随着高校招生规模的扩大,在校学生人数急剧增加,这使得原有教务管理系统中存在的问题日益突出。尤其是其中的学生成绩分析模块,往往只有简单的一些功能,而隐藏在海量数据中的大量有用信息不能得到有效地利用。如何将这些数据信息转化为知识表示,为学校决策者提供决策依据,科学指导教学,提高教学管理水平,是目前高校中值得研究的问题。数据挖掘技术在分析大量数据中具有明显优势,并已成功地应用到了多个研究领域,但它在教育领域中应用还不够深入。本文通过对数据挖掘技术的相关分析与比较,提出了多策略的设计思路,将数据挖掘技术与统计分析相结合,从海量成绩数据中提取出隐藏于其中的有用信息。这里多策略主要是指:采用基于决策树的分类挖掘方法,对学生成绩库中数据进行分析,生成学生成绩决策树,能直观显示出某一成绩在不同等级计算方式中所处的位置,为教学部门提供评价信息;同时采用基于总结规则的统计分析方法,完成不同情况下的成绩查询、预测及对比分析,实现学生成绩分析报告、试卷质量评价报告及质量分析表的自动生成。对教师改进教学,提高试卷质量将起到积极作用。在此基础上,完成了应用系统的开发,达到了预期设计目的。最后,对本文所做的工作进行总结,并对其他挖掘方法在成绩分析中的应用进行了展望。