随着人工智能技术的不断发展，其在教育领域的应用日益广泛。在高校学工管理中，迎新报到作为新生入学的重要环节，传统的人工操作方式存在效率低、信息处理不及时等问题。引入人工智能技术，能够有效提升迎新工作的智能化水平。

在实际应用中，可以利用自然语言处理（NLP）技术对新生提交的信息进行自动解析与分类。例如，通过构建基于Python的AI模型，对新生填写的报名表进行数据提取和校验。以下是一个简单的代码示例：

    import re

    def parse_student_info(text):
        name_pattern = r'姓名：(.+)'
        id_pattern = r'学号：(\d+)'
        major_pattern = r'专业：(.+)'

        name = re.search(name_pattern, text).group(1)
        student_id = re.search(id_pattern, text).group(1)
        major = re.search(major_pattern, text).group(1)

        return {
            'name': name,
            'student_id': student_id,
            'major': major
        }

    # 示例文本
    sample_text = "姓名：张三 学号：20230101 专业：计算机科学与技术"
    result = parse_student_info(sample_text)
    print(result)
    

此代码通过正则表达式提取新生的关键信息，为后续的数据录入和管理提供支持。此外，结合机器学习算法，还可以对新生的报到情况进行预测分析，提高迎新工作的智能化水平。

总体而言，将AI技术融入学工管理，尤其是在迎新报到环节，不仅提升了工作效率，也增强了学生的体验感。未来，随着技术的进一步发展，AI将在高校管理中发挥更加重要的作用。