物流数字化转型背景下现代物流管理专业学生数据素养培养探析

2023-11-20招莉莉陈林玉

教育观察 2023年28期

招莉莉,陈林玉

(北海职业学院,广西北海,536000)

一、引言

物流数字化转型既是满足物流业发展需求的产物,又是顺应时代发展的产物。当前,我国物流业发展迅速,在大数据、云计算、物联网、区块链、人工智能等技术的驱动下,物流数据更容易被采集和使用。近年来,国家发布多项政策推进物流数字化转型,与此同时,社会资本和企业的不断投入为物流数字化转型奠定了坚实的基础。《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》将数据列为市场化配置的要素[1],意味着数据已成为各行业发展的重要资产之一。

《“十四五”现代物流发展规划》再次提及加快物流数字化转型,在建设物流人才专业队伍方面要培育复合型高端物流人才。[2]在此背景下,现代物流管理专业人才培养需要根据物流数字化发展现状做出调整,进一步强化对现代物流管理专业学生数据素养的培养,以适应物流数字化转型需求,满足行业发展需要。

梳理文献发现,国外关于数据素养教育的研究在理论和实践两方面都比较成熟,国内的数据素养研究主要集中于理论探讨方面,对实践成果的研究较少。[3]随着大数据的普及,数据素养逐渐成为研究热点。关于数据素养的研究,其研究内容主要集中于数据素养教育策略、数据素养教育模式体系和数据素养教育评价三大方面,其研究对象主要包括高校图书馆、教育工作者和高校学生,针对具体专业学生的培养还比较少。因此,本文基于物流数字化转型背景,结合高职现代物流管理专业特点,应用系统思维,探讨现代物流管理专业学生的数据素养培养问题和策略。

二、数据素养的内涵

虽然国内关于数据素养的研究起步较晚,但随着近十年中国数字经济的迅速发展,数据概念已经得到了很好的推广。数据范畴越来越广,数据素养逐渐成为大众必备的一种基本素养,数据素养的内涵不断丰富,不同研究者根据各自的研究领域和研究对象对数据素养进行了定义。结合现代物流管理专业人才培养的要求,本文将现代物流管理专业学生数据素养定义如下:在从事物流管理活动过程中,遵循行为规范和符合社会伦理道德,具备数据意识和数据收集、组织、分析及应用能力。数据素养在结构上包括数据意识、数据技能和数据伦理三个方面的内容。[4]

(一)数据意识

数据意识是数据素养的基本条件,是指个体能够根据工作需要运用数据,对物流数据比较敏感,能够认识到数据的商业意义。[5]首先是数据需求意识,即清楚数据在物流业务中的产生过程和产生形式,明白哪些环节需要运用数据分析。数据分析有助于降低物流成本,提升物流服务效率。其次是数据获取意识,即了解所需数据特征,能够充分利用官方平台、行业平台、企业官网等渠道收集权威数据。最后是数据价值意识,即能够意识到数据在物流管理中的重要作用,能够解读与本专业相关的数据,并能发现数据的商业价值和社会价值。学生应清晰地认识到数据价值在优化企业日常物流运营及提升决策效率和准确率上所起的关键作用,数据意识直接影响企业物流数据价值的发挥。

(二)数据技能

数据技能是指贯穿于数据生命周期的采集、处理、分析、应用、管理等一系列活动所需要的技能。[4]基于经济管理理论,在物流产业中运用好数据,可以解释物流领域相关活动的内在规律性,充分提高物流管理的科学性和有效性。例如,物流运输活动包含大量关于交通状况和车辆运行的动态信息,通过收集和分析车辆参数、地理位置、行驶路线等多维度信息,可以发现车辆的行为特征和区域物流的流量分布,为物流公司的车辆调度决策提供数据支撑。根据高职院校现代物流管理专业的特点,学生的数据技能主要表现为利用数据工具分析和解决物流运营问题的能力。具体来说,数据技能主要由以下四种能力构成。

1.数据采集能力

学生应能根据物流项目的具体要求和完成目标,运用科学的采集方法,有计划、有组织地搜集相关数据并进行登记,获得真实可靠的数据。物联网技术的发展使现代物流数据的收集变得更加方便快捷。例如,RFID、条码、物流信息管理系统等技术的使用可以在物流运作过程中即时生成相应的物流数据,需要学生掌握相应的技术才能满足数字物流发展的能力需要。此外,掌握传统的手工输入、查阅文献等数据收集技能也是对现代物流管理专业学生数据采集能力的基本要求。

