数据集概述
本数据集来自软件工程教育领域的知识追踪模型评估研究，包含约600名学生的编程课程练习与自测数据，覆盖两个连续学期。数据用于比较不同知识追踪模型在学生能力评估中的表现，助力智能辅导系统开发，为软件工程教育技术应用提供参考。
文件详解
- README.md
- 文件格式：MD
- 字段映射介绍：包含研究背景说明，数据集内容概述（练习表、自测测验数据及项目能力清单），以及数据与学生能力项的匹配逻辑。
- data.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：压缩包内包含两个连续学期的编程课程练习数据、自测测验数据，以及项目能力清单，用于匹配学生成绩与能力项。
数据来源
论文“Evaluating Knowledge Tracing Models for Student Competency Assessment in Software Engineering Education”
适用场景
- 教育技术研究：分析知识追踪模型在软件工程教育中的适用性，优化智能辅导系统。
- 学生能力评估：利用练习与测验数据，评估学生在编程课程中的能力发展轨迹。
- 教学策略优化：基于模型表现结果，调整软件工程课程的教学内容与反馈机制。
- 教育数据挖掘：探索学生学习行为与能力提升的关联，支持个性化学习路径设计。
