随着《教育信息化2.0行动计划》与《中国教育现代化2035》推进,“人工智能”“大数据”“物联网”等技术被广泛应用于“智慧校园”建设工程中,辅助学校提高教学质量,提升校园管理精准性。学生校园活动安全、学业成绩预警是学校教学管理的核心与家校共育的焦点,常规采用历史学期成绩或单一网络应用中学生活动数据进行异常预警的方法,存在分析片面、滞后与预测不精准的挑战,难以适应不同学校不同学年学期的学生群体特异性。本文针对中学一线校领导、班主任学生活动异常预警管理难题,深入两所中学实地调研,定位“全量化活动数据采集难”和“异常预警无法动态自适应”为学生校园活动异常预警的两大关键问题。面向第一个问题,首先提出学生校园活动结构模型,其次应用视觉智能识别技术“伴随式”采集学生课堂参与、校园各场所出入、日常体育运动等活动数据,解决了线下活动难采集问题,结合其他三种通用数据采集技术,共同采集并构建预警所需的全量化学生校园活动大数据仓库。面向第二个问题,通过对比各类预测算法,选定并采用“多元线性回归”“多分类逻辑回归”两类数据挖掘算法,完成了学生学业成绩数值与学生活动异常类别的预测,辅以“动态模型训练与更新”方法,解决不同学校不同学年学期学生动态异常预警问题。经过两所中学的实践应用,验证了基于伴随式智能采集构建的全量化学生校园活动数据,结合动态大数据挖掘预测模型可高效、准确地实现中学学生活动异常预警。属于工程管理中应用工程技术解决一线管理问题的典型,可广泛适用于我国中学学生校园活动异常预警管理。