近年来,随着经济社会的发展,广大群众对高质量教育资源的需求日益高涨,社会各界对教育事业关注程度不断提高,各级政府不断加大对教育基本建设的投入力度,办学条件得到不断改善,我国各类各级学校得到空前发展。金坛区作为近些年来常州市撤市划区的一个行政区,区政府对教育非常重视,在2015年-2020年之间,制订了《金坛“十三五”政府性重点投资项目(教育)实施清单》,相继投入了超过60亿元,新建、改扩建等学校近50个,尤其是城区幼儿园、乡镇学校(幼儿园)、安置小区配套学校(幼儿园)等对教育资源需求比较迫切的学校,极大的缓解了我区居民对幼儿、义务阶段教育资源的需求。随着社会的高速发展,教育建设项目的规模越来越大、越来越复杂,例如江苏省华罗庚中学滨湖校区项目的建筑面积就达到12万平方米,总投资超过12亿元,在项目实施中面临的风险也越来越大。然而,在项目实施中还较普遍的存在超标准、超规模、超概算、质量不过关、事故频发等问题,部分项目甚至在项目完成后难以达到项目目标要求。如何提高教育基本建设项目施工风险管理水平、提高投资效益已经成为教育行政管理部门的难题。因此本文利用人工神经网络法对金坛区教育系统建设项目施工风险进行研究。通过文献研究分析,利用核对表法对该项目施工阶段可能产生的风险进行了识别,并依据一定原则建立了金坛区教育系统建设项目施工风险指标体系,为5个一级指标以及16个二级指标的风险评价指标体系,并通过专家打分量化了这些风险评价指标,得到样本数据。在此基础上,采用了人工神经网络方法设计了一个研究此类项目BP神经网络模型,并且通过MATLAB软件对尧塘中小学项目进行了学习,初步构建了 BP神经网络模型,证明了所建立的BP神经网络模型具有一定的可靠性;接着,使用建立的BP神经网络模型对金坛区教育系统建设项目进行风险评价,得到评价结果,并对评价结果进行分析。综上所述,本文先对尧塘中小学的项目进行分析研究,再扩大到对全区的教育建设项目进行学习,以此建立BP神经网络模型,最后通过BP神经网络对全区教育系统建设项目进行风险评价。由于教育局是一个主要以教育为主的行政部门,对于建设项目施工的过程管理及风险控制都不专业。通过BP神经网络模型的评价和分析,可以判断项目的建设规模、建设年限以及投入资金是否相对合理,并根据风险评价对金坛区教育系统建设项目提出相应的施工风险控制措施和建议,提高整个教育系统的建设项目风险管理水平。在项目施工过程中,通过风险控制来控制项目的质量、进度、安全等问题,降低甚至消除相关问题带来的影响。