随着数字信息技术的发展,海量数据也在不断地被产生,当今社会已经进入一个大数据时代。而在教育教学领域,大数据技术也正发挥着越来越重要的作用。在当今的众多大学里,学生在大学生涯中,总是需要选修许多课程以及进行相关的课程实验。他们在进行课程实验的过程中,会产生大量的实验行为数据。这些实验行为数据主要体现在学生的实验时间、实验地点、实验输入的操作命令等方面,而这些数据往往没能被有效采集利用。如果能对这些相关实验行为数据进行相应的收集,然后运用数据挖掘相关技术对其进行分析,便有可能分析预测出学生实验的某些数据与学生成绩和教师教学相关的联系,进而可以给学校的教学改革提供依据以及对教师的教学质量改善提供帮助。在分析研究了高校实验教学与大数据相关技术的联系的基础上,本文设计实现了一个较为完备的学生实验行为分析预测系统。该系统主要由学生在线实验平台和实验行为分析系统主体构成。其中,学生在线实验平台基于Linux服务器搭建,提供给高校学生实时在线的课程实验环境,同时可以记录收集学生实验行为数据。而实验行为分析系统主体则包括:运用Layui框架开发的前端客户端,运用SpringBoot框架开发的后端服务器,以及基于Hadoop-Spark框架搭建的大数据分布式计算框架。基于对系统的分析预测需求的考虑,本文所设计实现的系统采用了聚类算法和回归算法相结合的方法来对学生成绩进行分析预测。文中首先使用K-means++算法对学生实验行为数据进行快速聚类分块,然后利用KNN回归预测算法对采集处理后的学生信息、实验地点、实验时间以及实验命令等多维度数据进行回归预测建模,最终达到相对准确地分析预测学生实验行为表现,并辅助教师对学生成绩进行评价的效果。最后结合本文所研究系统主体的功能,可以实现将学生实验行为表现预测结果和其他实验行为分析结果,以图表等形式可视化展示到前端页面的效果。经验证本系统方便了教师及学校领导对学生实验行为进行研究分析,起到了辅助教师教学的作用,也为高校教学革新提供了参考依据。