随着我国高等教育的不断发展,教学评估已经成为教育评估的重要方面,已成为教学过程中的不可或缺的环节。然而现在的教学评估系统在实际运用中还存在不少的问题,如缺少完整的教学评价决策功能。目前对教学数据的处理还停留在初级的备份,查询以及简单的统计方面,使这些数据还不能完全发挥其价值。传统的方法已经远远不能满足对教学过程中大量有效信息的分析利用。因此,如何更有效地利用数据挖掘方法对教学的数据进行分析,以此指导教师教学工作已变得十分得重要。　　本文首先介绍了联机分析处理和数据挖掘技术及其主要的功能。在评估系统中,根据数据仓库维度特性,对教学评价因素进行了层次划分,确定了评估的具体指标,建立了系统的多维数据模型。通过参照汕头大学教学质量评估体系,分析了教学评价指标体系的各种因素,设计和实现了一个用于教学评估的数据仓库系统。运用MDX语句对数据源进行切片,得到一些教学评估的数据。把教学评估与数据挖掘技术相结合,首先运用线性回归的方法去发现单个学生评价与整体评估数据的相关关系,以此来进行预测和分析整体评估情况。接着运用传统的关联分析方法来挖掘数据切片蕴含的关联规则,在用广义相关性的方法对挖掘的关联规则进行提取和精炼。从而得到价值最高的关联规则。通过运用新的方法,来满足各类用户对数据综合程度的不同要求来达到最终实现改进教学,提高教育质量的目的。这将为高校的教学改革提供量化的数据支持和决策的依据。