构建智慧校园：数字校园与工程学院的技术融合
教授张：小李，咱们工程学院要建设一个数字校园，你觉得应该从哪里入手？
学生李：老师，我觉得第一步是搭建数据收集平台。比如，我们可以用Python写一个脚本，自动抓取学生的学习数据。
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def fetch_student_data(url):
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
grades = []
for row in soup.find_all('tr'):
cells = row.find_all('td')
if len(cells) > 1:
grade = float(cells[1].text.strip())
grades.append(grade)
return grades
url = "http://example.edu/student_grades"
student_grades = fetch_student_data(url)
print(student_grades)
教授张：不错，这确实是个好开始。接下来我们怎么处理这些数据呢？
学生李：我们可以用数据分析工具进行统计，找出学习中的薄弱环节。比如使用Pandas库来分析数据。
import pandas as pd
# 假设grades_list是从网页抓取的数据
grades_df = pd.DataFrame(student_grades, columns=['Grades'])
mean_grade = grades_df['Grades'].mean()
std_dev = grades_df['Grades'].std()
print(f"平均成绩: {mean_grade}")
print(f"标准差: {std_dev}")
教授张：那么，如何将这些分析结果应用到实际教学中呢？
学生李：我们可以开发一个智能推荐系统，根据学生的成绩推荐适合他们的课程或资源。比如，可以用机器学习算法来实现。
from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
clusters = kmeans.fit_predict(grades_df[['Grades']])
grades_df['Cluster'] = clusters
print(grades_df.head())
教授张：听起来很棒！这样不仅提高了效率，还增强了个性化教育。你觉得还有哪些技术可以加入？
学生李：还可以加入物联网设备，实时监测教室的使用情况，优化资源配置。比如，编写一个简单的传感器数据采集程序。
import serial
ser = serial.Serial('/dev/ttyUSB0', 9600)
while True:
data = ser.readline().decode().strip()
print(f"教室占用状态: {data}")
教授张：太好了，看来我们已经有了一个完整的数字校园建设方案。感谢你的帮助，小李！
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