随着教育信息化的发展，学生管理信息系统（SMS）在高校和中小学的应用日益广泛。传统的学生管理系统通常只提供基础的数据录入和查询功能，而随着人工智能（AI）技术的进步，可以进一步增强其智能化水平。

在本项目中，我们设计了一个基于Python的人工智能学生管理信息系统。系统的核心功能包括学生信息管理、课程安排优化以及成绩预测分析。为了实现这些功能，我们使用了机器学习库Scikit-learn和Flask框架来构建后端服务。

首先，我们需要安装必要的依赖项：

pip install flask scikit-learn pandas

接下来是后端代码示例，用于处理学生数据并进行成绩预测：

from flask import Flask, request, jsonify
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import pandas as pd
app = Flask(__name__)
# 模拟学生数据库
data = {
'Hours': [1, 2, 3, 4, 5],
'Scores': [50, 60, 70, 80, 90]
}
df = pd.DataFrame(data)
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
hours = request.json['hours']
model = LinearRegression()
model.fit(df[['Hours']], df['Scores'])
prediction = model.predict([[hours]])
return jsonify({'predicted_score': prediction[0]})
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)

校友服务系统

前端部分则可以通过HTML和JavaScript与后端交互，例如：

AI Student Score Predictor

Predict Score

该系统能够帮助学校更好地理解学生的学术表现模式，并为教师提供决策支持。未来的工作将集中在扩展更多AI特性，如自然语言处理用于学生反馈分析。