多目标优化视域下高校教学资源供需动态匹配路径研究

梁傲

 桂林信息科技学院  541100

摘要：高校教学资源供需适配是人才培养质量提升的核心支撑。当前高校教学资源配置存在供给结构与学生需求错位、静态配置模式难以响应动态诉求、目标导向单一三类核心问题，直接拉低资源利用效率，也难以支撑学生分层分类的发展需要。本文从供需两端动态感知、多目标动态配置模型构建、全流程机制保障三个维度搭建适配体系，并以资源使用效率、学生需求满足度、教学质量提升为协同目标，推动教学资源配置由静态分配向动态匹配转变。

关键词：教学资源供需匹配；多目标优化；动态配置；高等教育

引言：高等教育内涵式发展阶段，育人导向从规模化统一供给转向分层化个性化适配，教学资源作为支撑育人活动开展的核心载体，其配置逻辑与适配效率直接决定人才培养的实际成效。传统教学资源配置模式长期遵循供给主导的静态逻辑，难以对接不同专业、不同层级学生的差异化发展诉求，资源错配、利用率偏低等问题持续凸显，成为制约育人质量提升的核心瓶颈。引入多目标优化理论构建教学资源供需动态匹配框架，并进一步设计兼顾资源使用效率、学生需求满足度与教学质量提升的动态配置模型，既能够补全现有资源配置研究的理论空缺，也能为高校调整资源供给结构、响应学生多元发展需求提供可落地的实践参照。

一、高校教学资源供需动态匹配的多目标优化内涵解析

高校教学资源供需动态匹配，指的是高校结合不同办学阶段的育人目标与学生的动态需求，灵活调整各类教学资源供给节奏与供给结构的过程，其中教学资源包含课程资源、实践资源、数字资源等常规类型，学生需求覆盖知识获取、能力培养、个性化发展三个递进层次。多目标优化视域以多目标决策理论、动态系统理论为核心支撑，前者侧重多个并行目标的协同权衡，后者强调系统内部要素的动态调整与适配。把多目标优化思路引入教学资源供需匹配工作，打破传统单一供给导向的静态配置逻辑，推动供需匹配从被动响应向主动预判转变、从单一满足基础教学目标向兼顾学生多元发展目标延伸，为后续的问题诊断、模型构建与路径设计提供清晰的理论参照。

二、高校教学资源供需动态匹配的现实问题诊断

（一）教学资源供给与学生需求的结构性失衡问题 当前高校在教学资源分配环节，常倾向于按固定比例划分公共基础课与专业课的资源配额，没有结合不同专业的育人定位与发展方向调整资源倾斜方向，导致课程内容的适配性不足，难以对接不同专业学生的专业发展诉求。实践类教学资源的供给总量与分配逻辑，都没有跟上学生实践能力培养的现实需要，资源投放更多集中在常规教学环节，面向学生课外实践、项目实训的资源储备不足。这种结构性的偏差，会直接拉低学生的学习获得感，也会让教学资源的实际效用得不到充分发挥，制约整体育人质量的提升。

（二）教学资源配置的静态化与需求动态性的矛盾问题 当前多数高校的教学资源配置方案，通常以学年或学期为单位制定后就固定执行，不会随学生需求的变化做灵活的动态调整。随着新兴专业建设节奏加快、学生在线学习诉求持续增长，原有静态配置模式很难及时响应这些新的变化，线下资源占比过高、线上适配资源供给不足的问题逐步凸显，很多现有资源的实际利用率长期处于较低水平。这种配置模式的僵化特征，会直接阻碍教学资源供给端和需求端的实时联动，也会让很多学生的个性化诉求得不到及时响应，很难实现二者的长期动态适配。

（三）多目标优化目标体系的缺失问题 当前高校开展教学资源供需匹配工作时，大多只设置单一的考核目标，要么侧重资源的利用率，要么只关注学生的需求满足情况，没有建立覆盖资源使用效率、学生需求满足度、教学质量提升等多个维度的协同目标体系。这种单一的目标导向，很容易让资源配置决策出现片面性，要么为了节约资源压缩必要的供给内容，要么为了满足学生短期诉求忽略长期培养目标，很难兼顾多重育人要求，也为后续的供需动态匹配工作带来了明显的阻碍，不利于高校整体育人目标的落地。

三、多目标优化导向下高校教学资源供需动态匹配的路径构建

（一）构建多维度的教学资源供需动态感知机制。高校要依托成熟的大数据采集技术，全面归集供需两端的全量数据。学生需求侧重点采集日常学习行为数据、每门课程的过程性评价数据、学生自主填报的专业发展规划相关数据；资源供给侧重点采集不同类型教学资源的使用频率、内容更新情况、不同教学场景下的调用频次等信息。在《人工智能导论》的教学过程中，后台可以实时采集学生观看线上知识点讲解的总时长、章节测验的错误率分布、作业提交后的修改痕迹、课程讨论区的高频提问关键词等内容，同步比对当前课程已上线的课件、拓展阅读材料、实训案例的调用情况，就能快速感知到学生对卷积神经网络相关知识点的讲解资源需求集中、现有案例过于陈旧的实际问题。高校还要设计覆盖需求强度、供给缺口、资源适配度三个核心维度的动态感知指标体系，配套建立数据日更新、周汇总的工作机制，把分散在教务系统、学习平台、实训中心的零散数据统一归集，实现供需两端的变化情况都能被精准捕捉，不会出现需求传递滞后的问题，并为后续动态配置模型的参数更新提供连续数据支撑。

