学生学习行为评估答题正确率预测数据集StudentLearningBehaviorAssessmentAnswerCorrectnessPrediction-lucasfreire01
数据来源：互联网公开数据
标签：学习行为分析, 答题正确率预测, 教育数据挖掘, 学生评估, 时间序列分析, 数据标注, 机器学习, 行为序列
数据概述：
该数据集包含学生在学习过程中产生的行为数据，并结合答题结果，用于预测学生的答题正确率。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但从session_id推断，可能为特定学习阶段或任务的记录。
地理范围：数据来源未明确，但可用于分析学生学习行为的一般规律。
数据维度：数据集包含两部分核心数据：
train_labels.csv：包含session_id和correct字段，记录了学生的答题正确与否（1表示正确，0表示错误）。
test.csv：包含学生的详细行为数据，字段包括session_id（会话ID）、index（事件序号）、elapsed_time（经过时间）、event（事件类型，如cutscene_click）、level（关卡等级）、page（页面）、room_coor_x/y（房间坐标）、screen_coor_x/y（屏幕坐标）、hover_duration（悬停时长）、text（文本内容）、fqid（功能ID）、room_fqid（房间功能ID）、text_fqid（文本功能ID）、fullscreen（全屏状态）、hq（高质量状态）、music（音乐状态）、level_group（关卡组）和session_level（会话等级）。
数据格式：提供CSV格式数据，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于学生学习行为记录，经过整理和标注，旨在为教育研究提供支持。
该数据集适合用于学生学习行为分析、答题正确率预测等研究。
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：适用于教育数据挖掘、学习行为分析等领域的学术研究，如学生学习模式识别、个性化学习路径推荐等。
行业应用：可为教育科技公司提供数据支持，用于开发智能学习系统、评估学习效果、优化教学设计等。
决策支持：支持教育机构进行教学质量评估、改进教学方法、提升学生的学习效果。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等相关课程的辅助材料，帮助学生理解教育数据分析方法和应用。
此数据集特别适合用于探索学生的学习行为与答题正确率之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升个性化学习体验和教学效果。
