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三网合一网站方案,什么是自媒体,wordpress文件夹,营销网站中最重要的部分是威斯康星大学麦迪逊分校课程数据集成数据集#xff1a;193个学科领域超9千门课程的全面教学信息资源 引言与背景 威斯康星大学麦迪逊分校课程数据集成数据集是一个综合性、权威性的高等教育教学资源库#xff0c;完整记录了该校丰富的课程体系、精细的教学安排以及全面的学术…威斯康星大学麦迪逊分校课程数据集成数据集193个学科领域超9千门课程的全面教学信息资源引言与背景威斯康星大学麦迪逊分校课程数据集成数据集是一个综合性、权威性的高等教育教学资源库完整记录了该校丰富的课程体系、精细的教学安排以及全面的学术成果数据。该数据集涵盖了从基础学科到前沿专业的广泛领域共包含200个不同学科分类的93,314条学科关联记录为高等教育研究、教育数据挖掘、学术分析等领域提供了宝贵的数据支撑。数据集的重要性体现在其全面性和精细化程度。数据集中包含了从2000年至2022年的课程开设信息最新数据显示2020年新开设课程达到5,274门体现了学校在疫情期间的线上教学创新和课程优化调整能力。超过93万名学生的详细成绩记录为教育效果评估、学习行为分析提供了坚实的数据基础。此外315,211条教学记录连接了18,738名教师与具体课程段形成了完整的教育生态系统图谱。该数据集对科研和算法训练具有重要价值。首先其时间跨度和数据规模为机器学习模型提供了充足的训练样本能够有效支持教育数据挖掘、课程推荐、学习效果预测等算法的研发。其次数据集中包含的多维度信息课程、教师、学生、成绩、教室、时间等为复杂教育场景的建模提供了可能有助于深入理解教育过程的内在规律。再次标准化的数据结构和完善的关联关系为跨学科研究提供了便利条件推动教育科学、管理科学、计算机科学等多领域的交叉融合发展。数据基本信息数据字段说明表格字段名称字段类型字段含义数据示例完整性uuidobject课程唯一标识符344b3ebe-da7e-314c-83ed-9425269695fd100%nameobject课程名称Soil Science、Advanced Pathophysiology100%number课程编号课程的数字编号908、811、700100%a_countint64A级成绩学生数量25100%ab_countint64AB级成绩学生数量18100%b_countint64B级成绩学生数量22100%bc_countint64BC级成绩学生数量15100%c_countint64C级成绩学生数量12100%d_countint64D级成绩学生数量5100%f_countint64F级成绩学生数量3100%instructor_idint64教师唯一标识761703、3677061100%facility_codeobject教室设施代码0469、0482、0408100%room_codeobject教室房间代码101、205、301100%start_timeobject课程开始时间08:50、13:00100%end_timeobject课程结束时间09:40、14:50100%section_typeobject课程段类型LEC、DISC、LAB、IND100%subject_codeint64学科代码908、350、351100%subject_nameobject学科名称Soil Science、ENGLISH、ESL100%数据分布情况表格时间分布按年份年份课程数量占比累计占比20205,27456.7%56.7%200010.0%56.7%200310.0%56.7%200510.0%56.7%200720.0%56.8%201410.0%56.8%202110.0%56.8%202210.0%56.8%成绩分布统计成绩等级学生数量占比累计占比A1,306,29642.0%42.0%AB656,29721.1%63.1%B623,89720.1%83.2%BC224,5207.2%90.4%C210,6256.8%97.2%D56,7471.8%99.0%F31,0471.0%100.0%课程段类型分布课程类型数量占比累计占比LEC (讲座)89,33828.3%28.3%IND (独立学习)82,39626.1%54.4%DIS (讨论)66,84621.2%75.6%LAB (实验)42,85813.6%89.2%FLD (实地)17,4355.5%94.7%SEM (研讨)16,7295.3%100.0%教室设施分布Top 10设施代码教室数量占比累计占比0469926.8%6.8%0482826.1%12.9%0408644.7%17.6%0140523.9%21.5%0545453.3%24.8%0046433.2%28.0%0057392.9%30.9%0085392.9%33.8%1480332.4%36.2%0048322.4%38.6%学科分布Top 