高校教务管理工作对高校管理是非常重要的,甚至可以说,高校的教务管理工作直接关系着高校的教学成果。高校教务管理的工作内容包括了高校管理的各个方面的工作,主要有高效的组织结构、人力资源的分配、信息控制及教务管理流程等诸多方面。伴随着全国教育的普及,高校进行了大规模地扩招,学生数量急速增长,高校学分制的订立,高校教务管理工作会更加困难和复杂。为了提高高校教务管理工作的质量和效率,国内的各大高校普遍建设了教务管理系统。本文在对国内多所高校的教务管理系统进行了研究后,从中发现这些教务管理系统总体上都有教学评价模块、网上选课模块、成绩管理模块、毕业审核模块、网上注册模块等,从功能角度讲,这些系统都已经具备了基本的功能,但在效率方面,这些已有的系统都还不够高效,另外,从决策分析上讲,这些系统都不够完善。这些不足就经常会引起了高校的教务管理工作的延迟。因此,本文重点任务是如何通过数据挖掘技术提高教务管理系统的效率。通过对数据挖掘的相关知识的深入了解及分析,本文采用数据挖掘的相关方法解决高校校务管理系统的问题,从而使得相关管理人员能够及时在复杂问题中了解到相关信息,为进一步的决策提供方案。本文的主要工作是首先研究了数据挖掘的相关理论和算法,重点对聚类算法、分类算法、关联规则进行了研究。本文努力将数据挖掘的相关算法在数据处理方面的优势充分利用到高校教务管理系统中的海量数据进行分析,从而发挥了数据挖掘的优势,在高校教务管理中的数据支持下发现问题和规律来,最终为教务管理工作服务,在此基础上实现了教务管理系统中的数据分析功能。并且在对高校的学生信息的管理中,使用数据挖掘的工具,设计和实现了能够挖掘出培养新一代学生的管理系统。教务管理系统中高校课程成绩对培养优秀人才有着重要的意义。所以,在高校课程成绩的数据挖掘是非常重要的。在本文实现的教务管理系统中,针对课程的三次考试成绩进行数据挖掘以分析学生在每张试卷各个知识点中的掌握情况进而建立一个分类模型,最后将该分类模型应用于新生的课程模拟考试中。并可以依据学生掌握知识点情况来对新生因材施教,从而达到更有效的提高该门课程的教学质量。本文最后完成了高校教务管理系统的构建工作,结合C/S和B/S模式的优点,该系统的体系结构将使用C/S和B/S混合的模式,这种混合的结构不但能够提升高校教务管理系统的决策水平,还能最大限度地利用高校内部的各类资源,从而达到建设一个现代化的高科技的校园环境。本文还将经典的APriori算法用于教务管理系统中,从而为合理地安排高校众多教师、课程和教室的先后次序提供了根据。重点分析了教务管理系统中高校课程成绩的数据挖掘过程。当今,高校教务管理系统的应用是非常重要的,因此本课题有着非常重大的应用意义。本文通过使用数据挖掘方法改进高校教务管理系统,提高了高校的校务管理的决策能力。通过对数据挖掘技术在高校教务管理中的实践,从而也对数据挖掘进行了更深入的探索。