物流职业教育的相关对策解析
摘要:网络时代的到来，大大推动了物流大数据的发展，有关物流的职业教育面临着前所未有的机遇和挑战，然而目前物流职业教育存在一定的缺陷和问题，难以满足大数据时代背景下物流行业发展的需要。基于目前物流行业的发展和物流职业教育的现状，职业教育必须顺应时势，推动物流职业教育的改革和创新。本文以大数据时代背景下物流职业教育的现状为基础，对物流职业教育改革作了对策研究，以期推动物流职业教育转变来顺应大数据时代的发展。
关键词:大数据时代;物流职业教育;现状;对策
0前言
据阿里2015年不完全统计的物流数据显示，淘宝网站“双11”当天生成的物流订单数4.67亿，和前年数据相比，韵达、圆通、申通等快递公司的物流量均翻倍，然而并没有发生类似之前快递“爆仓”的问题，有人认为是配送效率提高的原因，事实上是大数据应用发挥了重要作用。下面是淘宝数据应用发展的四阶段:被动响应―2007年前;主动变革―2008－2010;优化完善―2011－2012;数据驱动―2013。由此可见，大数据应用对物流管理的作用不容小觑，而关于大数据时代背景下物流职业教育的相关对策研究也就显得尤为重要。
1大数据时代
所谓的大数据(BigData)，最初是由全世界知名公司麦肯锡提出的，强调大数据是下一轮竞争、创新及生产力的前沿，也就是就企业角度来讲，大数据应用是未来竞争和发展的重要保障。显而易见的，大数据具备海量性、多元化、价值性、快速性等特征，促使数据处理方式、处理工具也随着信息时代的发展而快速完善和成熟，并且大数据应用己渗透到社会的各行各业之中，比如机关单位、教育行业、金融经济、科技研发等。纵观整个大数据时展历程，京东商城于2013年初启动云计算研发基地，并且组建了中国人大京东商城电子商务研究室，加强对电子商务大数据的研究分析。同年5月，申通快递于京交会上演示了新型信息化智能平台，可自动整理、分析物流数据，了解申通各快递站点的经营情况、业务发展等。
2大数据时代背景下物流职业教育面临的机遇和挑战
根据菜鸟网络的发展规划，未来将建立一个能支持网络日销售额300亿的智能物流骨干网络，实现全国各地24小时送货上门的目标。这种智能物流骨干网络就是大数据在物流行业的一大应用，势必会导致物流行业格局变化，给各大物流企业带来更大的挑战。由此可见，物流行业要迅速提升企业的竞争力，夯实企业的实力，才能更好地迎接挑战。事实上，菜鸟网络除了给物流行业带来威胁和挑战之外，还创造了一定的机遇，提供了大量就业岗位和打开了大数据人才缺口。据麦肯锡的预测报告显示，至2018年美国大数据分析人才缺口将高达15万～20万。而且这些大数据人才不仅要掌握计算机技术、数据统计能力，还要将海量的物流数据转变为有价值的商业信息。大数据的真正的价值意义是从海量数据中发现新知识、创造新价值。物流快递行业的各环节都会产生大量数据信息，如何利用大数据来整理归纳、分析总结海量数据，从而掌握各运营站点的经营情况、业务发展等是需要企业高度重视的。大数据技术应用于物流管理决策可以提高物品流通速度，降低物流成本。尤其对一些特定产品来说，对时间、新鲜程度的要求很高，通过大数据分析等应用，可以有效提高商品流通速度，降低商品积压，从而有效地降低物流成本。目前，传统物流专业教育更倾向于培养构建物流体系、经营管理物流企业等方面的高质量人才，而大数据在物流领域的广泛应用对数据分析师的需求越来越明显，这就对物流专业教育提出了更高的标准。在大数据时代背景下，单纯的IT技术人才已不能满足物流行业发展所需，能将技术和行业有效结台的复合型人才培养才是大数据发展的必然趋势，因此，物流职业教育面临着前所未有的机遇和挑战。
3国内物流职业教育的现状
尽管大数据时代为物流职业教育创造了改革机遇，然而目前的物流职业教育体系仍难以满足需求，这是由于国内物流职业教育自推行以来虽小有成就，但依旧存在一些主要的问题如下:(1)学科构建不完善，物流职业教育理论体系不够完整;(2)教学设施陈旧，科研实验室相对较少，难以保证教学效果;(3)教学模式落后，忽视实践能力的培养，教学课程冗长无味，传统灌输式教育抑制了学生的创新力和解决问题能力的培养;(4)教材内容滞后行业发展，课程之间知识点重复，缺乏有关物流实践经验的总结分析内容，整体质量偏低;(5)考核评价体系落后，学生过于追求理论成绩，期末“临时抱佛脚”现象严重;(6)教师团队学术和实践能力不平衡，尤其是年轻教师没有物流企业工作经验，案例教学、互动教学不多，难以提供给学生最有实际价值的信息。
