基于岗位需求的高职网络课程体系优化与重构技术研究

摘要：基于层次分析法，文章构建了网络课程评价模型，并通过量化分析课程参数，明确了现有课程体系与企业需求的实际匹配状况。文章利用数据挖掘算法对岗位数据进行了深入剖析，并建立了课程优化函数。在此基础上，文章对课程体系进行了模块化重构和性能优化，实现了企业需求与课程设置的精准对接。实验结果表明，优化后的课程体系在模块耦合度、知识覆盖率、技能达标率以及系统运行效率等方面均取得了显著提升。

关键词：课程优化算法；需求映射模型；系统重构技术；性能评估

中图分类号：G642      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2025）08-0155-03

开放科学（资源服务） 标识码（OSID）

0 引言

网络课程体系优化是一个涉及多个目标的规划问题，需要在企业需求与教学目标之间找到最佳的平衡点。本文通过对企业岗位数据进行聚类分析，提取了核心参数集，并采用主成分分析法进行了降维处理，进而构建了基于需求强度的三维映射模型。初步研究发现，现有课程体系存在模块冗余、知识覆盖不全面、系统响应延迟等问题。针对这些问题，本文提出了基于岗位需求的课程体系重构方案，并建立了一套完善的优化技术框架。

1 系统建模与分析

1.1 需求参数提取与量化

层次分析法将网络课程体系评价指标划分为3层：目标层（课程体系优化） 、准则层（教学效果、职业能力、创新应用） 和方案层（具体课程模块） 。研究采用1∶9比例标度法来构建判断矩阵，通过计算特征根和特征向量，得到了各层指标的权重。其中，教学效果的权重为0.4，职业能力的权重为0.35，创新应用的权重为0.25。一致性检验比率符合标准，说明权重分配是合理的。在准则层下，研究设置了二级评价指标：教学效果包括知识掌握度、技能达标率和学习投入度；职业能力包括岗位适应力、问题解决力和团队协作力；创新应用包括知识迁移力、技术创新力和项目实践力。通过对52家企业的1 280名在岗毕业生进行跟踪调查，该研究获取了各项指标的实际得分。运用模糊数学方法，我们将语言评价转化为量化指标，并建立了评价矩阵。数据标准化处理采用了极差变换法，以消除量纲的影响[1]。最终，本文得出现有课程体系的综合评价得分为67.3分，低于行业平均水平。

1.2 课程映射模型构建

基于评价结果构建需求映射模型，将企业岗位需求指标集合[D=d1，d2…，dm]与课程能力指标集合[C=c1，c2，…，cn]建立对应关系。采用关联度分析法计算需求指标与课程指标间的映射强度，构建关联矩阵[R]。通过主成分分析提取特征向量，建立需求导向的课程体系优化函数。优化目标设为最大化课程覆盖率和最小化冗余度。引入遗传算法求解多目标规划问题，种群规模设为100，迭代次数为500，交叉概率0.8，变异概率0.1。通过适应度函数评估优化效果，选择精英保留策略加速收敛[2]。经过50次独立运行，获得Pareto最优解集。结果显示现有课程体系中核心专业课程覆盖率为72.5%，公共基础课覆盖率为85.3%，但专业拓展课仅为58.9%，且课程间存在25.7%的知识重复。这一数据说明课程体系需要进行模块化重构，提高针对性和实用性。

1.3 系统性能评估方程

系统性能评估采用综合评价方程：[E=w1×T+w2×C+w3×F+w4×S]，其中[T]为技术指标、[C]为课程指标、[F]为反馈指标、[S]为支持指标，[wi]为对应权重。通过实验数据收集和专家评定，得出各项指标的评估结果，如表1所示。

评估结果表明现有系统在技术性能、课程质量和支持服务等方面均存在不同程度的差距。特别是系统响应时间、知识更新周期、实践教学比例等关键指标显著低于目标值，成为制约教学质量提升的瓶颈。

2 优化算法设计

2.1 多目标优化函数

网络课程体系的优化问题可转化为带约束条件的多目标优化模型。目标函数包括课程覆盖度、时间响应度、资源利用率3个维度。课程覆盖度的优化基于余弦相似度算法，将课程内容向量[C=c1，c2，…cn]与岗位需求向量[D=d1，d2，…dm]进行匹配度计算。时间响应优化采用改进型贪婪算法，将[n]个课程模块划分为[k]个时间片，每个时间片的处理时间为[ti]，总时间[T=ti]，通过动态规划求解最优分配方案。资源利用率优化采用背包问题思路，将课程资源[r1]，[r2]，...[rn]装入容量为V的系统空间，每个资源的价值为[vi]，规模为[si]，求解[maxvi×xi]，满足[si×xi≤V]的约束条件。整个优化过程采用改进的蚁群算法求解，蚂蚁个数[m=50]，信息素重要程度因子[α=1]，启发式因子[β=2]，信息素挥发系数[ρ=0.3]。路径选择使用轮盘赌法，局部搜索采用2-opt策略，全局更新使用精英蚁群策略[3]。为避免局部最优，引入自适应变异算子，变异概率[p=0.1]。每次迭代后对非劣解集合进行Pareto排序，保留frontier解集。

