儿童教育游戏学习行为分析数据集_Children_s_Educational_Game_Learning_Behavior_Analysis
数据来源：互联网公开数据
标签：儿童学习, 游戏化教育, 行为分析, 学习轨迹, 交互数据, 认知评估, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自儿童教育游戏的数据，记录了儿童在游戏中的学习行为和表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但以游戏会话（session）为单位组织。
地理范围：数据来源未明确，但可用于分析儿童在教育游戏中的普遍学习行为模式。
数据维度：数据集包括多个CSV文件，包含以下关键信息：
train_labels.csv：记录了每个游戏会话的正确与否（correct）的标签。
test.csv：包含测试集数据，用于评估模型。
sample_submission.csv：提交样例文件。
train.csv：记录了游戏中的交互事件，包括session_id、index、elapsed_time（经过时间）、event_name（事件名称）、name（事件对象名称）、level（关卡）、page（页面）、room_coor_x/y（房间坐标）、screen_coor_x/y（屏幕坐标）、hover_duration（悬停时间）、text（文本内容）、fqid（功能标识）、room_fqid（房间功能标识）、text_fqid（文本功能标识）、fullscreen（全屏状态）、hq（高质量状态）、music（音乐状态）、level_group（关卡组）和session_level（会话级别）。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和建模。
数据来源：数据来源于儿童教育游戏，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于研究儿童学习行为、游戏化教育效果评估、以及构建个性化学习推荐系统。
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、人工智能等领域的研究，如儿童学习模式分析、游戏设计优化、学习效果评估等。
行业应用：可以为教育游戏开发商、在线教育平台提供数据支持，用于改进游戏设计、优化学习内容、提升用户体验。
决策支持：支持教育机构和教师进行教学评估，并为个性化学习提供数据支持。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、教育技术等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解学习行为分析。
此数据集特别适合用于探索儿童在教育游戏中的学习路径、行为模式与学习效果之间的关系，帮助用户构建预测模型、优化游戏设计、提升学习效率。
