随着互联网行业的快速发展,信息化应用在教务信息管理中也越来越广泛,在线选课系统成为教务信息管理的重要部分,如何在大量的可选课程信息中快速找出自己感兴趣的课程,成为选课系统的研究热点之一。在选课系统中,大多数是根据系统搜索引擎进行查询课程信息,并进行选修课程,在面临大量可选课程时,由于学生对课程信息的了解不够充分,就没有相关知识作为依据选择课程,这样就会导致课程资源浪费。目前,大多数选课系统中无推荐功能或个性化推荐质量低等问题,所以它并不能将学生可能感兴趣的课程推荐出来,然而根据学生的专业信息、学生对课程信息评分等反馈信息来建立推荐系统能够解决这些问题。首先,分析了系统在开发中需要遵循的一些原则,比如规范化、实用性、先进性。在本系统周期开发中,将这些原则应用到系统设计和编码阶段。然后将一些现有成熟的技术和框架进行综合比较,采用适合系统的SpringMVC+Mybatis技术和MVC设计模式进行开发。其次,根据系统设计的原则,对PCIMSCA系统进行整体模块功能设计,包括系统模型设计、推荐引擎模型设计和数据库设计。对系统中的核心推荐模块进行详细的分析,并对推荐技术进行详细的描述和比较,分析基于内容推荐课程算法存在的一些冷启动、稀疏性、适用性问题。提出将多种推荐算法的优点相结合的协同推荐算法,来弥补单一推荐算法不足的问题,一定程度上提高了推荐的准确率。最后,对系统功能进行实现和测试。系统实现了根据学生的行为记录,为学生提供推荐课程的功能。同时,对系统中用到的核心推荐算法进行有效性评估,实验结果表明PCIMSCA系统具有较好的推荐准确性。