学生游戏学习表现预测数据集

学生游戏学习表现预测数据集 数据来源：互联网公开数据
标签：学生表现预测,游戏学习,教育分析,学习行为,实时预测,教育科技,数据挖掘

数据概述：
本数据集旨在预测学生在基于游戏的学习环境中的表现，通过分析学生在游戏中的行为数据和学习成绩，提供实时预测的支持。数据集包含20个月的学生游戏行为记录，分为训练数据集和标签数据集两种文件类型。数据经过清洗和整理，去除了与预测无关的信息，如导航悬停事件和某些不相关的测验日志。此外，数据集中还新增了“存档代码”字段，用于识别学生是否从存档点开始游戏。

数据用途概述：
该数据集适用于教育研究、个性化学习策略开发、实时学习表现监测等多种场景。教育研究者可以利用此数据集分析学生的学习行为模式及其与学习成绩的关系；教育科技开发者可以基于数据集开发实时预测模型，优化游戏化学习体验；学校和教师可以借助数据集设计更有效的教学策略，提升学生学习成果。此外，数据集也适合用于机器学习模型的开发和测试，帮助研究人员探索更高效的教育数据分析方法。