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