学生学业轨迹分析数据集StudentAcademicTrajectoryDataset-miguelabl
数据来源：互联网公开数据
标签：学生学业, 学业轨迹, 大学生, 学习行为, 成绩分析, 课程表现, 数据挖掘, 教育分析
数据概述：
该数据集包含学生学业轨迹相关数据，记录了学生在校期间的学业表现，包括入学时间、所学专业、个人信息、各学期修读课程、成绩、不及格科目数量、平均成绩、待修课程数量以及时间段等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了学生在校期间的学业表现。
地理范围：数据未明确指出具体学校或地区，但可用于分析学生学业表现。
数据维度：包括入学时间（ingreso）、专业（carrera）、学生ID（idalumno）、性别（sexo）、学期（semestre）、已修课程数量（materias_cargadas）、不及格科目数量（reprobadas）、平均成绩（promedio）、待修课程数量（por_cursar）、时间段（periodo）等。
数据格式：CSV格式，文件名为trayectoria_academicacsv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于学术研究或教育机构，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于教育领域的研究和数据建模，尤其是在学生学业表现分析、学习行为分析和教育策略优化等方面。
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、数据科学等领域的学术研究，如学生成绩预测、学习行为模式分析、辍学风险评估等。
行业应用：可以为高校、教育机构提供数据支持，特别是在教学质量评估、课程优化、个性化学习推荐等方面。
决策支持：支持教育管理部门制定相关政策，优化教育资源配置，提升教学效果。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等相关课程的案例，帮助学生和研究人员深入理解学生学业表现。
此数据集特别适合用于探索学生学业表现的规律与趋势，帮助用户实现提升教学质量、优化教育资源配置等目标。
