在线教育平台学生答题特征工程数据集RiiidFeatureEngineeringDataset-sanjeevgadre
数据来源：互联网公开数据
标签：在线教育，学生答题，特征工程，数据集，机器学习，教育研究，数据分析，预测模型
数据概述： 该数据集来自Riiid平台，主要记录了学生在线答题的行为数据，适用于特征工程和预测模型的构建。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2021年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内使用Riiid平台的学生。
数据维度：数据集包括学生答题记录，题目信息，学生信息等，具体变量有答题时间，答题正确性，题目难度，学生学习进度等。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Riiid的公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于在线教育，机器学习及数据科学等领域的应用，尤其是在学生学习行为分析，题目难度预测和学生表现预测等方面具有重要应用价值。
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：适用于在线教育平台的学生学习行为分析，题目难度预测等研究，如学生学习路径分析，题目推荐算法优化等。
行业应用：可以为在线教育平台提供数据支持，特别是在学生表现预测，个性化推荐和学习进度跟踪方面。
决策支持：支持在线教育平台的个性化教学策略优化，帮助平台制定科学的学习内容和进度安排。
教育和培训：作为数据科学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解特征工程，时间序列预测等技术。
此数据集特别适合用于探索学生在线答题行为的规律与趋势，帮助用户实现学生学习表现的准确预测，优化个性化教学内容和进度安排，提高学生学习效果。
