Data-Gouv-FR/effectifs-d-etudiants-inscrits-dans-les-etablissements-et-les-formations-de-l-enseignement-super

该数据集展示了法国高等教育机构和课程中注册的学生人数，数据涵盖2001-2002年至2013-2014年期间，来自法国国家教育、高等教育和研究部，以及农业、渔业、文化、卫生和体育部门的信息系统和调查。它在地理层级上进行细分，从市镇到国家级别。这些数据通过表格和地图在出版物Atlas régional, les effectifs détudiants中发布。This dataset documents the number of enrolled students in higher education institutions and programs across France. The data spans the academic years from 2001-2002 to 2013-2014, and is derived from information systems and surveys administered by the French Ministry of National Education, Higher Education and Research, as well as the French ministries of agriculture, fisheries, culture, health and sports. It is geographically disaggregated at multiple levels, ranging from municipal level to national scale. This data is published in tabular and cartographic formats within the publication *Atlas régional, les effectifs détudiants*.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自法国政府开放数据平台data.gouv.fr，对应标识符为`53699373a3a729239d2041c4`，并遵循`fr-lo`许可证。在Hugging Face平台上，每个data.gouv.fr数据集被整理为一个独立的仓库，其中每份原始表格资源对应一个Hugging Face子集/配置。该数据集仅包含一个名为`fichier`的子集，其训练数据以Parquet格式存储于`data/fichier.parquet`文件中，并统一划分为`train`拆分，从而实现了标准化、高效的结构化存储。

特点

数据集收录了2001-2002至2013-2014学年法国高等教育机构中注册学生的精确统计人数，信息源自法国国民教育、高等教育与研究部，以及农业、渔业、文化、卫生与体育等多个部委的信息系统与调查。数据从市镇到全国各个地理层级全面呈现，支持精细化的空间分析。这些数据不仅以表格和地图形式在《区域图集：学生人数》中公开，还以Parquet格式提供，便于大规模计算与机器学习应用。

使用方法

用户可通过Hugging Face的`datasets`库便捷加载此数据集，使用Python代码`from datasets import load_dataset; ds = load_dataset("Data-Gouv-ML/effectifs-d-etudiants-inscrits-dans-les-etablissements-et-les-formations-de-l-enseignement-super", "fichier")`即可获取`train`拆分的数据。加载后的数据集可直接用于数据探索、统计分析或构建教育领域的预测模型，其Parquet格式确保了数据加载与处理的高效性。

背景与挑战

背景概述

在法国高等教育体系的宏观治理中，精准掌握学生注册人数的时空分布是教育政策制定与资源优化配置的基础。由法国国民教育、高等教育与研究部及相关部委联合采集的“effectifs-d-etudiants-inscrits-dans-les-etablissements-et-les-formations-de-l-enseignement-super”数据集，涵盖了从2001至2014学年间高等教育机构各类培养项目的注册学生人数。该数据集起源于法国官方开放数据平台data.gouv.fr，经Data-Gouv-ML团队整理后以Hugging Face格式发布，其核心研究问题在于揭示学生流动的地域特征与学科结构演变。通过对从市镇到国家层面的多尺度地理信息系统整合，该数据集为教育公平性评估、院校布局规划及区域经济发展研究提供了不可替代的量化依据，在法国教育数据开放运动中具有标杆性影响。

当前挑战

该数据集所解决的领域核心挑战在于法国高等教育学生分布信息长期碎片化、更新滞后且缺乏统一标准化接口，阻碍了跨区域教育政策分析与比较研究。构建过程中面临三大主要挑战：一是跨年度数据源异构性强，来自农业、文化、卫生等不同部委信息系统的统计口径与编码规则存在显著差异，需要系统性对齐与清洗；二是地理层级跨度极大，从市镇到国家需保证数据聚合的准确性与隐私保护之间的平衡，避免因样本过小引发个体推断风险；三是原始数据以表格和地图形式分散于多份出版物中，数字化与结构化转换需要耗费大量人工校验精力，以维持时间序列数据的完整性且不引入偏差。

常用场景

经典使用场景

在法国高等教育研究领域，该数据集记录了2001至2014年间全国高等院校及各专业注册学生人数的详尽分布，成为分析教育规模演变、区域差异与学科结构变迁的核心数据基础。研究者常利用该数据集绘制学生数量时空热力图，或构建多元回归模型，探究城镇化水平、经济政策与高等教育入学率之间的深层关联。

实际应用

在实际决策场景中，法国教育部及各大区教育服务机构依赖该数据集进行高等教育资源配置模拟，例如预测新建校区的招生潜力，或评估奖学金政策对欠发达地区学生留存率的影响。此外，该数据还支撑着《区域高等教育地图》的更新，服务于公众择校与政府长期规划。

衍生相关工作

基于该数据集，学界衍生出一系列经典成果：如利用时序聚类算法识别法国高校学生流动模式的地理动态，以及结合经济普查数据构建的“教育—就业”联动指标。法国国家统计与经济研究所（INSEE）亦引用该数据训练空间计量模型，为《国家教育发展年度报告》提供核心量化支撑。