2022年春季机器学习课程作业1数据集ML2022SpringHW1Dataset-wangchenxu
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习，教育数据，学术研究，数据集，学生表现，课程评估，教育技术，数据分析
数据概述： 该数据集来源于2022年春季机器学习课程作业1，记录了学生在课程作业中的表现和相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2022年春季学期。
地理范围：数据覆盖了参加该机器学习课程的学生，主要为学生所在的教育机构或大学。
数据维度：数据集包括学生的作业提交情况，作业得分，完成时间，代码质量评估，学生反馈等变量。还包括学生的基本信息，如学号，姓名，专业等。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于2022年春季机器学习课程的公开资料，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于教育技术研究，学生表现分析，课程评估等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，数据挖掘等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于教育技术，学生表现分析，课程评估等学术研究，如学生完成作业的时间与得分关系，代码质量与学生表现的关系等。
行业应用：可以为教育机构提供数据支持，特别是在课程设计，教学方法优化和学生支持服务方面。
决策支持：支持教育领域的决策制定，如课程内容调整，教学策略优化等。
教育和培训：作为机器学习，教育技术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教育数据分析及相关技术。
此数据集特别适合用于探索学生表现与课程作业之间的关系，帮助用户实现对学生学习行为的深入理解，优化教学策略和提高课程效果。
