目前,学生成绩管理是高校教务管理工作中的关键环节之一,应用数据挖掘技术来提高成绩的分析水平,通过对学生成绩深入、科学的分析,可使学生从横向、纵向等多个方面来了解个体在群体中的相对位置,明确个人学习的得失以及与他人的差异,来促进个人的学习;同时,可使得教师和学校教育决策者洞悉教学中存在的问题,对教育教学质量进行反思。作为一名高校教学工作管理者,深刻的感到对多年来教学运行有关教学状态的统计数据比例不小,但没有重视对大量统计数据进行深度的数据挖掘,为学校在教育工作提供公正性和客观性的评定依据。本文首先分析了研究背景,研究意义、理论价值以及组织结构。其次对数据挖掘技术的基础性研究作了简要的概述。进而对数据挖掘的算法做了较为全面的综述(包括:聚类算法、关联规则、决策树算法、遗传算法);然后分析了当前主流数据挖掘算法,并对算法之间做了比较分析。最后从应用性研究的角度分别对数据挖掘技术在成绩分析应用的解决方案进行了探讨(包括:基于数据仓库、Web管理系统、ID3决策树算法的解决策略),并对基于数据挖掘的成绩分析应用实例进行研究(包括:学生体育考试、计算机等级考试成绩分析)。最后,本文利用微软的数据挖掘工具对学生学习成绩等数据进行多角度的分析,得出了对教师、学生和管理人员等有一定参考价值的信息。本文将数据挖掘方法运用到高校教务管理中能够为学生、教师和管理人员等不同层次的用户提供相应的数据支持,同时也为开发相应的分析系统奠定其理论应用基础。随着数据的不断增多,把数据挖掘技术应用于教学管理中,将有助于解决总是凭经验或学习别人的经验做出相应的决策、产生管理滞后等问题。