摘要：几年来我国高等职业教育高速发展,办学规模日益扩大,教学资源也显得相对紧缺,如何让有限的教学资源得到充分利用,如何科学整合教学资源,这是摆在教育决策部门的一个重要课题。这需要高校教育管理工作向着更高效的信息化和网络化发展。高校教学数据管理工作的信息化、模块化、便捷化程度已经成为了当前衡量高校管理水平的重要标准。因此,对高校教学信息的采集、分析与评价进行深入探索是一项意义深远的研究工程。高校教学信息中,课程合理而科学的安排是一项重要而又复杂的基本工作。排课问题是典型的多重约束和组合优化的问题,通过最优化方法将课程、学生、教师、教室和时间等要素排列组合,充分考虑课程内部联系,教师和学生客观要求以及教室的充分、有效利用。如何合理分配教学资源,这一直是教育工作者的研究内容。本文对智能排课算法进行了深入研究。在对回溯算法,图形着色算法,贪心算法、动态调度算法、神经网络算法、蚁群算法、粒子群算法、模拟退火算法等多种算法进行分析和研究的基础上,扬长避短,对传统遗传算法在整个流程规划,基因编码设计,种群初始化,冲突的检测和消除,动态参数的调整,以及遗传算子等方面进行改进,在三维空间中建立相关模型,采用避免冲突的种群初始化加快收敛,并且引入变异操作,合理避免了在处理复杂的排课问题时传统遗传算法往往容易陷入局部最优,而并非全局最优,计算量大、收敛速度慢等困局的问题,将改进后的遗传算法用来优化智能排课方案,实现智能排课系统的科学、合理和高效。本文将实现的智能排课算法应用在数据采集系统中。根据数据采集的基本特点,提出了采集系统的建设方案,主要完成了以下四方面的研究：(1)分析了C/S和B/S模式的优缺点,并针对本系统提出采用B/S的软件体系结构,即使用B/S三层模式：客户层、业务层及数据层。(2)从使用者的角度对采集系统进行详细的需求分析,并对其建模。(3)在充分分析主要功能需求的基础上,使用.NET技术规划设计了采集系统的架构,包括设计出系统各个功能模块和数据库,并对模块功能进行扩充优化,使之更加符合素质化的教育资源管理要求。(4)对采集系统中的关键技术—智能排课,归纳与合并问题进行了分析与设计。本文实现的系统已投入测试使用,初步实现了数据采集工作的电子化和网络化,同时也使教学管理工作更加严谨和高效。