随着人工智能技术的快速发展，其在教育领域的应用日益广泛。学工管理系统作为学校管理的重要组成部分，正逐步引入AI技术以提高工作效率和管理水平。本文围绕“学工管理系统”与“AI”的结合展开研究，提出一种基于机器学习的智能分析方法，用于学生行为预测与学业预警。

在系统设计中，采用Python语言进行开发，并利用Scikit-learn库实现数据分类与聚类分析。以下为部分关键代码示例：

    from sklearn.cluster import KMeans
    import pandas as pd

    # 加载学生数据
    data = pd.read_csv('student_data.csv')

    # 特征选择
    features = data[['gpa', '出勤率', '考试成绩']]

    # 使用K均值算法进行聚类
    kmeans = KMeans(n_clusters=3)
    kmeans.fit(features)
    data['cluster'] = kmeans.labels_

    # 输出结果
    print(data.head())
    

该算法能够根据学生的学术表现和行为特征，将学生划分为不同类别，辅助管理人员制定针对性的干预措施。此外，系统还集成了自然语言处理模块，用于自动分析学生反馈信息，进一步提升管理智能化水平。

实验表明，引入AI技术后，学工管理系统的响应速度和决策准确性显著提升。未来，随着深度学习等技术的发展，学工管理系统将在个性化服务、资源优化等方面发挥更大作用，为学校管理提供更高效、智能的解决方案。