小明：最近我在研究学工系统和人工智能的结合，你有什么想法吗？
小李：我觉得可以把人工智能引入学工系统，比如做学生行为预测或者课程推荐。
小明：听起来不错。那我们可以用Python来实现一个简单的例子吗？
小李：当然可以！我们可以用Pandas处理数据，用Scikit-learn训练模型。
小明：那具体怎么操作呢？你能给我一段代码示例吗？
小李：好的，下面是一个简单的学生成绩预测模型示例：
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 加载数据
data = pd.read_csv('student_data.csv')
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)
print(predictions)
小明：这段代码很实用！我们可以在学工系统中集成这样的模型，帮助老师更好地了解学生情况。
小李：没错，这只是一个初步的应用，未来还可以加入更多AI功能，比如情感分析或自动预警。
小明：看来人工智能在学工系统中的应用前景非常广阔。
小李：是的，只要我们不断探索，就能让系统更智能、更高效。