在大数据、人工智能时代背景下，学生学习成效和内在发展需求已无法从分数这一单一指标中得到，现代校园各项学生生活和学习数据需要被认识并利用。本文基于高校学生学习行为与成效数据，改进K-means聚类算法，构建融合多维数据的聚类模型，实现学生学习特征精准分类，并根据分类特征提出有针对性教学策略，为教育评价和教学优化提供数据支持。研究结果表明，所构建的改进K-means算法能够有效对学生进行聚类并建立群体特征，有利于教学质量与育人质量提升。

人工智能；K-means算法；聚类分析

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