学工管理系统是高校信息化建设的重要组成部分，其核心功能之一是学生的成绩管理和综合排名。为了提高系统的智能化水平，有必要对学生的各项指标进行科学排序。

在实际开发中，可以使用Python语言结合Pandas库进行数据处理。例如，读取学生信息表后，根据课程成绩、出勤率、综合素质等维度计算总分，再按总分进行排序。以下是一个简单的代码示例：

import pandas as pd

# 读取学生数据
students = pd.read_csv('students.csv')

# 计算总分（假设各科目权重相同）
students['total_score'] = students[['math', 'english', 'science']].sum(axis=1)

# 按总分降序排列
ranked_students = students.sort_values(by='total_score', ascending=False)

# 添加排名列
ranked_students['rank'] = range(1, len(ranked_students) + 1)

# 输出结果
print(ranked_students[['name', 'total_score', 'rank']])

该代码实现了基本的排名逻辑。对于更复杂的场景，如不同权重的评分体系或动态调整排名规则，可以引入机器学习模型或自定义算法进行优化。

此外，为了提升性能，可考虑将数据存储在数据库中，并利用SQL进行高效查询和排序。同时，前端展示时可通过分页和实时更新技术增强用户体验。

总之，通过合理设计算法和系统架构，可以有效提升学工管理系统中排名功能的准确性和效率。