基于大數據分析的學生最優選課方案模型的設計與實現

史金梅+夏偉

摘 要： 為了提高學生選課的優化配置性能，提高課程資源的利用效能，提出一種基于大數據分析的學生最優選課方案模型的設計方法。首先構建學生優選課方案模型的總體結構模型，采用大數據分析方法進行學生選課資源數據庫的信息融合和優化訪問設計，結合自適應均衡博弈和灰色關聯度分析，得到學生選課的綜合決策模型。在Linux內核進行程序開發，基于X86架構建立學生選課系統的交叉編譯環境，在虛擬文件系統配置腳本菜單，網絡模塊集成了HTTP服務器和Telnet服務器功能，實現課程信息的數據共享和遠程傳輸。最后進行系統軟件開發和調試分析，結果表明，該選課方案模型具有較好的大數據分析能力，實現課程最優化配置和選取，模型的可靠性較強。

關鍵詞： 大數據分析； 選課； 模型設計； 信息融合

中圖分類號： TN911?34； TP391 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2017）14?0030?03

Abstract： In order to improve the optimal allocation performance in students′course selection and utilization efficiency of curriculum resources， a design method of a course selection model based on large data analysis is proposed. The overall structure model of student optimal course selection model is constructed firstly. A large data analysis method is used to conduct information fusion and optimal access design of student course resource database to get comprehensive decision model of student course selection by combining adaptive equilibrium with grey correlation analysis. The program development is performed in Linux kernel. The cross compile environment for student elective system is established based on X86 architecture. A script menu is collocated in the virtual file system. HTTP server and telnet server functions are integrated in the network module to realize data sharing and remote transmission of the curriculum information. The system software development and debugging analysis results show that the course selection scheme model has good data analysis ability and strong reliability， and can realize the optimization configuration and selection of courses.

Keywords： big data analysis； course selection； model design； information fusion

隨著高等教育深化改革和發展，為了更好地發揮高等院校的教學資源優勢，結合學生的課程和專業的差異性，采用選課制進行課程搭配設計。這樣既尊重了學生的個性化學習需求，也更科學地搭配高校的教學資源。選課制，也稱課程選修制，允許學生對學校所開設的課程有一定的選擇自由，對任課教師、上課時間以及進度僅有一定組合的選課機制，采用選課制教學，更有利于擴充學生的知識面，更好地整合高等教育的教學資源。然而，學生在進行選課中具有一定的盲目性和自發性，需要有效的信息系統進行指導，設學生選課方案優化信息管理系統，在大數據信息時代，對更好地利用高校的教學資源具有積極重要的意義。

1 學生最優選課方案設計總體構架

為了實現對大數據處理環境下的學生最優選課方案模型的優化設計，首先分析軟件系統的總體結構模型，基于大數據分析的學生最優選課方案模型是建立在學生選課資源數據庫的信息融合和優化訪問設計基礎上的，結合數據信息處理模型進行學生最優選課方案模型設計，采用LabWindows/CVI進行大數據處理環境的選課方案分析[1?2]，結合均衡博弈思想進行選課資源的優化配置。學生最優選課方案模型系統建立在嵌入式操作系統Linux基礎上，本文設計基于大數據分析的學生最優選課方案模型主要元件包括如下幾個方面：

（1） 最優選課方案的特征采集計算元件（CE）。選課方案中對教育資源信息的采樣頻率大于200 Hz，寄存器基器件采用IEEE?488協議進行課程信息緩存和多線程輸出，在集成控制中樞單元對課程信息進行特征提取和網格計算[3]。

（2） 副本管理器（RM）。采用二元語義信息屬性決策方法，用8 個32位Maibox寄存器寄存學生選課的特征信息，在每個站點控制副本管理的傳輸，實現學生選課信息的輸入和耦合[4?5]。

根據上述總體設計構架，得到基于大數據分析的學生最優選課方案模型的設計框圖如圖1所示。

由圖1可見，先構建學生優選課方案模型的總體結構模型，采用大數據分析方法進行數據訪問和資源調度，構建用戶應用程序（Application），采用開源Linux系統提供層次模型構架。在MVB總線控制過程中，利用大數據處理算法進行存儲控制和選課過程中的資源調度和數據共享。采用PCI橋接模塊進行中斷控制，避免在課程選擇過程中的異常沖突。在信息傳輸的終端，通過網口、串口、USB口的控制讀寫功能，實現對選課結果的打印和輸出。

