【摘要】在数据融合、智能制造的背景下，物流管理专业人才需要具备扎实的数据分析能力以应对复杂多变的工程实践问题。文中基于大数据背景下物流管理专业的统计学课程教学现状，从课程设计、教学模式、差异化方法、多学科融合等多个方面探索了统计学课程教学改革策略，明确了兼顾理论和实践的双教学任务线，综合运用多元化多阶段的评价方法评估教学效果，旨在充分发挥统计学课程在物流管理专业建设中的作用，培养具有数据分析能力和思维的复合型物流管理人才。

　　【关键词】大数据；物流管理；统计学；教学改革

　　1引言

　　在信息时代的大背景下，大数据技术的迅猛发展深刻地影响着各个领域的决策方式，如物流管理、电子商务以及企业管理等行业越来越依赖基于数据驱动的智能决策方法[1]。物流行业作为连接供应链各个环节的重要组成部分，在现代经济体系中扮演着举足轻重的角色。然而，随着物联网和大数据技术的不断发展和进步，物流行业的大数据特征愈发明显，物流管理专业的建设应更加注重培养具有数据分析能力和数据分析思维的复合型人才，以适应数据时代对物流管理行业的要求。

　　2022年5月，国务院办公厅印发《“十四五”现代物流发展规划》，指出“移动互联网、大数据、云计算、物联网等新技术在物流领域广泛应用，网络货运、数字仓库、无接触配送等‘互联网＋’高效物流新模式新业态不断涌现。要加强高等院校物流学科专业建设，提高专业设置的针对性，培育复合型高端物流人才”[2]。在新的形势下，物流管理不再仅仅局限于简单的物流操作与执行，而是更加强调数据驱动的智能决策。如何从物流过程产生的海量数据中提取有价值的信息，并将其转化为智能决策，成为了现代物流管理的重要课题[3]。统计学作为一种强大的数据分析工具，为物流管理者提供了一种深入洞察数据关系和模式的方法，能够支持更加精确、高效的决策制定。因此，探索物流管理专业中统计学课程的教学新模式，以培养复合型物流专业人才是高校亟需解决的现实问题。

　　郑桂玲等[4]指出“大数据背景下，物流行业对从业人员的数据处理能力要求越来越高，统计学课程对物流管理专业建设的重要性也逐渐提升”。统计学是管理类学科的专业基础课，在实际教学中存在理论性强、实践性弱、通识性强、专业针对性弱、教学模式单一等问题，不利于物流管理专业学生数据分析能力和思维的培养。唐安安等[5]认为目前关于统计学课程教学改革的相关研究很多，但是适用于物流管理专业的教学模式相对较少。颜卫忠[6]针对教学模式、课程内容和数据分析三个方面提出统计学课程改革对策。韩正涛和刘阳[7]从校企合作的角度对统计学教学改革进行了探索，以培养物流管理专业人才的实践能力。但已有研究很少从物流行业数据特点的角度出发，对统计学教学模式进行探索。特别是将跨学科融合和数据驱动思想融入统计学的课程内容设计方面还有待进一步探索。因此，文中从数据驱动的角度出发，对大数据视域下物流管理专业统计学课程的教学改革进行探索和研究，以提升物流管理专业人才的数据分析能力和思维，从而培养出更多的复合型物流管理人才。

　　2大数据背景下物流管理专业统计学教学现状

　　现代物流链条日益复杂化，涉及到供应商、制造商、分销商和消费者等多个环节[8]。在这种多元化的背景下，需要实现更加精细化的资源配置、路径规划和库存管理。然而，这些决策往往需要同时考虑多个变量和因素，传统的人工决策方法逐渐显得力不从心。而统计分析作为数据分析的重要工具，是实现物流管理智能决策的重要途径之一[9]。因此，如何提升物流管理人才处理复杂物流数据的能力，成为了物流管理专业统计学教学需要解决的重要问题。

　　2.1教学内容理论重于实际应用

　　物流管理专业的统计学教学通常着重于传授统计学的基础知识和理论，包括概率论、统计推断、回归分析等[10]。这些基础知识对于理解统计学的原理和方法非常重要，但缺乏实践经验可能会导致物流专业人才无法有效应对实际物流管理问题。物流管理领域充满了复杂性，包括供应链、运输、库存管理等各个环节。实际的物流管理问题往往受到多种因素的影响，这些因素可能在理论课程中没有得到充分的体现。此外，实际物流数据可能会存在数据缺失、错误、不一致等问题，实现这些数据的统计分析往往需要专业的数据处理和清洗技术，而这些技能往往在传统统计学课程中没有得到足够的重视。

　　2.2课程设计中跨学科融合度不高

　　许多学校将物流管理和统计学视为不同的学科，这导致两者之间的教学和研究分隔明显[11]。通常，物流管理课程由物流专业的教师教授，而统计学课程则由统计学专业的教师教授，这可能导致两个领域之间的交流和协作有限。此外，物流管理和统计学在教育目标和重点方面可能存在差异。物流管理专业通常更注重于供应链管理、运输规划和库存控制等实际问题，而统计学课程则强调统计方法和数据分析。这可能导致培养的物流管理专业人才缺乏处理物流大数据的分析能力和分析思维，无法胜任大数据背景下的物流管理工作。

