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？
ELS (Education Longitudinal Study)|教育研究数据集|学生发展数据集
收藏nces.ed.gov2024-10-25 收录
下载链接：
https://nces.ed.gov/surveys/els2002/
下载链接
链接失效反馈资源简介：
ELS（教育纵向研究）是一个旨在跟踪学生从高中到大学及以后的教育和职业路径的纵向研究。该研究收集了关于学生的背景、学习经历、态度、行为和未来计划的数据。数据包括学生的学术成绩、课外活动、家庭环境、教师和学校特征等信息。
提供机构：
nces.ed.gov
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
ELS（Education Longitudinal Study）数据集的构建基于对美国高中生的长期追踪调查。该研究始于2002年，涵盖了超过15,000名高中生及其家庭、教师和学校。数据收集过程包括多轮问卷调查和实地考察，旨在捕捉学生在学术成就、社会行为、心理健康等方面的动态变化。通过这种纵向设计，ELS能够提供关于教育系统影响学生发展的深入见解。
特点
ELS数据集以其纵向性和多维度性著称。首先，其纵向设计使得研究者能够分析学生在不同教育阶段的发展轨迹，揭示长期教育政策的效果。其次，数据集涵盖了广泛的社会经济和教育变量，包括学生的家庭背景、学业成绩、课外活动参与度等，为多层次分析提供了丰富的数据支持。此外，ELS还包含了学校层面的数据，如教学资源和学校文化，增强了研究的全面性。
使用方法
ELS数据集适用于多种教育研究领域，包括但不限于教育政策评估、学生发展轨迹分析和教育干预效果研究。研究者可以通过访问ELS官方网站获取数据，并使用统计软件如SPSS或R进行数据分析。在使用过程中，研究者应根据研究问题选择合适的变量和分析方法，如回归分析、结构方程模型等，以揭示数据背后的复杂关系。此外，ELS数据集还支持跨学科研究，如结合心理学和社会学理论进行深入探讨。
背景与挑战
背景概述
ELS（Education Longitudinal Study）是由美国国家教育统计中心（NCES）于2002年发起的一项纵向研究，旨在探讨高中生的教育经历与其后续学术成就、职业选择及社会经济地位之间的关系。该研究的核心问题包括教育政策的有效性、学生学业成就的影响因素以及教育系统对个体发展的长期影响。ELS通过收集学生在高中、大学及成年早期的多维度数据，为教育政策制定者、研究人员及教育工作者提供了宝贵的实证依据，极大地推动了教育领域的科学研究和政策优化。
当前挑战
ELS数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，纵向数据的收集与维护需要高度的组织协调和技术支持，以确保数据的连续性和准确性。其次，涉及多个年龄段和教育阶段的数据整合，要求研究者具备跨学科的知识和分析能力。此外，隐私保护和数据安全问题也是该数据集面临的重要挑战，如何在确保数据隐私的前提下进行有效研究，是当前亟待解决的问题。最后，ELS数据集的应用需克服样本偏差和数据缺失等问题，以确保研究结果的普适性和可靠性。
发展历史
创建时间与更新
ELS（Education Longitudinal Study）数据集于2002年首次创建，旨在追踪学生在高中阶段的教育经历及其后续发展。该数据集在2004年进行了初步数据收集，并在2006年、2012年和2016年进行了三次主要更新，以反映学生在不同时间点的教育轨迹和成果。
重要里程碑
ELS数据集的重要里程碑包括其在2006年的首次全面发布，这一发布标志着对高中教育及其对学生未来影响的深入理解。2012年的更新引入了更多关于学生高等教育选择和职业规划的数据，进一步丰富了研究维度。2016年的更新则特别关注了学生在大学期间的表现及其对未来职业发展的影响，为政策制定者提供了宝贵的参考。
当前发展情况
当前，ELS数据集已成为教育研究领域的重要资源，广泛应用于评估教育政策的效果、理解学生学业成就的动态变化以及预测未来劳动力市场的需求。通过持续的更新和扩展，ELS不仅为学术研究提供了丰富的数据支持，还为教育改革和政策优化提供了科学依据。其对教育公平、学生成就和职业发展的深入分析，显著推动了相关领域的理论和实践进步。
发展历程
- ELS数据集首次由美国国家教育统计中心（NCES）发起，旨在追踪和分析美国高中生的教育经历及其对未来教育、职业和生活的长期影响。
- ELS数据集正式启动，首次数据收集开始，涵盖了2002年入学的10年级学生，样本量约为15,000名学生。
- ELS数据集进行了第二次数据收集，主要关注学生在高中毕业后的教育选择和进展。
- ELS数据集进行了第三次数据收集，此次调查深入探讨了学生在高等教育中的经历及其对职业发展的影响。
