王睿

摘 要：隨著人工智能時代的到來，物流管理專業(yè)人才培養(yǎng)面臨著新的挑戰(zhàn)。文章以人工智能、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法為核心，深入研究其教學(xué)內(nèi)容，致力于培養(yǎng)具備智慧物流素養(yǎng)的專業(yè)人才。文章分析了課程現(xiàn)狀，關(guān)注知識結(jié)構(gòu)、教學(xué)模式以及邏輯思維。為了提升學(xué)生的學(xué)習(xí)動力和培養(yǎng)計算思維，提出了教師指導(dǎo)學(xué)生自主反饋式教學(xué)的方法。建議引入實際物流案例，培養(yǎng)學(xué)生建模能力，將理論應(yīng)用到實際情境中，以提高學(xué)習(xí)的積極性。研究旨在為新時代物流管理專業(yè)的人工智能、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法課程提供有效的指導(dǎo)。

關(guān)鍵詞：物流管理；智慧物流人才；人工智能；數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法

中圖分類號：F250 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2024.10.033

Abstract： With the advent of the artificial intelligence era， talent development in the field of logistics management is facing new challenges. This article focuses on artificial intelligence， data structures， and algorithms， conducting an in-depth examination of their teaching content with the aim of nurturing professionals with intelligent logistics literacy. The paper analyzes the current state of the curriculum and centers on knowledge structure， teaching methodologies， and logical thinking. To enhance the students' learning motivation and cultivate their computational thinking， a teacher-guided， student-driven， self-feedback teaching approach is put forward. It is suggested to integrate real-world logistics cases to cultivate the students' modeling abilities， apply theory to practical situations so as to increase their learning enthusiasm. The research is designed to offer effective guidance for the artificial intelligence， data structures， and algorithms courses in logistics management tailored to the requirements of the new era.

Key words： logistics management；smart logistics talent；artificial intelligence；data structures and algorithms

0? ? 引? ? 言

隨著人工智能[1-2]時代的到來，傳統(tǒng)工科教育難以滿足時代對多領(lǐng)域復(fù)合型人才的需求。為適應(yīng)科技快速發(fā)展和產(chǎn)業(yè)升級的挑戰(zhàn)，教學(xué)模式的變革迫在眉睫。在這樣的背景下，物流管理專業(yè)作為緊密聯(lián)系產(chǎn)業(yè)發(fā)展的學(xué)科，面臨著新的機遇和挑戰(zhàn)。智能物流的興起使得物流管理要求專業(yè)人才不僅具備傳統(tǒng)的管理學(xué)科知識，還需要掌握先進(jìn)的計算機科學(xué)和算法應(yīng)用，同時，對處于人工智能時代的從業(yè)人員，也要求他們對人工智能相關(guān)知識有所了解。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法作為計算機科學(xué)領(lǐng)域的核心內(nèi)容之一，對于培養(yǎng)具備高級智慧物流能力的專業(yè)人才至關(guān)重要。這門課程不僅關(guān)注數(shù)據(jù)的組織和存儲方式，還著眼于解決實際問題的算法設(shè)計與優(yōu)化。

在人工智能時代的大背景下，越來越多的高校將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法等計算機專業(yè)課程納入物流管理專業(yè)的培養(yǎng)計劃。這體現(xiàn)了對于培養(yǎng)物流專業(yè)人才，不僅要求其具備傳統(tǒng)物流管理知識，更需要其具備先進(jìn)的計算機科學(xué)技能，能夠運用算法分析、優(yōu)化物流與供應(yīng)鏈問題，提高物流系統(tǒng)的智能化水平。然而，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法的復(fù)雜性以及理論性可能使學(xué)生感到難以應(yīng)用到實際物流場景。在人工智能的改革思路下，對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法的教學(xué)內(nèi)容、模式、邏輯思維方式進(jìn)行深化和改革顯得尤為重要[3]。通過引入實際的物流案例，學(xué)生可以將抽象的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法理論與實際物流管理相結(jié)合，提高解決實際問題的能力，從而更好地迎接物流管理領(lǐng)域的挑戰(zhàn)。在對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法課程進(jìn)行學(xué)習(xí)的同時，人工智能相關(guān)知識的普及也是必要的，這有助于從業(yè)人員了解前沿技術(shù)，使他們能夠更好地將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法的知識與人工智能相結(jié)合，以順應(yīng)時代的發(fā)展。因此，針對物流管理專業(yè)，對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法的教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)模式、邏輯思維模式等內(nèi)容進(jìn)行改革就顯得尤為重要，如圖1所示。

