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Higher Education Research Institute (HERI) Data|高等教育数据集|教育研究数据集
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该数据集包含高等教育研究机构（HERI）收集的关于学生、教职员工和高等教育机构的各种数据。数据涵盖了学生的学术表现、社会行为、心理健康、职业规划等多个方面，以及教职员工的教学和研究活动。此外，数据还包括高等教育机构的财务状况、课程设置、学生服务等信息。
提供机构：
www.heri.ucla.edu
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
高等教育研究机构（HERI）数据集的构建基于对美国高等教育领域的广泛调查。该数据集通过系统化的问卷调查，收集了来自不同类型和规模的高等教育机构的详细信息。调查内容涵盖学生背景、学术表现、校园生活、职业规划等多个维度，确保数据的全面性和代表性。数据收集过程严格遵循科学研究的标准，确保数据的真实性和可靠性。
特点
HERI数据集以其丰富性和多样性著称。该数据集不仅包含大量样本，还涵盖了多个关键变量，为研究者提供了深入分析高等教育现象的可能性。此外，数据集的更新频率较高，能够反映高等教育领域的最新动态。HERI数据集还具有良好的跨学科应用潜力，适用于教育学、社会学、心理学等多个领域的研究。
使用方法
HERI数据集的使用方法多样，研究者可以根据研究目的选择不同的分析工具和方法。常见的使用方法包括描述性统计分析、回归分析、因子分析等。研究者还可以通过数据集进行跨年份的比较分析，以揭示高等教育领域的长期趋势。为了确保数据的安全性和隐私保护，使用者需遵循HERI的数据使用协议，并在研究中注明数据来源。
背景与挑战
背景概述
高等教育研究机构（Higher Education Research Institute, HERI）数据集，由加利福尼亚大学洛杉矶分校（UCLA）的HERI于20世纪60年代初创立，旨在系统地收集和分析高等教育领域的相关数据。该数据集通过长期追踪调查，涵盖了学生、教职员工以及院校管理等多个层面的信息，为研究高等教育政策、学生发展轨迹及院校效能提供了宝贵的实证基础。HERI数据集的建立，极大地推动了高等教育研究领域的科学化进程，成为全球高等教育研究的重要参考资源。
当前挑战
HERI数据集在构建过程中面临诸多挑战。首先，数据收集涉及广泛的人群和复杂的变量，确保数据的全面性和准确性是一大难题。其次，随着时间的推移，高等教育环境不断变化，如何保持数据的相关性和时效性，是HERI数据集持续面临的挑战。此外，数据隐私和安全问题也是不可忽视的，如何在保护个人隐私的前提下，充分利用数据进行研究，是HERI数据集需要解决的重要问题。
发展历史
创建时间与更新
Higher Education Research Institute (HERI) Data 创建于1966年，由加州大学洛杉矶分校的高等教育研究中心发起。自创建以来，该数据集定期更新，最近一次大规模更新是在2020年，以反映高等教育领域的最新趋势和变化。
重要里程碑
HERI数据集的重要里程碑包括1966年的首次发布，这标志着高等教育研究领域的一个重要起点。1980年代，HERI引入了全国学生参与度调查（NSSE），这一举措极大地丰富了数据集的内容和应用范围。2000年后，HERI数据集开始整合多源数据，包括学生、教师和管理者的反馈，进一步提升了其研究价值和影响力。
当前发展情况
当前，HERI数据集已成为全球高等教育研究的重要资源，广泛应用于政策制定、学术研究和教育实践。其数据涵盖了学生满意度、学术成就、校园文化等多个维度，为高等教育机构提供了宝贵的参考信息。此外，HERI数据集还通过与国际研究机构的合作，推动了全球高等教育研究的交流与合作，对提升教育质量和促进学术发展起到了重要作用。
发展历程
- Higher Education Research Institute (HERI) 首次成立，隶属于加州大学洛杉矶分校，旨在进行高等教育研究。
- HERI 发布了首个高等教育研究数据集，标志着其数据收集和分析工作的开始。
- HERI 的数据集首次应用于美国高等教育政策研究，为政策制定提供了重要依据。
- HERI 的数据集扩展至国际范围，开始收集和分析全球高等教育相关数据。
- HERI 的数据集首次应用于高等教育质量评估，推动了教育质量标准的提升。
- HERI 的数据集开始采用在线数据收集和分析技术，提高了数据处理的效率和准确性。
- HERI 的数据集首次应用于高等教育公平性研究，为促进教育公平提供了数据支持。
- HERI 的数据集在全球范围内广泛应用于高等教育研究，成为国际高等教育研究的重要数据来源。
常用场景
经典使用场景
在高等教育研究领域，HERI数据集被广泛应用于探索学生学术成就、心理健康及社会行为之间的关系。通过分析不同背景学生的入学动机、学习习惯及毕业后的职业选择，研究者能够揭示教育政策对学生发展的影响，并为教育改革提供实证依据。
解决学术问题
HERI数据集解决了高等教育研究中关于学生多样性和教育公平性的关键问题。通过大规模的调查数据，研究者能够量化不同社会经济背景、种族和性别对学生学业成就的影响，从而为制定更具包容性的教育政策提供科学依据。
衍生相关工作
HERI数据集的广泛应用催生了大量相关研究，特别是在教育心理学和社会学领域。例如，基于HERI数据的研究揭示了学生心理健康与学业成就之间的复杂关系，推动了心理健康支持服务的改进。此外，HERI数据还被用于开发预测模型，帮助教育机构提前识别有辍学风险的学生，并提供针对性的干预措施。
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数据主题
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优质数据集
54 个
任务类型
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