编程作业提交结果分析数据集ProgrammingAssignmentSubmissionResultAnalysis-ictworld
数据来源：互联网公开数据
标签：编程作业, 学习行为, 成绩评估, 代码评测, 在线教育, 数据分析, 机器学习, 编程语言
数据概述：
该数据集包含来自在线编程学习平台或编程作业系统的学生作业提交结果，记录了学生提交的代码在不同编程问题上的表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标记具体时间范围，但包含了作业提交的创建和更新时间，可用于分析学习行为的时间模式。
地理范围：数据未限定地理位置，可能来自全球范围内的在线编程学习平台。
数据维度：
concat('it001',assignment_id): 作业的唯一标识符。
concat('it001',problem_id): 编程问题的唯一标识符。
concat('it001'-user): 学生的匿名用户ID。
is_final: 标识提交是否为最终版本。
status: 提交状态，如“SCORE”等。
pre_score: 预估分数。
coefficient: 评分系数。
concat('it001',language_id): 编程语言的标识符。
created_at: 作业提交的创建时间。
updated_at: 作业提交的更新时间。
judgement: 评测结果，包含错误类型和数量等信息。
数据格式：CSV格式，文件名为annonimizedcsv，便于数据分析和处理。数据经过匿名化处理，保护了用户隐私。
该数据集适用于分析学生的编程学习行为、评估代码质量、以及研究编程作业的成绩分布和影响因素。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于教育技术、计算机科学教育领域的学术研究，如学习行为分析、代码质量评估、编程能力预测等。
行业应用：可以为在线编程学习平台提供数据支持，用于改进课程设计、优化作业评测系统、个性化学习路径推荐等。
决策支持：支持教育机构和平台进行教学效果评估、课程优化和学生学习支持策略的制定。
教育和培训：作为编程教育、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解编程学习过程和评估方法。
此数据集特别适合用于探索学生在编程作业中的错误模式、编程语言选择对成绩的影响，以及作业提交时间与成绩之间的关系等，帮助用户优化教学策略、提升学习效果。