1? ? 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)算法與人工智能在物流管理中的實際案例

在信息化時代飛速發(fā)展的進(jìn)程中，人工智能及其應(yīng)用在各行各業(yè)都發(fā)揮著不可替代的作用，將人工智能與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)算法相結(jié)合，在未來的物流管理行業(yè)的發(fā)展中，具有廣闊的前景，可以應(yīng)用到物流管理行業(yè)中的多個方面。例如，路徑規(guī)劃與優(yōu)化：結(jié)合人工智能算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，物流公司能夠?qū)崿F(xiàn)實時的貨物路徑規(guī)劃和優(yōu)化，考慮交通狀況、需求波動等因素，從而提高運輸效率。智能調(diào)度系統(tǒng)，利用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法的支持，智能調(diào)度系統(tǒng)能夠動態(tài)調(diào)整車輛和貨物的分配，適應(yīng)實時的交通情況和需求變化，最大程度提升調(diào)度的靈活性。庫存優(yōu)化：通過整合人工智能的預(yù)測能力和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的支持，物流公司能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測需求，優(yōu)化庫存管理，降低庫存持有成本。機器客服的應(yīng)用：無須擔(dān)心人力資源的限制，不受時間限制，提供全天候的服務(wù)，解決用戶的問題[4]。

人工智能和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)算法的結(jié)合在物流管理中帶來了智能化、實時性和精細(xì)化的優(yōu)勢，使得物流公司能夠更好地應(yīng)對市場變化和需求波動。與傳統(tǒng)物流相比，這種整合提高了運營效率，降低了成本，增強了物流系統(tǒng)的靈活性和可靠性[5]。

2? ? 教學(xué)內(nèi)容結(jié)合應(yīng)用場景與模擬仿真

首先，在教學(xué)內(nèi)容方面，可以通過引入實際的算法應(yīng)用場景，將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法與物流管理問題相結(jié)合。例如，在教授圖的最短路徑算法時，如Dijkstra算法和Floyd算法，可以將物流配送路徑規(guī)劃作為背景，通過實際案例使學(xué)生更直觀地理解算法的應(yīng)用。這樣的教學(xué)方法有助于學(xué)生將抽象的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法理論與實際問題相連接，提高實際應(yīng)用能力。

其次，為提升學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，教師可以設(shè)計模擬仿真案例。以動畫、圖形化等方式呈現(xiàn)算法運行的過程，使學(xué)生更容易理解和記憶。舉例來說，可以通過展示圖形化的排序算法比較，或者通過交互方式進(jìn)行算法模擬，讓學(xué)生在輕松的氛圍中培養(yǎng)對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法的興趣。與此同時，通過動畫、動態(tài)等方式，向?qū)W生普及實用且熱門的人工智能的相關(guān)方向及知識，以及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法在人工智能領(lǐng)域中的應(yīng)用[6]。

在教學(xué)模式上，可以采用更具互動性和參與性的方式，例如小組合作解決物流案例、討論算法的優(yōu)化方法等。通過學(xué)生之間的交流和合作，能夠激發(fā)出更多的靈感和興趣。通過在教學(xué)中融入應(yīng)用場景及模擬仿真，學(xué)生能夠更好地理解和應(yīng)用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法，提高學(xué)科的吸引力和實際應(yīng)用能力[7]。這種教學(xué)方式有助于培養(yǎng)學(xué)生的興趣，使其更好地適應(yīng)物流管理領(lǐng)域挑戰(zhàn)。

3? ? 算法思維的培養(yǎng)

在人工智能的背景下，培養(yǎng)學(xué)生運用計算機語言解決實際問題的能力成為物流管理專業(yè)學(xué)生的迫切需求。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法在物流管理中的應(yīng)用，尤其是在路徑規(guī)劃、運輸跟蹤等方面，為提高物流效率和降低運輸成本提供了有力支持。在教學(xué)中，我們可以通過將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法與物流管理相結(jié)合，引導(dǎo)學(xué)生深入理解和靈活運用這些知識[8]。

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法的教學(xué)內(nèi)容在物流管理行業(yè)發(fā)揮著基礎(chǔ)性的作用。例如，隊列被廣泛應(yīng)用，通過將訂單按照先后順序排隊，確保按照提交的順序逐一處理。這有助于提高訂單處理的有序性和效率。同樣，運輸任務(wù)也可以通過隊列來管理其執(zhí)行順序，確保運輸按照規(guī)劃的次序進(jìn)行，從而有效地優(yōu)化物流運作。物流組織的層次結(jié)構(gòu)可以很好地通過樹結(jié)構(gòu)表示。樹結(jié)構(gòu)在組織結(jié)構(gòu)管理中發(fā)揮作用，例如倉庫、分支機構(gòu)、配送中心等的層級關(guān)系。同樣，產(chǎn)品分類也可以通過樹結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)，有助于在物流管理中進(jìn)行更有序的檢索和管理。圖結(jié)構(gòu)在物流管理中的應(yīng)用不僅限于路線規(guī)劃，還涉及配送網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化。通過圖算法進(jìn)行最優(yōu)路線規(guī)劃，可以有效降低運輸成本和時間。同時，構(gòu)建圖用于優(yōu)化配送網(wǎng)絡(luò)，減少運輸距離，提高整體效率，是圖結(jié)構(gòu)在物流中的又一實際應(yīng)用。

