儿童教育游戏行为数据分析数据集_Children_s_Educational_Game_Behavior_Data
数据来源：互联网公开数据
标签：儿童教育, 游戏行为, 学习分析, 用户行为分析, 数据挖掘, 时序数据, 机器学习, 认知评估
数据概述：
该数据集包含来自儿童教育游戏平台的用户行为数据，记录了儿童在游戏过程中的交互行为和学习表现。主要特征如下：
时间跨度：数据覆盖了2019年11月至2022年9月期间的游戏行为记录。
地理范围：数据来源于儿童教育游戏平台，未明确标明具体地理位置，但可推测为全球用户。
数据维度：数据集包含两类主要文件：train文件和labels文件。train文件记录了用户在游戏中的详细操作事件，包括session_id（用户会话ID）、index（事件索引）、fqid（游戏内功能ID）、level（游戏关卡）、name（事件名称）、room_fqid（房间ID）、fullscreen（全屏状态）、hq（高清设置）、music（音乐状态）、text（文本内容）、text_fqid（文本ID）、page（页面）、save_code（保存代码）、hover_duration（悬停时长）、room_coor_x/y（房间坐标）、screen_coor_x/y（屏幕坐标）、event_name（事件名称）、level_group（关卡组）和elapsed_time（经过时间）。labels文件则提供了用户在特定时间段内的学习表现标签。
数据格式：数据以CSV格式提供，每个月对应两类文件：train和labels，方便进行数据分析和建模。数据已进行初步整理，便于直接分析。
该数据集适合用于儿童学习行为分析、游戏设计优化、个性化学习推荐和教育效果评估等研究。
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：适用于教育学、心理学、计算机科学等领域的学术研究，例如儿童认知发展、学习行为模式识别、个性化学习路径设计等。
行业应用：为教育游戏开发商、在线教育平台提供数据支持，特别是在游戏内容优化、用户体验提升、学习效果评估等方面。
决策支持：支持教育机构和相关部门进行教育政策制定、教学资源分配和学习效果评估。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、教育数据挖掘等课程的实训案例，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和教育数据分析。
此数据集特别适合用于探索儿童在教育游戏中的行为模式，评估学习效果，并根据数据驱动的见解优化游戏设计和学习体验。
