个性化钢琴学习数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：钢琴学习,个性化教育,用户行为,性能评估,人工智能,自适应学习,学习路径,反馈生成
数据概述：
本个性化钢琴学习数据集旨在模拟和分析在线钢琴学习平台上的学习者交互情况。数据集包含详细的用户行为信息、绩效指标和参与度水平，旨在通过人工智能技术增强个性化学习体验。该数据集结构化设计支持预测模型（如基于可扩展海鸥搜索算法的有效随机森林分类器）的开发和测试，用于优化学习路径并生成个性化反馈。
数据用途概述：
该数据集适用于个性化学习路径优化、绩效评估、用户行为分析等多种场景。研究人员可利用此数据开发和测试预测模型；教育机构可借助数据提供个性化的学习建议；学习者可以了解自己的学习进展并调整学习策略。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者和教育者理解个性化学习系统的运作机制。
数据集描述：
数据集特征：
用户信息：包括用户ID、年龄和技能水平（例如：初级、中级、高级）。
会话详情：涵盖会话时长、练习时间、完成状态和学习路径进度。
绩效指标：追踪错误率、准确率评分、重复率、速度（BPM）和节奏精度等关键指标。
参与度指标：捕捉每周会话次数和用户反馈。
自适应学习数据：包括实时反馈接收和自适应学习路径调整。
目标变量：绩效改进，一个二进制列，表示学习者是否根据绩效指标有所提高。
