Data-Gouv-FR/effectifs-dans-les-enseignements-de-specialites-en-terminale-generale-1

该数据集包含法国高中毕业班（Terminale générale）学生在各专业课程及主要组合中的注册人数数据。在高中毕业班，学生需选择两门专业课程。此数据集可用于分析最受欢迎和最少选择的专业，以及主要的专业课程组合。数据观察时间为每年开学初：十月初。最新观察日期为2024年10月1日。This dataset contains data on the number of students in the general final year (Terminale générale) in specialized courses by specialty and by main combinations. In the general final year class, students choose 2 specialized courses. This dataset allows to see the most and least chosen subjects as well as the main combinations of specialized courses. Observation at the start of the school year: early October each year. Date of the last observation: 01/10/2024.

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，基于官方许可lov2开放共享。在Hugging Face平台上，每个data.gouv.fr数据集对应一个独立的仓库，而原始数据集中的每一个表格资源则被映射为数据集的一个子集。每个子集内部均包含一个名为'train'的分割，用于存储全部数据。数据集仅包含一个名为'fr-en-effectifs-specialites-doublettes-terminale-generale.parquet'的子集，其数据文件以Parquet格式存储，兼顾高效压缩与快速读取。构建过程完整保留了原始数据的结构与内容，确保数据在迁移至Hugging Face时不失真、不遗漏，为后续学术研究与政策分析提供了坚实的数据基础。

使用方法

用户可通过Hugging Face的datasets库便捷加载该数据集。具体而言，需调用load_dataset函数，并指定仓库名称及子集名称'fr-en-effectifs-specialites-doublettes-terminale-generale.parquet'，即可将数据载入内存。加载后，数据集呈现为标准的Hugging Face Dataset对象，用户可通过'ds["train"]'访问全部数据。该数据集兼容Pandas、NumPy等主流Python数据分析库，支持进一步的数据清洗、可视化和建模操作，适用于教育政策评估、选课行为分析及区域教育资源配置研究等场景。

背景与挑战

背景概述

该数据集由法国公共数据平台data.gouv.fr于2021年发布，隶属于法国教育系统公开数据计划，主要研究法国普通高中毕业班（Terminale générale）学生在专业方向课程（enseignements de spécialité）中的选课分布与组合模式。数据集由法国教育部及相关统计机构维护，以每年10月初的入学数据为观测节点，最新观测时间为2024年10月1日。其核心研究问题聚焦于揭示高年级学生在数学、物理、人文等专业方向上的选课偏好与趋势，为教育政策制定、课程资源配置及学术研究提供数据支撑。该数据集在法国教育社会学与公共政策领域具有显著影响力，被广泛用于分析教育改革后专业方向选择的社会经济分化现象，并推动开放数据运动在欧洲教育研究中的应用。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题在于量化分析法国高中课程改革后专业方向选择的复杂生态，挑战在于如何从海量个体选课数据中提炼出具有统计意义的组合模式（如双专业搭配），并克服因学校类型、地域差异或课程供给不均导致的数据偏差。构建过程中，数据集需整合来自全国不同教育机构的异构数据源，确保数据格式（如Parquet与CSV）的兼容性与时效性，同时应对每年更新周期内因课程政策调整（如新增或取消专业方向）带来的分类标准变动。此外，数据匿名化处理与隐私保护法规（如GDPR）的合规要求增加了数据清洗与脱敏的难度，而多语言元数据（法文原题与英文标签）的标准化对齐亦构成了技术性挑战。

常用场景

经典使用场景

作为法国教育体系下的公开数据集，Effectifs dans les enseignements de spécialités en Terminale générale 为研究者提供了法国普通高中毕业班学生选择专业课程的详尽统计数据。该数据集的经典使用场景在于揭示不同专业课程及其组合的受欢迎程度，通过分析每年十月初观测的学生分布情况，科研人员能够构建课程选择行为的量化模型，从而洞察教育政策对学科偏好产生的深远影响。

解决学术问题

该数据集直面教育社会学与政策评估领域的核心学术问题，即如何精准刻画学生在分轨制教育体系中对专业方向的抉择机制。它所蕴含的横向双专业组合数据，解决了传统研究仅关注单一课程或宏观趋势而缺少微观组合分析的不足，为探讨性别差异、社会背景对选课偏好的交互效应提供了坚实的数据支撑，进而推动教育公平与分流机制的理论建构。

实际应用

在实际应用中，该数据集的年度更新特性使其成为法国教育部及地方教育机构监测课程改革成效的关键工具。院校管理者借助这些数据可以动态调整师资配置与课程供给，家长与学生在做升学决策时亦可参考主流选课模式。此外，教育科技公司利用它开发个性化选课推荐系统，辅助学生规划符合个人兴趣与职业前景的学习路径。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于法国普通高中毕业班（Terminale générale）学生专业选修课程（enseignements de spécialité）的选课分布与组合模式分析。在当前法国教育体系改革背景下，尤其是2019年实施的高中会考新政（取消传统文理分科，引入专业选修制）持续引发学界与政策制定者的广泛关注，该数据集为量化评估改革成效提供了关键实证基础。前沿研究方向包括利用关联规则挖掘揭示热门专业组合（如“数学+物理化学”与“数学+经济社会科学”的典型双选模式），结合区域社会经济指标探究选课差异中的教育公平问题，以及通过时间序列分析（数据覆盖至2024年10月）追踪自由选课制下STEM领域（科学、技术、工程、数学）与非STEM领域的结构性变迁。其影响力体现在为法国教育部发布的《信息说明》（如2024年第24.06号）提供数据支撑，助力优化课程资源配置与指导政策，同时为国际比较教育研究中的选课自主权与社会再分层议题提供了高颗粒度的法国案例。