开放大学学生学习行为分析数据集OpenUniversityLearningAnalyticsDataset-trungtinle123
数据来源：互联网公开数据
标签：学习行为分析, 教育数据挖掘, 学生表现预测, 在线学习, 数据分析, 课程评估, 学习平台, 统计建模
数据概述：
该数据集包含来自英国开放大学（Open University）的学生学习行为数据，记录了学生在不同课程中的学习过程、评估成绩以及相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖了多个学期，时间范围从2013年至2014年。
地理范围：数据主要来源于英国开放大学的在线学习平台，反映了英国及其他地区学生的学习行为。
数据维度：数据集由多个CSV文件组成，包括学生评估（studentAssessment）、学生信息（studentInfo）、学生VLE交互（studentVle）、课程信息（courses）、虚拟学习环境（VLE）、学生注册（studentRegistration）和评估信息（assessments）等。关键字段包括学生ID、课程代码、评估ID、提交日期、分数、学习资源交互、注册日期等。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于开放大学的学习分析项目，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于教育数据挖掘、学习行为分析、学生表现预测和课程评估等领域的研究。
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、数据科学等领域的学术研究，如学生学习行为模式分析、学习效果评估、辍学风险预测等。
行业应用：可以为在线教育平台、教育机构提供数据支持，特别是在个性化学习推荐、课程优化、学生支持服务等方面。
决策支持：支持教育机构的决策制定，例如优化课程设计、改进教学方法、提升学生学习体验等。
教育和培训：作为教育数据挖掘、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解学习行为分析。
此数据集特别适合用于探索学生学习过程中的关键因素，预测学生学习结果，并优化在线学习环境，帮助提升学习效果。
