“数智”时代产教融合驱动下高校智慧物流实验课程体系研究

随着智慧物流行业蓬勃发展，高校在智慧物流工程人才培养上面临前所未有的机遇与挑战。为更好地适应行业发展趋势，众多高校纷纷构建了智慧物流实验课程体系，以期通过实践教学来提升学生的实践能力和创新思维。然而，在当前的实施过程中，各高校在智慧物流实验课程体系的构建方面，呈现出多样化但尚待深化的特点。

在数智化应用方面，部分高校已经引入实时数据流处理技术和数据分析工具，用于支持学生的数据分析和决策实验[1]。然而，这些技术的整合程度和实验设计的深度仍参差不齐，尚需进一步完善和优化[2-3]。在产教融合方面，虽然校企合作已经成为一种趋势，但具体的合作模式和深度仍存在较大差异[4]。一些高校与企业紧密合作，共同开发实验课程和研发项目，取得显著成效；也有一些高校的合作仅限于表面，缺乏实质性的内容和深度[5]。

为了提升实验教学质量和效果，高校需要进一步加强创新模式的探索和实践，完善实验教学体系，优化资源配置，推动智慧物流教育的发展。

通过数智化手段和产教融合策略，对传统的物流工程实验课程进行创新性的改造，构建五个主要模块、七项实验项目及一套考核与评估机制的智慧物流实验课程体系，通过线上线下相结合、跨学科融合、企业参与以及以学生为中心的教学手段，推动实验课程体系的全面升级[6]。智慧物流实验课程体系建设方案，如图1所示。

图1 智慧物流实验课程体系建设方案

1.智慧物流实验课程体系建设的创新思想

智慧物流实验课程体系建设的核心思想在于深度融合数智化技术和产教融合策略，如图2所示，通过数智化核心驱动、产教融合策略实施以及数智化与产教融合相结合的实战化教学模式的构建，构筑前沿、实战化的教学环境，全面提升学生的数据素养和决策能力。

图2 智慧物流实验课程体系建设创新思想

（1）数智化核心驱动的实验课程创新

通过集成实时数据分析、智能算法优化及数字孪生仿真等技术，重塑实验课程的教学模式。引入真实物流数据，构建分析与决策平台，使学生在挖掘和预测中深刻领悟数据驱动的决策逻辑。同时，结合物流核心问题设计的智能算法实验，让学生在解决实际问题中锤炼技能。数字孪生技术的运用，也为学生提供了一个观察、理解和模拟复杂物流系统的虚拟环境。

（2）产教融合策略在实验课程中的实施

打破教育与实践的隔阂，采取产教融合策略，与企业紧密合作，共同推进实验课程的开发与实践。邀请企业专家参与课程设计，确保课程内容与行业需求无缝对接；与企业共建先进实验室，实现资源共享和互利共赢；鼓励学生参与企业研发项目，在实战中锻炼研发能力和创新精神。

（3）数智化与产教融合相结合的实战化教学模式

在创新路径的探索中，将数智化与产教融合策略相结合，如图3所示，该模式利用云平台实现远程实验教学，打破时间和空间的限制；通过个性化学习路径和能力认证机制，激发了学生的学习动力和目标感；通过与企业的紧密合作，确保实验课程内容始终与行业动态和技术发展趋势保持同步。

图3 数智化与产教融合结合的实践教学实战化

2.基于创新模式的智慧物流实验课程体系模块

智慧物流实验课程体系的五个主要模块如下：

（1）智慧物流实验课程体系框架的创新与构建

紧密结合数智化技术的应用，构建智慧物流实验课程体系的整体框架，界定实验课程的培养目标、内容模块、实施策略及评价体系，确保课程体系的高度灵活性、可扩展性及前瞻性。

（2）基于数智化的智慧物流实验课程设计与开发

借助先进的数智化技术和工具，如物联网、大数据分析、人工智能等，精心设计与开发一系列互动性高、实践性强的智慧物流实验课程。这些课程将紧密围绕智慧物流的关键环节，如智能仓储、路径优化、供应链协同等，并结合实际案例与项目任务，为学生提供沉浸式的实战化学习体验。

（3）智慧物流实验教学方法的探索与优化

探索适合智慧物流实验课程的教学方法，如项目式学习、翻转课堂等，激发学生的学习积极性与主动性。通过实时反馈、团队合作、线上线下融合等方式，不断优化实验教学过程，确保教学的高效性和深度。

（4）智慧物流实验教学资源的整合与共享

整合与智慧物流相关的优质教学资源，包括实验教程、案例库、数据集及行业专家经验等。通过一个开放、交互式的平台进行共享，为学生提供丰富的学习素材，并为其他高校和企业的智慧物流教育提供有益的参考与借鉴。

