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“数智”时代产教融合驱动下高校智慧物流实验课程体系研究

关键词：“数智”时代、产教融合、智慧物流、实验、课程体系

一、高校智慧物流实验课程体系现状

随着智慧物流行业蓬勃发展，高校在智慧物流工程人才培养上面临前所未有的机遇与挑战。为更好地适应行业发展趋势，众多高校纷纷构建了智慧物流实验课程体系，以期通过实践教学来提升学生的实践能力和创新思维。然而，在当前的实施过程中，各高校在智慧物流实验课程体系的构建方面，呈现出多样化但尚待深化的特点。

在数智化应用方面，部分高校已经引入实时数据流处理技术和数据分析工具，用于支持学生的数据分析和决策实验[1]。然而，这些技术的整合程度和实验设计的深度仍参差不齐，尚需进一步完善和优化[2-3]。在产教融合方面，虽然校企合作已经成为一种趋势，但具体的合作模式和深度仍存在较大差异[4]。一些高校与企业紧密合作，共同开发实验课程和研发项目，取得显著成效；也有一些高校的合作仅限于表面，缺乏实质性的内容和深度[5]。

为了提升实验教学质量和效果，高校需要进一步加强创新模式的探索和实践，完善实验教学体系，优化资源配置，推动智慧物流教育的发展。

二、智慧物流实验课程体系建设

通过数智化手段和产教融合策略，对传统的物流工程实验课程进行创新性的改造，构建五个主要模块、七项实验项目及一套考核与评估机制的智慧物流实验课程体系，通过线上线下相结合、跨学科融合、企业参与以及以学生为中心的教学手段，推动实验课程体系的全面升级[6]。智慧物流实验课程体系建设方案，如图1所示。

图1智慧物流实验课程体系建设方案

1.智慧物流实验课程体系建设的创新思想

智慧物流实验课程体系建设的核心思想在于深度融合数智化技术和产教融合策略，如图2所示，通过数智化核心驱动、产教融合策略实施以及数智化与产教融合相结合的实战化教学模式的构建，构筑前沿、实战化的教学环境，全面提升学生的数据素养和决策能力。

图2智慧物流实验课程体系建设创新思想

（1）数智化核心驱动的实验课程创新

通过集成实时数据分析、智能算法优化及数字孪生仿真等技术，重塑实验课程的教学模式。引入真实物流数据，构建分析与决策平台，使学生在挖掘和预测中深刻领悟数据驱动的决策逻辑。同时，结合物流核心问题设计的智能算法实验，让学生在解决实际问题中锤炼技能。数字孪生技术的运用，也为学生提供了一个观察、理解和模拟复杂物流系统的虚拟环境。

（2）产教融合策略在实验课程中的实施

打破教育与实践的隔阂，采取产教融合策略，与企业紧密合作，共同推进实验课程的开发与实践。邀请企业专家参与课程设计，确保课程内容与行业需求无缝对接；与企业共建先进实验室，实现资源共享和互利共赢；鼓励学生参与企业研发项目，在实战中锻炼研发能力和创新精神。

（3）数智化与产教融合相结合的实战化教学模式

在创新路径的探索中，将数智化与产教融合策略相结合，如图3所示，该模式利用云平台实现远程实验教学，打破时间和空间的限制；通过个性化学习路径和能力认证机制，激发了学生的学习动力和目标感；通过与企业的紧密合作，确保实验课程内容始终与行业动态和技术发展趋势保持同步。

图3数智化与产教融合结合的实践教学实战化

2.基于创新模式的智慧物流实验课程体系模块

智慧物流实验课程体系的五个主要模块如下：

（1）智慧物流实验课程体系框架的创新与构建

紧密结合数智化技术的应用，构建智慧物流实验课程体系的整体框架，界定实验课程的培养目标、内容模块、实施策略及评价体系，确保课程体系的高度灵活性、可扩展性及前瞻性。

（2）基于数智化的智慧物流实验课程设计与开发

借助先进的数智化技术和工具，如物联网、大数据分析、人工智能等，精心设计与开发一系列互动性高、实践性强的智慧物流实验课程。这些课程将紧密围绕智慧物流的关键环节，如智能仓储、路径优化、供应链协同等，并结合实际案例与项目任务，为学生提供沉浸式的实战化学习体验。

（3）智慧物流实验教学方法的探索与优化

探索适合智慧物流实验课程的教学方法，如项目式学习、翻转课堂等，激发学生的学习积极性与主动性。通过实时反馈、团队合作、线上线下融合等方式，不断优化实验教学过程，确保教学的高效性和深度。

（4）智慧物流实验教学资源的整合与共享

整合与智慧物流相关的优质教学资源，包括实验教程、案例库、数据集及行业专家经验等。通过一个开放、交互式的平台进行共享，为学生提供丰富的学习素材，并为其他高校和企业的智慧物流教育提供有益的参考与借鉴。

（5）智慧物流实验课程的实施、评估与持续改进

在实验教学过程中，严格按照设计的课程体系与教学方法进行实验课程的实施，并定期收集学生的学习成果、反馈意见及行业评价。通过对这些数据的系统分析，客观评估实验课程的教学效果，及时发现潜在问题并进行针对性地改进，确保研究目标的顺利达成。

3.基于创新模式的智慧物流实验