我即将开始一个班级的 ML 项目，我想为教育做一个“推荐系统”之类的东西（即一个说明学生下一步应该做什么的系统）
进一步阐述：构建（某种）可以预测学生准确性的系统并尝试推荐可能提高准确性的内容（例如，数学问题）会很有趣。
现在，我还没有一个确定的项目。我现在没有办法收集数据，所以我想看看可用的数据来详细说明这个项目。任何与教育有关的数据集都可能有用（和/或鼓舞人心）
我在堆栈溢出中发现了一些用于训练 ML 的有趣数据集： Netflix Prize Dataset to be analyze with Collaborative Filtering (CF) algorithms , Dataset for data mining project但不幸的是，据我所知，与教育无关
UCI是机器学习数据集的重要来源
有一个公开可用的助教评估数据集，可以满足您的需求：
http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Teaching+Assistant+Evaluation
收藏家：
Wei-Yin Loh（统计系，威斯康星大学麦迪逊分校）
捐助者：
Tjen-Sien Lim (limt '@' stat.wisc.edu)
数据集信息：
这些数据包括对威斯康星大学麦迪逊分校统计系的 151 名助教 (TA) 作业的三个常规学期和两个夏季学期的教学绩效评估。分数被分为 3 个大致相等的类别（“低”、“中”和“高”）以形成类变量。
属性信息：
- 助教是否以英语为母语（二进制）；1=会说英语的人，2=不会说英语的人
- 课程讲师（分类，25个类别）
- 课程（分类，26个类别）
- 夏季或常规学期（二进制） 1=夏季，2=常规
- 班级规模（数字）
- 类属性（分类） 1=低，2=中，3=高
我的选择原来是https://pslcdatashop.web.cmu.edu/（一个专门研究教育环境数据的网站）
特别是，他们在 2010 年举办了 KDD 杯，挑战是根据以前的表现预测学生的准确性：https ://pslcdatashop.web.cmu.edu/KDDCup/rules_evaluation.jsp
这是一个相当大的数据集，您还可以看到参与人员的论文（这非常有用！）
在我们上的机器学习课上，我们与 CONLL 中的共享任务进行了竞争。有许多不同类型的学习集可用，我们组成团队相互竞争。
另一个寻找数据集的地方是 kaggle ( http://www.kaggle.com/competitions )。有不同类型的数据集，它们也很有趣。