开放教育平台学生学习行为评估数据集OpenEducationPlatformStudentLearningBehaviorAssessmentDataset-minhkhangphm
数据来源：互联网公开数据
标签：在线教育, 学习行为, 学生评估, 成绩分析, 学习轨迹, 教育数据挖掘, 学习预测, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自开放教育平台的数据，记录了学生的学习行为、评估成绩以及相关人口统计学信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但根据课程和注册信息推测，涵盖了特定学习周期。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但可以推测为开放教育平台的用户群体。
数据维度：数据集包括多个CSV文件，主要数据项包括：学生评估结果（id_assessment, id_student, date_submitted, is_banked, score），学生信息（code_module, code_presentation, id_student, gender, region, highest_education, imd_band, age_band, num_of_prev_attempts, studied_credits, disability, final_result），课程信息（code_module, code_presentation, module_presentation_length），学生注册信息（code_module, code_presentation, id_student, date_registration, date_unregistration），评估信息（id_assessment, assessment_type, date, weight）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含studentAssessment.csv, studentInfo.csv, courses.csv, studentRegistration.csv, assessments.csv等多个文件，便于数据分析和整合。
来源信息：数据来源于开放教育平台，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于教育数据挖掘、学习行为分析、学生成绩预测等研究。
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、数据科学等领域的学术研究，如学习行为模式分析、成绩预测模型构建、学习效果评估等。
行业应用：可以为在线教育平台提供数据支持，特别是在个性化学习推荐、学习资源优化、学生预警等方面。
决策支持：支持教育机构的决策制定，例如课程优化、教学策略调整、学生支持服务改进等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、教育数据挖掘等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解教育领域的数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索学生学习行为与评估成绩之间的关系，以及影响学生学习效果的因素，帮助用户实现优化教学策略、提升学习效果等目标。
