学资源，从而构建以学生为中心的教学改革新模式。在课程建设管理方面，高职院校和企业可以以“培养学生实践能力”为目标，围绕课程体系开发、教材研发、课程标准设置等工作重点进行联合推进，从而确保课程内容与职业标准对接、教学过程与生产过程对接。其次，要加强数字技术赋能，构筑智慧化数字实践场域。近些年，随着大数据、人工智能技术的广泛应用，高职院校物流专业教师可以通过数字技术赋能，提高“物流数字化分析”课程的实践教学效果，通过引入VR（虚拟现实）、AR（增强现实）及IoT（物联网）等新兴数字技术，增强学生沉浸式和个性化的实践体验。例如，通过VR（虚拟现实）技术和AR（增强现实）技术，学生可以身临其境地体验物流场景，进行货物分拣、仓库管理等虚拟操作，增强学习的直观性。

（三）搭建创新创业实践平台

首先，高职院校应设立专门的创新创业实践中 集中资源为学生提供一个多功能的实践空间。该中心需配备必要的设备和技术支持，为学生的创 他们进行实验和开发。其次，平台应提供多样化的项目和活动， 创新创业大赛、创意工作坊和项目孵化活动，鼓励学生参与， 应充分整合校内外的资源和信息，建立信息共享机制，提供市场分析、行业动态和技术趋势等 息可以帮助学生在开展创业项目时作出更为科学的决策，从而提高项目的成功率。

（四）建立多元化考核机制，注重能力导向评价

为改变当前高职院校物流管理专业的考核体系主要以笔试为主，较少关注学生的实际操作能力。可以考虑引入多元化的考核方式，以更好地评估学生的智能物流应用能力。不仅可以增加智能物流系统操作考核，要求学生完成无人仓储系统的操作、使用AI 算法优化配送路径等，以确保学生掌握实际应用技能，还可以适当加强案例分析和项目考核，让学生通过分析真实的物流案例，运用人工智能技术提出解决方案，并提交研究报告作为考核依据。

结束语

未来，随着AI 技术的进一步发展，智能仓储、无人配送、智慧供应链等领域的创新将持续推动物流行业升级，这对物流管理专业的人才培养提出了更高要求。高职院校应加强与企业的合作，推动教育与产业深度融合，通过一系列举措，将能够培养出更多具备人工智能技术应用能力的高素质物流人才，为我国智能物流产业的发展提供坚实的人才支撑，助力物流行业在智能化时代实现高质量发展。

参考文献：

[1] 陈庆新，吉标. 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]. 教育与职业，025（2）：82-88.

[2]郝兴伟，周元峰，任立英.面向非人工智能专业的人工智能教育探索与实践[J].中国大学教学，2024（9）：38-43.

[3]刘文.人工智能时代高等教育之变与不变[J].黑龙江高教研究，2018（3）：1-5.