随着社会的发展，科技的进步，数字化教育转型的深入推进，在学习过程中产生了大量的教育行为数据，成为挖
掘学习规律、提高教学资源的重要能力。人工智能技术凭借强大的数据处理、模式识别与深度学习能力，为教育行为数据
挖掘提升学习分析，提供了高效工具，根据教育数字化发展需求，为教育行为数据的提供了重要依据，进而分析人工智能
驱动教育行为数据挖掘的技术支撑，重点研究人工智能的学习分析方法优化路径，包括数据预处理、特征提取、模型构建
与结果应用等关键环节，最后通过实践案案例来论证，并展望未来发展趋势。具体研究旨在为提升学习分析的精准度与实
用性提供理论参考能力，为学习和智慧教育的落地实施落地提供有利谈条件。
