添加README文档，包含项目结构、数据集描述及使用说明

README.md

@@ -0,0 +1,164 @@
+# KT 常用数据集分析
+
+一个用于分析知识追踪（Knowledge Tracing, KT）相关数据集的项目。包含多个常用教育数据集的分析 Notebook，涵盖 ASSISTment 平台和 EdNet 平台的学生在线学习数据。
+
+## 项目结构
+
+```
+KTData/
+├── README.md                                    # 项目文档（本文件）
+├── pyproject.toml                              # 项目配置和依赖管理
+├── uv.lock                                     # 依赖锁定文件
+├── assist09_analysis.ipynb                     # ASSISTment2009 数据集分析
+├── assist12_analysis.ipynb                     # ASSISTment2012 数据集分析
+├── assist15_analysis.ipynb                     # ASSISTment2015 数据集分析
+├── assist17_analysis.ipynb                     # ASSISTment2017 数据集分析
+├── ednet_kt1.ipynb                             # EdNet KT1 数据集分析
+└── data/                                       # 数据集存放目录
+    ├── assistment09/                           # ASSISTment 2009 数据
+    ├── assistment12/                           # ASSISTment 2012 数据
+    ├── assistment15/                           # ASSISTment 2015 数据
+    ├── assistment17/                           # ASSISTment 2017 数据
+    └── EdNet/                                  # EdNet 数据集
+        ├── EdNet-Contents/                     # 问题元数据等
+        └── EdNet-KT1/                          # 学生答题记录
+```
+
+## 包含的数据集
+
+### 1. ASSISTment 2009（Skill Builder）
+- **文件大小**: 61 MB
+- **数据量**: ~26,688 条问题记录
+- **学生数量**: 4,217
+- **技能数量**: 123
+- **特点**: 包含主问题和支撑问题，记录详细的学生交互过程
+- **关键字段**: 
+  - `order_id`: 问题日志ID
+  - `correct`: 答题是否正确（0/1）
+  - `original`: 问题类型（1=主问题, 0=支撑问题）
+  - `skill_id/skill_name`: 技能标识
+  - `hint_count`: 学生请求的提示次数
+  - `ms_first_response`: 首次响应时间
+  - `tutor_mode`: 导师模式或测试模式
+
+### 2. ASSISTment 2012-2013
+- **文件大小**: 2.9 GB
+- **学年**: 2012-2013
+- **特点**: 在 2009 的基础上增加了学生情绪状态的置信度预测
+- **关键字段**:
+  - `problem_log_id`: 问题日志ID
+  - `skill`: 技能名称
+  - `problem_id`: 问题ID
+  - `correct`: 答题是否正确（0/1）
+  - `tutor_mode`: 导师/测试模式
+  - `type`: 问题集类型（LinearSection, MasterySection 等）
+  - `Average_confidence(*)`: 情绪状态置信度（FRUSTRATED, CONFUSED, CONCENTRATING, BORED）
+
+### 3. ASSISTment 2015
+- **文件大小**: 18 MB
+- **学年**: 2015-2016
+- **数据量**: 100 个最常用的技能构建器
+- **特点**: 仅包含主问题数据，字段相对简化
+- **关键字段**:
+  - `user_id`: 学生ID
+  - `log_id`: 作答记录ID
+  - `sequence_id`: 习题集ID（代表技能）
+  - `correct`: 答题是否正确（0/1）
+
+### 4. ASSISTment 2017
+- **文件大小**: 524 MB
+- **年份**: 2017
+- **特点**: 包含 82 个特征列，最详细的特征工程数据
+- **关键字段**:
+  - `studentId`: 学生ID
+  - `problemId`: 问题ID
+  - `skill`: 技能名称
+  - `correct`: 答题是否正确
+  - `InferredGender`: 推断的学生性别
+  - `AveCorrect`: 平均正确率
+  - `AveKnow`: 平均知识水平
+  - 多种情绪预测值（Bored, Concentrating, Confused, Frustrated, Off Task, Gaming）
+
+### 5. EdNet KT1
+- **数据来源**: EdNet 在线教育平台
+- **特点**: 目前最大规模的学生交互数据
+- **学生数据**:
+  - 学生作答数据以 CSV 文件形式存储，每个学生一个文件（u1.csv, u2.csv 等）
+  - 包含学生的完整作答序列
+- **关键字段**:
+  - `timestamp`: 题目被给出的时间（Unix 时间戳，毫秒）
+  - `question_id`: 问题ID（格式：q{integer}）
+  - `solve_id`: 题组捆绑包ID
+  - `user_answer`: 学生提交的答案（a/b/c/d）
+  - `elapsed_time`: 解答时间（毫秒）
+- **问题元数据**:
+  - `correct_answer`: 正确答案
+  - `part`: 题目部分编号（1-7）
+  - `tags`: 专家标注的技能标签
+  - `deployed_at`: 问题上线时间
+
+## 数据特征对比
+
+| 特征 | 2009 | 2012 | 2015 | 2017 | EdNet |
+|-----|------|------|------|------|-------|
+| 文件大小 | 61 MB | 2.9 GB | 18 MB | 524 MB | 可变 |
+| 包含支撑问题 | ✓ | ✓ | ✗ | ✓ | ✗ |
+| 情绪预测 | ✗ | ✓ | ✗ | ✓ | ✗ |
+| 学生数量 | 4,217 | 大规模 | 未统计 | 大规模 | 多变 |
+| 字段数量 | ~30 | ~40 | 4 | 82 | 5 |
+| 技能标注 | 详细 | 详细 | 简化 | 详细 | 分级标签 |
+
+## 环境配置
+
+### 前置要求
+
+- Python 3.12 或更高版本
+- UV 包管理工具（[安装指南](https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/)）
+
+### 快速开始
+
+```bash
+# 同步本地依赖包
+uv sync
+
+# 启动 Jupyter Lab
+uv run jupyter lab
+
+# 或启动 Jupyter Notebook
+uv run jupyter notebook
+```
+
+### 依赖包
+
+项目使用以下主要依赖包：
+
+- **jupyterlab** (≥4.4.10): 交互式数据分析环境
+- **pandas** (≥2.3.3): 数据处理和分析
+- **matplotlib** (≥3.9.4): 数据可视化
+- **tqdm** (≥4.67.1): 进度条显示
+
+## 使用说明
+
+### 运行 Notebook
+
+所有分析代码都包含在 Jupyter Notebook 文件中：
+
+1. **assist09_analysis.ipynb**: ASSISTment 2009 数据集的全面分析
+2. **assist12_analysis.ipynb**: ASSISTment 2012 数据集分析，包括情绪状态分析
+3. **assist15_analysis.ipynb**: ASSISTment 2015 数据集分析
+4. **assist17_analysis.ipynb**: ASSISTment 2017 数据集分析，大量特征工程
+5. **ednet_kt1.ipynb**: EdNet KT1 数据集分析
+
+### 主要分析内容
+
+- 数据集结构和字段说明
+- 数据统计信息（学生数、问题数、技能数等）
+- 答题正确率分析
+- 学生学习行为分析
+- 技能相关性分析
+- 时间序列分析
+
+## 数据获取
+
+- **ASSISTment 数据集**: [https://sites.google.com/site/assistmentsdata/datasets](https://sites.google.com/site/assistmentsdata/datasets)
+- **EdNet 数据集**: [https://github.com/riiid/ednet](https://github.com/riiid/ednet)

