数据挖掘(Data Mining)又称知识发现,是一个从大规模数据库的数据中抽取有效的、隐含的、未知的、有潜在使用价值的过程,它是当今众多学科领域,特别是数据库领域最前沿的研究课题之一。　　 高等教育信息化建设,促成学校大量教育教学信息的积累。这些信息包括学校的专业设置情况、开设课程情况、任课教师情况、学生基本情况、教材情况,学生历年考试成绩等。这些数据的有效利用,可发现对教育教学改革与管理有价值的信息。　　 本文首先详细介绍了数据挖掘技术及其分类技术,重点介绍了分类技术中的决策树分类方法及几种经典的决策树分类算法。　　 然后阐述了分类技术在教育信息中的应用研究。建立了教学评价系统框架图,对系统实现的过程做了详细的描述,选取决策树分类算法中的ID3算法作为系统模型实现的依据,并针对ID3算法的不足做了改进。　　 最后实现了一个决策树分类器,作为高校教学评价系统中评价模块的实现。该分类器比较完整地描述了从数据的采集到数据预处理,设定属性优先权值,生成规则的全过程,并可以直观地显示决策树的生成。最终用来对一些未分类的数据进行预测。