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PISA-D (PISA for Development)|教育评估数据集|学生表现数据集
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PISA-D（PISA for Development）是一个国际教育评估项目，旨在评估低收入和中等收入国家学生的阅读、数学和科学素养。该数据集包括学生的背景信息、学习环境、学校资源以及他们的学业成绩。
提供机构：
www.oecd.org
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数据集介绍
构建方式
PISA-D（PISA for Development）数据集的构建基于国际学生评估项目（PISA）的核心框架，旨在为发展中国家提供教育评估工具。该数据集通过在多个发展中国家进行大规模的抽样调查，收集了来自不同背景学生的学习成果、学习环境和家庭背景等多维度数据。数据收集过程严格遵循PISA的标准化程序，确保数据的质量和可比性。
特点
PISA-D数据集的显著特点在于其针对发展中国家的教育现状进行了优化和调整。数据集不仅涵盖了传统的学术能力评估，还特别关注了教育资源分配不均、学生辍学率高等问题。此外，PISA-D还引入了适应当地文化和社会经济背景的评估指标，使得研究者能够更准确地分析和理解发展中国家的教育挑战。
使用方法
PISA-D数据集适用于多种教育研究和社会科学研究领域。研究者可以利用该数据集进行跨国比较分析，评估不同国家或地区的教育政策效果。此外，PISA-D还可用于开发和验证教育干预措施，帮助政策制定者制定更有效的教育改革方案。数据集的开放性和详细性也使其成为教育技术研究和教育公平研究的重要资源。
背景与挑战
背景概述
PISA-D（PISA for Development）数据集是在国际学生评估项目（PISA）的基础上，专门为发展中国家量身定制的教育评估工具。该数据集由经济合作与发展组织（OECD）与多个国际机构合作开发，旨在通过标准化测试评估发展中国家学生的数学、阅读和科学素养，从而为教育政策制定提供科学依据。PISA-D的推出填补了发展中国家在教育评估领域的空白，为全球教育公平和质量提升提供了重要数据支持。
当前挑战
PISA-D数据集在构建过程中面临诸多挑战。首先，发展中国家教育资源不均衡，学生背景差异大，导致数据收集和标准化处理难度增加。其次，语言和文化差异使得测试内容的本土化成为一大难题，需要精心设计以确保评估的公正性和有效性。此外，数据隐私和安全问题在发展中国家尤为突出，如何在确保数据安全的前提下进行有效评估，是PISA-D面临的另一重大挑战。
发展历史
创建时间与更新
PISA-D（PISA for Development）数据集于2015年首次创建，旨在评估发展中国家和新兴经济体的教育质量。该数据集自创建以来，定期进行更新，最近一次更新是在2021年，以反映最新的教育趋势和政策变化。
重要里程碑
PISA-D数据集的一个重要里程碑是其在2018年的全球推广，覆盖了超过40个发展中国家。这一扩展使得研究者能够比较不同经济背景下的教育成果，从而为政策制定者提供更全面的视角。此外，PISA-D在2019年引入了新的评估模块，专注于数字素养和创新能力，进一步丰富了数据集的内容和应用范围。
当前发展情况
当前，PISA-D数据集已成为全球教育研究的重要工具，特别是在发展中国家和新兴经济体中。它不仅帮助识别教育系统中的薄弱环节，还为改进教学方法和政策提供了实证基础。随着技术的进步和数据分析方法的革新，PISA-D正逐步整合更多元化的数据源，以提升其预测和评估能力。未来，PISA-D有望在全球教育公平和质量提升方面发挥更大的作用。
发展历程
- PISA-D项目正式启动，旨在评估发展中国家和新兴经济体的教育质量。
- PISA-D首次在柬埔寨、科特迪瓦、约旦、秘鲁和塞内加尔进行试点测试。
- PISA-D发布其首个综合报告，涵盖了试点国家的教育表现和挑战。
- PISA-D扩展至更多国家，包括加纳、老挝、摩尔多瓦、菲律宾和乌兹别克斯坦，进一步扩大其全球影响力。
常用场景
经典使用场景
在教育评估领域，PISA-D（PISA for Development）数据集被广泛用于分析发展中国家和地区学生的学业表现。通过收集和分析学生在数学、阅读和科学等核心学科的测试成绩，研究者能够深入了解这些地区教育系统的优势与不足。此外，PISA-D还涵盖了学生背景信息、学校资源和教学环境等多维度数据，为政策制定者提供了全面的教育质量评估工具。
实际应用
在实际应用中，PISA-D数据集被各国教育部门和国际组织用于制定和评估教育政策。例如，通过分析PISA-D数据，一些国家调整了教育资源的分配，增加了对贫困地区学校的支持。此外，国际组织如联合国教科文组织（UNESCO）利用PISA-D数据进行全球教育报告，为全球教育发展提供参考。
衍生相关工作
基于PISA-D数据集，研究者开展了多项经典工作。例如，有研究通过PISA-D数据分析了性别差异对学业成绩的影响，揭示了不同文化背景下性别角色的教育表现差异。此外，还有研究利用PISA-D数据探讨了信息技术在教育中的应用效果，为教育技术的发展提供了实证支持。这些研究不仅丰富了教育评估的理论体系，也为实际教育改革提供了有力依据。
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数据主题
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任务类型
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ROBEL
ROBEL是一个开源的低成本机器人平台，专为现实世界的强化学习设计。该平台由谷歌研究院和加州大学伯克利分校共同开发，包含两个机器人：D'Claw，一个三指手机器人，用于促进精细操作任务的学习；D'Kitty，一个四足机器人，用于促进敏捷的腿式移动任务学习。这些模块化机器人易于维护且足够坚固，能够承受从零开始的硬件强化学习，目前已记录超过14000小时的训练时间。ROBEL提供了一系列连续控制基准任务，这些任务具有密集和稀疏的任务目标，并引入了硬件安全评分指标。数据集和相关材料可在www.roboticsbenchmarks.org访问，旨在解决强化学习在真实机器人上的应用问题，特别是在处理物理限制和环境交互方面的挑战。
arXiv 收录
中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2023）
该数据集为中国逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2023.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录
TCIA
TCIA（The Cancer Imaging Archive）是一个公开的癌症影像数据集，包含多种癌症类型的医学影像数据，如CT、MRI、PET等。这些数据通常与临床和病理信息相结合，用于癌症研究和临床试验。
www.cancerimagingarchive.net 收录
中国行政区划数据
本项目为中国行政区划数据，包括省级、地级、县级、乡级和村级五级行政区划数据。数据来源于国家统计局，存储格式为sqlite3 db文件，支持直接使用数据库连接工具打开。
github 收录
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NIST Thermochemical Database（NIST热化学数据库）是一个包含大量热化学数据的数据集，涵盖了各种化学物质的热力学性质，如焓、熵、自由能等。该数据库由美国国家标准与技术研究院（NIST）维护，旨在为科学研究和工业应用提供准确的热化学数据。
webbook.nist.gov 收录