学生提问主题分析数据集StudentQueryTopicAnalysis-mohamedneinahasan
数据来源：互联网公开数据
标签：学生提问, 教育, 文本分析, 自然语言处理, 学科分类, 学习行为, 数据挖掘, 知识图谱
数据概述：
该数据集包含来自在线教育平台或学习社区的学生提问数据，记录了学生提出的问题、主题以及问题类型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集，反映学生提问的一般模式。
地理范围：数据来源未明确，但数据内容涵盖基础数学（代数）等学科，可能来自全球范围内的在线学习者。
数据维度：
post_id：提问的唯一标识符。
subject_：提问主题，如“代数1”。
post_content：学生提出的问题内容。
is_respondable_query：问题类型，例如“general”（一般性问题）。
数据格式：CSV格式，文件名为mn_general_student_queries.csv，方便进行文本分析和统计处理。
来源信息：数据来源于在线学习平台或社区，已进行初步的结构化处理，提取了提问主题和内容。
该数据集适合用于教育领域中的文本分析、学习行为研究以及构建知识图谱。
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、语言学、计算机科学等领域的学术研究，例如学生学习行为分析、学习内容理解、问题分类、学习效果评估等。
行业应用：可以为在线教育平台、智能学习系统等提供数据支持，尤其是在优化课程内容、提升用户体验、构建智能答疑系统等方面。
决策支持：支持教育机构和相关部门改进教学策略、评估教学效果、优化课程设计。
教育和培训：作为自然语言处理、文本挖掘、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解文本分析在教育领域的应用。
此数据集特别适合用于探索学生提问与学习主题之间的关系，分析不同类型问题的特点，帮助用户构建智能学习系统，提升个性化学习体验。
