随着教育信息化的发展，学生管理信息系统在高校和教育机构中扮演着越来越重要的角色。传统的管理系统主要依赖于人工操作，效率较低且易出错。为提升管理效率与服务质量，本文提出一种结合人工智能技术的网页版学生管理信息系统设计方案。

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系统采用前后端分离架构，前端使用HTML、CSS和JavaScript构建用户界面，后端采用Python的Django框架进行逻辑处理，并引入机器学习算法对学生的成绩、行为等数据进行分析与预测。通过人工智能体，系统能够自动识别异常情况并提供预警建议，如学业风险提示、行为偏差检测等。

在代码实现方面，系统核心模块包括学生信息录入、成绩分析、智能推荐等功能。以下为一个简单的AI预测模型示例：

    from sklearn.linear_model import LinearRegression
    import numpy as np

    # 示例数据：学生成绩与学习时长
    X = np.array([[10], [20], [30], [40]])
    y = np.array([50, 60, 70, 80])

    model = LinearRegression()
    model.fit(X, y)

    # 预测学习时长为50小时的成绩
    prediction = model.predict(np.array([[50]]))
    print("预测成绩:", prediction[0])
    

此外，系统还集成了Web框架，支持多终端访问，提升了用户体验。通过人工智能技术的引入，该系统不仅提高了数据处理的准确性，也增强了对学生管理的智能化水平，为教育管理提供了有力的技术支持。