学生多类别学业表现分类数据集Multi-ClassStudentPerformanceClassificationDataset-hakim11
数据来源：互联网公开数据
标签：教育，学业表现，数据集，分类分析，机器学习，教育研究，学生评估，数据分析
数据概述： 该数据集包含来自多个学校的学生学业表现数据，记录了学生的学业成绩及相关影响因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的学校，包括不同教育水平和类型的学校。
数据维度：数据集包括学生的个人信息（如性别，年龄，家庭背景等），学业成绩（如各科目成绩，总成绩等），学习行为（如出勤率，学习时间等），课外活动等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的教育研究项目和学校报告，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于教育研究，学业表现分析及机器学习等领域，特别是在学生学业表现分类，影响因素分析等任务中具有重要应用价值。
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：适用于教育公平性，学业表现影响因素等学术研究，如学生学习行为与成绩的关系，家庭背景对学业表现的影响等。
行业应用：可以为教育机构提供数据支持，特别是在学生评估，教学策略优化等方面。
决策支持：支持教育政策的制定和学生管理策略的优化，帮助教育工作者制定科学的干预措施。
教育和培训：作为教育科学和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业表现分析和教育评估方法。
此数据集特别适合用于探索学生学业表现的分类规律，帮助用户实现学生学业表现的准确预测和评估，优化教育资源配置和个性化教学策略，提高教育质量和学生表现。
