一、高校计算机排课系统的设计与实现（论文文献综述）
张琦,张丽华,魏敏捷[1]（2021）在《高校计算机辅助课程安排系统算法及实现研究》文中研究表明随着高校研究生规模不断扩大,为更好地提高资源利用效率、确保教学有序进行,通过智能算法来建立计算机辅助课程安排系统是保障教学排课工作的重要措施。
郭甜[2]（2021）在《基于多校区排课模式的探究》文中指出从目前来看,我国高校教育事业呈现出飞速发展的趋势,无论是在教师和学生的人数还是在办学规模上都有着大幅度的增加,甚至还有部分高校都在异地开启了分校区,但相应的教学排课管理问题也随之而来,多校区排课模式改革势在必行。本文通过对多校区排课系统设计原则介绍,探索多校区排课系统设计改进方案,切实解决当代高校授课时间、空间问题,构建人性化教学课表。
高原[3]（2021）在《计算机公共实验室综合管理系统的设计与实现》文中研究指明在高校中,除了计算机信息类专业学生开设计算机课程之外,计算机基础应用课程也是学校所有专业学生修读的公共基础课程。这些课程的教学实践以及学生的毕业设计,对计算机公共实验室的需求量和使用率不断提高。这就需要有与之相适应的信息管理手段,以提升计算机公共实验室管理的效率和有效性,更好地为学校教学发展服务。本文分析了广西某高校的计算机公共实验室管理现状和发展需求,给出了计算机公共实验室管理系统应具备的身份核验、学生管理、学生学习行为分析、课程排课、课程推荐、软件自动安装、设备管理和数据交换等功能,对计算机公共实验室综合管理系统进行功能结构设计;通过UML工具对系统进行了功能用例设计、数据流图设计;设计了系统的实验室管理员信息数据表、学生信息数据表、教师信息数据表、课程数据表、课件信息数据表、设备信息数据表、实验室信息数据表;将计算机公共实验室综合管理系统与学校学生管理系统、教务管理系统和固定资产管理系统进行数据交换;结合节次优度、周次组合优度、可行度和满足优化度策略,运用遗传算法设计计算机公共实验室课程排课算法;依据不同专业学生对课程学习资源的需求,基于关联规则挖掘算法FP-Growth设计了课程推荐算法;基于K-means算法设计对学生课堂行为挖掘分析算法。在上述工作基础上,采用Python3.83和Html5作为系统的编程语言,基于Windows 10操作系统和My SQL数据库管理系统,开发了计算机公共实验室综合管理系统。实验测试结果表明,本文设计实现的计算机公共实验室综合管理系统既具有传统实验室管理系统的软件自动安装、信息管理等功能,又具有实验室课程排课、课程推荐、学生学习行为分析等功能,同时实现了与校学生管理系统、教务管理系统和固定资产管理系统之间的数据交换功能。该系统的使用有力促进了学校教学实践与实验室管理信息化工作向前发展。
江啸山[4]（2021）在《中学智慧教学环境建设与教学应用研究 ——以广州市第89中学为例》文中研究表明随着新高考改革方案的持续落地,个性化教育可视为深化教育改革的必然要求,这也意味着传统的高中学校教育理念与教学管理模式即将迎来一场“智慧性”的大变革。智慧校园作为当代学校智慧教育的核心支撑,其建设目标应当与新高考改革中的“鼓励学生全面发展”、“重视学生自主选择科目”等要求保持一致性。因此,各类学校的智慧教学环境建设的内在要求需要聚焦在“学生个性学习”、“学生综合素质培养”等方面。了解高中学校的智慧教学环境建设现状,并找出其与智慧教学应用之间的关系,对于帮助其他即将实施新高考模式的地区的高中学校调整教育信息化建设路径、转变教育教学管理方式等,存在一定的理论和现实价值所在。研究内容如下:（1）新高考方案改革驱动高中智慧教学环境的建设与发展。在走班制模式下,为满足学生的个性化选课、自主学习、智能化考勤、课表自动生成等需求,催生了融合5G、大数据技术、云计算技术、AI等新兴信息技术的智慧教学环境体系。以智慧教学云平台系统为核心,其整体框架、硬件、软件、拓补结构等均与早期的教育信息化建设存在显着差异。（2）以广州市第89中学为研究选择对象,就智慧教学环境建设情况分别编制教师问卷、学生问卷。其中,分析被测教师对智慧教学环境硬件设施、智慧教学应用、数字化资源建设等方面的看法,以及不同背景变量的教师评价存在的差异;分析高中学生在智慧学习过程中对数字化资源应用、智慧学习过程认知、智慧学习环境感知方面的现状。（3）针对“泛在性不足”、“智慧性较弱”、“信息孤岛”等智慧教学环境建设存在的问题,基于智慧教学云平台展开了广州市第89中学的智慧教学设计,设计环境包括“智慧预习阶段”、“智慧课中教学阶段”、“智慧课后评价”,并且就“任务单设计”、“深层次目标体系”、“智慧互联互动”、“云平台使用”等创新设计的应用流程进行分析。从智慧教学应用的实践结果来看,实验班学生在过程性考核成绩、终结性考核成绩、整体成绩3项指标上均显着超过了对照班学生（P<0.05）。事后再次对教师展开问卷调研,被测教师也肯定了此次智慧教学模式的优化设计,体现了校本特色并充分发挥现有的硬件基础优势。
