学生学习表现预测数据集StudentPerformancePredictionDataset-stevenowen
数据来源：互联网公开数据
标签：学习表现, 教育数据, 成绩预测, 学习行为, 学生特征, 数据分析, 机器学习, 教育评估
数据概述：
该数据集包含学生学习相关的多维度数据，记录了影响学生学习表现的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未限定具体地区，可视为通用学生学习表现相关数据。
数据维度：数据集包括学生ID、学习时长、出勤率、家长参与度、资源获取情况、课外活动参与情况、睡眠时长、过往成绩、学习动力、互联网接入情况、辅导课程次数、家庭收入、教师质量、学校类型、同伴影响、体育活动、学习障碍、家长教育水平、离家距离、性别等多个特征。
数据格式：CSV格式，包含testcsv，traincsv两个文件，用于模型训练和测试。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理，方便数据分析和模型构建。
该数据集适合用于教育领域的研究，以及学生学习表现预测模型的构建。
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、数据科学等领域的研究，如学生学习行为分析、影响学习表现的关键因素研究等。
行业应用：为教育机构、在线教育平台提供数据支持，尤其适用于学生成绩预测、个性化学习推荐等应用。
决策支持：支持教育管理者制定更有效的教学策略、优化资源分配，提升教育质量。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的案例，帮助学生和研究人员深入理解教育数据分析。
此数据集特别适合用于探索学生学习表现的影响因素，帮助用户构建预测模型，优化教育策略。
