随着高校扩招、学生数量的增加以及学分制的实行，高校教务管理的复杂性显著增加。传统的教务管理系统虽然能够处理日常事务工作，但在信息查找、分析以及为管理人员提供决策支持方面存在不足，无法满足现代高校管理的新需求。数据挖掘技术的出现，为高校教务管理提供了一种强有力的解决方案。
数据挖掘过程大致分为两个阶段：明确业务应该处理的对象和数据准备。在明确业务处理对象阶段，首先需要对问题进行界定，确保数据挖掘的目标明确。在数据准备阶段，完成数据选择、数据处理和数据转换。数据选择是基于和业务对象相关的信息搜集，挑选出最适合的数据。数据处理关注数据质量，以更好地完成数据分析并确定挖掘类型。数据转换则需要根据数据的算法确定合适的分析模型，建立合适的分析模型。
关联规则算法和决策树算法是数据挖掘技术中两种常用的算法。关联规则算法能清晰准确地表达数据库中每个子集的基本情况，通过分析项集之间的关联性来挖掘数据。关联规则挖掘是数据挖掘的重要组成部分，关联规则通常由客观兴趣度来衡量。客观兴趣度是一种数据驱动的评价方法，使用统计量来确定模式是否有趣，支持度和置信度是评价的标准。决策树算法是一种归纳学习算法，采用自顶向下递归方式构造模型。其构建过程不需要复杂的计算机知识，因而得到广泛应用。决策树的构建需要对相关数据信息进行预处理，并通过剪枝工作来优化决策树，提高效率。
在高校教务管理中，关联规则算法与决策树算法的综合应用具有很高的适用性。通过数据挖掘，可以迅速搜索并关联教师的年龄、工作、学历和课时等信息，对提升教学质量与教师自身素质有显著帮助。由于教务管理系统中教师和学生信息庞杂，构建合理科学的决策树，完成决策树模型的构建和剪枝工作，对于提高教务管理系统的效率至关重要。
数据挖掘技术在高校教务管理中的应用，旨在利用现有的教务管理系统，通过数据挖掘解决分析问题，从而提高高校管理的质量和水平。在高校教务管理中运用数据挖掘技术，不仅能有效地处理复杂的数据，而且能够发现数据之间潜在的联系和相互影响，进而为管理层提供有效的决策支持。数据挖掘技术作为一种信息处理工具，正在逐渐改变传统的高校教务管理方式，提高管理效率和质量。随着数据挖掘技术的不断发展，未来在高校教务管理中的应用前景十分广阔。
