学生游戏表现预测数据集

学生游戏表现预测数据集 数据来源：互联网公开数据
标签：学生表现,游戏数据,教育分析,机器学习,Catboost,MLP
数据概述：
本数据集旨在研究学生在游戏化学习环境中的表现，包含学生的互动行为、游戏进展、学习成果等多维度数据。数据集涵盖多个时间点的记录，为分析学生的学习模式和预测其未来表现提供了坚实的基础。
数据用途概述：
该数据集适用于教育领域的研究与实践，如学习效果评估、个性化教学策略设计等。研究人员可利用此数据探索不同模型（如Catboost和MLP）在教育数据分析中的表现，优化预测模型以提升学习效果。教育机构可基于数据优化教学内容，提升学生参与度与学习效率。此外，数据集还可用于教育技术产品开发，助力打造更高效的学习体验。