five

ERIC (Education Resources Information Center)|教育研究数据集|文献数据库数据集

收藏
eric.ed.gov2024-11-05 收录
教育研究
文献数据库
下载链接:
https://eric.ed.gov/
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
ERIC (Education Resources Information Center) 是一个广泛的教育文献数据库,包含超过130万条记录,涵盖从1966年至今的教育研究、政策和实践。数据集内容包括教育相关的期刊文章、书籍、研究报告、会议论文、技术报告、政策文件等。
提供机构:
eric.ed.gov
AI搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
构建方式
ERIC(Education Resources Information Center)数据集的构建基于对教育领域文献的广泛收集与系统整理。该数据集通过与图书馆、学术机构及教育研究者的合作,收录了自1966年以来全球范围内的教育相关文献,包括期刊文章、会议论文、技术报告及书籍等。构建过程中,ERIC采用了先进的文本挖掘和自然语言处理技术,对文献内容进行分类、索引和摘要生成,确保数据的结构化和可检索性。
特点
ERIC数据集以其全面性和权威性著称,涵盖了从基础教育到高等教育的广泛主题,包括课程设计、教学方法、教育政策及心理教育等。该数据集不仅提供了丰富的文献资源,还通过其独特的主题分类系统和关键词索引,使用户能够快速定位所需信息。此外,ERIC数据集还定期更新,确保收录内容的时效性和前沿性。
使用方法
ERIC数据集主要用于教育研究、课程开发和政策制定等领域。研究者可以通过ERIC的在线平台进行高级检索,利用其强大的搜索功能和过滤选项,精确查找相关文献。教育工作者和政策制定者则可以利用ERIC的数据分析工具,对特定教育问题进行深入分析,从而为教学实践和政策决策提供科学依据。此外,ERIC还支持数据导出和API接口,方便用户进行进一步的数据处理和集成。
背景与挑战
背景概述
ERIC(Education Resources Information Center)数据集,由美国教育部于1966年创建,旨在为教育研究者和从业者提供一个全面的教育资源信息库。该数据集汇集了来自全球的教育文献、研究报告和政策文件,涵盖了从学前教育到高等教育的广泛领域。ERIC的建立极大地促进了教育领域的知识共享和研究进展,成为全球教育研究的重要参考资源。
当前挑战
尽管ERIC数据集在教育领域具有重要地位,但其构建和维护过程中仍面临诸多挑战。首先,数据集的规模庞大,涉及的文献类型多样,如何确保数据的准确性和一致性是一个持续的挑战。其次,随着教育研究的不断深入,数据集需要不断更新和扩展,以反映最新的研究成果和教育实践。此外,如何有效地组织和检索这些海量数据,以满足不同用户的需求,也是ERIC数据集面临的重要问题。
发展历史
创建时间与更新
ERIC(Education Resources Information Center)数据集创建于1966年,由美国教育部的教育科学研究所(Institute of Education Sciences)负责维护和更新。自创建以来,ERIC持续进行数据更新,以反映教育领域的最新研究和发展。
重要里程碑
ERIC数据集的重要里程碑包括1993年推出的在线数据库,这标志着ERIC从传统的印刷资源转向数字化信息服务。2004年,ERIC进行了重大升级,引入了更先进的搜索和检索功能,极大地提升了用户访问和利用教育资源的效率。此外,2010年ERIC与ProQuest合作,进一步扩展了其数据库的覆盖范围和深度,使其成为全球教育研究者不可或缺的资源。
当前发展情况
当前,ERIC数据集已成为全球教育研究领域的重要参考资源,涵盖了从学前教育到高等教育的广泛主题。其数据库中包含了超过140万条记录,涵盖了期刊文章、会议论文、技术报告等多种类型的教育文献。ERIC的持续更新和扩展,不仅为教育研究者提供了丰富的数据支持,也推动了教育政策制定和实践的科学化进程。通过与多个学术机构和出版商的合作,ERIC确保了其内容的权威性和时效性,对全球教育研究的发展起到了积极的推动作用。
发展历程
  • ERIC(Education Resources Information Center)由美国教育部的教育科学研究所(Institute of Education Sciences)创建,旨在收集、组织和提供教育领域的文献资源。
    1966年
  • ERIC开始提供在线数据库服务,用户可以通过互联网访问其丰富的教育资源。
    1993年
  • ERIC进行了重大升级,引入了新的搜索工具和用户界面,以提高用户体验和资源检索效率。
    2004年
  • ERIC与ProQuest合作,进一步扩展了其数据库的覆盖范围和内容深度,增强了其在教育研究领域的影响力。
    2012年
常用场景
经典使用场景
在教育研究领域,ERIC(Education Resources Information Center)数据集被广泛用于分析教育资源的分布与利用情况。研究者通过该数据集可以深入探讨不同教育阶段、地区和学科的教育资源配置,从而为教育政策的制定提供科学依据。此外,ERIC数据集还常用于评估教育资源的有效性,帮助教育工作者优化资源分配,提升教育质量。
实际应用
在实际应用中,ERIC数据集被广泛用于教育资源的优化配置和教育政策的制定。教育管理部门利用该数据集分析教育资源的分布情况,制定针对性的资源分配方案,确保教育资源的公平性和有效性。此外,学校和教育机构也利用ERIC数据集进行内部资源评估,优化课程设置和教学方法,提升教育质量。
衍生相关工作
基于ERIC数据集,许多经典研究工作得以开展。例如,有学者利用ERIC数据集研究了教育资源与学生学业成绩之间的关系,揭示了资源投入对教育成果的显著影响。此外,还有研究探讨了不同教育政策对资源配置的影响,为政策制定者提供了实证依据。这些研究不仅丰富了教育经济学和教育政策研究的理论体系,也为实际教育改革提供了有力支持。
以上内容由AI搜集并总结生成
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4099个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

