摘要：文章提出借助 AI 工具Deepseek实现高效、科学、透明的学生均衡分班方案，具体流程包括：首先进行数据准备与清洗，收集学业数据、基础信息及政策要求，统一数据格式、处理缺失值、脱敏并量化非数值数据；接着明确分班的核心目标、硬性约束与软性约束；随后以小学升初中 356 人分 10 班为例，编辑特定提示词输入 Deepseek，按 S 型分班原则生成 HTML 格式分班结果；再输出分班名单及含各班人数、成绩统计、性别比例、生源地构成等的详细报告进行验证；最后结合教育智慧人工审阅特殊个案并微调，确保不破坏整体均衡性。

关键词：学生均衡分班；Deepseek；数据准备与清洗；S 型分班

每年秋季开学前是教务老师最繁忙的时候，其中分班工作是一项十分艰巨的任务。传统分班方式依赖人工经验，效率低、公平性难量化、易受主观影响。借助 AI 工具，我们可以实现高效、科学、透明的分班流程。

一、数据准备与清洗：

1.收集核心数据：

学业数据： 入学摸底考试成绩（语数英等主科）、毕业学校评价、特殊才能证明（如竞赛获奖）。

基础信息： 性别、生源地（本市/外市、城区/乡镇）、是否住宿、家庭特殊情况备注。

政策要求： 特殊照顾学生名单（如教师子女需分散、政策规定需照顾群体）。

2.数据清洗与格式化：

统一格式： 将不同来源数据整合为一张结构化 Excel/CSV 表格（例如下表）。

处理缺失值： 对缺失的成绩或信息进行合理填充或标注（如用平均分填充少量缺失成绩）。

数据脱敏： 去除或加密学生身份证号、家庭详细住址等敏感信息。

量化非数值数据： 将性别（男/女）、生源地（如 1=城区，2=乡镇）等转化为数值或分类标签。

二、定义分班目标与约束

将教育理念转化为 AI 可理解的数学规则：

1.核心目标 (优化方向)：

班级均衡： 各班级平均总分、各科平均分差异最小化（标准差 < 设定阈值）。

性别比例均衡： 各班男女生比例接近学校总体比例（差异 < 设定值）。

生源地多样性： 保证各班均有不同生源地学生，避免单一来源扎堆。

2.硬性约束 (必须满足)：

班级人数： 每班人数严格相等（或允许极小差异）。

特殊要求： 如“教师子女必须分散在不同班级”，“某几位学生因特殊原因不能同班”。

3.软性约束 (尽量满足)：

住宿生分布： 尽量保证各班住宿生数量相对均衡。

特长分布： 有特长的学生尽量分散到不同班级。

三、选择Ai工具进行分班

这里我们使用deepseek进行分班，具体操作步骤如下：

1.编辑提示词：

你是一个精通学生分班的教务老师，现在有一份小学升入初中的学生名单，包含学号、姓名、性别、语文、数学、英语和总分（总分是语文、数学、英语三科成绩的和）。

分班要求如下：

1. 总人数356人，按照每班35或36人来分班，要分成10个班 保证各班均有不同生源地学生，避免单一来源扎堆。。设定目标为班级总平均分标准差<1.5分，性别比例差异<3%。

2. 分班原则：按照总分降序排序，然后采用S型分班（蛇形分班）以保证每个班级的学生成绩均衡。

3. 除了成绩均衡外，还要考虑性别均衡，即每个班的男女生比例尽量接近名单中的全体男女生比例。

4，分班的结果要以html形式输出，必须要呈现出所有学生的名单和所在的班级，注意同名的学生要加以区分。

2.输入deepseek，等待生成：

3.deepseek生成过程：

四、输出最终分班结果与验证

1.生成分班名单： 按班级导出最终学生名单（含学号、姓名、性别等关键信息）。

2.详细统计报告： 输出包含以下内容的报告：

○各班人数统计。

○各班平均分、最高分、最低分、标准差统计表。

○各班性别比例统计表。

○各班生源地构成统计表。

○特殊要求满足情况说明。

注：数据为模拟示例，展示均衡性。

五、人工审阅与微调

Ai提供的是数学最优解，仍需结合教育智慧进行最后把关：

1.检查特殊个案：

○是否有需要特别照顾的学生（如心理状况、身体原因）安排合理？

○是否存在明显“扎堆”或“孤立”现象需要手动调整？

2.微调操作：

○在 Ai 生成的分班结果基础上，手动交换个别学生。

○交换后，重新计算关键指标，确保调整不会显著破坏整体的均衡性。

○优先满足硬性约束，软性约束可适当妥协。

提示：学生数据和分班的要求越多，生成的结果越慢，有时需要反复生成几次，请耐心一点哦！