【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息，尤其涉及一种改进式遗传算法智能排课方法。
技术介绍
1、随着现代教育技术的发展，智能化的教学管理系统已经成为学校教学的一个重要组成部分。其中，课程排课作为教学管理中的一大难题，其自动化、智能化程度的提高已经引起了广泛的关注和研究。传统的排课方法大多数是基于学校的硬性规定和教师的经验来决策，这往往会忽略学生的个体差异和群体间的互动效应，可能导致课堂教学效果并不理想。近年来，研究者们已经认识到，学生之间的社交网络对其学习效果有着不可忽视的影响。学生与其好友之间的互动往往能够增强课堂上的讨论和合作，从而提升学习效果。为此，考虑到学生之间的朋友关系数据，并将其作为排课的参考因素，已经逐渐被学术界和实际应用中所接受。将好友安排在同一个课堂，可以促使他们更为主动地参与到课堂讨论中，从而形成一种积极的学习氛围，这对于培养学生的团队协作能力和批判性思维都有着极大的助益。然而，将学生的朋友关系纳入排课的考虑，并不是一个简单的任务。首先，如何准确地获取和分析学生之间的社交网络数据，确定哪些学生之间的关系更为紧密，从而决策哪些学生应该被安排在同一个课堂，是一个巨大的挑战。此外，仅仅根据学生的朋友关系来进行排课可能会忽视其他的重要因素，如教师的教学风格、学生的学习水平等。更为重要的是，将朋友放在同一个课堂也可能带来一些负面效应。特别是在某些情况下，学生可能更倾向于与其好友进行私下的交谈，从而形成课堂上的学习小组。这不仅可能导致课堂上的注意力分散，还可能干扰到其他同学的学习，甚至引发课堂秩序的混乱。因此，如何平衡学生之间的社交网络和其
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种改进式遗传算法智能排课方法，主要包括：
2、根据座位数限制、时间冲突、教师类型的基本要求的适应度值对所有的初始编排方案进行排序；根据特殊课程安排、课程进度、课程的理论性、实践性、调代课与冲突的进阶要求，评估每一个课程编排方案的适应度；使用遗传算法，得到满足所有基本和进阶要求的最佳课程编排方案；获取学生之间的朋友关系数据和教师的管理能力数据,收集学生的学习效果、参与度、注意力的反馈数据，得到常规的排课需求数据；根据学生之间的交流频率，确定互动最为积极的学生组合，判断可能增强课堂讨论的学生组合，获取学习小组聊天的趋势；评估更适合管理互动频繁的学生组合的老师，以获得稳定的课堂秩序；根据学生的学习效果反馈，确定在具体的教学策略下受到影响的学生，评估更能促进学生的参与度的教学策略或活动；将排课结果实施到实际教学中，基于实际的教学效果，持续获取数据并优化排课策略。
3、作为优选方案，所述根据座位数限制、时间冲突、教师类型的基本要求的适应度值对所有的初始编排方案进行排序，包括：
4、对于所有可用的时间段，生成随机的教师和课程组合；生成的初始化编排作为遗传算法的种群起始点；对于每一个时间段和教室组合，计算该教室的学生总数s；使用公式penalty＝α×(s-c)确定是否上课的学生数s超过了教室的座位数c；其中，α为超出座位的惩罚系数；累计每一个时间段和教室的惩罚值，得到总的适应度；对于每一个时间段，检查是否有教师或学生班级被分配到多门课程；对于被分配到多门课程的教师或学生班级，计算冲突数量n；使用公式conflictpenalty＝β×n对每一冲突进行惩罚；其中，β为单个冲突的惩罚系数；累计每一时间段的冲突惩罚值，得到总的适应度；对于每一个时间段和教室组合，检查该课程是否需要特殊教室，其中特殊教室包括多媒体教室、实验教室；如果课程与教室类型不匹配，使用γ为mismatchpenalty的惩罚系数进行惩罚，其中，γ为类型不匹配的惩罚系数；累计每一时间段和教室的不匹配惩罚值，得到总的适应度；根据所有的适应度评分，计算总适应度，则totalfitness＝basefitness-penalty-conflictpenalty-mismatchpenalty，其中，basefitness为一个基线适应度值，用于确保总适应度为正值；根据总适应度值对所有的初始编排方案进行排序，筛选出适应度最高的方案。
5、作为优选方案，所述根据特殊课程安排、课程进度、课程的理论性、实践性、调代课与冲突的进阶要求，评估每一个课程编排方案的适应度，包括：
6、根据课程的特殊要求，包括规定时间的课程、规定教师的课程时间、连堂课、长短课、单双周、固定课要求，进行课程的安排；使用公式来调整每一时间段的课程安排；其中，difficultyi是第i门课程的难度，δ是权重，average_difficulty是所有课程的平均难度；根据课程的理论性、实践性进行优化，其中理论性表示该课程内容中纯理论知识的占比，实践性表示该课程内容中实际操作或实践知识的占比；在编排过程中进行调课和代课，当出现冲突时，提供即时提醒；根据课程的特殊要求和优化指标，评估每一个课程编排方案的适应度。
