学习者练习表现特征分析数据集LearnerPracticePerformanceFeatureAnalysis-jiangjiang2

数据来源：互联网公开数据

标签：学习分析, 教育数据, 机器学习, 答题表现, 练习时长, 解释情况, 正确率, 特征工程

数据概述：该数据集包含来自学习平台或在线教育系统的练习数据，记录了学习者在不同练习环节中的表现特征，适用于深入分析学习行为与效果。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态练习表现特征。地理范围：数据来源未明确，但数据记录了学习者在练习中的表现特征，不涉及地理位置信息。数据维度：数据集主要包含两个CSV文件，"part_fea_merge.csv"和"que_fea_merge.csv"，前者侧重于练习环节的特征，后者则包含了问题层面的详细信息。具体数据项包括：练习环节（part）、练习时长（elapsed_time）、是否有解释（had_explanation）、正确率（correctly_q）等。数据格式：数据以CSV格式提供，便于进行数据分析和机器学习建模。其中，"part_fea_merge.csv"文件包含每个练习环节的平均表现特征，"que_fea_merge.csv"文件则包含每个问题的详细信息，如内容ID（content_id）、问题相关特征、标签潜在语义索引（tags_lsi）等。来源信息：数据来源于学习平台或在线教育系统，经过特征工程处理，提取了关键的练习表现特征。该数据集适合用于教育数据挖掘、学习行为分析、个性化学习推荐等领域。

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、心理学和计算机科学交叉领域的学术研究，如学习者行为模式分析、学习效果评估、知识追踪等。行业应用：为在线教育平台、智能学习系统提供数据支持，尤其在个性化学习推荐、学习内容优化、学习效果预测等方面具备实用性。决策支持：支持教育机构和平台改进教学设计、优化学习内容，提升学习者的学习体验和学习效果。教育和培训：作为教育数据分析、机器学习、数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解学习行为与数据分析之间的关系。此数据集特别适合用于探索学习者练习表现与学习效果之间的关系，帮助用户实现优化学习内容、提升学习者表现等目标。