随着教育信息化的发展，传统的走班排课方式已难以满足现代教学需求。本文提出一种基于大模型的智能走班排课系统设计方案，旨在通过自然语言处理和机器学习算法，实现更高效、灵活的课程安排。

在系统架构中，我们采用Python语言结合TensorFlow框架构建大模型，用于理解教师、学生和课程之间的复杂关系。系统首先收集历史排课数据，并通过预处理形成结构化输入。然后，使用预训练的语言模型进行语义分析，提取关键信息如教师专长、学生偏好、教室资源等。

接下来，系统通过优化算法生成最优排课方案。代码示例如下：

    import tensorflow as tf
    from transformers import BertTokenizer, TFBertForSequenceClassification

    # 加载预训练模型
    model = TFBertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
    tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

    # 输入文本
    text = "教师张三擅长数学，学生李四希望选修物理课程"

    # 分词与编码
    inputs = tokenizer(text, return_tensors='tf', padding=True, truncation=True)

    # 模型预测
    outputs = model(inputs)
    predictions = tf.nn.softmax(outputs.logits, axis=1)
    print("预测结果:", predictions.numpy())
    

该模型能够识别出关键信息，并为后续排课提供决策依据。通过不断训练和优化，系统可以适应不同学校的需求，实现个性化排课。

总体而言，将大模型引入走班排课系统，不仅提升了排课的智能化水平，也为教育管理提供了新的思路。