编程题目解答与评估数据集ProgrammingQuestionAnsweringandEvaluationDataset-shamindipathirathne
数据来源：互联网公开数据
标签：编程教育, 题目解答, 代码评估, 自然语言处理, 文本生成, 机器学习, 编程实践, Python
数据概述：
该数据集包含编程题目、参考解答以及评估数据，用于支持编程教育和代码评估相关的研究与应用。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于编程学习与实践领域，不限定特定地域。
数据维度：数据集包含以下关键字段：
Question 1：编程题目描述，包含题目要求、输入输出格式和示例等。
Response 1：针对题目的参考解答（代码实现）。
Right answer 1：正确答案或预期输出结果。
Q01 - Q16：可能与题目相关的附加信息或评估指标。
metacognitive_vector, metacognitive_feedback, metacognitive_description：与元认知相关的描述，用于更深层次的理解和评估。
input_text, target_text：用于文本生成或机器翻译任务的输入和目标文本对（存在于eval_dataset (1).csv中）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含final_dataset (1).csv、eval_dataset (1).csv和final_dataset.csv三个文件，便于数据分析和模型训练。
该数据集特别适用于编程题目的自动评估、代码生成、智能辅导以及学习者行为分析等研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于编程教育、自然语言处理、机器学习等交叉领域的学术研究，如代码生成、代码理解、自动编程题评估等。
行业应用：可以为在线编程平台、智能教育系统提供数据支持，例如自动批改系统、个性化学习推荐等。
决策支持：支持教育机构改进编程课程设计，优化学习资源配置，提升教学效果。
教育和培训：作为编程教学的辅助材料，帮助学生和研究人员理解编程题目、学习代码编写和评估方法。
此数据集特别适合用于探索编程题目与解答之间的关系，开发智能编程辅助工具，并提高代码评估的准确性和效率。
