在线教育平台用户答题行为数据集OnlineEducationPlatformUserAnsweringBehaviorDataset-srijita97
数据来源：互联网公开数据
标签：教育, 用户行为, 答题记录, 学习分析, 知识追踪, 机器学习, 行为预测, 智能学习
数据概述：
该数据集包含来自在线教育平台的用户答题行为数据，记录了用户在平台上进行的答题交互过程。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但包含timestamp字段，可用于分析用户答题的时间序列特征。
地理范围：数据来源未明确，但可用于分析用户学习行为的普遍规律。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如：row_id（行标识符）, timestamp（时间戳）, user_id（用户ID）, content_id（题目ID）, content_type_id（内容类型ID，0表示题目，1表示提示）, task_container_id（任务容器ID）, user_answer（用户答案）, answered_correctly（是否答对）, prior_question_elapsed_time（前一题用时）, prior_question_had_explanation（前一题是否有解释）。
数据格式：CSV格式，文件名为train_data1.csv，便于数据分析和处理。
数据来源于在线教育平台的用户答题记录，数据已进行结构化处理。
该数据集适合用于教育领域的用户行为分析、学习效果评估和个性化推荐等研究。
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、认知科学和机器学习交叉领域的学术研究，如学习行为分析、知识追踪、学习者建模等。
行业应用：为在线教育平台提供数据支持，尤其适用于个性化学习推荐、学习效果评估、自适应学习系统开发等。
决策支持：支持教育机构对教学内容和学习路径进行优化，以及对学习者进行精准评估和个性化辅导。
教育和培训：作为人工智能、数据科学、教育技术等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解用户学习行为。
此数据集特别适合用于探索学习者的答题模式、知识掌握程度，以及影响学习效果的关键因素，从而实现对学习过程的优化和个性化。
