构建智慧校园的技术实践与对话

小明：嘿，小李，听说你们学校正在建设智慧校园？这听起来很酷啊！

小李：是的！我们正在尝试将各种先进技术整合到日常教学和管理中。比如，我们引入了数据分析平台来优化课程安排。

小明：哇，那具体是怎么做的呢？

小李：首先，我们需要收集数据。比如学生的选课记录、教师的教学反馈等。然后，我们会使用Python编写脚本来处理这些数据。

小明：Python？能给我看看具体的代码吗？

小李：当然可以。这是我们的数据预处理脚本：

import pandas as pd

# 加载学生选课数据
data = pd.read_csv('student_courses.csv')

# 查看数据前几行
print(data.head())

# 清理缺失值
data.dropna(inplace=True)

# 分析每门课程的学生数量
course_counts = data['course'].value_counts()
print(course_counts)
        

小明：看起来挺简单的。那么，接下来怎么利用这些分析结果呢？

小李：我们使用机器学习模型预测哪些课程最受欢迎，并据此调整下学期的课程表。这里是一个简单的示例代码：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 特征选择
features = ['year', 'semester']
X = data[features]
y = data['popular']

# 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)

# 训练逻辑回归模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
predictions = model.predict(X_test)
        

小明：太棒了！除了数据分析，还有其他技术应用吗？

小李：当然有。我们还在开发一个智能教室系统，可以根据实时人数自动调节灯光和空调温度。这个系统基于物联网（IoT）设备。

小明：听起来很实用。那你们是如何控制这些设备的呢？

小李：我们使用Node.js编写了一个服务器程序，用于接收传感器的数据并发送指令给设备。

const express = require('express');
const app = express();

app.get('/sensor', (req, res) => {
    const temperature = req.query.temperature;
    const lightLevel = req.query.light;

    if (temperature > 25) {
        console.log('Adjusting AC...');
    }

    if (lightLevel < 50) {
        console.log('Increasing light intensity...');
    }
});

app.listen(3000, () => console.log('Server running on port 3000'));
        

小明：这真的很有趣！希望将来我的学校也能有这样的设施。

小李：我相信不久的将来，所有学校都会变得更加智能化。科技的力量会让教育更高效、更公平。

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