five

Indian Government - All India Survey on Higher Education (AISHE)|高等教育数据集|教育调查数据集

收藏
aishe.gov.in2024-10-25 收录
高等教育
教育调查
下载链接:
https://aishe.gov.in/
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
该数据集包含了印度高等教育机构的详细信息,包括学生人数、教师人数、课程设置、设施情况等。AISHE旨在提供一个全面的印度高等教育状况的年度调查报告。
提供机构:
aishe.gov.in
AI搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
构建方式
印度政府发起的AISHE数据集,是通过对全国高等教育机构进行全面调查而构建的。该调查涵盖了从公立到私立的各类高等教育机构,包括大学、学院和技术机构。数据收集过程严格遵循标准化问卷,确保了数据的统一性和可比性。此外,数据集还包括了学生、教师和基础设施等多维度的信息,为深入分析印度高等教育现状提供了丰富的数据支持。
使用方法
AISHE数据集适用于多种研究目的,包括但不限于高等教育政策分析、教育资源优化配置和教育公平性研究。研究者可以通过分析学生和教师的统计数据,评估教育资源的分布情况;通过比较不同类型和地区的教育机构,探讨教育质量的差异。此外,数据集的开放获取政策使得全球研究者都能利用这一资源,进行跨国比较和合作研究,从而推动全球高等教育领域的知识共享和进步。
背景与挑战
背景概述
印度政府推出的全印度高等教育调查(AISHE)数据集,自2010年起由印度人力资源发展部主导,旨在全面收集和分析印度高等教育机构的各项数据。该数据集涵盖了从学生入学率、教师资源到教育设施等多个维度,为政策制定者和研究人员提供了宝贵的数据支持。AISHE的实施不仅提升了印度高等教育系统的透明度,还为国际比较研究提供了重要参考,推动了全球高等教育领域的知识共享与合作。
当前挑战
尽管AISHE数据集在提供全面高等教育数据方面具有显著优势,但其构建和应用过程中仍面临诸多挑战。首先,数据收集的广泛性和复杂性要求高度的协调与精确性,任何数据缺失或错误都可能影响整体分析的准确性。其次,数据的标准化和一致性问题,尤其是在跨地区和跨机构的数据比较中,需要进一步的技术和方法创新。此外,数据隐私和安全问题也是不可忽视的挑战,如何在确保数据安全的前提下,最大化数据的使用价值,是AISHE未来需要重点解决的问题。
发展历史
创建时间与更新
Indian Government - All India Survey on Higher Education (AISHE) 数据集由印度政府于2010年首次创建,旨在全面收集和分析印度高等教育机构的数据。此后,该数据集每年更新一次,以反映印度高等教育领域的最新发展。
重要里程碑
AISHE数据集的重要里程碑之一是其在2014年引入了在线数据收集系统,极大地提高了数据收集的效率和准确性。此外,2018年,该数据集开始包括关于教师和学生的详细社会经济背景信息,进一步丰富了其数据内容。这些改进不仅提升了数据集的质量,也增强了其对政策制定者的参考价值。
当前发展情况
当前,AISHE数据集已成为印度高等教育政策制定和学术研究的重要工具。通过持续的年度更新,该数据集提供了关于印度高等教育机构数量、学生入学率、教师资源分配等方面的详细数据。这些数据不仅帮助政府和教育机构评估和调整教育政策,还为学术界提供了宝贵的研究资源,推动了印度高等教育领域的持续发展。
发展历程
  • 印度政府首次发布全印度高等教育调查(AISHE)数据集,旨在全面了解和分析印度高等教育机构的状况。
    2010年
  • AISHE数据集首次应用于政策制定,为印度高等教育政策的调整和优化提供了数据支持。
    2011年
  • AISHE数据集进行了重大更新,增加了更多维度的数据,包括学生性别比例、教师资格等,进一步提升了数据集的全面性和准确性。
    2015年
  • AISHE数据集被广泛应用于学术研究,成为研究印度高等教育发展趋势的重要数据来源。
    2018年
  • AISHE数据集在新冠疫情期间发挥了重要作用,为政府制定教育应急政策提供了关键数据支持。
    2020年
常用场景
经典使用场景
在高等教育研究领域,印度政府发布的All India Survey on Higher Education (AISHE)数据集被广泛用于分析和评估印度高等教育系统的整体状况。该数据集涵盖了从大学入学率到毕业生就业状况的广泛信息,为政策制定者和研究人员提供了宝贵的数据支持。通过AISHE数据集,研究者可以深入探讨教育资源分配、学生流动性和教育质量等关键问题,从而为高等教育政策的优化提供科学依据。
解决学术问题
AISHE数据集在解决高等教育领域的学术研究问题方面具有重要意义。它为研究者提供了详尽的数据,帮助他们分析教育资源的不均衡分布、性别差异在高等教育中的表现以及不同地区教育质量的差异。通过这些分析,研究者能够提出针对性的政策建议,促进教育公平和质量提升。此外,AISHE数据集还为跨学科研究提供了丰富的数据基础,如教育经济学和社会学等领域的研究。
实际应用
在实际应用中,AISHE数据集被广泛用于教育政策的制定和评估。政府部门利用该数据集监测和评估高等教育政策的效果,确保资源的合理分配和教育质量的持续提升。此外,非政府组织和教育机构也利用AISHE数据集进行项目评估和战略规划,以更好地服务于学生和社会。通过这些实际应用,AISHE数据集不仅提升了教育政策的科学性,还促进了教育资源的有效利用。
数据集最近研究
最新研究方向
在印度高等教育领域,All India Survey on Higher Education (AISHE) 数据集的最新研究方向主要集中在教育公平与质量提升。研究者们利用该数据集深入分析不同地区、性别和社会经济背景下的学生入学率和毕业率,以识别教育资源分配的不均衡现象。此外,研究还关注高等教育机构的质量评估,通过数据挖掘和机器学习技术,探索影响教育质量的关键因素,如师资力量、课程设置和学生支持服务。这些研究不仅为政策制定者提供了科学依据,也推动了印度高等教育体系的可持续发展。
相关研究论文
  • 1
    All India Survey on Higher Education (AISHE): A Comprehensive Analysis of Higher Education in IndiaMinistry of Human Resource Development, Government of India · 2019年
  • 2
    Higher Education in India: Challenges and OpportunitiesNational University of Educational Planning and Administration · 2021年
  • 3
    Gender Disparities in Higher Education: Evidence from AISHE DataIndian Institute of Technology Madras · 2020年
  • 4
    Access and Equity in Higher Education: Insights from AISHEUniversity of Delhi · 2022年
  • 5
    Higher Education Expansion and Its Impact on Employment: AISHE Data AnalysisIndira Gandhi National Open University · 2021年
以上内容由AI搜集并总结生成
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4098个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

