学生学业表现与辍学预测数据集-高等教育学习研究

学生学业表现与辍学预测数据集-高等教育学习研究 数据来源：互联网公开数据 标签：学生,学业表现,辍学,高等教育,预测,分类,机器学习,教育,学术成功 数据概述： 本数据集源自加州大学尔湾分校机器学习库，由一所高等教育机构收集，涵盖了不同本科专业（如农学、设计、教育学、护理学、新闻学、管理学、社会服务和技术）的在校学生信息。数据集包含了学生入学时已知的信息（学术背景、人口统计学特征、社会经济因素）以及学生在第一学期和第二学期末的学业表现。数据用于构建分类模型，以预测学生的辍学和学业成功情况。该问题被定义为一个三分类任务，其中一个类别的数据量明显多于其他类别。 数据用途概述： 该数据集适用于学生学业表现分析、辍学风险预测、教育政策评估等多种场景。研究人员可以利用该数据构建机器学习模型，预测学生的学业表现和辍学风险；教育机构可以基于预测结果，制定个性化的学生支持计划，提高学生的学业成功率；政策制定者可以利用该数据，评估教育政策对学生学业的影响，优化教育资源配置。此外，数据集也可用于教育领域的数据挖掘和机器学习教学。