r2t_konkuk-timetable|课程管理数据集|大学教育数据集

该数据集包含多个配置，每个配置代表不同学期或不同类别的课程信息。数据集的特征包括学号、学年、课程编号、课程领域、课程分类、课程名称、英文课程名称、课程计划、备注、学分、时间、授课部门、授课教授、授课比例、课程类型、是否为ABF课程、是否为NCS课程、是否为原语课程、当前人数、本科生人数、研究生人数、限制人数、课程解释、课程类型、课程种类、领域、是否为合班课程等。每个配置的数据集大小、下载大小、示例数量等信息也有详细描述。

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数据集介绍

构建方式

该数据集通过系统化地收集和整理韩国建国大学（Konkuk University）的课程时间表信息构建而成。数据来源涵盖了多个学期的课程安排，包括春季、秋季、冬季和夏季学期的课程数据。每个学期的课程信息被独立存储，并通过统一的字段结构进行组织，确保了数据的完整性和一致性。数据集的构建过程注重细节，涵盖了课程编号、课程名称、授课教师、授课时间、授课地点等关键信息，并通过自动化工具进行数据清洗和格式转换，确保数据的高质量。

特点

该数据集的特点在于其丰富的信息维度和高度的结构化。每个课程条目包含了多达30个字段，涵盖了课程的学术属性（如课程编号、学分、授课语言）、教学安排（如授课时间、授课地点、授课方式）以及学生相关信息（如当前选课人数、限制人数等）。此外，数据集还特别标注了课程的授课类型（如大面授、录播、实时在线）和课程的特殊属性（如是否为原语授课、是否为ABF课程等），为研究者和开发者提供了多维度的分析视角。

使用方法

该数据集适用于教育数据挖掘、课程推荐系统、教学资源优化等领域的研究与应用。使用者可以通过加载数据集并解析其结构化的字段信息，进行课程数据的统计分析、模式识别或机器学习模型的训练。数据集支持多种编程语言和工具（如Python、Pandas等），并可通过HuggingFace平台直接下载和使用。对于特定需求，用户还可以根据学期或课程属性进行数据筛选，进一步定制化分析流程。

背景与挑战

背景概述

r2t_konkuk-timetable数据集由韩国建国大学（Konkuk University）创建，旨在提供该校课程时间表的详细数据。该数据集涵盖了多个学期的课程信息，包括课程编号、课程名称、授课教授、授课时间、授课地点等关键信息。数据集的主要研究问题在于如何通过结构化的课程数据，支持学生选课、课程安排优化以及教学资源管理。该数据集对教育技术领域的研究具有重要意义，尤其是在课程推荐系统和教育资源分配优化方面。

当前挑战

r2t_konkuk-timetable数据集面临的挑战主要体现在两个方面。首先，课程数据的多样性和复杂性使得数据清洗和标准化成为一项艰巨任务，尤其是课程名称、授课教授和授课时间的格式不统一。其次，数据集中包含大量动态变化的课程信息，如当前选课人数、课程容量等，这些数据的实时更新和准确性维护对数据集的构建提出了较高要求。此外，如何从多维度课程数据中提取有价值的信息，以支持教育决策和个性化推荐，也是该数据集需要解决的核心问题。

常用场景

经典使用场景

在高等教育领域，课程时间表的编排与优化是一个复杂且关键的任务。r2t_konkuk-timetable数据集通过提供详细的课程信息，如课程编号、授课教师、授课时间及地点等，为研究者提供了一个理想的实验平台。该数据集常用于开发自动化课程编排系统，帮助高校优化课程安排，减少时间冲突，提升教学资源的利用率。

解决学术问题

该数据集解决了高校课程编排中的多个学术问题，如课程冲突检测、教师资源分配优化以及学生选课系统的智能化。通过分析课程时间、地点及教师信息，研究者能够开发出高效的算法，减少课程安排中的冲突，提升教学资源的合理分配。此外，该数据集还为教育数据挖掘提供了丰富的素材，助力教育管理决策的科学化。

衍生相关工作

基于r2t_konkuk-timetable数据集，研究者们开发了多项经典工作。例如，利用该数据集开发的智能排课算法在多个高校得到了实际应用，显著提升了课程安排的效率。此外，该数据集还被用于教育数据挖掘领域的研究，如学生选课行为分析与预测，为高校教学管理提供了科学依据。