大规模开放在线课程学习行为数据集

大规模开放在线课程学习行为数据集 数据来源：互联网公开数据
标签：课程,学生行为,学习分析,在线教育,数据挖掘,学习平台

数据概述：
本数据集旨在研究学生参与大规模开放在线课程（MOOC）的行为模式，包含7门精选课程（称为模块）的学生学习数据。数据集记录了学生与虚拟学习环境（VLE）的交互行为，包括课程浏览、资源访问、讨论参与等。数据涵盖2017年2月和10月开课的课程，分别标记为“B”和“J”。数据集由多个CSV文件组成，各文件通过唯一标识符关联，便于进行多维度分析。

数据用途概述：
该数据集适用于研究学生在线学习行为模式、课程设计优化、学习效果评估以及学生支持策略制定等场景。研究者可通过分析数据了解学生的学习路径和参与度，识别影响学习成果的关键因素；教育机构和平台可利用数据优化课程设计，提升学生学习体验；政策制定者可参考数据改进在线教育支持政策。此外，数据集还适用于学习分析技术的研究与开发，助力教育技术领域的创新。