錢進(jìn) 楊露

摘? 要：本文將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才培養(yǎng)模式的調(diào)研分析當(dāng)中，并以安徽新華學(xué)院物流管理專業(yè)畢業(yè)生為研究對象，借助畢業(yè)生學(xué)情以及職業(yè)發(fā)展情況數(shù)據(jù)，進(jìn)行針對性地收集和整理，使用TAN分類器及GRI算法分析，發(fā)現(xiàn)原有人才培養(yǎng)模式中的不足，最終建立了完整的Clementine中物流管理專業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)模型。

關(guān)鍵詞：物流管理? 人才培養(yǎng)? 數(shù)據(jù)挖掘? 應(yīng)用型本科

中圖分類號：G642;F250-4? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1674-098X（2020）10（a）-0195-04

Abstract： In this paper， data mining technology is applied to the research and analysis of innovation and entrepreneurship talent training mode. And the logistics management graduates of Anhui Xinhua university are taken as the research object. With the help of the graduates' learning situation and professional development data， targeted collection and sorting are carried out. By using Tan classifier and GRI algorithm analysis， the shortcomings of the original talent training mode are found. Finally， a complete training model of innovative and entrepreneurial talents of logistics management in Clementine is established.

Key Words： Logistics management; Personnel training; Data mining; Applied undergraduate

目前，由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，物流成為行業(yè)炙手可熱的香餑餑，相應(yīng)的人才需求逐漸擴(kuò)大。對于高校而言，培養(yǎng)符合社會化條件的物流人才，順應(yīng)時代需求是教育本身的趨勢之一。近年來，隨著“雙創(chuàng)”政策的傾斜，各大高校均蓄勢待發(fā)，積極培養(yǎng)各專業(yè)類型的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才。這既是教育改革要求，對于物流專業(yè)來說也是專業(yè)發(fā)展的需求。因此，積極探索符合應(yīng)用型本科高校的物流管理專業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)模式成為各大物流教育工作者的必經(jīng)之路，也是應(yīng)用型本科高校管理者的指向標(biāo)。

筆者將采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對人才培養(yǎng)模式進(jìn)行分析，通過收集在教學(xué)過程中學(xué)生遺留下的學(xué)情資料，對學(xué)生在未來就業(yè)中不同崗位工作操作情況及職業(yè)個性變化和缺陷進(jìn)行量化分析和預(yù)測，從而對學(xué)生的行為性格進(jìn)行干預(yù)，最大可能地幫助學(xué)生解決在其職業(yè)生涯過程中可能所遇到的問題。

1? 問題描述

在當(dāng)前雙創(chuàng)背景下，具有高素質(zhì)的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才非常緊缺，且截至目前的理論研究均是從教學(xué)模式、方案修訂等方面展開的，從實(shí)踐角度運(yùn)用客觀數(shù)據(jù)分析的非常少?；诖?，探索創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)模式改進(jìn)方案尤為必要。

借助數(shù)據(jù)挖掘思想，對學(xué)生學(xué)情以及職業(yè)發(fā)展情況進(jìn)行量化跟蹤，從而對學(xué)生異常學(xué)情進(jìn)行及時干預(yù)矯正，促進(jìn)對學(xué)生培養(yǎng)模式的完善，提高教學(xué)質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)人才培養(yǎng)模式改進(jìn)，對于應(yīng)用型本科高校培養(yǎng)社會需要的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才具有十分重要的意義。

2? 物流管理專業(yè)人才培養(yǎng)模式因素獲取

2.1 數(shù)據(jù)選取

選取安徽新華學(xué)院物流管理專業(yè)畢業(yè)生為研究對象，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對其學(xué)情以及職業(yè)發(fā)展情況數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)選取、數(shù)據(jù)挖掘，分析在當(dāng)前應(yīng)用型本科高校物流管理專業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，提出構(gòu)建創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)模式模型，并結(jié)合得出的學(xué)校功能以及學(xué)生特點(diǎn)幾方面因素對其進(jìn)行綜合分析、對比和研究，然后采用數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)技術(shù)進(jìn)行人才培養(yǎng)模式模型與算法設(shè)計(jì)，對其人才培養(yǎng)模式效果進(jìn)行檢驗(yàn)和評價(jià)。

2.2 因素選取

經(jīng)過研究現(xiàn)狀的總結(jié)，在物流管理專業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)模式眾多的影響因素中，有些因素對物流管理專業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)模式是隨機(jī)性的，并無規(guī)律可循，也無直接的意義，所以并不列入因素選取范圍，然而針對一些對物流管理專業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)模式過程中起到重要影響的因素要加以分析，確定是否列入選取因素。結(jié)合專業(yè)畢業(yè)學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況、職業(yè)素養(yǎng)、個性等內(nèi)容進(jìn)行分析，本文擬選取的因素如下：序號、課程1、課程2、課程3、課程4、 課程5、課程6、課程7、課程8、總分、智育成績。

