Development of a Data-Driven Class and Thesis/Capstone Defense Scheduling Decision Support System for Higher Education
本研究提出了一种基于 Web 的决策支持系统，该系统通过具备约束感知能力的基于规则的工作流，将课程与论文/毕业设计答辩调度进行集成，并在两所高等教育机构的部署中展示了极高的用户满意度与运营效率。
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每所大学都面临着一个反复出现的难题，这与其说是一个数学问题，不如说是一场高风险的“抢椅子”游戏。任务是将人、地点和时间整合进一个连贯的时间表中。管理人员必须为教授分配教室，将学生匹配到课程，并确保没有两个事件试图在同一时刻占用同一个房间或同一位教授。几十年来，许多学校一直通过手工方式解决这个问题，使用电子表格、白板和顽强的毅力。这种人工方法速度缓慢，容易出错，并且往往让管理人员对大局视而不见，例如无法察觉某位教授是否在暗中过度劳累，或者某种特定类型的教室是否已被利用到了极限。虽然计算机长期以来能够生成课表，但它们很少能同时处理两种关键类型的事件：日常课程的日常节奏，以及论文答辩或顶峰课程（capstone）这类高风险时刻。这两个世界通常在各自的孤岛中运行，迫使人类必须交叉比对列表，以避免出现一位教授上午在讲课、下午却在主持学生答辩的冲突情况。
菲律宾索里贡州立大学（Sorsogon State University）的一个研究小组开发了一种新型数字工具，旨在将这两个世界统一起来。他们创建了一个基于 Web 的系统，充当学术调度工作的中央指挥中心。该系统并没有试图发明一种复杂的数学公式来解决这个谜题，而是专注于构建一个智能的、基于规则的工作流，该工作流能够理解真实大学的具体约束条件。系统将教师可用性、教室容量和学生需求视为一个单一且互联的数据集。当管理员要求系统生成时间表时，它会同时检查每一项规则：确保教授不会同时出现在两个地方，确保教室足够大，并且确保论文答辩小组在不与教学职责冲突的情况下可用。研究人员在两所不同的学院（一所公立，一所私立）测试了该系统，以观察它是否能够应对不同学校文化和项目结构的复杂现实。
该系统通过收集所有必要的信息——每位教授的简介、每个教室的详情以及每门课程和答辩小组的要求——来运作。随后，它使用一个循序渐进的过程来构建时间表。它选取一个事件，寻找一个符合所有硬性规则的时间和地点，然后进行分配。如果发生冲突，例如一位教授被同时需要处理两件事，系统会将其标记出来供人工审查，而不是强行给出一个糟糕的解决方案。这种方法不同于学术文献中常见的复杂优化算法（那些算法试图找到唯一的“完美”数学答案），相反，该工具优先考虑实用性和透明度，能够清晰地展示冲突所在，并允许管理人员做出明智的决策。研究人员发现，通过将常规课程的调度与论文答辩的调度相结合，他们能够发现如果将两者分开处理时会无法察觉的问题。例如，系统成功识别出一种情况：一位教授在一周内被分配了 12 个论文答辩小组，同时还承担着繁重的教学任务，而标准的课程调度器会漏掉这种冲突。
该项目采用了一种现代且灵活的软件开发方法，通过分阶段构建并在根据实际使用者反馈进行改进。团队最初设计的数据库设计对于学术调度的严格规则来说过于复杂，因此他们切换到了另一种数据存储类型，该类型能够强制执行教授、房间和课程之间的严格连接。这一改变防止了诸如将课程分配给系统中已不存在的教授，或预订已关闭房间之类的错误。最终产品是一个简洁的 Web 界面，管理员可以一目了然地查看整个大学的时间表，并通过颜色编码显示可用时段、潜在冲突和房间使用情况。该系统于 2025 年 12 月在信息与通信技术学院部署，并于 2026 年 1 月在一家私立犯罪学学院部署。在第一个地点，系统管理了超过 1,200 个课堂会议块和 142 场论文答辩，在最终课表打印前解决了数百个潜在冲突。它实现了 87% 的平均房间使用率，表明系统在有效填充可用空间的同时，并未造成过度负荷。
为了了解系统的效果，研究人员邀请了 13 个人——包括三名技术专家和十名实际负责调度工作的大学教职员工——对系统进行评估。他们使用了一套标准问题来衡量系统的实用性、速度、易用性和可靠性。结果是非常积极的。用户对系统生成无冲突时间表、正确分配评审小组以及遵循大学复杂规则的能力给予了极高的评价。他们发现界面直观，且系统在处理大量数据时响应迅速。虽然由于初始测试中的原始数据未被保存，研究人员无法提供计算机科学论文中通常要求的某些深度技术性能指标，但运行记录显示系统是稳定的。在测试期间，系统从几次技术故障中快速恢复，且安全检查确认该系统能够抵御常见的网络威胁。最重要的发现并不是该系统比其他任何系统都能更快地解出数学方程，而是它成功地将两项独立的行政任务统一成了一个流畅的过程。
这项研究强调了教育技术应用的一种务实转变。研究人员证明，与其追求最复杂的算法，不如构建一个设计良好的、基于规则的系统，通过整合不同类型的数据来解决现实中的行政难题。该系统证明，建立一个能够理解教师工作量细微差别及论文答辩特定需求的工具是可行的，并能为管理人员提供一个观察全局的统一平台。研究人员指出，系统的成功在于其能够适应不同的机构，而无需为每个机构重新构建。然而，他们也承认该研究仅限于一个省份的两所学校，且评估依赖于一小部分用户的意见。他们强调，尽管该系统在这些环境下表现良好，但其他大学需要针对自身的特定规则和结构进行测试。这项工作提醒我们，在高等教育行政管理的复杂世界中，有时最有效的解决方案不是什么灵丹妙药，而是一个清晰、整合的资源视图。
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