教育写作评估主题分析数据集EducationalWritingAssessmentTopicAnalysis-pitinghau

数据来源：互联网公开数据

标签：写作评估, 文本分析, 教育, 论文分析, 语义分析, 关键词提取, 自然语言处理, 机器学习

数据概述：该数据集包含来自教育领域的学生写作样本，记录了学生的文章内容、评估分数以及相关主题信息。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间，但可推测为一段时间内的写作样本集合。地理范围：数据未限定地理范围，可能来源于不同地区的学生写作。数据维度：数据集包括essay_id（文章唯一标识符）、full_text（文章全文）、score（评估分数）、uid（学生唯一标识符）、src（来源）、prompt_name（写作提示名称）、assignment（作业名称）、words（文章单词数）、total_words（总单词数）、length（文章长度）、cleaned_text（清洗后的文本）、topic（文章主题）和topic_keyword（主题关键词）等。数据格式：CSV格式，文件名为aes2_topics.csv，便于文本分析和数据挖掘。来源信息：数据来源于公开的教育写作评估项目，可能经过了匿名化或数据清洗处理。该数据集适合用于教育写作评估、文本分析和自然语言处理研究。

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：适用于教育学、语言学和计算机科学交叉领域的学术研究，例如：写作质量评估、主题识别、文本特征分析等。行业应用：可以为教育科技公司提供数据支持，特别是在智能写作评估系统、个性化学习平台等方面。决策支持：支持教育机构改进教学策略，优化写作指导，提升学生的写作能力。教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、文本分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解文本挖掘和写作评估。此数据集特别适合用于探索写作主题与评估分数之间的关系，分析不同主题下的写作特征，以及开发自动化的写作评估模型，从而提升教育质量和教学效率。