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ASSISTments 2009-2010|教育技术数据集|学习分析数据集
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ASSISTments 2009-2010数据集包含了2009-2010学年期间在ASSISTments平台上进行的数学练习和测验的数据。该数据集记录了学生的答题情况、时间戳、题目难度等信息，旨在帮助研究者分析学生的学习行为和知识掌握情况。
提供机构：
sites.google.com
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数据集介绍
构建方式
ASSISTments 2009-2010数据集源自于ASSISTments平台，该平台是一个在线辅导系统，旨在通过互动练习帮助学生提高数学能力。数据集的构建基于2009-2010学年期间，平台记录的学生与系统互动的详细日志。这些日志包括学生的答题记录、时间戳、题目难度等信息。通过系统化的数据收集和整理，研究人员能够深入分析学生的学习行为和知识掌握情况。
使用方法
ASSISTments 2009-2010数据集适用于多种教育研究场景，包括但不限于学生学习行为分析、个性化学习系统开发和教育干预效果评估。研究者可以通过分析学生的答题模式和时间序列数据，识别学习困难和知识盲点。此外，数据集还可用于机器学习模型的训练，以预测学生的学习表现和提供个性化的学习建议。使用该数据集时，需注意数据隐私和伦理问题，确保研究过程的合法性和道德性。
背景与挑战
背景概述
ASSISTments 2009-2010数据集是由美国罗德岛大学和卡内基梅隆大学的研究人员共同创建的，旨在支持智能辅导系统（ITS）的研究。该数据集包含了2009-2010学年期间，学生在ASSISTments平台上进行的数学习题练习记录。其核心研究问题是如何通过分析学生的学习行为数据，提高个性化学习的效果和效率。ASSISTments 2009-2010数据集的发布，极大地推动了教育数据挖掘和学习分析领域的发展，为研究人员提供了丰富的实证数据，以探索学生学习过程中的动态变化和潜在规律。
当前挑战
ASSISTments 2009-2010数据集在构建和应用过程中面临多项挑战。首先，数据集包含了大量异构数据，如何有效地整合和清洗这些数据，以确保分析结果的准确性和可靠性，是一个重要挑战。其次，该数据集涉及的学生行为数据具有高度的动态性和复杂性，如何在海量数据中提取有价值的信息，以支持个性化学习模型的构建，是另一个关键问题。此外，数据集的使用还涉及到隐私保护和伦理问题，如何在确保数据安全的前提下，最大化数据的应用价值，也是研究人员需要解决的难题。
发展历史
创建时间与更新
ASSISTments 2009-2010数据集由美国东北大学于2009年创建，旨在收集和分析在线教育平台上的学生学习行为数据。该数据集在2010年进行了初步更新，增加了更多学生的交互数据，以丰富研究样本。
重要里程碑
ASSISTments 2009-2010数据集的创建标志着在线教育研究进入了一个新的阶段。其首次大规模收集和公开了在线学习平台上的学生行为数据，为教育技术研究提供了宝贵的资源。该数据集的发布促进了教育数据挖掘和学习分析领域的快速发展，许多研究者利用此数据集进行了深入的分析，揭示了学生学习过程中的多种模式和问题。
当前发展情况
目前，ASSISTments 2009-2010数据集已成为教育数据挖掘和学习分析领域的重要参考资源。它不仅为学术研究提供了丰富的数据支持，还推动了教育技术的实际应用，如个性化学习系统的开发和优化。随着技术的进步和数据收集方法的改进，ASSISTments平台持续更新和扩展其数据集，以适应不断变化的教育需求和技术环境。该数据集的持续发展对提升教育质量和效率具有重要意义，为未来的教育研究和实践奠定了坚实的基础。
发展历程
- ASSISTments 2009-2010数据集首次发布，旨在收集和分析学生在在线辅导系统中的互动数据，以支持教育研究和个性化学习。
- 该数据集被广泛应用于教育技术研究领域，特别是在学生学习行为分析和教育数据挖掘方面，成为研究者的重要资源。
常用场景
经典使用场景
ASSISTments 2009-2010数据集在教育技术领域中被广泛用于研究学生的学习行为和知识掌握情况。该数据集记录了学生在在线辅导系统中的互动数据，包括答题时间、正确率、错误类型等。通过分析这些数据，研究者能够深入了解学生的学习模式和困难点，从而为个性化教学提供依据。
解决学术问题
ASSISTments 2009-2010数据集解决了教育研究中关于学生学习过程的量化分析问题。通过该数据集，研究者能够识别出学生在学习过程中常见的错误模式和学习瓶颈，进而开发出更有效的教学策略和干预措施。此外，该数据集还为研究个性化学习系统和智能辅导系统提供了宝贵的实证数据，推动了教育技术的发展。
实际应用
在实际应用中，ASSISTments 2009-2010数据集被用于开发和优化在线学习平台。教育机构和科技公司利用这些数据来设计更智能的辅导工具，帮助学生根据自身的学习进度和难点进行个性化学习。此外，教师也可以通过分析学生的互动数据，及时调整教学方法，提高教学效果。
数据集最近研究
最新研究方向
在教育数据科学领域，ASSISTments 2009-2010数据集的研究持续聚焦于个性化学习系统的优化。研究者们通过深度分析学生的学习行为和互动数据，探索如何更精准地预测学生的学习表现，并据此设计出更加智能化的学习路径。这一方向的研究不仅有助于提升教育资源的分配效率，还能显著增强学生的学习体验和成绩提升。此外，结合最新的机器学习算法，如强化学习和迁移学习，研究者们正努力构建能够动态适应学生个体差异的学习模型，从而推动教育技术的革新与发展。
相关研究论文
- 1The ASSISTments Ecosystem: Building a Platform That Brings Scientists, Teachers, and Students Together for Intelligent TutoringWorcester Polytechnic Institute · 2014年
- 2Modeling Individualization in a Bayesian Networks Implementation of Knowledge TracingUniversity of Massachusetts Amherst · 2015年
- 3Addressing the Assessment Challenge with an Online System that Tutors as it AssessesWorcester Polytechnic Institute · 2013年
- 4Augmenting Knowledge Tracing by Considering Forgetting BehaviorUniversity of Massachusetts Amherst · 2018年
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中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0（1951-2020）
中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 70 年（1951~2020 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 70 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致，仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新，以修正其长期趋势存在的问题。2021 年至 2024 年的 CMFD 数据正在制作中，计划于 2025 年上半年发布，从而使 CMFD 2.0 延伸至 2024 年底。
国家青藏高原科学数据中心 收录
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该研究构建了一个多模态遥感目标检测的基准数据集，融合了SARDet-100K、DOTA和DroneVehicle三个数据集，涵盖了SAR、光学和红外等多种传感器模态。数据集旨在解决多模态遥感图像中的目标检测问题，特别是针对水平或旋转边界框的检测任务。通过整合不同模态的数据，该数据集为多任务学习提供了丰富的训练样本，能够有效提升模型在复杂场景下的泛化能力。数据集的应用领域包括无人机、卫星遥感等低空经济与地球观测任务，旨在实现多传感器数据的统一处理与高效检测。
arXiv 收录
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github 收录
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OpenDataLab 收录