大模型在高校教务管理中的实践

在高校教学管理中，教务系统是学校运行的“中枢神经”。

它连接着课程安排、考试组织、成绩录入、选课管理等核心环节。

传统教务管理模式虽已信息化，但仍依赖大量人工配置、手动操作和静态逻辑，难以应对日益复杂的教学需求。

如今，随着大模型（Large Language Model, LLM）的兴起，高校正迎来新一轮智能教务管理变革。

一、传统教务管理的痛点 数据繁杂、规则多样 教务涉及课程、教师、学生、教室、时间等多维度数据，人工配置容易出错。

排课效率低 课程数量庞大、资源有限，不同学院间协调困难，调整排课需多次人工干预。

学生需求难兼顾 传统系统无法动态分析学生选课偏好，容易出现“爆满课程”和“冷门课程”。

决策依赖经验 教务人员多凭经验制定方案，缺乏数据支撑与智能预测。

二、大模型赋能的教务智能化理念 大模型赋能高校教务管理，核心是将AI的理解、推理与生成能力融入教务业务逻辑，实现“从自动化到智能化”的升级。

其核心能力包括： 自然语言交互：教师与管理员可通过对话式交互方式生成排课方案或查询教务数据。

智能调度与优化：模型结合历史数据与约束条件，自动优化课程、考试与教室资源分配。

预测分析与决策支持：基于大数据趋势预测课程需求与教师工作量，为管理层提供决策依据。

知识图谱关联：融合课程大纲、教师专长与学生学业画像，实现精准教学匹配。

三、典型应用场景 智能排课与课程优化 大模型自动分析教师时间、教室容量、课程属性与学生需求，生成最优排课方案，并实时调整冲突。

智能选课与课程推荐 系统基于学生专业方向、成绩与兴趣偏好，智能推荐课程组合，提升选课满意度。

考试与教室调度管理 模型自动协调考试时间、监考教师与场地分配，减少排期冲突与人工调整。

教学资源预测与分析 AI根据历年课程报名率、退课率与评教结果，预测未来课程需求，指导学院资源规划。

学生咨询智能助手 大模型可充当“AI教务助理”，回答学生关于选课、学分、成绩、重修等常见问题，缓解教务中心压力。

四、高校实践成效 排课效率提升：课程排定时间缩短70%，自动化排课准确率超90%。

学生体验优化：智能推荐课程使学生选课满意度提升25%。

数据决策科学化：教务部门可通过智能报告分析教学资源利用率与趋势。

工作负担减轻：AI自动处理常规任务，让教师与管理员专注于教学管理创新。

五、落地实施建议 构建统一数据底座 打通选课、教室、考试、成绩等系统，实现多源数据融合。

引入大模型微调机制 结合学校自身业务语料进行模型微调，提升理解准确率。

建立人机协同机制 AI生成方案，人工复核与优化，实现“AI辅助 + 人工决策”模式。

注重数据安全与隐私 教务数据涉及学生隐私，需严格加密与访问权限控制。

持续学习与反馈优化 系统基于用户交互持续改进算法，实现自学习与动态优化。

六、结语 大模型驱动的高校教务管理智能化，正在让“智慧校园”从概念走向现实。

它不仅提升了排课与选课效率，更在教学资源配置、学业分析与管理决策中发挥核心作用。

未来，随着生成式AI与教育知识图谱的深度融合，高校将实现真正意义上的**“智能教务管理”**——数据驱动、个性化决策、实时响应，让教育管理更精准、更人性化。