‘迎新管理系统’与‘大模型训练’在排课中的应用与实现

2026-04-09 23:06

在现代教育管理中，随着学生人数的增加和课程种类的多样化，传统的排课方式已经难以满足高效、科学的需求。为了应对这一挑战，许多高校开始引入“迎新管理系统”和“大模型训练”技术，以提高排课的智能化水平。

张老师：最近我们学校在讨论如何改进排课系统，你觉得有什么好的办法吗？

李工程师：我觉得可以考虑将迎新管理系统和大模型训练结合起来。迎新系统收集了大量新生的信息，比如专业、班级、兴趣等，这些数据对排课非常有帮助。

张老师：听起来不错。那具体怎么操作呢？

李工程师：我们可以先利用迎新系统获取学生的偏好和需求，然后用这些数据训练一个大模型，让它自动分配课程和时间。

张老师：那这个大模型是怎么工作的呢？

李工程师：大模型，比如像Transformer这样的结构，可以处理大量的数据，并从中学习到最优的排课策略。它会根据学生的兴趣、课程容量、教师的时间安排等多个因素进行综合判断。

张老师：那这个过程需要哪些步骤呢？

李工程师：首先，我们需要从迎新系统中提取数据，包括学生的选课意向、专业方向、班级信息等。然后，对这些数据进行预处理，比如清洗、标准化、特征编码等。接着，构建一个适合大模型的输入格式，比如将每个学生的偏好转化为向量表示。最后，使用这些数据来训练模型，使其能够预测最优的排课方案。

张老师：那代码方面呢？有没有具体的例子？

李工程师：当然有。下面是一个简单的示例，展示如何使用Python和TensorFlow来构建一个基础的排课模型。


import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
# 读取迎新系统的数据
data = pd.read_csv('new_student_data.csv')
# 数据预处理
data['major'] = data['major'].astype('category').cat.codes
data['class'] = data['class'].astype('category').cat.codes

data['course_preference'] = data['course_preference'].astype('category').cat.codes
# 特征和标签
X = data[['major', 'class', 'course_preference']]
y = data['recommended_course']
# 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)
# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(3,)))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_split=0.1)
# 评估模型
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print(f"Test Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%")