基于数据挖掘技术的教学测评是一项将数据挖掘与教学评估相结合的实践活动，旨在通过系统分析教学过程产生的大量数据，找出提高教学质量的有效途径。以下是从给定文件中提取的详细知识点：
1. 教学质量的重要性：文件提到学院为保障教学质量，每学期都会对学生对教师的教学情况进行测评，学生的评价在教师的总评成绩中占据了70%的比例。这反映出学生对教师的评价在教学质量保障机制中占有重要地位。
2. 学生评价问卷的可信度：文中指出学生教学评价问卷具有很高的可信度，并能够较客观地反映教师的教学效果。这种评价方式为教学效果的反馈和教学活动的调节提供了重要的参考依据。
3. 大数据分析的挑战：在教学测评中，面对大量没有分类标准的数据，传统的数据处理方法（如Excel总分排序）无法有效地反映教学质量的各个影响因素。因此，需要通过更高级的数据分析技术来处理这些问题。
4. 数据挖掘技术的应用：通过使用SPSS等专业软件进行聚类分析，可以对教学效果进行等次划分，发现每个簇类的特征值。进一步通过关联规则分析，能够深层地挖掘与教学效果相关联的教学因素。
5. 聚类分析和关联规则的应用：聚类分析允许教育管理者在大数据集中发现不同教师群体或学生群体的特征，而关联规则分析则能够揭示不同教学因素与教学效果之间的关系，这有助于更准确地了解哪些因素在提升或降低教学效果方面发挥了作用。
6. 教学评价的反馈信息：教学管理者和任课教师能够借助这些分析结果获得有力的反馈信息，指导他们调整教学策略和内容，以改善教学质量。
7. 教学质量监控与调节：通过对教学测评数据的深入分析，学院监督部门可以有效地调节和控制教学活动的实施，确保教学活动符合既定的质量标准和目标。
8. 数据挖掘在教学评估中的实际应用：在高职高专教学中，学生评价被用作教学质量评估的重要指标，而数据挖掘技术的应用能够更好地体现分类的语义效果，使教学管理者能够针对具体的影响因素采取措施。
9. 教学态度和教学效果的关系：通过对学生评价结果的分析，可以识别出教学态度对于提高教学效果的重要性，以及它在整体教学效果评价中的地位。
10. SPSS软件的应用：SPSS作为一种广泛使用的社会科学研究统计软件包，提供了k-means等聚类分析功能，适用于处理教育领域的数据挖掘需求。
总结来说，这份文件详细介绍了数据挖掘技术如何应用于教学测评过程中，从而提升教学质量。通过聚类分析和关联规则等方法，教育机构能够深入分析教学数据，准确找出影响教学质量的关键因素，并据此调整教学计划和策略。这一过程不仅加强了对教学质量的监控，还为教师和教学管理者提供了宝贵的反馈信息，促进了教学质量的持续改进。
