在现代高校管理中，学工系统扮演着至关重要的角色。随着信息化水平的不断提高，传统的学生管理模式已难以满足当前需求。因此，构建一个基于学工系统的智能化学生管理平台显得尤为重要。

本系统采用Python语言进行开发，结合Flask框架搭建后端服务，并使用MySQL数据库存储学生信息。前端则通过HTML、CSS和JavaScript实现交互界面。为了提升管理效率，系统引入了人工智能算法，如基于K-means聚类的学生分类模型，用于识别不同学习行为模式的学生群体。

具体代码示例如下：

    from flask import Flask, request, jsonify
    import mysql.connector
    from sklearn.cluster import KMeans
    import numpy as np

    app = Flask(__name__)

    # 数据库连接配置
    db = mysql.connector.connect(
        host="localhost",
        user="root",
        password="password",
        database="student_db"
    )

    # 学生数据获取函数
    def get_student_data():
        cursor = db.cursor()
        cursor.execute("SELECT * FROM students")
        result = cursor.fetchall()
        return np.array(result)

    # 学生分类函数
    def cluster_students(data):
        kmeans = KMeans(n_clusters=3)
        kmeans.fit(data)
        return kmeans.labels_

    @app.route('/students', methods=['GET'])
    def get_students():
        data = get_student_data()
        labels = cluster_students(data)
        return jsonify({"labels": labels.tolist()})

    if __name__ == '__main__':
        app.run(debug=True)
    

该系统不仅提升了学生管理的自动化程度，还为学校提供了更科学的数据支持。未来可进一步集成自然语言处理技术，实现对学生留言的自动分析与反馈，从而构建更加智能的学工管理体系。