现代远程开放教育是一种新型教育方式,是随着现代信息技术的发展而产生的,它是建立在现代信息技术上的一种教学模式,主要应用与数字网络通信,计算机多媒体等技术,是计算机技术和网络技术在远程教育领域的应用。随着广播电视大学教育体制的改革,电大系统省校教学平台版本也从1.51升级到2.0,学生选课的自主性更大。但是因为广播电视大学学生基础低于普通高校,在选课过程中,对所选的课程认识不足,从而导致学生选课具有一定的盲目性。因此,通过对电大教学平台数据库进行挖掘,通过课程之间的相关性得到课程的先修后继关系,为学生在选课过程中提供有意义的指导,避免学生在选课时因为没有指导而无从下手的问题。传统的关联规则主要考虑置信度和支持度两个阈值,而仅考虑这两个阈值,挖掘得到的规则数量偏多,不能确定课程之间的先修后继关系,而且有些规则极具误导性和欺骗性等问题。本文主要研究了数据挖掘中的关联规则算法,研究内容和取得的成果如下:1.传统的关联规则算法在开放教育学习指导体系中的应用进行研究,并全面的评估其性能。2.研究了当前主要的关联规则算法并分析其局限性,在此基础上提出基于相关系数的关联规则在电大开放教育学习指导系统中的应用。3.以本文提出的算法为基础,利用Microsoft Visual Studio 2005开发工具设计并实现了一个基于Windows操作系统的课程相关性挖掘平台。4.采用吉林广播电视大学4年近8个季度的学生选课及成绩记录作为测试原始数据进行测试,与传统关联规则算法进行比较,得出基于相关系数的关联规则算法在解决挖掘课程相关性问题是有效的,同时也存在一些问题。最后阐述了本算法在电大开放教育学习指导体系中的发展前景。