小李：最近我在研究研究生管理系统的优化，听说AI可以帮上大忙？
小张：是的，AI在学生信息分析、课程推荐和毕业预测等方面都有很大潜力。
小李：那你能举个例子吗？比如怎么用AI来分析学生的学习情况？
小张：我们可以使用机器学习模型，比如随机森林，对学生的成绩、出勤率等数据进行分类。
小李：听起来不错，能给我看看代码吗？
小张：当然可以。下面是一个简单的Python示例，使用scikit-learn库训练一个预测模型：
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据
data = pd.read_csv('student_data.csv')
X = data[['gpa', 'attendance', 'project_score']]
y = data['pass']
# 划分数据集
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)
# 预测与评估
y_pred = model.predict(X_test)
print("准确率:", accuracy_score(y_test, y_pred))
小李：这代码很实用！那接下来我应该怎么做？
小张：你可以尝试将这些模型集成到管理系统中，实现自动化的学生表现评估。
小李：明白了，感谢你的帮助！
小张：不客气，AI确实能让研究生管理更高效。