Kaggle教育平台问题特征分析数据集KaggleEducationPlatformQuestionFeatures-jihunlorenzopark
数据来源：互联网公开数据
标签：教育, 机器学习, 问题分析, 答题数据, 特征工程, 课堂练习, 学习行为, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle教育平台的问题特征数据，记录了用户在平台上进行答题时的问题相关属性，用于分析学习行为和评估问题难度。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但可以推测为平台用户答题行为的静态快照。
地理范围：数据来源于Kaggle教育平台，面向全球用户。
数据维度：包括问题ID、bundle ID、问题所属部分（part）、潜在语义索引主题（lsi_topic），以及与答题相关的统计特征，例如：
answered_correctly_q_avg：问题被正确回答的平均概率；
elapsed_time_q_avg：用户回答问题所花费的平均时间；
explanation_q_avg：用户查看解释的平均概率；
answered_correctly_q_cnt：问题被正确回答的次数；
answered_correctly_q_std：问题被正确回答的概率的标准差；
elapsed_time_q_std：用户回答问题所花费时间的标准差；
explanation_q_std：用户查看解释概率的标准差；
answered_correctly_b_avg：bundle中问题被正确回答的平均概率；
elapsed_time_b_avg：bundle中问题回答时间的平均值；
explanation_b_avg：bundle中问题解释的平均概率；
answered_correctly_b_cnt：bundle中问题被正确回答的次数；
answered_correctly_b_std：bundle中问题被正确回答概率的标准差；
elapsed_time_b_std：bundle中问题回答时间的标准差；
explanation_b_std：bundle中问题解释概率的标准差；
tag_1, tag_2, tag_3：问题的标签；
tags：问题的标签列表。
数据格式：主要为CSV格式，文件名为questions.csv，包含结构化的问题特征信息。此外，还可能包含pickle格式文件，用于存储中间数据或模型。
该数据集适合用于教育领域的数据分析，特别是对学生答题行为、问题难度评估以及个性化学习路径的研究。
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、机器学习、数据挖掘等交叉学科的研究，例如：
问题难度评估与优化：通过分析问题的特征，识别影响问题难度的关键因素，并优化题目设计；
学生学习行为分析：研究学生答题时间、正确率与标签之间的关系，从而深入了解学习过程；
个性化学习推荐：基于学生历史答题记录和问题特征，构建个性化的学习推荐系统。
行业应用：为在线教育平台提供数据支持，例如：
智能题库构建：根据问题特征和学生表现，构建智能题库，提升练习效果；
学习效果评估：通过分析学生答题数据，评估学习效果并优化课程设计；
自适应学习系统：构建自适应学习系统，根据学生的学习情况调整学习内容和难度。
决策支持：支持教育机构和平台制定更有效的教学策略和资源分配方案，提升教学质量和用户体验。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员熟悉教育领域的数据分析方法和应用。
此数据集特别适合用于探索问题特征与学生答题表现之间的关系，从而优化教育平台的设计，提升学生的学习效果。
