深度学习课程作业数据集DLCourseworkDataDataset-phnganhtrnh
数据来源：互联网公开数据
标签：深度学习，课程作业，数据集，机器学习，教育技术，神经网络，数据科学，学术资源
数据概述： 该数据集包含来自深度学习课程作业的数据，记录了学生在深度学习课程中的作业提交情况和学习表现。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2023年。
地理范围：数据覆盖了多个高校和在线教育平台的深度学习课程。
数据维度：数据集包括学生的作业提交记录、作业评分、学习时长、课程完成情况、考试成绩等变量。还包括学生的基本信息和学习习惯。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于多个高校和在线教育平台的公开课程数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于教育技术、学习行为分析及机器学习模型训练等领域，尤其在学生表现预测、学习效果评估等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于深度学习课程学习行为、学生表现预测等学术研究，如学习习惯对成绩的影响、课程完成情况分析等。
行业应用：可以为教育机构提供数据支持，特别是在课程设计、学习效果评估和个性化教学方面。
决策支持：支持教育机构和教师的教学策略优化，帮助学生制定更有效的学习计划。
教育和培训：作为教育技术和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解学习行为分析和机器学习技术。
此数据集特别适合用于探索深度学习课程中学生的学习行为与表现之间的关系，帮助用户实现对学生表现的科学预测和评估，优化教学策略和提高学习效果。
