教育是国家发展的重要工作之一,是国家和社会培养高素质人才的必要途径。而学生的学业水平是衡量高校教育教学质量、教师教学效果以及学生学习能力的重要指标。学生学业水平的提升,不仅需要提高任课教师的执教水平,还需要结合具体需要,应用先进的技术和方法,从多个方向出发,加快提升学生的学习质量和学业水平以及学校教学质量的步伐。本文针对从技术和方法方面帮助学生提升学业水平,提出了学生学业预警模型。该预警模型通过分析统计某大学学生成绩等数据,分别实现学生课程挂科预测和学生毕业情况预测,从而实现异常学生学业预警。在进行学生课程挂科预测研究时,基本思想是利用Bagging-C4.5决策树算法训练课程挂科预测模型,并使用遗传算法对模型进行优化。在进行学生毕业情况预测研究时,基本思想是基于采集的学生数据,使用加权朴素贝叶斯和C4.5决策树两种算法共同建立学生毕业预测模型。在进行学生课程挂科预测研究时,首先利用关联规则挖掘出对待预测课程影响较大的课程,将其与提取的其它特征共同构建实验数据集;然后采用Bagging-C4.5训练样本获得分类模型,由于Bagging-C4.5算法训练模型时会产生相同或相似的C4.5基分类器,所以使用遗传算法搜索最佳的基分类器进行集成,从而提升模型的分类效果及运行速度。在进行学生毕业情况预测研究时,首先分别使用朴素贝叶斯算法与C4.5决策树算法训练分类模型,其中在使用朴素贝叶斯算法训练分类模型时,采用信息增益的方式进行属性加权以提高其分类准确性;然后按照一定策略组合两种模型,获得学生毕业情况预测模型。本文中的学业预警模型在课程挂科预测和毕业情况预测方面提出的方法与改进前的算法相比,预测结果更准确,该学业预警模型的性能更高。