随着信息社会的发展,大数据带来的信息风暴正在改变我们生活、工作和思维的方式。参加网络学历教育学习的学生在通过网络进行资源获取、网上作业、交互讨论和考试等学习行为的同时,也在各类管理和学习系统中留下或者产生了许多有用的数据和信息。然而目前这些数据还只是存储于系统中,并未发挥其真正作用,通过合适的数据分析技术,能够从这些数据和信息中获得有益的知识,发现相关的规律,进而为网络学习各个环节的规划、管理流程的优化、教学质量的提高和教育软件的设计提供有益的决策依据,是网络教育可持续发展的必然需求。因此,本研究采用数据挖掘中的数据分类技术,通过对继续教育与网络教育学院数据库里现存的已经参加过统考英语的学生的相关数据进行分析,找出影响大学英语统考成绩的相关规律,形成相应的成绩预测规则,实现相应的预测系统。通过分析统考大学英语成绩预测系统上线后两次统考大学英语考试成绩,分别验证了统考大学英语成绩预测系统的准确度与有效性,接着对校外学习中心管理人员进行访谈进一步验证系统使用者对成绩预测系统的观感,最后通过对江南大学继续教育与网络教育学院校外学习中心管理人员发放调查问卷,探究影响管理人员系统使用意向的因素,为系统未来改进指明了方向。本研究中统考大学英语是对网络教育专升本层次的学生英语水平的最终考核,是关系到网络教育学生能够取得教育部高等教育学历证书电子注册资格的条件之一。本研究所设计的统考大学英语成绩预测系统实现了对学生统考大学英语成绩的预测,是运用数据挖掘技术挖掘网络教育学习平台隐藏在学生学习相关数据中有益知识的尝试与探索。本研究所形成的网络教育学生统考大学英语成绩的预测结果既可以为校外学习中心管理人员向学生进行成绩预警提供依据,也可以作为后续研究中实现学生英语学习和统考辅导的个性化服务,或是实现对某一具体课程的成绩挖掘提供借鉴意义。