Alice: 嘿，Bob，最近学校一直在提“数字化校园”的概念，你觉得它对我们日常学习有什么影响吗？
Bob: 当然有影响啦！比如现在我们可以通过手机随时查看课程表、成绩和图书馆借阅信息。不过我觉得还可以做得更好，比如用人工智能来优化这些功能。
Alice: 比如怎么做呢？
Bob: 比如我们可以用AI预测学生的学习进度，这样老师就能提前知道哪些同学可能需要额外帮助。
Alice: 听起来不错！你有没有具体的例子或者代码可以展示一下？
Bob: 当然！我们可以用Python编写一个简单的数据分析脚本，基于历史成绩数据预测未来表现。
Alice: 那就让我们试试看吧！
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_scores.csv')
X = data[['hours_studied', 'previous_scores']]
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, random_state=42)
# 创建并训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 预测结果
predictions = model.predict(X_test)
print("预测成绩:", predictions)
Alice: 这个脚本看起来很实用！如果我们把更多数据放进去，比如学生的课外活动参与情况，会不会更准确？
Bob: 是的！这正是大数据和机器学习的强大之处。我们可以不断扩展特征集，让模型更加智能化。
Alice: 如果把这些应用到整个学校的管理系统中，是不是能实现真正的“数字化校园”了？
Bob: 没错！通过整合各种数据源，比如考勤系统、图书馆借阅记录、在线学习平台等，我们可以创建一个全面的校园智能生态系统。
Alice: 太酷了！期待有一天我们真的能看到这样的场景。
Bob: 我相信这一天不会太远。
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