2.2 动态权重分配机制

权重分配采用模糊神经网络结构，输入层包含课程难度[χi]、学习投入[yi]、技能达标[zi]三类指标，隐层节点数为[2n+1]，输出层生成权重系数[wi]。网络结构采用5层设计：输入层→模糊层→规则层→归一化层→输出层[4]。模糊层使用高斯函数作为隶属度函数：[μχ=e-χ-c22σ2]，式中[c]为中心值，[σ]为宽度参数。规则层采用Mamdani推理机制，通过IF-THEN规则构建模糊规则库。规则的触发强度通过T-范数计算：[τi=Πμijχj]。归一化层对规则强度进行归一化处理：[τ-i=τiτi]。输出层通过重心法进行解模糊化。网络训练采用混合学习算法，前向传播使用最小二乘法估计结论参数，反向传播使用梯度下降法调整前件参数[5]。学习率采用自适应机制：[ηt=η01+tT]，式中[η0]为初始学习率，[T]为衰减参数。参数更新采用动量法，增加历史梯度信息：[Δwt=βΔwt-1-η∇Et]。

2.3 反馈修正算法

反馈修正算法基于改进的Kalman滤波器设计。系统状态方程和观测方程如下：

状态方程：[χk=Aχk-1+Buk+wk]；观测方程：[zk=Hχk+vk]；式中[χk]为k时刻的课程状态向量，包含{知识点掌握度、学习进度、技能水平}，A为状态转移矩阵，描述状态向量的动态变化规律，[uk]为控制输入向量，包含{学习时长、练习次数、互动频率}，B为控制矩阵，表示控制输入对状态的影响程度，[wk]为过程噪声，假设为均值为0的高斯白噪声，[zk]为观测向量，包含{测验得分、作业完成率、实践操作评分}，H为观测矩阵，建立状态向量到观测向量的映射关系，[vk]为观测噪声，假设为均值为0的高斯白噪声。

算法包含预测和更新两个核心步骤：

1） 预测步骤。状态预测：[χ∧kk-1=Aχ∧k-1k-1+Buk] ；协方差预测：[Pkk-1=APk-1k-1A，+Q]；式中[P]为状态估计误差协方差矩阵，[Q]为过程噪声协方差矩阵。

2） 更新步骤。Kalman增益计算：[Kk=Pkk-1H，HPkk-1H，+R-1]；状态更新：[χ∧kk=χ∧kk-1+Kkzk-Hχ∧kk-1]；协方差更新：[Pkk=I-KkHPkk-1]。式中[R]为观测噪声协方差矩阵，[I]为单位矩阵。

改进设计引入自适应因子[λ]，动态调节噪声协方差矩阵：[Qk=λQk-1]；[Rk=Rk-1λ]。自适应因子[λ]的计算基于新息序列：[λ=trCvktrHPkk-1H，+R]。式中[Cvk]为新息协方差矩阵，[tr]表示矩阵的迹运算。通过引入自适应机制，算法能够根据观测数据质量动态调整预测权重和观测权重的比例，当观测数据可靠时增大观测权重，当观测数据不可靠时增大预测权重。

3 实验验证与性能测试

3.1 测试环境配置

测试平台采用分布式架构，部署在阿里云服务器集群上。服务器配置为AMD EPYC 7K62 48核处理器，256 GB内存，2 TB SSD存储。网络环境使用千兆以太网，带宽100 Mbps。软件环境包括CentOS 7.6操作系统，Apache 2.4.6 Web服务器，MySQL 8.0数据库，Redis 6.0缓存服务器。测试工具采用Apache JMeter进行压力测试，使用Prometheus+Grafana构建监控平台[6]。为模拟真实教学场景，搭建了包含1 000个并发用户的测试环境，用户行为通过Python脚本模拟，包括课程访问、资源下载、在线测评等操作。测试数据集包含10 000条课程记录，50 000个知识点，覆盖网络工程专业核心课程体系。

3.2 性能指标监测

通过部署在服务器集群的Prometheus监控系统，持续采集2023年9月至2024年1月的系统运行数据，如表1所示。监控指标包括响应时间、并发处理能力、资源利用率等技术指标，以及课程访问量、学习时长、完成率等业务指标。采用时间序列分析方法，对收集数据进行统计分析，计算各项指标的平均值、峰值、波动范围等特征量。重点关注高峰期（周一至周五 9：00至11：00， 14：00至16：00）的系统表现。

3.3 数据对比分析

从参与课程体系优化试点的5所高职院校收集教学效果数据。覆盖2023年秋季学期的3 621名学生和127名教师，通过问卷调查、成绩分析、技能考核等方式获取量化指标。运用SPSS 26.0统计软件对优化前后的教学效果进行对比分析，采用配对样本t检验评估优化效果显著性，如表3所示。

4 结束语

优化后的系统各项性能指标均达到了预期设计目标。通过回归分析，证实了优化方案的有效性。即使在高负载状态下，系统也能保持稳定运行。实验数据充分验证了该优化方案在提升课程体系效能方面的显著效果。后续，可以考虑引入深度学习算法，以进一步提高系统的自适应能力，实现课程体系的动态优化，从而更好地适应不断变化的岗位需求。

参考文献：

[1] 闫登卫，杨稳，张文锋.基于大数据技术的算法设计与分析课程教学实践[J].集成电路应用，2024，41（7）：204-205.

[2] 刘淼.智能算法在通信技术课程教学优化中的应用[J].集成电路应用，2024，41（02）：314-315.

[3] 赵伟，韦忠飞，王凯，等.基于APRIORI算法的安全本科模块化课程内容优化[J].中国安全科学学报，2023，33（6）：41-48.

[4] 周芷如，颜海娜.智能算法优化课程思政议题设置的逻辑进路[J].天津师范大学学报（社会科学版），2022（5）：78-84.

[5] 王胜灵，陈安琳，沈瑾，等.面向中小学生的智能优化算法机理探索课程[J].中国科技教育，2021，（11）：64-65.

[6] 张戈.课程推荐预测模型优化方案及数据离散化算法[J].计算机系统应用，2020，29（4）：248-253.

【通联编辑：闻翔军】