学生实验辍学预测数据集-uepiuuilnipmmu
数据来源：互联网公开数据
标签：学生，辍学，教育，数据集，预测模型，机器学习，行为分析，学术研究
数据概述：
该数据集包含学生在实验环境中的行为数据，用于分析和预测学生辍学行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为实验进行期间。
地理范围：数据来源于参与实验的学生，涵盖多个教育机构。
数据维度：数据集包括学生的个人信息、实验参与情况、实验行为数据（如登录时间、操作记录、完成进度等）、学习成绩以及最终是否辍学等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于学生实验记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于教育研究、学生行为分析、机器学习模型构建等领域，特别是在预测学生辍学风险、优化教学策略等方面具有重要价值。
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：适用于教育心理学、教育技术学等学术研究，如学生学习行为分析、辍学风险评估等。
行业应用：可以为教育机构提供数据支持，特别是在学生预警、个性化学习推荐等方面。
决策支持：支持教育机构制定更有效的干预措施，降低辍学率，提高教学质量。
教育和培训：作为教育数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解学生行为分析和辍学预测方法。
此数据集特别适合用于探索学生在实验环境下的学习行为与辍学之间的关系，帮助用户实现辍学风险预测、个性化学习干预等目标，为教育领域提供数据驱动的决策支持。
