‘走班排课系统’与‘AI助手’的融合实践

李明：你好，张伟，最近我在研究学校的课程安排问题，感觉传统的排课方式太繁琐了，有没有什么新技术可以帮忙？

张伟：你提到的这个问题确实很常见。现在很多学校都在尝试引入“走班排课系统”，这是一种基于算法自动分配课程和教师资源的系统。

李明：听起来不错，但具体怎么操作呢？是不是需要编程来实现？

张伟：是的，这需要一定的编程基础。不过现在有很多开源项目可以参考，比如使用Python来开发一个简单的排课系统。

李明：那你能给我举个例子吗？我想看看代码是怎么写的。

张伟：当然可以。下面是一个简单的Python代码示例，用于模拟排课逻辑：


# 走班排课系统示例
class Course:
def __init__(self, name, teacher, time_slot):
self.name = name
self.teacher = teacher
self.time_slot = time_slot
class ScheduleSystem:
def __init__(self):
self.courses = []
def add_course(self, course):
self.courses.append(course)
def schedule_courses(self):
# 简单的调度逻辑，按时间顺序排列
sorted_courses = sorted(self.courses, key=lambda x: x.time_slot)
for course in sorted_courses:
print(f"课程 {course.name} 安排在 {course.time_slot}，由 {course.teacher} 教授")
# 示例数据
system = ScheduleSystem()
system.add_course(Course("数学", "王老师", "08:00-09:00"))
system.add_course(Course("英语", "李老师", "09:30-10:30"))
system.add_course(Course("物理", "赵老师", "10:40-11:40"))
# 运行排课
system.schedule_courses()

李明：这段代码看起来挺直观的，但实际应用中会不会有冲突？比如同一时间多个课程被安排到同一个教室？

张伟：这是一个好问题。在实际系统中，我们需要考虑更多因素，比如教室容量、教师可用性、课程优先级等。这时候我们可以引入更复杂的算法，比如遗传算法或贪心算法来优化排课。

李明：那能不能用AI来辅助排课？听说现在有很多AI助手可以做这个。

张伟：没错，AI助手可以用来分析历史数据，预测最佳排课方案。比如，通过机器学习模型，系统可以根据以往的课程安排和学生反馈，自动调整课程时间和教师分配。

李明：那这个AI助手是怎么工作的呢？有没有具体的代码示例？

张伟：当然有。下面是一个简单的AI助手示例，使用Python的scikit-learn库进行课程推荐：


# AI助手示例（课程推荐）
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 假设我们有一个课程数据集

data = {
'course': ['数学', '英语', '物理', '化学', '历史'],
'teacher': ['王老师', '李老师', '赵老师', '陈老师', '刘老师'],
'time_slot': ['08:00-09:00', '09:30-10:30', '10:40-11:40', '13:00-14:00', '14:10-15:10'],
'student_feedback': [4, 3, 5, 2, 4]  # 学生评分（1-5分）
}
df = pd.DataFrame(data)
# 特征和标签
X = df[['time_slot']]
y = df['student_feedback']
# 数据预处理
X = pd.get_dummies(X, columns=['time_slot'])
# 划分训练集和测试集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练模型
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
predictions = model.predict(X_test)
print("预测结果:", predictions)
print("准确率:", accuracy_score(y_test, predictions))