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1、大数据时代背景下物流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教育的要求更严苛 了。物流行业有较强的实践性，物流教育也要立足于实践。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。由此可见，在大数据时代背景下，物流教育模式可从以下几点做出
2、一定的调就业定位明确。对于国内各大高等院校而言，可结合自身特色和优势来细 分物流教育，进行差异化物流教育，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。重视校企合作。对此，各大高等院校可结合实际情况，发展校外企业合作, 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。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
3、景下的物流教育仅仅依靠学校是难以实 现的，要将学生投放到企业之中，让其运用所学理论和技能来分析和研究企业大 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。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。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 保证物流教师充
4、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。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。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一定的影响。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，才能让物流教育跟上时代发 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。