数据挖掘技术在商业、金融业、保险业、市场营销等领域已获得了较为广泛的应用,但对教育信息的挖掘与知识发现方面的研究和应用相对来说很少。高校对学生信息、成绩等数据的处理还一般停留在简单的数据备份和查询阶段。因而,本文把基于决策树挖掘算法和粗糙集的数据挖掘技术引入到学生课程成绩分析中,可以找到影响学生成绩的真实原因,有利于有针对性地提高教学质量。应用改进的ID3算法和C4.5算法对不同课程类型的学生成绩进行分析,找出影响学生成绩的潜在因素,使学生能够较好地保持良好的学习状态,从而为教学部门提供决策支持信息,促使更好地开展教学工作,提高教学质量;应用粗糙集理论对某教学班级的英语成绩进行分析,找出对学生总体成绩影响最重要的因素,以便为外语教师改变教学方式和方法、提高整体教学质量方面提供依据,该方法还可以推广到对其他教学班不同考试科目的成绩进行分析,从而为进一步完善成绩管理系统提供技术支持。