CourseCompass：用 AI 对话式助手革新大学选课规划

专为 CSUF 学生打造的智能选课助手，通过自然对话生成个性化学期课程计划

对于大学生而言，每学期选课都是一场令人头疼的战役。面对繁杂的课程目录、复杂的先修课要求、学分限制以及个人时间安排，许多学生常常感到无从下手。传统的选课方式往往依赖于静态的选课系统或人工咨询，缺乏个性化的智能推荐。

加州州立大学富尔顿分校（CSUF）的学生们同样面临这一挑战。如何在满足学位要求的同时，根据个人兴趣和职业规划选择最适合的课程组合？如何在有限的时间内平衡学习负担？这些问题催生了对智能化选课工具的需求。

CourseCompass 是一个专为 CSUF 学生设计的对话式 AI 选课助手。它通过自然语言交互，帮助学生规划学期课程表。学生只需输入自己的专业、已完成的课程、学分偏好和学习目标，系统就能利用大语言模型生成个性化的课程计划，并为每一项推荐提供清晰的解释。

这个项目的核心创新在于将传统的静态选课流程转变为动态、智能的对话体验。学生不再需要手动翻阅厚厚的课程手册或在多个网页之间切换查询，而是可以通过简单的对话获得专业的选课建议。

CourseCompass 采用了清晰的前后端分离架构，确保系统的可维护性和扩展性。

后端架构基于 Python 的 Flask/FastAPI 框架构建，核心组件包括：

• app.py：主应用程序入口，处理 HTTP 请求和路由
• llm_handler.py：集成 Google Gemini API，负责与大语言模型交互
• data_loader.py：加载课程目录和学位要求数据
• validator.py：验证先修课要求和约束条件
• prompt_engine.py：提示工程逻辑，优化与 LLM 的交互效果
• config.py：集中管理配置设置

前端界面采用简洁的 Web UI 设计，使用 HTML/CSS/JavaScript 技术栈，提供直观的聊天交互体验。

数据层包含结构化的课程数据（courses.json）和学位要求数据（degrees.json），确保推荐结果的准确性和合规性。

CourseCompass 的智能推荐系统基于以下几个关键机制：

1. 多维度信息收集 系统通过对话收集学生的多维度信息，包括专业方向、已修课程历史、期望学分负荷、特定学习目标等。这种渐进式的信息收集方式比传统表单更加友好自然。

2. 先修课验证 validator 模块会自动检查课程的先修要求，确保推荐的课程组合在学术上是可行的。这避免了学生因忽略先修条件而选错课程的问题。

3. 个性化推荐生成 利用 Google Gemini 大语言模型的强大能力，系统能够综合考虑学生的个人情况，生成量身定制的课程计划。每项推荐都附带详细解释，帮助学生理解决策依据。

4. 约束条件处理 系统能够处理各种实际约束，如时间冲突、学分上限、必修课优先级等，确保生成的课程表既符合学术要求又满足个人需求。

CourseCompass 的应用场景十分广泛：

新生入学规划：帮助刚入学的新生了解课程体系，制定合理的四年学习计划。

学期选课辅助：在每学期选课前，快速生成候选课程组合，节省决策时间。

转专业适应：为转专业学生提供新专业的课程规划建议，加速适应过程。

毕业前检查：帮助即将毕业的学生确认是否满足所有学位要求，避免遗漏。

这个项目的实际意义在于将 AI 技术应用于教育领域的实际痛点，提升学生的选课体验和学习效率。它不仅是一个技术演示，更是一个具有实际应用价值的工具。

CourseCompass 的架构设计具有良好的可扩展性。通过更新 data 目录中的 JSON 文件，可以轻松适配其他大学或学院的课程系统。提示工程模块的独立设计也使得可以针对不同 LLM 提供商进行优化。

未来可能的扩展方向包括：

• 集成实时课程容量查询
• 添加教授评价数据参考
• 支持多学期长期规划
• 引入同学选课偏好分析

CourseCompass 展示了如何将大语言模型技术应用于教育场景，解决学生日常面临的实际问题。通过对话式交互和智能推荐，它将繁琐的选课过程变得简单高效。对于正在探索 AI 教育应用的开发者来说，这是一个值得参考的开源项目。