摘要: 随着云技术与互联网技术的不断发展，传统的数据分析方法已经不能满足人们的日常生活和工作的需要，信息化的数据存储及分析已经逐步取代了传统的方式方法。近年来，各个高校广泛的应用各种综合教学管理系统，新兴的各种技术被应用到其中，并且不少的... 展开 随着云技术与互联网技术的不断发展，传统的数据分析方法已经不能满足人们的日常生活和工作的需要，信息化的数据存储及分析已经逐步取代了传统的方式方法。近年来，各个高校广泛的应用各种综合教学管理系统，新兴的各种技术被应用到其中，并且不少的高校也分别建立了自己的教师教学质量评估系统，积累了大量的教学质量评估数据。高校的决策层及教务相关的管理者希望通过对教学质量评估系统及其中积累的大量数据进行分析，希望从中可以得到一些对提高教师教学质量有关的内在联系，并提供一定的数据支持保障。 本文首先对课题的研究背景及国内外研究现状进行了分析，然后对数据挖掘的理论和技术进行研究，尤其是对数据挖掘的关联规则及其经典的Apriori算法进行了详细介绍，提出了一种改进的Apriori算法并通过实例加以论证，再次，在此算法研究的基础上，设计并实现了一个高校教学质量评估系统，并将其应用于北京城市学院教学评估系统的设计与应用研究之中，通过大量的评估数据应用Apriori算法挖据出学生评教结果与任课教师诸如性别、职称、学历、年龄、教师性质等基本信息之中隐藏于背后的关联关系，这些有价值的规律对于教学主管部门具有一定得指导作用。教学主管部门应注重教师自身的业务能力和专业水平的培养，统筹安排，合理排课，并且多聘用高学历、高职称的兼职教师等一系列建议，对高校的教学主管部门及决策者具有一定的指导作用。 收起