学生在线学习行为与成绩预测数据集StudentOnlineLearningBehaviorandGradePrediction-hadisahmadian
数据来源：互联网公开数据
标签：在线教育, 学生行为, 成绩预测, 学习分析, 数据挖掘, 机器学习, 行为特征, 课程评估
数据概述：
该数据集包含来自在线学习平台的数据，记录了学生的在线学习行为与最终成绩的关联信息，用于研究学习行为对学习效果的影响。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但根据“date”字段推测为一段时间内的学习行为记录。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但可推测为在线学习平台的用户数据。
数据维度：数据集包括学生基本信息、课程信息、学习行为记录、学习成绩等多个维度的数据。具体字段包括：id_student（学生ID），code_module（课程代码），id_site（学习资源ID），grp_count（分组计数），age_band（年龄段），highest_education（最高学历），gender（性别），sum_click（点击总数），final_result（最终成绩），score_mean（平均分数），date（日期），max_mean_score（最大平均分数），label_multi（多标签），label_single（单标签），label（标签）。
数据格式：CSV格式，文件名为data_reduced_window[7]_label[maxmean]_operation[real].csv，便于数据分析和建模。
数据来源：数据来源于在线学习平台，已进行匿名化处理和特征工程。
该数据集适合用于分析学生学习行为与学习成绩之间的关系，以及进行成绩预测和学习效果评估。
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、学习分析、数据挖掘等领域的研究，如学习行为模式分析、学习效果评估、个性化学习推荐等。
行业应用：可以为在线教育平台提供数据支持，特别是在优化课程设计、改进学习体验、预测学生成绩等方面。
决策支持：支持教育机构的决策制定，例如评估教学效果、优化教学资源分配、制定个性化学习方案。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的教学案例，帮助学生理解学习行为分析和成绩预测。
此数据集特别适合用于探索学生在线学习行为与学习成绩之间的关系，从而优化学习策略，提升学习效果，实现个性化教学。
