开放大学学习分析学生表现与参与度数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：学习分析,学生表现,在线学习,教育,学生行为,课程,虚拟学习环境,预测模型,风险评估
数据概述：
本数据集由加州大学欧文分校（UCI）提供，详细记录了开放大学学生的学习表现和参与度数据。数据集旨在为研究人员提供深入的学生行为分析，包括学生与在线学习材料的互动情况、学习成果的量化指标，以及年龄、性别、教育背景等人口统计学信息。数据主要用于分析和预测学生在课程中的表现，特别是识别“高风险”学生，以便及时干预，提高学生的学习成功率。数据集包含学生在不同课程中的总体表现、评估分数、提交日期以及在虚拟学习环境（VLE）中的互动数据，有助于全面了解学生的学习体验，从而改进教学设计。
数据用途概述：
该数据集适用于多种研究目的，包括预测学生成功与否、改进课程设计、分析不同变量与学生表现之间的关系。研究人员可以利用此数据开发预测模型，识别有挂科或退学风险的学生；分析评估对最终成绩的影响，优化课程结构；还可以研究学生在虚拟学习环境中的行为模式，从而个性化学习路径，提高学生的学习效率。此外，数据集也适用于研究学生学习成果的差异性，例如不同地区、年龄组和残疾状况的学生之间的差异。
