Algemene filosofie van Omniscol

Nog vóór de functies zijn er enkele principes die de ervaring met Omniscol structureren en verklaren waarom de software bepaalde keuzes maakt in plaats van andere.

De praktijkcontext

Een rooster is niet zomaar een tabel om in te vullen. Het is een optimalisatieprobleem onder beperkingen:

• talrijke en vaak impliciete beperkingen;
• beperkingen die elkaar soms tegenspreken;
• een groot operationeel belang: de start van het schooljaar, het semester of de periode moet werken.

Omniscol is opgezet als een planningsassistent onder beperkingen: het versnelt het werk, signaleert onmogelijkheden en laat de inhoudelijke afweging aan de gebruiker.

Omniscol en de andere software van de school

Omniscol legt zich toe op het rooster en werkt voor al het andere samen met gespecialiseerde leveranciers, vaak lokale partners. Het sluit aan op hun software via imports en exports, iCal, een gedocumenteerde REST-API, OIDC / SSO afhankelijk van het contract of synchronisatie met externe systemen. De school houdt haar gegevens toegankelijk en beschermd, dankzij de volledige export, intrekbare toegangstokens en rechten per rol. Zie ook integrations.partners.

De vijf grondbeginselen

1. De gegevens vóór de berekening

U kunt geen betrouwbaar rooster genereren zonder deugdelijke gegevens: vestigingen, lokalen, docenten, klassen, groepen, vakken, urenvolumes, beschikbaarheid en beperkingen.

2. Scheiding tussen structuur en dagelijkse praktijk

Een rooster bouwen en leven met een gepubliceerd rooster zijn twee verschillende bezigheden. Het eerste gebeurt vooral in Roosterbeheer, het tweede in Rooster, Afwezigheidsbeheer en Dashboard.

3. Harde beperkingen en optimalisatiebeperkingen

Sommige beperkingen maken een rooster ongeldig en worden als strikte beperkingen behandeld: een docent op maar één plaats tegelijk, een klas zonder botsingen behalve voor groepen in een klasverdeling, een gewoon lokaal dat aan één les is toegewezen, de onbeschikbaarheid, de capaciteiten, de materiële resources en de verplaatsingen tussen vestigingen.

Andere beperkingen dienen om de oplossing te verbeteren: ongewenste beschikbaarheid, tussenuren, evenwicht tussen de dagen, pedagogische volgorde tussen vakken, maxima of minima aan uren, aantal aanwezigheidsdagen. Ze worden beoordeeld als strafpunten die de roostergeneratie probeert terug te dringen.

4. Concepten en versies

Een niet-gepubliceerd rooster heeft geen invloed op wat de gebruikers zien. U kunt dupliceren, testen, vergelijken, bepaalde lessen vergrendelen, een roostergeneratie opnieuw starten en pas publiceren wanneer het resultaat u bevalt.

De back-uppunten voegen, wanneer ze zijn ingeschakeld, een vangnet toe om terug te gaan of bepaalde gegevens te herstellen.

5. De gebruiker houdt de zeggenschap over de gegevens

Omniscol biedt de volledige JSON-export, de functionele exports per scherm en de omkeerbaarheid. De automatiseringen vervangen de menselijke beslissing niet.

Conflicten zijn informatie, geen fout

Bij handmatige invoer meldt Omniscol de conflicten, maar laat het de afweging aan de gebruiker. Dat is nuttig voor echte bijzondere gevallen: een lokaal voor leerlingen met verlengde examentijd, een bewuste overschrijding van een theoretische capaciteit, de toewijzing van een lokaal buiten zijn specialisatie om een plaatselijke reden.

Bij automatische roostergeneratie levert het algoritme niet met opzet een zware botsing op. Wordt er geen volledige oplossing gevonden, dan bewaart het het beste berekende rooster en laat het de lessen die niet te plaatsen zijn in de lijst met niet-geplaatste post-its staan.

Met het vergrendelen van een les verankert u een gewenste plaatsing: de volgende roostergeneratie past de andere lessen rond die vergrendeling aan.

Meerdere roosters als modelleringsprincipe

Omniscol werkt van huis uit met meerdere roosters. Voor dezelfde instelling kunnen er verschillende naast elkaar bestaan:

• afzonderlijke schooljaren;
• semesters of periodes;
• logische scheiding per campus, afdeling of opleidingsfase;
• combinatie van verschillende typen, bijvoorbeeld wekelijks terugkerend en kalender op datum.

Met Premium kunnen meerdere roosters parallel gepubliceerd worden — een specifieke activering is ook mogelijk op bepaalde Standard-accounts. Een instelling kan een voorbereidend traject hebben in twee wekelijkse roosters, één per semester, een masterfase op een niet-terugkerende kalender en tegelijkertijd een ExecMBA-programma van 18 maanden dat verschoven begint en eindigt ten opzichte van de andere planningen en van het schooljaar. Met Omniscol maakt u elk rooster afzonderlijk aan, maar profiteert u tijdens het plannen van het beheer van de conflicten tussen roosters, om daarna alles parallel en gelijktijdig te publiceren, zodat het eindresultaat één samengevoegde weergave is, transparant voor de eindgebruikers.

Optimalisatie-AI en externe agents

De roostergeneratie is een optimalisatie-AI van het type neurosymbolische Monte-Carlo-metaheuristiek. De motor verkent plaatsingen binnen de beperkingen, zoekt een geldige oplossing en optimaliseert daarna de strafpunten, met indrukwekkende snelheid (bijv. minder dan een minuut voor een middelbare school met 16 klassen). Wordt er geen geldige oplossing gevonden, dan offert een relaxatiesysteem op intelligente wijze lessen op, en gaat het toch over tot de optimalisatie van het resultaat. Omniscol is een AI-first bedrijf, voortgekomen uit een lange R&D-fase in “deeptech”.

Omniscol beschikt ook over andere algoritmen van het type symbolische AI, om conflicten te controleren, inconsistenties in de instellingen op te sporen, verbetervoorstellen te doen of configuratiewaarschuwingen te geven, vooraf de beste oplossing uit een lijst met voorstellen te filteren, of automatisch een deelverzameling lokalen aan een deelverzameling lessen toe te wijzen, en dat allemaal onmiddellijk in de browser.

Omniscol stelt via MCP ook API-tools beschikbaar aan compatibele agents, wanneer de optie en de rechten actief zijn. Zo kunt u in natuurlijke taal met Omniscol werken en de mogelijkheden van de grafische interface uitbreiden, doordat de relevante gegevens rechtstreeks op de server van Omniscol worden opgehaald. Deze agents handelen binnen het bereik van het verstrekte token; het raadplegen van gegevens is het veiligst, en elke schrijfactie moet door de gebruiker gecontroleerd blijven. Op dit moment is Claude, in de Desktop-versie, de beste AI-agent om met Omniscol te werken.