数据集概述
该数据集包含孟加拉国独立大学2023年夏季学期计算机科学课程学生提出的问题，按布鲁姆分类法六个认知层次（记忆至创造）手动分类并评分，旨在探索AI在教育中的应用，激发学生好奇心，降低计算机科学课程辍学率。
文件详解
- 课程问题文件（CSV格式）：
- Data_Structure.csv：数据结构课程的问题，含Topic（主题）、Score（布鲁姆分类评分）、Questions（问题内容）字段
- Introduction_to_Computers_and_Research.csv：计算机入门与研究课程的问题，字段同前
- Irrelevant_Questions.csv：学生提出但与上述课程无关的问题
- 分类工具文件（CSV格式）：
- Blooms_Taxonomy.csv：用于问题评分的布鲁姆分类法关键词列表
数据来源
孟加拉国独立大学
适用场景
- 教育AI应用研究：分析学生问题特征，开发智能答疑系统
- 课程教学设计：优化计算机科学课程问题设计，提升学生认知层次
- 学习动机研究：探索问题质量与学生学习好奇心、辍学率的关联
- 教育评估工具开发：基于布鲁姆分类法构建课程问题评分标准
- 教学效果分析：评估不同计算机科学课程的学生问题认知水平分布
