快速发展的信息技术使教育信息化成为可能,教学管理数据库中存储了大量的数据,如何发现数据中隐藏的信息,充分发挥数据的价值,为学校的教学管理提供决策支持,逐渐成为教育领域工作者探索的新方向。本论文来源于课题组与厦门某高职院校合作的教学管理系统开发项目,着重探究如何从大量教学数据中分析出能够为高校教学管理提供决策支持的信息。高职院校的生源质量比普通高等学校差,学生的学习积极性和学习效率普遍低下,挂科现象更加严重,有很多学生因学分达不到要求而中途退学或无法按时毕业,同时由于缺乏对就业岗位的提前了解,盲目择业导致毕业生的工作满意度不高,企业对毕业生及学校的评价也比较低,为了改善这种现象,学校除了需要加强教育监管力度,还需要增加相应的教学辅助手段。本论文从高职院校的教学管理需求出发,选择成绩和就业两个主题,研究利用数据库中的大量数据为教学管理提供决策支持的方法。根据不同的分析需求选择合适的分析方法,完成了具体的应用形式设计,并以某高职院校提供的数据为例进行了方法应用展示,主要研究内容如下:首先指出了高职院校具有提高教学质量和毕业生就业质量的迫切需求,分析了运用数据分析辅助教学管理的现实意义,并对相关领域的研究现状进行了阐述;其次进行了需求分析,依次建立了数据仓库的概念模型、逻辑模型和物理模型,规定了数据在数据仓库中的存储形式,搭建了学生成绩和就业数据仓库模型,为接下来的数据分析奠定基础;接着从成绩和就业两个方面,对教学管理数据分析及可视化的需求进行了概述,在此基础上进行了学生成绩影响因素的统计分析,并设计了基于可视化技术的学生成绩分析和就业信息查询功能的应用形式,;最后探究了如何利用数据挖掘技术实现课程关联分析、课程成绩预测和学生就业指导,并且设计了各辅助技术的应用形式。本论文从高职院校的教学管理需求出发,对教学管理决策支持技术进行了研究,提出了利用数据分析为高校教学管理提供决策支持的普适性应用方法,为探究结合数据可视分析与数据挖掘技术解决教育问题提供借鉴思路,对同样具有成绩分析或就业指导需求的学校具有一定的参考价值。