国内物流学科深度学习发展趋势研究

2022-05-07 20:49高翔吴刚李爽爽谢正忠
物流科技 2022年2期
关键词:深度学习发展趋势

高翔 吴刚 李爽爽 谢正忠

摘  要:随着物流行业发展越来越信息化、智能化,使得物流学科需要改善人才培养模式以适应其发展。在深化面向以学生核心素养发展的课程教学改革背景下,深度学习成为教育领域的研究热点,为了更好地了解物流学科深度学习的研究现状及发展趋势,研究以CNKI数据库在2010~2020年收录的中文核心期刊和CSSCI来源期刊为研究对象,综合利用CiteSpace软件、Bicomb软件和SPSS软件,对作者、关键词等内容进行分析。研究表明,国内深度学习研究主题主要集中在深度学习相关理论研究、信息环境研究、学习者能力研究以及教学策略研究四个方面。未来物流学科深度学习的发展趋势需结合不同学科深度学习现状并逐步向提升核心素养、发展智慧教育、实现跨学科融合以及实践性教学等方面发展。

关键词:物流学科;深度学习;研究主题;发展趋势

 中图分类号:G642    文献标识码:A

Abstract: With the development of the logistics industry becoming more and more informational and intelligent, the logistics discipline needs to improve the talent training model to adapt to its development. In the context of deepening the curriculum and teaching reform for the development of students' core literacy, deep learning has become a research hotspot in the field of education. In order to better understand the research status and development trend of deep learning in logistics, the research is based on the CNKI database in 2010~2020. Chinese core journals and CSSCI source journals are the research objects, using CiteSpace software, Bicomb software and SPSS software to analyze the author, keywords and other content. Research shows that domestic deep learning research topics mainly focus on four aspects: deep learning related theoretical research, information environment research, learner ability research, and teaching strategy research. The future development trend of deep learning in logistics disciplines needs to combine the status quo of deep learning in different disciplines and gradually develop in terms of improving core literacy, developing wisdom education, achieving interdisciplinary integration, and practical teaching.

Key words: logistics discipline; deep learning; research topics; research trends

0  引  言

自加入世界貿易组织(WTO)以来,我国物流业发展迅速,社会物流总额从2002年的23.3万亿元增加到2020年的300.1万亿元,物流从业人数从2000年的2 000多万人增加到2020年的5 191万人,港口货物吞吐量与集装箱吞吐量均位居世界第一[1]。随着信息技术的飞速发展,传统的物流学科的学习方式已不再适用于当今时代,社会对21世纪公民提出了新的诉求:学习者不仅要牢固掌握各个学科的知识,还需要具备自主学习、问题解决、迁移应用、与人合作等方面的能力,这就要求教师和学生要转变传统的浅层学习方式为深层学习。2018年《新媒体联盟中国教育技术展望:地平线项目区域报告》指出,无论是基础教育、高等教育还是职业教育都应该引入对现代信息技术的应用,同时把深度学习方式作为当代中国教育技术应用的主要趋势之一[2]。为了提高物流学科人才培养质量,改变物流学科人才培养模式,物流学科在进行人才培养时需与深度学习的教学方式深度结合,只有这样才能达到目前物流行业人才标准。研究以中国知网CNKI数据库为来源,通过文献计量学的方法,借助CiteSpace软件和Bicomb软件,分析了从2010年至2020年期间发表的有关深度学习的研究文献,并且以知识图谱的形式呈现深度学习的研究现状和热点,进而将物流学科的发展与深度学习相结合,提出物流学科深度学习的发展趋势。

1  文献来源与分析方法

1.1  数据来源

本研究数据来源于中国知网(CNKI),以“深度学习”“深层学习”为关键词,时间设定为2010~2020年,来源类别设为“北大中文核心期刊”和“CSSCI”来源期刊,文献分类目录设定为“社会科学Ⅱ辑”,共获得文献709篇。剔出重复、书评、会议综述、征稿等与本研究无关的文献,最终得到有效文献682篇。

1.2  研究方法

本文用CiteSpace软件和Bicomb软件相结合的方法进行资料分析。首先,利用CiteSpace软件对所检索文献进行研究学者的合作共现分析形成知识图谱,得出在教育领域深度学习研究的重点学者。然后利用Bicomb软件进行关键词分析形成关键词共现矩阵,将矩阵导入SPSS软件中得到关键词系统聚类树状图,将关联性较高的关键词进行聚类,从而总结深度学习的研究主题。最后,将深度学习的研究主题以及热点与物流学科相结合,结合物流行业的人才需求预测物流学科深度学习的发展趋势。

