教育游戏学习者行为预测数据集EducationalGameLearnerBehaviorPrediction-changethetuneman
数据来源：互联网公开数据
标签：教育游戏, 学习分析, 行为预测, 机器学习, 游戏化学习, 数据挖掘, 用户画像, 测评分析
数据概述：
该数据集包含来自教育游戏平台的数据，记录了学习者在不同教育游戏中的行为表现，以及对应的学习成果评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但可推测为教育游戏平台收集的动态学习行为数据。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推测为教育游戏平台的用户群体。
数据维度：数据集包含以下关键数据项：
安装ID (installation_id)： 学习者的唯一标识符。
准确度分组 (accuracy_group)： 学习者在游戏中的表现评估，通常以0-3的等级进行划分，反映学习成果。
此外，数据集还包含了其他游戏相关的事件数据，如游戏活动、评估结果等。
数据格式：数据集主要以CSV格式提供，包含x_train.csv, x_test.csv, submission.csv等文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于教育游戏平台，经过匿名化处理，以保护用户隐私。
该数据集适合用于学习者行为分析、学习成果预测、个性化学习推荐等研究。
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，如学习者行为模式分析、学习效果评估、游戏化学习设计等。
行业应用：可以为教育游戏开发商、在线教育平台提供数据支持，特别是在提升游戏趣味性、优化学习路径、个性化内容推荐等方面。
决策支持：支持教育机构和相关部门进行教育资源分配、教学策略优化、学习效果评估等决策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、教育技术等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解学习者行为数据分析。
此数据集特别适合用于探索学习者在教育游戏中的行为规律，预测学习成果，并为个性化学习提供数据支持，从而提升学习效果。
