Moodle Student Interaction Dataset

Este conjunto de datos ofrece una representación temporal estructurada del comportamiento estudiantil, lo que lo hace adecuado para el entrenamiento y la evaluación de modelos de aprendizaje profundo orientados a la predicción temprana del rendimiento académico.

El conjunto de datos utilizado en este estudio está compuesto por registros de interacción en línea obtenidos desde la plataforma Moodle de una Universidad, tales como cuestionarios, foros, tareas y accesos al sistema, correspondientes a cuatro periodos académicos comprendidos entre los años 2023 a 2025. Dichos registros provienen de estudiantes matriculados en una unica asignatura. El dataset incluye un total de 1'569.165 registros de estudiantes asociados a 5.717 estudiantes únicos, considerando que algunos estudiantes participaron en más de un periodo académico debido a repitencia. Además, contiene en la última columna, una variable objetivo corresponde al estado de acreditación del estudiante en la asignatura, definida como una salida binaria (acreditado / no acreditado).
Todos los identificadores personales han sido anonimizados siguiendo protocolos éticos de protección de datos.

本数据集提供了学生行为的结构化时序表征，适用于面向学业表现早期预测的深度学习模型的训练与评估。

本研究使用的数据集源自某高校Moodle平台的在线交互记录，涵盖2023年至2025年间的4个学期，具体包含问卷、论坛、作业及系统登录等交互数据，均来自修读同一门课程的学生。本数据集总计包含1,569,165条学生交互记录，对应5,717名唯一学生——由于部分学生因留级参与了多个学期的课程。此外，数据集最后一列设有目标变量，用于表征学生该门课程的合格状态，为二分类输出（合格/不合格）。所有个人标识符均已按照数据保护伦理规范完成匿名化处理。