小明：最近我在研究研究生管理信息系统，感觉传统系统有点跟不上需求了。
小李：是啊，现在很多高校都在尝试引入人工智能技术来提升效率。
小明：那你是怎么做的？有没有具体例子？
小李：我写了一个简单的AI模块，用来自动分类学生的申请材料。比如用Python的scikit-learn库做文本分类。
小明：能给我看看代码吗？
小李：当然可以，这是个简单的示例：
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
# 假设我们有训练数据
texts = ["研究生申请材料", "本科毕业论文", "硕士项目介绍"]
labels = ["研究生", "本科", "研究生"]
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(texts)
model = MultinomialNB()
model.fit(X, labels)
# 测试预测
new_text = ["博士招生简章"]
new_X = vectorizer.transform(new_text)
print(model.predict(new_X)) # 输出: ['研究生']
小明：这个模型确实不错，但如何集成到现有的管理系统中呢？
小李：我们可以将AI模块作为后端服务，使用REST API接口与前端系统对接。这样就能实现实时分析和决策支持。
小明：听起来很有前景，希望以后能看到更多这样的应用。
小李：没错，AI和教育系统的结合会越来越紧密。