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集智数据集

发布时间：2025-05-14 09:28:40

数据集：小学生数学题数据集 218 32

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数据集介绍
本数据集专为小学数学教育研究设计，包含3997个结构化JSON文件，覆盖小学1-6年级核心数学题型。数据以应用题为主，聚焦代数、几何、统计等模块，通过多维特征标注支持教育数据分析、自动解题系统开发及认知诊断研究。

一、数据概况

时间基准：数据标注基于新历2025年5月14日的教学标准
年级分布：四年级占比最高（约32%），低年级（1-3）与高年级（5-6）分别占28%、40%
难度梯度：简单（25%）、中等（55%）、困难（20%）三级分类
知识图谱：涵盖12大知识领域，包括和差问题、分数运算、平面几何等，其中代数类题目占比达47%

二、内容结构

核心字段组：

题目元数据（类型/年级/难度）支持教学进度匹配
解题路径包含正确步骤与典型错误（如示例中的方程建立错误），揭示常见认知误区
多维特征标注（文本/结构/符号）支持NLP模型训练，其中词嵌入特征采用BERT-base预训练模型生成

特色字段解析：
结构特征标注问题构成要素（如"双物品比较关系"），支持题型自动分类
特殊符号特征记录数学符号密度（平均每题含3.2个运算符），反映题目复杂度
解析说明字段包含教学指导建议（如"强化等量关系分析"），可直接用于教案生成

三、应用场景

教育技术开发：支持智能题库系统、作业自动批改、个性化学习路径规划
认知诊断研究：通过典型错误分析建立学生错误模式库
教材编写辅助：基于知识点分布分析优化章节难度曲线
跨模态研究：文本特征与词嵌入的对应关系可用于图文结合题生成

文本生成数据集

文本分类数据集是一种专门用于训练机器学习模型以识别和分类文本内容的数据集合。

这种数据集通常包含了大量的文本样本，每个样本都被标记或关联了一个或多个类别标签。文本分类数据集可以帮助模型学会根据文本的内容将其归入预定义的类别中。

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