目前,国内的试卷分析研究主要是从试卷本身入手,通过对学生的成绩进行管理和统计,以直观的界面信息展示给教师。教师通过直观的界面信息能够获取对试卷的质量、学生答题情况等方面的详细内容,提高了教学效率,而针对各个试卷中知识点之间关联性的分析与挖掘研究比较少。虽然通过传统的试卷分析方法能够对测试试卷有一个整体的把握,且操作简单、理论成熟,但如果单从平均值等试卷本身所表达的意义进行分析,则很难挖掘学生在知识点等方面的掌握规律,并且不能依据试题表面所表达的信息对学生的发展状况进行预测。每年有大量的试题进入学校等机构的管理系统,这就需要一种新兴的手段来对其进行分析,从而满足当前信息化时代的教学需求。数据挖掘技术能通过分析人们在数据库中的数据集,运用相关算法挖掘数据集中深层次所要表达的信息。它能够很好的满足教育研究者们对一些掩藏在信息背后的内容加以发掘的迫切要求,并且能够针对学生的学习行为进行预测分析,对教师的决策提供参考。对于数量庞大的试卷信息而言,如何将数据挖掘技术应用于试卷分析之中,则成为了教育研究者们值得思考的问题。本文将依托weka平台,将数据挖掘技术中的关联分析和聚类分析应用于试卷分析之中,为教师提供一种基于数据挖掘的试卷分析方法,探讨教师如何利用数据挖掘平台对试卷进行分析,并以所收集的物理试卷进行实证,分析方法的优势所在,最后探讨如何利用该方法所获得的数据为教师教学活动改进提供可参考的依据,以期提高教学效果。本文的主要内容如下:首先,通过对数据挖掘的相关概念,了解到数据挖掘应用的优势,讲述了数据挖掘技术应用于试卷分析的现状,并以此为理论基础,结合数据挖掘的相关算法设计出一种新的试卷分析方法;其次,对该方法进行实证。运用weka平台,在确定数据有效性的前提下,对所收集的千余份物理试卷进行分析,主要内容包括:1.运用weka工具分析试卷所反馈的学生答题情况,分析该类学生各题之间的关联性,从而了解前测知识点与后测知识点之间的相互影响,找出可能影响这些学生答题倾向的前障知识点及相应题型;2.运用weka平台对学生的试卷情况开展聚类分析,首先依据同一试卷中学生相关知识点掌握情况对学生进行聚类分组,在计算出更合理的分组方式的同时,找出试题所反应的学生主要薄弱知识点,明确每个知识点所对应的学生,分析不同组别学生的知识点掌握的不同以及同组学生知识点掌握的共性,为教师的分组教学以及学生合作学习提供依据;接着对学生自身多个试卷综合成绩的整体分析,对一个班的学生进行聚类,以便得到更加客观的分组情况,并反馈给教师,有助于合作学习更好地开展。最后,探讨教师如何利用该试卷分析方法进行相关教学应用,结合试卷分析结果对教学活动提出策略建议,包括教师结合学生的知识掌握关联,利用分组情况进行相关个性化辅导等,以期提高教学效果。本文综合考虑了数据挖掘的应用方法,希望能够为教师提供一种试卷分析的方法,既丰富对学生的观察手段,也为“个性化教学”提供了数据基础,从而更好促进教学活动的顺利开展。该方法不仅适用于物理学科,也同样适用于其他知识逻辑关联性强的学科,并能够为学校的学生信息分析提供一些思路。