这有助于学校及早发现并帮助这些学生解决问题，避免更严重的学习困境。这可以为学校和教育机构提供有关教学改革和学生管理的决策依据。
大数据挖掘与分析在学生学业管理中的实践应用研究可以帮助学校和教育机构更好地了解和管理学生的学业表现，提供个性化的学习支持和指导。以下是一些可能的实践应用研究方向：
1. 预测学生成绩：通过分析大量的学生数据，如学生的学习历史、考试成绩、选课记录等，可以建立预测模型，预测学生未来的学业表现。这有助于学校及时发现学习困难的学生，并提供相应的辅导和支持。
2. 个性化学习推荐：通过分析学生的学习行为、喜好和兴趣，可以为每个学生提供个性化的学习资源推荐。这可以增加学生的学习动力、提高学习效果，同时也可以帮助学校优化教学资源的分配。
3. 学业监测与干预：通过实时监测学生的学习行为和学习进展，可以及时发现学生的学习困难和问题，并采取相应的干预措施。这有助于提高学生的学习积极性和学业成绩。
4. 学业预警系统：通过分析学生的学习数据和行为，可以建立学业预警系统来识别那些可能面临学业风险的学生。这有助于学校及早发现并帮助这些学生解决问题，避免更严重的学习困境。
5. 学生群体分析：通过对大量学生数据的挖掘与分析，可以对学生群体的学习特点、学习习惯、学习偏好等进行深入研究。这可以为学校和教育机构提供有关教学改革和学生管理的决策依据。
总的来说，大数据挖掘与分析在学生学业管理中的实践应用研究具有重要意义，能够提供个性化的学习支持和指导，提高学生的学习效果和学业成绩，并帮助学校和教育机构优化学习资源的分配和教学管理。