[发明专利]基于人工智能的课程安排方法及计算机可读介质

权利要求书

1.一种基于人工智能的课程安排方法，其特征在于：所述课程安排方法包括如下步骤：

由移动终端收集学生基本信息，并将所收集的学生基本信息发送给课程安排中心平台，其中，所述学生基本信息至少包括：学生专业方向、学生年级、学生偏好以及学生时间安排规则；

由所述课程安排中心平台基于学生专业方向和学生年级，确定选课范围；

由所述课程安排中心平台基于学生偏好，从所确定的选课范围中选择针对每个学生的个性化课程范围；

由所述课程安排中心平台基于学生时间安排规则，针对每天中的各个时间段，从针对每个学生的个性化课程范围中挑选希望参加的课程，并生成针对所述希望参加的课程的占位消息；

由所述课程安排中心平台在预定义的时间段内收集所有的占位消息，并统计针对每一门课程的占位消息总数；

由所述课程安排中心平台基于所述占位消息总数，计算总选课人数；

如果第一课程的总选课人数高于第一课程的预定最大人数，则由所述课程安排中心平台设置所有选择所述第一课程的选课学生中的每一个选课学生对于选择所述第一课程的优先级；以及

由所述课程安排中心基于所有选择所述第一课程的选课学生中的每一个选课学生对于选择所述第一课程的优先级，优先安排具有高优先级的学生参与所述第一课程；

其中，所述选课范围中的课程被划分为多个类，其中，所述多个类至少包括：必修课类、校际选修课类、校内选修课类以及第二学位类；

由所述课程安排中心平台基于学生偏好，从所确定的选课范围中选择针对每个学生的个性化课程范围具体包括如下步骤：

由所述课程安排中心平台基于学生专业方向和学生年级，确定针对每个学生的必修课；

基于所述学生专业方向和学生年级，生成针对非必修课中的每一门非必修课的重要程度评分；

基于所述学生偏好，生成针对非必修课中的每一门非必修课的兴趣评分；

基于所述重要程度评分以及所述兴趣评分，对非必修课中的每一门非必修课设置优先级，其中，非必修课中的每一门非必修课的优先级与所述重要程度评分以及所述兴趣评分之间的关系是基于神经网络算法生成的；

基于非必修课中的每一门非必修课的优先级，选择多个非必修课；

其中，所述学生时间安排规则是由移动终端生成的，并且其中，生成所述学生时间安排规则包括如下步骤：

由移动终端收集学生的课余活动信息；

基于所述课余活动信息以及基于大数据分析得到的课程安排强制条件，生成所述学生时间安排规则；

并且其中，由所述课程安排中心平台设置所有选择所述第一课程的选课学生中的每一个选课学生对于选择所述第一课程的优先级具体包括如下步骤：

由所述课程安排中心平台判断对于其而言所述第一课程是必修课的第一学生群体；

如果所述第一学生群体人数大于第一课程的预定最大人数，则基于课程报名时间，为所述第一学生群体中的学生设置优先级；

如果所述第一学生群体人数小于第一课程的预定最大人数，则由课程安排中心平台收集所述对非必修课中的每一门非必修课设置优先级；

基于对非必修课中的每一门非必修课的优先级，设置所有选择所述第一课程的选课学生中的每一个选课学生对于选择所述第一课程的优先级。

2.一种其上存储有代码的计算机可读介质，其特征在于：所述代码用于基于人工智能进行课程安排，并且当被执行时，所述代码使得计算机执行以下操作：

由移动终端收集学生基本信息，并将所收集的学生基本信息发送给课程安排中心平台，其中，所述学生基本信息至少包括：学生专业方向、学生年级、学生偏好以及学生时间安排规则；

由所述课程安排中心平台基于学生专业方向和学生年级，确定选课范围；

由所述课程安排中心平台基于学生偏好，从所确定的选课范围中选择针对每个学生的个性化课程范围；

由所述课程安排中心平台基于学生时间安排规则，针对每天中的各个时间段，从针对每个学生的个性化课程范围中挑选希望参加的课程，并生成针对所述希望参加的课程的占位消息；

由所述课程安排中心平台在预定义的时间段内收集所有的占位消息，并统计针对每一门课程的占位消息总数；

由所述课程安排中心平台基于所述占位消息总数，计算总选课人数；

如果第一课程的总选课人数高于第一课程的预定最大人数，则由所述课程安排中心平台设置所有选择所述第一课程的选课学生中的每一个选课学生对于选择所述第一课程的优先级；以及

由所述课程安排中心基于所有选择所述第一课程的选课学生中的每一个选课学生对于选择所述第一课程的优先级，优先安排具有高优先级的学生参与所述第一课程；

其中，所述选课范围中的课程被划分为多个类，其中，所述多个类至少包括：必修课类、校际选修课类、校内选修课类以及第二学位类；

由所述课程安排中心平台基于学生偏好，从所确定的选课范围中选择针对每个学生的个性化课程范围具体包括如下步骤：

由所述课程安排中心平台基于学生专业方向和学生年级，确定针对每个学生的必修课；

基于所述学生专业方向和学生年级，生成针对非必修课中的每一门非必修课的重要程度评分；

基于所述学生偏好，生成针对非必修课中的每一门非必修课的兴趣评分；

基于所述重要程度评分以及所述兴趣评分，对非必修课中的每一门非必修课设置优先级，其中，非必修课中的每一门非必修课的优先级与所述重要程度评分以及所述兴趣评分之间的关系是基于神经网络算法生成的；

基于非必修课中的每一门非必修课的优先级，选择多个非必修课；

其中，所述学生时间安排规则是由移动终端生成的，并且其中，生成所述学生时间安排规则包括如下步骤：

由移动终端收集学生的课余活动信息；

基于所述课余活动信息以及基于大数据分析得到的课程安排强制条件，生成所述学生时间安排规则；

并且其中，由所述课程安排中心平台设置所有选择所述第一课程的选课学生中的每一个选课学生对于选择所述第一课程的优先级具体包括如下步骤：

由所述课程安排中心平台判断对于其而言所述第一课程是必修课的第一学生群体；

如果所述第一学生群体人数大于第一课程的预定最大人数，则基于课程报名时间，为所述第一学生群体中的学生设置优先级；

如果所述第一学生群体人数小于第一课程的预定最大人数，则由课程安排中心平台收集所述对非必修课中的每一门非必修课设置优先级；

基于对非必修课中的每一门非必修课的优先级，设置所有选择所述第一课程的选课学生中的每一个选课学生对于选择所述第一课程的优先级。