学生工程学教育数据集PreprocessedReingieeringStudentsDatasetv1-kajcasias
数据来源：互联网公开数据
标签：工程学，学生数据，数据集，教育研究，机器学习，学术表现，数据分析，教育技术
数据概述： 该数据集包含来自工程学领域的学生教育数据，记录了学生的学术表现，课程参与及其他相关教育指标。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的工程学教育机构，包括大学，学院及技术学院。
数据维度：数据集包括学生的个人信息（如年龄，性别，国籍），学术表现（如成绩，课程完成率），课程参与情况，实习经历，课外活动等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于多个工程学教育机构的公开资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于教育研究，学术表现分析及机器学习等领域，特别是在学生表现预测，教育干预策略制定等技术任务中具有重要价值。
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：适用于工程学教育，学术表现预测，学生发展等学术研究，如学生辍学率分析，课程效果评估等。
行业应用：可以为教育机构提供数据支持，特别是在学生管理，课程优化及教育政策制定方面。
决策支持：支持教育机构的学生表现评估和教育干预策略优化，帮助制定科学的教育计划。
教育和培训：作为教育技术，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解学生表现分析及教育干预技术。
此数据集特别适合用于探索学生工程学教育的规律与趋势，帮助用户实现学生表现预测和教育干预策略优化，为教育机构和学生提供数据支持。
