课程推荐数据集CurriculumRecommendationsDataset-limbooo
数据来源：互联网公开数据
标签：教育，课程推荐，数据集，机器学习，个性化学习，学习分析，教育科技，人工智能
数据概述： 该数据集包含来自在线教育平台的课程推荐数据，记录了用户的学习行为和课程选择信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据涵盖了全球多个国家的在线教育用户，包括不同年龄段和学习背景的学习者。
数据维度：数据集包括用户ID、课程ID、学习时长、完成率、评分、课程类别、学习时间、用户属性（如年龄、性别、教育背景等）等变量。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于某在线教育平台的公开数据集，已进行匿名化和清洗处理。
该数据集适合用于教育领域的课程推荐系统研究、个性化学习分析及机器学习模型训练，特别是在课程推荐、学习行为分析等技术任务中具有重要价值。
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：适用于个性化学习、课程推荐算法、学习行为分析等教育技术研究，如学习路径优化、课程匹配度研究等。
行业应用：可以为在线教育平台、培训机构提供数据支持，特别是在课程推荐系统优化、学习资源分配等方面。
决策支持：支持教育机构的教学策略优化和课程资源调配，帮助制定更符合学习者需求的教学计划。
教育和培训：作为教育技术、数据科学及人工智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解个性化学习、推荐系统等技术。
此数据集特别适合用于探索用户学习行为的规律与课程推荐的优化策略，帮助用户实现个性化学习路径的精准推荐，提升学习效果和用户满意度，促进教育科技的发展。
