MOOC学生行为与成绩数据集MOOCStudentBehaviorandPerformanceDataset-dineshsharma132
数据来源：互联网公开数据
标签：在线教育，学习分析，数据集，学生行为，学习绩效，教育技术，机器学习，学习科学
数据概述： 该数据集包含来自大规模开放在线课程（MOOC）平台的学生行为与成绩数据，记录了学生在课程中的学习活动和最终表现。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从课程的开始到结束，涵盖多个学期的课程数据。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的多个MOOC平台和课程，包括不同学科和难度级别的课程。
数据维度：数据集包括学生的登录频率，观看视频时长，完成测验次数，参与讨论次数，提交作业情况，课程完成率及最终成绩等变量。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于多个MOOC平台的公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于教育技术，学习分析及机器学习等领域的研究和应用，特别是在学生学习行为分析，学习绩效预测及个性化学习推荐等方面具有重要价值。
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：适用于学习行为模式分析，学习效果评估等学术研究，如学生学习习惯对成绩的影响，不同学习策略的效果比较等。
行业应用：可以为在线教育平台提供数据支持，特别是在课程设计优化，学习路径个性化推荐等方面。
决策支持：支持教育机构的教学质量评估和改进策略制定，帮助教师和课程设计者优化教学内容和方法。
教育和培训：作为教育技术，学习科学及数据分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解学习分析技术和教育数据挖掘方法。
此数据集特别适合用于探索学生学习行为与成绩之间的关联规律，帮助用户实现对学生学习过程的深入理解，优化在线课程设计，提升学习效果和参与度。
