支持群体研讨并能达成共识是综合集成研讨厅的基本功能,近几年来,随着综合集成研讨厅体系逐渐的发展,人在思维方面得到了明显的提高,同时,数据挖掘技术也引起了信息产业界以及整个社会的的极大关注,关联规则和聚类技术是数据挖掘技术中两个重要的研究方向,本文以钱学森的“综合集成法”为依据,通过设计与实现研讨式教学系统,提供一个实时交互、实时查阅、实时记录的研讨环境,探索问题研讨的新方法,并对研讨环境的研讨信息进行分析处理研究,阐述了聚类分析和关联规则的基本概念,其中简单描述了Aprioritid算法,比较了Aprioritid算法与Apriori算法的执行时间,提出了改进的K-Means聚类算法,将关联规则算法应用在聚类分析的结果中,以实现关联关系的挖掘,主要研究工作如下:(1)讨论了协商研讨环境中所使用到的Toulmin模式的研讨模型,对研讨信息进行了相应的分析处理,分析了提案共识达成模型。(2)设计并实现了研讨式教学系统,对系统的需求进行了分析,设计了系统数据库,另外介绍了系统主要功能模块的实现。(3)分析研讨环境的研讨信息,将关联规则应用在研讨式教学系统中,用研讨式教学系统作为平台进行研究,首先对研讨信息进行聚类分析,然后使用Aprioritid算法研究学员提出的各种主张之间的关联关系,找出学员一致赞同的结果,并且对整个过程进行实现。依据理论与实践相结合的方法,用MyEclipse作为开发平台,以提案共识达成模型为理论基础,设计并实现了教学系统的基本功能模块,并且通过对学员在研讨课上提出的观点进行挖掘,详细分析了学员提出的观点的关联关系,验证了理论的合理性和可行性。