随着数据挖掘技术的不断发展,越来越多的教育工作者开始通过分析教育环境中产生的独特类型的数据来解决教育问题,教育数据挖掘已成为热点研究问题。学业成绩作为最能直观反映学生学习效果的评价指标,得到众多研究者的广泛关注,如何有效利用相关数据并从中挖掘有价值的信息,用于改善教学与促进学生发展,成为一个重要问题。课余生活是学生学习之外的重要组成部分,随着人工智能时代的来临,初中生的课余生活越来越丰富,课余生活是否对初中生的学业成绩有所影响以及哪些活动可能会有影响,本文进行了深入探索。本研究将郑州市和封丘县的两所初中的学生作为研究对象,完成的工作包括:（1）在已有问卷的基础上,进一步调研设计出问卷,收集了初中生基本信息与课余生活数据,包括阅读、运动、上网、辅导班等活动数据。对学生课余生活进行统计分析与可视化展示,发现了初中生课余活动现状的特点,并得出性别与城乡区域因素对课外活动的影响有:男生相比于女生体育活动质量更高;市区学生相比于县区学生阅读质量更低、游戏与上网质量更高。（2）探究初中生课余生活与学业成绩的关联性。首先通过相关性检验初步找出与成绩相关的课外活动有阅读、社交、游戏与辅导班;然后运用K-means聚类分析算法对学生进行聚类,根据不同类中的学生成绩水平总结此类学生的课余生活特征,从中发现成绩分别为“优”、“良”、“中”、“差”的学生类对应的课外活动规律;最后利用C5.0决策树算法构建了学业成绩预测模型,通过学生活动质量数据预测其成绩是否能达到优秀或是否需预警,预测结果在一定程度上有意义,有助于教师给予学生个性化的指导。（3）探索实践了教育决策从“经验驱动”转向“数据驱动”。综合对两所初中学生课余生活的统计分析以及课余生活与学业成绩关联性研究结果,依据城乡、男女、成绩等级不同学生的课余活动规律,从学生、家长与教师三个角度出发,为学生合理安排课余生活和提高学习效果,为家长科学指导子女开展课余生活以及教师加强教学管理给出了建议。本文利用数据挖掘技术对初中生学业成绩与课余生活数据进行分析,发现了初中生课余生活中有价值的信息,为指导学生发展、教师教学、家长教育提供数据支持。