随着人工智能技术的不断发展，其在教育领域的应用也日益广泛。学工管理作为高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。

在实际应用中，可以使用Python进行数据处理和模型训练。例如，通过机器学习算法对学生行为数据进行分析，预测学生的学业表现或心理状态。以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用scikit-learn库对学生成绩进行分类：

    from sklearn.model_selection import train_test_split
    from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
    from sklearn.metrics import accuracy_score
    import pandas as pd

    # 加载数据集
    data = pd.read_csv('student_data.csv')
    X = data[['age', 'gpa', 'attendance']]
    y = data['performance']

    # 划分训练集和测试集
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

    # 训练随机森林分类器
    model = RandomForestClassifier()
    model.fit(X_train, y_train)

    # 预测并评估
    predictions = model.predict(X_test)
    print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, predictions))
    

上述代码读取了一个包含学生年龄、GPA和出勤率的数据集，并将其用于训练一个随机森林分类器，以预测学生的学业表现。这种技术可以应用于学工管理中，帮助管理人员更精准地识别需要关注的学生群体。

学工管理系统

总体而言，AI技术为学工管理提供了新的思路和工具，未来在智能决策、个性化服务等方面仍有巨大潜力。