随着人工智能技术的快速发展，大模型在各个领域展现出强大的潜力。在教育管理领域，学工系统作为高校学生管理的重要工具，其智能化升级成为必然趋势。通过引入大模型技术，可以显著提升学工系统的自动化水平和数据分析能力。

在具体实现中，我们可以使用Python结合Hugging Face的Transformers库来加载预训练的大模型，如BERT或RoBERTa。以下是一个简单的示例代码，展示如何使用BERT模型进行文本分类：

    from transformers import pipeline

    # 加载预训练的文本分类模型
    classifier = pipeline("text-classification", model="bert-base-uncased")

    # 示例文本
    text = "学生申请助学金需要提交相关证明材料。"

    # 进行分类
    result = classifier(text)
    print(result)
    

该代码利用BERT模型对输入文本进行分类，判断其所属类别。在学工系统中，可以将此功能用于自动识别学生请求的类型，从而提高处理效率。

此外，大模型还可以用于智能问答、个性化推荐等功能。通过对学生的数据进行分析，系统可以提供更精准的服务。例如，基于用户的历史行为和需求，系统可以主动推送相关的通知或建议。

走班排课系统

总体来看，将大模型技术融入学工系统，不仅可以提升系统的智能化水平，还能为学生和管理人员提供更加便捷的服务体验。