学生学业表现与辍学预测数据集StudentAcademicPerformanceandDropoutPredictionDataset-minhtamtran0110
数据来源：互联网公开数据
标签：学生行为, 学业表现, 辍学预测, 机器学习, 教育数据, 课程评估, 成绩分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含学生在高等教育阶段的详细信息，记录了影响学生学业表现和辍学风险的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内收集的静态学生信息。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但根据字段内容推测可能来自高等教育机构。
数据维度：数据集包含多个维度，涵盖学生背景、入学情况、课程参与、成绩表现等，具体字段包括：婚姻状况、申请模式、申请顺序、课程、日/夜间出勤、先前的学历、先前的学历成绩、国籍、母亲的学历、父亲的学历、母亲的职业、父亲的职业、录取成绩、是否流离失所、是否有特殊教育需求、是否有债务、学费是否按时缴纳、性别、是否奖学金获得者、入学年龄、是否国际生、第一学期学分（已获得）、第一学期学分（已注册）、第一学期评估次数、第一学期通过学分、第一学期成绩、第一学期未评估学分、第二学期学分（已获得）、第二学期学分（已注册）、第二学期评估次数、第二学期通过学分、第二学期成绩。
数据格式：CSV格式，包含多个CSV文件，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于高等教育机构的学生记录，经过整理和清洗，用于学术研究和数据建模。
该数据集适合用于学生学业表现分析、辍学风险预测以及教育数据挖掘等领域。
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、统计学、计算机科学等领域的学术研究，如学生行为模式分析、辍学预警模型构建等。
行业应用：可以为高等教育机构提供数据支持，尤其是在学生管理、课程优化、招生策略制定等方面。
决策支持：支持教育管理部门进行决策，优化教学资源分配，提升学生学习效果。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、教育技术等课程的教学案例，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影响学生学业表现和辍学风险的关键因素，帮助用户建立预测模型，从而实现个性化教育和精准干预。