算法的教學(xué)可以著重介紹與路徑規(guī)劃相關(guān)的經(jīng)典算法，例如Dijkstra算法或A*算法。這些算法在解決最短路徑問題時能夠發(fā)揮關(guān)鍵作用。通過深入講解這些算法，并結(jié)合物流管理中的具體案例，學(xué)生將能夠理解在不同情境下選擇適當(dāng)算法的重要性。這種以實際問題為導(dǎo)向的教學(xué)方法有助于激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和提高其實際運用能力。

在實踐環(huán)節(jié)中，教師可以設(shè)計一系列編程作業(yè)，要求學(xué)生使用特定的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法解決真實的物流問題。通過這些實際應(yīng)用的編程任務(wù)，學(xué)生能夠更加深入地理解并熟練運用所學(xué)的知識。此外，可以組織小組項目，讓學(xué)生合作解決更復(fù)雜的物流管理挑戰(zhàn)，培養(yǎng)團隊協(xié)作和問題解決的能力。

通過將所學(xué)知識應(yīng)用于物流管理，既可以提升學(xué)生的動手實踐能力，又可以深化學(xué)生對于知識的理解，同時培養(yǎng)了學(xué)生將所學(xué)知識遷移到具有同質(zhì)性的問題上的能力，進(jìn)而算法思維也得到了提高。

4? ? 培養(yǎng)學(xué)生利用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)算法及人工智能技術(shù)解決物流問題的能力

對于教師來說，首要的目標(biāo)就是要培養(yǎng)學(xué)生解決問題的能力，這就要求教師的教學(xué)內(nèi)容不能拘泥于書本上的理論，而要側(cè)重于培養(yǎng)學(xué)生的實踐能力[9-10]。將真實的物流案例引入課堂，讓學(xué)生了解實際問題的復(fù)雜性和多樣性。針對每個案例，強調(diào)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法在解決問題中的關(guān)鍵作用，以及人工智能技術(shù)如何應(yīng)用于優(yōu)化解決方案。項目式學(xué)習(xí)：設(shè)計項目，要求學(xué)生團隊合作，運用所學(xué)知識解決特定的物流問題。項目可以包括路徑規(guī)劃、運輸調(diào)度、庫存優(yōu)化等方面，讓學(xué)生在實際問題中應(yīng)用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法及人工智能技術(shù)。編程實踐：引導(dǎo)學(xué)生使用編程語言實現(xiàn)與物流相關(guān)的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，例如路徑搜索算法、圖算法等。利用編程任務(wù)，讓學(xué)生實際操作，深入理解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法在物流問題中的應(yīng)用。模擬軟件使用：引導(dǎo)學(xué)生使用模擬軟件，模擬真實的物流場景，例如模擬貨物運輸過程、倉庫管理等。學(xué)生通過調(diào)整參數(shù)、優(yōu)化算法，體會不同策略對物流效率和成本的影響，培養(yǎng)解決問題的能力。實地考察和行業(yè)合作：安排實地考察，讓學(xué)生深入了解物流行業(yè)的實際運作和面臨的挑戰(zhàn)。與物流行業(yè)建立合作關(guān)系，邀請行業(yè)專業(yè)人士分享他們在實踐中應(yīng)用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法解決問題的經(jīng)驗。挑戰(zhàn)性競賽：參與物流相關(guān)的競賽，例如路徑規(guī)劃比賽、智能物流挑戰(zhàn)賽等。學(xué)生通過競賽，能夠在一定壓力下運用所學(xué)知識解決實際問題，提高應(yīng)對復(fù)雜情境的能力。導(dǎo)師指導(dǎo)和評估：提供導(dǎo)師指導(dǎo)，幫助學(xué)生理解和應(yīng)用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法、人工智能技術(shù)。

通過以上方法，學(xué)生將能夠更全面、實際地理解和應(yīng)用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法以及人工智能技術(shù)解決物流問題的能力，從而更好地適應(yīng)物流行業(yè)的需求和挑戰(zhàn)。

5? ? 教師指導(dǎo)學(xué)生自主反饋式教學(xué)

