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随着教育信息化的不断推进，“走班排课系统”已成为现代学校管理的重要工具。尤其是在教育资源分布不均的城市如扬州，通过引入大数据分析，可以更高效地解决传统排课中的难题。

走班排课的核心在于根据学生选课需求、教师资源以及教室容量等因素合理安排课程表。传统方法往往依赖人工经验，容易出现冲突或资源浪费。而借助大数据技术，我们可以从历史数据中提取模式，预测未来趋势，从而制定更为科学合理的排课方案。

下面展示了一个简单的Python脚本示例，用于模拟基于大数据的排课过程：

        import pandas as pd
        from pulp import LpProblem, LpVariable, lpSum, LpMinimize

        # 加载数据
        data = pd.read_csv("course_data.csv")
        courses = list(data['Course'])
        teachers = list(data['Teacher'])
        rooms = list(data['Room'])

        # 创建模型
        prob = LpProblem("Class_Scheduling", LpMinimize)

        # 定义变量
        x = LpVariable.dicts("x", [(c, t, r) for c in courses for t in teachers for r in rooms], cat='Binary')

        # 目标函数
        prob += lpSum([x[(c, t, r)] * data.loc[(data['Course'] == c) & (data['Teacher'] == t) & (data['Room'] == r), 'Weight'].iloc[0] 
                       for c in courses for t in teachers for r in rooms])

        # 约束条件
        for c in courses:
            prob += lpSum([x[(c, t, r)] for t in teachers for r in rooms]) == 1  # 每门课必须被安排一次
        for t in teachers:
            prob += lpSum([x[(c, t, r)] for c in courses for r in rooms]) <= 1  # 每位老师每天最多教一门课
        for r in rooms:
            prob += lpSum([x[(c, t, r)] for c in courses for t in teachers]) <= 1  # 每间教室每次只能容纳一门课

        # 求解问题
        prob.solve()

        # 输出结果
        print("Optimal Schedule:")
        for v in prob.variables():
            if v.varValue == 1:
                print(v.name)
        

上述代码利用线性规划算法，结合实际数据集，实现了课程表的自动化生成。通过这种方式，扬州各所学校能够显著提升排课效率，同时降低人为错误率。

总之，大数据技术的应用不仅增强了教育管理的智能化水平，也为城市教育均衡发展提供了有力支持。