随着教育信息化的发展，排课软件在高校中的应用越来越广泛。本文以芜湖某高校为例，探讨如何利用现代信息技术优化课程安排。首先，我们需要明确排课的基本需求，包括教师、教室、时间等资源的合理分配。

在实际操作中，可以采用图论中的最大流算法来构建排课模型。例如，使用Python语言编写如下代码：

    from collections import defaultdict

    class Graph:
        def __init__(self, graph):
            self.graph = graph  # 残留网络
            self.row = len(graph)

        # 使用BFS查找增广路径
        def bfs(self, parent):
            visited = [False] * (self.row)
            queue = []
            queue.append(0)  # 源点
            visited[0] = True

            while queue:
                u = queue.pop(0)
                for ind, val in enumerate(self.graph[u]):
                    if not visited[ind] and val > 0:
                        queue.append(ind)
                        visited[ind] = True
                        parent[ind] = u
            return True if visited[self.row - 1] else False

        # 最大流计算
        def ford_fulkerson(self):
            parent = [-1] * (self.row)
            max_flow = 0
            while self.bfs(parent):
                path_flow = float("Inf")
                s = self.row - 1
                while s != 0:
                    path_flow = min(path_flow, self.graph[parent[s]][s])
                    s = parent[s]
                max_flow += path_flow
                v = self.row - 1
                while v != 0:
                    u = parent[v]
                    self.graph[u][v] -= path_flow
                    self.graph[v][u] += path_flow
                    v = parent[v]
            return max_flow

    # 示例图构建
    graph = [[0, 16, 13, 0, 0, 0],
             [0, 0, 10, 12, 0, 0],
             [0, 4, 0, 0, 14, 0],
             [0, 0, 9, 0, 0, 20],
             [0, 0, 0, 7, 0, 4],
             [0, 0, 0, 0, 0, 0]]

    g = Graph(graph)
    print("最大流:", g.ford_fulkerson())
    

上述代码实现了基于Ford-Fulkerson算法的最大流计算，用于模拟课程调度过程中的资源分配情况。通过调整输入数据，可以适应不同规模和复杂度的排课需求。

在实际部署时，还需考虑更多因素如课程优先级、教师偏好等。此外，为了提高系统的可扩展性，建议采用分布式数据库存储相关数据，并结合云计算平台进行动态负载均衡。

综上所述，借助先进的排课技术和算法，能够有效解决芜湖地区高校面临的课程调度难题，从而促进教育资源的高效利用。