斯德哥尔摩地区教育资源优化与学习者表现数据集-2011至2023年-datasetengineer

斯德哥尔摩地区教育资源优化与学习者表现数据集-2011至2023年-datasetengineer 数据来源：互联网公开数据 标签：教育资源,学习者表现,教育分析,机器学习,政策优化,斯德哥尔摩,教育技术,教学资源,学习者满意度

数据概述： 本数据集收录了来自瑞典斯德哥尔摩地区多个教育机构的教育资源优化与学习者表现数据。该数据集包含丰富的数据点，涵盖机构政策、学习者人口统计信息、参与度指标和学术成果等，旨在支持教育资源优化、学习者参与度分析和人才识别的研究。数据来源于历史和当代记录，包括调查、机构报告和数字学习管理系统（LMS）的数据，并经过匿名化处理以确保隐私和合规性。

数据用途概述： 该数据集适用于多种研究与分析场景，包括开发机器学习模型进行资源优化、多维度分析学习者成果、探索机构实践与学习者成功之间的关系、支持教育和人才识别框架的研究等。研究人员和教育管理者可以利用该数据集进行教育政策分析、课程优化和教育资源管理创新。

数据特征： - 学习者特征： - 年龄：学习者的年龄，范围从18岁到59岁。 - 性别：学习者的性别，分为“男”和“女”。 - 地理位置：学习者居住的区域，分为“城市”和“农村”。 - 经济背景：学习者的收入水平，分为“低”、“中”和“高”。 - 教育水平：学习者的当前学术水平，分为“本科”和“研究生”。 - 历史学术表现：历史GPA或相关学术成绩。 - 语言能力：语言水平，分为“基础”、“中级”和“高级”。 - 偏好学习媒介：学习者的偏好资源类型，分为“文本”、“视频”和“互动”。 - 学习速度：学习者报告的学习速度，分为“快”、“中”和“慢”。 - 参与历史：与教育资源互动的总时间。

• 教育资源特征：
• 资源类型：资源类型，分为“文本”、“视频”、“测验”和“案例研究”。
• 资源长度：教育资源的时长或大小，单位为分钟或页数。
• 难度级别：资源的感知复杂度，分为“简单”、“中等”和“困难”。
• 相关性：资源与意识形态和政治话题的相关性，分为“高”、“中”和“低”。
• 平台：资源分发平台，分为“LMS”和“移动应用”。
• 离线可用性：资源是否离线可用，分为“是”和“否”。
• 互动性水平：资源分类为“静态”或“动态”。
• 用户评分：学习者提供的评分，范围为1至5。
• 下载/查看量：资源的总下载或查看次数。

• 用户反馈：学习者反馈，分为“正面”、“中性”和“负面”。

• 课程特征：

• 模块数量：课程中的模块总数。
• 序列：模块或主题的顺序。
• 学分：课程分配的学分。
• 政策对齐：课程内容与国家政策的对齐情况，分为“对齐”和“未对齐”。
• 集成组件：理论与实践的集成程度，分为“高”、“中”和“低”。
• 评估类型：评估类型，分为“单项选择题”、“论文”和“项目”。

• 权重分布：不同评估类型的成绩所占比例。

• 成果特征：

• 前测评分：参与项目前的评分。
• 后测评分：完成项目后的评分。
• 知识提升：知识提升量（前测和后测评分的差异）。
• 行为变化：可观察的行为变化，分为“是”和“否”。
• 批判性思维能力：批判性思维能力评分，范围为1至10。
• 分析能力：分析能力评分，范围为1至10。
• 沟通能力：沟通能力评分，范围为1至10。
• 学习者满意度评分：学习者满意度评分，范围为1至5。

• 课程完成率：课程完成的分数（0.0至1.0）。

• 机构特征：

• 机构类型：机构类型，分为“公立”和“私立”。
• 地区：机构所在地区，分为“城市”和“农村”。
• 政策实施：政策性质，分为“严格”、“中等”和“宽松”。
• 预算分配：分配的财务资源（美元）。
• 教师数量：教师总数。

• 教师经验：教师平均教学经验（年）。

• 外部特征：

• 社交媒体影响：社交媒体趋势得出的影响分数。
• 同行影响：同行影响分类，分为“高”、“中”和“低”。
• 文化价值观：主导的文化导向，分为“传统”和“现代”。
• 对IPE的看法：对意识形态和政治教育的一般态度，分为“积极”和“消极”。
• 技术访问：技术访问程度，分为“高”、“中”和“低”。

• 使用AI/ML：是否使用AI/ML，分为“是”和“否”。

• 目标标签：

• 有效性评分：资源有效性整体评分。
• 参与度水平：参与度分类，分为“高”、“中”和“低”。
• 知识增益：学习成果的提升量（数值）。
• 行为影响：可观察的行为变化，分为“是”和“否”。
• 技能发展：增强的技能类型，分为“批判性思维”、“沟通”和“分析”。
• 人才识别：人才分类，分为“高”、“中”和“低”。
• 保留率：课程完成的概率（0.0至1.0）。
• 性能预测：预测的学术表现（百分比）。
• 资源分配效率：资源使用的效率分数。
• 相关性评分：内容与学习者需求的对齐（评分范围为1至5）。
• 学习者满意度评分：整体满意度评分（评分范围为1至5）。
• 完成可能性：完成课程的概率（0.0至1.0）。

使用和应用场景： 该数据集可用于： - 分类任务：预测学习者满意度、参与度水平和人才识别。 - 回归任务：建模知识增益、资源分配效率和性能预测。 - 政策分析：评估机构与教育目标的对齐情况。 - 课程优化：细化课程结构和资源分配。

EROLP数据集在教育与技术之间架起桥梁，为研究人员和从业者提供了强大的基础，以便在教育资源管理方面进行创新。