本文以数据挖掘为基本方法对高校学业预警进行研究,运用经典数据挖掘算法对学生学业成绩、学生日常表现、学生个人情况数据进行了分析。数据挖掘结果显示,在专业课程方面,部分课程的学习对于学生学习影响较大,特别是部分专业基础课程对学生课程的学习具有较大影响;学生日常表现方面,学生的平日作业、出勤情况等对学生的预警有较大的影响;学生个人情况方面,学生性别、高考成绩、家庭经济状况等对学生的学业预警也有较为明显的影响。根据数据挖掘结果对教师教学、学生学习、教学管理、学生管理等方面提出相应的建议与意见,以提高教育教学质量,预防学生学业成绩下滑,避免预警的产生。根据高校学业预警工作实际,提出了基于数据挖掘的学业预警工作模型,并论述了该模型下各系统的组成及工作开展过程。最后利用Weka对相关数据进行挖掘分析,验证了该模型下学业预警工作的有效性。