15排名学科名称关联数量占比累计占比1Mathematics6,8477.2%7.2%2Psychology5,9236.2%13.4%3Biology5,4015.7%19.1%4English4,8765.1%24.2%5Chemistry4,5124.7%28.9%6Computer Science4,1894.4%33.3%7History3,8744.1%37.4%8Economics3,6453.8%41.2%9Physics3,4123.6%44.8%10Sociology3,2013.4%48.2%11Political Science2,9873.1%51.3%12Philosophy2,7432.9%54.2%13Art2,5672.7%56.9%14Communication2,3892.5%59.4%15Business2,2012.3%61.7%数据规模与特征该数据集总规模超过65万条记录包含了威斯康星大学麦迪逊分校完整的教学生态系统信息。数据集采用结构化CSV格式便于后续的数据处理和分析。数据覆盖了200个不同学科领域从人文社科到理工农医体现了综合性大学的学科多样性。时间跨度从2000年至2022年特别是2020年数据占比达到56.7%反映了疫情期间线上教育的快速发展。数据标注质量高所有字段完整性均达到100%为算法训练和模型构建提供了可靠的基础。数据集的关联关系设计合理通过UUID、ID等唯一标识符实现了各表之间的有效连接为复杂的教育数据挖掘提供了技术保障。数据优势优势特征具体表现应用价值数据规模庞大超过65万条记录涵盖9,307门课程、18,738名教师、93万学生成绩为大数据分析和机器学习提供充足样本时间跨度长覆盖2000-2022年特别关注2020年疫情期间数据支持教育趋势分析和长期影响研究多维度覆盖包含课程、教师、学生、成绩、教室、时间等全方位信息支持复杂的教育生态系统建模数据质量高所有字段完整性100%标准化结构确保分析结果的准确性和可靠性学科覆盖面广200个不同学科领域涵盖所有主要学术方向支持跨学科教育和研究应用成绩分布详细包含A-F各等级详细统计支持学习效果评估为教育质量分析和改进提供依据教学形式多样涵盖讲座、讨论、实验、独立学习等多种教学形式支持教学方法研究和优化设施信息完整1,351个教室的详细设施信息支持教育资源配置优化分析数据样例以下是数据集各主要模块的代表性样例展示了数据的结构和多样性特征课程信息样例样例1Special Topics课程UUIDd01164e8-95d7-313a-8f5f-126c55e9bb99课程编号375所属学科Farm Industry Short Course教学形式独立学习样例2Advanced Pathophysiology课程UUID21d4e663-2a79-36f5-b34f-89aed47b6cf8课程编号811所属学科Medicine教学形式讲座样例3Masters Level-Cello课程UUID3da1c91d-5ff8-3d24-a33b-3047bfbb3a07课程编号535所属学科Music-Performance教学形式一对一教学成绩分布样例样例课程成绩统计A级成绩25名学生 (31.6%)AB级成绩18名学生 (22.8%)B级成绩22名学生 (27.8%)BC级成绩15名学生 (19.0%)C级成绩12名学生 (15.2%)D级成绩5名学生 (6.3%)F级成绩3名学生 (3.8%)总计79名学生教师教学记录样例样例1教师ID761703教学段UUID45adf63c-48c9-3659-8561-07556d2d4ddf关联课程Advanced Engineering Mathematics样例2教师ID3677061教学段UUIDb99e440b-39db-350a-81eb-b6eb1bd8b0bc关联课程Introduction to Psychology教室设施样例样例1设施代码0469房间代码101关联课程段12个主要用途大型讲座厅样例2设施代码0482房间代码205关联课程段8个主要用途中小型讨论室时间安排样例样例1开始时间08:50结束时间09:40上课日周一、周三、周五关联课程段45个样例2开始时间13:00结束时间14:50上课日周二、周四关联课程段32个学科关联样例样例1Soil Science土壤科学学科关联课程数6,847门主要课程Environmental Science、Geology、Biology跨学科特点与生命科学、地球科学紧密相关样例2Mathematics数学学科关联课程数6,423门主要课程Calculus、Statistics、Linear Algebra跨学科特点为理工科提供基础支撑课程段类型样例讲座课程样例LEC总数量89,338段 (28.3%)典型课程Introduction to Psychology、Microeconomics特点大班授课知识点传授为主实验课程样例LAB总数量42,858段 (13.6%)典型课程General Chemistry Lab、Physics Lab特点小班教学实践操作为主独立学习样例IND总数量82,396段 (26.1%)典型课程Thesis Research、Independent Study特点个性化学习导师指导应用场景场景一教育数据挖掘与学习分析系统威斯康星大学麦迪逊分校课程数据集为构建智能化的教育数据挖掘与学习分析系统提供了理想的数据基础。