assist09_analysis.ipynb

@@ -11,7 +11,8 @@
     "Skill builder 数据也称为掌握学习数据。该数据集来源于**技能训练**练习题组。当学生达到特定标准（通常设定为连续正确回答3道题）时，即被视为已掌握某项技能，此后系统将不再提供与该技能相关的题目。\n",
     "\n",
     "# 数据集列含义\n",
-    "- order_id：原始问题日志的ID\n",
+    "- order_id：问题日志的ID\n",
+    "  - 按照时间顺序排列\n",
     "- assignmet：课程ID\n",
     "- user_id：学生ID\n",
     "- assistment_id：辅助问题ID\n",

pyproject.toml

@@ -8,4 +8,5 @@ dependencies = [
     "jupyterlab>=4.4.10",
     "matplotlib>=3.9.4",
     "pandas>=2.3.3",
+    "tqdm>=4.67.1",
 ]

uv.lock

@@ -904,6 +904,7 @@ dependencies = [
     { name = "jupyterlab" },
     { name = "matplotlib" },
     { name = "pandas" },
+    { name = "tqdm" },
 ]
 
 [package.metadata]
@@ -911,6 +912,7 @@ requires-dist = [
     { name = "jupyterlab", specifier = ">=4.4.10" },
     { name = "matplotlib", specifier = ">=3.9.4" },
     { name = "pandas", specifier = ">=2.3.3" },
+    { name = "tqdm", specifier = ">=4.67.1" },
 ]
 
 [[package]]
@@ -1824,6 +1826,18 @@ wheels = [
     { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/5e/4f/e1f65e8f8c76d73658b33d33b81eed4322fb5085350e4328d5c956f0c8f9/tornado-6.5.2-cp39-abi3-win_arm64.whl", hash = "sha256:d6c33dc3672e3a1f3618eb63b7ef4683a7688e7b9e6e8f0d9aa5726360a004af", size = 444456, upload-time = "2025-08-08T18:26:59.207Z" },
 ]
 
+[[package]]
+name = "tqdm"
+version = "4.67.1"
+source = { registry = "https://pypi.org/simple" }
+dependencies = [
+    { name = "colorama", marker = "sys_platform == 'win32'" },
+]
+sdist = { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/a8/4b/29b4ef32e036bb34e4ab51796dd745cdba7ed47ad142a9f4a1eb8e0c744d/tqdm-4.67.1.tar.gz", hash = "sha256:f8aef9c52c08c13a65f30ea34f4e5aac3fd1a34959879d7e59e63027286627f2", size = 169737, upload-time = "2024-11-24T20:12:22.481Z" }
+wheels = [
+    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/d0/30/dc54f88dd4a2b5dc8a0279bdd7270e735851848b762aeb1c1184ed1f6b14/tqdm-4.67.1-py3-none-any.whl", hash = "sha256:26445eca388f82e72884e0d580d5464cd801a3ea01e63e5601bdff9ba6a48de2", size = 78540, upload-time = "2024-11-24T20:12:19.698Z" },
+]
+
 [[package]]
 name = "traitlets"
 version = "5.14.3"