儿童学习行为特征分析数据集Children-sLearningBehaviorFeatureAnalysis-mariawang1122

数据来源：互联网公开数据

标签：儿童教育, 学习行为, 游戏化学习, 用户行为分析, 数据挖掘, 行为特征, 机器学习, 互动分析

数据概述：该数据集包含来自游戏化学习平台的用户行为数据，记录了儿童在学习过程中的各种行为特征。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注具体时间，但可以推断为学习过程中的行为记录。地理范围：数据未限定地理范围，但可以推断为使用该学习平台的儿童用户。数据维度：数据集包含多个CSV文件（features_0-4.csv, features_5-12.csv, features_13-22.csv），每个文件都包含session_id（会话ID）、fraction_of_common_click（常见点击比例）、room_change_ratio（房间切换比率）、text_change_ratio（文本切换比率）、map_hover_duration（地图悬停时长）、object_hover_duration（物体悬停时长）、elapsed_time_over10000_ratio、elapsed_time_over20000_ratio、elapsed_time_over50000_ratio、elapsed_time_over100000_ratio、elapsed_time_over200000_ratio、elapsed_time_over500000_ratio（不同时间段的停留时间比例）、level_swapping_ratio（关卡切换比率）、reading_speed_mean（阅读速度均值）、reading_speed_median（阅读速度中位数）、reading_speed_range（阅读速度范围）、navigate_click（导航点击次数）、person_click（人物点击次数）、cutscene_click（过场动画点击次数）、object_click（物体点击次数）以及与游戏内不同场景相关的特征，如tunic.capitol_1.hall等。数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和处理。来源信息：数据来源于游戏化学习平台，已进行匿名化处理。该数据集适合用于儿童学习行为分析、用户行为建模和个性化学习推荐等研究。

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、心理学和人工智能交叉领域的学术研究，如儿童学习行为模式分析、学习效率评估、游戏化学习效果评估等。行业应用：为教育科技公司提供数据支持，尤其适用于开发个性化学习系统、优化学习内容、改进用户体验等。决策支持：支持教育机构和平台制定更有效的教学策略，提升学习效果。教育和培训：作为数据分析、机器学习和人工智能相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解用户行为数据分析。此数据集特别适合用于探索儿童在游戏化学习环境中的行为模式，帮助用户实现个性化学习推荐、优化游戏设计等目标。