教育知识追踪数据集EducationKnowledgeTracingDataset-windycloudyboy
数据来源：互联网公开数据
标签：知识追踪, 教育数据, 学习行为分析, 深度学习, 认知诊断, 学生建模, 练习数据, PyTorch
数据概述：
该数据集包含来自多个教育平台的学生学习行为数据，旨在用于知识追踪（Knowledge Tracing, KT）研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但涵盖了多个学年和学习场景，可以推断为一段时间内的学生学习记录。
地理范围：数据来源未明确，但包含 ASSIST 系列数据集和 Algebra2005 等，可能涉及多个国家或地区的学生学习行为。
数据维度：数据集包含学生在练习过程中产生的各种交互数据，包括用户 ID、题目 ID、作答正确与否、作答时间等，以及一些辅助信息如技能 ID、提示使用情况等。
数据格式：数据集包括 CSV、JSON、PyTorch 模型文件（.ckpt, .pkl）以及 Python 脚本（.py）等多种格式，便于进行数据分析、模型训练和结果评估。数据集已进行结构化处理，方便用于深度学习模型训练。
来源信息：数据来源于公开的教育数据集，如 ASSIST 系列数据集，以及其他学术研究或教育平台。
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：适用于教育领域中知识追踪、学生建模、认知诊断等方向的学术研究，例如，评估不同 KT 模型的性能，分析学生学习过程中的知识掌握情况，以及个性化学习推荐等。
行业应用：可以为教育科技公司提供数据支持，用于开发智能学习系统、自适应学习平台等，从而实现个性化教学。
决策支持：支持教育机构优化教学策略，改进课程设计，提高学习效果。
教育和培训：作为机器学习、人工智能、教育数据挖掘等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解知识追踪的原理和应用。
此数据集特别适合用于探索学生学习行为与知识掌握之间的关系，评估 KT 模型的有效性，并构建个性化的学习支持系统，最终目标是提升学生的学习效果。
