学生学习行为预测数据集StudentLearningBehaviorPrediction-malcolmbryan
数据来源：互联网公开数据
标签：学生行为, 学习分析, 教育数据挖掘, 成绩预测, 机器学习, 课程评估, 行为建模, 辍学风险
数据概述：
该数据集包含来自教育机构的学生学习行为数据，记录了学生在学习过程中的多维度信息，用于预测学生的学习结果和行为模式。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为特定学期或学习阶段的横截面数据。
地理范围：数据来源未明确，但数据结构和内容具有普适性，适用于多种教育环境。
数据维度：数据集包含多项学生特征和学习过程指标，涵盖以下主要字段：
学生基本信息：包括婚姻状况、申请模式、申请顺序、课程、日/夜间出勤、既往学历、国籍、父母学历、父母职业、入学成绩等。
学习过程指标：包括是否被安置、是否有特殊教育需求、是否有债务、学费是否已付清、性别、是否获得奖学金、入学年龄、是否为国际学生等。
课程单元表现：包括第一学期和第二学期的课程单元（已获得学分、已注册、评估次数、通过次数、成绩、未评估次数）。
数据格式：CSV格式，文件名为sample_submission.csv，包含预测任务的所需字段，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于教育数据挖掘、学生行为分析、成绩预测和辍学风险评估等研究和应用。
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、数据科学、人工智能等交叉学科的研究，如学生学习行为建模、学习效果预测、个性化学习推荐等。
行业应用：为教育机构提供数据支持，尤其是在学生管理、课程优化、教育资源分配等方面。
决策支持：支持教育管理部门制定更有效的教学策略，提高教育质量和学生成功率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和教育数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握相关技术和方法。
此数据集特别适合用于探索学生学习行为与最终成绩之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化教学策略，提升学生学习效果。
