学工管理系统作为高校信息化建设的重要组成部分，承担着学生管理、成绩分析、奖惩记录等核心功能。随着人工智能技术的发展，尤其是大模型训练的广泛应用，传统学工系统在数据处理和智能决策方面面临新的机遇与挑战。

大模型如BERT、GPT等具备强大的自然语言处理能力，能够对学工系统中大量的文本数据进行深度学习与语义理解。通过将这些模型应用于学工系统，可以实现对学生行为的智能分析、个性化推荐以及自动化报表生成等功能。

迎新管理系统

以下是一个简单的Python代码示例，展示如何使用Hugging Face的Transformers库加载预训练模型，并对学工系统中的文本数据进行分类：

from transformers import pipeline

# 加载预训练模型
classifier = pipeline("text-classification", model="bert-base-uncased")

# 示例文本数据
texts = [
    "该学生多次迟到，需提醒。",
    "学生表现优秀，建议给予奖励。",
    "请假申请已批准。"
]

# 进行分类预测
results = classifier(texts)

for text, result in zip(texts, results):
    print(f"文本: {text} | 分类结果: {result['label']}, 置信度: {result['score']:.2f}")

该代码通过调用预训练的BERT模型，对学工系统中的文本信息进行自动分类，帮助管理员快速识别关键信息并做出相应处理。

未来，结合大模型的持续训练与优化，学工管理系统有望实现更高效的自动化管理，提升教育管理的智能化水平。