目前,许多高校的管理信息系统已经日趋完善,各个方面的信息被记录地越来越全面,如一些学生成绩信息、学生学籍信息、教师教学信息以及教学计划等详细资料。但是80%的信息只是简单地存储在数据库中,隐藏在这些数据中的潜在信息被闲置,不能被充分利用。如果合理地利用这些数据并从中挖掘出有用的却常被人们忽视的重要信息,又或者能从中找出一些随各种因素动态变化而形成的规律,这无疑会对高校的管理决策有很大帮助。所以我们提出了将数据仓库技术应用于高校教学管理中的设想。本文正是从这点出发,建立起高校教学管理数据仓库系统,用相应的数据挖掘算法进行数据分析,发现隐藏在这些数据中的规律,从而达到辅助教学决策分析的目的。本文首先对数据仓库,数据挖掘相关理论知识做了详尽的研究,并提出一些设计的方案。然后在对现行高校信息系统现状调查分析的基础上,提出高校教学管理数据仓库系统结构,并实现了对原有各个信息系统数据的抽取、转换和加载到目标数据仓库(ETL)工作模块。在数据仓库数据访问部分,本文结合高校管理决策的需求和面临的一些问题,就几个典型的数据挖掘方法进行了研究和应用。其中使用了关联规则Apriori算法对学生的选课偏好作了详细的分析,并对该算法进行了改进,提高了算法执行的效率;使用决策树算法建立相应的决策树模型对学生的就业情况作出了预测分析;使用聚类分析的方法来分析课程教学评价情况,并给出了具体的实现。最后阐述关于本课题的一些今后的研究展望。