2  研究结果分析

2.1  文献量时间分布分析

 本文通过逐年统计文献数量来探究文献的产出情况,结果如图1所示,整体来看,有关深度学习的文献研究数量呈逐年增长趋势。2010年至2012年,发表相关文献数量极少,说明该研究还未引起广泛关注,自2014年起文献研究数量开始增加,2016年文献数量迅猛增长。从2017年开始,有关深度学习的文章发文数量每年都超过百篇,以此看出,深度学习在国内的关注度持续增高,并且国内学者对深度学习的研究热度总体保持稳定增长的趋势。

2.2  作者文献合作网络分析

图2为作者合作网络知识图谱,图谱中显示的作者发文数量都是2篇及以上,从发表文章的数量上来看,发表4篇及以上文章的作者共有8位,其中赵蔚和姜强发文数量最多,分别为6篇,任虎虎发表5篇文章,董玉琦、药文静、胡航、李敏和吕林海分别发表4篇文章。从节点和连线来看,图中一共有52个节点,18条连线,密度仅为0.0136,这说明作者间联系不紧密。从整体来看,作者之间的合作趋势有待加强,研究团队仍不稳定,相关作者之间缺乏交流与合作。

2.3  文献关键词共现分析

2.3.1  关键词共现矩阵

 研究利用Bicomb软件对关键词进行处理,以便后续研究对关键词进行聚类分析。所分析文献一共提取到3 009个关键词,取其中频次大于等于4的关键词进行分析,共计65个关键词作为高频关键词导出。如表1所示是筛选出的部分高频关键词及其对应的频次,同时高频关键词共现矩阵如表2所示。

2.3.2  关键词聚类分析

将所提取出的高频关键词矩阵导入SPSS软件中进行聚类分析,并以树状图的形式将结果输出,部分高频关键词系统聚类树状图如图3所示。

通过文献阅读,结合聚类分析结果,可以将深度学习研究热点及主题分为深度学习的相关理论研究、深度学习的信息环境研究、深度学习的学习者能力研究和深度学习的教学策略研究四个聚类,主题及对应的部分关键词如表3所示。

3  研究展望

 根据上述对知识图谱以及关键词聚类的分析,将物流学科人才需求与深度学习的研究主题相结合,本研究对物流学科深度学习的发展趋势做如下预测:

3.1  注重综合能力,提升核心素养

 2016年9月,《中国学生发展核心素养》总体框架的正式发布,将核心定为培养“全面发展的人”,其主要分为文化基础、自主发展、社会参与三个方面,综合表现为人文底蕴、科学精神、学会学习、健康生活、责任担当、实践创新六大素养[3]。2018年3月,北京师范大学中国教育创新研究院首次对外发布《21世纪核心素养5C模型研究报告》,5C模型具体包括文化理解与传承(Cultural Competency)、审辩思维(Critical Thinking)、创新(Creativity)、沟通(Communication)、合作(Collaboration)五大素养[4]。社会的发展瞬息万变,要求学生具备良好的核心素养以应对复杂的环境变化。同样,对于现代物流行业来说,对物流人员的要求不仅仅是对人、物、财、设备、信息和方法的管理,还需要从事包装、运输以及搬运等物流活动,甚至还需要承担一定的管理职能,如经济管理、技术支持、质量控制等[5]。那么,高校为了培养符合要求的物流人才,发展学生的核心素养就尤为重要。

3.2  信息技术支撑,发展智慧教育

 随着信息技术的发展,物流行业已经不是传统的运输方式,其中需要新兴信息技术的支撑来达到高效运输的目的[6]。同时,课堂教学中引入了越来越多的智能化设备,使得智慧教育便成为顺应时代发展的必然产物。物流学科深度学习不仅要求掌握学科知识,更注重培养高级思维与知识迁移应用的能力[7]。而智慧教育所培养出的人才要求具备良好的学习能力、合作沟通能力以及问题解决能力,由此可见物流行业对人才的需求与智慧教育所培养出人才的特点具有很高的契合度。物流行业的智慧化就是物流行业与物联网、人工智能的高度融合,利用大数据进行决策与经营。这就要求物流学科在培养模式方面紧跟时代要求,培养学生的创新能力和数据分析能力,为物流行业输送综合型智慧人才。

