数据挖掘是一种新型的数据分析方法，它在信息世界海量的数据中提取有价值的信息为人类所用。而数据挖掘技术中的关联规则挖掘就是通过计算机自动从一大堆真实数据中把许多有关联的规则挖掘出来。在关联规则挖掘技术中，最经典的算法就是Apriori算法。对于该算法，它是凭借逐层搜索的迭代方法找出数据库中项集的关系，并形成规则。Apriori算法在商业、金融等领域已经有初步应用，并取得较好效果。在各大高校的教学管理系统中应用和研究数据挖掘的比例还是较低的，尤其是学校在管理学生成绩时，因为学生多，需要统计的学生成绩信息量大，但是学校对这些成绩的管理仍处在数据备份、查询与统计的简单阶段，也没有对这些数据做更深入的研究，以此更有效地推进老师的教学工作，最终只是浪费学校的资源信息。然而，随着科技的进步，数据挖掘技术的应用和出现显示出了巨大的发展前景，给解决数据统计分析问题提供了强有力的支持。本文首先对Apriori关联规则挖掘算法进行了深入的研究，并利用Matlab实现该算法。为了进一步避免挖掘过程中的盲目搜索，提高频繁项集的查找效率，对Apriori算法的改进技术进行了研究，并研究了改进的Apriori算法在教学管理中的应用。最后以一高校计算机学院某专业的学生成绩信息为数据集，对学生成绩数据集的关联规则进行了挖掘，并取得了比较好的效果。测试结果直观地反映了学生选课成绩之间的关联，以及开课顺序对学生成绩的影响，这些信息能更好地为教学管理部门在培养方案制定、教学改革等工作提供参考和指导。