三项排课研究覆盖英高、美高、澳高三类课程场景，论文分别被 ICMSS 2026、CURIEUX Academic Review、NHSJS 收录或发表。
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一群高中生，把论文写进了国际学术平台
人们往往习惯于把“科研”“学术写作”归为遥远、专业的事，认为它们属于大学实验室，或者成熟的研究者。但在爱迪，学生在高中阶段就已有多篇论文发表于国际学术会议与期刊。
排课，是计算机领域公认的 NP 完全组合优化难题。面对校园里排课的真实痛点，来自爱迪图灵社的学生改造课堂所学的遗传算法，分别面向爱迪英高、美高、澳高开展研究，产出可落地的排课系统方案。
比起成果本身，更值得记录的，是他们在图灵社这两年，如何一步步完成属于自己的“启发式搜索”。
图灵社是一个什么样的社团
爱迪图灵社不是普及型兴趣社团，而是为学有余力、热爱计算机、愿意深度钻研的学生设立的高阶学术平台。常规编程课程与兴趣社团更多教“学会使用工具”，图灵社教的是本科乃至研究生层级的算法逻辑与人工智能底层原理。
社团曾走出多位学子：升入牛津大学本硕连读的刘非相、深耕机器人与 AI 领域的新加坡国立大学白子翰，以及已成功发表论文、现就读加州大学尔湾分校的王灿。
在图灵社，技术不止是纸面理论，更是解决真实问题的工具。此次排课系统的论文发布与最终落地，也带着传承的意味：最初的构思来自往届一位社员——当时同学们发现，遗传算法天然适合解决多约束条件下的排课寻优难题。
在往届学长搭建的基础上，巩洛孚、鲍风雪与上届学长王灿各自面对英高、美高、澳高三套完全不同的课程生态，走出了独立而各有侧重的探究路径。
巩洛孚：HPGA 分层渐进遗传算法
九年级接触计算机基础课程时，他只是出于兴趣做代码练习。加入图灵社之后，他在实践中慢慢理解编程的乐趣：算法不只是教科书上冰冷的概念，也可以用来回应身边真实存在的难题。
十年级，他开始跟随唐老师与社团学长学姐系统钻研算法。社团学习没有标准化参考答案，更多依靠自我思考、推演与突破。两年多下来，他从跟练学习的初学者成长为社长，带领同伴深耕高阶计算机内容。
他的成长不止于代码。在校内，他同时担任模联社社长、迷你投马俱乐部教育副主席，在会议组织与谈判协调中练习倾听多方声音、权衡不同立场。这些成绩单之外的历练，塑造了他的思维底色：理解现实的复杂性，擅长在多重约束下做出判断。
问题从校园里来
日常观察中，他发现英高“组合课程”体系规则复杂，传统遗传算法无法直接适配这套架构。带着真实的业务需求，他开启了排课系统研究。
科研之路并不顺利。耗时一个多月搭建的初步方案，测试时暴露出底层逻辑缺陷，只能全部推翻。经历多次推导与架构重构，他提出 HPGA 分层渐进遗传算法，专门适配英高多模块组合课程、并行课、连排等硬性约束。
三次重构与一组对比数据
整个研究过程没有捷径，全部利用课余、周末与碎片时间完成。为支持算法严谨完备，整套算法前后彻底推倒重构三次，反复验证、排查漏洞、优化编码结构。
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 研究成果 | 《基于分层渐进式遗传算法的选课排课系统》 |
| 算法名称 | HPGA 分层渐进遗传算法 |
| 适配场景 | 英高多模块组合课程、并行课、连排等硬性约束 |
| 发表情况 | 被 ICMSS 2026 国际会议收录，可在 Google 学术检索 |
| 排课效率 | 笔记本环境下 0.78 秒完成完整排课 |
| 对照数据 | 相较人工 2.5 天的工作量，节约 99% 的时间成本 |
| 重构次数 | 整套算法前后推倒重构三次 |
