随着高校教育信息化进程的不断加快，传统的选课方式已逐渐无法满足现代教学管理的需求。尤其是在学生人数众多、课程资源有限的情况下，如何实现高效、公平、智能的选课机制成为教育管理系统中的一个关键问题。本文将围绕“基于Struts与Spring框架的动态概率选课系统设计”展开探讨，旨在构建一个具备高扩展性、灵活性和稳定性的选课平台。

在系统架构方面，本系统采用MVC（Model-View-Controller）模式进行开发，其中前端采用Struts框架进行页面控制与请求处理，后端则使用Spring框架进行业务逻辑的管理和依赖注入，从而提高系统的可维护性和模块化程度。同时，系统引入了动态概率算法，根据学生的选课偏好、历史选课记录以及课程容量等因素，合理分配选课机会，提升整体选课效率和公平性。

在功能实现上，系统主要包括用户管理、课程信息管理、选课申请、选课结果计算及反馈等功能模块。用户管理部分支持教师、管理员和学生的多角色登录与权限控制；课程信息管理则用于维护课程的基本信息、开课时间、教师安排等；选课申请模块允许学生根据个人需求提交选课请求，并通过后台的动态概率算法进行智能匹配；选课结果计算部分则结合多种因素进行综合评估，确保选课过程的科学性和合理性；最后，系统还提供了选课结果的实时反馈与查询功能，方便学生及时了解自己的选课状态。

为了提升系统的智能化水平，本系统在选课算法中引入了动态概率模型。该模型能够根据学生的选课历史、课程的受欢迎程度、选课时间段等因素，动态调整各门课程的选课优先级，使得选课过程更加科学、公正。同时，系统还支持多维度的数据分析，为后续的课程设置与教学资源配置提供数据支持。

此外，考虑到系统的安全性和稳定性，本系统在开发过程中采用了多种技术手段进行保障。例如，在数据库层面使用了事务管理机制，确保数据的一致性；在接口设计上遵循RESTful规范，提高系统的兼容性与可扩展性；在安全性方面，系统对用户输入进行了严格的校验与过滤，防止SQL注入、XSS攻击等常见安全问题的发生。

综上所述，基于Struts与Spring框架的动态概率选课系统不仅能够有效解决传统选课方式中存在的问题，还能通过智能化算法提升选课效率和公平性，为高校教学管理提供有力的技术支持。未来，随着人工智能和大数据技术的进一步发展，该系统还可以进一步优化算法模型，拓展更多功能模块，以更好地适应教育信息化的发展需求。