​人工智能技术在物流管理专业教学中的应用实践

◎ 赵睿

    当今时代，物流行业呈现迅猛发展态势，尤其是随着网络购物的进一步升级，物流行业已然成为现代化经济体系的重要支柱。在这样的发展趋势下，物流人才培养规模也要进一步扩大。物流管理专业着力培养物流管理人才，而在人工智能技术的支持下，物流专业教学迎来新的发展和革新机遇，数字化与智能化成为重要方向。在实际场景中，人工智能如何更深入和更具操作性地应用于物流专业教学还需要进一步研究和探索，课程设计、教学方法、实践训练等均可成为研究入手点，使得人工智能可通过这些方面重构教学模式，并依托精准化、个性化、场景化应用驱动教育转型，为培养出专业能力和职业素养更强的优秀物流人才奠定坚实基础。

    一、教学资源智能化重构

    教学资源是教学中的“养分”，供学生吸收后成长成才。人工智能技术表现出强大的数据挖掘和知识整合能力，可在教学资源智能化重构中发挥重要作用。比如教师可借助这些技术获取所需要、符合教学要求的教学资源，并在相应指令下生成教学案例、设计课程大纲等，甚至可将学生学情等信息输入智能系统中，使得所输出和生成的内容更符合学生要求，为获得更好的教学成果打下基础。目前物流行业发展迅猛，物流管理岗位需要更多综合能力强的人才，而能力培养离不开实践。因此教师可以引入智能仿真平台，为学生模拟出贴近真实的实验环境，使学生在虚拟环境中完成库存优化、运输路径规划等任务，支撑能力培养获得更好效果。这种“AI+场景化”的教学模式可改变单纯理论灌输式课堂面貌，将抽象理论与实践操作有效结合，支持学生更好地掌握相关实践技能。此外，教学资源建设要积极借助垂直领域大模型力量，该模型可依托行业数据库与专业训练语料生成符合物流领域特性的教学问题与案例分析，为教师提供更多贴合物流产业发展的参考素材，确保教学内容与产业发展同步迭代。

    二、利用虚拟仿真技术破解实践教学难题

    实践教学以提升学生实践能力为目标。相较于理论教学，实践教学的开展需要更多资源支持，具体到物流管理专业实践教学中，想要高质量实施实践教学，相关设备、管理场景、实际业务等缺一不可，但这会面临设备成本高、安全风险大、场景复现难等挑战，使得实践教学不能落实到位，教学效果大打折扣。而利用虚拟仿真技术可有效应对这一困境，比如教师可基于该技术构建虚实结合实训平台，使学生在高度还原的虚拟环境中完成物流管理的相关业务，如仓储管理、设备操作、应急处理等。同时，教师还能与真实物流场景深入对接，模拟具体的任务和项目，如加入一些突发情况考验学生应变能力，为让学生实践技能水平在真实场景中得到验证创造条件。随着物流业的跨国发展，教师也能利用此类技术将跨境物流、冷链管理等融入教学，让学生在虚拟空间了解国际物流面貌，体验多语言环境下的工作流程。这种沉浸式学习方式可突破物理空间限制，使学生获得良好的实践锻炼效果，实训成本显著降低。

    三、实现个性化学习

    人才培养应因材施教，但在传统教学模式中，统一化教学是常态，而不能基于学生学情进行差异化教学，导致学生学习效果不佳，并且容易引起学生抵触心理。在人工智能技术的助力下，教师可高效进行学情分析，并可依托该技术建立自适应学习系统，为扭转“统一教学”局面打下基础，使得“因材施教”成为现实。比如教师可依托智能系统动态了解学生的课堂表现、作业完成度等信息，并生成个性化学习方案，为弥补学生短板和满足学生新需求提供助力。如有的学生存在知识薄弱区，智能系统可向其推荐专项练习计划；有的学生各方面水平达到了较高层次，智能系统可跳出当前教学框架，向其提供更深入、更复杂的学习内容。此外，物流管理作为实践性较强的岗位，教师可利用人工智能设计出既符合岗位要求又与学生情况相契合的实践项目，让学生在个性化实践中实现能力素养的跃迁，成长为能力更强、切实满足岗位要求的物流管理人才。

    四、教学评价与反馈机制的智能化升级

    在传统教学评价中，注重结果忽视过程、偏向主观忽视客观等现象普遍存在，导致评价结果难以反映真实情况。而人工智能技术可改变这一局面，其具有的多维度数据采集与分析能力，可支撑过程性评价更顺畅、更有效地进行，并且“凭数据说话”可应对主观判断过重的问题。具体到物流管理专业教学中，教师可依托智能课堂反馈系统实时了解学生的课堂参与度、微表情变化、答题轨迹等，而后该系统会生成知识掌握和学习行为分析报告，帮助教师更精准、迅速定位教学的不足之处，进而制定针对性策略进行改进和调整；在作业评价中，教师可依托人工智能深度批改和诊断学生作业，找出其中存在的错误，并基于错误分析原因所在，生成练习题库，帮助学生改正错误。

    五、教师教研能力与教学素养的双重提升

    物流管理专业教学可在人工智能技术的助力下呈现新面貌，使学生从中受益。此外，该技术也能成为教师专业发展的重要助手。在教研方面，人工智能技术可协助教师快速检索文献、梳理研究框架等，并能将存储的教学案例以视频等直观方式呈现出来，使教师更好地分析案例中存在的问题并总结有益经验，进而通过汲取优秀经验、改正错误做法等开发出更行之有效的教学方案。在这一过程中，教师的教研能力也能得到锻炼，在后续教研中更加得心应手，提高效率。在教学素养方面，人工智能技术可模拟线上教师培训平台，使教师足不出户便能接受培训，并且教师也能基于自身短板输入指令生成更具针对性的培训内容，促使其弥补自身短板，推动教学素养达到更高水平。

    六、挑战和应对策略

    人工智能具有多种优势，可助力物流管理专业教学深入革新，但其也伴随一些挑战，如信息准确性不足导致教学资源存在错误、不科学等问题，误导学生；过度依赖该技术下的相关工具会削弱教师独立思考能力，教学水平难以提升；信息泄露可能侵犯教师和学生隐私权，对其造成伤害。针对这些挑战，学校要对人工智能使用进行严格审核，如对生成内容进行验证；教师要合理使用人工智能；学校要做好信息保护工作，保障数据安全性，并与技术研发部门密切合作，及时更新技术版本和引入最新安全保护技术。

    七、结语

    人工智能技术应用于物流管理专业教学中，可随着应用程度加深，逐步塑造新的教学模式和生态。未来相关研究和实践还应继续深入，为虚拟仿真实训、智能评价系统、个性化学习路径、教师能力升级等达到更高层次贡献力量，为培养出更为优秀的物流管理人才打下基础。同时，在这一过程中，学校和教师要坚守“技术为育人服务”的原则，避免技术喧宾夺主，也不能因为技术带来的挑战而弃之不用。

    （作者系广西职业师范学院工商管理学院副院长）