小明：最近我在研究学工管理系统，感觉传统的方式有点落后了。
小李：是啊，现在有很多学校都在考虑引入人工智能技术来优化管理流程。
小明：那具体怎么实现呢？有没有实际的例子？
小李：我们可以用Python开发一个简单的AI体，比如用于学生行为分析或预警系统。
小明：听起来不错，能给我看看代码吗？
小李：当然可以。下面是一个使用机器学习进行学生成绩预测的示例代码：
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 加载数据
data = pd.read_csv('student_data.csv')
X = data[['attendance', 'participation', 'previous_score']]
y = data['pass']
# 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)
# 训练模型
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
# 预测结果
predictions = model.predict(X_test)
小明：这个模型可以用来预测学生的通过率吗？
小李：没错，这样的模型可以帮助学工系统提前识别可能挂科的学生，及时干预。
小明：太棒了！看来人工智能真的能为学工管理带来很大改变。
小李：是的，未来我们还可以加入更多AI功能，比如自然语言处理来自动回复学生问题。
本站部分内容及素材来源于互联网，由AI智能生成，如有侵权或言论不当，联系必删！
