学习行为分析数据集LearningBehaviorAnalysisDataset-jiahaoynu
数据来源：互联网公开数据
标签：学习行为, 学生表现, 数据分析, 教育评估, 机器学习, 课程管理, 用户画像, 行为预测
数据概述：
该数据集包含来自在线学习平台的数据，记录了学生的学习行为、个人信息以及最终的学习结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定学习阶段的静态数据。
地理范围：数据未指明具体地区，可能来自全球范围内的在线学习者。
数据维度：数据集包含学生的个人信息、学习行为数据和最终学习结果。具体字段包括：学生ID、课程代码、教学年份、性别、地区、最高学历、IMD（贫困程度指标）等级、年龄段、是否有残疾、之前的尝试次数、以及学习平台上的各种交互行为（如访问数据、双屏使用情况、外部测验、论坛参与、词汇表使用、主页访问、HTML活动参与、页面浏览、问卷调查、测验参与、重复活动、资源访问、子页面分享、URL点击、外部测验、协作参与、平均评估成绩、注册时长、总点击次数、重复提交次数、平均提交时长和最终结果）。
数据格式：CSV格式，文件名为final-DNNcsv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据集来源于在线学习平台，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于学习行为分析、学生表现预测和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、数据科学和机器学习交叉领域的学术研究，如学生学习行为模式分析、学习效果预测、个性化学习推荐等。
行业应用：为在线教育平台提供数据支持，特别是在优化课程设计、改进用户体验、提高学习效率等方面。
决策支持：支持教育机构的教学评估、学生管理和资源分配，帮助制定更有效的教育策略。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和教育学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解学习行为。
此数据集特别适合用于探索学生学习行为与学习结果之间的关系，帮助用户实现优化教学效果、提升学生学习体验等目标。