2 基于大數據分析的學生選課綜合決策設計

在上述進行了學生最優選課方案設計總體構架的基礎上，進行大數據分析和學生選課資源信息處理。采用大數據分析方法進行學生選課資源數據庫的信息融合和優化訪問設計，進行選課的綜合決策。采用二元語義決策分析方法構建學生最優選課的綜合決策方案。學生最優選課二元決策控制的元素sk和ak的含義描述如下：

（1） sk為語義塊的n個課程設計，使得選課的優化配置評價集S中的第k個元素根據學生最優選課過程中的語義單元的語義特征，把決策方案評價集S分為十分可行、很可行、可行、一般、不可行、不可選擇等等級，來評價學生選課搭配的準確性，確定最優方案。描述為S={s6=FZ（十分可行），s5=HZ（很可行），s4=Z（可行），s3=YB（一般），s2=C（不可行），s1=HC（不可選擇）}。根據上述集合，建立決策矩陣，進行學生選課的語義模糊匹配度不同界限劃分，得到語義單元分析方案。

（2） 稱為最佳語義相關度值。決策過程中，權重確定包括學生進行選課的合理、客觀、穩定性描述。設評價學生選課搭配的決策向量集，對選課的可行性評價方案關于評價指標的方案優劣判斷采用圖2所示的幾何示意圖分析，得到Pi關于各評價對象與最優方案Ij的評價值，且滿足 ，定義表示評價學生選課方案Pi對選課合理性評價指標的綜合評價值結合上述給出選課方案優劣判斷的評價集合，給出學生最優選課方案的評價矩陣和指標權重矩陣分別為：

學生選課的標準化綜合評價矩陣和選課合理性的指標權重控制約束下，根據選課的經驗知識評價，結合自適應均衡博弈和灰色關聯度分析，得到學生選課的決策權重為，學生選課綜合決策參考模型選擇為：

基于大數據分析的學生選課綜合決策參數組合策略表見表1。

根據上述組合決策模型，作為嵌入式程序內核，進行學生最優選課方案模型的軟件開發和設計。

3 系統軟件開發設計

基于大數據分析技術，進行學生選課方案模型的軟件模塊化設計，采用存儲器映像控制，間接訪問底層寄存器，結合嵌入式Linux內核進行程序開發，在大數據信息處理分析環境下進行最優選課方案模型優化設計。在學生選課的大數據信息處理中，寄存器地址范圍為00H～17H，在虛擬文件系統配置腳本菜單，控制和狀態查詢均通過讀/寫寄存器實現，學生選課方案模型的控制總線設計中，由主機端發送CMD信號，設計系統寄存器、鍵值寄存器和計數器進行總線控制，分別為：

（1） 系統寄存器（SystemReg）。寫32位命令到SDICmdArg，地址00H，復位值F0H，清除SDICmdSta寄存器的ZLG7290位，進行學生最優選課的決策配置。

（2） 鍵值寄存器（Key）。地址01H，設定標志為RspFin，復位值00H，Key表示被按下鍵的鍵值，執行基于大數據分析的學生最優選課方案的決策模型的鍵值寄存操作。

（3） 計數器（RepeatCnt）。地址02H，最優選課二元決策控制的復位值00H，RepeatCnt=0時表示標志為CmdSent，RepeatCnt大于0時通過連續計數，設置timeout周期，判斷選課方案的合理性。

最后在虛擬文件系統配置腳本菜單，網絡模塊集成了HTTP服務器和Telnet服務器功能，實現系統的網絡通信和數據共享。

4 實驗測試分析

為了測試本文設計的大數據處理環境下學生最優選課方案模型的應用性能，進行仿真測試分析，實驗中，采用嵌入式開發環境Qt C++ API，API，Qt/Embedded，利用FrameBuffe函數庫作為底層開發軟件，通過發送WREN指令，進行選課方案的初始化參數配置，發送寫入的128個數據的首地址，連續寫入E2PROM穩定傳輸數據，從機配置SPI接口，要調節的數字量，配置F端口的外設功能，啟動數據發送實現學生的最優選課方案配置。為了定量測試選課的合理性，采用選課課程搭配的不合理性權重系數為測試指標，得到結果如圖3所示。從圖3可見，采用本文設計模型進行選課的不合理性權重趨于零，能實現最優選課方案控制，具有一定的應用可行性。

5 結 語

為了提高高校學生進行課程選配的合理性設計，本文提出一種基于大數據分析的學生最優選課方案模型的設計方法。實驗測試結果表明，本文設計的選課方案模型具有較好的大數據分析能力，實現可課程最優化配置和選取，模型的可靠性較強，具有優越性。

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