2.数据处理与分析能力

处理数据是提高数据质量和使用价值的基础。现代物流管理专业的学生应具备处理和分析数据的能力,对收集到的数据进行审核,确保数据的完整性、准确性和及时性,对数据进行初步的整理加工。在此基础上,学生可运用相应的数据分析工具,如Excel、BI、数据库等,完成表格类工作。数据分析能力能够极大地提高工作效率,更高层次的要求还包括对数据进行可视化呈现、阐述分析结果等。

3.数据应用能力

学生能够结合物流项目和业务背景,通过数据处理和分析结果发现问题,发现经济现象的变化和发展规律,预测未来的发展趋势,在客户服务、货物运输、仓储管理、选址优化、库存管理等方面制定实施方案,为企业商业决策的实施提供支持。

4.数据管理能力

数据管理能力是指对所收集、整理的数据进行存储和保护的能力。学生应掌握一定的数据管理理念和数据管理方法,能够评价自身的数据管理能力,不断完善数据管理工作。在存储方式上,学生需掌握线上、线下存储方式的优缺点,能根据不同项目的要求选择合适的存储方式。在数据保护上,学生应能结合管理需求制定数据安全策略,满足数据安全的业务需要和监管需求。

(三)数据伦理

数据伦理是指以遵循相关法律法规和道德规范的方式获取、存储、管理和应用数据。[6]物流行业的数字化转型有其特殊性,物流行业在服务生产过程中掌握了大量的用户核心敏感信息数据,如个人背景、出行轨迹、支付系统、实时位置等。对于企业,这些数据是核心资产的一部分;对于个人,这些数据关乎信息安全。现代物流的发展需要数据的流通和利用,但又要保障用户个人信息安全。数据使用者必须具备良好的数据伦理素养,这样才能平衡数据的安全性和数据的流通性。培养现代物流管理专业学生的数据素养,深植数据伦理理念是关键。

三、现实意义

(一)学科交叉融合发展的需要

现代物流管理是一门由管理学、经济学、理学和工学等相互交叉而形成的新兴学科。随着数字经济的发展和数字化程度的不断提升,人工智能等各种新兴技术为物流行业的发展带来了积极影响,相关的管理理论也在不断丰富。《职业教育专业目录(2021年)》将原来的物流管理专业改为现代物流管理专业[7],这表明物流管理专业将面临重大变革转型,“现代”二字意味着新专业人才培养应区别于传统物流管理人才培养。对新专业人才的培养需融入新技术、新方法,在多学科融合的基础上制定适应社会发展需求的现代物流管理人才培养方案。《物流管理职业技能等级标准》将物流管理职业技能分为初级、中级和高级三个等级,三个级别都提到了数据和数字化能力的要求,该文件也是物流管理“1+X”证书的编制标准之一。[8]因此,现代物流管理专业的毕业生需要具备一定的数据思维和处理数据问题的能力,在传统物流管理人才培养方案的基础上增加了培养数据素养的要求。

(二)市场变化对物流人才培养的需求

物流数字化转型需要经历物流业务数字化和物流数字业务化两个阶段,物流活动中的运输、仓储、装卸搬运等各个环节都会产生大量的数据信息,而现代物流的大数据能驱动供应链物流服务质量、服务效率和服务功能的升级。[3]数据赋能极大地提升了物流企业在市场营销、生产管理、产品设计研发、客户关系管理、企业运营管理等方面的工作效率。企业对数据的重视程度日益提升,企业迫切需要具有数据素养的人才进入职场,不少物流企业还设置了专门的数据分析岗位,这些都对现代物流管理专业人才培养提出了适应市场变化的新要求。职业院校现代物流管理专业的学生具备数据素养是适应数字化变革的重要保障,借助数据素养准确获取数据信息,提高数据技能,能够不断提升自身的就业竞争力,为个人的职业生涯打好基础。学校应加强对学生数据素养的培养,为学生未来适应工作岗位做好准备。

四、存在的问题

(一)培养目标不明确

国外高校实施数据素养教育是面向各行业的数据岗位,有针对性地培养学生的数据指数与技能,而国内高校对学生数据素养的培养缺乏与具体学科、专业的结合。[5]数字化转型带动了多种新技术的应用,教育界也逐渐意识到数据素养的重要性,但针对具体专业的数据素养教育的培养目标不够明确,相关研究也还处于起步阶段。数据素养教育整体缺乏系统性,缺乏相应的教学评价体系标准,授课方式在创新性和灵活性方面有待改进,高职院校和各机构之间缺乏合作。此外,学校在制定现代物流管理专业人才培养方案时,对数据素养的重视不够,并未体现数据素养培养的具体要求。

