随着计算机技术的不断发展，以数据仓库为基础，基于数据挖掘的决策支持系统在电信、金融、营销、质量分析、生物基因工程等领域的应用已经有了深入的研究。但是在高校教学管理方面的应用并不广泛。为提高高等学校人才培养质量，近年来，高校以“教学质量与教学改革工程”为抓手，纷纷开展教学管理改革，探索新的人才培养模式。在这样的背景下，高校教学管理过程中“科学管理、科学决策”的需求越来越突出。但是，目前国内各高校的教务管理信息系统，多数仅停留在OLTP的层面上，尚不能实现对教务管理数据进行多角度、多层次的分析与挖掘，缺乏综合分析与决策支持能力。因此将数据挖掘技术应用于高校教务管理系统中，实现决策支持，具有重要的应用意义。本文深入探讨了数据仓库和数据挖掘技术。综述了数据仓库和数据挖掘的相关理论和方法；详细地介绍了数据挖掘中的关联规则挖掘，阐述了关联规则挖掘的概念、性质；解析了经典关联规则挖掘算法Apriori，分析了该算法的不足及改进途径。提出了一种基于0-1矩阵相乘的改进的Apriori算法，验证了算法的正确性，评估了算法的效率，指出了算法需要进一步完善的问题。在此基础上，本文将关联规则分析应用于高校教学管理决策过程中，采用基于0-1矩阵相乘的改进的Apriori算法，选取“教师基本情况数据与教学质量评价数据”进行了分析挖掘。通过对教师基本情况与教学质量评价结果的挖掘，发现了教学质量与教师基本素质之间的联系，并依据挖掘结果，提出了对师资建设和教学管理具有决策支持价值的意见和建议。