在高职院校的学生成绩管理中，传统的管理方式多依赖于教师手工批阅试卷并记录成绩，配合简单的成绩管理系统进行数据的查询、统计、存储和检索。这种方式虽然能对学生成绩的分布情况做出一定分析，如统计各分数段的人数，但无法深入分析成绩中反映出的学生知识点掌握情况，也难以挖掘出成绩背后更深层次的信息。因此，大量学生数据仅被简单存放，导致系统资源利用率低，造成了数据资源的浪费。
随着高职院校学生人数的增加，数据管理系统面临的压力日益增大，数据量的庞大使得传统的数据管理系统难以满足需求。这些系统通常只能完成一些基础的数据处理任务，难以自动提取和分析隐藏在海量数据背后的有用信息。数据挖掘技术，作为一种新兴的应用广泛的计算机科学领域技术，通过总结、分析、统计和推理对已有数据进行处理，可以发现数据之间的内在联系，推断事物的发展趋势，具有广泛的应用前景。
在学生成绩管理领域，数据挖掘技术的应用具有重要的研究意义。数据挖掘能够从大量的、看似无序的数据中提炼出有价值的信息和知识，帮助教育工作者更好地理解学生成绩与学习过程中的各种因素之间的关系。例如，数据挖掘可以辅助分析学生的知识点掌握程度，识别教学中的强项与弱点，预测学生未来的学习表现，评估考试题目的质量以及学生对教学内容的接受程度，从而为教育决策提供科学的依据。
数据挖掘技术在实际应用中，可以采用多种算法和模型。例如，决策树算法，它是数据挖掘中一种常用的分类技术，能够帮助管理者从数据中构建出一个树状的决策模型，用于分类和预测。通过决策树模型，可以对学生成绩数据进行挖掘，找出影响学生成绩的关键因素，建立成绩与知识点掌握情况之间的联系，进而对教学策略进行调整，提高教学效果。
文章通过对数据挖掘技术在高职院校学生成绩管理中应用的探讨，分析了当前成绩管理的现状与不足，并阐述了数据挖掘技术在提高数据利用率、发现数据内在联系和总结规律、辅助教学决策等方面的重要作用。这不仅能够帮助高职院校更加高效地利用学生成绩数据资源，而且为学校提供了改进教学方法和手段的有力支持，促进了教学质量和效果的提升。因此，数据挖掘技术在高职院校学生成绩管理中具有重要的应用价值和广阔的发展前景。