王鑫铭[5]（2021）在《信息化背景下体育教务管理云平台的建设 ——以上海师范大学体育学院为例》文中认为随着世界信息化步伐的加快,高校信息化建设也在不断的发展,信息化建设应用到体育教学的管理模式也在逐渐的形成。公共体育课程的管理是复杂多样的,课程的设置及类别也比较丰富,这就给体育学院的体育教学管理带来了巨大的挑战,原来的教务管理系统基本上采用半自动化与线下手工管理相结合的方式进行管理,这样并不能满足现阶段我校体育学院对体育教学的有效管理,公共体育课程资源利用率低、公共体育课程成绩手工录入较为繁琐且出错率较高、监考管理制度不完善等使得各相关管理人员投入大量时间和精力,却并没有达到理想化的效果。如何有效的将现代化管理技术运用到体育教学管理中来,提高体育资源的利用率,开展教师人性化自主管理的理念是每一位体育管理人员及校院领导值得深入思考的永恒话题。本文所设计与讨论的体育教务管理云平台系统采用Windows操作系统服务模式,应用了HBuilder开发工具与Mysql 5.6数据库建设完成教师选课系统、监考系统、成绩处理系统三大功能系统。本研究选取上海师范大学体育学院体育教务管理云平台系统作为研究对象,系统建设完成以后,将使用此系统的教师及教学工作者作为问卷调查及访谈的对象。基于此问卷进行了数据整理、相关性分析、方差分析与结构方程模型分析,得出上海师范大学体育学院体育教务管理云平台系统建设的研究结果与结论如下:结果:1.上海师范大学体育学院体育教务管理云平台系统的建设给体育教师带来了新的教学管理模式,对教师的信息化素养提出了更高的要求。2.不同学历及职称对系统满意度使用评价关联性较低,而不同职务对于系统建设及运行的满意度相关性较大。3.上海师范大学体育学院教师对系统建设及运行使用满意度较高。其中选课系统满意度最高,系统总体使用满意度达87%。4.系统使用前的流程培训将极大提高教师自身使用需求及对系统的使用情况,进而对提高系统评价起到促进作用。结论:1.上海师范大大学体育学院体育教务管理云平台系统的应用对促进体育教学管理具有重要意义,可以有效提高体育教学管理的工作质量和效率。2.本研究开发的体育教务管理云平台系统主要包括公共体育课教师自主选课、专业课自主监考、公共体育课成绩信息化处理系统三大系统,实现了体育教学资源的整合,强化了体育教师对体育课程的自主管理意识。3.系统使用前的流程培训将有效提高使用者使用系统进行操作的熟练度,且使得体育教学管理工作更为有序的在线上进行开展。4.教务工作人员也降低了以往手工安排公共体育课程资源调配、期末监考的工作量,减轻了教务工作人员的工作负担,加快实现了体育学院体育教务管理自动化、无纸化办公的进程。
陈林会[6]（2020）在《基于B/S模式的教务管理系统的设计与实现》文中研究说明在高等院校的教学科研活动中,最重要的部门是学校的教务管理部门。各院系的教务系统虽然都是围绕着学生为中心,以学生作为管理对象,实施一系列标准化、规范化的管理,但是不同的学校又有不同的特点。比如像本文的研究对象四川水利职业技术学院,有多个校区,在校学生上万人,学科行业性、应用性较强,与综合类大学的教学管理有较大不同,在学生的排课、选课、实验教学等方面,都有自己的特色。因此,有必要定制开发一套教务管理系统,以提高本学校的教务管理效率。本文以当前比较流行的Java EE开发平台,以及成熟的MySQL数据库来进行教务管理软件的设计。Java语言也是B/S开发模式下一种高效、具有良好跨平台特性的语言,所开发的软件扩展性较好,非常适合本高校业务部门多、需求变化多的实际。本论文主要研究内容如下:教务管理系统的需求分析。以用例图的形式,对本教务管理系统涉及的用户角色、功能需求进行了详细的分析,同时,对本系统的非功能性需求,如系统的性能、安全性等功能也进行介绍。根据分析,本系统总共可以划分为电子办公、数据中心、系统管理、学籍管理、教学管理、程序管理、个人助理七大功能模块。教务管理系统的设计。设计部分分为总体设计、详细设计。总体设计给出了教务系统的总体架构,以及网络物理部署结构。详细设计是教务系统设计的重点部分,也是本论文的核心。详细设计给出了各功能模块细分功能点的描述,以及部分功能的业务流程图、时序图的设计,并给出了部分代码类、对象的设计。详细设计还包括教务系统数据库设计。教务管理系统的实现与测试。介绍了教务管理系统的部分功能测试实例,以及教务管理系统的具体实现。教务管理系统的成功、稳定实施表明,四川水利职业技术学院的教务管理效率也大大提高了,学生数据的获取更加便捷高效,有效促进了学校行政管理与教务、学生管理等管理工作的协调,并为学校各系统的对接与搭建提供了便利,实现了学校各级部门的协同管理,四川水利职业技术学院的教务管理工作更加透明、高效。
