编程学习代码问答数据集ProgrammingLearningCodeQuestionAnswering-shamindipathirathne
数据来源：互联网公开数据
标签：编程学习, 代码问答, 机器学习, 教育, Python, 代码生成, 知识图谱, 编程辅助
数据概述：
该数据集包含编程学习相关的代码问答对，记录了问题、学生回答、正确答案以及相关的元认知信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未限定具体地理范围，适用于全球编程学习场景。
数据维度：数据集包含以下字段：
Question 1：编程问题描述。
Response 1：学生针对问题的代码回答。
Right answer 1：问题的正确代码答案。
metacognitive_vector：元认知向量，可能包含学习者认知状态信息。
metacognitive_feedback：元认知反馈，可能包含对学生回答的评价。
metacognitive_description：元认知描述，对元认知信息的补充说明。
input_text：原始输入文本，可能为问题的简化描述或补充说明。
input_text_short：原始输入文本的简短描述。
数据格式：CSV格式，包含train_dataset.csv（训练集）和test_dataset.csv（测试集）两个文件，便于数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于编程学习平台或相关教学资源，已进行结构化整理。
该数据集适合用于代码生成、代码补全、编程辅助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、自然语言处理和机器学习交叉领域的学术研究，例如代码生成模型、错误诊断、个性化学习路径推荐等。
行业应用：可用于开发编程学习平台、智能编程助手，为学生提供代码提示、错误诊断、代码自动补全等功能。
决策支持：支持教育机构进行教学效果评估、优化课程设计，提升编程教学质量。
教育和培训：作为编程课程的辅助材料，帮助学生理解编程问题、学习代码编写技巧，并提供代码反馈。
此数据集特别适合用于探索代码理解、代码生成、学习者行为分析等方面的规律，帮助用户实现提升编程学习效率、优化编程教学策略等目标。
