Data-Gouv-FR/cartographie-des-formations-parcoursup-1

该数据集提供了2020年、2021年、2022年、2023年、2024年、2025年和2026年期间通过Parcoursup平台可访问的所有培训课程的交互式地图的基础数据。2026年的数据将逐步补充，直到1月15日。该数据集每日更新。license: 其他 language: - 法语 tags: - data.gouv.fr 平台数据 - 法国公共数据（donnees-publiques-francaises） - Parquet - CSV - 开放数据（open-data） pretty_name: "Parcoursup课程映射表（Cartographie des formations Parcoursup）" configs: - config_name: fr-esr-cartographie_formations_parcoursup.parquet data_files: - split: train path: data/fr-esr-cartographie_formations_parcoursup.parquet.parquet # Parcoursup课程映射表（原文标题：Cartographie des formations Parcoursup） ## 数据来源 - 官方来源：https://www.data.gouv.fr/datasets/cartographie-des-formations-parcoursup-1 - data.gouv.fr 平台数据集标识符：`5f979bd875978e1460d5f959` - data.gouv.fr 平台Slug标识：`cartographie-des-formations-parcoursup-1` - data.gouv.fr 元数据中标注的许可证：lov2 ## Hugging Face 数据集结构 - 一个data.gouv.fr数据集对应一个Hugging Face仓库 - 一份原始表格资源对应一个Hugging Face子数据集/配置项 - 每个子数据集/配置项均包含一个名为`train`的拆分集 ## 子数据集 - `fr-esr-cartographie_formations_parcoursup.parquet` → 对应数据文件路径：`data/fr-esr-cartographie_formations_parcoursup.parquet.parquet` ## 使用示例 python from datasets import load_dataset ds = load_dataset("Data-Gouv-FR/cartographie-des-formations-parcoursup-1", "fr-esr-cartographie_formations_parcoursup.parquet") print(ds["train"]) ## 原始数据集描述 本数据集包含2020至2026年间所有可通过Parcoursup招生平台申请的课程的交互式映射表的底层数据（来源：<https://dossierappel.parcoursup.fr/Candidat/carte>）。2026年的相关数据将持续补充至1月15日。本数据集每日更新。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自法国官方开放数据平台data.gouv.fr，旨在为Parcoursup高等教育录取系统提供课程地图的可视化支持。构建方式遵循“一数据集一仓库”原则，将原始表格资源映射为Hugging Face上的子集与配置，每个子集均包含名为'train'的分割。数据集以Parquet和CSV格式存储，核心文件为`fr-esr-cartographie_formations_parcoursup.parquet`，记录了2020至2026年间Parcoursup平台上所有可申请课程的底层数据，每日更新以确保时效性。

使用方法

使用方法简洁高效，依托Hugging Face的`datasets`库即可快速接入。用户可通过`load_dataset`函数加载指定配置，例如调用`load_dataset('Data-Gouv-ML/cartographie-des-formations-parcoursup-1', 'fr-esr-cartographie_formations_parcoursup.parquet')`，返回数据集后直接操作'train'分割。该设计降低了技术门槛，使研究者与开发者能便捷地整合课程地理数据，用于可视化分析、教育政策研究或推荐系统开发等场景。

背景与挑战

背景概述

该数据集名为“Cartographie des formations Parcoursup”，由法国政府数据门户data.gouv.fr于2020年首次发布，核心研究机构为法国高等教育与研究部，旨在系统化呈现法国高等教育录取平台Parcoursup上所有可申请培训项目的空间分布信息。作为法国公共教育数据开放运动的重要成果，该数据集覆盖2020至2026年度的课程信息，并以交互式地图的形式支持学生、家长及政策制定者进行可视化检索与分析。其影响力体现在：一方面填补了法国高等教育录取信息碎片化的空白，另一方面为教育公平性研究、区域教育资源规划以及信息公开透明度提供了关键数据基础。数据集采用lov2许可协议，每日更新，确保数据的时效性与可靠性。

当前挑战

首先，该数据集所解决的领域问题在于应对法国高等教育录取过程中信息不对称与选择复杂性。Parcoursup平台涵盖数千个不同类型与层次的培训项目，学生若无法获取统一、结构化的课程地理分布，容易陷入盲目选择，加剧教育机会不平等。因此，数据集通过构建标准化地理信息表，实现了培训项目的空间聚合与对比，帮助识别区域教育资源分布差异。其次，在构建过程中面临多重挑战：不同年度数据的格式与语义一致性难以保障，需通过反复对齐与清洗实现历年数据的纵向兼容；同时，2026年数据需在1月15日前逐步补全，对每日更新机制提出了实时性与准确性要求。此外，数据来源从多个政府子系统汇总，跨部门协调及元数据标准化亦构成显著障碍。

常用场景

经典使用场景

该数据集以法国高等教育招生平台Parcoursup为背景，系统收录了2020至2026年间所有可申请的院校与专业信息，涵盖地理位置、学科类别、招生容量等关键字段。其最经典的用途在于支撑法国高等教育资源配置的宏观分析，研究人员可借助该数据揭示不同区域、学科与年份间的招生格局差异，为教育政策的制定与调整提供实证依据。

解决学术问题

在学术研究层面，该数据集有效回应了法国高等教育领域长期存在的透明度与可及性问题。它使研究者能够量化分析各院校的招生规模变化趋势，评估区域教育机会的公平性，并探索社会经济因素对录取结果的影响机制。这些研究不仅丰富了教育社会学的理论体系，还为优化招生策略、缩小地域差异提供了科学参考。

实际应用

实际应用中，该数据集被广泛用于教育规划、招生咨询以及公共服务平台的建设。例如，教育部门可借助数据建模预测未来招生压力，合理分配资源；升学指导机构则能基于历史数据为学生提供个性化的选校建议。此外，媒体与公益组织也常利用其间信息制作可视化报道，提升公众对高等教育机会分布的认知。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于法国高等教育招生平台Parcoursup的课程空间分布与年度演化，为教育政策制定者提供了从2020至2026年课程地理信息的纵向观测窗口。前沿研究层面，研究者正利用该数据进行教育公平性量化分析，探索城乡与区域间教育资源可达性的差异；同时，结合社会经济指标，挖掘影响学生择校行为的隐含地理与经济因素。热点事件方面，法国近年来围绕大学录取透明度的社会讨论，使得该数据集成为监督录取程序、评估课程分布合理性的关键工具。其周期性更新机制（2026年数据持续补充至1月15日）与开放许可（lov2）进一步赋能了基于时序的动态教育地理学建模，对优化国家招生政策、缩小教育机会鸿沟具有深远意义。