在线教育学生学习行为分析数据集OnlineEducationStudentLearningBehaviorAnalysis-gauravsrivastav2507
数据来源：互联网公开数据
标签：教育数据, 学生行为, 在线学习, 学习分析, 成绩预测, 人口统计, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自开放大学在线教育平台的学生学习行为数据，记录了学生在不同模块和课程中的学习情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但通过“code_presentation”字段推测，涵盖了多个学期或教学周期。
地理范围：数据来源于开放大学，虽然未明确指出具体国家，但可以推测为英国或类似的教育体系。
数据维度：数据集包括学生的基本信息和学习结果，主要字段包括：code_module（课程代码），code_presentation（学期代码），id_student（学生ID），gender（性别），region（地区），highest_education（最高学历），imd_band（社会经济地位），age_band（年龄段），num_of_prev_attempts（先前尝试次数），studied_credits（学习学分），disability（是否有残疾），final_result（最终成绩）。
数据格式：CSV格式，文件名为studentInfo.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于开放大学的公开数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于教育领域的研究，以及学生学习行为分析、成绩预测等数据建模和机器学习应用。
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、行为科学等学科的学术研究，如学生学习行为模式分析、学习效果评估、影响学习成绩的因素分析等。
行业应用：可以为在线教育平台、教育机构提供数据支持，尤其是在个性化学习推荐、学生群体画像、课程优化等方面。
决策支持：支持教育机构制定更有效的教学策略，改善教学方法，提升教学质量。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生了解教育数据分析的流程和方法。
此数据集特别适合用于探索学生背景特征与学习结果之间的关系，分析不同因素对学习成绩的影响，并构建预测模型，以提升教学效果和学生学习体验。
