智慧校园中的AI应用与实践
2025-06-27 03:19
小明：嘿，小李，最近听说我们学校正在推进智慧校园建设，你觉得这会带来什么变化？
小李：当然啦！智慧校园结合了AI技术，可以让学习和生活变得更加高效。比如，AI可以分析学生的学习习惯，提供个性化的学习建议。
小明：听起来很酷啊！那具体是怎么实现的呢？
小李：比如说，我们可以用Python编写一个简单的机器学习模型来分析学生的成绩数据，从而预测他们的学习趋势。下面是一个简单的代码示例：
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')
# 特征和标签
X = data[['hours_studied', 'attendance']]
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)
# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
predictions = model.predict(X_test)
print(predictions)
小明：哇，这个代码看起来很有用！那除了学习分析，AI还能做什么呢？
小李：AI还能用于课程推荐系统。比如，根据学生的兴趣和历史选课记录，推荐他们可能感兴趣的课程。以下是一个简单的推荐算法示例：
import numpy as np
# 假设我们有用户-课程矩阵
user_course_matrix = np.array([
[1, 0, 1, 0],
[0, 1, 1, 0],
[1, 1, 0, 1]
])
# 用户兴趣向量
user_interests = np.array([1, 0, 1])
# 计算相似度
similarity = user_course_matrix.dot(user_interests) / (
np.linalg.norm(user_course_matrix, axis=1) * np.linalg.norm(user_interests)
)
# 推荐课程
recommended_courses = np.argsort(similarity)[-2:]
print("推荐课程:", recommended_courses)
小明：太棒了！这样不仅能让学生更好地规划学习路径，也能让学校的资源得到更合理的分配。
小李：没错，智慧校园离不开AI的支持，未来还有更多可能性等着我们去探索。
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