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Edexcel IAL Grade Boundaries Dataset (2015–2025)|教育数据集|考试成绩分析数据集
收藏github2025-05-28 更新2025-05-29 收录
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https://github.com/ChessMastermind/Gradeboundaries-csv
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一个完整的、统一的CSV文件，包含2015年6月至2025年1月期间Edexcel国际A-Level（IAL）考试的所有成绩界限。适合研究人员、学生和教育工作者分析多年来的趋势和难度，无需解析多个PDF文件。
A comprehensive, unified CSV file containing all the grade boundaries for the Edexcel International A-Level (IAL) exams from June 2015 to January 2025. This dataset is suitable for researchers, students, and educators to analyze trends and difficulty levels over the years, without the need to parse multiple PDF files.
创建时间：
2025-05-27
原始信息汇总
Edexcel IAL Grade Boundaries Dataset (2015–2025) 概述
🔍 数据集简介
- 内容：包含2015年6月至2025年1月Edexcel国际A-Level (IAL)考试的所有分数界限。
- 格式：统一的结构化CSV文件。
- 目标用户：研究人员、学生和教育工作者。
📁 数据集结构
| 列名 | 描述 |
|---|---|
year |
考试年份 |
session |
考试时段（如Jan, Jun, Oct） |
code |
科目/单元代码（如WME02代表M2） |
unit |
单元名称（如可用） |
max_mark |
最高可能分数 |
a* 到 u |
各等级的分数界限 |
✅ 数据集特点
- 时间跨度：超过10年的IAL考试数据。
- 涵盖科目：数学、物理、化学、生物、商业等。
- 应用场景：
- 评估难度比较
- 分数趋势可视化
- 学习计划和考试策略支持
📎 数据集访问
- CSV文件链接：https://github.com/ChessMastermind/Gradeboundaries-csv/blob/main/Grade_boundaries.csv
🏷 相关标签
edexcel • ial • grade-boundaries • a-level • a-level-maths • a-level-chemistry • a-level-physics • international-a-level • exam-analysis • csv-dataset • education-data • open-data • python-ready • data-visualization • revision-tools • exam-preparation
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
在高等教育评估领域，Edexcel IAL分数线数据集通过系统化整合实现了历史数据的结构化呈现。该数据集采用人工收集与数字化处理相结合的方式，将Edexcel考试局2015至2025年间发布的分散PDF文件进行统一解析，提取关键字段后重构为标准化CSV格式。构建过程中特别注重保持原始数据的完整性，对每场考试的年份、场次、科目代码等元数据进行了规范化标注，确保不同年份的评分标准具有可比性。
特点
作为国际A-Level考试研究的权威数据源，该数据集展现出显著的多维特征。时间维度上覆盖近十年的考试记录，空间维度囊括数学、物理、化学等核心学科的评分标准。数据结构采用分层设计，既包含最高分阈值等绝对指标，又细分A*至U各等级分数线相对值。这种设计使研究者既能纵向分析不同年份的难度波动，又能横向比较文理学科间的评分差异，为教育测量学研究提供了丰富的变量组合。
使用方法
针对教育数据分析的特殊需求，该数据集支持多种应用场景的实现。研究者可通过Python的Pandas库或R语言直接导入CSV文件，利用max_mark字段进行考试难度的标准化处理。各等级分数线字段支持时间序列分析，配合session字段可实现季节性波动研究。教学实践者则可基于科目代码筛选特定学科数据，结合可视化工具生成分数线变化曲线，为教学策略调整提供数据支撑。数据集的标准化字段设计确保了与常见统计分析工具的无缝对接。
