通过对多维关联规则数据挖掘技术的研究，将基于多维频繁谓词的多维关联规则数据挖掘技术运用到教学管理系统中，建立一个教学管理关联规则挖掘系统。 对群体特征与行为的数据挖掘是关联规则挖掘的一个重要的也是复杂的挖掘方向。在教学管理系统中学生个体的自然信息与他们的选课行为之间的关联、商业领域中的顾客基本信息与购买行为之间的关联都属于这类情况。许多通用的数据挖掘工具，基于对更通用的挖掘需要的考虑，而没有能对上述的挖掘需求给予足够的满足。 基于多维频繁项集的挖掘算法主要分为两个步骤。第一步是对学生特征进行维间关联规则挖掘，找出频繁谓词，这一过程借助数据立方体工具实现；第二步是求基于多维的频繁项集的算法及关联规则生成。这时需要以第一步生成的维间关联规则为约束条件，对学生选修的课程进行挖掘。通过对基于多维频繁项集的算法进行探索和优化，采用维搜索和散列的技术方法使系统的挖掘性能大大提高。兴趣度是关联规则挖掘中经常要考虑的一个问题。有时关联规则仅用支持度和置信度来定义是不够的，一件事情对另一件事情的促进作用实际上并没有规则兴趣度显现的那么大，可以通过相关性判断哪些规则是有用的，哪些规则是无用的。 通过教学管理系统中的实践，得到许多有价值的信息，这些信息在帮助学校更好地进行学生的培养、掌握学生表现情况、帮助教师备课以及安排课程等方面具有重要的指导意义。