摘要: 为解决教育项目管理场景下分布式数据隐私保护、实时数据流处理及特征不确定性难题, 提出融合联邦学习、在线学习与区间模糊聚类的联邦在线区间模糊聚类( FOIFCM)。基于联邦在线区间模糊聚类构建教育项目动态决策管理体系, 现已成为突破当前教育项目管理瓶颈的关键路径。FOIFCM 算法通过联邦学习架构实现分布式数据的隐私保护, 采用在线学习机制处理时序性数据流, 并基于区间模糊聚类处理教育数据中的不确定性。此外, 引入自适应聚类数调整、动态模糊指数及加权区间距离度量, 有效应对数据的概念漂移与特征异构性。结果表明, FOIFCM 算法聚类质量优异、动态适应能力强、隐私保护安全、决策支持有效, 其聚类质量与动态适应性均显著优于传统算法, 可显著提升教育项目的执行效率与目标达成率,其驱动的决策系统可有效提升教育项目管理效果, 为教育项目管理提供数据驱动的实践框架。