从前遇到问题，他习惯寻找答案；现在遇到问题，他习惯构建方法、设计逻辑、自主创造解决方案。从社员到社长，从兴趣到科研，这段经历留给他的不只是一篇论文，还有与不确定性共处的能力。
鲍风雪：面向美高的选课制排课系统
九年级转入爱迪时，他最初只是热爱理科、喜欢计算机的普通学生。入校后，他先在飞盘校队找到兴趣，迅速融入校园生活，体会到团队、节奏与协作；十年级进入图灵社，则源于内心对算法的喜爱。
他的起点来自日常观察：教务老师在排课上耗费大量精力，同学们刚升入美高时也常常面对繁复的选课规则而不知所措。于是他萌生了一个想法——能不能做一套更贴合美高走班选课模式的系统，帮到老师和同学。
十余版打磨，把想法变成成果
最初，他只想优化校内排课体验，并没有计划撰写论文。唐宇老师提示他：既然完整走完了开发、实现、测试的全流程，可以把探究过程沉淀为严谨的学术研究。
撰写论文对高中生而言是全然陌生的领域：专业术语规范、实验数据核验、算法逻辑逐行校验、文章结构重构，处处都是难点。他跟随反馈一遍遍迭代，全文前后打磨十余版，逐字厘清论证链条。
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 研究成果 | 面向美高离散课时段（DTS）的选课制排课系统 |
| 发表情况 | 发表于 CURIEUX Academic Review 2026 年 8 月刊 |
| 技术要点 | 课时重组从编码层面规避时间冲突，依托选课偏好满意度函数优化体验 |
| 实测效果 | 样例数据中已帮助 87.5% 的学生选到期望课程 |
| 落地情况 | 已正式投入美高学部选课使用 |
回望两年社团生活，他从读不懂高阶算法，到独立优化系统、完成完整科研；从畏惧学术写作，到十余版打磨产出正式研究成果。如果说巩洛孚的成长是思维与统筹的突破，那么鲍风雪的关键词，就是强执行力与踏实的耐力。
王灿：面向澳高场景的第三套方案
此次论文发布，也有已毕业学子王灿的努力。
他的论文围绕“开课、单双周、固定/禁排、组合课”等爱迪澳高常见需求，设计了排序轮盘赌 + 部分匹配交叉 + 自适应变异的遗传算法，实现 Django 多角色 Web 系统，论文发表于 The National High School Journal of Science（NHSJS）2025 年 10 月刊。
三项排课研究覆盖英高、美高、澳高三类国际高中典型场景。同学们针对染色体编码、选择策略、交叉变异机制做定制改造，把“模拟进化”的算法思想转化为可运行的工程系统。这也说明，高中阶段的科研实践，可以同时具备学术价值与现实应用价值。
老师怎么带：不给答案，指出缝隙
在整个过程中，唐老师很少直接给出答案。当巩洛孚面对方案全盘失效的失落，当鲍风雪在学术写作里反复卡壳，他更多是抛出问题、指出论证缝隙，陪着学生看见失败的价值，接纳推倒重来。
在他看来，孩子们身上可贵的特质有两样：一是迁移能力，能把课上学到的算法理论，连接到校园的真实问题；二是长久耐力——很多人都会有灵光一闪的想法，但很少有人愿意持续面对 bug、无效尝试和漫长修改，依然往前走。
图灵社不是竞赛速成班，更像一个开放探究共同体。社团面向愿意投入的学生，带大家接触大学层级的数据结构与算法，进一步拓展 AI 探索。核心目标不是快速拿奖，而是保护学生发现问题的敏锐度，陪伴走完从提出问题到产出成果的完整闭环。
写在最后
教育不是提前铺设一条没有坎坷的坦途，而是给少年空间，去看见真实世界的复杂，允许试错，允许停顿，允许成果来得慢一点。
在图灵社，荣誉只是沿途的副产品；真正重要的，是他们慢慢习得：知识的意义，在于回应身边的世界，在问题之中，长出属于自己的答案。
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