小明：嘿，小红，最近学校要更新课表了，听说他们正在尝试一些新技术，你知道吗？
小红：是啊！听说是校友系统和人工智能结合在一起，可以更智能地安排课程。
小明：听起来很酷！但具体是怎么工作的呢？
小红：首先，校友系统收集了大量历史数据，包括学生的学习偏好、教师的教学风格等信息。然后，AI会根据这些数据进行分析。
小明：那AI具体怎么分析呢？能举个例子吗？
小红：比如，AI可以通过数据分析找到最受欢迎的课程时间段，并尽量将这些课程安排在学生最方便的时间段内。
小明：这确实不错！那么有没有具体的代码示例呢？
小红：当然有啦！以下是一个简单的Python脚本，用于根据历史数据推荐最佳课表：
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
# 加载历史数据
data = pd.read_csv('alumni_data.csv')
# 特征选择
features = ['student_preference', 'teacher_availability']
# 使用KMeans聚类算法
kmeans = KMeans(n_clusters=5)
data['cluster'] = kmeans.fit_predict(data[features])
# 输出结果
print("最优课表推荐：")
print(data[['course_name', 'cluster']])
小明：哇，这个代码看起来很实用！不过，这种技术会不会侵犯隐私呢？
小红：这是一个很好的问题。为了保护隐私，所有数据都会经过匿名化处理，并且只有授权人员才能访问原始数据。
小明：明白了，这样既能提高效率又保障了安全。希望未来还能看到更多类似的应用。
小红：没错，科技的发展会让我们的学习生活更加便捷高效。