[摘  要]随着全球经济的发展和产业结构的不断演变，智慧物流通过科技手段实现了物流全过程的自动化、数字化和智能化。智慧物流人才培养质量关系到供应链和物流的效率，然而，当前我国的智慧物流教育体系尚未完善。鉴于此，本文以人才培养改革为出发点，构建基于CIPP教育评价模式的高职院校智慧物流人才培养质量评价指标体系。最后采用AMOS 21.0软件验证评价指标体系的适用性，以期为智慧物流人才培养提供参考，为国家和社会输送更多优秀的智慧物流后备人才。

[关键词]高职院校  智慧物流人才  CIPP教育评价

基金项目：本研究系陕西省“十四五”教育科学规划课题“乡村振兴战略下高职院校智慧物流人才高质量培养模式研究与实践”（项目编号：SGH22Y1576），“产教融合背景下高职院校现代物流管理专业实践教学体系构建研究”项目（项目编号：SGH23Y3036）。

引  言

随着科学技术的不断发展，智慧物流人才的缺口越来越大，人才培养质量也更受关注，而对人才培养质量的评价更是重中之重。评价智慧物流人才培养质量时，需建立一套可操作的评价指标体系，以全面系统地反映人才培养过程。高职院校应与时俱进，应用新技术革新物流人才培养模式，建立一套能够满足社会、文化以及经济发展需求的评价体系。

本文基于CIPP教育评价模式的基本框架，用德尔菲法和层次分析法构建高职院校智慧物流人才培养质量评价指标体系。最后用AMOS 21.0软件验证评价指标体系的适用性，对培养背景、培养投入、培养过程和培养成果四个环节进行评价，并找到每个环节的关键点，以期为高职院校的人才培养提供理论参考。

文献回顾

目前，针对高职院校智慧物流人才培养质量的评价，主要包括人才培养水平的高低、培养目标达成度的高低、人才应用水平的高低、毕业生就业单位质量的高低，智慧物流涉及最新的科学技术，如物联网、大数据、无人设备等。智慧物流人才培养质量评价，实际就是运用一定方法和标准对高职院校培养的人才进行价值判断的活动，其中，评价主体包括高职院校、用人单位、学生主体以及社会各方（如家长、上级主管部门、兄弟院校等）。不同主体对应不同的评价指标，为了能够全面系统地评价人才培养质量，应开展更广泛的评价，收集更多的意见。

1.智慧物流人才培养质量评价对象

现有的研究表明，智慧物流人才培养质量评价有所欠缺，不能对整个人才培养过程进行梳理，评价体系还不够完善，应当进一步拓展评价范围。

2.智慧物流人才培养质量评价类别

按照评价主体的区别，高职院校人才培养质量评价主要有三大类别：院校评价、社会评价以及相关企业评价。内部评价即院校评价，主要是从人才培养的效果、课堂教学的效果、校内基础设施、教学资源以及相关管理服务规定等方面进行评价；相关企业及社会的评价属于外部评价，包括用人单位、学生家长、相关兄弟院校等，主要是对毕业生的就业数量及质量进行评价，以及毕业生对相关行业的贡献程度。

构造高职院校智慧物流人才培养评价体系

确定高职院校智慧物流人才培养质量评价指标时，应该充分考虑校内外各种因素。评价内容应该包含但不局限于以下内容：相应的职业素养、理论联系实际的能力、较强的实践能力，尤其要关注将理论成果转化为实践产品的能力和生产技术操作能力。

1.评价指标的确定

选取评价指标是评价智慧物流人才质量的关键环节，主要通过查阅文献、专家咨询、走访调研等确定一级指标。按照培养时间顺序分为前期培养背景评价、中期培养投入和培养过程评价，以及后期培养结果评价，刚好涵盖了整个人才培养过程。

