随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,人们采集数据的能力得到了极大的提高,从而积累了大量的数据。这些数据的背后隐藏着许多重要的、有价值的信息,人们为了对这些数据进行更高层次的分析,获取这些潜在的信息以指导今后的工作、生活,由此产生了数据挖掘技术。数据挖掘,是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,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。近十几年来,数据挖掘技术已得到广泛的研究,并在商业、金融、医疗等领域得到成功地应用,但在教学方面的应用比较少。由于高校连年扩招,造成了在校生人数规模剧增,给高校的教学工作带来了许多影响教学质量的问题。本论文以某学院为例,提出了一种应用决策树技术来挖掘隐藏在学生成绩背后有价值信息的研究方案,目的是对教师今后的教学工作提供重要的决策依据。决策树技术是数据挖掘分类和预测的主要技术,是通过一组无次序、无规则的实例中推理出决策树表现形式的分类规则。决策树方法与其它分类方法相比具有可理解性、易训练、易实施和通用性等优点,所以本论文选择将决策树技术应用到学生成绩分析研究中。基于数据挖掘的研究现状,笔者将把决策树技术应用到学生成绩的分析研究中,以提高教学质量。