教育学习平台题目作答数据分析数据集EducationalPlatformQuestionAnsweringDataAnalysis-zhongruimeiii
数据来源：互联网公开数据
标签：教育, 学习行为, 题目作答, 数据分析, 机器学习, 学习平台, 知识追踪, 评估指标
数据概述：
该数据集包含来自教育学习平台的用户题目作答数据，记录了用户在平台上的题目作答行为和相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态数据，用于分析学习行为模式。
地理范围：数据来源未明确，但可用于分析普遍的学习行为规律。
数据维度：数据集包含以下关键字段：
question_id：题目唯一标识符。
bundle_id：题目所属的知识点或题目组标识符。
correct_answer：用户的正确答案。
part：题目所属的模块或部分。
tags：与题目相关的标签。
tags_lsi：题目标签的潜在语义索引。
question_elapsed_time_mean：题目平均作答时间。
question_had_explanation_mean：题目平均是否有解释。
question_correctly_q_count：题目正确作答次数。
question_correctly_q_mean：题目正确作答的平均概率。
part_elapsed_time_mean：模块平均作答时间。
part_had_explanation_mean：模块平均是否有解释。
part_correctly_q_mean：模块正确作答的平均概率。
tag_acc_count：标签的累积准确率计数。
tag_acc_min：标签的最低准确率。
tag_acc_max：标签的最高准确率。
数据格式：CSV格式，文件名为questions_new.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于教育学习平台，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于学习行为分析、知识追踪、学习效果评估等研究。
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、认知科学、机器学习等领域的学术研究，例如学习行为模式分析、知识点掌握程度评估、个性化学习路径推荐等。
行业应用：为在线教育平台、智能学习系统提供数据支持，用于优化题目设计、改进学习资源推荐、提升用户学习体验。
决策支持：支持教育机构和平台制定更有效的教学策略、评估学习效果、个性化学习路径规划。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的案例分析数据，帮助学生理解数据分析在教育领域的应用。
此数据集特别适合用于探索学习者在不同题目类型、知识点上的表现差异，以及影响学习效果的关键因素，从而帮助优化学习策略、提升学习效果。
