在当前教育信息化快速发展的背景下，学生管理信息系统（SMS）已成为高校管理的重要工具。然而，随着人工智能技术的兴起，如何将传统系统与大模型训练相结合，成为提升教育智能化水平的新方向。

学生管理信息系统通常包含学生信息、成绩记录、课程安排等功能模块。这些数据可以作为训练大模型的基础数据源。例如，通过自然语言处理（NLP）技术，可以对学生评语进行情感分析，从而为教学改进提供依据。

在具体实现中，首先需要对系统中的结构化数据进行清洗和预处理。以下是一个简单的Python代码示例，用于提取学生姓名和成绩：

    import pandas as pd

    # 假设有一个CSV文件存储学生信息
    df = pd.read_csv('students.csv')

    # 提取学生姓名和成绩
    student_data = df[['name', 'score']]

    # 输出前5条数据
    print(student_data.head())
    

接下来，可以利用这些数据训练一个简单的回归模型，预测学生的最终成绩。这不仅有助于识别学习困难的学生，还能为个性化教学提供支持。

大模型训练在这一过程中扮演着重要角色。通过对大量文本数据进行训练，模型可以理解并生成符合语境的反馈，从而增强系统的智能化水平。未来，随着技术的不断进步，学生管理信息系统将更加智能、高效，为教育管理带来新的变革。