CS412计算机科学课程数据集CS412ComputerScienceCourseDataset-gargisathe
数据来源：互联网公开数据
标签：计算机科学，课程数据，数据集，教育研究，机器学习，学术分析，学生表现，学习方法
数据概述： 该数据集来自 CS412 计算机科学课程，记录了学生在课程中的各项数据，包括考试成绩，作业完成情况，课堂参与度等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从课程开始到结束，具体为 2020 年到 2023 年。
地理范围：数据覆盖了参与该课程的多个大学和学院，主要集中在美国和加拿大的高等教育机构。
数据维度：数据集包括学生学号，姓名（匿名化处理），课程成绩，作业分数，出勤记录，课堂参与度，考试表现等变量。还包括一些辅助信息，如课程难度，教师评分等。
数据格式：数据提供为 CSV 格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于 CS412 课程的学生记录，已进行匿名化和标准化处理。
该数据集适合用于教育研究，机器学习模型训练，学生表现分析等领域，特别是在学生表现预测，课程优化等方面具有重要应用价值。
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：适用于计算机科学教育，学生表现预测，学习方法优化等学术研究，如学生成绩影响因素分析，课程难度与学习效果关系研究等。
行业应用：可以为高等教育机构提供数据支持，特别是在课程设计优化，学生表现评估和教学改进方面。
决策支持：支持教育管理决策和课程策略优化，帮助教育机构制定更科学的教学计划和学生辅导策略。
教育和培训：作为教育学，计算机科学及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解学生表现分析，教育数据挖掘等技术。
此数据集特别适合用于探索学生表现与学习环境的关系，帮助用户实现学生表现预测和课程优化，提高教学质量和学生学习效果。
