2023年计算机科学课程项目数据集CS5228-2310-Final-Team31Dataset-felixzhao628
数据来源：互联网公开数据
标签：计算机科学，课程项目，数据集，学术研究，机器学习，数据分析，教育技术，学生表现
数据概述： 该数据集来源于2023年新加坡国立大学计算机科学课程CS5228的项目数据，记录了学生团队在课程项目中的表现和成果。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2023年秋季学期。
地理范围：数据涵盖了新加坡国立大学计算机科学专业的学生和课程项目。
数据维度：数据集包括学生团队信息，项目主题，项目描述，项目代码，项目报告，项目评分，学生反馈等变量。还包括项目相关的技术细节和评估标准。
数据格式：数据提供为CSV和JSON格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于新加坡国立大学CS5228课程的公开资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于计算机科学教育，课程项目评估，学生表现分析等领域的研究和应用，特别是在机器学习模型训练，学术研究，教育技术等方面具有重要应用价值。
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：适用于计算机科学课程项目评估，学生表现分析等学术研究，如项目评分的影响因素分析，学生反馈的改进建议等。
行业应用：可以为教育机构提供数据支持，特别是在课程项目设计，教学方法改进等方面。
决策支持：支持课程项目评估和教学策略优化，帮助教育机构制定科学的教学计划和项目评分标准。
教育和培训：作为计算机科学教育课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解课程项目设计，评估标准及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索课程项目的设计与实施规律，帮助用户实现项目评估，学生表现分析及教育技术优化，为计算机科学教育提供数据支持。