荀旭[7]（2020）在《自动排课系统的设计与实现》文中认为近两年,政府工作报告提出高职扩招100—200万人。高校教育的体系不断扩大,每年高校在校学生的数量呈现逐年递增的趋势。高等学校内的院系、专业的数量就在逐年增长,课程的种类和数量也在不断增加,对高校课程的安排和资源配置成为高校教学的面临的严重问题。只有进行合理的排课,才能够实现课程安排的合理化、教育资源利用率的最大化。本文针对现在高校排课过程中存在的问题,容易出错、耗时费力的等现象,致力于改进在高校排课系统存在的不足,设计适合高校教学的自动排课系统。考虑到高校课程编排涉及到的专业、课程、教师众多,学生数量往往成千上万,学生的选课灵活性极高,而且高校的课程需要的教育资源除教师、教室外还涉及到实验室、工厂等场地,各大高校采用的教学模式多种多样,使高校教学有计划、有秩序的进行。对商校教学排课建立数学模型,描述教学计划、老师、学生、教室等之间的关系,设计了满足排课系统中各个想素之间的基本约束关系。对常用的排课算法进行分析基础上,重点对回溯算法和贫婪算法进行了分析,根据各个算法的特点,提出了一种基于回溯算法和贪婪算法结合的改进算法作为自动排课系统的核心算法,依据贪婪算法的思想在时间上进行分既,在尚未分配的时间单元中选择上课效果最好的单元,在时间分配发生死锁时间的情况时,利用回溯算法搜索发生的冲突,进行重排消除冲突,并对改进算法进行了测试,能够克服推课出现的教室或是老师资源冲突的问题,提高了排课效率,相比于改进前的回溯,算法排课时间提高了9.8%。结合宁夏工业职业学院教学计划,设计了宁夏工业职业学院排课系统的基本功能,包括学院专业设置模块、班级设置模块、课程设置模块、教师设置模块、教室设置模块以及用户账户设置等,能够对不同的用户进行管理,不同用户可以设置不同的权限。通过对实现的自动排课系统进行测试可以发现,本文设计并实现的自动排课系统能够根据高校的课程要求,教师资源、教室及实验查情况进行合理有效的自动排课。能够满足高校的排课要求,有效地提高自动排课时效率,为自动排课系统提供参考。
庞书杰[8]（2020）在《关联规则并行优化算法及其应用研究》文中进行了进一步梳理随着网络通信的愈发便利和计算机技术的日益发展,人们的日常工作和学习生活中产生了大量的数据,数据规模的增长促进了各行各业的进一步发展。数据挖掘技术是进行大规模数据知识发现的有效方法,利用数据挖掘相关技术能有效且深入地认识到大数据中隐藏的价值。关联规则是数据挖掘领域中的重要研究内容之一,它可以在不清楚数据关系和数据分布的情况下,有效挖掘出海量数据间潜在的关联性。传统的关联规则算法由于其较高的时空复杂度和I/O开销,使其无法有效解决较大规模数据的处理分析问题。而本文充分利用了MapReduce和Spark面对海量数据时优秀的处理分析能力,研究了针对较大规模数据集进行数据间关联规则发掘的并行算法,同时将其应用在高校排课优化策略的研究中。本文的工作主要有以下3个方面:1.针对传统关联规则算法由于候选项集过多和扫描数据库过慢,而导致的算法效率低下的问题,提出了一种基于Hash的关联规则并行优化算法（HP-AR）。算法基于MapReduce框架,将关联规则挖掘过程中遍历数据库统计频繁项集的部分实现了并行处理,同时通过构建辅助Hash表来减少各阶候选项集的个数。实验表明HP-AR算法能够有效挖掘出数据间关联规则,且在处理规模较大的数据集时,能快速地挖掘出各类数据集中隐藏的关联规则,并具有良好的加速比。2.由于关联规则算法中需要大量的迭代计算,而MapReduce计算框架需要不断重复地向磁盘中读写中间结果,并不能很好的支持迭代计算。本文提出一种基于Spark技术的关联规则并行优化算法（SPAP）。算法充分利用了Spark集群所具备的内存计算优势,以及对迭代式数据处理分析的支持,继承并进一步优化了对候选项集数量的筛减。实验证明SPAP算法能够准确有效地挖掘出数据间关联规则,且在运算效率上有着更为优异的表现。3.以上述研究为基础,针对目前高校招生人数扩张所导致的高校排课资源紧张的现象,本文提出了一种基于SPAP的课程关联规则挖掘及排课优化算法（SA-CSA）。算法首先快速挖掘了学生选课数据,找到课程间的关联规则,然后将得到的课程间关联规则及其关联指标应用于高校排课优化中。实验结果表明SA-CSA算法能够高效地挖掘出课程间关联规则及其关联指标,为高校更加人性化和合理化的排课提供了有效的优化策略,使其在解决课程时间地点冲突问题的同时,满足学生对选课的需求。
汪培萍[9]（2020）在《一种改进的自适应遗传算法及在智能排课系统中的应用研究》文中进行了进一步梳理遗传算法作为求解问题的一种自组织与自适应的人工智能技术,对一般组合优化问题提供了有效工具。但随着现代信息技术应用领域的不断扩大,现实工程问题的复杂多样,传统遗传算法的不足逐渐呈现出来。在智能排课问题中,多约束复杂组合优化的NP难完全问题,采用传统遗传算法难以解决。当前智慧校园和一站式网上服务大厅在高校数字化校园建设中广泛应用,且随着扩招政策实施,多种教学模式和环境约束下的高校教务管理工作也发生巨大变革,解决高校智能排课问题很有意义。本文对传统遗传算法的初始种群、编码设计、自适应交叉和变异算子及冲突检测方式进行了研究,应用性能较优的算子操作,根据平均适应度和最大适应度之间的个体适应度,非线性地调整交叉率和变异率,构造了一种改进的新型自适应遗传算子,设计了一种改进的新型自适应遗传算法,使得算法跳出局部最优解,提高了精确度。在此基础上,分析了高校排课的要素和约束条件,建立了高校智能排课系统数学模型,并将改进的自适应遗传算法应用在高校智能排课系统中。经过实验验证,改进后的新型自适应遗传算法,在设置不同的排课条件规则下,学生选课的满足率达到98%,总体规则满足率均值达到95.8%,应用在智能排课系统中排课效率总体满足率提升到98%,为智能排课问题提供了新的思路和方法,使高校排课管理体制更智能化,提高了教学资源合理配置以及教育教学计划完成力度。目前,基于这种新型改进的自适应遗传算法的智能排课系统已通过线上线下测试,在广东省佛山市顺德区的一个学校得到了实际应用,成功部署在学校实验中心机房的服务器上,各模块功能使用正常,系统运行良好。