背景与挑战
背景概述
Edexcel IAL Grade Boundaries Dataset (2015–2025)是由教育数据研究者整理的一个全面数据集，涵盖了2015年至2025年间Edexcel国际A-Level（IAL）考试的所有分数界限。该数据集由GitHub用户ChessMastermind创建，旨在为研究人员、学生和教育工作者提供一个统一且易于访问的数据源，以替代原本分散在多个PDF文件中的信息。Edexcel作为英国主要的考试委员会之一，其IAL考试在全球范围内广泛认可，该数据集的建立为分析考试难度趋势、评估学科表现以及优化学习策略提供了重要支持。通过整合数学、物理、化学、生物和商业等多个学科的分数界限，该数据集在教育研究和实践领域具有广泛的应用潜力。
当前挑战
Edexcel IAL Grade Boundaries Dataset的构建过程中面临多重挑战。首先，原始数据以分散的PDF文件形式发布，需要手动提取和整理大量非结构化数据，这一过程耗时且容易出错。其次，不同年份和考试季度的数据格式可能存在差异，增加了数据清洗和标准化的难度。此外，确保数据的准确性和完整性是另一项关键挑战，尤其是在处理缺失或模糊的单元名称和代码时。从领域问题的角度来看，该数据集旨在解决教育评估中的分数界限分析问题，但如何准确反映考试难度的变化趋势以及不同学科之间的可比性，仍需进一步研究和验证。
常用场景
经典使用场景
在教育评估领域，Edexcel IAL Grade Boundaries Dataset (2015–2025)为研究人员提供了一个全面且结构化的数据集，用于分析国际A-Level考试的成绩边界变化趋势。通过整合多年的考试数据，研究者可以轻松比较不同年份、不同科目的成绩分布，从而揭示考试难度和评分标准的演变。这一数据集特别适合用于教育政策制定者、学校管理者以及课程开发者进行长期的教育质量评估。
实际应用
在实际应用中，该数据集被广泛用于学生和教师的考试准备与策略制定。通过分析历史成绩边界，学生可以更好地了解不同科目的评分标准，从而优化复习计划。教师则可以利用这些数据调整教学内容和方法，以应对考试难度的变化。此外，教育机构还可以借助这些数据进行课程设计和教学资源分配。
衍生相关工作
围绕该数据集，已经衍生出多项经典研究工作，包括基于成绩边界的考试难度预测模型、跨学科成绩分布的可视化分析工具，以及教育政策影响的量化评估框架。这些工作不仅扩展了数据集的应用范围，还为教育研究领域提供了新的方法论和工具。
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
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
CatMeows
该数据集包含440个声音样本，由21只属于两个品种（缅因州库恩猫和欧洲短毛猫）的猫在三种不同情境下发出的喵声组成。这些情境包括刷毛、在陌生环境中隔离和等待食物。每个声音文件都遵循特定的命名约定，包含猫的唯一ID、品种、性别、猫主人的唯一ID、录音场次和发声计数。此外，还有一个额外的zip文件，包含被排除的录音（非喵声）和未剪辑的连续发声序列。
huggingface 收录
中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2024）
该数据集为中国逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2024.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录
Google Scholar
Google Scholar是一个学术搜索引擎，旨在检索学术文献、论文、书籍、摘要和文章等。它涵盖了广泛的学科领域，包括自然科学、社会科学、艺术和人文学科。用户可以通过关键词搜索、作者姓名、出版物名称等方式查找相关学术资源。
scholar.google.com 收录
2022_长沙市标准地图行政区划示意版32开
基于湖南省基础地理信息数据库，依据湖南省行政区划界线标准画法和最新境界、标准地名成果，采用其他自然地理要素和人文专题要素的现势性资料编制而成。
湖南大数据交易所 收录
中国劳动力动态调查
“中国劳动力动态调查” （China Labor-force Dynamics Survey，简称 CLDS）是“985”三期“中山大学社会科学特色数据库建设”专项内容，CLDS的目的是通过对中国城乡以村/居为追踪范围的家庭、劳动力个体开展每两年一次的动态追踪调查，系统地监测村/居社区的社会结构和家庭、劳动力个体的变化与相互影响，建立劳动力、家庭和社区三个层次上的追踪数据库，从而为进行实证导向的高质量的理论研究和政策研究提供基础数据。
中国学术调查数据资料库 收录