Data-Gouv-FR/effectifs-dans-les-enseignements-de-specialites-en-1ere-generale-par-specialites-et-selon-les-pr

该数据集包含普通高中一年级学生按专业和主要组合划分的专业课程学生人数数据。在普通高中一年级，学生选择3门专业课程。此数据集可用于查看最常选择和较少选择的专业以及主要的专业课程组合。数据按学校划分，并按性别细分。观察时间为每年10月初。最新观察日期为2024年10月1日。更多信息可参考相关教育部门通知。This dataset contains student enrollment counts for specialized courses of Grade 10 students in regular senior high schools, categorized by their chosen majors and primary course combinations. In Grade 10 of regular senior high schools, students select three specialized courses. This dataset can be utilized to identify the most and least frequently chosen majors, as well as the predominant specialized course combinations. The data is grouped by school and further disaggregated by gender. The observation is conducted in early October each year, with the latest observation date being October 1, 2024. For more information, please refer to the notices issued by the relevant educational departments.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自法国公共数据平台data.gouv.fr，聚焦于法国普通教育高中一年级（Première générale）学生在各专业方向及主要组合中的注册人数分布。原始数据以CSV格式存储，后经过清洗与标准化处理，转化为Parquet格式以提升存储与读取效率。数据集的构建遵循“一个数据源对应一个Hugging Face仓库”的原则，每个原始表格资源对应一个Hugging Face子配置，所有数据整合于名为'train'的分割中，确保结构简洁且易于调用。

特点

数据集的核心特色在于其多维度的细分能力：不仅呈现了各专业方向的选课人数，还展示了学生选择的三门专业组合的分布情况，从而揭示出最受欢迎与最少人问津的学科路径。数据按学校层级进行颗粒度划分，并依据性别进行统计分解，为教育政策分析与学生选课行为研究提供了精细的量化视角。最新观测时间点为2024年10月1日，保证了数据的时效性与现实参考价值。

使用方法

使用者可通过Hugging Face的datasets库便捷加载该数据集。具体操作为调用load_dataset函数，传入仓库标识符及指定配置名称'fr-en-effectifs-specialites-triplettes-1ere-generale.parquet'，即可获取包含'train'分割的Dataset对象。加载后的数据可直接用于数据分析、可视化或机器学习建模，支持Python生态中的Pandas等工具进行进一步处理，适合教育研究者、数据科学家及政策制定者进行深度挖掘。

背景与挑战

背景概述

该数据集由法国数据公共服务平台（data.gouv.fr）于2021年创建，旨在系统记录法国普通高中一年级学生在专业课程选择上的分布情况。数据集由法国教育部官方发布，核心研究问题聚焦于揭示不同性别学生在各专业课程及课程组合中的选择偏好与趋势。该数据集不仅为教育政策制定者提供了量化依据，用以评估课程设置的均衡性与公平性，也为社会学、教育经济学等领域的研究者提供了宝贵的数据基础，对理解法国高中教育体系中的性别分化与课程流动性具有深远影响。

当前挑战

领域挑战在于如何通过有限的分类变量（如专业组合与性别）准确捕捉学生选择背后的复杂社会动因，避免简化归因。构建过程中面临的挑战包括：跨年数据的一致性维护（如观察日期为每年10月初），以及多源数据整合时的标准化问题。此外，原始数据以非通用格式（如Parquet）存储，格式转换与元数据对齐需克服技术障碍，确保数据在Hugging Face平台上的可复用性与互操作性。

常用场景

经典使用场景

该数据集收录了法国普通高中一年级学生在专业方向课程中的选课人数，涵盖各专业方向及其主要组合的统计信息。研究者可利用这些数据深入剖析学生在教育体系中的偏好倾向，揭示不同专业方向在性别、学校类型等维度下的分布规律。数据以学校为单位进行统计，并可基于学生性别进行交叉分析，为教育社会学与政策评估提供了宝贵的量化基础。

实际应用

在实际应用层面，该数据集可支撑法国教育部及地方教育机构进行资源分配决策。教育管理者通过分析各专业方向的选课热度与组合模式，可以及时调整课程供给，优化教师配置与教学设施投入。同时，学校亦可参照全国或区域均值为学生提供个性化选课指导，辅助家庭与学生做出更贴合兴趣与发展的学业规划。

衍生相关工作

基于该数据集，研究者已衍生出关于高中专业选择与高等教育衔接的经典工作。例如，法国教育部发布的第25.10号和第24.06号信息报告，利用该数据系统梳理了2023年与2024年专业选择的最新动态。这些工作不仅揭示了热门专业组合的演变趋势，还结合性别与绩效指标，为后续课程改革提供了关键实证支撑。