随着人工智能技术的不断发展，传统的排课软件正面临着智能化升级的需求。在这一背景下，将大模型（如BERT、GPT等）引入排课系统成为一种可行的方向。本文以Python为开发语言，探讨了排课软件与大模型相结合的技术路径。

排课软件的核心任务是根据教师、教室和课程的约束条件，合理安排课程时间表。传统方法多采用启发式算法或线性规划，但难以处理复杂的动态需求。而大模型具备强大的自然语言理解和语义分析能力，可以用于解析课程描述、识别教学资源需求，从而提高排课系统的智能化程度。

在具体实现中，可以使用Python的Transformers库加载预训练的大模型，并通过微调使其适应排课场景。例如，对课程描述进行语义分析，提取关键信息，辅助排课逻辑判断。以下是一个简单的示例代码：

    from transformers import pipeline

    # 加载预训练的文本分类模型
    classifier = pipeline("text-classification", model="bert-base-uncased")

    # 示例课程描述
    course_description = "该课程涵盖机器学习基础理论及实践操作。"

    # 进行分类预测
    result = classifier(course_description)
    print(result)
    

此外，排课软件还可以结合强化学习模型，通过不断优化排课策略，提升系统的自适应能力。未来，随着大模型技术的进一步发展，排课软件将在教育管理领域发挥更大的作用。