成绩管理是高校教学工作中的重要环节。但是尽管高校不断扩招导致在校学生人数大幅度增加,大部分高校仍然采用传统的学生成绩管理模式。这种管理模式无法发现海量成绩数据中所存在的“知识”,所以必须改进现有模式,以找到影响学生成绩的真实原因,以期有针对性地提高教学质量和教学效果。论文在深入研究高等学校目前成绩管理具体情况的基础上,提出将数据挖掘技术中的决策树分类技术和关联规则挖掘应用于成绩管理之中。在决策树分类方面,采用ID3算法对学生英语期末考试成绩各题目的得分和最终成绩进行分析挖掘生成决策树,找出影响学生英语考试成绩的因素,为今后的英语教学工作提供指导,提高英语成绩及格率。在关联规则挖掘方面,使用Apriori关联规则算法挖掘出一门课程对其它课程的影响程度,得出有价值的规则和信息,可以为今后教务部门的课程设置工作提供技术支持。