我们往往习惯于将 “科研”“学术写作” 归为遥远、专业的事，从属于大学实验室，亦或是成熟的研究者。但在爱迪，我们的学生在高中阶段就将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，来自爱迪图灵社的少年们，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，多项论文成果登上国际学术平台。
比起耀眼的成果，我想更值得被纪念的，是在图灵社这两年的时间里，他们是如何一步步实现自身启发式搜索的成长故事。
爱迪图灵社｜启发式探索成长
在代码与逻辑的世界里，沉淀思考的力量
爱迪图灵社不算是普及型兴趣社团，而是为爱迪学有余力、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的是教“学会使用工具”，而爱迪图灵社教的是本科乃至研究生层级的算法逻辑、人工智能底层原理。
图灵社曾走出过多位优秀学子：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，还有已经成功发表论文、现就读加州大学尔湾分校的上届毕业生王灿同学......
在图灵社，技术不止是平面理论，更是解决真实问题的利刃。正如此次排课系统的论文发布与最终落地，亦是有爱迪的传承精神，最早始于往届一位社员的构思，当时图灵社的同学们发现，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之上，巩洛孚、鲍风雪与上届学长王灿各自面对英高和美高、澳高三套完全不同的课程生态，走出独立的且和而不同的探究路径。
在整个过程里，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，孩子们身上最可贵的特质，是两样：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。巩洛孚的思辨与韧性，鲍风雪的踏实与笃定，正是这份探究里最好的注脚。
“我们希望学生们不是被动听课，而是去学会：主动发现问题、自主设计方案、反复试错迭代、最终落地成果。”
巩洛孚｜HPGA 分层渐进遗传算法
科研，是耐心与思维的双重修行
从跟随学习，到带领团队、独立攻克复杂技术难题并推行项目落地，彼时的他，只是对计算机抱有兴趣的少年。
九年级接触计算机基础课程，一开始只是出于兴趣，进行代码练习，加入图灵社之后，在实践中，他慢慢理解编程世界的有趣：算法不只是教科书上冰冷的概念，更可以用来回应身边真实存在的现实难题。
十年级的他开始跟随唐老师与社团学长学姐系统性钻研算法。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。两年多日积月累，他从跟练学习的初学者，成长为社团社长，带领同伴深耕高阶计算机内容。
巩洛孚的成长探索远不止于代码。在学校里，他同时作为模联社社长、迷你投马俱乐部教育副主席，在会议组织、谈判协调当中，不断练习倾听多方声音、权衡不同立场。
这些成绩单之外的历练，悄悄塑造了他的思维底色 —— 理解现实的复杂性，擅长在多重约束之下做出判断。
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特殊架构。带着校园真实的业务需求，巩洛孚开启排课系统研究。
科研之路并不一帆风顺。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。
整个研究过程没有捷径，全部利用课余、周末、碎片时间完成。
为保障算法严谨完备，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，最终完成《基于分层渐进式遗传算法的选课排课系统》研究论文，被 ICMSS 2026 国际会议收录，可在 Google 学术检索。笔记本环境下仅需 0.78 秒完成完整排课，相较人工 2.5 天的工作，节约 99% 的时间成本。
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，论文成功发表，从不限于一篇成果，在静默中心态的转向于他而言是将相守一生的财富：不再急于寻找标准答案，学会接纳方案失效，在一次次重构里，练习和不确定性共处。
鲍风雪｜选课制排课系统
所有亮眼成果，都来自无数次耐心修改和反复试错
从兴趣入门，到极致执行力科研少年。
九年级转入爱迪时的他，最初只是热爱理科、喜欢计算机的普通学生。
九年级入校，他先在飞盘校队里找到了兴趣爱好，迅速融入了爱迪的大家庭，体会到团队、节奏与协作；十年级进入图灵社，是基于内心对算法的喜爱，他沉下心投入算法学习。
他的起点，来自于日常生活细节的观察：他看见教务老师在排课上耗费大量精力，也看见同学们在刚升入美高时面临纷繁的选课规则时的迷茫。于是他便萌生出：能不能做一套更贴合美高走班选课模式的系统，可以更为贴合日常使用，帮到老师和同学们。
从零到一搭建一套成熟落地的排课系统，其间要面对的挑战不言而喻。他顶住压力，克服了无数难题，才一步步把系统打磨成型。
如果说巩洛孚的成长是「思维与统筹的突破」，那鲍风雪的成长关键词，就是极致的执行力与踏实的耐力。
十余版打磨，把“想法”变成“可落地的成果”
最初，他只是希望优化校内排课体验，并没有计划撰写学术论文。唐宇老师提示他：既然完整走完开发、实现、测试全流程，可以把完整探究过程记录沉淀为严谨学术研究。
撰写学术论文对高中生而言，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、文章整体结构重构，处处都是难点。鲍风雪跟随反馈一遍遍迭代修改，全文前后打磨十余版，逐字厘清论证链条，他愿意反复抠细节，老师指出的每一处问题，第一时间调整完善。
最终完成面向美高离散课时段（DTS）的选课制排课系统研究论文，发表于 CURIEUX Academic Review 2026 年 8 月刊。项目实现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学生选课体验，在样例数据中，就已帮到87.5% 学生选到期望课程。
这套系统已经正式投入美高学部选课使用，真正做到学生研究，服务校园。
回望两年社团生活，鲍风雪从读不懂高阶算法，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。
他在图灵社懂得：所有亮眼成果，都来自无数次耐心修改和反复试错。
这次亮眼的论文发布，还有已毕业爱迪学子王灿同学的努力，他的论文围绕"对开课、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 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，将 “模拟进化” 的算法思想转化为可运行工程系统。这也印证在爱迪高中生的科研实践学习，完全可以同时拥有严谨学术价值与现实应用价值。
我们相信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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