3.3  以问题为导向,实现跨学科融合

 随着物流行业发展的越来越成熟,对从业人员的需求也不仅仅是掌握基础的物流专业知识,更需要同时掌握物流专业知识与计算机科学、心理学等方面的综合性人才。那么物流学科深度学习的研究将会以跨学科融合的特点呈现,包括计算机科学、教育学以及心理学等学科的交叉融合。随着技术的不斷发展,物流学科深度学习也将会以更加成熟的方式深入到教育教学活动中,学生的自主选择性越来越高,个性化的资源推荐更有利于学生进行多学科的综合性学习。跨学科融合意味着对教师和学生来说,都要主动打破学科之间的壁垒,以实际生活中的问题为导向进行学习,通过融合学习过程中所了解到的各种信息,来解决真实世界中所发生的问题。跨学科学习要求学生综合掌握学科知识,更要求学生以解决问题为目的,通过探究式学习、合作式学习等方式提高其综合素养,由此学生在学习过程中,其问题解决能力以及合作交流沟通能力都会得到全方位的提升,这与物流行业的人才需求不谋而合。因此,要培养综合型的物流人才,就要实现跨学科融合式教学,不再局限于单一学科的学习,将所学知识融合在一起才能在人才竞争中处于优势地位。

3.4  深化研究理念,发展实践性教学

 对于物流学科来说,实践能力非常重要,良好的实践能力更准确地掌握行业发展的方向。美国深度学习项目(SDL)提出深度学习的三个领域,包括认知领域、人际领域和自我领域[8],在深度学习认知领域的策略主要包括为学生提供实习机会,鼓励学生积极参与项目是学习、锻炼批判性思维能力;在深度学习人际领域的策略为组建研究合作小组以加强合作沟通技能;在深度学习自我领域的策略为进行个性化学习,发展自我管理与独立学习能力。由此可见,实践性教学,不仅可以使学生更好地掌握学科知识,同时还能培养学生的自我反思、批判思维以及合作沟通能力。将理论知识在实践中的具体应用作为重点内容,使他们能够在由教材构成的知识体系中充分发挥自身的创造性,能够将所学的理论知识灵活运用到实践当中去,提高实践能

力[9]。如今,物流学科的深度学习同样需要将理论向实践方向转化,通过实践性教学培养学生的综合素养,无论是在认知领域、人際领域还是自我领域都能够在实践中得到很好的提升,因此,发展实践性教学将成为物流学科深度学习未来的研究趋势之一。

4  总  结

 如今,技术更新一日千里,这就要求物流学科的教育者做到与时俱进,不断进行教学模式的改革创新。而从深度学习研究热点可以看出,其与物流行业对人才的标准不谋而合,因此,在物流学科建设中应与深度学习的教学模式紧密结合,提高学生的知识整合、批判思维、合作交流以及问题解决能力,使学生达到深度学习的状态,按照物流学科深度学习的发展趋势,不断培养智慧型、实践型、综合型的物流人才。

参考文献:

[1] 丁俊发. “十四五”期间我国物流业亟待解决的问题与对策[J]. 中国流通经济,2021,35(7):3-8.

[2] 高媛,陈潇. 《2018中国职业教育技术展望:地平线项目报告》解读与启示[J]. 电化教育研究,2018,39(4):101-108.

[3] 北京师范大学中国教育创新研究院. 《21世纪核心素养5C模型研究报告(中文版)》发布[N]. 中国教师报,2018-04-11(06).

[4] 辛涛,贾瑜. 核心素养落地的几个关键问题[J]. 教育与教学研究,2019,33(7):1-9.

[5] 禹华平,杨海艳. 高校物流管理专业建设及教学模式分析[J]. 高教探索,2016(S1):96-97.

[6] 张萍. 信息化教学背景下的物流管理课程实践探究[J]. 中国教育学刊,2017(S1):157-158,169.

[7] 祝智庭. 以智慧教育引领教育信息化创新发展[J]. 中国教育信息化,2014(9):4-8.

[8] Mette H, Catherine B, Jennifer, et al. The Shape of Deeper Learning: Strategies, Structures, and Cultures in Deeper Learning Network High Schools[R]. Washington, D.C: American Institutes for Research, 2014.

[9] 刘文芳. “互联网+”背景下地方高校物流管理专业应用创新型人才培养改革与实践[J]. 高教学刊,2019(17):166-168.

收稿日期:2021-08-04

基金项目:2020年度上海工程技术大学研究生科研创新项目“大数据环境下在线学习行为分析及学习成绩预测研究”(20KY0312)

作者简介:高  翔(1995-),女,河南郑州人,上海工程技术大学管理学院硕士研究生,研究方向:物流管理、人力资源开发与教育;吴  刚(1975-),男,安徽安庆人,上海工程技术大学管理学院,上海工程技术大学继续教育学院,副教授,博士,研究方向:人力资源开发与教育、工作场所学习;李爽爽(1997-),女,山东菏泽人,上海工程技术大学管理学院硕士研究生,研究方向:物流管理、人力资源开发与教育;谢正忠(1998-),男,安徽六安人,上海工程技术大学管理学院硕士研究生,研究方向:人力资源开发与教育。

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