儿童教育游戏行为数据分析数据集Children-sEducationalGameBehaviorDataAnalysis-kanghong401

数据来源：互联网公开数据

标签：儿童教育, 游戏行为, 行为分析, 学习轨迹, 数据挖掘, 游戏设计, 学习评估, 时序分析

数据概述：该数据集包含来自儿童教育游戏平台的用户行为数据，记录了儿童在游戏过程中的详细交互信息。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注具体时间，但提供了“elapsed_time”（经过时间）字段，可用于分析用户在游戏中的时间分布。地理范围：数据来源未明确标注，但可推测为全球范围内的儿童教育游戏用户行为。数据维度：数据集包括多个关键字段，如“session_id”（用户会话ID）、“index”（事件序号）、“elapsed_time”（经过时间）、“event_”（事件类型）、“level”（关卡）、“page”（页面）、“room_coor_x/y”（房间坐标）、“screen_coor_x/y”（屏幕坐标）、“hover_duration”（悬停时长）、“text”（文本）、“fqid”（功能ID）、“room_fqid”（房间功能ID）、“text_fqid”（文本功能ID）、“fullscreen”（全屏状态）、“hq”（高清状态）、“music”（音乐状态）、“level_group”（关卡组）和“session_level”（会话等级），涵盖了用户在游戏中的各种操作和状态。数据格式：CSV格式，文件名为testcsv，便于数据分析和处理。来源信息：数据来源于儿童教育游戏平台，记录了用户在游戏中的详细交互行为，已进行初步的数据整理。该数据集适合用于儿童游戏行为分析、学习轨迹建模、游戏设计优化以及学习效果评估等领域的研究。

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、心理学、计算机科学等领域的学术研究，如儿童学习行为分析、游戏化学习效果评估、个性化学习路径推荐等。行业应用：为儿童教育游戏开发商提供数据支持，用于优化游戏设计、提升用户体验、评估游戏对学习效果的影响。决策支持：支持教育机构和游戏公司进行数据驱动的决策，例如调整游戏难度、优化教学内容、改进用户界面等。教育和培训：作为数据分析、机器学习、游戏设计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行为分析在教育领域的应用。此数据集特别适合用于探索儿童在游戏中的行为模式、学习轨迹，以及游戏设计对学习效果的影响，帮助用户实现游戏优化、个性化学习体验设计等目标。