人工智能技术正在深刻改变各个行业，学工管理也不例外。通过引入人工智能算法，可以提高学生信息管理、成绩分析和行为预测的准确性。本文以Python为例，展示如何使用机器学习模型对学生的学业表现进行预测。

首先，我们需要收集学生的历史成绩和相关特征数据。以下是一个简单的数据预处理代码示例：

import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv('student_data.csv')

# 显示前几行数据
print(data.head())

接着，我们可以使用Scikit-learn库构建一个线性回归模型来预测学生的最终成绩：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 特征和标签
X = data[['study_hours', 'attendance']]
y = data['final_score']

# 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)

# 创建模型并训练
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
predictions = model.predict(X_test)

通过这种方式，学工管理人员可以更精准地识别需要关注的学生群体，从而采取针对性措施。此外，人工智能还可以用于自动化通知、行为分析和资源分配等方面，大幅提升管理效率和决策质量。

总之，将人工智能融入学工管理不仅是技术发展的趋势，也是提升教育管理水平的重要手段。