4大数据时代背景下物流职业教育模式
随着大数据的广泛应用，针对大数据的分析能力对物流职业教育提出了更高要求。物流职业实践性非常强，物流职业教育必须要立足于实践。在大数据时代背景下，要转变思维模式，重视创新力和创造力的培养，可以适当地借鉴国外成功的教学经验。比如德国从教育目标、课程设置、师资团队等方面都比较注重应用实践性，学生除了具备坚实的理论基础之外，还要有一定的实践能力，毕业之后能快速胜任物流工作;英国则采取“工读结合、实践教学”的物流职业教育模式，即学生先去企业了解企业需求并发现自我需求，再回学校进行系统的专业学习，最后回到企业进行实践。国内在这方面值得推广的是络捷斯特公司推出的长风学霸赛，是面向全国中职、高职及本科院校的物流、电子商务与会计专业学生的一个在线学习与竞赛的项目，其中本科学生仅限于参加物流专业竞赛在全国高职高专院校物流管理专业里面受到很大的欢迎。(1)就业定位明确。对于国内各大高等院校而言，可结台自身特色和优势来细分物流职业教育，进行差异化物流职业教育，不需要培养出同类型的人才。同时结合自身的就业定位来制定教育培养计划，向社会输出高质量的物流人才;(2)重视校企合作。对此，各大高等院校可结合实际情况，发展与校外企业合作，根据行业性质来设计物流专业课程。比如上海同济大学就和建材业、快递业、电子产品行业等建设了产学研合作基地，可通过行业渗透来累积物流经验，提高教学质量;(3)注重实践能力的培养。在校企合作的产学研基地中，要迎合企业实际需要，在保证企业科研成果的前提下，适当加强学生的实践培训，让学生在实践中巩固所学知识、提升自我技能。大数据时代背景下的物流职业教育仅仅依靠学校是难以实现的，要将学生放到企业之中，在真实的物流工作岗位上让其运用所学理论和技能来分析和研究企业本数据，为企业大数据分析提供一定的辅助作用，这样才能实现学校、企业、学生的共赢;(4)开展校企科研合作训练计划。高校可多开展一些物流设计大赛的训练计划，企业提供科研课题，高校组织学生组队参加，某种角度可帮助学生形成团队合作意识，提高学生的创新力和创造力，加强学生解决问题的能力，甚至还可为企业提供一些独特的创意和想法。另外，学生的毕业论文或者毕业设计也可安排在企业实习过程中，双向培养模式能促进学生的全面发展;(5)提供教师企业实践学习机会。古语云，工欲善其事，必先利其器。只有在保证物流教师具备充分的行业经验的前提下，才可有效改善传统灌输式教育模式，让课堂教学更直观、更有趣，强化教学效果，同时还能解决企业科研难题，发展良好的校企合作关系，从而保障学生的学习和实践资源;(6)重视实验基地、物流图书馆的构建。开展科研教学的重要前提是实验室，各种模拟仿真实验设备和网络环境，为学生建立物流网络、发挥创造想象力创造了条件，是培养大数据分析能力的重要硬件条件。除此之外，物流图书馆的构建有显著的专业特色，便于科研教学活动的开展;(7)突出个性化教学。在大数据时代背景下，大学生的学习方式也随之发生变化。基于大数据的线上实验室、物流图书馆为学生创建了学习交流平台，学生可结合自身实际来选择合适的学习资源。同时，高校学生可有选择的将学习信息公布出来，和教师、学生甚至专家进行在线交流探讨，实现互动学习模式。个性化教学模式除了能提升学生的积极主动性之外，还能激发学生的想象力和创新力，对学生整体能力的提升有积极影响。5结语总而言之，大数据为物流行业带来了机遇和挑战，相对应的，物流职业教育也要有所改革来适应物流行业的变化，要立足于实践，加强教师和学生之间的互动交流，培养并提升学生的创新能力和解决问题的能力，才能让物流职业教育跟上时展的步伐，培养出社会所需的全方位、高质量的物流专业人才。
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潘灿辉 昆明冶金高等专科学校物流学院
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