7、作为优选方案，所述使用遗传算法，得到满足所有基本和进阶要求的最佳课程编排方案，包括：
8、将每个课程编排方案编码为一个染色体，其中每个基因代表一个确定的时间、教室、教师和课程的组合；生成多个随机的课程编排方案作为初始种群；使用轮盘赌选择法，基于每个方案的适应度来选择染色体进入下一代；使用均匀交叉的方法，根据交叉概率来合并两个染色体，产生新的子代；根据变异概率，随机改变某些基因的值，产生新的课程编排方案；对于每一个新生成的课程编排方案，评估其适应度；将新一代的染色体替换掉老一代的染色体；判断适应度是否达到了预设的阈值，或者是否已经进行了预定数量的迭代，如果满足停止条件，则结束算法；否则，基于每个方案的适应度来重新选择染色体，继续下一代的迭代；将最优染色体解码为课程编排方案，并输出满足所有基本和进阶要求的最佳课程编排。
9、作为优选方案，所述获取学生之间的朋友关系数据和教师的管理能力数据,收集学生的学习效果、参与度、注意力的反馈数据，得到常规的排课需求数据，包括：
10、通过学生社交平台数据，确定学生间的朋友关系，并根据学生间的互动频率识别出高度互动的学生群体，高度互动的学生群体是指互动频率高于预设阈值的学生群体；根据教师的课堂表现、学生的评价反馈，获取教师管理能力数据，包括教师的课堂控制、与学生的互动频率、学生对教师的评价；根据学生的课堂表现，老师的评价反馈，获得高度互动群体学生学习数据，包括学习效果、参与度、注意力数据，采用线性回归算法，预测学生对于课程的满意度，其中，学习效果包括学生的考试成绩、作业完成情况；若某学生群体的朋友关系数据显示高度互动且课程满意度高于预设阈值，则在排课时将这些学生安排在同一课堂；根据教师管理能力数据和高度互动群体学生学习数据，采用k-means聚类算法，对教师的管理能力与学生的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种改进式遗传算法智能排课方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据座位数限制、时间冲突、教师类型的基本要求的适应度值对所有的初始编排方案进行排序，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据特殊课程安排、课程进度、课程的理论性、实践性、调代课与冲突的进阶要求，评估每一个课程编排方案的适应度，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述使用遗传算法，得到满足所有基本和进阶要求的最佳课程编排方案，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取学生之间的朋友关系数据和教师的管理能力数据,收集学生的学习效果、参与度、注意力的反馈数据，得到常规的排课需求数据，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据学生之间的交流频率，确定互动最为积极的学生组合，判断可能增强课堂讨论的学生组合，获取学习小组聊天的趋势，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述评估更适合管理互动频繁的学生组合的老师，以获得稳定的课堂秩序，包括：
8.根据权利要求1所
9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将排课结果实施到实际教学中，基于实际的教学效果，持续获取数据并优化排课策略，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种改进式遗传算法智能排课方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据座位数限制、时间冲突、教师类型的基本要求的适应度值对所有的初始编排方案进行排序，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据特殊课程安排、课程进度、课程的理论性、实践性、调代课与冲突的进阶要求，评估每一个课程编排方案的适应度，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述使用遗传算法，得到满足所有基本和进阶要求的最佳课程编排方案，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取学生之间的朋友关系数据和教师的管理能力数据,收集学生的学习效果、参与度、注意力的...
【专利技术属性】
技术研发人员：何一帆，
申请(专利权)人：广州宏天软件股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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