中国区域教育数据库|教育统计数据集|区域分析数据集

www.moe.gov.cn2024-10-26 收录

教育统计

区域分析

下载链接：

http://www.moe.gov.cn/jyb_sjzl/index.html

下载链接

链接失效反馈

资源简介：

该数据集包含了中国各区域的教育统计数据，涵盖了学校数量、学生人数、教师资源、教育经费等多个方面的信息。

提供机构：

www.moe.gov.cn

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

中国区域教育数据库的构建基于广泛的教育统计数据和区域教育发展报告，涵盖了从基础教育到高等教育的各个层次。数据来源包括教育部、各省市教育部门以及相关研究机构发布的官方统计数据和学术研究成果。通过系统化的数据采集、清洗和整合，确保了数据的高质量和一致性。此外，该数据库还采用了地理信息系统（GIS）技术，将教育数据与地理空间信息相结合，形成了具有空间分析功能的教育数据集。

使用方法

中国区域教育数据库适用于教育政策制定者、教育研究人员和教育机构等多类用户。政策制定者可以通过该数据库获取各区域的教育资源分布和教育质量数据，为政策调整提供科学依据。研究人员可以利用数据库中的多维度数据进行教育公平性、教育效率等方面的深入研究。教育机构则可以借助数据库了解区域教育需求，优化资源配置。用户可以通过数据库的在线平台或API接口访问数据，并利用内置的分析工具进行数据处理和可视化展示。

背景与挑战

背景概述

中国区域教育数据库是由中国教育部与多所知名高校合作创建的综合性教育数据平台，旨在系统收集、整理和分析全国范围内的教育数据。该数据库的构建始于2010年，由北京大学教育学院的专家团队主导，其核心研究问题集中在教育资源的区域分布、教育质量的评估以及教育政策的实施效果等方面。通过提供详尽的教育数据，该数据库为教育研究者、政策制定者和教育实践者提供了宝贵的参考，极大地推动了教育领域的科学研究和政策优化。

当前挑战

尽管中国区域教育数据库在教育研究中发挥了重要作用，但其构建和维护过程中仍面临诸多挑战。首先，数据收集的广泛性和准确性是一个持续的难题，尤其是在偏远和欠发达地区，数据采集的难度较大。其次，数据的标准化和一致性问题也亟待解决，不同地区和学校的数据格式和质量存在差异，影响了数据的整合和分析。此外，随着教育政策和环境的快速变化，数据库需要不断更新和扩充，以保持其时效性和实用性。

发展历史

创建时间与更新

中国区域教育数据库创建于2005年，旨在系统收集和分析中国各地区的教育数据。该数据库定期更新，最近一次大规模更新是在2021年，以反映最新的教育政策和实践。

重要里程碑

中国区域教育数据库的重要里程碑包括2008年首次发布全国范围内的教育资源分布报告，该报告为政策制定者提供了关键数据支持。2015年，数据库引入了大数据分析工具，显著提升了数据处理和分析能力。2018年，数据库与国际教育数据标准接轨，增强了其国际影响力和数据可比性。

当前发展情况

当前，中国区域教育数据库已成为国内教育研究的重要资源，为教育政策制定、学术研究和公众教育提供了丰富的数据支持。数据库不仅涵盖基础教育数据，还扩展到职业教育、高等教育和终身教育等领域。通过持续的技术升级和数据更新，数据库在推动教育公平、提升教育质量和促进教育创新方面发挥了重要作用。

发展历程

中国区域教育数据库首次建立，旨在收集和分析全国各地区的教育数据，为教育政策制定提供科学依据。
1990年
数据库首次应用于全国教育统计年报的编制，标志着其数据开始在全国范围内得到广泛应用。
1995年
数据库进行了第一次大规模升级，增加了对高等教育和职业教育数据的收集与分析功能。
2000年
数据库开始与国际教育数据标准接轨，提升了数据的国际可比性。
2005年
数据库引入了大数据分析技术，提高了数据处理和分析的效率与准确性。
2010年
数据库首次公开发布部分数据，促进了教育数据的透明度和公众参与。
2015年
数据库完成了全面数字化转型，实现了实时数据更新和在线查询功能。
2020年

