开放教育学习行为分析数据集OpenEducationLearningBehaviorAnalysisDataset-jayaprakashpondy
数据来源：互联网公开数据
标签：学习行为, 教育数据, 学生表现, 课程分析, 评估, 成绩预测, 数据挖掘, 机器学习
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、课程信息、评估结果和最终成绩等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但根据课程和评估的周期推测为单个学期或学习周期。
地理范围：数据来源于开放教育平台，未限定具体地理位置，可能涵盖全球范围内的学习者。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，涵盖以下关键信息：
studentAssessment.csv：学生评估结果，包括评估ID、学生ID、提交日期、是否补考、分数。
studentInfo.csv：学生基本信息，包括模块代码、呈现代码、学生ID、性别、地区、最高学历、社会经济地位、年龄段、之前的尝试次数、学习学分、是否有残疾、最终成绩。
upload.csv：上传文件，包含部分学生信息和成绩，以及一些冗余字段。
courses.csv：课程信息，包括模块代码、呈现代码、课程时长。
vle.csv：虚拟学习环境（VLE）中的活动数据，包括站点ID、模块代码、呈现代码、活动类型、开始周、结束周。
studentRegistration.csv：学生注册信息，包括模块代码、呈现代码、学生ID、注册日期、退学日期。
assessments.csv：评估信息，包括模块代码、呈现代码、评估ID、评估类型、截止日期、权重。
数据格式：CSV格式，方便数据处理和分析。数据已进行初步整理，可直接用于分析。
该数据集适合用于教育领域的数据分析、学生行为分析和成绩预测等研究。
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：适用于教育数据挖掘、学习行为分析等学术研究，如学习轨迹分析、学生成绩预测、影响学习效果的因素分析等。
行业应用：为在线教育平台提供数据支持，特别是在个性化学习推荐、学生预警、课程优化等方面。
决策支持：支持教育机构的决策制定，帮助优化课程设计、改进教学方法、提高学生学习效果。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生了解教育领域的数据应用。
此数据集特别适合用于探索学生学习行为与成绩之间的关系，以及评估不同学习活动对学习成果的影响，帮助用户实现优化教学策略、提升学生表现等目标。
