学生学习表现与大型语言模型辅助数据集-alvaromendizabal
数据来源：互联网公开数据
标签：学生学习，LLM辅助，教育，数据集，学习分析，自然语言处理，人工智能，学习效果
数据概述：该数据集包含了学生在学习过程中产生的各种数据，并结合了大型语言模型（LLM）的辅助。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2023年至今。
地理范围：数据主要来源于在线教育平台和校园学习环境，覆盖不同地区的学生。
数据维度：数据集包括学生的学习行为数据（如学习时长、作业完成情况、参与度等）、学习内容相关数据（如课程材料、笔记、讨论等）、以及LLM辅助产生的相关数据（如LLM生成的反馈、答疑记录、个性化推荐等）。
数据格式：数据提供多种格式，包括CSV、JSON和文本文件，方便进行不同类型的分析和处理。
来源信息：数据来源于在线学习平台、教育机构和学术研究项目，已进行脱敏处理，并经过标准化和清洗。
该数据集适合用于教育学、计算机科学、人工智能等领域的研究和应用，特别是在学习行为分析、个性化学习、LLM在教育中的应用等方面具有重要价值。
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：适用于学生学习行为分析、学习效果评估、个性化学习策略研究，以及LLM在教育中的应用研究，如LLM辅助下的学习效果评估、LLM在答疑解惑中的作用等。
行业应用：可以为在线教育平台、教育机构等提供数据支持，特别是在改进教学方法、优化学习资源、提升学习体验等方面。
决策支持：支持教育机构和平台制定个性化的学习方案、优化课程设计、提升教学效果。
教育和培训：作为教育学、计算机科学、人工智能等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解学习行为、LLM辅助学习以及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索学生学习行为与LLM辅助之间的关系，帮助用户实现学习效果的提升、个性化学习的优化等目标，为教育领域的技术创新提供数据支持。
