学生学习障碍评估数据集StudentLearningDisabilitiesAssessment-adnankust
数据来源：互联网公开数据
标签：学习障碍, 学生评估, 教育数据, 机器学习, 认知能力, 行为表现, 数据分析, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自教育机构的学生学习评估数据，记录了学生的个人信息、学习障碍类型以及各项认知能力和行为表现的评估结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间信息，可视为一次性评估结果的集合。
地理范围：数据未限定地理位置，可理解为来自不同地区的学生样本。
数据维度：数据集包含学生的学号（student_id）、年龄（age）、性别（gender）、学习障碍类型（disability_type），以及阅读理解（reading_comprehension_score）、数学（math_score）、记忆力（memory_score）、注意力（attention_score）、视觉空间（visual_spatial_score）、听觉处理（auditory_processing_score）、社交互动（social_interaction_score）、情绪调节（emotional_regulation_score）等方面的评估分数，以及在学习平台上的时间投入（time_spent_on_platform）、作业完成情况（assignments_completed）、教师反馈（teacher_feedback_score）和最终表现（final_performance）等变量。
数据格式：CSV格式，文件名为 disabilities.csv，易于数据分析与处理。
该数据集适合用于教育领域的研究，以及学生学习行为和学习障碍的分析。
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、人工智能等领域的研究，如学习障碍诊断、学生行为分析、学习效果评估等。
行业应用：可以为教育机构、在线教育平台提供数据支持，用于个性化学习方案的制定、学习资源推荐、学习效果预测等。
决策支持：支持教育管理者和教师了解学生的学习状况，制定有针对性的教学策略，优化教育资源配置。
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，帮助学生理解学习障碍评估与数据分析的关系。
此数据集特别适合用于探索学习障碍与认知能力、行为表现之间的关联，以及预测学生的学习表现，从而实现个性化教育和干预。
