大家好！今天咱们聊聊怎么用代码给学校的学工系统加上点“智慧”。为啥叫它智慧呢？因为这个系统不仅能自动处理数据，还能帮老师减轻工作负担，甚至能预测学生的需求。
先来说说背景。现在学校里各种信息特别多，像学生的成绩、出勤率、活动参与情况啥的，都得有人手动整理。要是有个智能系统帮忙，那可就方便多了。比如，系统可以自动统计某门课的成绩分布，或者提醒老师哪些学生最近缺勤次数有点高。
接下来就是重头戏啦——代码部分。我们用Python和SQLite数据库来搭建这个系统。首先，创建一个简单的数据库表：
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('school_system.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS students (
id INTEGER PRIMARY KEY,
name TEXT NOT NULL,
grade REAL,
attendance INTEGER
)
''')
conn.commit()
conn.close()
这段代码创建了一个名为`students`的表，用来存储学生的信息。这里包含学生的姓名、成绩和出勤次数。
接着，我们写一个函数，用来添加新学生的信息：
def add_student(name, grade, attendance):
conn = sqlite3.connect('school_system.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('INSERT INTO students (name, grade, attendance) VALUES (?, ?, ?)',
(name, grade, attendance))
conn.commit()
conn.close()
print(f"Student {name} added successfully!")
有了这些基础，我们可以进一步让系统变得更聪明。比如，通过分析数据来判断哪些学生需要额外辅导。我们可以写一个查询语句，找出那些成绩低于平均分的学生：
def find_low_achievers():
conn = sqlite3.connect('school_system.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('SELECT * FROM students WHERE grade < (SELECT AVG(grade) FROM students)')
low_achievers = cursor.fetchall()
conn.close()
return low_achievers
最后，我们还可以加入一些可视化功能，比如用Matplotlib画出学生成绩的分布图。这样，老师一眼就能看出谁进步了，谁还需要关注。
总之，给学工系统加点“智慧”其实不难，只要用对工具和技术。希望今天的分享能给大家一点启发！如果想深入研究，可以试试把更多AI技术融入进来，比如机器学习算法，说不定还能预测未来的学习趋势呢。
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