毫无疑问，高校教学管理过程的信息化、网络化和现代化，一方面提高了学校教学管理的效率、质量与水平，另一方面也为学校未来管理决策积累了丰富的教学管理方面的宝贵数据资源。随着全面学分制教学体系的运行，基于高校已经形成的海量管理数据，如何充分挖掘学校长期以来办学形成的宝贵经验，发现办学过程中沉淀或隐藏的良好办学模式，已经成为现代高校教学、管理及决策水平的深层次发展瓶颈。 20世纪90年代逐步发展起来的数据仓库与数据挖掘技术，能从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的事务应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识。将数据仓库与数据挖掘技术应用于现代高校教学管理与决策，可有效帮助教学管理部门完成诸如专业培养方案、专业课程评审与学分认可，毕业证及学位认证等更高层次的科学决策，从而进一步提高学校的办学质量与水平，提升学校的整体综合竞争实力。 本文采用数据挖掘的关联分析理论，对专业课程之间的相关性进行分析，在充分分析教学管理数据现状以及学分制体系下教学管理出现的新问题的基础上，基于全面学分制教学管理与决策的需求，设计了一个满足教学管理部门需求的集成分析型环境——教学管理数据集市，借助关联规则数据挖掘理论，对集市中的学生课程成绩数据库进行关联规则分析，企图发现数据中隐藏的课程相关性模式或规则，可为学分制体系下学生选课及学业修读计划修正提供决策支持。论文研究成果对推动高校学分制人才培养体系改革与发展具有积极意义。