以人为本,以学生为本是现代高校教学的核心教育理念。在现代化高速发展的时代,运用先进的科学技术解决学生学业上的问题是贯彻这一理念的重要途径。立足多个角度,充分利用现有的数据,提前对学生的异常情况进行预警,并将获得的信息用于教学管理是现在高校聚焦的热点课题。本文首先借助关联数据挖掘,对教学实践中的课程成绩数据定量分析,通过简单相关分析,得到显著相关课程,并对显著相关的课程进一步分析和解释,紧接着利用Apriori算法,从挖掘课程知识之间的相关性入手,找到先修课程与后修课程之间的联系。基于这一结论,对先修课程不理想的学生进行警示。为了预测学生的下学期成绩,首先采用了常见的分类预测,结合学生问卷调查,将采集到的数据通过数据的清洗、选择、等步骤,对数据进行较为全面的预处理工作。借助机器学习中常用的逻辑回归、神经网络、支持向量机的分类算法,构建成绩三分类预测模型。借助图像,对模型的预测性能进行展示,并给予实验结果的评价,表明了支持向量机在预测方面具有高准确率。为了对实验进一步完善,首先针对数据量较少的特点,对数据进行增强,考虑到学生的成绩是连续动态的发展过程,运用CNN+LSTM对下学期的总成绩进行预测,输出了下学期成绩预测值。以达到对班集体预警的效果。最后,为了将学业预警具体落实到个人,从离群点检测入手,提出一个离群学习者检测模型来识别一些特殊的学习者,找到了特殊的离群学生,并对其学业和行为进行分析,从而达到针对性的学业指导以及预警的目的。论文以学生在校的实际数据出发,从不同方面建立学生成绩预测模型,使得教学工作能根据结果更加具体全面的研究学生,从而达到早期预警的效果。