基于互聯網+學生需求分析的排課優化決策研究

胡玉真 段治名 潘 霞 賈曉娟

（哈爾濱工程大學經濟管理學院 黑龍江·哈爾濱 150001）

0 引言

高校排課是對課程的時間地點進行合理的安排的活動，并且需要在保證不沖突，可行的基礎上，盡可能的提高教師學生的滿意度和資源的利用效率。20 世紀80 年代初，國內開始著手對排課問題進行研究，從最開始的模擬手工排課發展到今天的決策支持系統排課或人工智能排課，但目前所使用的排課系統在實際應用中并不理想，還不能完全替代人工排課。尤其近年來我國本科生和研究生招生人數持續增加，為了滿足學生的全面發展，所選修課程的種類也愈發復雜，但教學資源仍然有限，并且在滿足班級、教師、課程、時間、教室等排課要素不沖突的條件下，還需要對學生的課程安排滿意性進行考慮，合理排課變得愈發困難。所以如何有效分析學生需求，對眾多的硬性軟性約束進行合理的考量，最大程度的提高教學效率，已經成為了高校不可避免并一直為之努力的熱點問題。

排課過程可以分為對課程時間表的安排和對教室資源的劃分，學者們對于排課問題的研究可以劃分為對課程時間安排的研究，[1,2]對教室資源的研究，[3,4]以及對排課問題的全過程研究。[5]

本文針對排課問題，利用網絡爬蟲法分析學生需求，建立互聯網+環境下時間與教室分配優化模型，采用遺傳算法，建立時間分配與教室分配的適應度評價函數，求出排課結果，提高學生的滿意度，為排課問題理論體系做出貢獻。

本文的組織結構安排如下：第二部分介紹基于學生需求的排課優化決策問題，包括需求分析和優化模型構建兩個子部分；第三部分設計了遺傳算法對問題進行求解；第四部分基于實際算例對模型方法進行驗證；最后第5 部分對本文的工作進行總結和展望。

1 問題描述

排課問題可以描述為在有限的時間空間資源下，對事先約定好班級和教師的課程進行時間和教室的安排，并在保證不發生沖突的情況下，盡可能的滿足師生的滿意度要求以及資源利用率等軟約束。其中軟約束條件是現實排課過程中所面臨的特殊需求或對人性化的考量，因此本文將基于互聯網上對學生需求的分析來確定具體的軟約束。

1.1 基于互聯網+的學生需求分析

本文選擇網絡爬蟲技術來進行數據收集工作。網絡爬蟲數據來源于各大高校貼吧評論，本次網絡爬蟲數據采集目的為得到排課不同因素對于學生滿意度的影響程度，因此其數據來源應當盡量科學，要求可以反映出排課不同因素對大學生滿意程度影響的平均水平。本文利用Python 網絡爬蟲技術進行文本采集，其部分初步數據存儲界面如圖1 所示。

然后對數據采集中存儲的初步數據內容進行去重和分詞處理，最后再進行情感分析計算出各種需求的重要程度。經分析，課程的節次優度、課程的均勻分布情況以及學生在課件的行走距離三個需求總評分較高，比分別為25%、54%和21%。說明學生對其需求較大，為此，本文選取前三個作為排課優化考慮的優化目標。

圖1 初步數據存儲界面

1.2 優化模型

1.2.1 軟約束

本文針對于學生滿意度對排課系統進行優化，在此過程中涉及到的要素主要有教師、教室，班級，課程和課時四個要素。設三個軟約束（即優化目標）：重要課程分布、課程均勻分布以及學生行走距離分別記為。則總目標F 應表示為：

1.2.2 硬約束條件

排課的過程中由于有限的資源限制，存在不可違背的硬性約束條件，本文所研究的硬性約束條件如下：（1）一名教師在同一時間只能上一門課程；（2）一個教室在同一時間段只能安排一門課程；（3）一個班級在同一時間只能在一個教室上；（4）課堂的座位數要大于上課班級人數；（5）每一門課程一周上兩次課。

2 基于需求滿意度的遺傳算法設計

基于遺傳算法進行排課算法的設計，基于遺傳算法的排課算法流程圖如圖2 所示：

圖2 排課算法流程圖

3 算例分析

本文采用某學院本科生的實際教學活動數據，其中涉及班級28 個，共796 名學生，教師32 人，課程75 門，教室35 間。在本部分將根據上文所設計的遺傳算法對此數據進行求解，并分別得到考慮不同學生需求的排課方案并進行對比分析，驗證本文針對學生需求優化的有效性。

為了驗證本文模型方法的有效性，將本文的模型方法與三種其他方法做對比，這三種方法分別是在方法中不考慮某一種學生的需求，對比結果見表1 所示。由表1 可以看出，相對于其他模型方法來說，由本文模型方法得到的排課方案的適應度值有明顯提高。這說明在排課優化模型中考慮學生的需求，可以有效的提高學生的滿意度。

表1 不同模型方法對比

4 結論

排課問題作為高校正常授課的前提，其安排應避免沖突的發生，并盡可能滿足師生的滿意度。本文基于互聯網+環境，對學生的需求進行分析，并設計模型與算法得到排課優化方案。為當前高校的教務排課方案的優化提供了一個新的思考途徑。