学术与创业发展实时数据集2023-datasetengineer
数据来源：互联网公开数据
标签：学术发展,创业能力,学生表现,高等教育,数据分析,预测模型,个性化教育
数据概述：
本数据集包含214,354条记录，涵盖了超过40个特征，记录了多所高校本科生的学术、行为和创业相关属性。这些数据是从机构记录和调查问卷中直接收集的，确保了数据的真实性和现实应用性。数据集涵盖的特征包括学生的基本信息、学术表现、课外活动参与情况、创业技能和心理行为特征等，旨在为教育和创业研究提供有价值的数据支持。
数据用途概述：
该数据集适用于多种研究和分析场景，包括学生成功预测、个性化教育干预制定、社会经济和机构因素影响分析等。研究人员可以利用该数据集进行预测建模、特征分析和基于教育的人工智能研究，从而更好地理解学生的发展需求和潜力。
数据集特点：
实时数据：直接从机构和调查记录中收集，确保数据的现实应用性。
多元化见解：整合学术、行为和创业等方面的数据，适合综合分析。
研究应用：适用于预测建模、特征分析和基于教育的人工智能研究，是学术和创业研究的理想数据源。
特征说明：
- 基本信息和背景：
- Student_ID：每个学生的唯一标识符。
- Age：学生年龄（18-22岁）。
- Gender：性别分布（男、女、其他）。
- Major：学术专业（工科、商科、文科、理科）。
- Year_of_Study：学年（1至4年）。
- Socioeconomic_Status：社会经济状况（低、中、高）。
- Location：居住地（城市或农村）。
- 学术表现：
- Cumulative_GPA：累积GPA（0-4）。
- Course_Grades：课程成绩（50-100）。
- Attendance：出勤率（60%-100%）。
- Project_Scores：项目评估成绩。
- 课外活动：
- Club_Membership：参与社团情况。
- Workshops_Attended：参加工作坊次数。
- Competitions_Participated：参与竞赛次数（0-3）。
- Leadership_Roles：担任领导职位情况。
- Volunteering_Activities：志愿服务频率（0-4）。
- 创业技能和特质：
- Leadership_Skills_Score：领导能力评分。
- Communication_Skills_Score：沟通能力评分。
- Creativity_Score：创造力评分。
- Networking_Skills：建立关系能力。
- 行为和心理特征：
- Learning_Style：学习风格（视觉、听觉、动手）。
- Motivation_Level：内在动机（0-100）。
- Resilience_Score：适应挑战的能力。
- 教师和机构因素：
- Mentorship_Hours：与导师相处时间。
- Institutional_Resources_Used：利用机构资源情况。
- Faculty_Feedback_Score：教师评估评分。
- 结果导向指标：
- Prototypes_Developed：是否开发了原型（二进制）。
- Startup_Founded：是否成功创办企业（二进制）。
- Funding_Secured：获得的资金支持。
- 目标标签：
- Innovative_Skill_Score：综合技能评分。
- Entrepreneurial_Talent_Level：创业才能水平（高、中、低）。
- Startup_Success：创业成功与否（二进制）。
这些特征为研究人员和教育工作者提供了丰富的信息，有助于理解学生在学术和创业方面的表现和发展潜力。