王宇龙[10]（2020）在《基于遗传算法的走班制排课》文中指出走班制意味着固定的教学资源,学生和家长按照自身具体实际与意向选择适合学生发展的课程去固定的班级里上课,每个班级的课程设置和其教学内容不尽相同,课后练习和考试的课目组合也有选择的教学方法。在教育深化改革不断推进的过程中,走班制教学的模式将占据中学教学的主要范畴,传统意义上的教学模式将被逐渐地取代。走班制模式下的新型教学方式给了学生更加灵活多样的学习组合方式,比传统的教学模式更贴合学生自身的优劣势,提高学生的学习的多样性和积极性。但是新的中学走班制模式让排课工作增加了非常多的工作量,传统的手工输入式的排课模式无法跟上复杂多变的新要求的脚步。所以,探索中学走班制背景下的智能排课系统是教学发展非常需要的也是亟需人们去做的事。但是目前遗传算法在中学走班制排课方面的研究较少,尤其是对中学排课过程中出现的连堂课约束等实际需求的研究较少,本文将通过构建遗传算法数学模型,重点解决中学排课实际中存在的连堂课和单双周需求下的排课问题。本文的主要研究成果如下:（1）研究了中学走班制的教学新模式和新的走班制模式下的排课选课的过程,研究探讨了传统的排课系统在中学走班制模式下的缺陷,分析这种缺陷的形成原因,设计出符合走班制的新模式下的排课解决方案。（2）对遗传算法进行深入研究,挖掘遗传算法在中学走班制排课问题上的创新应用,通过制定排课问题中的软硬性约束、适应度公式、遗传算子,构建了启发式排课的系统思路。（3）针对中学走班制排课的实际应用中产生的对连堂课的限制性需求进行了软性约束条件的研究和设计,并且利用相关的实验来验证了该软性约束条件设计方案的可行性。综上,基于遗传算法的中学走班制排课算法紧密联合新教学背景实际,弥补传统排课系统在中学走班制排课新需求下的一些空白,为我国现代教育信息化的发展提供思路。
二、高校计算机排课系统的设计与实现（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、高校计算机排课系统的设计与实现（论文提纲范文）
（1）高校计算机辅助课程安排系统算法及实现研究（论文提纲范文）
| 高校排课系统研究背景 |
| 高校排课系统研究意义 |
| 计算机辅助排课系统传统算法概况 |
| 高校排课系统设计相关要点 |
| 教学资源数据库初始化设计实现。 |
| 基于计算机建模的核心算法设计实现。 |
| 相关软件设计实现。 |
| 相关数据的人工清理和转换。 |
| 结语 |
（2）基于多校区排课模式的探究（论文提纲范文）
| 一、多校区排课中存在的主要问题 |
| (一)多校区排课工作系统而繁重。 |
| (二)教师跨校区上课时间安排不合理。 |
| (三)教室资源在多个校区分布不均匀。 |
| 二、多校区排课系统设计原则 |
| 三、多校区排课系统设计改进方案研究 |
| (一)前期目标组合优化。 |
| (二)跨隔校区排课流程。 |
| (三)采用先进排课技术。 |
| (四)完善排课功能模块。 |
| 四、结语 |
（3）计算机公共实验室综合管理系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 计算机公共实验室综合管理系统分析与设计 |
| 2.1 系统的功能需求分析 |
| 2.2 系统用例图设计 |
| 2.3 系统架构设计 |
| 2.4 数据流图设计 |
| 2.5 数据库结构设计 |
| 2.6 数据与交换功能设计 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 课程排课与推荐及学生学习行为分析算法设计 |
| 3.1 基于遗传算法的课程排课算法设计 |
| 3.2 基于关联规则挖掘的课程推荐算法设计 |
| 3.3 基于K-means算法的学生学习行为分析算法设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 计算机公共实验室综合管理系统的实现 |
| 4.1 系统开发环境 |
| 4.2 排课功能的实现 |
| 4.3 实验室预约功能的实现 |
| 4.4 学生行为分析功能的实现 |
| 4.5 学生信息管理功能的实现 |
| 4.6 课堂管理功能的实现 |
| 4.7 课程推荐功能的实现 |
| 4.8 用户管理功能的实现 |
| 4.9 设备管理功能的实现 |
| 4.10 软件自动维护功能的实现 |
| 4.11 数据交换接口功能的实现 |
| 4.12 系统测试 |
| 4.13 本章小结 |
| 第五章 总结 |
| 5.1 主要研究工作成果与创新 |
| 5.2 下一步工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 |