隨著科技的迅速發(fā)展，教育方式也在不斷創(chuàng)新[10]。在老師指導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法這門課程中，采用教師指導(dǎo)學(xué)生，學(xué)生自主反饋式的教學(xué)方式成為一種新的趨勢。這種方式兼顧傳統(tǒng)教學(xué)的優(yōu)勢，為學(xué)生提供了更豐富、靈活的學(xué)習(xí)體驗。

在教師指導(dǎo)學(xué)生，學(xué)生自主反饋式教學(xué)中，導(dǎo)師可以通過指導(dǎo)學(xué)生來解決學(xué)生的疑問。指導(dǎo)學(xué)生的環(huán)節(jié)可以在課堂上進(jìn)行，學(xué)生可以直接向?qū)熖岢鰡栴}，導(dǎo)師也能夠及時回答。這種實時的互動有助于學(xué)生更好地理解課程內(nèi)容，解決他們在學(xué)習(xí)過程中遇到的問題。一方面，導(dǎo)師能夠直接感知學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，及時調(diào)整教學(xué)策略，提高教學(xué)效果。另一方面，學(xué)生可以通過自主反饋的方式更多地參與學(xué)習(xí)。通過在線平臺布置任務(wù)，例如大學(xué)MOOC[1]，SPOC[2]等平臺，學(xué)生可以在自己的節(jié)奏下完成，并有機會深入理解課程內(nèi)容。這種方式的靈活性極大地方便了學(xué)生，尤其是那些時間較為有限或有其他學(xué)業(yè)負(fù)擔(dān)的學(xué)生。此外，自主反饋還允許導(dǎo)師更加方便地追蹤學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度，對于教學(xué)內(nèi)容的難易度和深度進(jìn)行更精準(zhǔn)的把控。而反饋機制則是學(xué)生自主反饋式教學(xué)的關(guān)鍵所在。學(xué)生可以通過在線平臺向?qū)熖岢鰡栴}，而導(dǎo)師也能夠針對學(xué)生的學(xué)習(xí)成果進(jìn)行針對性的反饋。這種雙向的交流極大地促進(jìn)了學(xué)生與導(dǎo)師之間的互動，使得教學(xué)過程更加靈活和個性化。學(xué)生不僅能夠及時了解自己的學(xué)習(xí)成績，還能夠在導(dǎo)師的指導(dǎo)下更好地改進(jìn)自己的學(xué)術(shù)表現(xiàn)。

相較于用傳統(tǒng)的教學(xué)方式來指導(dǎo)學(xué)生，學(xué)生自主反饋式教學(xué)具有一系列顯著的優(yōu)勢。首先，它打破了時間和空間的限制，使得學(xué)習(xí)不再受制于地點和特定時間。學(xué)生可以在自己方便的時間和地點進(jìn)行學(xué)習(xí)，極大地提高了學(xué)習(xí)的自由度。其次，指導(dǎo)學(xué)生，學(xué)生自主反饋式教學(xué)的實時性更強，導(dǎo)師能夠更及時地了解學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)，調(diào)整教學(xué)計劃，優(yōu)化教學(xué)效果。最后，這種教學(xué)方式更加注重個性化學(xué)習(xí)，學(xué)生能夠更靈活地選擇適合自己的學(xué)習(xí)方式，提升學(xué)習(xí)質(zhì)量。

6? ? 結(jié)? ? 語

在當(dāng)今快速發(fā)展的物流管理領(lǐng)域，人工智能、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法成為了推動行業(yè)升級的關(guān)鍵。引入人工智能技術(shù)使得物流管理不再局限于傳統(tǒng)的運輸、倉儲和分銷，而是涵蓋了智能路徑規(guī)劃、實時運輸跟蹤和數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策等多個方面。教育機構(gòu)和行業(yè)界意識到了培養(yǎng)具備計算思維和實際應(yīng)用能力的物流專業(yè)人才的緊迫性。通過加強人工智能技術(shù)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法和物流管理的緊密結(jié)合，學(xué)生能夠靈活運用這些工具解決實際問題。未來的物流行業(yè)將更加依賴數(shù)據(jù)驅(qū)動和智能決策，學(xué)生通過學(xué)習(xí)人工智能、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法可以具備分析和優(yōu)化物流流程的能力，為行業(yè)提供智能、高效的解決方案。實踐活動如實地考察、行業(yè)合作和挑戰(zhàn)性競賽等有助于培養(yǎng)學(xué)生的綜合素養(yǎng)和實際應(yīng)用能力。教育的創(chuàng)新將推動整個物流行業(yè)向智能、高效的方向發(fā)展，為人工智能時代的物流專業(yè)人才培養(yǎng)奠定了堅實基礎(chǔ)。

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