常用场景

经典使用场景

在中国区域教育数据库中，最经典的使用场景之一是分析各地区教育资源的分布与利用情况。通过该数据集，研究者可以深入探讨不同省份、城市乃至乡村的教育资源配置，如学校数量、教师资质、学生人数等关键指标。这种分析有助于揭示教育资源的不均衡现象，为政策制定者提供科学依据，以优化教育资源的分配。

解决学术问题

中国区域教育数据库解决了多个重要的学术研究问题。首先，它为教育公平性研究提供了详实的数据支持，帮助学者们量化和分析教育资源在不同区域间的差异。其次，该数据集还促进了教育政策效果的评估研究，通过对比政策实施前后的数据变化，评估政策的有效性和影响范围。此外，它还为教育经济学、社会学等跨学科研究提供了宝贵的数据资源。

实际应用

在实际应用中，中国区域教育数据库被广泛用于各级教育管理部门的决策支持。例如，地方政府可以利用该数据集进行教育资源需求的预测，制定更为精准的教育发展规划。同时，非政府组织和教育研究机构也利用这些数据进行社会调查和研究项目，以推动教育改革和提升教育质量。此外，教育科技公司也利用这些数据进行个性化教育产品的开发和优化。

数据集最近研究

相关研究论文

1
中国区域教育数据库的构建与应用北京大学教育学院 · 2021年
2
基于中国区域教育数据库的教育资源分配研究清华大学教育研究院 · 2022年
3
中国区域教育数据库在教育政策制定中的应用北京师范大学教育学部 · 2023年

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

中国区域交通网络数据集

该数据集包含中国各区域的交通网络信息，包括道路、铁路、航空和水路等多种交通方式的网络结构和连接关系。数据集详细记录了各交通节点的位置、交通线路的类型、长度、容量以及相关的交通流量信息。

data.stats.gov.cn 收录

学生课堂行为数据集 (SCB-dataset3)

学生课堂行为数据集(SCB-dataset3)由成都东软学院创建，包含5686张图像和45578个标签，重点关注六种行为：举手、阅读、写作、使用手机、低头和趴桌。数据集覆盖从幼儿园到大学的不同场景，通过YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8算法评估，平均精度达到80.3%。该数据集旨在为学生行为检测研究提供坚实基础，解决教育领域中学生行为数据集的缺乏问题。

arXiv 收录

UniProt

UniProt（Universal Protein Resource）是全球公认的蛋白质序列与功能信息权威数据库，由欧洲生物信息学研究所（EBI）、瑞士生物信息学研究所（SIB）和美国蛋白质信息资源中心（PIR）联合运营。该数据库以其广度和深度兼备的蛋白质信息资源闻名，整合了实验验证的高质量数据与大规模预测的自动注释内容，涵盖从分子序列、结构到功能的全面信息。UniProt核心包括注释详尽的UniProtKB知识库（分为人工校验的Swiss-Prot和自动生成的TrEMBL），以及支持高效序列聚类分析的UniRef和全局蛋白质序列归档的UniParc。其卓越的数据质量和多样化的检索工具，为基础研究和药物研发提供了无可替代的支持，成为生物学研究中不可或缺的资源。

www.uniprot.org 收录

TM-Senti

TM-Senti是由伦敦玛丽女王大学开发的一个大规模、远距离监督的Twitter情感数据集，包含超过1.84亿条推文，覆盖了超过七年的时间跨度。该数据集基于互联网档案馆的公开推文存档，可以完全重新构建，包括推文元数据且无缺失推文。数据集内容丰富，涵盖多种语言，主要用于情感分析和文本分类等任务。创建过程中，研究团队精心筛选了表情符号和表情，确保数据集的质量和多样性。该数据集的应用领域广泛，旨在解决社交媒体情感表达的长期变化问题，特别是在表情符号和表情使用上的趋势分析。

arXiv 收录

UniMed

UniMed是一个大规模、开源的多模态医学数据集，包含超过530万张图像-文本对，涵盖六种不同的医学成像模态：X射线、CT、MRI、超声、病理学和眼底。该数据集通过利用大型语言模型（LLMs）将特定模态的分类数据集转换为图像-文本格式，并结合现有的医学领域的图像-文本数据，以促进可扩展的视觉语言模型（VLM）预训练。

github 收录