在现代大学管理中，学工管理作为核心环节，承担着学生事务、心理健康、就业指导等重要职能。随着信息技术的快速发展，传统的学工管理模式正逐步向智能化、数据化方向转型。计算机技术在其中扮演了关键角色。
人工智能（AI）和大数据技术为学工管理提供了新的解决方案。通过构建学生行为数据分析模型，可以更精准地识别学生的心理状态和潜在问题，从而实现早期干预。同时，基于机器学习的算法能够帮助学校优化资源配置，提高管理效率。
在实际应用中，许多高校已经引入了智能学工管理系统。这些系统通常集成了学生信息管理、活动报名、成绩分析等功能模块，并利用云计算平台进行数据存储与处理。此外，自然语言处理（NLP）技术也被用于自动回复学生咨询，提升服务响应速度。
随着5G和物联网技术的发展，未来学工管理将更加依赖于实时数据采集与分析。高校应加强技术投入，推动学工管理的数字化、智能化进程，以更好地服务于广大学生群体。