随着教育和科技技术的不断发展,如今的社会更加关注学生生源的质量问题。而高校难以对日益增长的学生进行统一管理,生师比越来越大,而有部分学生由于自我约束能力不够,缺乏管制而放纵自己,最终会导致一系列的学业问题。为此大部分高校都采用了学业预警的管理策略实现对学生的管控,虽然在一定程度上的确起到了防护作用,但由于我国高校实行预警制度的时间过短,在实行的方式方法还有许多不足之处。本文中研究的对象为大一新生,大一新生作为高校的新生源,往往是至关重要的,大学第一年的初期学习就可以直接决定了之后的发展学习道路,他们刚从紧张的高中学习氛围中摆脱出来,初入闲适的大学环境往往无所适从,不知道如何迈出第一步。然而很多高校都忽视了对大一新生的关注,放任他们自己去探究,这不论是对学生的学习还是对高校的生源发展都是不利的。在本文中通过结合学生的各项信息,尤其是以作为学校通行证的一卡通信息,通过这些数据信息能够了解大一新生的各项行为状况,甚至能够根据这些信息来对学生的学习状况进行提前的预测预警,以便学校能够及时的对这些大一新生进行警示并作出相应的改变措施。在本篇论文中,首先阐述了学业预警的理论背景和国内外现状,并对数据挖掘方法以及机器学习的有关算法问题做出相关说明,在本实验中的重点研究对象是大一新生,通过调查学生的家庭状况和从一卡通所记录提取的信息做出了提取数据分析,使用了学生家庭收入、早起次数、晚起次数、从图书馆进入的次数等指标,并按照他们考试的分数划分为三类,考虑通过这些指标来对大一新生采取提前预测他们最终的成绩划分类别,在本文中首先使用四种机器学习类型的分类算法对学生成绩进行预测,并采用pso-svm算法对传统的svm算法经过了改良,最后通过将pso-svm算法与随机森林算法采用了结合融合的方法加以优化,经过优化过后,最终的预测正确率达到74%,相比于之前的几种算法有所提升。在最后,还对模型进一步优化,结合了学生的历史成绩,对学生三学年进行预测对比,在第三学年时达到了 87%,实现了动态框架的改善。