在当今信息技术迅猛发展的大背景下，数据挖掘技术已经成为一种重要的分析和处理海量数据的手段，在多个领域都显示出其巨大的价值。尤其是在教育行业中，“思想道德修养与法律基础”作为高校思想政治理论课的重要组成部分，其课程评价方法的科学性、准确性和有效性一直是教育改革的关键问题。本文提出了将数据挖掘技术应用于该课程评价的新思路，旨在通过科学的方法获得可量化的评价结果，并借此指导教学改革。
数据挖掘技术，简言之，就是指从大量数据中提取或“挖掘”出隐藏在其中的知识。这些知识可能是数据中的关联规则、模式或趋势等。数据挖掘技术的出现，极大地提高了从数据中发现有价值信息的能力，并被广泛应用于金融、医学、农业、商业等多个领域，提高了相关决策的科学性和效率。
在数据挖掘中，描述和预测是两个基本的功能。描述功能指的是通过分析现有数据，揭示数据中的一般规律和数据间的联系；而预测功能则是通过分析现有数据，来预测未来数据的发展趋势和方向。数据挖掘的特点主要体现在数据的海量性、离散性，以及技术的实用性和结果的动态性。其中，海量性指的是数据挖掘需要在大量数据的基础上进行，数据离散性强调数据挖掘往往需要对离散型数据进行分析处理。
数据挖掘技术常用的几种方法包括决策树、关联规则、人工神经网络、模糊集和粗糙集等。每种方法都有其独特的应用场景和优缺点。例如，决策树方法易于构建，结果易于理解，但预测连续性数据的能力较弱；而关联规则挖掘方法则是一种寻找数据间有趣联系的简单实用的规则。关联规则挖掘需要设置合适的最小支持度和最小置信度，以确保挖掘出的规则具有实用价值。
关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要方向，它在发现大量数据之间的有趣联系方面具有重要作用。关联规则挖掘通常基于支持度和置信度这一对概念，其中支持度指的是数据项集中出现的频率，而置信度则表示某条规则出现的可信度。通过设定合适的最小支持度和最小置信度阈值，可以发现数据之间的强关联规则。
在高校“思想道德修养与法律基础”课程评价的应用中，数据挖掘技术能帮助教师和教育管理者更深入地分析和理解学生的学习情况、课程内容的影响力以及教学方法的有效性等，从而有针对性地改进课程设置、教学方法和教材内容。例如，通过挖掘学生的课程成绩、课堂互动情况、在线作业和测试结果等数据，可以发现哪些教学内容或教学方法更受学生欢迎，哪些内容需要改进，甚至可以预测课程改革后的可能效果。
数据挖掘技术在高校“思想道德修养与法律基础”课程评价中的应用，不仅能够使课程评价更加科学和精确，而且还能提供有益的参考，帮助教师改进教学方式，提高教学效果，最终促进学生的全面发展。随着数据挖掘技术的不断成熟和完善，其在高等教育领域的应用将会越来越广泛，为教育改革提供强有力的技术支撑。
