物流管理創新與實踐論文
摘要：本文就高職物流專業學生核心能力評價體系研究現狀及存在問題進行了深入分析，並在核心能力評價體系構建基本原則的基礎上，建立了基於遺傳演算法與小波神經網路的高職物流專業學生核心能力評價模型。
關鍵詞：高職學生；物流管理；核心能力；評價體系
隨著經濟快速發展，我國產業結構轉型升級加速，人才競爭日益激烈，加強學生核心能力培養，提升人才培養質量，已成為高職教育必須面對的一個重要課題。而作為強化學生核心能力培養關鍵環節之一的能力評價體系地研究就顯得舉足輕重。鑑於此，本文以物流管理專業為切入點，探討在產業轉型升級背景下基於遺傳演算法和小波神經網路的高職物流管理專業學生核心能力評價體系相關問題。
一高職物流管理專業學生核心能力評價體系構建的必要性
近年來，現代物流業發展成為建立在物聯網、大資料、人工智慧技術等基礎上的高度資訊化與數字化、知識與高階技術緊密耦合的創新智慧型產業。在物流產業大跨度轉型升級的背景下，高職物流專業學生核心能力培養重心也隨之發生變化。評價體系作為學生核心能力培養最重要的環節之一，一方面可以使高職院校進一步明確人才培養目標,全面、科學、準確地對學生核心能力做出評價；
另一方面透過構建有針對性地評價指標體系及評價自身地反饋功能，可以準確幫助高職院校釐清學生核心能力培養關鍵要素，有的放矢，將核心能力地培養動態地貫穿於高職教育全生命週期，有效提高學生崗位地適應能力，強化就業核心競爭力。因而，建立一套科學高效、符合高職教育教學規律和行業需求特點的高職學生核心能力評價體系勢在必行。
二高職物流專業學生核心能力評價體系現狀及存在問題分析
目前高職物流專業學生核心能力評價地研究主要集中在評價指標體系和評價方法兩個層面。顏文華在《高職物流專業學生職業能力評價指標構建研究》一文中提出了以目標層、系統層、要素層和指標層所組成的遞階層次結構的高職物流專業學生職業能力評價指標體系[1]；王浩澂在《高職物流管理專業學生物流基層作業能力評價研究》一文中運用模糊理論層次法提出了能力評價模型和研究方法，並運用該方法對例項進行了考評論證[2]。
綜上所述，目前在高職學生核心能力評價體系地研究中湧現了很多有建設性思路，也收穫了一定的效果。但還普遍存在評價主體過於單一、評價方法主觀定性、評價指標設定不科學合理，嚴重影響了評價效果，制約了高職教育教學改革的步伐和學生核心能力地提升。同時，研究缺乏專業指向性，即便是有針對物流專業地研究，也是寥寥無幾，更重要的是沒有充分考慮到產業轉型升級對物流學生核心能力培養與評價的導向性，因而構建基於產業轉型升級背景下的高職物流專業學生核心能力評價體系，對創新高階技能型物流職業人才培養模式、推進職業教育與社會需求緊密銜接、更好地服務於區域經濟建設都具有重要的現實意義。
三高職物流專業學生核心能力評價體系構建原則
（一）評價主體多元化，評價過程規範化。核心能力評價體系的構建與完善，應由社會、企業、學校、學生等共同組成多元化評價主體，在客觀、科學、開放的'評價氛圍中，共同制定評價原則、評價方法以及評價指標體系。（二）評價標準應具備職業與創業雙軌導向性。評價標準要始終和物流專業人才培養目標緊密結合，以就業和創新創業為導向，既要體現鮮明的職業特色，又要貼近創新創業所需要具備的素質與能力。
（三）評價指標體系構建應兼具現實性與發展性。學生核心能力是一個動態發展地過程，在構建評價指標體系時不但要考慮專業技能，還要充分考慮學生踏入社會後的職業適應能力以及職業生涯發生變動時的崗位遷移能力。（四）過程性評價與成果性評價相結合。學生核心能力評價要堅持過程性評價與成果性評價相結合的綜合評價模式，透過定性與定量方法，全方位、多角度、深層次對學生核心能力進行全面評價。
四高職物流專業學生核心能力評價模型的構建
（一）高職物流管理專業學生核心能力評價指標體系。筆者在綜合考慮核心能力評價指標現實性與發展性相結合的基礎上，透過採用問卷調研、召開物流專家訪談會以及對5屆高職物流管理專業畢業生持續跟蹤調查等方式，最終確定了高職物流管理專業學生三級核心能力評價指標體系。
（二）基於遺傳演算法和小波神經網路的高職物流專。業學生核心能力評價模型的構建本文所採用的小波神經網路結構為一個輸入層，輸入資料為評價指標體系三級指標，神經元個數為22；一個小波型隱含層，神經元激勵函式為Molert小波函式，神經元個數為5；一個線性輸出層，輸出資料為評價結果，神經元激勵函式為Purelin線性函式，神經元個數為1。根據遺傳演算法的編碼方法，本文采用實數編碼，初始種群的數目採用試演算法確定，選取小波神經網路全域性誤差平方和的倒數作為遺傳演算法的適應度函式，選擇運算元採用基於標準幾何分佈的排序選擇演算法，交叉運算元採用算術交叉演算法，變異運算元採用非均勻變異演算法，交叉機率與變異機率採用自適應的方法取值；在小波神經網路的引數設定中，網路期望誤差目標為0.001，初始學習速率為0.01。
[3]筆者在對5屆高職物流管理專業畢業生核心能力評價調研資料經過歸一化處理後，選擇其中的80組資料作為模型的訓練樣本，用MATLAB工具箱中的神經網路和遺傳演算法工具箱，在計算機上實現對神經網路的訓練學習。經過訓練，結合遺傳代數與適應度函式值變化曲線及遺傳代數與平方和誤差值變化曲線，發現當種群數目為50時模型效果相對較好。最後再選擇10組資料作為測試樣本代入網路進行驗證，其均等係數為0.9612；評價體系模型效果較好，證明了所構建的基於遺傳演算法與小波神經網路的高職物流專業學生核心能力評價模型的正確性與可行性。
五結語
本文構建的基於遺傳演算法和小波神經網路的高職物流專業學生核心能力評價模型，不但能夠進一步深化教育教學改革，有的放矢地夯實學生核心能力，同時能夠為各高職院校學生核心能力綜合評價研究提供新的思路和方法。
參考文獻
[1]顏文華.高職物流專業學生職業能力評價指標構建研究[J].出國與就業:就業版,2012(01):32-33.
[2]王浩澂.高職物流管理專業學生物流基層作業能力評價研究[J].物流科技,2013(07):125-129.
[3]尹清.基於遺傳演算法與小波神經網路的高速公路服務區規模引數研究[D].長安大學,2009.
[4]羅玫.物流管理專業本科畢業論文質量追蹤評價方法[J].教育現代化,2017,4(07):103-104.