　　2.3教学过程中对个体差异的关注度不够

　　物流管理专业学生的统计学基础普遍存在个体差异[12]。物流管理专业中相当一部分学生来自于高中文科，统计学基础相对薄弱，这可能导致学生在课程开始时的起点有所差异，甚至影响学生对课程的学习兴趣，导致学生不愿花费时间和精力进行统计学学习。数学背景较强的理科学生可能更容易应对统计学的挑战，也更愿意投入时间和精力来学习统计学，往往对统计学知识和技能也掌握得较好。而统计学往往采用大规模班级教学方式，导致教师很难识别和满足每个学生的个体需求，同时也面临时间有限和资源有限的压力，难以为每个学生提供个性化的支持和关注。此外，长期的统计学教学习惯可能形成了标准化的教学和评估方法，更加注重学生整体所达到的学习目标和教学效果，难以有效满足学生的个体差异化需求。

　　2.4教学实践中数据科学工具不足

　　物流管理专业的统计学教学往往未涵盖现代数据科学工具和技术，如Python、R和数据可视化工具等，这些工具对在大数据背景下的物流数据分析至关重要[13]。目前，物流管理专业的统计学教材关于数据科学工具的相关内容可能相对滞后，未能及时跟上数据科学领域的发展。教材和课程设置往往固定，更新周期较长，无法反映最新的数据科学工具和技术。在现有的课程中整合数据科学工具需要对课程设计进行系统性更新，难度较大而且也难以囊括数据工具的详细使用方法和技巧，这可能导致学生无法熟练运用工具进行物流数据的分析与决策。

　　2.5缺乏综合的教学评价方法

　　物流管理专业的统计学教学评价往往过于依赖传统的笔试考试，这可能无法全面评估学生的数据分析技能和水平。而统计学的课程评价应该兼顾学生数据分析和解决实际问题的技能，而不仅仅是记忆和计算。此外，统计学教学评价往往集中在单一的知识点或技能上，缺乏对学生综合性技能和水平的评价，也无法有效衡量学生在实际物流管理案例数据分析和决策中的真实表现，这不利于学生将统计学概念和技巧整合到物流管理行业的实际问题中。

　　3大数据背景下物流管理专业统计学教学改革策略

　　针对大数据背景下物流管理专业统计学教学的现状，文中以培养具有数据分析能力和思维的物流专业人才为导向，以改进统计学教学策略，提升教学效果为目标，从强化统计学基础知识、发挥数据驱动在物流决策中的应用以及提升数据分析能力三个方面进行探索，构建大数据背景下的物流管理专业统计学教学新模式。

　　3.1更新课程内容，引入实际案例

　　随着大数据时代的来临，统计学作为数据驱动决策的重要工具，在物流管理中发挥着越来越重要的作用。然而，传统的教学方式可能无法满足日益复杂的物流环境和学生的需求。统计学课程不应只停留在纸上谈兵，而应更加强调理论与实践的融合。在物流管理专业的统计学课程教学过程中可以引入实际的物流案例和项目，让学生亲身体验如何解决供应链、库存管理等问题，这种项目驱动的学习方式可以帮助学生将理论知识应用到实际情境中。此外，可以将统计学在物流管理实践中的研究成果融入课堂教学中，如通过回归分析，物流管理者可以识别出影响运输时间的各种因素，从而优化路线和交付时间；通过因子分析可以识别出影响库存周转率的主要因素；通过聚类分析可以划分客户群体，为不同群体提供定制化的服务，也可以帮助确定哪些仓库可以更好地为特定地区的客户提供服务，从而减少运输成本和配送时间；通过时间序列分析技术，可以基于历史数据预测未来需求，优化供应链的库存管理和生产计划；在运输路线优化方面，使用线性规划和网络分析，可以用最短的时间找到最优的运输路径，降低成本，提高效率。综上，通过真实案例的引入，学生可以更好地理解统计方法在实际物流管理问题中的应用，培养他们解决物流管理问题的数据分析能力，进而提升他们解决工程实践问题的能力。

