教育教学质量依然是高校教育最为关心的问题,学生成绩管理和教学质量分析是教学管理工作者最棘手的问题。高校一直在致力于进行教学改革,提高教学质量,大部分高校还是采用传统的管理模式。这种方式不能从根本上解决现代化的今天所面临的新问题,不能从堆积如山的学生学习成绩单中发现其中所存在的“知识”,所以需要用改进原有的管理模式,采用新的技术方法来发现成绩之间存在的关系,找出真正影响学生学习成绩的因素,以期真正解决教学质量和教学效果提高的问题。本文在认真分析研究目前高校成绩管理情况的基础上,提出了将数据挖掘技术中的关联挖掘运用在对实验课程成绩分析中。通过对实验课程成绩间的关联关系挖掘,分析影响学生学习成绩的一些相关因素对教学质量进行分析与预测。在关联规则挖掘的过程中,对原有的算法深入地分析研究,提出了改进的Apriori算法应用在关联规则的挖掘中。同时,基于现阶段不适合使用Apriori算法进行挖掘的特殊情况,运用灰色关联分析对小数据量的情况进行了关联分析与挖掘。关联规则挖掘出一门实验课程成绩对其它实验课程成绩的影响程度,得出有价值的规则和信息,为教学管理部门做出正确的教学决策提供了极大的方便。把线性回归技术引入到教学评教当中,应用Matlab软件对评教结果数据进行分析,得出各个评价指标与教学效果之间的影响关系,这样可以很好地建议教师在教学中应该发扬和注意的事项,很好地指导教学。