学生学习行为与学业表现数据集StudentLearningBehaviorandAcademicPerformanceDataset-marcus12543478
数据来源：互联网公开数据
标签：学生表现, 学习行为, 学业评估, 机器学习, 教育分析, 行为预测, 数据建模, 成绩预测
数据概述：
该数据集包含学生学习行为数据，记录了学生在学习过程中的相关因素与学业表现之间的关系。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。
地理范围：数据未限定地理范围，通常适用于通用的学习行为分析。
数据维度：数据集包括“Hours Studied”（学习时长）、“Previous Scores”（过往成绩）、“Extracurricular Activities”（课外活动参与情况）、“Sleep Hours”（睡眠时长）、“Sample Question Papers Practiced”（模拟试卷练习次数）、“Performance Index”（学业表现指数）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Student_Performance.csv，易于导入和处理。
该数据集适用于研究学习行为与学业表现之间的关系，并用于构建预测模型。
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：适用于教育心理学、学习行为分析等领域的学术研究，例如分析学习时长、睡眠、课外活动等因素对学业表现的影响。
行业应用：为教育机构提供数据支持，可以用于评估教学效果、个性化学习方案的制定、学生成绩预测等。
决策支持：支持教育管理部门进行教育政策制定，优化教学资源分配，提升教育质量。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的案例，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关键因素，构建预测模型，从而改进教学方法，提升学生的学习效果。