(二)课程体系不健全

在数字化转型背景下,数据已成为转型变革的基础,人工智能、机器学习和预测分析等新兴技术正影响课程体系的完善。现代物流管理专业应以培养技术型人才为目标,课程应与技能要求保持一致。但部分高职院校在人才培养方案设计中对课程内容的设置不够完善。与数据素养相关的课程主要有计算机应用基础、统计基础等基础性课程,这些课程主要是利用计算机科学知识处理数据,课堂缺乏实践性,计算机与现代物流管理专业的融合作用未得到充分发挥,未能充分考核出学生是否具备企业要求的数据应用水平。

(三)教师团队缺乏专业性

当前,教师的数据素质逐渐受到学校的重视,学校不断加大对教师数据素养的培养力度。《教师数字素养》对教师的培养标准做出了相应的规范[9],只有专业的教师团队才能培养出高素质的应用型人才。专任教师应具备良好的数据素养,具备采集、分析、解释各类教育数据的技术,并能运用技术进行科学决策、提升教学能力。[10]在物流数字化转型背景下,现代物流管理专业的教师除了要精通专业知识,还应具备对数据进行精准定位和解释的能力,掌握大数据方面的相关知识,能够对接企业需求,具备更高的专业素养。但是,由于各高职院校的教育信息化平台建设标准不一,多数物流管理专任教师并未接受过数据素养能力的相关培训,缺乏企业的生产实践经验,在教学过程中未能将理论知识与企业生产实践充分融合起来。面对繁杂的物流大数据,教师难以作出科学决策,教师的知识储备和专业技能难以满足学生的培养需求。

五、培养策略

(一)人才培养方案应明确数据素养培养目标

在数字化转型背景下,要想培养现代物流管理专业学生的数据素养,高校院校就要将数据素养培养的思想和内容融入人才培养方案,在人才培养方案的培养目标中明确现代物流管理专业的数据素养要求。通过目标导向,有针对性地设计教学内容,总体把握学生数据素养的培养方向和细则。一是要在人才培养方案中强化学生对本专业数据素养教育重要性的认识,形成数据素养教育的原动力。二是在人才培养方案中体现数据素养能力的具体要求,遵循教育发展规律,明确对学生数据素养培养的能力要求和时间要求。三是加强实践教学的时间安排,多渠道开展数据素养实践教育,结合专业特色和地方需求进行有针对性的实训,培养既具有现代物流管理专业知识,又具备数据素养的综合型人才。

(二)建立培养数据素养的课程体系

构建现代物流管理专业的数据素养课程体系不是将原有的课程体系完全推翻,而是优化传统的课程体系,通过显性融入和隐性融入两种方法将数据素养融入课程体系。

显性融入是开设提高数据素养的课程,重新构建现代物流管理专业的课程体系结构。课程设置可以根据专业建设要求,开设以数据意识和数据伦理为基础、突出数据技能培养的课程,如表1所示,强化学生的数据思维,帮助学生掌握数据分析工具的应用。

表1 现代物流管理专业数据素养课程体系

隐性融入是在原有的课程中融入数据素养教育的内容,发挥隐性教育的优势,与专业教学形成良性互动。随着数字化相关技术在越来越多物流领域落地和实施,相应的知识领域也需要及时更新,这样才能使人才培养跟上市场需求。

除了上述课程可以培养学生的数据素养,其他的专业课程也应增加相应的数据素养培养模块,使人才培养方案在培养数据素养方面具有系统性。例如,将数据分析、市场预测等知识模块融入物流市场营销课程,将大数据财务分析知识模块融入物流成本管理课程,将大数据、区块链等现代信息技术知识模块融入物流方案设计课程,将信息安全、数据伦理等知识模块融入物流法律法规课程。

(三)组建创新型教师队伍

具备良好数据素养的教师队伍是培养现代物流管理专业学生数据素养的重要支撑。为此,高职院校应做好师资培训工作,组建能够适应物流数字化发展并具备较高数据素养的师资队伍。

第一,现代物流管理专业教师应在提升专业理论知识水平的同时,提升数据素养,主动学习大数据、数据可视化等技术,不断更新知识体系,强化自身的数据意识和数据伦理。第二,高职院校应鼓励专任教师外出进修,参加相关专业会议和行业培训,以提升教师的数据素养水平,搭建与企业沟通的桥梁,鼓励教师参与企业实践,加强对数字化背景下企业物流管理活动的理解,提升教师的实践能力。第三,在开设数据素养相关课程时,高职院校可以调用校内计算机等专业教师与现代物流管理专业专任教师形成专业知识互补的教师团队,还可以聘请企业专业人士参与实践课程教学,构建专兼结合的“双师型”教学团队。