教育平台学习内容与题目元数据分析数据集_Educational_Platform_Content_and_Question_Metadata
数据来源：互联网公开数据
标签：教育, 学习平台, 题目元数据, 知识点, 准确率, 学习内容, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自教育平台的数据，记录了学习内容（例如课程或章节）和题目（问题）的元数据信息，旨在支持对学习资源和题目难度的分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，推测为特定时间段内的数据快照。
地理范围：数据未明确指出地理范围，可能来源于特定教育平台的用户学习数据。
数据维度：
question_metadata.csv: 包含题目相关的元数据，如题目ID（content_id），平均答题准确率（mean_question_accuracy），准确率标准差（std_accuracy），正确答案（correct_answer），内容领域（content_field），以及多个标签（tag_1、tag_2、tag_3）和标签编码（tags_encoded）。
lesson_metadata.csv: 包含学习内容相关的元数据，如内容领域（content_field）和内容ID（content_id）。
数据格式：数据集主要以CSV格式提供，便于数据分析和处理。同时包含模型文件（.model）和Python脚本（.py），以及其他辅助文件（.pickle）。
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、认知科学和人工智能交叉领域的学术研究，如题目难度评估、知识点关联分析、学习内容推荐算法研究等。
行业应用：为在线教育平台提供数据支持，尤其适用于优化题目设计、改进课程内容、个性化学习路径推荐。
决策支持：支持教育平台的产品经理和内容团队进行数据驱动的决策，例如调整题目难度、优化内容组织结构。
教育和培训：作为教育数据分析、机器学习、数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解教育数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索学习内容与题目表现之间的关系，评估题目质量，以及优化学习体验，进而提升学习效果。