（4）中学智慧教学环境建设与教学应用研究 ——以广州市第89中学为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容与方法 |
| 1.2.1 研究内容与技术路线 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.3 文献综述 |
| 1.3.1 智慧教育理论的研究综述 |
| 1.3.2 智慧教学环境建设的研究综述 |
| 1.3.3 智慧教学应用的研究综述 |
| 2.新高考背景下高中智慧教学环境建设的理论基础框架 |
| 2.1 新高考改革对高中智慧教学环境建设提出的要求 |
| 2.1.1 基于新兴信息技术的教务管理变革 |
| 2.1.2 依托物联网技术及AI技术的学生综合素质培养 |
| 2.1.3 适配智慧教育资源服务的智慧课堂教学模式 |
| 2.2 高中智慧教学云平台的规划设计分析 |
| 2.2.1 高中智慧教学云平台的整体框架 |
| 2.2.2 高中智慧教学云平台的硬件及软件架构 |
| 2.2.3 高中智慧教学云平台的网络拓补结构 |
| 2.3 理论基础 |
| 2.3.1 建构主义学习理论 |
| 2.3.2 混合学习理论 |
| 2.3.3 智慧教育理论 |
| 2.3.4 分布式学习理论 |
| 3.广州市第89 中学智慧教学环境建设现状的调查研究 |
| 3.1 广州市第89 中学智慧教学云平台的功能分析 |
| 3.1.1 智慧教学云平台的主要应用模块 |
| 3.1.2 智慧教学云平台的教学应用分析 |
| 3.2 调查准备与实施 |
| 3.2.1 调查问卷设计 |
| 3.2.2 问卷信效度分析 |
| 3.2.3 问卷调查对象与访谈调研 |
| 3.3 教师对智慧校园建设评价的数据统计分析 |
| 3.3.1 智慧教学环境基础建设现状 |
| 3.3.2 智慧教学应用现状 |
| 3.3.3 智慧教学资源建设现状 |
| 3.3.4 智慧教学环境保障机制现状 |
| 3.4 学生对智慧校园下个性化学习支持服务评价的数据统计分析 |
| 3.4.1 智慧教学环境下的学习资源支持服务现状 |
| 3.4.2 智慧教学环境下的学习过程支持服务现状 |
| 3.4.3 智慧教学环境下的学习环境支持服务现状 |
| 3.5 智慧教学环境建设存在的问题分析 |
| 3.5.1 智慧“泛在性”服务并未实现 |
| 3.5.2 智慧教室的“智慧性”依旧不足 |
| 3.5.3 智慧教学数据收集存在“信息孤岛”现象 |
| 4.基于云平台的广州市第89 中学智慧教学设计与应用研究 |
| 4.1 广州市第89 中学智慧教学模式的设计分析 |
| 4.1.1 基于智慧教学云平台的课前预习阶段设计 |
| 4.1.2 基于智慧教学云平台的课堂教学阶段设计 |
| 4.1.3 基于智慧教学云平台的课后评价阶段设计 |
| 4.2 《信息技术基础》课程智慧教学应用的实践分析 |
| 4.2.1 《信息技术基础》课程概要 |
| 4.2.2 “TCP/IPv4 设置”课程准备工作 |
| 4.2.3 “TCP/IPv4 设置”课程智慧教学实施过程 |
| 5.基于云平台的广州市第89 中学智慧教学应用效果分析 |
| 5.1 智慧教学应用前后的学生成绩对比分析 |
| 5.1.1 学生成绩的前测数据分析 |
| 5.1.2 后测的学生成绩差异性分析 |
| 5.1.3 后测的学生成绩相关性分析 |
| 5.2 智慧教学实践的事后问卷调查检验 |
| 5.2.1 智慧教学满意度的问卷设计 |
| 5.2.2 问卷的信效度分析 |
| 5.2.3 智慧教学实践前后的教师满意度对比分析 |
| 6.研究结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究创新与未来展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集表 |
（5）信息化背景下体育教务管理云平台的建设 ——以上海师范大学体育学院为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 信息化发展的需要 |
| 1.1.2 高校体育个性化改革的需要 |
| 1.1.3 现阶段体育教务管理系统存在的不足 |
| 1.2 研究目的与研究意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 技术路线 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 管理 |
| 2.1.2 教务管理 |
| 2.1.3 云平台 |
| 2.2 国内外研究状况 |
| 2.2.1 教务信息化系统发展研究现状 |
| 2.2.2 信息化技术与体育教学的融合 |
| 3 研究对象与方法 |
| 3.1 研究对象 |
| 3.2 研究方法 |
| 3.2.1 文献资料法 |
| 3.2.2 实证研究法 |
| 3.2.3 问卷调查法 |
| 3.2.4 访谈法 |
| 3.2.5 数理统计法 |
| 4 结果与分析 |