（5）智慧物流实验课程的实施、评估与持续改进

在实验教学过程中，严格按照设计的课程体系与教学方法进行实验课程的实施，并定期收集学生的学习成果、反馈意见及行业评价。通过对这些数据的系统分析，客观评估实验课程的教学效果，及时发现潜在问题并进行针对性地改进，确保研究目标的顺利达成。

3.基于创新模式的智慧物流实验项目

遵循分层设计、逐层深化的教学原则，结合线上线下教学、跨学科融合、企业参与及以学生为中心的教学方法，我们通过四个层次的实验项目重构智慧物流实验课程体系实验项目，旨在实现完整的学习路径。

（1）基础认知层：智慧物流初探与线上线下联动体验

实验项目1“智慧物流导论与基础技术线上认知及实操”，引导学生在线学习智慧物流基础，模拟操作物流设备，并线下参观实体实验室，形成初步认知。

（2）技术应用层：数智化技术的物流应用与跨学科挑战

实验项目2“基于大数据的物流需求预测与库存管理优化”，结合大数据技术，让学生处理和分析海量物流数据，预测需求并优化库存管理策略。

实验项目3“AI赋能的物流路径规划与运输效率提升”，综合运用管理学、运筹学知识，通过AI算法求解复杂物流网络中的路径规划问题，提升运输效率。

（3）综合实践层：企业真实场景下的物流方案设计与实施

实验项目4“企业物流痛点分析与优化方案设计”，由企业导师提供真实案例和数据，指导学生剖析物流痛点并提出优化方案。

实验项目5“校企合作——智能物流系统设计与开发实战”，让学生与企业研发团队紧密合作，共同设计和开发智能物流系统，体验工程化、系统化的项目开发流程。

（4）创新探索层：前沿技术引领下的智慧物流创新实践

实验项目6“物联网技术在智慧物流中的创新应用”，鼓励学生探索物联网技术在智慧物流中的创新应用，如智能货物追踪与监控，验证其提升物流透明度和降低损耗的效果。

实验项目7“智慧物流决策支持系统的设计与实现”，要求学生团队结合数据科学、业务分析等领域知识，设计并实现一个能够整合物流数据、提供智能化决策支持的智慧物流决策支持系统。

4.智慧物流实验课程体系考核与评估机制

为更有效地衡量教学质量、提升学生的实践能力，并确保教学目标的达成，秉持公平、公正、公开的评价原则，构建考核与评估机制，并定期收集教师、学生和企业的反馈意见，不断完善评价标准和方法，以适应智慧物流领域的快速发展和变化[7]。

（1）实行过程评价与结果评价相结合的评价方法

①过程评价：通过课堂观察、实验记录分析以及小组讨论等方式，深入评估学生在实验过程中的表现。重点考查学生的实验态度、团队协作能力、问题解决能力等，以全面反映学生的实践能力和学习状态。

②结果评价：着重对实验成果的质量和创新性进行评价。要求学生提交详细的实验报告，并进行项目展示和答辩，以便对其在实验设计、数据分析、结论推导等方面的能力进行全面评估。同时，鼓励学生展现创新思维，对于具有创新性的实验成果给予特别认可。

（2）融合多元评价主体，确保评价的全面性和客观性

①教师评价：教师作为实验教学的主体，负责根据学生的课堂表现、作业完成情况和实验报告质量等进行全面评价。教师的评价应客观、公正，能够真实反映学生的学习成果和进步情况。

②学生自评与互评：鼓励学生进行自我评价和相互评价，以提升学生的自我认知能力和团队协作能力。通过自评，学生可以深入反思自己的学习过程和成果；通过互评，学生可以相互学习、取长补短，共同促进学习进步。

③企业导师评价：引入企业导师作为评价主体之一，从行业实际需求出发，对学生的实践能力和创新精神进行评价。企业导师的评价有助于学生更好地了解行业发展趋势和人才需求，为未来的职业发展做好充分准备。

本文剖析当前高校智慧物流实验课程体系的现状，针对数智化应用和产教融合方面的不足，创新性地提出了基于数智化与产教融合相结合的实验课程体系建设方案，包含五个主要模块、七项实验项目及一套考核与评估机制，旨在通过线上线下结合、跨学科融合以及企业参与以及以学生为中心的多元化教学手段。这一创新性的实验课程体系，为高校智慧物流教育专业建设提供了有益参考与借鉴，有望推动人才培养质量的持续提升。