数字化校园与人工智能的融合应用

随着信息技术的快速发展，数字化校园已成为现代教育的重要组成部分。而人工智能（AI）技术的引入，进一步提升了校园管理的智能化水平。通过将AI技术应用于教务管理、课程推荐、学生行为分析等领域，可以有效提高教育效率与教学质量。

在实际应用中，可以通过Python编程实现简单的AI模型来辅助校园管理。例如，基于机器学习的学生成绩预测模型，可以帮助教师提前识别可能面临学业困难的学生。以下是一个使用Scikit-learn库构建简单线性回归模型的示例代码：

    from sklearn.linear_model import LinearRegression
    import numpy as np

    # 假设数据集为：[学习时间, 成绩]
    X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
    y = np.array([50, 60, 70, 80, 90])

    model = LinearRegression()
    model.fit(X, y)

    prediction = model.predict(np.array([[6]]))
    print("预测成绩:", prediction[0])
    

此代码展示了如何利用线性回归模型对学生的成绩进行预测，从而为教学决策提供数据支持。此外，人工智能还可以用于智能答疑系统、人脸识别考勤等场景，推动校园向更加智慧化方向发展。

总体而言，数字化校园与人工智能的深度融合，不仅优化了教育资源配置，还提升了师生的体验与满意度，为未来教育模式的变革奠定了坚实基础。