学生学业表现影响因素分析数据集-jaynadkarni
数据来源：互联网公开数据
标签：学业表现,学生,教育,影响因素,学习,成绩,行为,家庭背景,学校环境
数据概述：
本数据集共包含6,607条学生学业表现记录，旨在捕捉影响学生学业成绩的各种因素。数据集涵盖了20个关键字段，详细描述了学生的学习习惯、家庭背景、学校环境以及个人特质等多个方面的信息。
字段包括：
* Hours_Studied（学习时长）：学生学习的小时数。
* Attendance（出勤率）：学生的出勤率百分比。
* Parental_Involvement（家长参与度）：家长在学生教育中的参与程度（如"低"，"中"）。
* Access_to_Resources（资源可及性）：获取教育资源的水平（如"高"，"中"）。
* Extracurricular_Activities（课外活动）：是否参加课外活动（"是"或"否"）。
* Sleep_Hours（睡眠时长）：平均每日睡眠小时数。
* Previous_Scores（过往成绩）：过去的学业成绩。
* Motivation_Level（学习动力）：学生的学习动力水平（如"低"，"中"）。
* Internet_Access（互联网接入）：是否有互联网接入（"是"或"否"）。
* Tutoring_Sessions（辅导次数）：参加的辅导课程数量。
* Family_Income（家庭收入）：家庭收入水平（如"低"，"中"）。
* Teacher_Quality（教师质量）：学生所体验到的教学质量（如"高"，"中"）。
* School_Type（学校类型）：就读学校的类型（如"公立"，"私立"）。
* Peer_Influence（同伴影响）：来自同伴的影响程度（如"正面"，"负面"）。
* Physical_Activity（体育锻炼）：每周体育锻炼的频率。
* Learning_Disabilities（学习障碍）：是否存在任何学习障碍（"是"或"否"）。
* Parental_Education_Level（家长教育水平）：家长的教育程度（如"高中"，"大学"）。
* Distance_from_Home（离家距离）：学校离家的距离（如"近"，"适中"）。
* Gender（性别）：学生的性别。
* Exam_Score（考试成绩）：学生的最终考试成绩。
数据用途概述：
该数据集适用于多种教育研究与分析场景。研究人员可以利用此数据分析不同人口统计学、社会及个人因素对学业表现的影响，从而为教育策略的制定提供见解。具体应用包括但不限于：分析学习时间、出勤率、家庭背景等因素与学生考试成绩之间的关系；评估不同教学方法、资源可及性对学生学习效果的影响；研究同伴影响、学习障碍等因素对学业表现的潜在影响。此外，该数据集也适用于构建预测模型，预测学生学业表现，并为个性化学习提供支持。
