基于走班排课系统与人工智能体的大学课程管理优化研究

随着高等教育规模的不断扩大，传统的固定班级管理模式已难以满足多样化教学需求。走班排课系统作为现代高校教学管理的重要工具，能够根据学生选课情况动态调整课程安排，提高资源利用率。然而，单一的排课逻辑往往无法兼顾学生的个性化需求与教师的教学安排。

为解决上述问题，本文提出将人工智能体引入走班排课系统中。人工智能体通过机器学习算法分析历史数据，预测学生选课趋势，并结合约束条件进行智能排课。该方法不仅提高了排课的准确性，还增强了系统的自适应能力。

在技术实现上，采用Python语言编写核心算法，使用遗传算法对课程表进行优化。以下为部分代码示例：

    import random

    class Course:
        def __init__(self, name, teacher, time_slot):
            self.name = name
            self.teacher = teacher
            self.time_slot = time_slot

    def generate_schedule(courses):
        schedule = {}
        for course in courses:
            if course.time_slot not in schedule:
                schedule[course.time_slot] = []
            schedule[course.time_slot].append(course.name)
        return schedule

    # 示例课程列表
    courses = [
        Course("数学", "张教授", "周一9:00"),
        Course("英语", "李老师", "周二10:00"),
        Course("物理", "王教授", "周三14:00")
    ]

    # 生成初始排课表
    initial_schedule = generate_schedule(courses)
    print("初始排课表：", initial_schedule)
    

通过引入人工智能体，走班排课系统能够更高效地应对复杂的教学场景，为大学提供更加灵活、智能的课程管理方案。