3? 物流管理專業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)模式關(guān)聯(lián)分類過程

物流管理專業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)模式數(shù)據(jù)挖掘分析過程，將應(yīng)用TAN分類器及GRI算法兩種方法，這兩種方法的過程如下。

3.1 TAN分類器過程

TAN分類器過程具體的分類方法：

（1）通過訓(xùn)練集計(jì)算每一對屬性之間的條件互信息，，

（2）構(gòu)造最大加權(quán)生成樹。

遵照選擇的邊不能構(gòu)成回路的原則，按照邊的權(quán)重由大到小的順序選擇邊，構(gòu)成最大權(quán)重跨度樹。

（3）給定任意未知類別的實(shí)例，根據(jù)貝葉斯公式，計(jì)算后驗(yàn)概率，選擇使后驗(yàn)概率最大的類標(biāo)簽：

3.2 GRI算法過程

將該過程用程序形式描述會更清晰，描述如下：

GRI算法最終生成關(guān)聯(lián)規(guī)則。

通過應(yīng)用TAN分類器及GRI算法兩種方法后得到物流管理專業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)模式關(guān)聯(lián)分類規(guī)則，進(jìn)而應(yīng)用于物流管理專業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)模式中，據(jù)此得到物流管理專業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)模式新策略，起到改進(jìn)物流管理專業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)模式的作用。

4? 物流管理專業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)模式數(shù)據(jù)挖掘

4.1 初始參數(shù)

選取安徽新華學(xué)院物流管理專業(yè)畢業(yè)生部分成績情況作為實(shí)際研究案例，應(yīng)用“數(shù)據(jù)選取原理”，得到與此次數(shù)據(jù)挖掘密切相關(guān)的信息數(shù)據(jù)表，其內(nèi)容包括：序號、課程1、課程2、課程3、課程4、課程5、課程6、課程7、課程8、總分、智育成績等信息，安徽新華學(xué)院物流管理專業(yè)畢業(yè)生成績表部分?jǐn)?shù)據(jù)截取如表1所示。

4.2 數(shù)據(jù)分析

應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和GRI算法兩種方法，分析表1中的課程物流工程成績分?jǐn)?shù)與其他相關(guān)數(shù)據(jù)。完整的Clementine中物流管理專業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)模式模型如圖1所示，具體執(zhí)行該物流管理專業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)模式模型是通過對各項(xiàng)因素?cái)?shù)據(jù)類型的確立，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流的運(yùn)行進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的。

根據(jù)上述Clementine中的物流管理專業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)模式模型，對其物流管理專業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)模式相關(guān)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到如下17條物流管理專業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)模式模型獲取規(guī)則如表2所示。

結(jié)合上述物流管理專業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)模式模型獲取得到的關(guān)聯(lián)分類規(guī)則，對安徽新華學(xué)院物流管理專業(yè)畢業(yè)生情況進(jìn)行分析，智育成績有待提高的學(xué)生需分別在課程1、課程2、課程3、課程5、課程6等課程方面提高成績，從而能夠及時了解問題并針對問題進(jìn)行解決，真正的實(shí)現(xiàn)因材施教。

5? 結(jié)語

總結(jié)以上論證過程：通過收集初始學(xué)生學(xué)情數(shù)據(jù)，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的分類方法進(jìn)行分析，得到物流管理專業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)模式模型關(guān)聯(lián)分類規(guī)則，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了對原始數(shù)據(jù)的量化分析和預(yù)測，對學(xué)生學(xué)情以及職業(yè)發(fā)展情況展開了及時跟蹤，也對學(xué)生異常學(xué)情進(jìn)行了發(fā)掘。

總之，在經(jīng)過對安徽新華學(xué)院物流管理專業(yè)畢業(yè)生情況統(tǒng)計(jì)分析之后，發(fā)現(xiàn)原物流管理專業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)模式相對效率并不高，究其原因可能存在多個方面的綜合影響。但就學(xué)校的人才培養(yǎng)模式方面，為進(jìn)一步提升創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)效率和質(zhì)量，建議教學(xué)單位應(yīng)從各個方面展開人才培養(yǎng)模式的改善：一方面合理改善人才培養(yǎng)模式的教學(xué)結(jié)構(gòu);另一方面，可以加大在人才培養(yǎng)模式下的學(xué)生學(xué)情的監(jiān)管跟蹤，及時更正完善模式的不足。

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