在线教育用户行为与知识点掌握分析数据集_Online_Education_User_Behavior_and_Knowledge_Point_Mastery_Analysis
数据来源：互联网公开数据
标签：教育数据, 用户行为分析, 知识追踪, 学习效果评估, 机器学习, 知识图谱, 智能教育, 认知诊断
数据概述：
该数据集包含来自在线教育平台的用户行为数据和知识点相关信息，旨在分析用户学习行为与知识点掌握程度之间的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态用户行为和知识点信息快照。
地理范围：数据未限定地理范围，可能来源于全球范围内的在线教育平台用户。
数据维度：数据集包括三个主要文件：mst_user_knl.csv（用户特征数据）、mst_question_knl.csv（题目特征数据）和train_sampled_with_feature.csv（用户作答数据）。其中，mst_user_knl.csv 包含用户在平台上的行为统计特征，如答题情况、学习时长等；mst_question_knl.csv 包含题目相关的特征，如知识点覆盖、答题正确率等；train_sampled_with_feature.csv 包含用户作答记录，可用于分析用户在不同知识点上的掌握情况。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据分析和处理。
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、人工智能等领域的学术研究，如知识追踪模型构建、学习效果评估、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，尤其是在用户行为分析、学习路径优化、智能题库构建、自适应学习系统开发等方面。
决策支持：支持教育机构和平台制定更有效的教学策略、优化课程内容、提升用户学习体验。
教育和培训：作为教育数据分析、机器学习、人工智能等课程的实训案例，帮助学生和研究人员深入理解教育数据分析的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索用户学习行为与知识点掌握之间的关系，构建预测用户答题正确率的模型，优化学习路径，实现个性化学习推荐，提升学习效果。
