近几年高职高专院校发展迅速,为了提高其教学管理水平,教育部制定了相应的教学评估方案。高职高专教学评估的直接目的是对任课教师及教学组织工作效果做出评价,但是更重要的目的是总结优秀的教学经验,找出影响教师教学质量的关键因素,为教学质量的稳定提高制定科学的规范。我国高职高专院校现行教学质量评估多属于定性的指标,难以掌握和操作,而数据挖掘技术的产生与发展,无疑为高职院校的教师教学质量评估提供了方法,并应用到具体的教学评估体系当中。以学生评估教师为主的教学评估,对教学改革和教学质量的提高起到了很大作用。但是,如何表达、分析、解释、公布和使用评估结果,调动广大教师的积极性,使评估发挥更大的作用,这是一个值得研究的新课题。本文介绍了数据挖掘技术的相关概念,对比分析了国内外的研究现状,提出该论文研究的主要内容。依据高职院校教学评估的任务和目的,以及高职高专评估的主要内容,将数据挖掘技术引入到教学评估领域中,决定选取决策树方法来实现教学评估数据挖掘系统。文章详细介绍了决策树算法中的ID3算法的基本原理,针对ID3算法的不足,引入ID3改进算法的介绍。并对比使用这两种方法对教学评估数据进行挖掘,对影响教师教学质量得分的学生评价、教学加分、驾驭课常能力等因素进行分析,找到教学得分与教师各属性之间的关系,并使用一组数据进行测试。通过对测试结果进行分析,得出最后结论,从而为教学部门提供决策支持信息,促使其更好地开展教学管理工作,提高教学质量。