教育研究论文数据集_双重入学与学位获得关系分析_Educational_Research_Paper_Dataset__Dual_Enrollment_and_Degree_Attainment_Analysis
数据来源：互联网公开数据
标签：教育研究, 学位获得, 双重入学, 自然语言处理, 文本分析, 机器学习, 教育政策, 语料库
数据概述：
该数据集包含来自教育研究论文的数据，记录了关于双重入学项目对大学学位获得的影响的研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，推测为基于研究论文发表时间。
地理范围：数据主要关注美国教育体系，研究对象为参与双重入学项目的高中生。
数据维度：包括“id”（唯一标识符），“section_id”（文章章节标识），“pub_title”（出版物标题），“dataset_title”（数据集标题），“dataset_label”（数据集标签），“cleaned_label”（清洗后的数据集标签），“text”（原始文本），“cleaned_text”（清洗后的文本），“label_found”（标签是否找到），“length”（文本长度）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为df_train.csv，包含结构化文本数据，便于文本分析和机器学习任务。同时包含一个.pt文件，可能为预训练模型或中间结果。
来源信息：数据来源于教育研究论文，已进行文本清洗和标注。
该数据集适合用于教育研究、文本挖掘、自然语言处理等领域的研究。
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、社会学等领域的学术研究，例如分析双重入学对不同社会经济地位学生的影响，研究教育政策对学位获得的影响等。
行业应用：可以为教育机构、政策制定者提供数据支持，例如评估双重入学项目的有效性、优化教育资源配置等。
决策支持：支持教育领域的决策制定，例如制定更有针对性的教育政策，改进高中升学指导。
教育和培训：作为教育研究、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教育领域的相关问题。
此数据集特别适合用于探索双重入学项目与学位获得之间的关系，以及不同因素对这一关系的影响，有助于深入理解教育公平性和教育政策的有效性。
