在现代教育信息化背景下，“学生工作管理系统”作为校园数字化建设的重要组成部分，其功能不仅限于基础的数据记录，还应具备智能化分析能力。随着人工智能技术的发展，将AI融入学生工作管理系统成为一种趋势。本项目旨在构建一个能够自动分配任务、智能分析学生表现并提供个性化建议的系统。

首先，我们使用Python开发了系统的核心模块。以下为数据挖掘模块的部分代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans

# 数据预处理
data = pd.read_csv('student_data.csv')
features = data[['attendance', 'grades']]

# 使用KMeans算法进行聚类分析
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
clusters = kmeans.fit_predict(features)

# 将结果保存回原数据集
data['cluster'] = clusters
data.to_csv('clustered_student_data.csv', index=False)

上述代码实现了对学生出勤率和成绩的聚类分析，帮助管理者识别不同群体的学生特征。此外，为了增强系统的用户友好性，我们引入了自然语言处理（NLP）技术来改善人机交互界面。例如，利用NLTK库实现基本的文本解析功能：

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize

nltk.download('punkt')

def parse_query(query):
    tokens = word_tokenize(query)
    return [word for word in tokens if word.isalpha()]

query = "What is the average grade?"
parsed_query = parse_query(query)
print(parsed_query)  # 输出: ['What', 'is', 'the', 'average', 'grade']

此部分代码用于解析用户的查询请求，为后续的语义理解打下基础。

综合来看，该系统通过结合数据挖掘和自然语言处理技术，实现了对学生信息的高效管理和个性化服务。未来的工作将着重于模型的优化以及跨平台兼容性的提升。