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

中国气象数据

本数据集包含了中国2023年1月至11月的气象数据,包括日照时间、降雨量、温度、风速等关键数据。通过这些数据,可以深入了解气象现象对不同地区的影响,并通过可视化工具揭示中国的气温分布、降水情况、风速趋势等。

github 收录

FAOSTAT Agricultural Data

FAOSTAT Agricultural Data 是由联合国粮食及农业组织(FAO)提供的全球农业数据集。该数据集涵盖了农业生产、贸易、价格、土地利用、水资源、气候变化、人口统计等多个方面的详细信息。数据包括了全球各个国家和地区的农业统计数据,旨在为政策制定者、研究人员和公众提供全面的农业信息。

www.fao.org 收录

典型分布式光伏出力预测数据集

光伏电站出力数据每5分钟从电站机房监控系统获取;气象实测数据从气象站获取,气象站建于电站30号箱变附近,每5分钟将采集的数据通过光纤传输到机房;数值天气预报数据利用中国电科院新能源气象应用机房的WRF业务系统(包括30TF计算刀片机、250TB并行存储)进行中尺度模式计算后输出预报产品,每日8点前通过反向隔离装置推送到电站内网预测系统。

国家基础学科公共科学数据中心 收录

LIDC-IDRI

LIDC-IDRI 数据集包含来自四位经验丰富的胸部放射科医师的病变注释。 LIDC-IDRI 包含来自 1010 名肺部患者的 1018 份低剂量肺部 CT。

OpenDataLab 收录