数字化校园与大模型的融合实践

小明：最近听说学校要建设数字化校园，你觉得这和大模型有什么关系？

小李：关系可大了！大模型可以用来分析学生的学习行为，帮助老师制定个性化教学方案。

小明：那怎么具体实现呢？能给我看看代码吗？

小李：当然可以。比如我们可以用Python来构建一个简单的学习行为分析模型。

小明：那我先导入必要的库。

小李：import pandas as pd

小明：然后读取学生的成绩数据。

小李：data = pd.read_csv('student_data.csv')

迎新管理信息系统

小明：接下来是不是要用大模型来预测学生的表现？

小李：没错，我们可以使用Scikit-learn中的线性回归模型。

小明：那代码是怎样的？

小李：from sklearn.linear_model import LinearRegression

小李：model = LinearRegression()

小李：model.fit(X_train, y_train)

小明：这样就能预测学生成绩了吗？

小李：是的，之后可以用model.predict(X_test)进行预测。

小明：听起来很实用，数字化校园真的需要这样的技术支持。

小李：没错，未来教育将更加智能化，大模型将在其中扮演重要角色。