資料探勘領域中的關連性法則是一項熱門的研究課題，普遍被用來找出隱藏在龐大交易資料庫中的有用資訊，以提供決策判斷時之輔助，且在實際的應用上已經有相當多成功的案例。本研究嘗試以關連性規則之演算法找出各學科成績間的關係，並探討性別因素對國中學生學業成績之影響，藉由這些隱含在學生成績中的訊息，以提供學校老師進行教學的參考；我們更針對台灣地區某國中一、二年級學生之學期成績進行實際的實驗探討，找出其科目間影響力較大的關連性，促使有限的資源能夠充分運用，最後配合相關係數分析和學習狀況調查表，以求得最具參考價值的資料。

Mining of association rules is widely used for discovering useful knowledge embedded in large databases so as to help users make proper decisions. Consequently, the purpose of
this work is to identify relationships among academic subjects with an association rule mining algorithm. Furthermore, how gender influences the academic achievement of a junior high school student is also studied in this work. Hopefully, instructors can utilize the obtained knowledge to deliver more feasible instructions. In order to evaluate the practical usage of our approach, a dataset containing grades of the 7th and 8th students in a junior high school is used as our testbed. With the additional correlation analysis and assessments of students’ achievements, it is believed that our empirical results can be a significant reference for furture educational development.

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