排課問題是高校教學(xué)管理中的核心環(huán)節(jié)之一，其復(fù)雜性來源于多維度約束條件。隨著教育信息化的發(fā)展，“排課軟件”逐漸成為解決這一問題的重要工具。然而，傳統(tǒng)排課系統(tǒng)往往面臨數(shù)據(jù)孤立、規(guī)則僵化等問題。為應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，本文提出一種結(jié)合“大模型知識庫”的排課軟件設(shè)計方案。

流程化信息系統(tǒng)

首先，構(gòu)建一個基于深度學(xué)習(xí)的大模型知識庫，用于存儲課程、教師、教室等信息及其關(guān)聯(lián)關(guān)系。該知識庫通過自然語言處理技術(shù)提取并組織數(shù)據(jù)，確保信息的準確性和動態(tài)更新能力。例如，使用Python中的Flask框架搭建后端服務(wù)，代碼如下：

from flask import Flask, jsonify
app = Flask(__name__)

@app.route('/course/')
def get_course(course_id):
    course_data = {"id": course_id, "name": "Introduction to AI", "instructor": "Dr. Zhang"}
    return jsonify(course_data)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

其次，開發(fā)排課算法模塊，采用遺傳算法或模擬退火算法優(yōu)化排課方案。此模塊從知識庫中獲取輸入?yún)?shù)，并根據(jù)優(yōu)先級生成最優(yōu)排課結(jié)果。例如，以下偽代碼展示了基本的遺傳算法邏輯：

def genetic_algorithm(population_size, generations):
    population = initialize_population(population_size)
    for _ in range(generations):
        fitness = evaluate_fitness(population)
        parents = select_parents(population, fitness)
        offspring = crossover(parents)
        population = mutate(offspring)
    best_solution = max(population, key=evaluate_fitness)
    return best_solution

最后，將上述組件集成至用戶界面，提供直觀的操作體驗。前端采用React技術(shù)棧，支持實時反饋和交互式調(diào)整。

綜上所述，本研究通過引入大模型知識庫，顯著提升了排課系統(tǒng)的靈活性與智能化水平。未來工作可進一步探索跨平臺協(xié)作及個性化推薦功能。