高校排课多元优化策略与自动实现方法的研究

摘要：我国高等教育已发展局进入新阶段，受教育人数的增长和教学资源的紧张，使得 问题日益凸显。为了更好地落实教育培养方案，实现教育目标，在当前情况下，高校需要更为高效的配置教学资源，合理安排课程的时间、空间和教师资源。文章旨在梳理当下国内高校排课的多元优化策略，总结完善排课系统的方法，抛砖引玉，希望对这一领域的研究有所裨益。

关键词：高校排课;优化策略;算法

中图分类号：TP301.6;G647

文献标志码：A

文章编号：1672-3872（2019）13-0053-02

近年来，我国的高等教育取得了很大的进展，高校在校人数不断增加。受限于现实条件，很多高校的教学资源和教学条件并未随学生人数增长而得到及时补充，由此带来教学资源的相对紧张。日益庞大的学生群体和越发复杂的课程设置，对高校的排课工作提出了越来越高的要求。国内教育学、管理学、数学和信息技术等学界已经关注到了这一问题，都对如何优化高校排课进行了较多的研究。本文将就这些研究成果进行总结梳理。

1高校排课的相关理念

教育学界的相关研究大多认为，高校排课并不仅仅是课程计划的实现方式，其中更重要的是高校的指导思想和课程理念的体现。基于此，高校的排课问题首先可以被看做是一个教育理念的问题。明确本校的教育理念，即是明确了排课方法的指导理念，使得课程编排有了方向和指引。当前我国教育学界普通认同，平等的教育机会、弹性课程设计、跨学科学习和人性化安排，是世界课程发展的趋势和主旨[1]。

同时，基于教育学界观点，高校在考虑排课优化策略时需要明确高校排课的基本原则。制定明确的排课原则，有助于高校明确课程编排的方向，在制定具体内容时不会囿于细节而忽视整体。以天津师范大学为例。天津师大在优化排课时，秉承着以下两个原则：第一，最佳教学时间原则，即优先将最佳教学时间用于通识必修课程、较难的专业必修课程等重要课程;第二，课程性质原则，即在排课的优先级方面，校通识课程安排优于专业必修课程，优于通识选修课。

2完善排课流程

优化排课的重要前提是，我们在明确教育理念的基础上，完善制定排课计划的相关流程。

完善排课流程的第一步，是做好前期准备工作。排课的前期准备工作包括核对高校的教育计划（培养方案、教学计划安排等）;各院系负责人完成对此的意见（审定通过或有疑议）;高校的临时调整（包括课程安排、课时计划、教师情况等）。

第二步，明确课程编排的一系列注意事项。课程编排的注意事项并不是排课设计的约束条件，而是保障教学质量和学生学习体验的一些内容。

首先，课程安排在时间上的均衡性。为避免学生（特别是一、二年级学生）日常学习生活中忙闲失衡，应将课时均匀分布于一周之内;对于可能需要兼顾毕业、就业问题的三、四年级学生，则可以通过课程安排集中化，为其腾出时间。

其次，课程安排在性质上的考虑。随着我国高等教育的日益发展，学生在校学习的课程也越来越丰富。不同课程之间，通过合理的搭配，可以实现教学效果的增强。例如，如前所述，天津师范大学即注意优先将最佳教学时间用于通识必修课程、较难的专业必修课程等重要课程;我们可以将对思维方式（形象思维、抽象思维两种思维方式）要求不同的课程交错搭配，提高学生的学习质量;我们还可以兼顾教师的授课状态，在安排同一教师授课时，注意其单位时间内（一上午或一天等）的授课时长，保证课程质量[2]。

