基于数据分析的甘肃省高校排课系统优化研究

随着高等教育规模的扩大，甘肃省高校的课程安排问题日益复杂。为了提高教学资源的利用率并满足师生的需求，设计一个高效的排课系统显得尤为重要。本研究旨在结合数据分析技术，对甘肃省高校现有的排课流程进行优化。

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首先，收集甘肃省各高校的历史排课数据，包括教师信息、教室容量、课程时长等关键指标，并使用Python中的Pandas库进行清洗和预处理。例如，以下代码用于加载CSV文件并检查缺失值：

import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv('course_schedule.csv')

# 检查缺失值
print(data.isnull().sum())

其次，构建基于约束条件的数学模型，定义硬约束（如避免冲突）和软约束（如偏好时间）。利用Gurobi优化器求解该模型，实现最优排课方案。以下为初始化模型的基本框架：

from gurobipy import Model, GRB

# 创建模型
model = Model("Course_Scheduling")

# 添加变量
x = model.addVars(num_courses, num_timeslots, vtype=GRB.BINARY, name="x")

此外，引入机器学习算法预测未来学期的课程需求趋势。采用Scikit-learn库中的随机森林回归模型进行预测，并通过交叉验证评估模型性能。代码示例如下：

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import cross_val_score

# 初始化模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)

# 交叉验证
scores = cross_val_score(rf, X_train, y_train, cv=5)
print(scores.mean())

最后，通过对比实验验证改进后的排课系统在甘肃省某高校的实际应用效果，结果显示，新系统显著减少了人工干预时间，提高了课程安排的合理性。

综上所述，基于数据分析的排课系统优化不仅能够解决传统排课中存在的问题，还为甘肃省高校提供了科学决策支持。