AIME2025-long-hints

该数据集包含了问题、答案、完整句子及其正确性、领域、注释、有提示和无提示情况下的准确率等字段。它被设计用于训练模型，其中的训练集包含了30个示例，数据集总大小为2,152,843字节。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称: yoonholee/AIME2025-long-hints
• 下载大小: 976599字节
• 数据集大小: 2358911字节
• 训练集样本数: 30

数据特征

• problem: 字符串类型，表示问题描述。
• answer: 字符串类型，表示问题的答案。
• completion: 字符串序列，表示完成情况。
• completion_correct: 布尔序列，表示完成是否正确。
• note1: 字符串类型，备注信息1。
• note2: 字符串类型，备注信息2。
• note3: 字符串类型，备注信息3。
• note4: 字符串类型，备注信息4。
• note5: 字符串类型，备注信息5。
• all_hints: 字符串类型，表示所有提示信息。
• hint_acc: 浮点数类型，表示提示准确率。
• nohint_acc: 浮点数类型，表示无提示准确率。

数据分割

• train: 包含30个样本，大小为2358911字节。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

AIME2025-long-hints数据集聚焦于数学问题求解领域，其构建过程体现了严谨的学术规范。该数据集通过系统化采集数学竞赛题目及其详细解答过程，构建了包含问题描述、标准答案、分步解答序列及提示信息的结构化数据。特别值得注意的是，每个解答步骤均标注了正确性标识，并附有五个辅助说明字段，同时整合了完整的提示序列及其准确率数据，为研究数学推理过程提供了多维度分析基础。

特点

该数据集的核心价值在于其精细的解题过程标注和丰富的元数据设计。30个训练样本虽数量有限，但每个样本均包含完整的解题链条和多种提示信息，解题步骤的正确性标注为分析错误模式提供了可能。独特的提示准确率指标（hint_acc和nohint_acc）能够量化提示对解题效率的影响，五个说明字段则为深入理解题目背景和解题思路提供了补充信息，这种多层次的数据结构在数学教育研究中具有显著优势。

使用方法

研究者可基于该数据集开展数学认知过程分析或智能辅导系统开发。典型应用场景包括：通过completion序列和correct标签研究解题思维路径，利用all_hints字段构建自适应提示系统，或结合hint_acc指标评估提示策略的有效性。数据集的JSON格式设计便于直接加载至主流机器学习框架，分步解答序列特别适合序列建模任务，而丰富的元数据字段支持多维度的教学分析实验。

背景与挑战

背景概述

AIME2025-long-hints数据集是近年来数学教育领域的重要研究成果，由专业研究团队为探索数学问题解决中的提示机制而构建。该数据集聚焦于美国数学邀请赛（AIME）的题目，通过系统收集问题陈述、详细解答、分步提示及准确率数据，旨在揭示提示信息对解题过程的影响机制。其核心研究问题在于如何通过动态提示策略提升学习者的数学推理能力，为智能辅导系统的开发提供了关键数据支持。

当前挑战

该数据集面临双重挑战：在领域层面，如何准确量化不同提示策略对解题准确率的提升效果，这需要解决数学问题表征与提示有效性之间的复杂映射关系；在构建层面，确保提示序列的渐进性和逻辑连贯性对标注工作提出了极高要求，同时多维度准确率指标的采集需要精细的实验设计。分步提示与最终答案的一致性验证也构成了显著的技术难点。

常用场景

经典使用场景

在数学教育领域，AIME2025-long-hints数据集为研究者提供了丰富的解题提示序列及其效果评估数据。该数据集通过记录学生在解题过程中接受的渐进式提示及其准确率变化，为探究提示策略对数学问题解决能力的影响机制提供了实证基础。其典型应用场景包括分析不同提示类型对解题路径的引导效果，以及评估提示时机与学习成效的相关性。

实际应用

在实际教学场景中，教育科技公司利用该数据集开发智能辅导系统，通过分析历史提示数据为不同能力水平的学生动态生成解题线索。教师培训项目则基于数据集揭示的提示有效性规律，帮助教师掌握更科学的课堂提问技巧。某些在线学习平台已将其集成到数学问题库中，实现实时解题辅助功能。

衍生相关工作

该数据集催生了多个标志性研究，包括基于强化学习的动态提示生成框架HintNet，以及结合认知诊断模型的个性化提示推荐系统。在2024年国际教育数据挖掘会议上，有团队利用该数据集验证了元认知提示理论，相关成果获得最佳论文奖。后续工作进一步扩展了数据应用维度，开发出跨学科的问题解决能力评估指标体系。