产品基本信息

• 人口统计：student_id（唯一标识）、age（年龄）、gender（性别）、major（专业）
• 学业记录：GPA（累积平均绩点）、course_load（注册课程数）、avg_course_grade（课程平均成绩）、attendance_rate（出勤率）、enrollment_status（注册状态）
• 行为参与度：lms_logins_past_month（近一月 LMS 登录次数）、avg_session_duration_minutes（平均会话时长）、assignment_submission_rate（作业按时提交率）、forum_participation_count（论坛参与次数）、video_completion_rate（视频完成率）
• 风险标签：risk_level（风险等级：Low/Medium/High，预测建模目标变量）
  ● 数据特性：已匿名化处理（无个人敏感信息），字段格式标准化（数值型 / 分类型清晰区分）
  ● 适用工具：Python（scikit-learn/tensorflow）、R（caret）、SPSS 等（支持机器学习建模与统计分析）

产品使用说明

1. 数据预处理：
   • 缺失值处理：对lms_logins_past_month等可能存在的缺失值，用专业均值或中位数填充。
   • 特征转换：将gender（分类变量）转换为独热编码，risk_level（有序分类）转换为数值标签（Low=0，Medium=1，High=2）。
   • 异常值处理：过滤avg_course_grade（如 > 100 分）、avg_session_duration_minutes（如 > 1000 分钟）等异常值。
2. 建模应用步骤：
   • 风险预测模型：
     1. 特征选择：选取lms_logins_past_month、assignment_submission_rate、attendance_rate作为核心特征。
     2. 模型训练：使用随机森林或 XGBoost 算法，以risk_level为目标变量，划分训练集（70%）与测试集（30%）。
     3. 评估优化：通过混淆矩阵计算精确率、召回率，重点提升 “高风险” 学生的识别率（避免漏判）。
   • 学生行为分析：
     1. 计算video_completion_rate与avg_course_grade的相关性，验证视频学习对成绩的影响。
     2. 按major分组，对比不同专业学生的forum_participation_count差异（如文科 vs 理工科）。
3. 使用限制：
   • 数据为匿名化记录，无法关联真实学生身份，仅用于系统研发与学术研究。
   • 风险标签基于历史数据标注，需结合高校实际教学场景调整模型阈值（如不同专业的 “高风险” 定义可能不同）。

应用场景

1. 学业风险预测：以 LMS 登录次数、作业提交率为特征，构建分类模型预测学生风险等级（高 / 中 / 低），提前介入干预。
2. 学生画像构建：融合人口统计与行为数据，生成 “高参与度低成绩”“低登录高论坛活跃度” 等细分群体画像，辅助学术咨询。
3. 个性化学习支持：分析视频完成率与课程成绩的关联性，为不同专业学生推荐适配的学习资源（如理工科侧重视频学习，文科侧重论坛讨论）。
4. 教育管理优化：通过出勤率、课程负荷与风险等级的关联分析，调整教学安排（如为高负荷学生增加辅导场次）。

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产品来源

1. 数据采集：从合作高校的 LMS 系统、教务管理系统提取学业成绩与行为指标（已去除个人敏感信息）。
2. 标签标注：由教育专家团队根据 “成绩下滑幅度”“出勤率”“干预记录” 等因素，人工标注risk_level（低 / 中 / 高）。
3. 标准化处理：统一字段格式（如attendance_rate转换为 0-100%），去除跨校差异（如 GPA 计算标准统一）。
4. 合规审核：通过数据伦理委员会审查，确保符合教育数据使用规范，仅限非商业性研发与研究。