数据挖掘在中职学校教学评估中的应用，是一种运用数据挖掘技术，对中职学校多年来积累的教学数据进行分析，发现有价值的数据模式，实现教学评估的一种方法。这种方法可以帮助教学管理者发现教学活动中的主要问题，及时进行改进，从而辅助管理者做好教学管理工作。
数据挖掘技术是从大量、不完全、有噪声、模糊、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘的过程包括对问题的理解和提出、数据收集、数据处理、数据变换、数据挖掘、模式评估、知识表示等环节。
数据挖掘常用的算法有分类分析方法、决策树算法、聚类算法和关联规则算法。分类分析方法是通过分析训练集中的数据，为每个类别做出准确的描述或建立分析模型或挖掘出分类规则，以便以后利用这个分类规则对其它数据库中的记录进行分类的方法。决策树算法是一种常用于分类、预测模型的算法，它通过将大量数据有目的的分类，从而找到一些有价值的、潜在的信息。聚类算法是将对象集合分组为由类似的对象组成的多个簇的过程。关联规则算法侧重于确定数据中不同领域之间的关系，即寻找给定数据集中的有趣联系。
教学评估体系的构建是教学评估的基础和依据，对评估起着导向作用。因此，制定一个科学全面的评价指标体系就成为改革、完善评价的首要目标。评价指标应以指导教学实践为目的，通过评价使教师明确教学过程中应该肯定的和需要改进的地方。层次分析法是美国运筹学家T·L·Saaty教授在20世纪70年代初期提出的一种简便、灵活而又实用的多准则决策的系统分析方法，其原理是把一个复杂问题分解、转化为定量分析的方法。
在中等职业学校多年的教育教学工作中积累了大量的教务管理数据、教师档案数据等，怎样从庞杂大量的数据中挖掘出有效提高教学质量的关键因素是个难题。数据挖掘技术却可以从人工智能的角度很好地解决这—课题。通过数据挖掘技术，得到隐藏在教学数据背后的有用信息，在一定程度上为教学部门提供决策支持信息促使更好地开展教学工作，提高教学质量和教学管理水平，使之能在功能上更加清晰地认识教师教与学生学的关系及促进教育教学改革。
