小李：最近学校在推广人工智能系统，听说和学工管理有关？

小王：是的，现在我们用AI来处理勤工助学的信息，比如申请、审核、分配岗位这些环节。

小李：具体是怎么操作的？能举个例子吗？

小王：比如学生提交申请后，系统会自动分析他们的专业、成绩、家庭情况等信息，然后推荐合适的岗位。

小李：听起来很智能。那代码方面怎么实现呢？

小王：我们可以用Python做一个简单的示例，比如使用Pandas进行数据处理，再用Scikit-learn做分类预测。

小李：可以给我看看代码吗？

小王：当然可以，以下是一个简化版的代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 假设有一个勤工助学的数据集
data = pd.read_csv('work_study_data.csv')

X = data[['major', 'gpa', 'family_income']]
y = data['recommended_job']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测一个学生的推荐岗位
student = [[1, 3.5, 2000]]
predicted_job = model.predict(student)
print("推荐岗位:", predicted_job[0])
    

小李：这个模型是不是需要更多数据才能更准确？

小王：没错，实际应用中我们会用大量的历史数据训练模型，确保推荐结果更加精准。

小李：看来AI真的能大大提升学工管理的效率。

小王：没错，未来我们还可以结合自然语言处理，让系统自动回复学生的咨询，进一步提升服务质量。