| 4.1 教务管理云平台系统使用者情况的调查分析 |
| 4.2 不同层次调查对象对体育教务管理云平台使用情况比较 |
| 4.2.1 不同职务教师对体育教务管理云平台使用情况比较 |
| 4.2.2 不同职称教师对体育教务管理云平台使用情况比较 |
| 4.2.3 不同学历教师对体育教务管理云平台使用情况比较 |
| 4.2.4 不同培训教师对体育教务管理云平台使用情况比较 |
| 4.3 信息化管理云平台的建设对体育教学管理工作的影响分析 |
| 4.3.1 体育教师工作需求的满足 |
| 4.3.2 体育教师心理需求的满足 |
| 4.3.3 体育教务管理云平台系统使用与手工排课对比性分析 |
| 4.4 信息化教务管理云平台的使用满意度调查分析 |
| 4.4.1 体育教师对系统评价调查分析 |
| 4.4.2 体育教师对系统满意度调查分析 |
| 4.5 使用需求与使用情况影响使用满意度的结构方程分析 |
| 5 结论与建议 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 建议 |
| 参考文献 |
| 附录 A 调查问卷 《上海师范大学体育学院体育教务管理云平台系统使用情况调查表》 |
| 附录 B 访谈提纲 |
| 致谢 |
（6）基于B/S模式的教务管理系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.1.1 研究的背景 |
| 1.1.2 研究的意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究目标及研究内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第二章 相关技术简介 |
| 2.1 C/S模式和B/S模式 |
| 2.2 系统开发环境的选择 |
| 2.3 系统数据库环境的选择 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 需求分析 |
| 3.1 业务现状分析 |
| 3.1.1 学校教务管理现状分析 |
| 3.1.2 业务问题分析 |
| 3.2 用户分析 |
| 3.3 系统功能需求 |
| 3.3.1 电子办公功能 |
| 3.3.2 学籍管理功能需求分析 |
| 3.3.3 教学管理功能需求分析 |
| 3.3.4 程序管理功能需求分析 |
| 3.3.5 个人助理功能需求分析 |
| 3.4 系统的非功能性需求 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 系统设计 |
| 4.1 系统设计原则 |
| 4.2 系统开发模式 |
| 4.3 系统总体设计 |
| 4.4 系统功能结构设计 |
| 4.4.1 电子办公功能结构设计 |
| 4.4.2 学籍管理功能结构设计 |
| 4.4.3 教务管理功能结构设计 |
| 4.4.4 程序管理功能结构设计 |
| 4.4.5 个人助理功能结构设计 |
| 4.5 业务流程设计 |
| 4.6 系统网络拓扑设计 |
| 4.7 系统数据库设计 |
| 4.7.1 数据库逻辑结构设计 |
| 4.7.2 数据库物理结构设计 |
| 4.8 系统主要功能模块详细设计 |
| 4.8.1 通知公告处理功能详细设计 |
| 4.8.2 成绩管理功能详细设计 |
| 4.8.3 教务管理处理功能详细设计 |
| 4.8.4 学籍管理功能详细设计 |
| 4.9 本章小结 |
| 第五章 系统实现 |
| 5.1 教务系统首页 |
| 5.2 电子办公功能的实现 |
| 5.3 学籍管理功能的实现 |
| 5.4 教学管理功能的实现 |
| 5.5 程序管理功能的实现 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 系统测试 |
| 6.1 测试方法 |
| 6.2 测试环境及工具 |
| 6.3 系统功能测试 |
| 6.3.1 测试用例设计 |
| 6.3.2 功能测试结果 |
| 6.4 系统性能测试 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（7）自动排课系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究及研究思路 |
| 2 自动排课系统需求分析 |
| 2.1 业务需求分析 |
| 2.2 功能需求概述 |
| 2.2.1 功能需求描述 |
| 2.2.2 用例分析 |
| 2.2.3 动态行为模型 |
| 2.3 性能需求概述 |
| 2.3.1 并发用户数 |
| 2.3.2 时延 |
| 2.3.3 吞吐量 |
| 2.4 自动排课系统数学模型构建 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 自动排课算法的研究与设计 |
| 3.1 常用排课算法分析 |
| 3.2 回溯搜索算法分析 |
| 3.3 贪婪算法与准则分析 |
