five

ARWU (Academic Ranking of World Universities)|学术排名数据集|高等教育数据集

收藏
www.shanghairanking.com2024-10-31 收录
学术排名
高等教育
下载链接:
http://www.shanghairanking.com/
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
ARWU数据集包含了世界各大学的学术排名信息,主要依据是科研成果、教师获奖情况、论文引用率等指标。
提供机构:
www.shanghairanking.com
AI搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
构建方式
ARWU(Academic Ranking of World Universities)数据集的构建基于一系列严谨的学术指标,涵盖了全球范围内的顶尖大学。其核心指标包括校友和教职工的诺贝尔奖和菲尔兹奖获得情况、在《自然》和《科学》杂志上发表的论文数量、被引用的科学论文数量以及师均学术表现等。这些指标通过多维度、多层次的评估体系,确保了排名的科学性和公正性。
特点
ARWU数据集以其高度的权威性和广泛的国际认可度著称。其特点在于强调学术研究的质量和影响力,而非仅仅关注大学的规模或教学质量。此外,该数据集每年更新一次,确保了信息的时效性和准确性。ARWU的排名结果被广泛应用于学术界、政府机构和高等教育管理中,成为衡量大学学术实力的重要参考。
使用方法
ARWU数据集的使用方法多样,主要用于学术研究、政策制定和高等教育管理。研究者可以利用该数据集进行大学间的比较研究,分析不同国家和地区的学术发展趋势。政策制定者则可以参考ARWU的排名结果,制定相应的教育政策和资源分配策略。此外,高等教育机构也可以通过ARWU的排名,了解自身的学术地位和国际竞争力,从而制定相应的战略规划。
背景与挑战
背景概述
ARWU(Academic Ranking of World Universities),即世界大学学术排名,是由上海交通大学高等教育研究院于2003年首次发布的一项全球性大学排名。该排名主要依据学术或研究表现,包括获得诺贝尔奖和菲尔兹奖的校友和教师数量、在《自然》或《科学》杂志上发表的论文数量、以及被引用的科学引文索引和社会科学引文索引论文数量等指标。ARWU的发布对全球高等教育领域产生了深远影响,成为衡量大学学术实力的重要参考,尤其在科研导向的评估中具有显著地位。
当前挑战
尽管ARWU在全球范围内具有较高的认可度,但其排名方法也面临诸多挑战。首先,排名主要依赖于量化指标,如论文发表数量和引用次数,这可能导致对教学质量和学生体验的忽视。其次,数据来源主要集中于英文发表的文献,可能对非英语国家的大学存在偏见。此外,排名过程中对不同学科领域的权重分配也可能引发争议,因为不同学科的研究产出和影响力存在显著差异。这些挑战使得ARWU在追求全面和公正的大学评估中仍需不断改进和完善。
发展历史
创建时间与更新
ARWU(Academic Ranking of World Universities)数据集创建于2003年,由上海交通大学高等教育研究院首次发布。此后,该排名每年更新一次,持续至今。
重要里程碑
ARWU的创建标志着全球高等教育评估体系的一个重要里程碑。其首次发布即引起了国际学术界和政策制定者的广泛关注,成为衡量全球大学学术表现的重要参考。随着时间的推移,ARWU不断完善其评价指标体系,包括学术成果、教师质量、科研经费等多个维度,进一步提升了其权威性和影响力。
当前发展情况
当前,ARWU已成为全球高等教育领域最具影响力的排名之一,被广泛应用于学术研究、政策制定和国际合作中。其评价体系的不断优化和更新,确保了数据集的时效性和准确性,为全球高等教育机构提供了宝贵的参考信息。ARWU的发展不仅推动了全球高等教育质量的提升,也为国际学术交流与合作搭建了重要平台。
发展历程
  • ARWU首次发表,由上海交通大学高等教育研究院发布,旨在评估全球大学的学术表现。
    2003年
  • ARWU首次应用于全球大学排名,成为国际上首个系统性评估全球大学学术表现的排名体系。
    2004年
  • ARWU的评估方法和指标体系进行了首次重大调整,以更全面地反映大学的学术质量和影响力。
    2009年
  • ARWU的评估范围扩展至全球1000所大学,进一步提升了其国际影响力和权威性。
    2015年
  • ARWU的评估方法再次优化,增加了对大学科研成果转化能力的考量,以适应新时代高等教育发展的需求。
    2020年
常用场景
经典使用场景
在高等教育研究领域,ARWU(Academic Ranking of World Universities)数据集被广泛用于评估和比较全球大学的学术表现。通过分析各大学在科研产出、学术声誉和教师质量等方面的数据,研究者能够构建出一套科学的排名体系,从而为政策制定者和教育管理者提供决策支持。
实际应用
在实际应用中,ARWU数据集被广泛用于大学战略规划、资源配置和国际合作。政府和教育机构利用这些数据来优化高等教育政策,提升国家在全球教育体系中的竞争力。同时,学生和家长也借助ARWU排名来选择合适的留学目标,从而实现个人教育投资的最大化。
衍生相关工作
基于ARWU数据集,研究者们开展了大量相关工作,包括但不限于大学绩效评估模型、学术影响力分析和全球教育资源分布研究。这些研究不仅丰富了高等教育理论,还为实际操作提供了科学依据。此外,ARWU的成功也激发了其他排名系统的开发,推动了全球高等教育评估体系的多元化发展。
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  4098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

Med-MAT

Med-MAT是一个包含106个开源医学数据集的视觉问答(VQA)数据集,旨在推动医学多模态大语言模型(MLLMs)的泛化实验和训练。数据集通过将图像-标签对转换为VQA格式,展示了组合泛化(CG)是MLLMs理解未见图像的关键机制。数据集包括106个医学数据集的问答对、53个按模态、解剖区域和任务(MAT)分类的子集的问答对,以及部分数据集的图像下载链接。

huggingface 收录

rag-datasets/rag-mini-bioasq

该数据集主要用于问答和句子相似性任务,涉及生物医学领域。数据集包含两个配置:text-corpus和question-answer-passages,分别对应不同的数据文件路径。数据集来源于BioASQ任务11b的训练数据集,并通过`generate.py`脚本生成了子集。

hugging_face 收录

中国交通事故深度调查(CIDAS)数据集

交通事故深度调查数据通过采用科学系统方法现场调查中国道路上实际发生交通事故相关的道路环境、道路交通行为、车辆损坏、人员损伤信息,以探究碰撞事故中车损和人伤机理。目前已积累深度调查事故10000余例,单个案例信息包含人、车 、路和环境多维信息组成的3000多个字段。该数据集可作为深入分析中国道路交通事故工况特征,探索事故预防和损伤防护措施的关键数据源,为制定汽车安全法规和标准、完善汽车测评试验规程、

北方大数据交易中心 收录

中国农村教育发展报告

该数据集包含了中国农村教育发展的相关数据,涵盖了教育资源分布、教育质量、学生表现等多个方面的信息。

www.moe.gov.cn 收录

中国行政区划数据

本项目为中国行政区划数据,包括省级、地级、县级、乡级和村级五级行政区划数据。数据来源于国家统计局,存储格式为sqlite3 db文件,支持直接使用数据库连接工具打开。

github 收录