1、隨著高職院校教學(xué)管理現(xiàn)代化進程的加快和教學(xué)體制的改革，各大院校的教務(wù)管理正向“規(guī)范化、信息化、網(wǎng)絡(luò)化”的方向發(fā)展，而基于學(xué)分制的選課方式也被運用到教學(xué)管理中?；谶x課系統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)越來越多，隱藏在數(shù)據(jù)中的信息卻越來越難獲取。通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以準(zhǔn)確而又快速的從浩瀚的數(shù)據(jù)資源中提取出所需信息，尋找到課程與課程之間的相關(guān)性，能明確表示出前繼課程與后繼課程間的關(guān)系等。因此可以幫助學(xué)生根據(jù)具體情況作出選修計劃及為教學(xué)管理人員制定出合理的選

2、課課程組。而且，對成績數(shù)據(jù)的深度挖掘還可找到影響學(xué)生成績的原因，有利于針對性的提高教學(xué)質(zhì)量。
　　數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是可以通過對現(xiàn)狀問題進行有效的模式提取，去發(fā)現(xiàn)隱藏在浩瀚的數(shù)據(jù)資源中的一些規(guī)律和數(shù)據(jù)相互之間的某些關(guān)系，因而可以整理、分析、提取出有價值的知識，讓這些知識為用戶的決策提供服務(wù)。本論文對數(shù)據(jù)挖掘等基礎(chǔ)知識有了透徹的理解，綜合分析了數(shù)據(jù)挖掘的基本理論；并對數(shù)據(jù)挖掘中的常用算法做了詳細介紹；最后創(chuàng)建了相應(yīng)的數(shù)據(jù)倉庫，對某些數(shù)據(jù)進

3、行了挖掘等。
　　本論文以教務(wù)管理中的選課數(shù)據(jù)作為研究對象，以培養(yǎng)學(xué)生為研究目的，對學(xué)生選課、成績數(shù)據(jù)的挖掘找到影響學(xué)生選課和成績的內(nèi)在因素。本文運用聚類法確定不同專業(yè)學(xué)生的選課方向。并將一種改進的Apriori算法應(yīng)用于所建立的學(xué)生成績數(shù)據(jù)中。并通過實驗數(shù)據(jù)驗證其有效性為模塊教育的課程搭配提了一種可行的解決方案。這些挖掘和分析對教學(xué)工作的開展與改進具有一定的指導(dǎo)意義由于本研究所涉及到的數(shù)據(jù)量比較大，對學(xué)生選課狀況及成績數(shù)據(jù)難以做