| 3.4 基于回溯和贪婪改进的自动排课算法设计 |
| 3.4.1 自动排课算法设计 |
| 3.4.2 冲突的判断与解决 |
| 3.5 改进的自动排课算法验证分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 自动排课系统的实现 |
| 4.1 总体结构设计 |
| 4.1.1 技术架构设计 |
| 4.1.2 系统流程设计 |
| 4.2 核心功能模块设计 |
| 4.2.1 系统管理 |
| 4.2.2 原始数据管理 |
| 4.2.3 教室管理 |
| 4.2.4 教学任务管理 |
| 4.2.5 课表管理 |
| 4.3 数据库设计 |
| 4.4 硬件、软件环境 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 系统测试 |
| 5.1 测试环境搭建 |
| 5.2 系统测试 |
| 5.2.1 功能测试 |
| 5.2.2 性能测试 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（8）关联规则并行优化算法及其应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 关联规则改进研究现状 |
| 1.2.2 关联规则应用研究现状 |
| 1.3 本文主要内容和组织结构 |
| 2 相关技术 |
| 2.1 关联规则 |
| 2.1.1 关联规则基本概念 |
| 2.1.2 Apriori算法 |
| 2.2 Hadoop平台介绍 |
| 2.2.1 HDFS分布式文件系统 |
| 2.2.2 MapReduce框架 |
| 2.3 Spark计算引擎 |
| 2.4 小结 |
| 3 MapReduce框架下的关联规则并行算法——HP-AR |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于Hash的关联规则并行优化算法 |
| 3.2.1 候选项集的精简 |
| 3.2.2 HP-AR算法设计 |
| 3.3 实验结果与分析 |
| 3.3.1 实验环境和数据 |
| 3.3.2 度量标准 |
| 3.3.3 实验结果分析 |
| 3.3.4 相关工作对比 |
| 3.4 小结 |
| 4 基于Spark的关联规则并行优化算法——SPAP |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于Spark的关联规则优化算法实现 |
| 4.2.1 算法设计流程 |
| 4.2.2 SPAP算法设计 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.3.1 实验结果分析 |
| 4.3.2 相关工作对比 |
| 4.4 小结 |
| 5 基于SPAP的课程关联规则挖掘及排课优化策略研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 课程间关联规则挖掘及排课优化算法设计 |
| 5.2.1 基于SPAP的课程间关联规则挖掘 |
| 5.2.2 基于课程间关联规则的排课优化 |
| 5.3 实验结果与分析 |
| 5.3.1 实验环境和数据 |
| 5.3.2 实验结果分析 |
| 5.3.3 相关工作对比 |
| 5.4 小结 |
| 6 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间发表的论文 |
| 附录一 表目录 |
| 附录二 图目录 |
（9）一种改进的自适应遗传算法及在智能排课系统中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究方法与内容 |
| 1.4 论文组织架构 |
| 2 遗传算法理论基础 |
| 2.1 遗传算法的概述 |
| 2.1.1 产生与发展 |
| 2.1.2 基本原理 |
| 2.1.3 基本特点 |
| 2.1.4 实现要素 |
| 2.2 自适应遗传算法研究 |
| 2.2.1 初始种群 |
| 2.2.2 编码方式 |
| 2.2.3 交叉和变异算子 |
| 2.2.4 冲突检测方式 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 改进的自适应遗传算法 |
| 3.1 改进的AGA优化设计 |
| 3.1.1 流程设计 |
| 3.1.2 编码及其染色体表示 |
| 3.1.3 初始化种群 |
| 3.1.4 冲突检测和消除 |
| 3.1.5 构造适应度函数 |
| 3.1.6 遗传算子 |
| 3.1.7 控制参数设置 |
| 3.2 实验及数据分析 |
| 3.2.1 种群规模 |
| 3.2.2 交叉概率Pc |
| 3.2.3 变异概率Pm |
| 3.2.4 实验结果对比 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 智能排课系统设计与实现 |
