澳大利亚高等教育学生表现预测数据集2024
数据来源：互联网公开数据
标签：学生表现,高等教育,澳大利亚,学术预测,个人因素,经济背景,数据分析
数据概述：
本数据集包含澳大利亚高等教育机构内学生表现的数据，旨在根据多种学术、个人和社会经济因素预测学生的表现。数据集共包含100,256条记录和51个特征，涵盖学生的唯一标识符、就读大学的信息、年龄、性别、专业、年级、GPA、高中GPA、入学考试成绩、出勤率、课外活动参与情况、兼职工作情况、每周学习时长、家庭收入、父母教育水平、住宿类型、家校距离、家庭互联网访问情况、图书馆使用频率、学术资源可及性、健康状况、心理健康状况、奖学金情况、经济援助情况、家教支持情况、咨询使用情况、通勤方式、每晚睡眠时长、饮食质量、锻炼频率、校园社交融合度、同伴支持、语言熟练度、在线学习平台使用频率、课堂参与度、项目/作业成绩、期中考试成绩、期末考试成绩、教授办公室访问频率、小组工作参与情况、研究项目参与情况、实习经验、同伴评价、学术咨询频率、学习风格、学习环境质量、核心课程平均成绩、课外活动参与情况、同伴协作反馈和整体表现等关键信息。
数据用途概述：
该数据集适用于学生表现预测建模、不同大学间学生表现趋势和模式分析、制定支持表现不佳学生的干预措施等多种场景。研究人员可以通过该数据集识别影响学生表现的因素；教育机构可以利用数据预测学生表现，提前进行干预；政策制定者可以根据数据分析制定有效的高等教育政策。
举例：
例如，通过分析学生的家庭收入、父母教育水平和出勤率等特征，研究人员可以识别出哪些因素对学生的整体表现（如Excellent、Good、Satisfactory、Needs Improvement、Poor）有显著影响。此外，教育机构可以利用该数据集预测新生的表现，为需要额外支持的学生提供辅导和资源。
