随着教育信息化进程的加速推进，人工智能技术为高校学生管理工作的精细化与智能化提供了新的路径。 本文以济南大学信息科学与工程学院为实践案例，系统探讨了人工智能技术在学生成绩预警与干预策略中的应用路径 与实践成效。通过构建基于条件密度估计（Conditional Density Estimation, CDE）的成绩分布预测模型，并结合“智慧 数”学业分析系统，实现了对学生学业风险的早期识别与分级干预。研究进一步从思想政治教育与学生管理协同的角 度，分析了数据驱动的学业预警机制在辅导员工作中的实施路径与实际效果。实践表明，人工智能技术的引入显著提 升了学业预警的准确性与时效性，推动了思想政治教育与学业支持体系的深度融合，为高校构建“精准思政”与“智 能学工”一体化模式提供了有益参考。