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Exam-Question-Bank-Dataset-zh|教育数据集|考试数据集
收藏github2023-11-10 更新2024-05-31 收录
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https://github.com/UnstoppableCurry/Exam-Question-Bank-Dataset-zh_mnbvc
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通用考试题库数据集，包含选择题、填空题和简答题。
A general examination question bank dataset, comprising multiple-choice questions, fill-in-the-blank questions, and short-answer questions.
创建时间：
2023-06-07
原始信息汇总
Exam-Question-Bank-Dataset-zh
数据集概述
- 类型: 通用考试题库数据集，包含选择题、填空题和简答题。
数据处理流程
- 格式转换: 将所有
.doc文件转换为.docx格式。 - 格式对齐: 将所有
.docx文件转换为markdown格式，并将图片、公式等解码后的资源统一存放在资源文件夹内。 - 文件类型统计: 统计文件是否为试卷。
- 答案存在性统计: 统计试卷中是否含有答案。
- 答案对齐处理: 对含有答案的试卷进行切分和对齐处理。
代码使用
- 环境安装: 安装
pypandoc库，用于格式转换。 - 文件解压: 使用
zip2.py脚本解压含有中文字符的.zip数据集，避免乱码。 - 格式转换: 使用
docx2markdown2.py脚本将.docx文件转换为markdown格式，并保存静态资源。 - 试卷分类: 使用
examination_paper_classifier.py脚本对文件进行试卷及试卷类型的分类，结果保存到classifier.csv。 - 答案统计: 使用
判断是否有答案.py脚本统计试卷中是否含有答案，结果分别保存到rows_with_answers.csv和rows_without_answers.csv。 - 答案对齐: 使用
有答案试卷切分-对齐.py脚本对含有答案的试卷进行切分和对齐，结果保存到rows_with_keywords.csv。
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
Exam-Question-Bank-Dataset-zh数据集的构建过程体现了对教育资源的系统化整合与优化。初始阶段，所有.doc文件被转换为.docx格式，以确保文件的一致性和兼容性。随后，这些.docx文件进一步转换为markdown格式，同时将图片和公式等静态资源统一存储在特定文件夹中，便于管理和访问。通过专门的脚本，数据集中的文件被分类为试卷，并进一步筛选出含有答案的试卷。最后，这些含有答案的试卷经过切分和对齐处理，确保数据的结构化和可用性。
特点
Exam-Question-Bank-Dataset-zh数据集以其广泛的学科覆盖和丰富的题型设计而著称。该数据集涵盖了从公务员考试到理综、文综等多个领域的试题，题型包括选择题、填空题和简答题，满足了不同学习需求。数据集中的试卷不仅包含试题，还附有答案，为学习者提供了全面的自我评估工具。此外，通过markdown格式的转换，数据集确保了内容的清晰展示和易于处理，极大地提升了数据的使用效率。
使用方法
使用Exam-Question-Bank-Dataset-zh数据集，用户首先需在CentOS系统下解压数据集文件，并利用提供的脚本将.docx文件转换为markdown格式。随后，通过运行特定的分类脚本，用户可以识别出数据集中的试卷文件，并筛选出含有答案的试卷。对于这些试卷，进一步的切分和对齐处理可以通过执行相应的Python脚本完成。整个流程设计简洁高效，确保了用户能够快速获取并利用所需的教育资源。
背景与挑战
背景概述
Exam-Question-Bank-Dataset-zh数据集是一个专注于中文考试题库的资源集合，涵盖了选择题、填空题和简答题等多种题型。该数据集的创建旨在为教育技术、自然语言处理以及智能教育系统提供高质量的试题资源。通过将传统的.doc文件转换为.docx格式，并进一步转化为markdown格式，数据集在保持试题结构的同时，确保了数据的可访问性和可处理性。此外，数据集还包含了试卷分类、答案检测以及试题与答案的对齐处理，为研究者提供了一个全面且系统的考试题库资源。
当前挑战
Exam-Question-Bank-Dataset-zh数据集在构建过程中面临了多重挑战。首先，数据格式的转换与对齐是一个复杂的过程，特别是对于包含图片和公式的试题，需要确保在转换过程中不丢失关键信息。其次，试卷的分类与答案检测依赖于机器学习模型，模型的准确性和泛化能力直接影响数据集的最终质量。此外，试题与答案的对齐处理需要精细的文本分析技术，以确保每道试题与其答案的准确匹配。这些挑战不仅考验了数据处理的技术能力，也对数据集的完整性和可用性提出了高要求。
常用场景
经典使用场景
在教育和考试研究领域，Exam-Question-Bank-Dataset-zh数据集提供了一个全面的中文考试题库，涵盖了选择、填空和简答等多种题型。这一数据集通过格式转换和内容对齐，为研究人员和教育工作者提供了一个标准化的资源库，便于进行考试内容的分析和教学效果的评估。
解决学术问题
该数据集有效地解决了考试内容标准化和教学质量评估中的关键问题。通过提供详细的题型和答案，研究人员可以深入分析考试设计的合理性，评估不同教学方法的有效性，从而推动教育质量的持续改进。
衍生相关工作
基于Exam-Question-Bank-Dataset-zh数据集，已经衍生出多项研究，包括考试题型优化、教学策略改进以及学生学习行为分析等。这些研究不仅丰富了教育技术领域的内容，也为教育实践提供了科学依据，推动了教育信息化的发展。
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
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