随着现代科技和社会的进步与发展,信息管理系统取代了以往文本记录管理的方式,特别是教育领域的管理升级,校园中的师生行为数据通过物联网技术已经被越来越多的记录下来,为实现校园的数字化管理打下了数据基础。数据挖掘旨在利用数理统计分析,机器学习及计算机技术组合,深入分析隐藏在教育数据后的有价值信息,进而实现教师对学生的个性化教育,促进学生学习成绩提升,帮助学生全面发展,优化教务教学设计,增进校园管理水平。要实现这些方面的提升离不开对学生学情状况的分析,因此构建出一套较为通用的学情分析与预测系统来提升教育领域的整体信息化水平就显得尤为重要。学情分析中对学生成绩的精准把控和准确预测也尤为重要,准确的成绩预测有助于教师及时对学生学习情况做出纠偏,有助于学校及时对教学设计做出针对性优化,有助于学生家长及时了解学生学习趋势,同时有助于学生及时对个人发展方向做出规划。在学生成绩预测方面,提出了使用随机搜索算法对NN-Stacking模型进行超参数优化。相比于使用网格搜索算法配置超参数,使用随机搜索算法能够更高效的为模型选择合适的超参数。经过与岭回归、SVR、随机森林、Adaboost四种数据挖掘算法的对比,优化后的RG-UNNS和RG-CNNS融合算法在学生成绩预测准确度方面明显提升,与线性Stacking融合算法相比MSE分别降低了18.2%和10.57%,在对时间要求不高的情况下RG-UNNS预测效果最好。在系统的构建方面,使用B/S三层架构模式构建了针对高中阶段的学情分析与预测系统。结合学生信息,学科信息,一卡通消费数据,考勤信息,成绩信息等学情数据,针对不同场景需求构建了校况概览、学生基本信息、学业成绩、学生个人考勤与一卡通消费、单科分析、班级画像、群体分析等模块进行学情数据的分析统计,通过多种易于观察的图表进行可视化展示,为用户提供了简洁、方便的学情分析服务。