数据挖掘（Data Mining）是指从数据库的大量数据中通过算法搜索揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的过程[1]。目前，众多领域都在进行数据挖掘的应用研究。海南软件职业技术学院的教师教学评价以学生评估为主，通过学生评价分数对教师教学效果进行评价，评价数据只是简单的进行一个数据统计，呈现的只是一个简单的最终评价分值总数、评价优秀率、良好率、及格率等数据。但是，如何对这些数据进行深入的研究，分析出更深层次的内容，以便使教学评价发挥出更大的作用，是亟需解决的问题。本课题以海南软件职业技术学院为例，利用数据挖掘技术对课堂评价行为进行聚类分析。建立了教学评价模型，通过该模型依据教学评价数据和学生成绩之间的关系分析出影响教学质量层别的具体要素。对决定教学质量的关键要素采用关联规则进行深入挖掘，找到具体的影响因子，为今后提高教学质量找到了强有力的理论和实践依据。采用双向推理方法，由果溯因，由因推果，针对教学评价级别进行相应的挖掘验证。通过大量的原始数据分析，采用概率权值分析法提炼出教学质量评价指标，实现了教学课堂质量评价的量化评估，构建了教学课堂质量评价指标体系，完成了教学课堂质量评价的预测机制。实践证明该评价模型是行之有效的。