疫情期间高精度、公平的大学课程安排

在因社交距离要求而减少教室容量的情况下，大学课程安排显得尤为具有挑战性。本文提出了课程交付模式的扩展分类，提出了整数规划模型，并开发了课程安排算法，以确保即使在疫情期间，所有课程章节——包括最大规模的章节——也能拥有显著的教室学习组件。我们的方法通过确保每个课程章节都以教室形式进行一部分教学来实现公平性。与以前的研究不同，我们不允许轮流出席，而是要求所有学生在同一时间以1-5个教室同时出席，但比正常学期的频率更少。这些大型会议为进行现场期中考试和小组活动提供了机会，这些会议在整个学期的各个天上以高精度安排，而不是单一的、循环的周。一个快速的启发式算法可以在一小时内完成排程。结果表明，考虑到2022年秋季学期中1834个现场课程章节、172个教室和96天，如果教室平均容量因疫情减少75%，我们的方案仍允许每个章节至少有25%的教学在教室内进行，且整个校园超过49%的教学可以在教室内进行。我们的方法也为常规教室分配产生了优异结果。管理学意义：基于公平性和同时出席原则的算法显著改进了疫情期间大学课程安排，也改善了正常时间的课程安排。能够在学期开始前或学期进行中的任何时候以最小的行政努力创建准备好应对各种疫情可能性的高精度日程安排。