学生评估与学业表现预测数据集StudentAssessmentandAcademicPerformancePredictionDataset-nmankodi
数据来源：互联网公开数据
标签：学生评估, 学业表现, 预测模型, 机器学习, 教师评价, 课外活动, 数据分析, 教育研究
数据概述：
该数据集包含学生在校期间的多维度评估数据，旨在用于分析和预测学生的学业表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的学生综合评估结果。
地理范围：数据未限定具体地区，可能涵盖不同地区的学生。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如：SEQN（学生唯一标识符）、self_eval（学生自我评价）、teacher_eval（教师评价）、extracurricular（课外活动参与度）、district（所属学区）、SRP_1至SRP_50（50个标准化测试结果）。
数据格式：CSV格式，包括traincsv和testcsv两个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过清洗和整理，可直接用于分析和建模。
该数据集适合用于教育领域的研究，以及学生学业表现预测模型的构建。
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：适用于教育学、心理学等领域的研究，例如学生学习行为分析、影响学业表现的因素研究等。
行业应用：可以为教育机构提供数据支持，用于评估教学效果、改进教学方法、优化学生管理。
决策支持：支持教育部门和学校制定更有效的教育政策和个性化学习方案。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的实践案例，帮助学生理解数据分析在教育领域的应用。
此数据集特别适合用于探索影响学生学业表现的因素，并构建预测模型，从而为教育决策提供数据支持。
