人工智能背景下物流管理专业数据结构课程教学研究

王睿

摘 要：随着人工智能时代的到来，物流管理专业人才培养面临着新的挑战。文章以人工智能、数据结构与算法为核心，深入研究其教学内容，致力于培养具备智慧物流素养的专业人才。文章分析了课程现状，关注知识结构、教学模式以及逻辑思维。为了提升学生的学习动力和培养计算思维，提出了教师指导学生自主反馈式教学的方法。建议引入实际物流案例，培养学生建模能力，将理论应用到实际情境中，以提高学习的积极性。研究旨在为新时代物流管理专业的人工智能、数据结构与算法课程提供有效的指导。

关键词：物流管理；智慧物流人才；人工智能；数据结构与算法

中图分类号：F250 文献标志码：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

随着人工智能[1-2]时代的到来，传统工科教育难以满足时代对多领域复合型人才的需求。为适应科技快速发展和产业升级的挑战，教学模式的变革迫在眉睫。在这样的背景下，物流管理专业作为紧密联系产业发展的学科，面临着新的机遇和挑战。智能物流的兴起使得物流管理要求专业人才不仅具备传统的管理学科知识，还需要掌握先进的计算机科学和算法应用，同时，对处于人工智能时代的从业人员，也要求他们对人工智能相关知识有所了解。数据结构与算法作为计算机科学领域的核心内容之一，对于培养具备高级智慧物流能力的专业人才至关重要。这门课程不仅关注数据的组织和存储方式，还着眼于解决实际问题的算法设计与优化。

在人工智能时代的大背景下，越来越多的高校将数据结构与算法等计算机专业课程纳入物流管理专业的培养计划。这体现了对于培养物流专业人才，不仅要求其具备传统物流管理知识，更需要其具备先进的计算机科学技能，能够运用算法分析、优化物流与供应链问题，提高物流系统的智能化水平。然而，数据结构与算法的复杂性以及理论性可能使学生感到难以应用到实际物流场景。在人工智能的改革思路下，对数据结构与算法的教学内容、模式、逻辑思维方式进行深化和改革显得尤为重要[3]。通过引入实际的物流案例，学生可以将抽象的数据结构与算法理论与实际物流管理相结合，提高解决实际问题的能力，从而更好地迎接物流管理领域的挑战。在对数据结构与算法课程进行学习的同时，人工智能相关知识的普及也是必要的，这有助于从业人员了解前沿技术，使他们能够更好地将数据结构与算法的知识与人工智能相结合，以顺应时代的发展。因此，针对物流管理专业，对数据结构与算法的教学内容、教学模式、逻辑思维模式等内容进行改革就显得尤为重要，如图1所示。

1    数据结构算法与人工智能在物流管理中的实际案例

在信息化时代飞速发展的进程中，人工智能及其应用在各行各业都发挥着不可替代的作用，将人工智能与数据结构算法相结合，在未来的物流管理行业的发展中，具有广阔的前景，可以应用到物流管理行业中的多个方面。例如，路径规划与优化：结合人工智能算法和数据结构，物流公司能够实现实时的货物路径规划和优化，考虑交通状况、需求波动等因素，从而提高运输效率。智能调度系统，利用数据结构和算法的支持，智能调度系统能够动态调整车辆和货物的分配，适应实时的交通情况和需求变化，最大程度提升调度的灵活性。库存优化：通过整合人工智能的预测能力和数据结构的支持，物流公司能够更准确地预测需求，优化库存管理，降低库存持有成本。机器客服的应用：无须担心人力资源的限制，不受时间限制，提供全天候的服务，解决用户的问题[4]。

人工智能和数据结构算法的结合在物流管理中带来了智能化、实时性和精细化的优势，使得物流公司能够更好地应对市场变化和需求波动。与传统物流相比，这种整合提高了运营效率，降低了成本，增强了物流系统的灵活性和可靠性[5]。

2    教学内容结合应用场景与模拟仿真

首先，在教学内容方面，可以通过引入实际的算法应用场景，将数据结构与算法与物流管理问题相结合。例如，在教授图的最短路径算法时，如Dijkstra算法和Floyd算法，可以将物流配送路径规划作为背景，通过实际案例使学生更直观地理解算法的应用。这样的教学方法有助于学生将抽象的数据结构与算法理论与实际问题相连接，提高实际应用能力。

其次，为提升学生的学习兴趣，教师可以设计模拟仿真案例。以动画、图形化等方式呈现算法运行的过程，使学生更容易理解和记忆。举例来说，可以通过展示图形化的排序算法比较，或者通过交互方式进行算法模拟，让学生在轻松的氛围中培养对数据结构与算法的兴趣。与此同时，通过动画、动态等方式，向学生普及实用且热门的人工智能的相关方向及知识，以及数据结构与算法在人工智能领域中的应用[6]。

