Data-Gouv-FR/indicateurs-de-valeur-ajoutee-des-lycees-denseignement-general-et-technologique-ancien

该数据集是法国普通与技术高中增值指标（旧版），已被新版本取代且不再更新。它旨在评估各高中在帮助学生成功方面的贡献，特别是针对高考（baccalauréat）和整个高中教育过程。通过统计计算消除外部因素（如学生背景和学校特征）的影响，衡量学校自身的增值效果。数据基于学生个体特征（如年龄、性别、入学水平、社会背景）和学校结构因素（如女生比例、学业滞后学生比例、学生社会背景和初中毕业考试平均分）。增值指标是相对的：正值表示学校表现优于预期，负值则表示低于类似学校的平均水平。数据集仅涵盖公立和签约私立高中，且访问率和增值计算仅适用于提供完整教育周期（包括二年级、一年级和毕业班）的学校。结果不公布在普通与技术系列少于20名考生或职业系列少于10名考生的情况。This dataset contains indicators of value added for general and technological high schools (old version), which has been replaced by a new version and is no longer updated. It aims to evaluate the contribution of each high school in helping students succeed, particularly in terms of baccalauréat results and support throughout their high school education. The indicators go beyond raw success rates by statistically eliminating the impact of external factors to isolate the schools own effect. They combine individual student factors (age, gender, academic level at entry, social profile) and school structure factors (percentage of girls, proportion of students with academic delays, social profile of students, and average score on the national brevet diploma). Value added is a relative measure: a positive value indicates the school performed better than expected given its student profile, while a negative value indicates below-average performance compared to similar schools. The data covers only public and contract private high schools, with access rates and value added calculated only for schools offering a complete cycle (including 2nd, 1st, and final years). Results are not published for schools with fewer than 20 candidates in the general/technological series or fewer than 10 candidates in the vocational series.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自法国公共数据平台data.gouv.fr，是法国普通及技术高中增值指标（IVAL）的旧版数据集合。构建方式遵循一数据集一HuggingFace仓库的映射原则，原始表格资源被转换为HuggingFace的子集与配置。数据集以Parquet和CSV格式存储，包含一个名为'train'的分割，数据文件路径为'data/fr-en-indicateurs-de-resultat-des-lycees-denseignement-general-et-technologique.parquet.parquet'。该数据集已于2020年后被新版取代，但仍可供历史分析与对比研究使用。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库加载该数据集，具体使用'load_dataset'函数，指定仓库名称与子集配置'fr-en-indicateurs-de-resultat-des-lycees-denseignement-general-et-technologique.parquet'。加载后可通过['train']键访问数据分割。数据以Parquet格式提供，支持高效存储与分析，适用于Python环境下的教育政策研究、学校绩效评估及统计建模等任务。由于数据集为旧版，建议结合新版数据对比使用以获取最新信息。

背景与挑战

背景概述

该数据集名为“Indicateurs de valeur ajoutée des lycées d'enseignement général et technologique (ancien)”，由法国教育部基于开放式数据平台data.gouv.fr发布，旨在评估普通与技术高中在学生学业成功中的“增值”贡献。创建于2017年，核心研究问题在于超越传统粗放型毕业率指标，通过统计方法剔除学生背景与学校结构等外部因素，量化学校自身的教育效能。该数据集对法国教育政策与学校评估领域产生了深远影响，为公众、研究者和政策制定者提供了更公平、科学的学校绩效比较工具。

当前挑战

该数据集面临的挑战包括：一是领域问题层面，如何精准分离学校自身努力与学生家庭背景、入学水平等混杂变量的影响，避免统计模型中的偏差；二是构建过程中需处理高中学制不完整（如仅有部分年级）、样本量过小（如少于20名考生）等数据稀疏问题，导致部分学校无法计算增值指标；此外，数据集已被新版本替代，历史版本的数据衔接与长期可比性也是一大难点。

常用场景

经典使用场景

该数据集是法国教育部发布的普通与技术高中增值指标（IVAL）的经典数据集，旨在通过多维统计指标评估高中在提升学生学业成就方面的独特贡献。其最核心的应用场景聚焦于教育效能比较研究，研究者利用该数据集分析各高中在高考成功率、学生升学路径、学业进步幅度等方面的表现，通过对比‘原始成功率’与经学生背景特征调整后的‘增值得分’，精准量化学校对学生发展的实际影响力。

解决学术问题

该数据集有效解决了教育评估中长期存在的混淆变量问题，即难以区分学校自身努力与学生家庭背景、入学基础等外部因素对学业成就的影响。通过引入协变量调整的增值评价模型，研究者能够剥离社会经济地位、性别、入学水平等混杂因素，从而更公正地比较不同生源特征学校的教育质量。这一方法为教育公平性研究提供了实证工具，推动了从‘结果问责’向‘过程贡献’的学术范式转型，并为法国多层级教育政策的制定提供了量化依据。

实际应用

在实际应用中，该数据集被法国教育部用于生成公众可查的学校绩效报告，帮助家长和学生根据学校的增值表现而非单一升学率做出择校决策。同时，教育管理者利用增值指标识别‘高贡献度’与‘需改进’学校，从而优化资源分配、定向提供教学支持。此外，该数据还服务于学校内部自评与改进机制，通过纵向追踪增值趋势，促进教学策略的动态调整，最终将数据洞察转化为提升教育质量的有效行动。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于法国普通与技术高中教育机构的增值评价指标体系，其前沿研究方向在于利用统计建模剔除学生个体特征和学校结构等外部因素，精准量化学校对学生学业成功的真实贡献。近年来，法国教育部持续更新该数据集，并与开放数据平台深度融合，推动教育评估从粗放的升学率转向精细化、多维度的增值分析。这一研究热点呼应了全球教育公平与质量保障的浪潮，通过区分学校“自身努力”与“生源优势”，为政策制定者、教育管理者和家庭提供更科学的诊断工具，从而优化资源配置、促进教育机会均等。其影响在于重新定义了学校绩效评估的范式，赋予增值指标与原始指标同等重要的地位，进而引导教育系统内外的对话聚焦于学校实际效能而非表面排名。