随着信息技术的不断发展，人工智能（AI）逐渐成为教育管理系统的重要组成部分。在学生工作管理系统中，人工智能的应用可以显著提高管理效率与服务质量。本文以一个基于Python的简单示例，展示如何利用机器学习算法对学生的成绩进行预测，并优化排课安排。

在实际开发中，可以使用Scikit-learn库实现一个简单的线性回归模型，用于预测学生的期末成绩。以下为部分代码示例：

    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_data.csv')
    X = data[['attendance', 'midterm_score']]
    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)

    # 创建并训练模型
    model = LinearRegression()
    model.fit(X_train, y_train)

    # 预测结果
    predictions = model.predict(X_test)
    

此外，人工智能还可以用于自动识别学生的行为模式，从而提供个性化的学习建议。例如，通过自然语言处理（NLP）技术分析学生的反馈信息，提取关键问题并推荐相关资源。

综上所述，人工智能技术在学生工作管理系统中的应用具有广阔的前景。通过合理设计与实施，可以有效提升教育管理的智能化水平，为师生提供更加高效、便捷的服务。