人工智能背景下物流管理專業(yè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程教學(xué)研究

摘要：隨著人工智能時(shí)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(shí)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(dòng)力和培養(yǎng)計(jì)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(shí)際物流案例，培養(yǎng)學(xué)生建模能力，將理論應(yīng)用到實(shí)際情境中，以提高學(xué)習(xí)的積極性。研究旨在為新時(shí)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0

引

言隨著人工智能[1-2]時(shí)代的到來，傳統(tǒng)工科教育難以滿足時(shí)代對(duì)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(jí)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(jī)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(shí)，還需要掌握先進(jìn)的計(jì)算機(jī)科學(xué)和算法應(yīng)用，同時(shí)，對(duì)處于人工智能時(shí)代的從業(yè)人員，也要求他們對(duì)人工智能相關(guān)知識(shí)有所了解。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法作為計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的核心內(nèi)容之一，對(duì)于培養(yǎng)具備高級(jí)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(chǔ)方式，還著眼于解決實(shí)際問題的算法設(shè)計(jì)與優(yōu)化。在人工智能時(shí)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(jì)算機(jī)專業(yè)課程納入物流管理專業(yè)的培養(yǎng)計(jì)劃。這體現(xiàn)了對(duì)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(shí)，更需要其具備先進(jìn)的計(jì)算機(jī)科學(xué)技能，能夠運(yùn)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(shí)際物流場景。在人工智能的改革思路下，對(duì)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(shí)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(shí)際物流管理相結(jié)合，提高解決實(shí)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(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法課程進(jìn)行學(xué)習(xí)的同時(shí)，人工智能相關(guān)知識(shí)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(shí)與人工智能相結(jié)合，以順應(yīng)時(shí)代的發(fā)展。因此，針對(duì)物流管理專業(yè)，對(duì)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(shí)際案例在信息化時(shí)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(gè)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(shí)時(shí)的貨物路徑規(guī)劃和優(yōu)化，考慮交通狀況、需求波動(dòng)等因素，從而提高運(yùn)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(dòng)態(tài)調(diào)整車輛和貨物的分配，適應(yīng)實(shí)時(shí)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(jī)器客服的應(yīng)用：無須擔(dān)心人力資源的限制，不受時(shí)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(shí)時(shí)性和精細(xì)化的優(yōu)勢，使得物流公司能夠更好地應(yīng)對(duì)市場變化和需求波動(dòng)。與傳統(tǒng)物流相比，這種整合提高了運(yùn)營效率，降低了成本，增強(qiáng)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(shí)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(shí)，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(shí)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(shí)際問題相連接，提高實(shí)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(jì)模擬仿真案例。以動(dòng)畫、圖形化等方式呈現(xiàn)算法運(yùn)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(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法的興趣。與此同時(shí)，通過動(dòng)畫、動(dòng)態(tài)等方式，向?qū)W生普及實(shí)用且熱門的人工智能的相關(guān)方向及知識(shí)，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(dòng)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(shí)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(yùn)用計(jì)算機(jī)語言解決實(shí)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(yùn)輸跟蹤等方面，為提高物流效率和降低運(yùn)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(yùn)用這些知識(shí)[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(duì)列被廣泛應(yīng)用，通過將訂單按照先后順序排隊(duì)，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(yùn)輸任務(wù)也可以通過隊(duì)列來管理其執(zhí)行順序，確保運(yùn)輸按照規(guī)劃的次序進(jìn)行，從而有效地優(yōu)化物流運(yùn)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(jī)構(gòu)、配送中心等的層級(jí)關(guān)系。同樣，產(chǎn)品分類也可以通過樹結(jié)構(gòu)來實(shí)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(yùn)輸成本和時(shí)間。同時(shí)，構(gòu)建圖用于優(yōu)化配送網(wǎng)絡(luò)，減少運(yùn)輸距離，提高整體效率，是圖結(jié)構(gòu)在物流中的又一實(shí)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(shí)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(shí)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(shí)際運(yùn)用能力。在實(shí)踐環(huán)節(jié)中，教師可以設(shè)計(jì)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(shí)的物流問題。通過這些實(shí)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(yùn)用所學(xué)的知識(shí)。此外，可以組織小組項(xiàng)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(tuán)隊(duì)協(xié)作和問題解決的能力。通過將所學(xué)知識(shí)應(yīng)用于物流管理，既可以提升學(xué)生的動(dòng)手實(shí)踐能力，又可以深化學(xué)生對(duì)于知識(shí)的理解，同時(shí)培養(yǎng)了學(xué)生將所學(xué)知識(shí)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(duì)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(shí)踐能力[9-10]。將真實(shí)的物流案例引入課堂，讓學(xué)生了解實(shí)際問題的復(fù)雜性和多樣性。針對(duì)每個(gè)案例，強(qiáng)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(xiàng)目式學(xué)習(xí)：設(shè)計(jì)項(xiàng)目，要求學(xué)生團(tuán)隊(duì)合作，運(yùn)用所學(xué)知識(shí)解決特定的物流問題。項(xiàng)目可以包括路徑規(guī)劃、運(yùn)輸調(diào)度、庫存優(yōu)化等方面，讓學(xué)生在實(shí)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(shí)踐：引導(dǎo)學(xué)生使用編程語言實(shí)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(shí)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(shí)的物流場景，例如模擬貨物運(yùn)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(huì)不同策略對(duì)物流效率和成本的影響，培養(yǎng)解決問題的能力。實(shí)地考察和行業(yè)合作：安排實(shí)地考察，讓學(xué)生深入了解物流行業(yè)的實(shí)際運(yùn)作和面臨的挑戰(zhàn)。與物流行業(yè)建立合作關(guān)系，邀請(qǐng)行業(yè)專業(yè)人士分享他們在實(shí)踐中應(yīng)用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法解決問題的經(jīng)驗(yàn)。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(yùn)用所學(xué)知識(shí)解決實(shí)際問題，提高應(yīng)對(duì)復(fù)雜情境的能力。導(dǎo)師指導(dǎo)和評(píng)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(shí)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(yàn)。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(shí)回答。這種實(shí)時(shí)的互動(dòng)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(shí)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(tái)布置任務(wù)，例如大學(xué)MOOC[1]，SPOC[2]等平臺(tái)，學(xué)生可以在自己的節(jié)奏下完成，并有機(jī)會(huì)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(shí)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(duì)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(jī)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(tái)向?qū)熖岢鰡栴}，而導(dǎo)師也能夠針對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)成果進(jìn)行針對(duì)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(dòng)，使得教學(xué)過程更加靈活和個(gè)性化。學(xué)生不僅能夠及時(shí)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(shí)間和空間的限制，使得學(xué)習(xí)不再受制于地點(diǎn)和特定時(shí)間。學(xué)生可以在自己方便的時(shí)間和地點(diǎn)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(shí)時(shí)性更強(qiáng)，導(dǎo)師能夠更及時(shí)地了解學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)，調(diào)整教學(xué)計(jì)劃，優(yōu)化教學(xué)效果。最后，這種教學(xué)方式更加注重個(gè)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(dòng)行業(yè)升級(jí)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(yùn)輸、倉儲(chǔ)和分銷，而是涵蓋了智能路徑規(guī)劃、實(shí)時(shí)運(yùn)輸跟蹤和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策等多個(gè)方面。教育機(jī)構(gòu)和行業(yè)界意識(shí)到了培養(yǎng)具