数据挖掘是近年来迅速发展的一门交叉学科，它主要涉及到人工智能、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等技术学科。数据挖掘是指从大量数据中发现信息、挖掘知识的过程，这一过程有时候也被称为知识发现或数据库中的知识发现（KDD）。数据挖掘的基本功能主要包括分类、估计、预测、关联分组或关联规则、聚类以及描述和建档。
在教学领域，数据挖掘技术的应用可以提高教学质量，加强高校管理，推进高校各项事业的建设。传统的数据分析方法往往难以从教学的海量数据中发掘出有价值的信息，而数据挖掘技术可以方便高效地从大量数据中发现有用的信息和隐藏的规律，为高校管理工作以及教师和学生的工作学习提供指导依据。
本研究重点介绍了数据挖掘技术中的关联规则和决策树两种方法，并分析了这两种方法在教学工作中的应用。
关联规则是数据挖掘中的一项重要技术，它主要挖掘出数据集中变量间有趣的、强的关系。在教学中，关联规则可以用于教学情况的预测和教学效果的评估。比如，通过挖掘学生的课程成绩、上课出勤率等数据，可以预测学生的学习情况，进而对教学计划进行调整，提高教学效果。
决策树是数据挖掘中的一种分类方法，它通过构建决策树模型来预测或分类数据。在教学中，决策树可以用来分析指导毕业论文选题、课程选择等方面。通过收集相关数据（如学生的兴趣爱好、成绩、专业方向等），构建决策树模型，可以为学生提供更为科学的课程选择指导，使学生能根据自身情况选择合适的课程。
数据挖掘在教学中的应用前景非常广阔。随着技术的不断进步和高校信息化建设的深入发展，数据挖掘技术可以应用于更多的教学管理场景中。例如，可以应用于学生个性化学习路径的规划、教师教学效果的评价、教学资源的优化配置、学生能力倾向的预测等多个方面。通过科学地分析教学过程中产生的海量数据，数据挖掘技术有望为教学工作提供更为精准、高效的决策支持，从而帮助提升教学质量和教学效率。
文章中也提到了数据挖掘的对象包括数据库、文本、图像等各种结构化或非结构化的信息，这显示了数据挖掘技术应用的广泛性。不过，由于数据类型多样，直接对这些数据进行分析并不容易。因此，数据挖掘的过程通常需要经过一系列的步骤，包括数据收集、数据预处理、数据挖掘、结果评估与解释等。
数据挖掘技术在教学领域的应用，是教育信息化研究的重要方向之一，对现代高校教育的信息化建设具有重要的推动作用。随着数据挖掘技术的进一步发展和完善，我们有理由相信其在未来的教学和管理中，将会发挥更大的作用。
