UMN-Grade-Dataset

这是明尼苏达大学过去10个学期的成绩数据（包括夏季课程），时间范围为2017年夏季至2020年秋季。数据是通过向明尼苏达大学提交信息自由法（FOIA）请求获得的。数据包括课程科目、课程编号、课程标题、课程部分、学期/学期、主要讲师、各种成绩等级等。

This dataset comprises grade data from the University of Minnesota over the past 10 semesters, including summer sessions, spanning from the summer of 2017 to the fall of 2020. The data was obtained through a Freedom of Information Act (FOIA) request submitted to the University of Minnesota. It includes course subjects, course numbers, course titles, course sections, terms/semesters, primary instructors, and various grade levels.

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

University of Minnesota Grade Data

数据覆盖时间

Summer 2017 - Fall 2020

数据内容

• 课程信息：包括课程科目、课程编号、课程标题、课程部分、学期/学期
• 教师信息：主要讲师
• 成绩分布：A+至F的百分比和/或字母成绩，以及退课（W）记录

数据格式

CSV格式

数据请求详情

• 请求人：Daniel ------
• 联系方式：Email: [e-mail], Phone Number: 2---------
• 请求目的：为了成绩透明度和开发供学生使用的工具
• 请求方式：通过FOIA（信息自由法）向University of Minnesota提交书面请求

数据处理费用

• 总费用：$280.00
• 费用详情：4小时工作人员时间，每小时$70.00

数据接收流程

• 支付方式：通过邮寄支票支付
• 邮寄地址：Records & Information Management, 360 McNamara Alumni Center, 200 Oak Street SE, Minneapolis, MN 55455
• 参考编号：REF# P003378-052220

请求截止日期

2020年7月29日

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

UMN-Grade-Dataset的构建源于对明尼苏达大学过去十个学期的成绩分布数据的公开请求。通过《信息自由法》（FOIA），数据集创建者向明尼苏达大学提交了详细的请求，要求获取包括夏季课程在内的课程成绩分布数据。请求中明确要求数据以CSV格式提供，并包含课程科目、课程编号、课程标题、课程部分、学期、主要教师以及各等级成绩的百分比分布。数据的获取过程遵循了《明尼苏达政府数据实践法》的相关规定，确保了数据的合法性和合规性。

特点

该数据集涵盖了2017年夏季至2020年秋季的课程成绩数据，详细记录了每门课程的成绩分布情况，包括A+至F的各个等级以及退课（W）的情况。数据集以CSV格式存储，结构清晰，便于分析和处理。其独特之处在于提供了课程与教师之间的关联信息，使得研究者能够深入分析不同教师的教学效果以及课程难度对学生成绩的影响。此外，数据的公开透明性为学生和教育研究者提供了宝贵的资源，有助于推动教育公平和教学质量的提升。

使用方法

UMN-Grade-Dataset的使用方法较为灵活，适用于多种研究场景。研究者可以通过分析课程成绩分布，评估不同课程的教学效果或教师的评分标准。学生可以利用该数据集选择适合自己的课程或教师，从而优化学习体验。此外，教育政策制定者可以基于数据中的趋势，制定更加科学的教育政策。数据集以CSV格式提供，用户可以使用Python、R等编程语言进行数据清洗、分析和可视化。通过结合机器学习算法，还可以进一步挖掘数据中的潜在规律，为教育研究提供新的视角。

背景与挑战

背景概述

UMN-Grade-Dataset是由Daniel -----通过向明尼苏达大学提交《信息自由法》（FOIA）请求而创建的一个数据集，涵盖了2017年夏季至2020年秋季共10个学期的课程成绩分布数据。该数据集的核心研究问题在于通过公开课程成绩分布，促进成绩透明度，并为学生提供工具以更好地选择课程和教师。数据集以CSV格式存储，包含课程科目、课程编号、课程标题、课程章节、学期、主要教师以及各等级成绩的百分比分布等信息。这一数据集的创建不仅为学生提供了宝贵的资源，也为教育研究领域提供了新的视角，推动了教育数据的透明化和可访问性。

当前挑战

UMN-Grade-Dataset在构建过程中面临的主要挑战包括数据获取的复杂性和合规性问题。首先，数据的获取需要通过《信息自由法》请求，涉及与政府机构的沟通和费用支付，这一过程耗时且成本较高。其次，数据集必须符合《家庭教育权利和隐私法》（FERPA）的要求，确保不泄露学生个人隐私信息，这对数据的整理和发布提出了严格的技术和法律要求。此外，数据集的使用也面临挑战，如何有效利用这些数据开发工具以帮助学生选择课程，同时避免数据滥用或误解，是未来研究的重要方向。

常用场景

经典使用场景

UMN-Grade-Dataset数据集在高等教育研究领域中被广泛用于分析课程成绩分布和教师教学效果。研究者通过该数据集可以深入探讨不同课程、学期和教师之间的成绩差异，从而为教育政策的制定提供数据支持。

解决学术问题

该数据集解决了高等教育中成绩透明度不足的问题，为研究者提供了详尽的课程成绩分布数据。通过分析这些数据，研究者能够评估教学效果、识别潜在的教学问题，并提出改进建议，从而推动教育质量的提升。

衍生相关工作

基于UMN-Grade-Dataset，研究者开发了多种教育数据分析工具和模型。例如，一些研究利用该数据集构建了预测学生成绩的机器学习模型，帮助学校提前识别学业风险学生。此外，该数据集还促进了教育数据透明化运动的发展，推动了更多高校公开课程成绩数据。