如何有效利用学评教数据在教学管理中的决策支持作用,是高校需要长期关注和研究的课题。对学评教数据的简单使用,难于发现隐藏在数据中的有用知识,不能有效地对决策起支持作用。本文在对数据仓库、OLAP分析、数据挖掘技术等基本理论进行归纳和总结的基础上,给出学评教决策支持系统的设计与实现方案,实现了对学评教数据的综合分析和深入挖掘。论文的主要内容如下:(1)运用数据仓库理论建立学评教数据仓库,包括数据仓库的设计及数据的抽取、转换和加载。(2)结合实际需求,设计了学评教数据分析架构,实现了对学评教数据的综合查询与多维分析。(3)设计了学评教数据挖掘分析架构,在此过程中,研究了决策树分类方法ID3算法的不足,利用数据缩减和数据库技术对其进行了改进,提高了算法的执行效率,增强了算法的扩展性,从而提高了学评教决策支持系统的数据挖掘性能。(4)依据系统设计方案,在对相关开发技术和平台进行研究的基础上,实现了学评教决策支持系统。并针对安徽商贸职业技术学院的学评教数据进行分析和挖掘,对系统进行了验证。使用该系统,建立了学评教决策树分类模型,使教学管理部门对学评教数据有了更全面、深入的认识和理解,实现了对学评教数据简单使用方式的转变,为学院在如何提高教学质量等方面提供决策支持。