台湾大学应用深度学习中期考试数据集NTUTDLApplicationMidtermDataset-amandatien
数据来源：互联网公开数据
标签：深度学习，教育，数据集，学生表现，机器学习，教育技术，学术研究，评估分析
数据概述： 该数据集来自台湾大学应用深度学习课程的中期考试，记录了学生在考试中的表现数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2023年秋季学期。
地理范围：数据涵盖了台湾大学应用深度学习课程的学生群体。
数据维度：数据集包括学生的个人信息，考试得分，答题时间，题目类型，答题正确率等变量。还包括学生的背景信息，如专业，年级等。
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：数据来源于台湾大学应用深度学习课程的公开资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于教育技术，学生表现分析，机器学习等领域的研究和应用，特别是在学生表现预测，教育干预策略制定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：适用于教育技术，学生表现分析及学习行为研究，如学生答题模式分析，学习效果评估等。
行业应用：可以为教育机构提供数据支持，特别是在学生表现评估，教学策略优化等方面。
决策支持：支持教育政策的制定和学生个性化学习路径的规划，帮助教育工作者制定更有效的教学策略。
教育和培训：作为教育技术，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解学生表现分析和教育干预技术。
此数据集特别适合用于探索学生表现与学习行为的关联，帮助用户实现学生表现预测和教育策略优化，为教育技术的进步提供数据支持。
