在探讨“数据挖掘在医学高校课程关联和成绩预测上的应用”这一主题时，需要重点关注以下几个方面：
1. 数据挖掘技术在医学教育中的重要性：文章指出医学高校学生的成绩水平直接反映了当地及周边的卫生医疗水平。因此，医学高校需要有效指导学生的课程学习，而数据挖掘技术正是帮助教育工作者发现学生学习特征与课程之间的关联性，从而提供个性化指导和优化教学决策的重要手段。
2. 关联规则方法和决策树方法：文章提到了数据挖掘技术中的两种主要方法，即关联规则方法和决策树方法。关联规则方法主要用于发现变量之间的有趣关系，而决策树方法则通过一系列判断规则来预测目标变量的值。这两种方法在数据挖掘领域应用广泛，特别是在教育数据分析中有着独特的优势。
3. WEKA平台及其算法：WEKA（Waikato Environment for Knowledge Analysis）是一个功能强大的开源数据挖掘工作台，包含了很多数据挖掘算法。在文章中，作者使用了WEKA平台中的Apriori算法和C4.5算法。Apriori算法是一种用于发现频繁项集并以此为基础生成关联规则的经典算法，而C4.5算法则是基于决策树的分类算法。
4. Apriori算法在课程关联分析中的应用：通过Apriori算法，可以对临床专业学生在基础医学院所学的医学基础学科之间的关联性进行探索。这项技术的运用有助于揭示不同学科之间的内在联系，进而指导课程建设和教学管理，如优化课程安排和调整教学内容。
5. C4.5算法在成绩预测中的应用：C4.5算法能够根据历史数据构建决策树，用于预测学生的课程成绩。通过对历史成绩数据的分析，教师可以预测学生在特定课程中的表现，从而为学生提供更有针对性的学习指导和建议。
6. 教学管理决策和个性化学习：文章强调了利用数据挖掘提供科学、合理的课程建设决策的重要性。通过分析学生的学习特征和课程之间的关联性，教育管理者可以制定更有效的教学策略，同时帮助学生实现个性化学习，提高教育质量。
7. 文章关键词与研究方向：文档中提到的关键词包括数据挖掘、WEKA、Apriori、C4.5、关联性和成绩预测，这些关键词对应的研究方向为数据挖掘，特别是利用数据挖掘技术对医学高校的课程体系进行深入分析和优化。
8. 参考文献的引用：文章最后列举了一系列参考文献，涉及数据挖掘在教育管理和系统中的应用，这些参考文献为本文的研究提供了理论基础和实证分析的参考。
数据挖掘技术在医学高校的课程关联和成绩预测中的应用具有重要的实际意义。通过关联规则方法和决策树方法，结合WEKA平台中的Apriori算法和C4.5算法，可以对医学教育中的教学内容和学生学习效果进行深入分析，为课程建设和个性化学习提供科学依据。这不仅有助于提高学生的成绩，而且有助于提升医学教育的整体质量。
