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本数据集是一个合成数据集，旨在研究人工智能在教育领域应用的影响。数据整合了学生的人口背景、学习习惯、AI工具使用模式以及课程成绩、考试成绩等学业表现，构建了学生个体层面的完整画像。其核心目标是探究AI工具采纳的群体差异、使用强度与学习成效的关联，并识别影响学业表现的关键因素。本数据集适用于探索性分析、相关性研究、可视化及构建分类或回归预测模型，是评估教育技术与开展数据驱动教学研究的实用工具。
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