学生答题错误认知分析数据集StudentAnswerMisconceptionAnalysis-thienanlnguyen
数据来源：互联网公开数据
标签：教育, 机器学习, 认知诊断, 答题分析, 知识追踪, 错误模式, 学生表现, 测验数据
数据概述：
该数据集包含学生答题数据，记录了学生在答题过程中出现的错误认知模式。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，通用适用于教育领域。
数据维度：包括“QuestionId_Answer”（题目ID和学生答案）和“MisconceptionId”（错误认知ID）两个主要字段，反映学生在不同题目中的错误认知情况。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于分析和处理。此外，还包括Numpy文件，用于存储嵌入向量等中间数据。
来源信息：数据来源于在线教育平台或学术研究，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于认知诊断、知识追踪以及学生学习行为分析。
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：适用于教育学、心理学和人工智能交叉领域的学术研究，如学生认知建模、学习行为分析、个性化学习推荐等。
行业应用：为教育科技公司提供数据支持，特别是在智能辅导系统、自适应学习平台、考试评估系统等产品的开发中。
决策支持：支持教育机构和教师改进教学策略，优化课程设计，提升教学效果。
教育和培训：作为教育数据分析、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解学生学习行为。
此数据集特别适合用于探索学生答题错误与知识点之间的关联，帮助用户构建认知诊断模型，提升个性化学习效果。
