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与服务质量。本文围绕“学工管理系统”和“AI”展开讨论，分析了AI在学生信息管理、成绩分析、行为预测等方面的应用。

在实际开发过程中，可以利用Python语言结合机器学习库如scikit-learn进行数据建模。例如，针对学生的学业表现，可以构建一个基于回归模型的预测系统。以下是一个简单的示例代码：

    import pandas as pd
    from sklearn.linear_model import LinearRegression

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

    # 特征与标签
    X = data[['attendance', 'previous_score']]
    y = data['final_score']

    # 创建线性回归模型
    model = LinearRegression()
    model.fit(X, y)

    # 预测新学生的成绩
    new_student = [[90, 85]]
    predicted_score = model.predict(new_student)
    print("预测成绩:", predicted_score[0])
    

此代码通过加载学生的历史数据，训练一个线性回归模型，并用于预测新学生的最终成绩。该方法可为学工系统提供数据支持，帮助管理人员做出更科学的决策。

此外，AI还可以用于学生行为分析、心理健康评估等领域，进一步提升学工管理的智能化水平。未来，随着深度学习等技术的发展，学工管理系统将更加高效、精准和人性化。