在教学模式上，可以采用更具互动性和参与性的方式，例如小组合作解决物流案例、讨论算法的优化方法等。通过学生之间的交流和合作，能够激发出更多的灵感和兴趣。通过在教学中融入应用场景及模拟仿真，学生能够更好地理解和应用数据结构与算法，提高学科的吸引力和实际应用能力[7]。这种教学方式有助于培养学生的兴趣，使其更好地适应物流管理领域挑战。

3    算法思维的培养

在人工智能的背景下，培养学生运用计算机语言解决实际问题的能力成为物流管理专业学生的迫切需求。数据结构与算法在物流管理中的应用，尤其是在路径规划、运输跟踪等方面，为提高物流效率和降低运输成本提供了有力支持。在教学中，我们可以通过将数据结构与算法与物流管理相结合，引导学生深入理解和灵活运用这些知识[8]。

数据结构与算法的教学内容在物流管理行业发挥着基础性的作用。例如，队列被广泛应用，通过将订单按照先后顺序排队，确保按照提交的顺序逐一处理。这有助于提高订单处理的有序性和效率。同样，运输任务也可以通过队列来管理其执行顺序，确保运输按照规划的次序进行，从而有效地优化物流运作。物流组织的层次结构可以很好地通过树结构表示。树结构在组织结构管理中发挥作用，例如仓库、分支机构、配送中心等的层级关系。同样，产品分类也可以通过树结构来实现，有助于在物流管理中进行更有序的检索和管理。图结构在物流管理中的应用不仅限于路线规划，还涉及配送网络优化。通过图算法进行最优路线规划，可以有效降低运输成本和时间。同时，构建图用于优化配送网络，减少运输距离，提高整体效率，是图结构在物流中的又一实际应用。

算法的教学可以着重介绍与路径规划相关的经典算法，例如Dijkstra算法或A*算法。这些算法在解决最短路径问题时能够发挥关键作用。通过深入讲解这些算法，并结合物流管理中的具体案例，学生将能够理解在不同情境下选择适当算法的重要性。这种以实际问题为导向的教学方法有助于激发学生的学习兴趣和提高其实际运用能力。

在实践环节中，教师可以设计一系列编程作业，要求学生使用特定的数据结构和算法解决真实的物流问题。通过这些实际应用的编程任务，学生能够更加深入地理解并熟练运用所学的知识。此外，可以组织小组项目，让学生合作解决更复杂的物流管理挑战，培养团队协作和问题解决的能力。

通过将所学知识应用于物流管理，既可以提升学生的动手实践能力，又可以深化学生对于知识的理解，同时培养了学生将所学知识迁移到具有同质性的问题上的能力，进而算法思维也得到了提高。

4    培养学生利用数据结构算法及人工智能技术解决物流问题的能力

对于教师来说，首要的目标就是要培养学生解决问题的能力，这就要求教师的教学内容不能拘泥于书本上的理论，而要侧重于培养学生的实践能力[9-10]。将真实的物流案例引入课堂，让学生了解实际问题的复杂性和多样性。针对每个案例，强调数据结构与算法在解决问题中的关键作用，以及人工智能技术如何应用于优化解决方案。项目式学习：设计项目，要求学生团队合作，运用所学知识解决特定的物流问题。项目可以包括路径规划、运输调度、库存优化等方面，让学生在实际问题中应用数据结构与算法及人工智能技术。编程实践：引导学生使用编程语言实现与物流相关的算法和数据结构，例如路径搜索算法、图算法等。利用编程任务，让学生实际操作，深入理解数据结构与算法在物流问题中的应用。模拟软件使用：引导学生使用模拟软件，模拟真实的物流场景，例如模拟货物运输过程、仓库管理等。学生通过调整参数、优化算法，体会不同策略对物流效率和成本的影响，培养解决问题的能力。实地考察和行业合作：安排实地考察，让学生深入了解物流行业的实际运作和面临的挑战。与物流行业建立合作关系，邀请行业专业人士分享他们在实践中应用数据结构与算法解决问题的经验。挑战性竞赛：参与物流相关的竞赛，例如路径规划比赛、智能物流挑战赛等。学生通过竞赛，能够在一定压力下运用所学知识解决实际问题，提高应对复杂情境的能力。导师指导和评估：提供导师指导，帮助学生理解和应用数据结构与算法、人工智能技术。