再次，教师时间的人性化考虑。一方面，很多奋战在教学前线的老师，会因为各种原因（如私人事务）难以及时完成授课。这种情况需要被纳入到课程安排的考虑中，以保障教师们的权益与生活。另一方面，很多高校中都有一批知名学者（有些以客座教授的身份）活跃在教学工作的第一线。这些学者的工作，往往以科研为主，授课为辅。为了能够给学生们提供优质的教学资源，高校在安排课程时，需要着重注意这些学者的时间安排，在不耽误其其他工作的情况下，保障学生们能够享受到最好的教学资源。

第三步，在排课完成后，及时核查。我们可以选择从教师时间表、教室安排表、学生课表三个方面，分别核查课表，避免其中可能的遗漏与不合理之处。经过反复核查后，该课表才可以交给各院相关负责人与老师。

3选取适当算法

早在20世纪70年代，西方学者通过研究即已明确，课程编排的算法问题，是一个NP完全问题，即“多项式复杂程度的非确定性问题”。从问题性质上看，学界尚未形成一种行之有效的通用算法。本文将就运用于当前排课的若干典型算法进行总结。

（1）遗传算法。作为一种用于解决最优化问题的搜索启发式方法，遗传算法通过反复进行“种群评估”和“遗传操作”，不断“进化代数增加”，以此找出问题解的串集。

将遗传算法运用于排课，基本运算图如1所示，主要包括8个步骤：①确定编码法则，将授课教师信息录入，使之体现在排课之中;②将遗传算法中的各种要素与排课要素一一对应;③进行初始的冲突检测;如有冲突，找出影响因子;④根据运算，找出个体适应度值;⑤在上一步的基础上生成子代群种;⑥进行随机杂交;⑦完成变异操作;⑧完成前面步骤后，再次进行冲突检测。

总体上看，遗传算法方便并行化，在排课因子较为简单时，计算较为简便，是高校排课中常用的算法。另一方面，遗传算法也有一些不足。由于一直以串集作为找寻目标，遗传算法可能会造成巨大的计算量，对待复杂因子往往不能较好处理，并可能造成计算结果缺乏稳定性[3]。

（2）贪婪算法。贪婪算法是一种主要应用局部最优解的求解算法。运用于排课问题上，贪婪算法的方法是将排课的大问题分而治之，经过反复运算将单个问题逐個解决，最终得出关于这一问题的整体最优解。

将贪婪算法应用于排课，一般包括以下几个步骤：①总结并分析要进行排课的具体内容，确定贪婪算法适用于该问题;②将排课问题依照贪婪算法，转变为某一特定子问题，并求得解;③以最初的子问题之解为基础，以排课问题的解决为方向，按照贪婪算法进行计算;④不断加入元素组合，求得最终解。

贪婪算法的特点是计算较快，每一步运算都可以得出当前局部问题的最优解。但贪婪算法在程序上不存在回溯，这意味着贪婪算法不能保证最后解是整体上的最优解，它并不一定可以满足复杂运算的要求[4]。

综上，二种比较常见的算法各有优劣。适当的算法可以帮助排课工作事半功倍。高校在开展排课工作时，需要将算法与相关要素进行对照，找出满足解决问题需要的算法。

4结束语

总的来看，我国学界在高校排课工作领域已经取得了一定的研究成果。本文对这些研究成果进行总结和梳理后发现，就多元优化策略与自动实现方法而言，高校可以三个方面入手：通过明确相关理念，确定排课指导思想;通过完善排课流程，核对与排课相关的所有因素;通过选取适当算法，实现排课策略的优化，达成自动实现方法。

参考文献：

[1]刘飞，地方高校排课现状研究[D].成都：西南大学，20091.

[2]张雅超，高校徘课工作流程的优化[J].学园，2015（19）：141-143.

[3]商凌霞，高校排课系统中的设计与实现[D].杭州：浙江工业大学.2012.

[4]胡培成，线性规划理论在高校排课系统中的应用研究[D].兰州：兰州理工大学，2017.

基金项目：天津师范大学教育管理基金资助（52WT1910）

作者简介：王行知，男，硕士，研究方向：高等教育管理。