随着高校学生人数的不断增加，传统的学工管理系统在处理宿舍分配（简称“排宿”）时面临效率低、资源利用率不高的问题。为解决这一问题，引入人工智能（AI）技术成为一种有效的手段。本文以学工管理系统为背景，结合AI算法，设计并实现了智能化的排宿模块。

学生信息管理系统

在系统架构中，采用Python语言进行开发，利用Pandas库对学生的个人信息和需求进行数据预处理，再通过K-means聚类算法对宿舍资源进行分类与匹配。以下为部分核心代码：

    import pandas as pd
    from sklearn.cluster import KMeans

    # 加载学生信息数据
    students = pd.read_csv('students.csv')

    # 特征提取：性别、年级、专业、偏好宿舍类型
    features = students[['gender', 'grade', 'major', 'preferred_type']]

    # 使用K-means算法进行聚类
    kmeans = KMeans(n_clusters=5)
    clusters = kmeans.fit_predict(features)

    # 将聚类结果与学生信息合并
    students['cluster'] = clusters
    students.to_csv('assigned_students.csv', index=False)
    

该方法通过将学生按照相似性分组，提高了宿舍分配的合理性与公平性。同时，AI技术还能根据历史数据不断优化模型，提升系统的自适应能力。

综上所述，将AI技术融入学工管理系统，在排宿等复杂场景中展现出显著优势，为高校管理提供了更加智能、高效的解决方案。