在当前教育信息化快速发展的背景下，学工系统作为高校管理的重要工具，承担着学生信息管理、事务处理等核心功能。随着人工智能技术的不断进步，将大模型训练引入学工系统成为提升智能化水平的重要方向。

主数据管理

学工系统通常包含大量的结构化和非结构化数据，如学生档案、成绩记录、行为日志等。这些数据为大模型训练提供了丰富的输入来源。通过自然语言处理（NLP）技术，可以对学工系统中的文本数据进行语义分析，从而构建更精准的学生画像。

下面是一个简单的Python代码示例，展示了如何从学工系统中提取数据并进行预处理，以用于大模型训练：

    import pandas as pd
    from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

    # 模拟从学工系统中读取数据
    data = {
        'student_id': [1001, 1002, 1003],
        'notes': [
            '该生学习态度端正，积极参与课堂讨论',
            '该生近期成绩下滑，需重点关注',
            '该生性格开朗，乐于助人'
        ]
    }

    df = pd.DataFrame(data)

    # 使用TF-IDF向量化文本数据
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    X = vectorizer.fit_transform(df['notes'])

    print("文本向量化结果：")
    print(X.toarray())
    

该代码演示了如何从学工系统中提取学生备注信息，并使用TF-IDF方法将其转化为数值特征，便于后续的大模型训练。在实际应用中，还可以结合深度学习模型如BERT或RoBERTa，进一步提升文本表示的准确性。

总体来看，学工系统与大模型训练的结合不仅提升了教育管理的智能化水平，也为个性化教学和学生服务提供了新的可能性。