決策樹算法最早源于人工智能的機器學(xué)習(xí)技術(shù)，用以實現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律的探究和新數(shù)據(jù)對象的分類預(yù)測U。由于其出色的數(shù)據(jù)分析能力和直觀易懂的結(jié)果展示等特點，決策樹成為一種重要的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。隨著信息化技術(shù)的不斷發(fā)展，高校遇到的新問題越來越多，雖然積累了大量的學(xué)生信息，但學(xué)生的管理工作越來越復(fù)雜。決策樹技術(shù)對學(xué)生的學(xué)習(xí)信息進(jìn)行挖掘分析，找到影響學(xué)習(xí)效果的因素以及這些因素反映的相關(guān)問題，那么就能及時反饋教學(xué)效果，預(yù)測學(xué)生的發(fā)展趨勢，進(jìn)而對學(xué)生的行為進(jìn)行個性化指導(dǎo)，這樣不僅有利于教師改進(jìn)教學(xué)方式，而且對學(xué)生的管理工作也提供了有用信息。所以研究決策樹技術(shù)在高校中的應(yīng)用具有重要的現(xiàn)實意義。