coin_001_sample

这是一个包含180张精心拍摄的钱币图像的数据集,每张图像都采用极简摄影技术,以展示货币的视觉和触觉特性。数据集中的图像以PNG格式存储,拥有512x512的分辨率和170 dpi的清晰度,每个图像都配有至少40个文本标签。

huggingface 收录

学生课堂行为数据集 (SCB-dataset3)

学生课堂行为数据集(SCB-dataset3)由成都东软学院创建,包含5686张图像和45578个标签,重点关注六种行为:举手、阅读、写作、使用手机、低头和趴桌。数据集覆盖从幼儿园到大学的不同场景,通过YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8算法评估,平均精度达到80.3%。该数据集旨在为学生行为检测研究提供坚实基础,解决教育领域中学生行为数据集的缺乏问题。

arXiv 收录

AgiBot World

为了进一步推动通用具身智能领域研究进展,让高质量机器人数据触手可及,作为上海模塑申城语料普惠计划中的一份子,智元机器人携手上海人工智能实验室、国家地方共建人形机器人创新中心以及上海库帕思,重磅发布全球首个基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的百万真机数据集开源项目 AgiBot World。这一里程碑式的开源项目,旨在构建国际领先的开源技术底座,标志着具身智能领域 「ImageNet 时刻」已到来。AgiBot World 是全球首个基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的大规模机器人数据集。相比于 Google 开源的 Open X-Embodiment 数据集,AgiBot World 的长程数据规模高出 10 倍,场景范围覆盖面扩大 100 倍,数据质量从实验室级上升到工业级标准。AgiBot World 数据集收录了八十余种日常生活中的多样化技能,从抓取、放置、推、拉等基础操作,到搅拌、折叠、熨烫等精细长程、双臂协同复杂交互,几乎涵盖了日常生活所需的绝大多数动作需求。

github 收录

AISHELL/AISHELL-1

Aishell是一个开源的中文普通话语音语料库,由北京壳壳科技有限公司发布。数据集包含了来自中国不同口音地区的400人的录音,录音在安静的室内环境中使用高保真麦克风进行,并下采样至16kHz。通过专业的语音标注和严格的质量检查,手动转录的准确率超过95%。该数据集免费供学术使用,旨在为语音识别领域的新研究人员提供适量的数据。

hugging_face 收录

PU Dataset

德国帕德博恩大学(PU)轴承故障诊断数据集提供了丰富的轴承故障信号数据,包括内圈、外圈和滚动体故障等多种类型的轴承故障。与其他数据集相比,PU数据集的特色在于包含了大量的电机驱动系统故障数据,为轴承故障诊断研究提供了一个全面的实验平台。

github 收录