前期培养背景评价，主要是根据具体的社会环境，以及社会对智慧物流人才的需求为依据，评价人才培养目标及相关制度（方案）是否合理。同时，参考本科高校的智慧物流人才培养目标，结合高职院校侧重应用性的特点，再确定二级指标，分别为培育目标、教育政策支持、教学管理制度、社会对物流人才的需求等。

中期培养投入评价，涉及高职院校智慧物流人才投入的多个方面，如学校的人力物力投入、校企合作的广度和深度、校外社会时间基地的建设等，应在实践育人方面投入更多资源，缩小学校教学与企业生产实际的差距。最终确定的二级指标为：教学经费的多少、实践教学基础设施、产教融合程度、合作企业数量、师资力量强弱。

中期培养过程评价，主要涉及高职院校智慧物流人才培养的多个要素，如教学方法、教学方式、教学管理等，能够全面反映整个教学过程。参考李秉德先生提出的教学活动七要素：教学目的、教学环境、教学方法、教学内容、学生、教师、反馈，结合高职院校人才培养特点，最终确定二级指标为：基础理论建设、技术能力、创新思维、实际案例研究、实践教学、经验和实践、持续学习和更新知识。

后期培养结果评价，主要考查高职院校培养的人才是否达到相关岗位要求，是否具备相应的职业素养，最终确定二级指标为：学生选择与意愿、沟通能力和协作、解决问题能力、社会认可度、企业受益。

2.评价体系指标权重设置

利用层次分析法对指标进行权重计算，建构智慧物流人才培养质量评价的层次分析结构模型，邀请具有多年教学及智慧物流实践经验的专家学者对上述指标打分，构造判断矩阵，利用模糊算法，对学校智慧物流人才培养质量进行评价。

通过建立指标评估因素、确定指标对象的模糊评语等级域、根据指标权重确定评价因素的权重集、形成模糊综合评价结果集等步骤，对高职院校智慧物流的评价结果进行分析，得到以下结论和建议：各矩阵CR均小于0.1；各矩阵均通过一致性检验；矩阵在逻辑上具有合理可信性；该矩阵可确保数据的准确性、可靠性以及系统的稳定性。

在背景评价因素中，培养目标与方案的权重最高，通过模糊评价的数据，培养目标与方案的满意程度得分并不高，说明不管是教师还是学生都认为培养目标与方案有待于调整。在投入评价部分，师资力量和教学合作的权重最高。在学生的学习生涯中，教师的专业素养能力能够直接制约学生的专业认知基础，基础理论建设和实践教学在过程评价中占有较高的权重。在质量成果评价部分，社会认可度的权重最高。社会认可度是体现智慧物流人才培养成果、社会和企业认可程度的重要标志。因此，智慧物流人才培养方案应从以上方面着手。

3.智慧物流人才培养指标体系验证因素分析

本文采用结构方程模型中的验证性因素分析方法，分析人才培养评价指标体系是否具有复刻效度，以检验所构建的智慧物流人才培养评价指标体系在学生中的适用性。本文所关注的是大学生在智慧物流培养能力评估中是否具有相同的结构因素，因此基于结构方程模型原理，预设模型进行分析。分析模型图结果显示：模型的自由度为398，卡方自由度比为1.843，小于3的标准；各路径系数均达到了0.05下的显著性水平，模型的适配度指数、调整后的适配度指数、比较适配度指数分别为0.921、0.914和0.991，均大于0.9的标准；模型的渐进残差均方和平方根值为0.063，小于0.08的标准。分析结果表明，所建立的评价指标体系可以被接受。

4.验证结果与分析

（1）智慧物流人才培养质量背景评价

在智慧物流人才培养质量的背景评价中，制订人才培养目标和方案时，应该充分考虑智慧物流发展趋势，紧贴智慧物流的社会性和行业性，依据地区经济发展的特点，尤其注重学生理论联系实际的能力的培养，关注学生学习的可持续性，使其养成终身学习的习惯，同时，还要注重学生的个性化培养。在制订培养方案和目标时，要多咨询一线教师、行业专家，注重调查研究，收集多方面的意见和建议，确保培养出来的人才能够适应社会发展。

