试卷分析是考试过程中的重要环节。评价一套试卷是否达到预期的效果,必须对试卷进行详尽地分析。而目前的试卷分析工作往往只是对考试成绩做简单的整体统计,忽略了试卷背后“隐藏”的问题。导致高校多年积累的海量数据资源浪费,使隐藏在其中的大量有用信息无法得到有效的利用;且试卷分析系统功能单一,这种流于形式的试卷分析已经不能适应现代教学管理的要求。针对上述存在问题,本文作了以下研究:在研究试卷分析实际需求的基础上,根据教育测量理论,研究确立了试卷评估的标准和指标,给出了评估参数的合理值范围,为客观准确评价试卷提供了依据。独立开发了试卷分析系统。实现了面向试题的分析、试卷的分析,用统计方法对大量数据进行了基于总结规则的挖掘。得到了平均分、优秀率、及格率,难度分析、区分度分析、信度等分析结果,画出成绩分布图,给出了试卷质量综合评价,达到了有效评估试卷质量的目的。重点研究了关联规则算法在试卷分析中的应用。通过对数据挖掘技术的分析与比较,提出了将关联规则算法应用在试卷分析中的思路。重点研究了基础课课程与专业课课程之间的关联程度,为高职院校进行课程设置和课程结构调整提供新的依据和方法;并对关联规则算法的应用方法上做了适当的改进;通过研究试题得分及格率找出难、易题,使教师能更好地把握知识重点;研究分析了试题之间的影响程度,得到一些基于知识点的规则。从而为把握前驱知识点和后续知识点的紧密影响关系,为教师有的放矢开展教学提供有力的依据。本文研究开发的试卷分析系统规范了试卷分析指标,能适应多学科的试卷分析需求,有效地提高了试卷处理效率。关联规则算法在试卷分析的应用研究为挖掘高校海量信息提供了可靠的依据。