　　3.2调整课程结构，提高跨学科融合度

　　物流管理是一个多学科综合性的领域，涉及供应链管理、库存控制、数据分析等多个方面。现阶段，亟需掌握多学科知识和技能的复合型物流管理人才，以应对复杂的物流管理数据分析问题。而高等教育受传统学科领域划分的影响，通常将物流管理和统计学视为相互独立的领域，这导致课程结构过于固定，难以在统计学课程中容纳跨物流管理学科元素。因此，在课程设置方面，应重新设计统计学课程的内容和结构，将统计学的基础知识与物流管理的实践相结合，以增强统计学和物流管理的融合度。在学科合作方面，可以邀请供应链管理和运筹学等学科的教师共同设计和实施统计学课程，培养学生的跨学科思维。在实践教学方面，应增加企业实践性环节，通过统计实际操作和数据分析软件的实际运用，让学生能够更好地理解统计学在物流管理中的应用。构建统计学和物流管理领域的教学资源库，包括教材、课件、案例等，方便教师和学生获取相关资料，提高教学效果。加强对物流管理专业教师的培训和学术交流，提高其统计学知识和教学能力。鼓励统计学专业教师参与物流管理相关研究项目和学术会议，开拓教师在统计学和物流管理领域的学术视野，从而提高学科融合度和教学内容的时效性。通过跨学科教学模式，帮助学生逐步建立起完整的针对物流管理专业的统计学知识体系，进而培养具有数据分析思维的综合型物流管理人才。

　　3.3优化课程设计，注重个体差异化

　　物流管理专业的学生往往存在明显的个体差异，他们在统计学课程中的学习能力、前期基础、学习兴趣和风格等存在显著的不同，而个体化差异是影响物流管理专业统计学教学质量和效果的关键因素之一。在物流管理专业的统计学教学过程中，应根据学生的个体化差异提供个性化的学术支持和辅导，以满足不同学生的需求，如设计灵活的课程结构，允许学生根据自己的兴趣和能力选择不同的线下线上课程路径或项目，对数学基础好的学生进行统计学课外提升辅导，对其他学生进行统计学课内强化辅导，在不影响整体授课质量的基础上，进行差异化教学。教学过程采用多样化的教学方法，包括课堂互动、实验、案例研究等，以充分满足不同学生的学习风格，调动学生学习的积极性。鼓励学生合作，建立物流管理案例数据分析团队，对物流大数据案例进行研究探讨，充分发挥学生的个体化特点，促进学生之间互相协作和学习，实现统计学案例教学的良性发展，提升物流管理专业统计学教学质量。
      3.4更新教学资源，强化数据分析工具的实践训练

　　数据科学工具能帮助物流管理者更有效地收集、处理和分析物流大数据。这些工具帮助物流专业人员更好地理解和分析运输、库存、供应链等各个环节的数据，从而做出更明智的决策，优化运营和资源分配。而物流管理专业学生主要通过统计学课程学习数据科学工具，掌握数据分析技能。因此，在统计学教学实践中应充分重视数据分析工具的实践训练，以培养物流管理专业人才的实践技能。在课堂教学方面，结合数据分析软件（如Python、R、SPSS)讲授教材内容，运用教材中的分析方法和数据分析软件进行物流大数据案例的数据分析，提升学生使用数据科学工具的能力。在课程配置方面，应兼顾实验课时分配，以增加学生在实际物流案例和项目中使用数据科学工具的机会，使学生熟练掌握在课堂上学到的数据分析工具。改变软件工具教学方式，注重激发学生兴趣，在课堂上进行实时演示，展示软件工具的实际操作，激发学生的学习兴趣。通过在线讨论、小组讨论、案例辩论等方式，创造互动式的教学环境，鼓励学生根据数据分析结果进行提问、讨论以及分享观点，鼓励学生探索软件工具的功能和应用。确保学生具备在大数据背景下进行物流数据分析的必要技能和知识，以培养更具竞争力的物流管理人才。

　　3.5建立多元化课程评价方法

　　多元化的课程评价方法对物流管理专业的统计学教学非常重要，它们有助于培养学生的多方面能力，促进学生对统计学进行更深入的学习和理解。在课程评价方面，可以采用多种评估方式，包括考试、作业、小组项目、实际案例分析、课堂参与和口头报告等，以更全面地了解学生的能力和知识水平。在实践评价方面，应重点强调项目和实际案例的评估，以更好地反映学生使用软件工具解决实际问题的能力，这更符合大数据背景下物流管理领域的实际需求。鼓励学生积极参与自我评估和同学互评，让他们对自己的学习过程和数据分析软件的掌握程度进行反思和互评，以提高学生的自我管理和批判性思维能力。实施多阶段评价方法，将日常教学中的物流数据案例分析完成度和数据分析软件掌握情况纳入课程评价情况，降低考试在整个评价体系中的比重，减轻学生对传统考试的焦虑，提高学生对统计学知识的理解程度和解决实际物流数据分析问题的综合能力。

　　4结束语

　　在大数据时代，统计学课程对于培养具备数据分析能力的复合型物流管理人才至关重要。文中探讨了大数据视域下物流管理专业统计学课程教学新模式，采用案例教学、项目实践等方式，提升学生运用统计学知识和数据科学工具处理物流管理数据的能力，培养学生在物流管理决策中的数据驱动思维。采用差异化教学方式，满足学生的个性化学习需求。重视数据科学工具的作用，实施跨学科合作教学，以提升学生解决实际物流管理问题的能力，进而为物流管理专业的学生提供更加全面和实用的统计学教育，为学生的职业发展打下坚实的基础。

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