随着我国高等教育事业的迅速发展,我国高等教育现代信息化建设得到高速发展,教务管理系统在高校管理工作中得到了广泛的应用,但目前国内教务管理系统仅仅用到了最传统、最基础的教务应用与服务,数据挖掘在国内的各个领域实践与应用并不普遍,在高校教务管理中的应用几乎没有。随着时间推移,高校的教务管理系统中的数据不断增长,此数据变得越来越庞大和复杂。在此情况下,使用数据挖掘技术可使其中蕴含的价值关联起来,找到其中利用价值,更好的为高校发展服务。同时在这方面需要高校能够引起足够重视,进而采取可行措施,不断提高数据的挖掘技术水平,实现高校快速和健康的发展。本文结合作者在湖南大学教务处一线工作实践,对教务管理系统进行分析,实现了注册服务、选课服务、成绩管理、课程管理、毕业处理等海量数据的查询、备份、存储以及报表功能,通过对系统现有功能的分析,尝试从管理的最高角度出发,总体把握当前、将来的宏观形势,解决目前存在的问题和不足,并对传统的关联规则算法尤其是典型的Apriori算法进行了比较深入的研究,并提出了Apriori改进算法。本文通过对最基本的关联规则发现APriori算法的研究与分析,提出了用分时数据挖掘方法来进行关联规则的数据挖掘,并将该算法运用到教务管理方面,从而找出课程间先后顺序的关系。对数据挖掘技术在高校教学计划制定方面进行了比较有意义的研究。