在高校智慧校园建设过程中，学业预警作为智慧校园的主要组成部分，其主要利用数据挖掘技术保障学生顺利完成学业，同时为高校提供一定的决策支持。
　　本文以某校相关部门的研究课题为背景，旨在搭建适用于该校的学业预警系统，保障学生顺利完成学业。主要研究内容分为“学业预警模型研究”和“学业预警系统设计与实现”两个部分，其详细内容如下：
　　在学业预警模型研究的过程中，以某校本科生的历史成绩数据、一卡通消费数据和图书馆刷卡记录数据为基础，预测他们在第四学期结束之后是否会被留级。首先在数据预处理中提出了启发式的缺失值填充方法，得到可用于留级预测的数据特征。然后分析不同特征与留级之间的相关性进行特征筛选并组成不同的特征集合，分别利用随机森林、决策树、支撑向量机和逻辑回归四个常用的机器学习分类算法构建学业预警模型，综合评估后选择预测效果最佳的预警模型。最后为了解决所选模型在预测过程中的过拟合问题，提高模型的预测效果，提出了一种基于遗传算法改进的模型和一种基于投票集成的模型组合优化方法，通过分析实验证明基于遗传算法改进的模型评估效果最优，Recall达到了89.35%，Precision达到了80.96%，AUC达到了84.25%。
　　在学业预警系统设计与实现过程中，依据某校相关部门的软件需求，在学业预警模型的基础上，采用ZhimaPHP框架，采用PHP程序设计语言和Python程序设计语言，基于Mysql数据库，实现了学业预警系统。该系统实现了成绩查询、数据导出，能够从学生的多个维度数据进行学业预警的功能，保障学生正常完成学业，为高校提供一定的决策支持。