（二）设计多目标优化的教学资源动态配置模型。为避免多目标优化停留在原则层面，可将教学资源供需关系进一步形式化。设 i=1，2，…，m 表示教学资源类型，j=1，2，…，n 表示学生需求群体，t 表示动态更新周期；xijt 表示 t 周期内第 i 类教学资源配置给第 j 类学生群体的数量，Cit 表示该周期第 i 类资源可供给总量，Djt 表示第 j 类学生群体的资源需求量，aijt 表示资源 i 与群体 j 需求之间的适配系数，qijt 表示单位资源配置对教学质量提升的贡献系数。结合前述问题诊断，模型分别以资源使用效率、学生需求满足度和教学质量提升为三个优化目标：

F₁(t) = (Σᵢ₌₁ᵐ Σⱼ₌₁ⁿ xᵢⱼₜ) / (Σᵢ₌₁ᵐ Cᵢₜ)                      （1）

F₂(t) = (Σᵢ₌₁ᵐ Σⱼ₌₁ⁿ aᵢⱼₜxᵢⱼₜ) / (Σⱼ₌₁ⁿ Dⱼₜ)                 （2）

F₃(t) = (Σᵢ₌₁ᵐ Σⱼ₌₁ⁿ qᵢⱼₜxᵢⱼₜ) / (Σᵢ₌₁ᵐ Cᵢₜ)                 （3）

max F(t) = λ₁F₁(t) + λ₂F₂(t) + λ₃F₃(t)，λ₁+λ₂+λ₃=1，λₖ≥0     （4）

Σⱼ₌₁ⁿ xᵢⱼₜ ≤ Cᵢₜ，i=1，2，…，m                                （5）

Σᵢ₌₁ᵐ aᵢⱼₜxᵢⱼₜ ≤ Dⱼₜ，j=1，2，…，n；xᵢⱼₜ≥0                  （6）

式（1）衡量资源实际配置量占可供给总量的比例，用于反映资源使用效率；式（2）以有效匹配资源量占总需求量的比例反映学生需求满足度；式（3）根据不同资源配置对课程目标达成、实践能力培养等教学成效的贡献，衡量教学质量提升水平。式（4）通过权重 λ₁、λ₂、λ₃ 将三个目标进行综合，其中权重可结合不同学科的育人定位和阶段性管理重点确定。式（5）限定各类资源配置量不能超过当期可供给总量，式（6）用于避免对某一学生群体形成超过实际需求的无效配置，并保证决策变量非负。

以《机器学习》课程为例，可将线上微课资源、开放实验平台资源、教师指导时长分别作为不同资源类型，将基础薄弱、常规学习和进阶实践等学生群体作为需求对象，把前期采集的知识点掌握进度、实训参与意愿、资源调用频次等数据转换为 Cit、Djt、aijt、qijt 等模型参数。随着日更新、周汇总数据持续进入系统，各参数可按周期 t 动态调整，使模型能够反映供需关系的变化。本文重点完成模型变量、目标函数与约束关系的设计，不展开具体算法求解；后续可在获得真实运行数据后采用遗传算法等多目标优化方法进行求解与实证检验。

（三）建立教学资源供需动态匹配的保障机制。高校要先从制度层面搭建保障框架，制定教学资源动态调整的专项管理制度，明确不同层级部门的资源调整权限和响应时效。同时设立教务处、实训中心、各二级学院共同参与的跨部门协调机制，避免出现资源调配权责不清、互相推诿的问题。在《大数据分析》课程的开课周期内，跨部门协调小组每两周开展一次供需匹配情况评估，对照感知机制反馈的资源缺口以及动态配置模型设定的目标与约束关系，及时把使用率偏低的传统演示类课件资源的配额，调整到Hadoop集群实训资源和行业真实数据集的供给上。同时高校还要配套做好技术保障，优化现有教学资源管理平台的适配性，打通不同系统之间的数据传输通道，减少数据流转的壁垒，还要组建由专业教师、技术运维人员、教务管理人员共同组成的支撑团队，定期开展需求调研和资源梳理工作，确保各项动态匹配的举措都能落到实处，不会出现方案执行断层的问题。

结语

多目标优化导向下的教学资源供需动态匹配，是适配高等教育育人模式转型的重要路径。本文从供需动态感知、多目标动态配置模型和运行保障机制三个层面构建资源匹配思路，并将资源使用效率、学生需求满足度、教学质量提升纳入同一优化框架，通过资源供给、需求规模与适配关系等约束明确配置边界，从而增强资源调整的系统性与动态性。本文侧重模型结构设计，尚未进一步开展算法求解与实证检验；后续可结合不同类型高校的真实运行数据完善参数与权重设置，采用遗传算法等方法进行求解验证，并进一步探索跨校优质资源协同调配路径。

参考文献

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