数据挖掘技术是信息科技领域的一项重要技能，它通过分析大量数据，找出其中隐藏的模式、关联、趋势等有用信息。本文探讨了数据挖掘分类技术在高校教学中的应用，特别聚焦在学生成绩的分析上，以期能够指导教学改进和提高教学质量。
数据挖掘可以应用于教育领域，尤其是在高校教学中的应用尚不广泛。在教学实施过程中，虽然积累了大量数据，但通常只停留在数据备份、查询和简单统计阶段，未能充分发挥其潜在价值。教师对学生成绩的分析往往仅限于成绩的统计分布，却忽视了成绩背后的影响因素。
通过对教学相关数据库系统的数据挖掘，不仅可以全面分析考试结果与各种因素之间的内在联系，而且能够回答“哪些因素可能影响学生学习成绩”等传统评价方法难以解答的问题。例如，在高校教学中，通过分析计算机网络专业课程的成绩数据库，可以探索出影响学生成绩的各个因素，进而为教学质量的改进提供依据。
在具体的数据挖掘方案中，首先要确定挖掘对象及目标，本例中选择205名学生作为研究对象，并通过在线调查系统采集相关数据。数据采集包括学生信息表、学生信息调查表和成绩数据库。其中，成绩数据库分为基础课程成绩和专业课程成绩两部分。
接下来是数据预处理阶段，包含数据集成、数据清理、数据转换和数据消减四个环节。数据集成是将多个数据源的数据合并到一起，生成学生成绩分析基本数据库。数据清理环节删除了缺考或缓考学生的数据，保证了数据集的完整性。数据转换利用概念分层技术，将连续值属性转换为离散值属性，比如利用直方图分析将成绩划分为不同的等级。数据消减则通过减少特征属性的数量来缩小数据规模，但不影响挖掘结果的质量。
最终，采用数据分类挖掘方法建立成绩分析决策树模型。决策树模型可以将大量数据转化为分类规则，从而更有效地分析数据，得出有用的结论。在文中提到的案例中，根据学生对课程的兴趣程度、课堂参与度、基础课成绩、作业完成情况等因素，利用ID3算法构建决策树，分类学生的成绩表现，以帮助教师了解哪些因素对学生成绩有显著影响。
ID3算法是一种常用的决策树算法，利用信息增益作为划分数据集的准则，不断选择能最佳区分数据的属性进行分割，从而形成决策树。通过建立决策树模型，不仅可以预测学生的成绩表现，还可以为教学方法的调整和优化提供科学依据。
数据挖掘技术在高校教学中的应用，尤其是分类技术的运用，能够为教学活动提供深入的洞见。通过系统化、科学化分析学生成绩和其他教学数据，教师能够更加准确地掌握影响学习成效的因素，从而更加有针对性地进行教学设计和质量改进。这也为未来教育信息化和教学方法的创新提供了有力的技术支撑。
