智利学生教育表现与留级预测数据集ChileanStudentEducationPerformanceandRetentionPrediction-rodrigofloresparedes
数据来源：互联网公开数据
标签：学生表现, 教育评估, 留级预测, 智利, 学校数据, 机器学习, 数据分析, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自智利教育系统的数据，记录了学生的学习成绩、出勤率、学校类型、社会经济背景等信息，旨在用于分析影响学生学业表现和留级风险的因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但可推断为特定学年或时期的数据。
地理范围：数据覆盖智利地区的学校和学生。
数据维度：数据集包括以下字段：RURAL_RBD（学校是否位于乡村地区），GEN_ALU（学生性别），EDAD_ALU（学生年龄），PROM_GRAL（平均成绩），ASISTENCIA（出勤率），COD_DEPE22、COD_DEPE23、COD_DEPE24、COD_DEPE25（学校依赖类型，可能代表不同的学校管理模式或隶属关系），Beneficio（是否获得福利），promedio_simce（SIMCE考试平均成绩），Retencion（是否留级）。
数据格式：CSV格式，文件名为datosTarea3csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于智利教育部门或相关研究机构，已进行初步整理。
该数据集适合用于教育研究、学生学业表现分析、留级风险预测等。
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、社会学等领域的研究，如学生学业表现的影响因素分析、留级风险预测模型构建、不同学校类型对学生学业的影响研究等。
行业应用：可以为教育管理部门提供数据支持，用于制定更有效的教育政策、优化资源分配、改进学校管理模式。
决策支持：支持学校和教育机构制定针对性的干预措施，帮助学生提高学业表现、降低留级风险。
教育和培训：作为教育数据分析、机器学习等课程的案例分析素材，帮助学生和研究人员了解和掌握数据分析方法在教育领域的应用。
此数据集特别适合用于探索学生学业表现与留级之间的关系，以及各种影响因素的量化分析，从而为教育决策提供数据支持。
