Quota (Data) @ UST

该数据集包含香港科技大学的历史课程配额数据，从2023-24春季学期开始记录，数据通过Git维护，每个更改都记录在提交历史中。数据存储结构清晰，包括学期代码和课程代码，以JSON和HTML格式存储。

This dataset comprises historical course quota data from the Hong Kong University of Science and Technology, recorded starting from the Spring semester of 2023-24. The data is maintained via Git, with each change documented in the commit history. The storage structure is well-organized, including semester codes and course codes, stored in both JSON and HTML formats.

原始信息汇总

UST Class Quota Schedule 数据集概述

数据集内容

• 历史课程配额与时间表数据：包含香港科技大学的历史课程配额与时间表数据。
• 数据更新机制：通过GitHub Action定期更新数据，更新周期为5分钟。

数据结构

历史数据

• 存储方式：通过Git进行维护，每次更改均记录在提交历史中。
• 更新时间记录：提交消息中包含更新时间，格式为update: ${UPDATE_TIME}，其中${UPDATE_TIME}采用ISO 8601格式，并使用香港时区。

解析数据

• 存储位置：存储在data/${TERM_CODE}.json文件中。
• 学期代码定义：
  • 秋季：10
  • 冬季：20
  • 春季：30
  • 夏季：40
• 示例：
  • 2023-24春季数据存储于2330.json。
  • 2023-24夏季数据存储于2340.json。

原始数据

• 存储位置：存储在data/${TERM_CODE}/${SUBJECT_CODE}.html文件中。
• 数据内容：包含香港科技大学课程配额与时间表页面的HTML内容。
• 示例：会计课程数据可能存储于data/2340/ACCT.html。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集通过自动化脚本定期从香港科技大学的课程配额与时间表页面抓取原始数据，并将其存储为HTML格式。历史数据通过Git版本控制系统进行维护，每次更新都会记录在提交历史中，提交消息以ISO 8601格式记录更新时间。解析后的数据则按照学期代码存储为JSON文件，便于后续分析和处理。

特点

此数据集的显著特点在于其高度自动化和实时性。通过GitHub Actions每5分钟自动更新一次数据，确保信息的及时性。此外，数据集结构清晰，分为历史数据和解析数据两部分，便于用户根据需求选择使用。历史数据通过Git记录所有变更，解析数据则按学期代码分类存储，便于检索和分析。

使用方法

用户可以通过访问数据集的GitHub仓库，直接下载所需的JSON或HTML文件。对于历史数据，用户可以通过查看Git提交历史来获取特定时间点的数据更新。解析数据则按照学期代码分类，用户可根据具体学期和课程代码快速定位所需信息。此外，数据集的自动化更新机制确保了数据的实时性，适合需要最新课程信息的应用场景。

背景与挑战

背景概述

Quota (Data) @ UST数据集由香港科技大学（HKUST）维护，专注于提供该校的历史课程配额与时间表数据。该数据集的创建旨在为教育研究者、政策制定者以及学生提供一个详尽的课程资源数据库。通过定期更新，数据集记录了自创建以来的所有课程配额变化，为分析教育资源分配、课程安排及其对学生选择的影响提供了宝贵的数据支持。主要研究人员或机构为HKUST，其核心研究问题围绕教育资源的优化配置与学生需求的匹配。该数据集对教育资源管理与优化研究具有重要影响力。

当前挑战

Quota (Data) @ UST数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，数据更新频率高，每5分钟更新一次，确保数据的实时性，这对数据存储和处理技术提出了高要求。其次，数据结构复杂，包括历史数据、解析数据和原始数据，需要高效的版本控制和数据解析技术。此外，数据集涉及多个学期的课程信息，如何确保数据的一致性和完整性也是一个重要挑战。最后，数据集的公开使用需考虑隐私保护和数据安全问题，确保学生和课程信息的合理使用。

常用场景

经典使用场景

在教育资源管理领域，Quota (Data) @ UST数据集的经典使用场景主要集中在课程容量与时间表的优化分析。通过分析历史课程配额与时间表数据，教育管理者能够识别出课程安排中的瓶颈，从而优化资源分配，提升教学效率。此外，该数据集还可用于预测未来课程需求，为课程规划提供数据支持。

实际应用

在实际应用中，Quota (Data) @ UST数据集被广泛用于大学课程管理系统中。教育机构利用该数据集进行课程容量预测、时间表调整以及资源优化，从而提高教学资源的利用率。此外，该数据集还支持个性化课程推荐系统的开发，帮助学生更有效地选择适合的课程。

衍生相关工作

基于Quota (Data) @ UST数据集，衍生了一系列经典工作，包括课程需求预测模型、资源分配优化算法以及个性化课程推荐系统。这些工作不仅在学术界引起了广泛关注，还在实际应用中取得了显著成效，推动了教育资源管理领域的技术进步。