在线教育平台用户答题行为分析数据集_Online_Education_Platform_User_Question_Answering_Behavior
数据来源：互联网公开数据
标签：在线教育, 用户行为分析, 答题数据, 学习效果评估, 知识追踪, 时间序列分析, 机器学习, 智能辅导
数据概述：
该数据集包含来自在线教育平台的用户答题行为数据，记录了用户在不同时间段内对不同内容的题目作答情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间范围，但包含时间戳字段，可用于分析用户行为的时间演变。
地理范围：数据未限定地理位置，可能涵盖全球范围内的用户。
数据维度：数据集包括多个字段，如user_id（用户ID）、content_type_id（内容类型ID）、timestamp（时间戳）、content_id（内容ID，如题目ID）、task_container_id（任务容器ID）、answered_correctly（是否正确作答）、prior_question_elapsed_time（前一题的答题时间）、prior_question_had_explanation（前一题是否有解释）、question_id（题目ID）、part（题目所属部分）、lsi_topic（潜在语义索引主题）、last_timestamp（上次时间戳）、current_container_size（当前容器大小）、last_task_container_size（上次任务容器大小）、lag（滞后时间）和user_to_remove（是否移除用户）。
数据格式：数据以多种格式提供，包括.pickle（用于存储复杂数据结构）和.csv（CSV格式，文件名为last_row_states.csv，用于结构化数据）。
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等领域的研究，如学习行为模式分析、知识追踪、用户学习效果评估等。
行业应用：可以为在线教育平台提供数据支持，特别是在个性化学习推荐、智能辅导、自适应学习系统开发等方面。
决策支持：支持教育平台优化课程设计、改进教学策略、提升用户学习体验。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和教育数据挖掘。
此数据集特别适合用于探索用户答题行为与学习效果之间的关系，以及构建预测模型，帮助实现个性化学习推荐和优化学习路径的目标。
