小明：最近在研究学工管理系统的优化，有没有什么新技术可以借鉴？
小李：你可以考虑引入人工智能技术，比如用机器学习来预测学生的学业表现。
小明：听起来不错，能举个例子吗？
小李：当然，我们可以使用Python中的scikit-learn库来进行简单的预测。
小明：那具体怎么操作呢？
小李：首先，我们需要收集学生的历史数据，包括成绩、出勤率等信息。
小明：然后呢？
小李：接下来是数据预处理和特征工程，然后就可以训练模型了。
小明：有没有代码示例？
小李：这里是一个简单的线性回归模型示例：
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import pandas as pd
# 加载数据
data = pd.read_csv('student_data.csv')
X = data[['attendance', 'previous_score']]
y = data['final_score']
# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
# 预测
prediction = model.predict([[90, 85]])
print("预测最终成绩：", prediction[0])
小明：明白了，这样的模型可以用于学工管理中，帮助我们提前发现可能有困难的学生。
小李：没错，这就是人工智能在学工管理中的一个实际应用案例。
小明：谢谢你的解释，我打算试试看。
小李：加油，如果遇到问题随时问我。