（2）智慧物流人才培养质量投入评价

在智慧物流人才培养质量投入评价中，师资力量是非常重要的方面，尤其是“双师型”教师队伍的建设，提升一线教师学历、增加博士学位教师人数，以及组织教师进修或到企业定岗实习，都是提升教育教学水平的重要举措。校企合作是高职院校拓展学生实践能力非常重要的平台，校企合作的深度和广度会直接决定学生实践能力的高低。

（3）智慧物流人才培养质量过程评价

在智慧物流人才培养质量过程评价中，理论基础是关键、实践教学是拓展，理论与实践不能脱节。高职院校应依据自身发展特点，结合区域经济发展优势，构建多元化的智慧物流人才实践教学体系，加大实践教学的比例和时间，注重案例教学，细化每一个教学分目标和教学环节，将最新的案例引入课堂，提高教学内容的系统性、先进性和适用性。同时，要不断完善教学内容的考核，尤其是实习实践环节的考核，使得实践教学在智慧物流人才培养过程中充分发挥作用。

（4）智慧物流人才培养质量结果评价

在智慧物流人才培养质量结果评价中，社会和企业的认可度是重要的评价标准。学校将人才输出到社会，最重要的是要适应企业的发展和社会的评价标准，对此，学校可以结果为导向、以企业的人才要求标准为导向，倒推整个人才培养过程，审视每一个教学环节，最终提高学校在地区的影响力，培育具有学校特色的品牌专业，为社会培养优秀的智慧物流人才，为推动地方经济发展贡献力量。

结  论

本文所构建的高职院校智慧物流人才培养评价指标体系包括培养背景评价、培养投入评价、培养过程评价和培养成果评价4个维度、22个评估指标。未来，可以本文研究结果评价高职院校智慧物流人才培养水平，并找出其中短板，进一步探索更科学、系统的智慧物流人才培养途径。

参考文献：

[1]杨立娟.智慧物流与智能制造融合背景下物流工程专业人才培养模式改革研究[J].教育观察，2023（13）：87-90+94.

[2]周培，马莉.智慧物流与智能制造两业融合背景下现代物流管理专业的质量评价研究[J].中国商论，2022（16）：31-34.

[3]赵亮，严长远.两业融合背景下陕西高职智慧物流人才培养研究[J].时代汽车，2022（6）：37-39.

[4]张斌，俞启玟.基于混合多属性决策的智慧物流人才培养体系建设评估[J].物流科技，2023，46（18）：17-23.

[5]邢燕.职教背景下智慧物流人才培养模式研究[J].物流科技，2022，45（9）：183-185.

[6]许本勇.数字化支撑下的岗课赛证综合育人智慧物流人才培养模式实施路径创新与实践[J].物流工程与管理，2023，45（8）：194-197.

[7]范启亮，丁度坤，江务学.基于CIPP模式的现代学徒制教学质量评价体系研究与构建[J].职业技术，2024，23（1）：59-64.

[8]马红波，张婷，等.冷链物流从业人员职业能力评价指标体系建构研究——基于3省15位行业专家的德尔菲法分析[J].物流技术，2023，42（10）：4-8.

[9]冯宁，张晓，等.智慧物流绩效评价模型研究——基于AHP层次分析法和灰色关联度分析法[J].中国市场，2022（13）：161-165.

[10]孙崇正，肖念，金保华.改革开放以来我国高等教育人才培养质量观的演进与启示[J].清华大学教育研究，2009，30（2）：48-53.

[11]李洪渠，陶济东，石俊华.高职院校毕业生就业质量评价指标体系：现存问题与优化路径[J].中国大学生就业，2023（2）：10-22.

（崔健：陕西国防工业职业技术学院）