学生学习行为与情感分析数据集_Student_Learning_Behavior_and_Sentiment_Analysis
数据来源：互联网公开数据
标签：学习行为, 情感分析, 教育数据, 学生表现, 时间序列, 机器学习, 课堂互动, 认知诊断
数据概述：
该数据集包含来自在线教育平台或学习系统记录的学生学习行为数据，结合了学生在解题过程中的作答记录、时间戳、以及情绪状态的预测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围主要集中在2012年至2013年。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但根据数据内容推测，可能来源于某个在线教育平台，具有一定的普适性。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括题目作答记录（problem_log_id, skill, problem_id, correct等）、学生用户标识（user_id, assignment_id）、时间戳（start_time, end_time）、作答过程中的行为（actions, attempt_count, ms_first_response）、以及学生情绪状态的预测（Average_confidence(FRUSTRATED), Average_confidence(CONFUSED), Average_confidence(CONCENTRATING), Average_confidence(BORED)）。
数据格式：数据以CSV格式提供，文件名为2012-2013-data-with-predictions-4-final.csv，方便进行数据分析和处理。
数据来源：数据来源于在线教育平台，记录了学生在解题过程中的各种交互行为，以及系统对学生情绪状态的预测，已进行基本的标准化处理。
该数据集适合用于学生学习行为分析、情感分析、个性化学习推荐等相关研究。
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、人工智能等领域的学术研究，如学生学习行为模式分析、情绪对学习效果的影响研究等。
行业应用：可以为在线教育平台、智能学习系统提供数据支持，特别是在个性化学习推荐、自适应学习系统开发、学习效果评估等方面。
决策支持：支持教育机构和教师了解学生的学习情况，优化教学策略，提高教学质量。
教育和培训：作为教育数据分析、机器学习、人工智能等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解教育领域的数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索学生学习行为与情绪状态之间的关系，预测学生的学习效果，并优化教学策略。
