机械自动化

　　教师端：被动接管，矫捷性低：教师需被动期待排课通知，常呈现“偏好时段被占”“排课内容取特长不符（如擅长线上却被排线下），或“课时碎片化”（如上午1节、下战书3节，两头空闲2小时），教师对劲度下降，去职风险升高！

　　用户端：期待取不确定性，平均沟通3-5次才能定课；若排课后呈现冲突，易激发“机构不专业”的负面，以至间接放弃试听。

　　对于排课大师都不目生，对于教务教员来讲，无论是学校、机构排课确实是一件比力难办的工作，需要考虑讲授结果、公允等等要素。

　　柔性法则：设定优先级逻辑（如“进修方针取教师特长婚配度权沉40%、时间契合度30%”）、兜底方案（如无婚配时保举次优教师+差别申明），均衡精准取矫捷。

　　预校验流程：拔取小范畴订单（如500单）测试排课成果，ABtest，查对“师生婚配精确性、法则合适度、用户反馈”，迭代算法权沉（如提拔“讲堂适配性”权沉），避免大规模上线风险。

　　教师：天分特长（学科/学段/教材熟练度/讲授劣势）、时间法则（可接时段/负荷上限）、成单能力（试听成单率/讲堂规律/课校率/顾虑应对经验），建立“教师讲授能力+排课适配性”画像，确保数据实正在（如教研团队审核天分证书）。

　　刚性法则：明白政策合规（如周中21！00后禁排）、师生婚配底线（如学科/学段必需分歧）、资本束缚（如教师单日最大6课时），上课时间婚配等，避免违规排课？。

　　资本操纵率难优化：人工无法精准计较“教师时段空闲率”“学生需求取教师供给的缺口”，如“数学教师周末时段紧缺，英语教师空闲”的资本错配无法及时调整，机构资本华侈率超10%。

　　学生：根本学情（学段/学科/进修方针/教材版本）、时间束缚（刚性不成用/偏好时段/课时长）、讲堂适配（互动需求/出神/多动环境）、家长决策点（焦点顾虑/期望），生成“学生进修需求+体验偏好”双维度画像？。

　　师生需求错配：人工难以全数记住“学生学情（如‘竞赛需求’vs‘同步提分’）、教师特长（如‘奥数’vs‘根本补差’）”，易呈现“擅长竞赛的教师排给同步提分学生”“低龄段教师排给高中学生”，错配率高，试听课成单率骤降。

　　大大都机构正在正在前期订单量小、教师规模小的环境下，都是选择人工排课的，也是具备劣势的，可以或许快速将营业跑起来，但跟着订单体量的添加，人工排课的劣势逐步。

　　无数据化复盘：人工排课的“婚配逻辑、错配缘由、成单联系关系”依赖专员回忆，无法构成数据记实，如“某类学生婚配某类教师成单率高”的经验难以复用，新专员上手需3-6个月。

　　排课耗时冗长：人工排课平均单订单耗时10分钟，高峰时段易积压，家长常因“排课慢”形成超时流失。

　　个性化需求忽略：家长“固定偏好时段（如周末上午）”、学生“讲堂形态适配（如易出神需互动型教师）”等柔性需求，人工排课时常因消息繁杂被简化，导致“排课合规但体验差”，家长对劲度不脚60%。

　　算法设想：开辟“刚性过滤（解除冲突）→柔性打分（度婚配度排序）→非常预警（姑且改期检测）”分层逻辑，确保排课效率（秒级响应）取精准度！

　　规模化能力衰：排课依赖小我经验（如“某专员熟悉数学教师资本，另一专员擅长英语婚配”），无法尺度化复用，机构订单量翻倍时，排课效率无法同步提拔，反而因流程紊乱导致错误率上升。

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　　焦点目标难归因：试听课成单率、改期率波动时，无法区分“是排课精准度问题，仍是讲授质量问题”，导致优化标的目的恍惚，营业增加缺乏数据支持？。

　　人力成本高：单订单排课需排课专员一一查对“学生时段、教师可用性、学科婚配”，头部机构订单需设置装备摆设数十人排课团队，成本可控性差。

　　正在K12教育日益个性化的趋向下，1对1从动化排课系统正成为提拔讲授效率取资本操纵的环节东西。本文从营业逻辑、法则设想到系统实现，系统梳理了排课机制中的焦点变量取束缚前提，并提出一套可扩展的排课策略框架，为教育产物司理取系统架构师供给实和参考。

　　系统功能：搭建排课可视化日历（标注可用/冲突时段）、从动通知模块（同步师生排课成果）、手动调整入口（应对特殊需求），降降低地阻力。