平均绩点是评价本科生学业表现最重要的标准，但由于平均绩点计算的滞后性，学生在大四时才能获知自己的平均绩点。一旦平均绩点偏低，会给即将毕业的学生造成种种不便。通过对历届学生的成绩分析，可得出学生成绩的普遍发展模式。根据这些模式建立预测模型后，可根据学生现有课程成绩预测其未来绩点。同时可为学生选择重修或选课提供建议；也可以帮助专业教师针对不同情况采取不同的策略来引导学生完成学业。本文以S大学教育技术系本科生为研究对象，采集了2002级-2010级学生成绩的历史数据，利用Microsoft SQL Server提供的数据挖掘功能，根据历史数据建立模型，对在读学生进行绩点预测，从而根据学生现在的学业表现预先获知其毕业时的平均绩点情况，这样学生就可以提前采取措施来避免不达标这种情况的发生，同时，对于老师而言，针对不同学生的具体情况，也可以采取一些更有针对性的措施。为了保证研究能够真实的反映学生成绩的未来表现，并能真正为学生和老师提供决策支持，提高管理的效度，必须要对这些数据进行更加有目的性的处理。首先，建立基于学生成绩的数据仓库，包括对学生成绩数据仓库的结构设计，模型设计及数据的抽取，转化和加载；然后，选择合适的数据挖掘算法，根据历史学生成绩建立模型，预测在读学生未来的绩点表现；最后，将结果反馈给学生和老师，使得每个学生能够查询到自己的未来绩点表现，并且由系统给出以后学习的建议。同时，对于老师而言，可以获得所有学生的数据，对所有学生进行全面把握，对于一些可以出现问题的学生，及时采取措施，以避免这种情况的出现。通过该系统使以前的处理问题式的教育方式转变为现在的预防问题的方式，很好的体现了大学以学生为本的教育理念。