项目需求说明书

项目名称

基于 AI 的大学智慧排课系统

项目背景与意义

随着高等教育规模的扩展，传统手工排课方式已难以满足日益复杂的课程安排需求，导致资源利用率低、课程冲突频繁等问题。基于人工智能技术的智慧排课系统旨在通过高效的算法和智能优化，提升高校教学管理的效率与质量，为高校教学改革提供技术支持。

项目目标

实现自动化排课：综合多种排课因素，精准生成课表。
优化资源利用：提高教室与教师资源的使用效率，减少冲突。
支持个性化需求：满足用户的特殊课程安排要求。
提供数据分析功能：支持高校管理者进行多维度教学资源分析。

系统功能

核心功能模块

智能排课：
- 使用遗传算法等 AI 技术自动生成课表。
- 支持个性化排课策略设置，如教师时间偏好、课程优先级等。
手动调整课表：
- 提供图形化交互界面，支持实时课表调整。
实时冲突检测：
- 动态监控排课冲突，并提供解决方案。
多维数据分析：
- 提供教室利用率、教师工作量等统计数据的可视化展示。
课表管理与导出：
- 支持课表的多维度查看（如周、月、学期视图）。
- 提供 PDF 和 Excel 格式的课表导出。
智能调课：
- 针对节假日或突发事件进行自动调整。

基于核心模块所需依赖

用户管理模块：
- 支持用户角色（学校管理员、教师、学生）划分与权限管理。
- 提供用户注册、登录、身份验证（Token）功能。
- 实现教师与课程的绑定管理。
课程与资源管理模块：
- 课程信息管理（课程编号、名称、学分、学时等）。
- 教室资源管理（教室编号、容量、设备信息等）。
- 教师信息管理（教师编号、姓名、可用时间等）。
时间表与日历模块：
- 提供学期时间表基础数据（开学时间、节假日安排等）。
- 支持自定义时间段和课时规则。
- 集成日历库（如 FullCalendar.js）用于图形化展示课表。
排课算法模块：
- 集成遗传算法库，用于生成高效的课表。
- 支持多因素参数优化，如教室优先级、教师偏好、课程优先级等。
- 提供算法配置选项（如种群大小、迭代次数等）。
数据分析与可视化模块：
- 使用数据分析工具（如 Apache ECharts）进行图表展示。
- 提供教学资源统计、课程分布、教室利用率等分析功能。
- 支持导出分析报告（PDF 或 Excel 格式）。
通知与消息模块：
- 支持课表发布后的通知推送（如短信或邮件提醒）。
- 提供教师和学生的消息公告查看功能。
日志与监控模块：
- 集成日志框架记录操作与系统事件。
- 提供异常日志报警功能，便于及时修复问题。
文件导出与打印模块：
- 支持课表的 PDF 和 Excel 格式导出。
- 集成打印功能，支持课表的直接打印。
冲突检测与解决模块：
- 实现实时监控课程安排冲突（如教室重叠、时间冲突等）。
- 提供冲突解决的可选方案，并支持用户确认。
智能调课模块：
- 预置节假日调整、临时变更处理等功能。
- 提供调课建议，并更新相关通知。

用户需求

学校管理者：
- 希望优化教学资源配置，提升排课效率。
教师：
- 希望灵活安排时间，避免冲突，减轻工作负担。
学生：
- 希望获取清晰、无冲突的课表。

技术要求

架构：
- 前后端分离，采用单页应用（SPA）架构。
- 后端：使用 Spring Boot 框架实现主要业务逻辑，提供高性能 RESTful API。
- 前端：使用 React 框架构建用户界面，确保良好的交互体验和可扩展性。
数据库：
- 采用 MySQL 和 Redis 作为主数据存储，支持高并发和快速访问。
算法：
- 重点使用遗传算法，结合教学场景进行创新优化。
安全性：
使用身份验证机制确保系统安全性。
- 通过 AOP（面向切面编程）对权限进行动态分配与管理，实现精细化的权限控制。
性能指标：
- 系统响应时间小于 5 秒。
- 支持 100 并发用户。
日志与监控：
- 集成日志系统记录用户操作和错误信息。
- 提供实时监控和报警机制，确保系统稳定运行。

项目团队

开发组长：筱锋（架构设计、全栈开发、AI 算法）。
前端开发：GUjiYN（页面设计与交互实现）。
后端开发：
- FLASHLACK（AI 模块实现）。
- fanfan187（后端功能开发）。
- 柒屿（后端服务支持）。

预期成果

功能完整的智慧排课系统：
- 支持多种排课模式及分析功能。
用户友好的交互界面：
- 提供简洁直观的排课界面。
可靠的教学资源优化工具：
- 减少冲突，提高教学效率。
详细的教学数据报告：
- 支持管理者优化决策。

任务清单

完成需求分析与功能设计。
实现前后端架构与主要功能模块。
开发图形化课表调整界面与冲突检测功能。
集成数据分析模块，提供教学统计报告。
完成系统测试与部署文档。