一种改进式遗传算法智能排课方法技术

技术编号:40181862 阅读:42 留言:0更新日期:2024-01-26 23:47
本申请提供一种改进式遗传算法智能排课方法,包括: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;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。

【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,...

【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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