- ELS数据集进行了第四次数据收集，进一步分析了学生在高等教育后的职业发展和生活状况。
常用场景
经典使用场景
在教育研究领域，ELS（Education Longitudinal Study）数据集被广泛用于分析学生从高中到大学的教育路径及其影响因素。该数据集通过追踪学生的学术表现、社会经济背景、家庭环境等多维度信息，为研究者提供了深入探讨教育公平、学业成就及高等教育选择等问题的宝贵资源。
衍生相关工作
ELS数据集的发布催生了一系列相关的经典研究工作。例如，有研究利用ELS数据探讨了家庭背景对学生学业成就的影响，揭示了社会经济地位与教育机会之间的紧密联系。此外，还有研究基于ELS数据集开发了预测模型，用于预测学生的大学入学率和学业成功率，为个性化教育提供了科学依据。
数据集最近研究
最新研究方向
在教育学领域，ELS（Education Longitudinal Study）数据集的最新研究方向主要集中在教育公平与学生成就的长期影响上。研究者们利用ELS数据集，深入探讨了不同社会经济背景、种族和性别对学生学业成就的长期影响，以及这些因素如何通过教育政策和实践得到改善。此外，该数据集还被用于分析教育技术在学生学习过程中的应用效果，以及如何通过个性化教育策略提升学生的学术表现和心理健康。这些研究不仅为教育政策的制定提供了科学依据，也为教育实践的创新提供了宝贵的数据支持。
相关研究论文
- 1Education Longitudinal Study of 2002 (ELS:2002): A First Look at the Initial Postsecondary Experiences of the High School Sophomores of 2002National Center for Education Statistics · 2004年
- 2The Impact of High School Math Coursework on Postsecondary Degree AttainmentUniversity of Chicago Press · 2013年
- 3The Role of Parental Involvement in the Academic Success of First-Generation College StudentsSAGE Publications · 2016年
- 4The Long-Term Effects of Early Exposure to Advanced Mathematics on College Enrollment and CompletionAmerican Economic Association · 2019年
- 5The Influence of High School Science Coursework on STEM Degree AttainmentElsevier · 2020年
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
UAVDT
UAVDT数据集由中国科学院大学等机构创建，包含约80,000帧从10小时无人机拍摄视频中精选的图像，覆盖多种复杂城市环境。数据集主要关注车辆目标，每帧均标注了边界框及多达14种属性，如天气条件、飞行高度、相机视角等。该数据集旨在推动无人机视觉技术在不受限制场景下的研究，解决高密度、小目标、相机运动等挑战，适用于物体检测、单目标跟踪和多目标跟踪等基础视觉任务。
arXiv 收录
中国气象数据
本数据集包含了中国2023年1月至11月的气象数据，包括日照时间、降雨量、温度、风速等关键数据。通过这些数据，可以深入了解气象现象对不同地区的影响，并通过可视化工具揭示中国的气温分布、降水情况、风速趋势等。
github 收录
中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2023）
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1901.1-2023.12。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
YOLO-dataset
该数据集用于训练YOLO模型，包括分类、检测和姿态识别模型。目前支持v8版本，未来计划支持更多版本。
github 收录
红外谱图数据库
收集整理红外谱图实验手册等数据，建成了红外谱图数据库。本数据库收录了常见化合物的红外谱图。主要包括化合物数据和对应的红外谱图数据。其中，原始红外谱图都进行了数字化处理，从而使谱峰检索成为可能。用户可以在数据库中检索指定化合物的谱图，也可以提交谱图/谱峰数据，以检索与之相似的谱图数据，以协助进行谱图鉴定。
国家基础学科公共科学数据中心 收录