| 4.1 排课问题的需求分析 |
| 4.1.1 排课问题描述 |
| 4.1.2 系统业务建模 |
| 4.1.3 系统需求分析 |
| 4.1.4 系统领域模型 |
| 4.2 智能排课系统设计 |
| 4.2.1 系统开发环境 |
| 4.2.2 系统总体架构设计 |
| 4.2.3 数据库设计 |
| 4.3 智能排课系统的功能实现 |
| 4.3.1 排课首页菜单说明 |
| 4.3.2 排课设置 |
| 4.3.3 排课规则设置 |
| 4.3.4 智能排课 |
| 4.3.5 课表管理 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 系统测试 |
| 5.1 功能测试 |
| 5.2 系统性能测试 |
| 5.3 兼容性测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 下一步研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 Ⅰ |
| 附录 Ⅱ |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（10）基于遗传算法的走班制排课（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 排课问题研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 本文逻辑结构 |
| 第二章 相关技术与理论 |
| 2.1 排课问题的相关理论 |
| 2.1.1 排课问题概述 |
| 2.1.2 排课问题的要素分析 |
| 2.1.3 排课问题的条件分析 |
| 2.1.4 排课问题的求解方案 |
| 2.2 传统模式排课流程和走班制排课选课流程 |
| 2.2.1 传统模式排课流程 |
| 2.2.2 “走班制”排课选课流程 |
| 2.3 传统遗传算法相关理论 |
| 2.3.1 遗传算法概述 |
| 2.3.2 遗传算法相关概念 |
| 2.3.3 遗传算法的基本步骤 |
| 2.3.4 遗传算法的优势 |
| 2.3.5 遗传算法在排课组合优化问题中的应用 |
| 2.3.6 遗传算法与其他搜索技术的比较 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 中学走班制排课问题的遗传算法实现 |
| 3.1 中学走班制排课问题中的遗传算法设计 |
| 3.1.1 基因和染色体编码 |
| 3.1.2 初始种群的构建 |
| 3.1.3 适应度函数 |
| 3.1.4 遗传算子的设计 |
| 3.2 初始种群的构建 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 中学走班制排课系统设计 |
| 4.1 排课系统需求分析 |
| 4.2 排课系统总体设计 |
| 4.2.1 系统架构设计 |
| 4.2.2 应用功能设计 |
| 4.3 自动排课系统主要功能的设计和实现 |
| 4.4 系统测试 |
| 4.4.1 测试环境及用例 |
| 4.4.2 系统兼容性实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 实验结果与结论 |
| 5.1 实验用例 |
| 5.2 种群规模与迭代次数 |
| 5.3 遗传算子的实验 |
| 5.3.1 交叉概率实验 |
| 5.3.2 变异概率实验 |
| 5.4 算法结果展示 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结束语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、高校计算机排课系统的设计与实现（论文参考文献）
- [1]高校计算机辅助课程安排系统算法及实现研究[J]. 张琦,张丽华,魏敏捷. 中国电力教育, 2021(S1)
- [2]基于多校区排课模式的探究[J]. 郭甜. 产业与科技论坛, 2021(18)
- [3]计算机公共实验室综合管理系统的设计与实现[D]. 高原. 广西大学, 2021(12)
- [4]中学智慧教学环境建设与教学应用研究 ——以广州市第89中学为例[D]. 江啸山. 广东技术师范大学, 2021(02)
- [5]信息化背景下体育教务管理云平台的建设 ——以上海师范大学体育学院为例[D]. 王鑫铭. 上海师范大学, 2021(07)
- [6]基于B/S模式的教务管理系统的设计与实现[D]. 陈林会. 电子科技大学, 2020(03)
- [7]自动排课系统的设计与实现[D]. 荀旭. 西安科技大学, 2020(01)
- [8]关联规则并行优化算法及其应用研究[D]. 庞书杰. 烟台大学, 2020(02)
- [9]一种改进的自适应遗传算法及在智能排课系统中的应用研究[D]. 汪培萍. 广东技术师范大学, 2020(02)
- [10]基于遗传算法的走班制排课[D]. 王宇龙. 广州大学, 2020(02)