通过以上方法，学生将能够更全面、实际地理解和应用数据结构与算法以及人工智能技术解决物流问题的能力，从而更好地适应物流行业的需求和挑战。

5    教师指导学生自主反馈式教学

随着科技的迅速发展，教育方式也在不断创新[10]。在老师指导学生学习数据结构与算法这门课程中，采用教师指导学生，学生自主反馈式的教学方式成为一种新的趋势。这种方式兼顾传统教学的优势，为学生提供了更丰富、灵活的学习体验。

在教师指导学生，学生自主反馈式教学中，导师可以通过指导学生来解决学生的疑问。指导学生的环节可以在课堂上进行，学生可以直接向导师提出问题，导师也能够及时回答。这种实时的互动有助于学生更好地理解课程内容，解决他们在学习过程中遇到的问题。一方面，导师能够直接感知学生的学习情况，及时调整教学策略，提高教学效果。另一方面，学生可以通过自主反馈的方式更多地参与学习。通过在线平台布置任务，例如大学MOOC[1]，SPOC[2]等平台，学生可以在自己的节奏下完成，并有机会深入理解课程内容。这种方式的灵活性极大地方便了学生，尤其是那些时间较为有限或有其他学业负担的学生。此外，自主反馈还允许导师更加方便地追踪学生的学习进度，对于教学内容的难易度和深度进行更精准的把控。而反馈机制则是学生自主反馈式教学的关键所在。学生可以通过在线平台向导师提出问题，而导师也能够针对学生的学习成果进行针对性的反馈。这种双向的交流极大地促进了学生与导师之间的互动，使得教学过程更加灵活和个性化。学生不仅能够及时了解自己的学习成绩，还能够在导师的指导下更好地改进自己的学术表现。

相较于用传统的教学方式来指导学生，学生自主反馈式教学具有一系列显著的优势。首先，它打破了时间和空间的限制，使得学习不再受制于地点和特定时间。学生可以在自己方便的时间和地点进行学习，极大地提高了学习的自由度。其次，指导学生，学生自主反馈式教学的实时性更强，导师能够更及时地了解学生的学习状态，调整教学计划，优化教学效果。最后，这种教学方式更加注重个性化学习，学生能够更灵活地选择适合自己的学习方式，提升学习质量。

6    结    语

在当今快速发展的物流管理领域，人工智能、数据结构与算法成为了推动行业升级的关键。引入人工智能技术使得物流管理不再局限于传统的运输、仓储和分销，而是涵盖了智能路径规划、实时运输跟踪和数据驱动的决策等多个方面。教育机构和行业界意识到了培养具备计算思维和实际应用能力的物流专业人才的紧迫性。通过加强人工智能技术、数据结构与算法和物流管理的紧密结合，学生能够灵活运用这些工具解决实际问题。未来的物流行业将更加依赖数据驱动和智能决策，学生通过学习人工智能、数据结构与算法可以具备分析和优化物流流程的能力，为行业提供智能、高效的解决方案。实践活动如实地考察、行业合作和挑战性竞赛等有助于培养学生的综合素养和实际应用能力。教育的创新将推动整个物流行业向智能、高效的方向发展，为人工智能时代的物流专业人才培养奠定了坚实基础。

参考文献：

[1] 李睿晶，房超，陈凯．新时代我国人工智能发展回顾与展望[J]．科技智囊，2023（1）：14-21．

[2] 国家工业信息安全发展研究中心，赵岩．人工智能发展报告（2022—2023）[M]．北京：社会科学文献出版社，2023．

[3] 陈捷，李嘉耀，吕红燕．人工智能时代下优化《数据结构与算法》课程的探讨[J]．中国科技期刊数据库 科研，2023（5）：58-61.

[4] 张雯霏．国际物流对国际贸易的推动作用研究[J]．中文科技期刊数据库（全文版）经济管理，2022（12）：10-13．

[5] 刘欣怡．绿色物流在供应链管理中的应用研究[J]．中国储运，2023（1）：135-136．

[6] 赵凌云，胡中波．数字化： 为智能时代教师队伍建设赋能[J]．教育研究，2022，43（4）：151-155．

[7] 徐晓明．以数字化提升教育发展质量[J]．教学管理与教育研究，2022，7（8）：123．

[8] 陈键．无人快递机器人路径规划算法研究综述[J]．价值工程，2022，41（5）：166-168．

[9] 李俊祥，马东海．基于人工智能算法的仓储物流管理策略研究与应用探索[J]．信息产业报道，2023（6）：136-138．

[10] 楚永杰，苏翀．大数据时代物流管理专业统计学课程教学改革对策研究[J]．物流科技，2023，46（5）：182-184．