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EdTech Hub Data 2019|教育技术数据集|教育效果分析数据集
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该数据集包含了2019年EdTech Hub收集的教育技术相关数据，涵盖了教育技术在不同国家和地区的应用情况、教育技术产品的市场分析、以及教育技术对学习效果的影响等。
提供机构：
edtechhub.org
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
EdTech Hub Data 2019数据集的构建基于全球教育技术领域的广泛调研与深度分析。该数据集汇集了来自多个国家和地区的教育技术应用案例，通过系统化的数据采集、清洗和整合，确保数据的准确性和完整性。构建过程中，研究团队采用了多源数据融合技术，结合问卷调查、访谈和公开数据资源，形成了涵盖教育技术应用、效果评估和用户反馈的综合性数据集。
特点
EdTech Hub Data 2019数据集具有显著的多维度和跨区域特点。首先，数据集涵盖了从基础教育到高等教育的多个教育阶段，涉及在线学习、智能教学系统和教育管理等多个应用领域。其次，数据集包含了来自不同文化背景和经济水平的国家和地区的数据，为全球教育技术研究提供了丰富的比较视角。此外，数据集还特别关注了教育技术的社会影响和可持续性问题，为政策制定者和教育实践者提供了宝贵的参考。
使用方法
EdTech Hub Data 2019数据集适用于多种研究目的和应用场景。研究者可以利用该数据集进行教育技术效果的定量分析，探索不同教育技术在不同环境下的应用效果。教育政策制定者可以通过分析数据集中的案例和反馈，优化教育技术政策和资源配置。此外，教育技术开发者可以借鉴数据集中的用户需求和反馈，改进产品设计和功能。数据集还支持跨学科研究，如教育学、计算机科学和社会学的交叉研究，推动教育技术的创新与发展。
背景与挑战
背景概述
EdTech Hub Data 2019是由EdTech Hub于2019年发布的一项重要数据集，旨在为教育技术领域的研究提供丰富的数据支持。该数据集汇集了全球范围内的教育技术应用案例，涵盖了从基础教育到高等教育的多个层次。主要研究人员和机构包括EdTech Hub及其合作伙伴，他们致力于通过数据分析来揭示教育技术在提升学习效果和教育公平性方面的潜力。该数据集的核心研究问题集中在教育技术的有效性、可扩展性及其对教育政策的影响。其发布对教育技术领域产生了深远的影响，为政策制定者、教育工作者和研究人员提供了宝贵的数据资源。
当前挑战
EdTech Hub Data 2019在构建过程中面临了多重挑战。首先，数据来源的多样性和复杂性使得数据整合和标准化成为一个重大难题。其次，教育技术领域的快速发展导致数据集需要不断更新以保持其时效性和相关性。此外，数据隐私和安全问题也是该数据集必须解决的关键挑战，尤其是在涉及学生和教育机构敏感信息的情况下。最后，如何确保数据分析结果的准确性和可靠性，以便为教育决策提供有力支持，也是该数据集面临的重要挑战。
发展历史
创建时间与更新
EdTech Hub Data 2019数据集于2019年创建，旨在为教育技术领域提供全面的数据支持。该数据集自创建以来，未有公开的更新记录。
重要里程碑
EdTech Hub Data 2019的发布标志着教育技术研究进入了一个新的数据驱动时代。其首次整合了全球范围内的教育技术应用数据，为研究人员和政策制定者提供了宝贵的资源。数据集的发布不仅促进了教育技术领域的实证研究，还为跨学科合作提供了坚实的基础。
当前发展情况
目前，EdTech Hub Data 2019已成为教育技术研究中的重要参考资源。尽管自2019年以来未有更新，但其原始数据仍被广泛应用于各类研究项目中，特别是在评估教育技术对学习成果的影响方面。该数据集的持续影响力表明，其在教育技术领域的地位依然稳固，并为未来的研究提供了丰富的数据基础。
发展历程
- EdTech Hub Data 2019首次发布，该数据集旨在为教育技术领域的研究提供全面的数据支持，涵盖了全球范围内的教育技术应用情况。
常用场景
经典使用场景
在教育技术领域，EdTech Hub Data 2019数据集被广泛用于分析和评估教育技术工具的效果。该数据集包含了全球多个国家和地区的教育技术应用案例，涵盖了从基础教育到高等教育的各个阶段。研究者利用此数据集进行跨文化比较，以揭示不同教育背景下技术应用的差异及其对学习成果的影响。
衍生相关工作
基于EdTech Hub Data 2019数据集，衍生了一系列经典工作，包括多篇高影响力的学术论文和研究报告。这些工作不仅深化了对教育技术应用的理解，还提出了多种创新的教育技术模型和评估框架。例如，有研究利用该数据集开发了新的学习分析工具，以实时监测学生的学习进度和行为模式，从而提供个性化的学习支持。
数据集最近研究
最新研究方向
在教育技术（EdTech）领域，EdTech Hub Data 2019数据集的最新研究方向主要集中在利用大数据分析来优化教育资源的分配和提升学习效果。研究者们通过深入挖掘该数据集中的学生学习行为、教育资源使用情况以及教学效果评估等多维度信息，探索个性化学习路径的构建。此外，该数据集还被用于研究教育技术在不同文化背景下的适应性和有效性，旨在为全球教育公平和质量提升提供科学依据。这些研究不仅推动了教育技术的创新应用，也为政策制定者提供了重要的数据支持。
相关研究论文
- 1EdTech Hub Data 2019: A Comprehensive Dataset for Educational Technology ResearchEdTech Hub · 2019年
- 2The Impact of EdTech on Student Learning Outcomes: A Meta-AnalysisUniversity of Oxford · 2021年
- 3Exploring the Role of EdTech in Bridging the Digital DivideMassachusetts Institute of Technology · 2022年
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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
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该数据集包含风力涡轮机的运行数据，包括风速、风向、发电量等参数。数据记录了多个风力涡轮机在不同时间点的运行状态，适用于风能研究和风力发电系统的优化分析。
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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 74 年（1951~2024 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 74 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。
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