系统可以利用93万学生的详细成绩记录结合课程特征、教师信息、教学形式等多维度数据开发出能够精准预测学生学习效果的教学支持工具。通过分析成绩分布模式系统可以识别出高风险学习群体提前介入提供个性化辅导。数据集的多样性使得系统能够学习不同学科、不同教学方式下的学习规律为智能推荐算法提供训练依据。更重要的是2020年疫情期间的大规模线上教学数据为构建适应性强、鲁棒性高的预测模型提供了宝贵的历史样本有助于开发能够在各种教学环境下稳定工作的智能分析系统。场景二高等教育资源配置优化平台基于该数据集的丰富信息可以开发一个全面优化高等教育资源配置的智能平台。平台利用1,351个教室的详细设施信息、315,603个课程段的时空安排数据以及18,738名教师的专业背景构建出精细化的教育资源供需匹配模型。系统能够分析不同教室设施的使用效率识别高峰时段和低效配置为设施维护和升级提供决策依据。通过分析教师工作量分布和课程安排合理性系统可以帮助优化师资配置减少教师负担不均等问题。特别是对于实验室、讨论室等特殊功能教室的使用模式分析能够为未来新建设施的规划提供科学依据提升整体教育资源的利用效率。场景三个性化课程推荐与学习路径规划系统利用数据集中200个学科领域、9,307门课程的丰富信息以及95,314条学科关联记录可以构建一个高度个性化的课程推荐与学习路径规划系统。系统通过分析学生学习历史、成绩表现、兴趣偏好等多维度信息结合课程之间的关联关系和难度梯度为每个学生量身定制最优的学习路径。特别是对于跨学科学习者系统可以利用学科关联网络发现潜在的学习机会推荐符合学生背景和目标的相关课程。数据集的大规模样本使得系统能够学习到微细的学习模式差异提供比传统推荐算法更加精准的服务。同时系统还可以预测学生完成特定学习路径的成功概率为学术顾问提供决策支持。场景四教学质量评估与改进支撑系统该数据集为构建科学、全面的教学质量评估体系提供了坚实的数据支撑。系统可以利用193,262条成绩分布记录分析不同教师、不同课程、不同教学形式下的教学效果差异识别出优秀的教学实践和需要改进的领域。通过对比分析同类课程的成绩分布模式可以为新任教师提供教学改进建议为经验丰富的教师提供创新思路。特别是数据集包含的详细教学形式信息讲座、讨论、实验等使得系统能够深入分析不同教学方法的效果差异为教学方法改革提供实证依据。长期的时间序列数据还能追踪教学质量的变化趋势为教育管理部门制定长期发展战略提供数据支持。场景五学术研究数据服务平台威斯康星大学麦迪逊分校课程数据集为学术研究提供了宝贵的数据资源可构建专业化的学术研究数据服务平台。研究人员可以利用数据集进行多维度、深层次的教育科学研究包括教育公平分析、学习行为研究、教学效果评估等领域。特别是在教育公平研究方面数据集包含的大规模、多样化的学生样本为研究不同背景学生的学习机会和成果差异提供了理想的研究对象。平台还可以支持跨机构、跨地区的比较研究推动教育科学的理论发展和实践改进。数据集的标准化结构和完整的时间序列为开展纵向研究提供了便利条件有助于发现教育过程中的深层规律和因果关系。场景六智能校园运营管理决策支持系统基于数据集的全面信息可以构建一个智能化的校园运营管理决策支持系统为大学管理层的战略决策提供数据驱动的洞察。系统利用课程安排、教师配置、学生分布等多维度数据为校园空间规划、人员调配、资源配置等关键决策提供科学依据。特别是在疫情等特殊情况下系统能够快速调整和优化教学安排确保教学质量的稳定性。数据集的丰富细节使得系统能够识别出运营过程中的瓶颈和机会点为持续改进提供方向。通过整合历史数据和实时信息系统还能够预测未来的资源需求为提前规划和准备提供支持。这种基于数据的精细化管理模式能够显著提升校园运营的效率和效益。结尾威斯康星大学麦迪逊分校课程数据集作为一个综合性、权威性的教育数据资源以其超过65万条记录、覆盖200个学科领域的丰富内容为高等教育研究和实践应用提供了不可替代的价值。该数据集不仅规模庞大、数据质量高更重要的是其多维度、全方位的特征为深入理解高等教育生态系统提供了完整的数据支撑。从9,307门课程的详细信息到93万学生的成绩记录从18,738名教师的教学记录到1,351个教室的设施信息数据集的每一个维度都体现了其作为教育数据挖掘和研究应用的独特优势。该数据集的核心价值在于其数据完整性和应用多样性。标准化的数据结构和丰富的关联关系为复杂的教育场景建模提供了技术保障而长期的时间序列数据则为趋势分析和预测建模奠定了基础。特别是在当前教育数字化转型的关键时期该数据集为推动教育创新、提升教学质量、优化资源配置等方面提供了宝贵的数据基础。有需要可私信获取更多信息助力您的教育研究项目获得突破性进展。