人工智能在学工管理系统中的奖学金评定应用

小明：最近学校在升级学工管理系统，听说还引入了人工智能技术？

小李：是的，现在奖学金评定也开始用AI来辅助了。系统可以自动分析学生的成绩、出勤率和课外活动情况。

小明：那会不会有偏见？比如系统会不会因为数据偏差而影响结果？

小李：确实需要注意数据的多样性与公平性，但通过机器学习模型，系统能不断优化评分规则，减少人为干预。

小明：那能不能给我看看代码示例？我想了解具体怎么实现的。

小李：当然可以。以下是一个简单的Python代码片段，用于计算学生综合得分，作为奖学金评定的基础：

import pandas as pd

# 假设有一个学生数据表
data = {
    'student_id': [1, 2, 3],
    'gpa': [3.8, 3.5, 4.0],
    'attendance': [95, 90, 100],
    'activities': [5, 3, 7]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 计算综合分数（假设权重为：GPA 40%，出勤率 30%，活动 30%）
df['score'] = df['gpa'] * 0.4 + df['attendance'] * 0.3 + df['activities'] * 0.3

# 排序并选出前几名
df = df.sort_values('score', ascending=False)
print(df)

    

走班排课软件

小明：这个例子很清晰！那是不是以后奖学金评定会更高效、更公正？

小李：没错，AI不仅提高了效率，还能减少人为错误，让评选更加透明和科学。

小明：看来未来的学工管理真的离不开人工智能了。

小李：是的，这只是一个开始，未来还有更多可能性。