構(gòu)建智慧校園：數(shù)字校園與工程學院的技術(shù)融合
教授張：小李，咱們工程學院要建設(shè)一個數(shù)字校園，你覺得應(yīng)該從哪里入手？
學生李：老師，我覺得第一步是搭建數(shù)據(jù)收集平臺。比如，我們可以用Python寫一個腳本，自動抓取學生的學習數(shù)據(jù)。
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def fetch_student_data(url):
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
grades = []
for row in soup.find_all('tr'):
cells = row.find_all('td')
if len(cells) > 1:
grade = float(cells[1].text.strip())
grades.append(grade)
return grades
url = "http://example.edu/student_grades"
student_grades = fetch_student_data(url)
print(student_grades)
教授張：不錯，這確實是個好開始。接下來我們怎么處理這些數(shù)據(jù)呢？
學生李：我們可以用數(shù)據(jù)分析工具進行統(tǒng)計，找出學習中的薄弱環(huán)節(jié)。比如使用Pandas庫來分析數(shù)據(jù)。
import pandas as pd
# 假設(shè)grades_list是從網(wǎng)頁抓取的數(shù)據(jù)
grades_df = pd.DataFrame(student_grades, columns=['Grades'])
mean_grade = grades_df['Grades'].mean()
std_dev = grades_df['Grades'].std()
print(f"平均成績: {mean_grade}")
print(f"標準差: {std_dev}")
教授張：那么，如何將這些分析結(jié)果應(yīng)用到實際教學中呢？
學生李：我們可以開發(fā)一個智能推薦系統(tǒng)，根據(jù)學生的成績推薦適合他們的課程或資源。比如，可以用機器學習算法來實現(xiàn)。
from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
clusters = kmeans.fit_predict(grades_df[['Grades']])
grades_df['Cluster'] = clusters
print(grades_df.head())
教授張：聽起來很棒！這樣不僅提高了效率，還增強了個性化教育。你覺得還有哪些技術(shù)可以加入？
學生李：還可以加入物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，實時監(jiān)測教室的使用情況，優(yōu)化資源配置。比如，編寫一個簡單的傳感器數(shù)據(jù)采集程序。
import serial
ser = serial.Serial('/dev/ttyUSB0', 9600)
while True:
data = ser.readline().decode().strip()
print(f"教室占用狀態(tài): {data}")
教授張：太好了，看來我們已經(jīng)有了一個完整的數(shù)字校園建設(shè)方案。感謝你的幫助，小李！
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