CJEval|教育评估数据集|大型语言模型数据集

CJEval是一个基于中国初中考试数据的新型评估基准，由腾讯优图实验室和北京大学联合开发。该数据集包含26,136个样本，涵盖四个应用级别的教学任务和十个学科。数据集不仅包括问题和答案，还详细标注了问题类型、难度级别、知识概念和答案解释。创建过程中，数据集通过真实考试题目收集，并由教育专家手动标注。CJEval旨在全面评估大型语言模型在教育领域的应用潜力，解决现有基准在教育应用中的局限性。

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数据集介绍

构建方式

CJEval数据集的构建基于中国初中考试的真实题目，涵盖了四个应用级别的教学任务，跨越十个学科。该数据集包含了26,136个样本，不仅包括问题和答案，还详细标注了问题类型、难度级别、知识概念及答案解释。通过整合多样化的任务和数据注释，CJEval旨在创建一个更全面和稳健的教育大语言模型评估参考数据集。

使用方法

CJEval数据集可用于多种教育任务的评估和模型微调。用户可以通过该数据集进行知识概念标注、问题难度预测、问题回答和问题生成等任务的训练和测试。具体使用方法包括：首先，根据任务需求选择相应的数据子集；其次，利用数据集中的详细注释信息进行模型训练；最后，通过对比模型在测试集上的表现，评估其在教育领域的应用潜力。

背景与挑战

背景概述

随着在线教育平台的兴起，教育资源的传播方式发生了显著变化，大型语言模型（LLMs）如ChatGPT和Llama的出现进一步提升了这些平台的智能化水平。然而，现有的学术基准在实际行业应用中提供的指导有限，特别是在教育应用中，不仅需要简单的测试问题回答。为了填补这一空白，我们引入了CJEval，这是一个基于中国初中考试评估的基准。CJEval包含26,136个样本，涵盖四个应用级别的教学任务，涉及十个科目。这些样本不仅包括问题和答案，还包括问题类型、难度级别、知识概念和答案解释等详细注释。通过利用这一基准，我们评估了LLMs在教育领域的潜在应用，并对它们在各种教学任务上的表现进行了全面分析。

当前挑战

CJEval面临的挑战主要集中在两个方面：一是解决教育领域中复杂问题的能力，包括理解学生的具体问题并应用专业教学知识提供有效解决方案；二是数据集构建过程中遇到的挑战，如确保数据集的多样性和全面性，以及在注释过程中保持高质量和一致性。此外，现有的基准主要集中在多选题上，这可能限制了模型在更复杂教育评估中的全面能力。CJEval通过整合多样化的任务和多维度的注释信息，旨在创建一个更全面和强大的教育LLMs评估参考数据集。

常用场景

经典使用场景

CJEval数据集的经典使用场景主要集中在评估大型语言模型（LLMs）在教育领域的应用能力。通过提供详细的考试题目、答案及其相关注释，如题目类型、难度级别、知识概念和答案解释，CJEval使研究者能够对LLMs在教育任务中的表现进行全面分析。具体任务包括知识概念标记、题目难度预测、问答和题目生成，这些任务覆盖了初中教育的多个学科，为LLMs在教育评估中的应用提供了坚实的基础。

解决学术问题

CJEval数据集解决了当前学术研究中对LLMs在教育领域应用评估的不足问题。传统基准测试主要集中在单一类型的选择题上，无法全面反映模型在教育评估中的综合能力。CJEval通过整合多种任务和多维度的注释信息，提供了一个更全面和稳健的评估框架，有助于识别LLMs在教育应用中的潜力和局限性，推动教育技术的发展。

实际应用

CJEval数据集在实际应用中主要用于开发和优化智能教育系统。通过利用数据集中的详细注释，教育技术开发者可以训练和微调LLMs，以提高其在知识概念标记、题目难度预测、问答和题目生成等任务中的表现。这些应用不仅能够提升在线教育平台的智能化水平，还能为学生提供个性化的学习体验和精准的学习评估，从而提高教育质量和效率。

数据集最近研究

最新研究方向

在教育领域，CJEval数据集的最新研究方向主要集中在利用大型语言模型（LLMs）进行教育评估和个性化学习系统的开发。通过整合中国初中考试数据，CJEval不仅提供了丰富的题型和难度级别，还包含了详细的知识概念和答案解释，从而为LLMs在教育应用中的性能评估提供了全面的基准。研究者们通过微调LLMs，探索其在知识概念标记、问题难度预测、问题回答和问题生成等任务中的表现，旨在提升教育平台的智能化水平，实现更精准的学习评估和个性化教学。

相关研究论文

• CJEval: A Benchmark for Assessing Large Language Models Using Chinese Junior High School Exam Data

  腾讯优图实验室, 北京大学 · 2024年